Od lat rozwój technologii związanej z dużymi modelami językowymi (LLM) napędza postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. Jednym z najciekawszych i najbardziej zaawansowanych zastosowań LLM są Agenty. Te systemy, bazujące na modelach językowych, potrafią naśladować proces myślenia człowieka, korzystając z mechanizmów takich jak: rozwiązywanie problemów, analiza danych, adaptacja na podstawie wcześniejszych doświadczeń oraz planowanie. Agenty wyróżniają się inteligentnym i dynamicznym podejściem do realizacji zadań, co czyni je coraz bardziej popularnymi narzędziami w świecie technologii. Ich potencjał obejmuje takie funkcje jak planowanie, analiza danych, przetwarzanie informacji czy wykorzystanie doświadczeń z przeszłości w nowych sytuacjach.
Z czego składa się Agent?
Każdy agent opiera swoje działanie na czterech kluczowych komponentach, które definiują jego zdolności i możliwości:
1. Mózg: W tym przypadku jest to duży model językowy (LLM) wyposażony w zaawansowane możliwości przetwarzania tekstu, takie jak generowanie odpowiednich odpowiedzi czy tworzenie sugestii na podstawie poleceń.
2. Pamięć: Systemy przechowywania i przypominania informacji, które umożliwiają agentowi dostęp do wiedzy zdobytej w przeszłości.
3. Planowanie: Rozbijanie złożonych zadań na mniejsze podzadania oraz tworzenie szczegółowych planów realizacji każdego z nich.
4. Narzędzia: Interfejsy, które łączą agentów z innymi środowiskami zewnętrznymi, takimi jak bazy danych, kalkulatory czy API. Dzięki temu możliwa jest integracja i rozszerzanie funkcji agenta.
Kombinacja tych elementów sprawia, że agenty stają się wysoce efektywnymi narzędziami dedykowanymi do specjalistycznych zadań. Jednak jak każda technologia, wymagają one oceny swojej skuteczności, co pozwala na optymalizację ich działania i eliminację ewentualnych wad.
Jak ocenić skuteczność agentów?
Ocena agentów jest kluczowa, aby zagwarantować wysoką jakość ich działania. Pozwala to także na identyfikację najlepszych procesów oraz eliminację nieefektywności. Istnieje kilka metod, które umożliwiają takie oceny:
1. Agent jako Sędzia
W tej metodzie sztuczna inteligencja ocenia działanie innej sztucznej inteligencji. Agent pełni rolę zarówno egzaminatora, jak i sędziego oceniającego odpowiedzi na podstawie takich kryteriów jak dokładność, kompletność, trafność, szybkość reakcji i efektywność kosztowa. Ciekawym przykładem jest metoda OpenHands Evaluation, w ramach której agenty osiągnęły o 30% lepsze wyniki niż oceny przeprowadzane przez standardowe modele językowe.
2. Agentic Application Evaluation Framework (AAEF)
Ta struktura oceny koncentruje się na efektywności agentów w realizacji określonych zadań. AAEF analizuje wynik jakościowy na podstawie czterech głównych wskaźników: efektywności wykorzystania narzędzi, spójności pamięci, zdolności planowania oraz synergii komponentów. Każdy z tych elementów ocenia inne aspekty działania agenta, od właściwego doboru narzędzi po współdziałanie różnych funkcjonalności.
3. MOSAIC AI
Ogłoszone przez Databricks narzędzie Mosaic AI oferuje zestaw wskaźników, takich jak dokładność, precyzja, czy wskaźnik F1, które ułatwiają wybór odpowiednich metryk do oceny agentów. Ważnym aspektem tego narzędzia jest integracja z opiniami ludzkimi, co pozwala na doskonalenie odpowiedzi generowanych przez agenty. Mosaic AI wspiera również cykl życia aplikacji poprzez uproszczone SDK i integrację MLFlow.
4. WORFEVAL
Najbardziej zaawansowana z wymienionych metod, WORFEVAL, ocenia zdolność agentów do generowania zaawansowanych przepływów pracy. Wykorzystuje algorytmy porównujące przewidywane łańcuchy działań i grafy przepływu z poprawnymi wzorcami, analizując ich zgodność. WORFEVAL doskonale radzi sobie z oceną skomplikowanych struktur, takich jak ukierunkowane grafy acykliczne.
Wyzwania związane z oceną agentów
Choć powyższe metody są skuteczne, każda z nich napotyka na pewne ograniczenia. Na przykład metoda „Agent jako Sędzia” może być mniej trafna w przypadku zadań wymagających dużej wiedzy specjalistycznej, ponieważ pojawia się pytanie o kompetencje „nauczyciela”. Z kolei AAEF i MOSAIC AI mogą mieć trudności przy ocenie dynamicznych zadań o dużej skali i różnorodności danych. WORFEVAL działa świetnie w przypadku złożonych danych, ale jego skuteczność jest zależna od poprawnej definicji przepływu pracy, co bywa zmienne w zależności od kontekstu.
Podsumowanie
Agenty stanowią jedno z najbardziej przełomowych osiągnięć w technologii dużych modeli językowych, ponieważ łączą zdolności do inteligentnego myślenia z elastycznością działania. Aby jednak w pełni wykorzystać ich potencjał, niezbędne jest dokładne i systematyczne ocenianie ich możliwości. Metody takie jak Agent jako Sędzia, AAEF, MOSAIC AI i WORFEVAL oferują różnorodne podejścia i narzędzia do tego celu. Choć każde z nich ma swoje zalety i ograniczenia, w połączeniu umożliwiają one tworzenie bardziej zaawansowanych, niezawodnych i skutecznych agentów, gotowych sprostać wyzwaniom współczesnego świata technologii.