Kiekvienas AI produktas dabar teigia esąs „powered by LLMs“ arba „built on agents“. Dėl to sunku suprasti, ar jums reikia išmanaus teksto įrankio, ar sistemos, kuri gali atlikti darbą už jus.

Trumpas atsakymas: LLM (didysis kalbos modelis) sugeneruoja tekstą pagal užklausą ir sustoja. AI agentas naudoja LLM kaip savo „smegenis“ ir prideda įrankius, atmintį bei planavimo ciklą, kad galėtų savarankiškai atlikti kelių žingsnių užduotis. Vienu sakiniu: LLM atsako, agentas veikia.

Pagrindinės įžvalgos

• LLM yra modelis. AI agentas yra sistema, sukurta aplink modelį.
• Rinkitės LLM vieno žingsnio kalbos užduotims, tokioms kaip juodraščių rengimas, santraukos ir paaiškinimai.
• Rinkitės AI agentą, kai užduočiai reikia kelių žingsnių, išorinių įrankių ar nuoseklaus vykdymo.
• Dauguma agentų veikia ant LLM pagrindo, todėl tikrasis klausimas retai būna „vienas arba kitas“.

Šiame gide paprastai paaiškinamas skirtumas, pateikiami realūs pavyzdžiai ir paprastas kontrolinis sąrašas, padėsiantis apsispręsti.

Kas yra LLM?

Didysis kalbos modelis yra AI modelis, apmokytas iš milžiniškų tekstų kiekių, kad suprastų ir generuotų kalbą. GPT, Claude, Gemini ir Qwen yra gerai žinomi pavyzdžiai.

LLM priima jūsų užklausą, numato geriausią atsakymą ir jį grąžina. Jis labai gerai tinka:

• Turinį rašyti ir perrašyti
• Ilgiems dokumentams apibendrinti
• Versti tarp kalbų
• Sąvokoms paaiškinti ir į klausimus atsakyti
• Kodu generuoti ir tikrinti

Savarankiškai LLM turi aiškių ribų. Jis veikia viename konteksto lange, todėl nesaugo žinių tarp atskirų sesijų. Jis taip pat negali išsiųsti el. laiško, atnaujinti skaičiuoklės ar patikrinti svetainės, nebent kita programinė įranga jį sujungia su tais įrankiais.

Kas yra AI agentas?

AI agentas yra sistema, kuri siekia tikslo, o ne tik atsako į užklausą. Jūs pateikiate tikslą, o jis nusprendžia, kokius žingsnius atlikti, naudoja įrankius jiems įgyvendinti, patikrina rezultatus ir prisitaiko.

Dauguma agentų veikia tuo pačiu ciklu: samprotauti, veikti, stebėti, kartoti. Būtent šis ciklas skiria agentą nuo vienkartinio modelio iškvietimo.

Kaip veikia LLM pagrįstas AI agentas

LLM pagrįstą AI agentą sudaro keturios dalys:

• LLM (samprotavimas): interpretuoja tikslą ir nusprendžia kitą žingsnį.
• Įrankiai: API, paieška internete, kodo vykdymas ir programos, kurias agentas gali valdyti.
• Atmintis: saugo pažangą ir kontekstą, kad darbas galėtų tęstis tarp žingsnių ir sesijų.
• Planavimas ir orkestravimas: suskaido tikslą į užduotis, tvarko klaidas ir žino, kada sustoti.

Anthropic pateikia naudingą ribą savo gide apie veiksmingų agentų kūrimą. Darbo eigose LLM ir įrankiai veikia pagal iš anksto apibrėžtus kodo kelius, o agentuose LLM pats valdo procesą ir įrankių naudojimą. Jei kiekvienas žingsnis nustatytas iš anksto, tai darbo eiga. Jei modelis renkasi žingsnius, tai agentas.

AI agentų tipai

AI agentai dažniausiai skirstomi į paprastus refleksinius, modelinius, tikslinius, naudingumo ir besimokančius agentus. Kai kuriuose sąrašuose pridedami hierarchiniai ir kelių agentų sistemos, todėl gaunami „7 tipai“. Šiuolaikiniai LLM pagrįsti agentai dažniausiai yra tiksliniai arba besimokantys agentai.

