گردش کار عامل: قدرت همکاری عامل هوش مصنوعی

«جریان کار عاملی» ممکن است اصطلاح جدیدی به نظر برسد که اخیراً وارد فرهنگ لغت علاقه مندان به فناوری و هوش مصنوعی شده است. با این حال، خود این مفهوم کاملاً جدید نیست.

در طول سال گذشته، ما در حال گفتگوی پرشور پیرامون این ایده از AI Agents بوده‌ایم که به اهمیت در حال ظهور آن در حوزه هوش مصنوعی و نحوه تعامل ما با این سیستم‌های پیشرفته اشاره می‌کند.

اما «جریان کاری عامل» واقعاً شامل چه چیزی است؟ زمان آن فرا رسیده است که به این اصطلاح عمیق‌تر نگاه کنیم و تفاوت‌های ظریف، ریشه‌ها و پیامدهای آن را در زمینه چشم‌انداز دیجیتالی همیشه در حال تکامل خود بررسی کنیم.

بیایید لایه‌های «جریان کاری عامل» را باز کنیم و هسته اصلی آنچه این مفهوم نشان‌دهنده آن است، تأثیر آن بر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، و نحوه تغییر رویکرد ما به نوآوری و همکاری فناوری را درک کنیم.

سه ستون اصلی گردش کار عاملی

مفهوم “جریان کاری عاملی” به رویکرد تکراری تر و چند مرحله ای برای استفاده از مدل های زبان بزرگ (LLM) و عامل های هوش مصنوعی برای انجام کارها اشاره دارد، در مقابل رویکرد سنتی “غیر عامل” برای ارائه سریع و دریافت یک پاسخ تک و مستقیم

سه رکن از گردش کار عاملی وجود دارد:

