Katrs AI produkts tagad apgalvo, ka tas ir "darbināts ar LLM" vai "būvēts uz aģentiem". Tas apgrūtina saprast, vai tev vajag gudru teksta rīku vai sistēmu, kas var paveikt darbu tavā vietā.

Īsā atbilde: LLM (lielais valodas modelis) ģenerē tekstu no uzvednes un tad apstājas. AI aģents izmanto LLM kā savu "smadzeni" un pievieno rīkus, atmiņu un plānošanas ciklu, lai pats spētu paveikt vairāku soļu uzdevumus. Vienā teikumā: LLM atbild, aģents rīkojas.

Īsie secinājumi

• LLM ir modelis. AI aģents ir sistēma, kas veidota ap modeli.
• Izvēlies LLM vienkāršiem, vienas darbības valodas uzdevumiem, piemēram, melnrakstu veidošanai, kopsavilkumiem un skaidrojumiem.
• Izvēlies AI aģentu, ja uzdevumam vajag vairākus soļus, ārējos rīkus vai nepārtrauktu izpildi.
• Lielākā daļa aģentu darbojas uz LLM bāzes, tāpēc patiesais jautājums reti ir "viens vai otrs".

Šis ceļvedis skaidro atšķirību vienkāršā valodā, ar reāliem piemēriem un īsu kontrolsarakstu, lai palīdzētu izlemt.

Kas ir LLM?

Lielais valodas modelis ir AI modelis, kas apmācīts uz milzīga teksta apjoma, lai saprastu un ģenerētu valodu. GPT, Claude, Gemini un Qwen ir labi zināmi piemēri.

LLM paņem tavu uzvedni, paredz labāko atbildi un atgriež to. Tas ir ļoti labs šādos uzdevumos:

• Satura rakstīšana un pārrakstīšana
• Garu dokumentu kopsavilkumu veidošana
• Tulkošana starp valodām
• Jēdzienu skaidrošana un atbildes uz jautājumiem
• Koda ģenerēšana un pārskatīšana

Pašam par sevi LLM ir skaidri ierobežojumi. Tas darbojas viena konteksta loga ietvaros, tāpēc tas nepatur zināšanas starp atsevišķām sesijām. Tas arī nevar nosūtīt e-pastu, atjaunināt izklājlapu vai pārbaudīt vietni, ja vien cita programmatūra to nesavieno ar šiem rīkiem.

Kas ir AI aģents?

AI aģents ir sistēma, kas virzās uz mērķi, nevis tikai atbild uz uzvedni. Tu tai nosaki mērķi, un tā pati lemj, kādus soļus veikt, izmanto rīkus, lai tos izpildītu, pārbauda rezultātus un pielāgojas.

Lielākā daļa aģentu darbojas vienā un tajā pašā ciklā: spriest, rīkoties, novērot, atkārtot. Tieši šis cikls atšķir aģentu no vienas modela izsaukuma reizes.

Kā darbojas ar LLM balstīts AI aģents

Ar LLM balstīts AI aģents apvieno četras daļas:

• LLM (spriešana): Interpretē mērķi un nosaka nākamo soli.
• Rīki: API, tīmekļa meklēšana, koda izpilde un lietotnes, ko aģents var izmantot.
• Atmiņa: Saglabā progresu un kontekstu, lai darbu varētu turpināt pāri soļiem un sesijām.
• Plānošana un orķestrācija: Sadalā mērķi uzdevumos, apstrādā kļūdas un zina, kad apstāties.

Anthropic savā ceļvedī par efektīvu aģentu veidošanu iezīmē noderīgu atšķirību. Darba plūsmas vada LLM un rīkus pa iepriekš noteiktiem koda ceļiem, bet aģenti ļauj LLM pašam vadīt procesu un rīku izmantošanu. Ja katrs solis ir iepriekš fiksēts, tev ir darba plūsma. Ja soļus izvēlas modelis, tev ir aģents.

AI aģentu veidi

AI aģentus parasti iedala vienkāršas reakcijas, uz modeļa balstītos, mērķa balstītos, lietderības balstītos un mācīšanās aģentos. Dažos sarakstos pievieno arī hierarhiskus un vairāku aģentu sistēmu veidus, un tā iegūst "7 veidus". Mūsdienu ar LLM balstītie aģenti parasti ir mērķa balstīti vai mācīšanās aģenti.