Skirtumas tarp AI agento ir LLM

Štai kaip šie du dalykai lyginami tarpusavyje:

Vykdymas: vienas atsakymas vs. ciklas

LLM pateikia atsakymą ir laukia jūsų. Agentas tęsia darbą. Jis planuoja, atlieka veiksmą, perskaito rezultatą ir nusprendžia, ką daryti toliau, kol tikslas pasiekiamas.

Atmintis: konteksto langas vs. nuolatinė atmintis

LLM žino tik tai, kas telpa į dabartinį kontekstą. Agentas gali išsaugoti pažangą, pageidavimus ir ankstesnius rezultatus, todėl gali tęsti ilgą užduotį ten, kur ją paliko.

Įrankiai: veiksmų aprašymas vs. jų atlikimas

Paprašykite LLM „užsakyti susitikimą“, ir jis parašys mandagų laišką. Prijunkite agentą prie savo kalendoriaus, ir jis gali rasti laisvą laiką bei užregistruoti susitikimą.

AI agento vs LLM naudojimo atvejai

Tinkamas pasirinkimas priklauso nuo to, kas vyksta po AI atsakymo. Jei žmogus perskaito išvestį ir pagal ją veikia, pakanka LLM. Jei AI turi veikti pats, reikia agento.

Kada rinktis LLM

• El. laiškų, tinklaraščio įrašų ar reklaminio teksto rengimui
• Ataskaitų, straipsnių ar transkriptų santraukoms
• Turinio vertimui arba perfrazavimui
• Sąvokos paaiškinimui ar atsakymui į klausimą
• Greitai pagalbai programuojant

Kada rinktis AI agentą

• Užduotis turi kelis tarpusavyje priklausomus žingsnius
• Darbas vyksta keliose programose ar sistemose
• Reikia nuolatinio stebėjimo arba suplanuoto tęstinumo
• Rezultatas turi būti atliktas veiksmas, o ne tik pasiūlymas

LLM vs AI agento pavyzdžiai

Norėdami tai pamatyti praktiškai, žr. kaip AI agentas socialinių tinklų valdymui rūpinasi planavimu ir publikavimu be žingsnis po žingsnio raginimų.

Kurio jums reikia? Greitas kontrolinis sąrašas

Atsakykite į šiuos keturis klausimus apie savo užduotį:

Agentai yra galingesni, bet jie taip pat kainuoja daugiau, veikia lėčiau ir reikalauja priežiūros. Paprasta užklausa stipriam LLM dažnai yra geresnis pirmas žingsnis.

Dažniausi klausimai apie AI agentus ir LLM

Ar ChatGPT yra LLM ar agentas?

GPT yra LLM. ChatGPT yra ant jo sukurtas pokalbių produktas. Pokalbio režimas veikia kaip LLM, o agentinės funkcijos leidžia tam pačiam modeliui naršyti, naudoti įrankius ir atlikti kelių žingsnių užduotis. Ta pati logika galioja ir Claude. Tai LLM šeima, o agentiniu jis tampa, kai veikia sistemoje su įrankiais ir ciklu.

AI agentas vs pokalbių robotas

Pokalbių robotas atsako pokalbyje, o daugelis jų yra tiesiog LLM su pokalbio langu. Agentas žengia toliau ir atlieka veiksmus kitose sistemose. Pokalbių robotas pasakys, kaip atstatyti slaptažodį, o agentas jį atstatys.

AI agentai vs didieji kalbos modeliai vs agentinis AI

„Agentinis AI“ apibūdina platesnį AI sistemų, veikiančių autonomiškai, požiūrį, dažnai kai keli agentai dirba kartu. LLM yra komponentas, AI agentas yra sistema, o agentinis AI yra modelis.

Kur čia tinka MCP?

Model Context Protocol (MCP) yra atviras standartas, skirtas AI modelius prijungti prie išorinių įrankių ir duomenų. Tai ne alternatyva agentams. Tai vienas iš būdų, kaip agentai gauna prieigą prie naudojamų įrankių.

