AI-agent

Hur gör man en AI-agent?

ChatGPT sade:

​Att skapa en AI-agent innebär att utveckla en programvara som självständigt kan utföra uppgifter, fatta beslut och interagera med sin omgivning baserat på inhämtad information. Här är en översikt över de huvudsakliga stegen för att bygga en AI-agent:​

1. Definiera agentens syfte och miljö: Identifiera vilka specifika uppgifter agenten ska hantera och i vilken miljö den kommer att verka, såsom en webbapplikation, mobilapp eller ett internt system.
   
   

2. Samla in och förbered data: Insamling av relevant data är avgörande för att träna agenten. Detta kan inkludera interna data som försäljningsstatistik eller externa källor som publika databaser. Data måste också rengöras och förberedas för att säkerställa kvalitet och relevans.
   
   

3. Sätt samman ett kompetent utvecklingsteam: Ett typiskt team kan bestå av maskininlärningsingenjörer, dataspecialister, mjukvaruutvecklare, UI/UX-designers och DevOps-ingenjörer. Alternativt kan man överväga att outsourca utvecklingen till specialiserade företag.
   
   

4. Välj rätt teknik och verktyg: Beroende på agentens komplexitet och krav kan olika tekniker användas, såsom maskininlärning, naturlig språkbehandling eller datorseende. Valet av programmeringsspråk och ramverk bör anpassas efter projektets behov.
   
   

5. Designa AI-agenten: Utveckla agentens arkitektur, inklusive hur den ska hantera data, fatta beslut och interagera med användare. Detta inkluderar också att skapa en användarvänlig gränssnitt om agenten ska interagera direkt med användare.
   
   

6. Träna och testa agenten: Använd insamlad data för att träna agenten och utför omfattande tester för att säkerställa att den fungerar korrekt och uppfyller de uppsatta målen. Detta steg innefattar också justeringar baserade på testresultat.
   
   

7. Distribuera och övervaka agenten: När agenten är färdigställd ska den implementeras i den avsedda miljön. Kontinuerlig övervakning är viktig för att identifiera och åtgärda eventuella problem samt för att samla in feedback för framtida förbättringar.
   
   

För att underlätta utvecklingen av AI-agenter finns det flera ramverk och verktyg tillgängliga:​

• Microsoft AutoGen: Ett ramverk som möjliggör enkel samverkan mellan flera agenter för att utföra komplexa uppgifter. ​arXiv
  
  

• LangChain: Ett open-source-ramverk med en modulär arkitektur för att bygga AI-agenter. ​uptech.team
  
  

• LlamaIndex: Används för informationshämtning och hantering inom AI-agentutveckling. ​
  
  

Dessa verktyg kan påskynda utvecklingsprocessen och erbjuda förbyggda komponenter för vanliga funktioner inom AI-agenter.​

Genom att följa dessa steg och använda lämpliga verktyg kan du skapa en AI-agent som effektivt uppfyller dina specifika behov och mål.

Är custom GPT en typ av AI-agent?

ChatGPT sade:

​Ja, en anpassad GPT (Generative Pre-trained Transformer) kan betraktas som en typ av AI-agent. OpenAI introducerade möjligheten att skapa anpassade versioner av ChatGPT, kallade GPTs, som kan kombinera instruktioner, extra kunskap och olika färdigheter för att utföra specifika uppgifter. Dessa anpassade GPTs fungerar som AI-agenter genom att de kan observera sin omgivning, analysera data och fatta beslut för att uppnå specifika mål utan kontinuerlig mänsklig inblandning. ​OpenAI

Användare kan enkelt skapa sina egna GPTs utan att behöva programmeringskunskaper. Dessa GPTs kan anpassas för att utföra en mängd olika uppgifter, såsom att besvara komplexa frågor inom specifika områden, lösa problem, tillhandahålla information baserad på bilder eller skapa digitalt innehåll. De kan också fungera som utbildningsverktyg, inköpsguider eller tekniska rådgivare, beroende på användarens behov. ​Wikipedia+1Wikipedia – Die freie Enzyklopädie+1

Genom att integrera specifika instruktioner och kunskapsbaser kan dessa anpassade GPTs agera självständigt inom sina definierade områden, vilket gör dem till effektiva AI-agenter för en rad olika tillämpningar.