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Wir alle haben die letzten Jahre damit verbracht, Anwendungen mit großartigen Modellen zu bauen. Von Chatbots, die den Kontext bis hin zu Instruments für Codegenerierung tatsächlich verstehen, die nicht nur automatisch vervollständigt werden, sondern etwas Nützliches erstellen, haben wir alle den Fortschritt gesehen.
Jetzt, da die Agentic AI zum Mainstream wird, hören Sie wahrscheinlich vertraute Refrains: „Es ist nur ein Hype“, „LLMs mit zusätzlichen Schritten“, „Advertising and marketing -Flusen für Risikokapital“. Während eine gesunde Skepsis gerechtfertigt ist – wie es bei jeder aufkommenden Technologie sein sollte -, wird der Agent -KI als bloßer Hype seine praktischen Vorteile und das Potenzial übersehen.
Die Agenten -KI ist nicht nur das nächste glänzende Ding in unserem ständigen Zyklus von technischen Developments. Und in diesem Artikel werden wir sehen, warum.
Was genau ist Agenten KI?
Beginnen wir mit dem Versuch zu verstehen, was Agentic AI ist.
Agenten KI bezieht sich auf Systeme, die autonom Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen können, um Ziele zu erreichen – häufig über mehrere Schritte und Interaktionen hinweg. Im Gegensatz zu herkömmlichen LLMs, die auf einzelne Eingabeaufforderungen reagieren, behalten Agentensysteme den Kontext über erweiterte Workflows, planen Sequenzen von Aktionen und ihren Ansatz anhand der Ergebnisse an.
Denken Sie an den Unterschied zwischen der Frage nach einem LLM: „Wie das Wetter ist?“ Im Vergleich zu einem Agentensystem, das mehrere Wetterdienste überprüfen kann, Ihren Kalender für Outside -Conferences analysiert, vorgeschlagen wird, wenn das Unwetter erwartet wird, und diese Kalenderaktualisierungen mit Ihrer Genehmigung tatsächlich senden.
Die wichtigsten Merkmale, die die Agenten -KI von Normal -LLM -Anwendungen trennen, umfassen:
Autonomes Zielverfolgung: Diese Systeme können komplexe Ziele in umsetzbare Schritte zerlegen und unabhängig umführen. Anstatt ständige Menschenanforderung zu verlangen, behaupten sie, dass sie sich auf langfristige Ziele konzentrieren.
Mehrschritt-Argumentation und -planung: Agentensysteme können sich unter Berücksichtigung der Konsequenzen von Aktionen und Anpassungsstrategien auf der Grundlage von Zwischenergebnissen über mehrere Schritte nachdenken.
Werkzeugintegration und Umweltinteraktion: Sie können mit APIs, Datenbanken, Dateisystemen und anderen externen Ressourcen als Erweiterungen ihrer Funktionen arbeiten.
Anhaltender Kontext und Gedächtnis: Im Gegensatz zu den staatenlosen LLM -Interaktionen bewahren Agentensysteme über erweiterte Sitzungen auf, lernten aus früheren Interaktionen und bauen auf früheren Arbeiten auf.
Von einfachen Eingabeaufforderungen bis hin zu Agenten -KI -Systemen
Meine Reise (und vielleicht auch Ihre) mit LLMs begann mit den klassischen Anwendungsfällen, an die wir uns alle erinnern: Textgenerierung, Zusammenfassung und grundlegende Fragen. Die frühen Bewerbungen waren beeindruckend, aber begrenzt. Sie würden eine Eingabeaufforderung erstellen, eine Antwort erhalten und von vorne beginnen. Jede Wechselwirkung warfare isoliert und erforderte eine sorgfältige schnelle Engineering, um ein Gefühl der Kontinuität aufrechtzuerhalten.
Der Durchbruch kam, als wir mit dem Experimentieren mit Multi-Flip-Gesprächen und Funktionsanrufen begannen. Plötzlich konnte LLMs nicht nur Textual content erzeugen, sondern auch mit externen Systemen interagieren. Dies warfare unsere erste Erfahrung mit etwas anspruchsvollerem als Muster -Matching und Textabschluss.
Aber auch diese verbesserten LLMs hatten Einschränkungen. Sie waren:
- Reaktiv statt proaktiv,
- Abhängig von der menschlichen Führung für komplexe Aufgaben und
- Mit mehrstufigen Workflows zu kämpfen, die einen Zustand über die Interaktionen hinweg aufrechterhalten hatten.
Agenten-KI-Systeme befassen sich mit diesen Einschränkungen direkt. In jüngster Zeit haben Sie wahrscheinlich Implementierungen von Agenten gesehen, die ganze Softwareentwicklungs -Workflows verwalten können – von den ersten Anforderungen, die die Erfassung von Skripten für die Bereitstellung bereitstellen.
Verständnis der Agenten -KI -Architektur
Die technische Architektur von Agenten -KI -Systemen zeigt, warum sie grundsätzlich von herkömmlichen LLM -Anwendungen unterscheiden. Während eine Normal-LLM-Anwendung einem einfachen Anforderungs-Wirkungs-Muster folgt, implementieren Agentensysteme komplexe Steuerschleifen, die autonomes Verhalten ermöglichen.