Kaip sukurti AI agentą (ir nuo ko pradėti)

Nebūtina kurti agento nuo nulio, kad pasinaudotumėte šiuo pokyčiu. Praktinis kelias atrodo taip:

1. Pradėkite nuo LLM. Išbandykite užduotį su stipriu modeliu ir patikslinkite užklausą.
2. Suraskite pasikartojančius žingsnius. Pažymėkite, kur kopijuojate, įklijuojate ar perduodate rezultatus kitam įrankiui.
3. Pridėkite įrankius ir atmintį. Prijunkite programas, su kuriomis dirba užduotis, ir saugokite reikalingą kontekstą.
4. Palikite žmogaus patikrą. Peržiūrėkite rezultatus prieš suteikdami agentui prieigą prie svarbių sistemų.

Pradėkite nuo tinkamo LLM 1min.AI

1min.AI yra viskas viename AI platforma su Multi AI Chat, kur galite vienoje vietoje dirbti su pirmaujančiais LLM iš tiekėjų, tokių kaip OpenAI, Anthropic ir Google. Ji taip pat turi įrankių rašymui, vaizdams, dokumentams, garsui, vaizdo įrašams ir kodui. Bendra darbo erdvė su Prompt List, Brand Voice List ir Asset List padeda išlaikyti nuoseklumą tarp projektų. Tai praktiškas būdas išbandyti, kuris modelis geriausiai tinka jūsų užduočiai, prieš ją automatizuojant.

Gaukite ankstyvą prieigą prie 1min.AI Agent

1min.AI taip pat kuria savo AI Agentą. Pasakykite komandai, kokias užduotis norite patikėti agentui, naudodami ankstyvos prieigos formą. Po administratoriaus patvirtinimo tinkamos komandos gauna kreditų, o patvirtinti pateikėjai el. paštu gauna išskirtinius nuolaidų kodus.

AI agentas vs LLM: DUK

Ar LLM yra tas pats, kas AI agentas?

Ne. LLM yra kalbos modelis, generuojantis išvestį pagal užklausą. AI agentas yra sistema, kuri naudoja LLM kartu su įrankiais, atmintimi ir planavimu, kad atliktų užduotis.

Ar AI agentas gali veikti be LLM?

Taip. Taisyklėmis pagrįsti ir sustiprinamuoju mokymusi paremti agentai egzistavo gerokai anksčiau nei LLM. Tačiau dauguma šiuolaikinių agentų naudoja LLM, nes jis gerai tvarkosi su natūralios kalbos instrukcijomis ir netvarkingu realaus pasaulio įvesties turiniu.

Ar AI agentai geresni už LLM?

Ne visada. LLM yra paprastesnis, greitesnis ir pigesnis vieno žingsnio užduotims. Agentai suteikia vertės, kai darbui reikia kelių žingsnių, įrankių ar nuolatinio darbo, tačiau jie yra sudėtingesni ir reikalauja daugiau priežiūros.

Ar AI agentai visada naudoja įrankius ir atmintį?

Dauguma naudingų agentų taip. Įrankiai leidžia jiems veikti, o atmintis padeda išlaikyti kryptį per žingsnius. Minimalus agentas gali kartoti savo išvestį be išorinių įrankių, bet tai retai pasitaiko realiame darbe.

Kuo vienu sakiniu skiriasi AI agentas ir LLM?

LLM generuoja kalbą iš užklausos, o AI agentas naudoja LLM kartu su įrankiais, atmintimi ir planavimo ciklu, kad pasiektų tikslą.

Pabaigos mintys

AI agento ir LLM klausimas iš tiesų yra apie darbą, kurį norite atlikti. Jei reikia geresnių žodžių, pakanka LLM. Jei reikia užbaigto darbo per kelis įrankius, tinkamesnis yra agentas. Dauguma komandų naudos abu: pradės nuo LLM ir pridės agentus ten, kur kaupiasi pasikartojantis kelių žingsnių darbas.

Taigi kurio jums reikia? Pradėkite nuo LLM žodžiams, o kai reikia užbaigto darbo, pridėkite AI agentą.