- Avatud lähtekoodiga raamistik autonoomsete tehisintellekti agentide loomiseks, mis arutlevad ja täidavad ülesandeid õigusteaduslike matemaatiliste süsteemide (LLM) abil, näiteks Gemini abil.
- See toetab täiustatud arhitektuure, nagu paralleelagendid, järjestikused agendid ja modulaarsed marsruutimissüsteemid.
- See võimaldab Gemini Nano abil Android-seadmetes kohalikku käivitamist, et tagada privaatsus ja kiirus.
- See integreerib väliseid tööriistu ja Google'i otsingut, et vältida hallutsinatsioone ja pakkuda reaalajas andmeid.
Oled ilmselt kuulnud tehisintellektist, aga kui süveneda arendusmaailma, siis oled tõenäoliselt kuulnud ka Google ADK-st (Agent Development Kit) . Põhimõtteliselt on see avatud lähtekoodiga raamistik, mis võimaldab programmeerijatel lõpetada käsitsi seadistamisega vaeva nägemise ja hakata looma tehisintellekti agente, mis mitte ainult ei vestle, vaid ka arutlevad, planeerivad ja täidavad keerulisi ülesandeid iseseisvalt.
Erinevalt tavapärasest vestlusrobotist, mis lihtsalt teksti tippib, on ADK-ga loodud agent nagu spetsialiseerunud digitaaltöötaja . See süsteem ühendab suurte keelemudelite (LLM-ide), näiteks Gemini perekonna, võimsuse täpsete juhiste ja väliste tööriistadega, võimaldades tehisintellektil hallata autonoomseid töövooge ilma, et arendaja peaks iga osa käsitsi ühendama.
Mis täpselt on ADK ja kuidas see töötab?
ADK on raamistik, mis on loodud tehisintellekti järgmisele tasemele viimiseks, võimaldades professionaalsete agentide loomist ilma, et oleks vaja algusest peale mägesid koodi kirjutada. Selle arhitektuur põhineb kolmel sambal: tehisintellekti mudel (aju), süsteemi juhised (isiksus ja missioon) ning tööriistad (võime suhelda reaalse maailmaga).
Üks selle kroonijuveele on kontekstihaldus. Samal ajal kui teised tööriistad lihtsalt kuhjavad teksti kokku, kuni mudel kokku kukub, käsitleb ADK mälu nagu lähtekoodi. See filtreerib välja ebavajaliku, võtab kokku vanad vestluskäigud ja laadib andmeid ainult siis, kui see on vajalik, muutes agentide töö palju kiiremaks ja takistades neil pikkades vestlustes ära eksida.
Agentide tüübid ja töövood
Kõik agendid ei ole ühesugused. Sõltuvalt teie vajadustest võimaldab ADK teil luua väga erinevaid struktuure, et tehisintellekt ei oleks liiga suurte ülesannetega ülekoormatud.
- Ruuteri agent: Ta tegutseb administraatorina. Tema ainus ülesanne on analüüsida, mida kasutaja soovib, ja edastage päring spetsialistile sobivam.
- Järjestikune agent: Ideaalne samm-sammult protsesside jaoks. Näiteks otsib see kõigepealt restorani ja seejärel arvutab selle teabe põhjal marsruudi sinna jõudmiseks. jagatud olek See võimaldab informatsioonil agentide vahel vigadeta liikuda.
- LoopAgent: Ta on perfektsionist. Ta pakub välja lahenduse, kritiseerib seda ja täiustab seda tsüklis, kuni tulemus on veatu või katsete piir on saavutatud.
- Paralleelagent: Neile, kes ei soovi oodata. Käivitage mitu ülesannet korraga (näiteks otsige hotelle, lende ja muuseume samaaegselt) ja seejärel võtab kõik tulemused kokku ühes vastuses.
Agent kui tööriistamuster
Siin lähevad asjad huvitavaks. ADK võimaldab teil rakendada hierarhilist süsteemi, kus üks agent saab teist agenti kasutada nii, nagu oleks see lihtne funktsioon. Kujutage ette peamist orkestreerijat , kes küsimuse lahendamiseks kutsub andmebaasieksperdi ja seejärel toidukriitiku. See modulaarsus muudab süsteemi hõlpsasti skaleeritavaks ja hooldatavaks , kuna iga agent vastutab ühe ülesande eest ja teeb seda väga hästi.
Rakendamine Androidis ja kohalikes keskkondades
ADK ei ole ainult pilvepõhine; see sisaldab spetsiaalset Androidi teeki, mis võimaldab teil agente otse mobiilirakendustesse integreerida Kotlini või Java abil. Kõige võimsam on see, et see toetab Gemini Nano kasutamist ML Kiti kaudu , mis tähendab, et tehisintellekt saab seadmes lokaalselt töötada. See on suur eelis privaatsuse ja madala latentsuse seisukohast , kuna agent saab töötada võrguühenduseta.
Neile, kes arendavad arvutis, pakub komplekt selliseid tööriistu nagu adk run terminalis testimiseks või adk web brauseris visuaalse liidese käivitamiseks. See veebiliides on oluline, kuna see võimaldab teil näha sündmuste jälgimine, analüüsides samm-sammult, kuidas agent enne vastuse andmist arutles.
Tehisintellekti ühendamine reaalse maailmaga
Selleks, et agent ei hakkaks pettekujutlustesse sattuma ja et tagada täpsete andmete esitamine, hõlbustab ADK tööriistade integreerimist. Kõige levinum on Google'i otsing , mis võimaldab tehisintellektil veebist reaalajas päringuid teha ja allikaid tsiteerida. Kuid piiri seab programmeerija, kuna tehisintellekti ühendamiseks mis tahes API-ga, alates praegustest ilmaennustustest kuni ettevõtte inventuuri haldamiseni, saab luua kohandatud Pythoni funktsioone .
Juurutamise osas on süsteem äärmiselt paindlik. See saab töötada kohandatud konteinerites või kasutada Google Cloudis natiivset juurutamist Agent Platformi, Cloud Runi või GKE kaudu, pärides automaatselt ettevõttetaseme turvalisuse ja jälgitavuse Cloud Trace'i kaudu.
See ökosüsteem muudab meie suhtlust tehisintellektiga, liikudes lihtsatelt käskudelt koordineeritud mitme agendi süsteemidele , mis haldavad mälu, kasutavad väliseid tööriistu ning on juurutatud nii võimsatesse serveritesse kui ka kasutaja taskusse, optimeerides iga žetooni maksimaalse efektiivsuse saavutamiseks.