Normal -LLM -Apps vs.Agentic AI Programs | Bild von Autor | Draw.io (Diagramme.internet)
Im Kern können wir den Zyklus „Wahrnehmungsplan-Handlung“ bezeichnen. Der Agent nimmt seine Umgebung kontinuierlich durch verschiedene Eingaben (Benutzeranfragen, Systemzustände, externe Daten), Pläne geeignete Aktionen auf der Grundlage seiner Ziele und des aktuellen Kontextes wahr und wirkt dann durch Ausführung dieser Pläne durch die Nutzung von Instruments oder direkte Interaktion.
Die Planungskomponente ist besonders wichtig. Moderne Agentensysteme verwenden Techniken wie das Überdenken von Treen of Dunifching, bei denen sie mehrere mögliche Aktionssequenzen untersuchen, bevor sie sich auf einen Weg verpflichten. Auf diese Weise können sie fundiertere Entscheidungen treffen und anmutiger von Fehlern wiederhergestellt werden.
Gedächtnis- und Kontextverwaltung repräsentieren einen weiteren architektonischen Sprung. Während herkömmliche LLMs im Wesentlichen staatenlos sind, behalten Agentensysteme sowohl das kurzfristige Arbeitsgedächtnis für sofortige Aufgaben als auch das Langzeitgedächtnis für das Lernen aus früheren Interaktionen bei. Dieser anhaltende Staat ermöglicht es ihnen, auf früheren Arbeiten aufzubauen und zunehmend personalisierte Hilfe zu leisten.
Die Integration der Instruments hat sich über einfache Funktionen entwickelt, die für die komplexe Orchestrierung mehrerer Dienste aufgerufen werden.
Reale Agenten-KI-Anwendungen, die tatsächlich funktionieren
Der Beweis für jede Technologie liegt in ihren praktischen Anwendungen. Nach meiner Erfahrung funktioniert die Agentic AI hervorragend, wenn Sie anhaltende Aufmerksamkeit, mehrstufige Ausführung und adaptive Problemlösung benötigen.
Die Kundendienstautomatisierung hat sich über einfache Chatbots für Agentensysteme hinaus entwickelt, die Probleme erforschen, mit mehreren internen Systemen koordinieren und sogar komplexe Probleme für menschliche Agenten mit detailliertem Kontext und vorgeschlagenen Lösungen eskalieren können.
Entwicklungs -Workflow -Automatisierung ist eine weitere vielversprechende Anwendung. Sie können einen Agenten erstellen, der eine Funktionsanforderung für hochrangige Options annehmen, vorhandene Codebasen analysieren, Implementierungspläne generieren, Code über mehrere Dateien hinweg schreiben, Exams ausführen, Probleme beheben und sogar Bereitstellungsskripte erstellen können. Der wichtigste Unterschied zu Instruments für die Codegenerierung ist die Fähigkeit, den Kontext über den gesamten Entwicklungslebenszyklus zu erhalten.
Intelligente Datenverarbeitung ist ein weiteres Beispiel, bei dem Agenten hilfreich sein können. Anstatt benutzerdefinierte Skripte für jede Datentransformationsaufgabe zu schreiben, können Sie Agenten erstellen, die Datenschemata verstehen, Qualitätsprobleme identifizieren, Reinigungsverfahren vorschlagen und implementieren und umfassende Berichte erstellen können, während sie ihren Ansatz basierend auf den spezifischen Eigenschaften jedes Datensatzes anpassen.
Diese Anwendungen sind erfolgreich, weil sie mit der Komplexität umgehen, die menschliche Entwickler sonst manuell verwalten müssten. Sie ersetzen kein menschliches Urteilsvermögen, sondern erweitern unsere Fähigkeiten, indem sie die Orchestrierung und Ausführung intestine definierter Prozesse bearbeiten.
Ansprache der Skepsis gegenüber agenten KI
Ich verstehe die Skepsis. Unsere Branche hat eine lange Geschichte von überherhypten Technologien, die versprochen haben, alles zu revolutionieren, aber bestenfalls marginale Verbesserungen durchzuführen. Die Bedenken hinsichtlich der Agenten -KI sind legitim und lohnt sich direkt.
„Es sind nur LLMs mit zusätzlichen Schritten„ist eine häufige Kritik, aber es fehlt die aufstrebenden Eigenschaften, die sich aus der Kombination von LLMs mit autonomen Kontrollsystemen ergeben. Die“ zusätzlichen Schritte „erzeugen qualitativ unterschiedliche Fähigkeiten. Es ist wie zu sagen, dass ein Auto nur eine Motor mit zusätzlichen Teilen ist – technisch gesehen technisch wahr, aber die Kombination schafft etwas grundlegend von seinen Komponenten.
Zuverlässigkeits- und Halluzinationsbedenken sind gültig, aber überschaubar mit dem richtigen Systemdesign. Agentensysteme können Überprüfungsschleifen, Zulassungsgore für kritische Maßnahmen und Rollback -Mechanismen für Fehler implementieren. Meiner Erfahrung nach ist der Schlüssel, Systeme zu entwerfen, die geeignet scheitern und gegebenenfalls die menschliche Aufsicht aufrechterhalten.