Atšķirība starp AI aģentu un LLM

Lūk, kā abi izskatās blakus:

Izpilde: viena atbilde pret ciklu

LLM sniedz atbildi un gaida tevi. Aģents turpina strādāt. Tas plāno, veic darbību, nolasa rezultātu un izlemj, ko darīt tālāk, līdz mērķis ir sasniegts.

Atmiņa: konteksta logs pret pastāvīgu atmiņu

LLM zina tikai to, kas ietilpst tā pašreizējā kontekstā. Aģents var saglabāt progresu, preferences un iepriekšējos rezultātus, lai varētu turpināt garu uzdevumu no vietas, kur tas palicis.

Rīki: darbību aprakstīšana pret to veikšanu

Palūdz LLM "rezervēt sapulci", un tas uzrakstīs pieklājīgu ziņu. Pievieno aģentu savam kalendāram, un tas var atrast brīvu laiku un to rezervēt.

AI aģenta un LLM lietošanas gadījumi

Pareizā izvēle ir atkarīga no tā, kas notiek pēc AI atbildes. Ja cilvēks izlasa rezultātu un rīkojas, LLM ir pietiekams. Ja AI pašam jārīkojas, vajag aģentu.

Kad izvēlēties LLM

• E-pastu, bloga ierakstu vai reklāmas tekstu melnraksti
• Ziņojumu, rakstu vai transkriptu kopsavilkumi
• Satura tulkošana vai pārfrāzēšana
• Jēdziena skaidrošana vai atbildēšana uz jautājumu
• Ātra palīdzība ar kodu

Kad izvēlēties AI aģentu

• Uzdevumam ir vairāki savstarpēji atkarīgi soļi
• Darbs aptver vairākas lietotnes vai sistēmas
• Vajadzīga nepārtraukta uzraudzība vai ieplānota izpilde
• Rezultātam jābūt pabeigtai darbībai, nevis tikai ieteikumam

LLM pret AI aģentu piemēri

Lai to redzētu praksē tuvāk, skaties how kā AI aģents sociālo mediju pārvaldībai veic plānošanu un publicēšanu bez soli-pa-solim uzvednēm.

Kurš tev ir vajadzīgs? Ātrais kontrolsaraksts

Atbildi uz šiem četriem jautājumiem par savu uzdevumu:

Aģenti ir jaudīgāki, bet tie arī maksā vairāk, darbojas lēnāk un prasa uzraudzību. Vienkārša uzvedne spēcīgam LLM bieži ir labākais pirmais solis.

Biežākie jautājumi par AI aģentiem un LLM

Vai ChatGPT ir LLM vai aģents?

GPT ir LLM. ChatGPT ir uz tā būvēts čatbota produkts. Čata režīms darbojas kā LLM, bet aģenta tipa funkcijas ļauj tam pašam modelim pārlūkot, izmantot rīkus un pabeigt vairāku soļu uzdevumus. Tas pats attiecas uz Claude. Tā ir LLM saime, un tas kļūst aģentisks, kad darbojas sistēmā ar rīkiem un ciklu.

AI aģents pret čatbotu

Čatbots atbild sarunā, un daudzi no tiem ir vienkārši LLM ar čata logu. Aģents iet tālāk un veic darbības citās sistēmās. Čatbots tev pasaka, kā atiestatīt paroli, bet aģents to atiestata.

AI aģenti pret lielajiem valodas modeļiem pret aģentisko AI

"Aģentiskais AI" apraksta plašāku pieeju AI sistēmām, kas darbojas autonomi, bieži ar vairākiem aģentiem kopā. LLM ir komponents, AI aģents ir sistēma, bet aģentiskais AI ir pieeja.

Kur šeit iederas MCP?

Model Context Protocol (MCP) ir atvērts standarts AI modeļu savienošanai ar ārējiem rīkiem un datiem. Tas nav alternatīva aģentiem. Tas ir viens no veidiem, kā aģenti iegūst piekļuvi rīkiem, ko tie izmanto.

