Ученый из ByteDance Ли Хан представил универсальную архитектуру для AI-агентов [Изображение]

Доктор Ли Хан, ведущий научный сотрудник компании ByteDance, недавно опубликовал программную статью под названием «Общая структура ИИ-агентов» в академическом журнале Journal of Computer Science and Technology (JCST). В ней он предложил унифицированную структуру, применимую как к программным, так и к аппаратным ИИ-агентам.

В этой структуре агенты определяются как системы, ориентированные на выполнение задач, которые принимают на вход и выдают в качестве вывода текстовые или мультимодальные данные, опираются на большие языковые модели (LLM) для рассуждений, обучаются посредством обучения с подкреплением и способны использовать инструменты и системы долговременной памяти. В статье LLM названы ключевым «мыслящим» компонентом ИИ-агентов, при этом утверждается, что их возможности в значительной степени определяют общий интеллект агента. Функционально эта структура проводит параллели с механизмами обработки информации в мозге, особенно в части использования нейросимволической обработки.

В статье также утверждается, что программные агенты (работающие на ПК или мобильных устройствах) и аппаратные агенты (например, роботы) имеют одну и ту же базовую архитектуру, различаясь в основном способами ввода-вывода, при этом физические агенты дополнительно выполняют моторные действия. В заключительном разделе авторы намечают будущие направления исследований, включая масштабирование данных, разработку автономного обучения на протяжении всей жизни, а также повышение безопасности и управляемости. При этом высказывается предостережение, что некорректно спроектированные функции вознаграждения в обучении с подкреплением могут повлечь за собой существенные риски.

Источник: AIvix

Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.