Kosten und Komplexität Argumente haben Verdienste, aber die Wirtschaft verbessert sich, wenn diese Systeme fähiger werden. Ein Agent, der Aufgaben erledigen kann, die Stunden menschlicher Koordination erfordern, rechtfertigt häufig die Rechenkosten, insbesondere wenn die Gesamtkosten des Eigentums einschließlich menschlicher Zeit und potenziellen Fehler berücksichtigt werden.
Agenten KI und Entwickler
Was mich am meisten über Agentic AI erregt, ist, wie es die Entwicklererfahrung verändert. Diese Systeme dienen eher als intelligente Mitarbeiter als als passive Instruments. Sie können den Projektkontext verstehen, Verbesserungen vorschlagen und sogar die Bedürfnisse auf der Grundlage von Entwicklungsmustern vorwegnehmen.
Die Debugging -Erfahrung allein warfare transformativ. Anstatt manuell durch Protokolle und Stapelspuren zu verfolgen, können Sie nun Symptome einem Mittel beschreiben, das mehrere Datenquellen analysieren, potenzielle Grundursachen identifizieren und spezifische Sanierungschritte vorschlagen kann. Der Agent behält den Kontext über die Systemarchitektur und die jüngsten Änderungen bei und liefert Erkenntnisse, die sich viel Zeit in Anspruch nehmen würden, um manuell zu sammeln.
Die Code -Überprüfung hat sich von einem manuellen Prozess zu einer Zusammenarbeit mit KI -Agenten entwickelt, die nicht nur Syntaxprobleme, sondern auch architektonische Bedenken, Sicherheitsauswirkungen und Leistungsgpässe identifizieren kann. Diese Agenten verstehen den breiteren Kontext der Anwendung und können Suggestions geben, die die Geschäftsanforderungen zusammen mit technischen Einschränkungen berücksichtigen.
Das Projektmanagement hat enorm von Agenten profitiert, die den Fortschritt über mehrere Repositorys hinweg verfolgen, Blocker identifizieren, bevor sie kritisch werden, und die Ressourcenzuweisung auf der Grundlage historischer Muster und aktuellen Prioritäten vorschlagen.
Ich freue mich: der praktische Weg zur Agenten -KI
In der Zukunft der Agenten-KI geht es nicht darum, Entwickler zu ersetzen-es geht darum, unsere Fähigkeiten zu verstärken und uns auf höhere Problemlösungen zu konzentrieren. Die agenten-KI-Systeme, die wir heute bauen, erledigen Routineaufgaben, koordinieren komplexe Workflows und bieten intelligente Unterstützung für die Entscheidungsfindung.
Die Technologie ist ausgereift genug für praktische Anwendungen, während sie sich weiterentwickelt. Die Frameworks und Instruments werden immer zugänglicher und ermöglichen es Entwicklern, mit Agentenfunktionen zu experimentieren, ohne alles von Grund auf neu zu erstellen.
Ich empfehle, dass Sie klein anfangen, aber groß denken. Beginnen Sie mit intestine definierten, enthaltenen Workflows, bei denen der Agent einen klaren Wert liefern kann. Konzentrieren Sie sich auf Aufgaben, die nachhaltige Aufmerksamkeit oder Koordination in mehreren Systemen erfordern – Bereiche, in denen die traditionelle Automatisierung zu kurz ist, aber die menschliche Aufsicht bleibt möglich.
Zusammenfassend: Die Frage ist nicht, ob die Agentic -KI zum Mainstream wird – es ist, wie schnell wir lernen können, effektiv mit diesen neuen Zusammenarbeitspartnern zusammenzuarbeiten, wenn Sie so wollen.
Abschluss
Die Agenten -KI stellt einen erheblichen Schritt dar, wie wir KI -Systeme aufbauen und interagieren. Natürlich sind diese Systeme nicht perfekt und erfordern eine nachdenkliche Implementierung und eine angemessene Aufsicht. Aber sie sind auch nicht nur reiner Hype.
Für Entwickler, die bereit sind, über die anfängliche Skepsis und das Experimentieren mit diesen Systemen hinauszugehen, bietet die Agentic AI echte Möglichkeiten, intelligentere, fähigere und autonome Anwendungen aufzubauen.
Der Hype -Zyklus wird sich irgendwann niederlassen, wie es immer tut. Wenn dies der Fall ist, werden wir feststellen, dass die Agentic AI leise zu einem wesentlichen Bestandteil unseres Entwicklungs -Toolkits geworden ist – nicht weil sie überschritten wurde, sondern weil es tatsächlich funktioniert.
Bala Priya c ist ein Entwickler und technischer Schriftsteller aus Indien. Sie arbeitet gern an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessensgebiete und Fachgebiete umfassen DevOps, Knowledge Science und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest gerne, schreibt, codieren und Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen mit der Entwicklergemeinschaft zu lernen und zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsstücke und vieles mehr autorisiert. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Codierungs -Tutorials.