Kā izveidot AI aģentu (un ar ko sākt)

Tev nav jākonstruē aģents no nulles, lai gūtu labumu no šīs pārmaiņas. Praktisks ceļš izskatās šādi:

1. Sāc ar LLM. Pārbaudi savu uzdevumu ar spēcīgu modeli un pilnveido uzvedni.
2. Atrodi atkārtotos soļus. Piefiksē, kur tu kopē, ielīmē vai nodod rezultātus citam rīkam.
3. Pievieno rīkus un atmiņu. Pieslēdz lietotnes, ar kurām uzdevums strādā, un saglabā vajadzīgo kontekstu.
4. Paturi cilvēka pārbaudi. Pārskati rezultātus, pirms dod aģentam piekļuvi svarīgām sistēmām.

Sāc ar pareizo LLM 1min.AI

1min.AI ir universāla AI platforma ar Multi AI Chat, kur vienuviet vari strādāt ar vadošajiem LLM no tādiem pakalpojumu sniedzējiem kā OpenAI, Anthropic un Google. Tajā ir arī rīki rakstīšanai, attēliem, dokumentiem, audio, video un kodam. Kopīgs darba laukums ar Prompt List, Brand Voice List un Asset List palīdz uzturēt konsekvenci starp projektiem. Tas ir praktisks veids, kā pārbaudīt, kurš modelis vislabāk tiek galā ar tavu uzdevumu, pirms to automatizē.

Saņem agrīnu piekļuvi 1min.AI Agent

1min.AI arī veido savu AI Agent. Pastāsti komandai, kādus uzdevumus tu gribētu uzticēt aģentam, izmantojot agrīnās piekļuves formu. Pēc administratora apstiprinājuma atbilstošas komandas saņem kredītus, bet apstiprinātie iesūtītāji e-pastā saņem ekskluzīvus atlaižu kodus.

AI aģents pret LLM: FAQ

Vai LLM ir tas pats, kas AI aģents?

Nē. LLM ir valodas modelis, kas ģenerē izvadi no uzvednes. AI aģents ir sistēma, kas izmanto LLM kopā ar rīkiem, atmiņu un plānošanu, lai pabeigtu uzdevumus.

Vai AI aģents var strādāt bez LLM?

Jā. Uz noteikumiem balstīti un pastiprinātās mācīšanās aģenti pastāvēja ilgi pirms LLM. Tomēr lielākā daļa mūsdienu aģentu izmanto LLM, jo tas labi apstrādā dabiskās valodas instrukcijas un nekārtīgu reālās pasaules ievadi.

Vai AI aģenti ir labāki par LLM?

Ne vienmēr. LLM ir vienkāršāks, ātrāks un lētāks vienas darbības uzdevumiem. Aģenti dod pievienoto vērtību, kad darbam vajag vairākus soļus, rīkus vai ilgstošu izpildi, taču tie ir sarežģītāki un prasa vairāk uzraudzības.

Vai AI aģenti vienmēr izmanto rīkus un atmiņu?

Lielākā daļa noderīgo aģentu tā dara. Rīki ļauj tiem rīkoties, un atmiņa ļauj tiem saglabāt virzienu starp soļiem. Minimāls aģents var ciklot uz savu paša izvadi bez ārējiem rīkiem, taču reālajā darbā tas notiek reti.

Kāda ir atšķirība starp AI aģentu un LLM vienā teikumā?

LLM ģenerē valodu no uzvednes, bet AI aģents izmanto LLM kopā ar rīkiem, atmiņu un plānošanas ciklu, lai sasniegtu mērķi.

Noslēgumā

Jautājums par AI aģentu pret LLM patiesībā ir par darbu, ko tu gribi paveikt. Ja tev vajag labākus vārdus, LLM ir pietiekams. Ja tev vajag pabeigtu darbu starp rīkiem, aģents ir īstā izvēle. Lielākā daļa komandu izmantos abus, sākot ar LLM un pievienojot aģentus tur, kur sakrājas atkārtots vairāku soļu darbs.

Tātad, kurš tev ir vajadzīgs? Sāc ar LLM vārdiem un pievieno AI aģentu, kad tev vajag pabeigtu darbu.