• عوامل هوش مصنوعی
• مهندسی پرامپت
• شبکه های هوش مصنوعی مولد

1. عامل‌های هوش مصنوعی : در هسته گردش‌های کاری عامل، عامل‌های هوش مصنوعی هستند که اساساً نمونه‌های پیچیده‌ای از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) هستند.
   1. این عوامل به طور منحصربه‌فردی برای تجسم شخصیت‌ها، نقش‌ها یا عملکردهای خاص پیکربندی شده‌اند که هر کدام دارای مجموعه‌ای از ویژگی‌های خاص خود هستند. آنها نه تنها با ایجاد پاسخ، بلکه با درگیر شدن فعالانه با ابزارها و منابع مختلف، از قابلیت های سنتی هوش مصنوعی فراتر می روند.
   2. این تطبیق پذیری به آنها اجازه می دهد تا طیف گسترده ای از اقدامات را انجام دهند، از انجام جستجوی وب و اجرای کد گرفته تا دستکاری تصاویر، در نتیجه به طور قابل توجهی دامنه ابزار و کاربرد LLM ها را افزایش می دهد.
   3. استفاده از ابزار:
   1. • تجهیز عوامل هوش مصنوعی به ابزارهای مربوطه برای گسترش قابلیت های آنها بسیار مهم است.
      • یکپارچه‌سازی ابزارهایی برای تجزیه و تحلیل، جمع‌آوری اطلاعات و اقدام به عوامل اجازه می‌دهد تا طیف وسیع‌تری از وظایف و ورودی‌ها را مدیریت کنند.
      • نمونه هایی از ابزارها عبارتند از موتورهای جستجوی وب، محیط های اجرای کد و نرم افزارهای دستکاری تصویر.
2. تکنیک‌ها و چارچوب‌های مهندسی پرامپت : یکی از جنبه‌های محوری گردش‌های کاری عامل، استفاده از تکنیک‌ها و چارچوب‌های مهندسی پرامپت پیشرفته است.
   1. تکنیک‌هایی مانند برنامه‌ریزی، زنجیره‌ای از فکر و بازتاب به خود، عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا پیش‌نویس‌ها یا تلاش‌هایی را برای انجام وظایف ایجاد کنند و درگیر خودسازی تکراری شوند.
   2. برنامه ریزی:
      • از عوامل هوش مصنوعی خواسته می شود تا وظایف پیچیده را به مراحل قابل مدیریت تقسیم کنند.
      • کارگزاران توالی اقدامات مورد نیاز برای دستیابی به یک هدف را تعیین می کنند و در صورت مواجهه با چالش ها، برنامه های خود را تطبیق می دهند.
   3. انعکاس:
      • عوامل هوش مصنوعی تشویق می شوند تا خروجی های خود را بررسی و نقد کنند.
      • عوامل بالقوه، ناکارآمدی ها، یا زمینه های بهبود را شناسایی می کنند و بر روی خروجی های خود بر اساس بازخورد خود تکرار می کنند.
   4. الگوریتم‌های برنامه‌ریزی برای فعال کردن عوامل هوش مصنوعی به کار گرفته می‌شوند تا به طور مستقل مراحل لازم برای تکمیل وظایف را تعیین و اجرا کنند.
   5. این تکنیک‌ها نشان‌دهنده انحراف از تعاملات تک سریع سنتی هستند و تعامل غنی‌تر و پیچیده‌تری را با هوش مصنوعی ارائه می‌دهند.
3. شبکه‌های هوش مصنوعی مولد (GAIN) : گردش‌های کاری عاملی به‌طور قابل‌توجهی از طریق استقرار شبکه‌های هوش مصنوعی مولد (GAIN) افزایش می‌یابد که اصل همکاری چند عاملی را در بر می‌گیرد.
   1. در GAIN، عوامل مختلف هوش مصنوعی نقش‌های خاصی (به عنوان مثال، کدنویس، منتقد، مدیر عامل، طراح) تعیین می‌کنند و برای رسیدگی و حل مشکلات پیچیده با یکدیگر همکاری می‌کنند.
   2. رویکرد جمعی GAIN ها امکان استفاده از مهارت ها و دیدگاه های تخصصی را فراهم می کند.
   3. همکاری چند عاملی منجر به راه‌حل‌هایی می‌شود که در مقایسه با راه‌حل‌هایی که توسط عامل‌های هوش مصنوعی تولید می‌شوند، جامع‌تر و نوآورانه‌تر هستند.
   4. GAIN از نقاط قوت عوامل فردی استفاده می کند و حل مسئله هم افزایی را تسهیل می کند.

انتقال به Agentic Workflows نشان دهنده تغییر به سمت دستیابی به نتایج برتر از طریق هوش مصنوعی است و نشان می دهد که حتی LLM های پیشرفته تر می توانند نتایج قابل توجهی را هنگام درگیر شدن در این گردش های کاری پیچیده و چند لایه ایجاد کنند.

با این حال، مهم است که بدانیم این گردش‌های کاری بهبودیافته سطح جدیدی از صبر را از کاربران می‌طلبد. فرآیند تکراری و مشارکتی ذاتی Agentic Workflows، در حالی که زمان‌برتر است – به دقیقه‌ها یا حتی ساعت‌ها برای تکمیل نیاز دارد – نوید عمق تحلیل، خلاقیت و یافتن راه‌حل را می‌دهد که بسیار فراتر از روش‌های سنتی است.

فرآیند عامل

مرحله اول: تعریف گردش کار و چارچوب

این مرحله شامل زمینه سازی برای نحوه عملکرد سیستم، از جمله نقش عوامل و نحوه تعامل آنها با مدل های زبان بزرگ است. شما می خواهید:

• اهداف و اهداف گردش کار عاملی را به وضوح تعریف کنید. چه وظایف یا مشکلاتی را برطرف خواهد کرد؟
• شناسایی وظایف یا فرآیندهایی که سیستم باید انجام دهد.
• نحوه تقسیم این وظایف بین عوامل یا اجزای مختلف را تعیین کنید.
• قوانین و پروتکل‌هایی را برای تعامل بین عامل‌ها و مدل‌های زبان بزرگ ایجاد کنید و از وجود یک مسیر ارتباطی شفاف اطمینان حاصل کنید.
• مقیاس پذیری و انعطاف پذیری را در طراحی برای پاسخگویی به نیازهای آینده در نظر بگیرید.
• اجزاء و مراحل کلیدی گردش کار، مانند ورودی داده، پردازش، تصمیم گیری و تولید خروجی را مشخص کنید.
• جریان اطلاعات و وابستگی های بین مراحل مختلف گردش کار را تعیین کنید.
• فرمت های ورودی و خروجی را برای هر مرحله از گردش کار مشخص کنید.
• مکانیسم های ارتباطی و هماهنگی بین عوامل در جریان کار را تعریف کنید.
• معیارهای عملکرد و معیارهای ارزیابی را برای ارزیابی اثربخشی گردش کار ایجاد کنید.

مرحله دوم: تعریف و معرفی عوامل

پس از تنظیم گردش کار، مرحله بعدی تعریف عواملی است که در این چارچوب عمل خواهند کرد. این شامل:

• مشخص کردن قابلیت‌ها و مسئولیت‌های هر عامل، حصول اطمینان از همسویی آنها با وظایف مشخص‌شده در مرحله اول.
• تصمیم گیری در مورد پشته فناوری یا پلت فرم توسعه برای ایجاد این عوامل. این ممکن است شامل انتخاب زبان های برنامه نویسی خاص، کتابخانه ها یا ابزارهایی باشد که برای کار با مدل های زبان بزرگ مناسب هستند.
• ایجاد عوامل، که شامل کدگذاری رفتار آنها، تنظیم محیط آنها و آزمایش عملکرد آنها در گردش کار تعریف شده است.
• نقش ها و مسئولیت های خاص هر عامل را در جریان کار شناسایی کنید.
• حوزه های دانش و مهارت های مورد نیاز برای هر عامل برای انجام موثر وظایف خود را تعریف کنید.
• تکنیک های مهندسی پرامپت مانند CoT و خود انعکاس را تعریف کنید
• معماری مدل زبان بزرگ و رویکرد پیش آموزشی مناسب برای هر عامل بر اساس نقش و قابلیت های مورد نیاز آنها را تعیین کنید.
• رابط های ورودی و خروجی را برای هر عامل مشخص کنید و از سازگاری با گردش کار کلی اطمینان حاصل کنید.
• ایجاد پروتکل های ارتباطی و API برای عوامل برای تعامل با یکدیگر و با سیستم های خارجی.
• با استفاده از مجموعه داده‌های مناسب، تکنیک‌های تنظیم دقیق و دانش خاص دامنه، عوامل را پیاده‌سازی و آموزش دهید.
• عوامل منفرد را آزمایش و اعتبارسنجی کنید تا مطمئن شوید که الزامات و معیارهای عملکرد مشخص شده را برآورده می کنند.

مرحله سوم: اتوماسیون با استفاده از شبکه‌های هوش مصنوعی (GAIN)

این مرحله اختیاری بر تقویت قابلیت‌های اتوماسیون سیستم از طریق شبکه‌های هوش مصنوعی (GAIN) متمرکز است. اگر این مرحله را انتخاب کنید، باید:

• امکان سنجی و مزایای خودکارسازی برخی از جنبه های گردش کار با استفاده از GAIN ها را ارزیابی کنید.
• بررسی کنید که چگونه هوش مصنوعی مولد می‌تواند بخش‌هایی از گردش کار را خودکار کند یا مسیرهای جدیدی برای انجام وظایف ایجاد کند. این می تواند شامل تولید متن، تصاویر، کد یا سایر خروجی ها بر اساس ورودی ها و تعاملات درون سیستم باشد.
• GAIN ها را در گردش کار خود ادغام کنید، که ممکن است شامل مدل های آموزشی، راه اندازی خطوط لوله تولیدی و اطمینان از همسویی خروجی ها با اهداف شما باشد.
• برای بهینه سازی کارایی، دقت و خلاقیت، به طور مداوم بر عملکرد GAIN ها در سیستم خود نظارت و اصلاح کنید.
• وظایف یا مراحل خاصی از گردش کار را که می توان با استفاده از GAIN ها خودکار کرد، شناسایی کنید.
• معماری و اجزای سیستم GAIN را تعریف کنید، از جمله شبکه‌های مولد، شبکه‌های تشخیص‌دهنده و هر ماژول اضافی.
• الزامات و منابع داده های آموزشی را برای سیستم GAIN تعیین کنید.
• پیاده سازی و آموزش سیستم GAIN با استفاده از تکنیک های مناسب مانند آموزش خصمانه، یادگیری تقویتی یا فرا یادگیری.
• سیستم GAIN آموزش دیده را در جریان کار کلی ادغام کنید و از تعامل یکپارچه با سایر عوامل و اجزا اطمینان حاصل کنید.
• مکانیسم‌های نظارت و بازخورد را برای ارزیابی عملکرد و قابلیت اطمینان وظایف خودکار GAIN ایجاد کنید.

ملاحظات

در طول فرآیند توسعه، توجه به موارد زیر مهم است:

• مقیاس پذیری: اطمینان حاصل کنید که چارچوب و عوامل می توانند بارهای کاری را افزایش دهند و با نیازهای در حال تغییر سازگار شوند.
• استحکام: برای حفظ ثبات سیستم، مدیریت خطا، تحمل خطا و مکانیزم‌های تخریب زیبا را ایجاد کنید.
• امنیت و حریم خصوصی: اقدامات امنیتی مناسب را برای محافظت از داده های حساس و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز یا سوء استفاده از سیستم اجرا کنید.
• ملاحظات اخلاقی: به نگرانی‌های اخلاقی بالقوه مربوط به استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ رسیدگی کنید و از انطباق با دستورالعمل‌ها و مقررات مربوطه اطمینان حاصل کنید.
• تکرار و اصلاح: نظارت و ارزیابی مداوم عملکرد چارچوب و عوامل، انجام تنظیمات و بهبودهای لازم بر اساس بازخورد و الزامات در حال تحول.

انواع و وظایف عامل ها

هنگام بحث در مورد مدل زبان بزرگ یا عوامل LLM، درک تمایز بین انواع عامل و توابع عامل مهم است. در حالی که این اصطلاحات ممکن است قابل تعویض به نظر برسند، اما به جنبه های مختلف طراحی و هدف یک عامل اشاره دارند. بیایید تمایز بین انواع عامل و توابع عامل را با جزئیات بیشتری بررسی کنیم:

دو نوع عامل هوش مصنوعی

انواع عامل به دسته ها یا طبقه بندی های گسترده ای از عوامل بر اساس طراحی کلی، معماری و هدف مورد نظر آنها اشاره دارد. این انواع ماهیت بنیادی عامل و حالت اولیه عملکرد آن را تعریف می کنند.

1. عوامل گفتگو: شبیه سازی انسان

عوامل مکالمه نشان دهنده یک جهش به جلو در ایجاد تعامل سیستم های هوش مصنوعی به شیوه ای است که بسیار شبیه به مکالمات انسانی است. این عوامل، از جمله ChatGPT و GPT-4، با بهره‌گیری از پیشرفت‌ها در پردازش زبان طبیعی، در تجزیه گفتگوهای پیچیده، حفظ زمینه و ارائه پاسخ‌هایی که شبیه لحن و سبک انسان هستند، ماهر شده‌اند.

ایجاد Synthetic Interactive Persona Agents (SIPA) امکان طراحی عواملی با شخصیت‌های متمایز را فراهم می‌آورد که توسط مهندسی پرامپت برای تجسم لحن‌ها، نظرات و زمینه‌های تخصصی خاص به آنها اطلاع داده می‌شود.

امتیاز کلیدی:

• ایجاد شخصیت: از طریق مهندسی پرامپت، می توان به عوامل مکالمه شخصیت های منحصر به فردی داد که تعاملات را جذاب تر و طبیعی تر می کند.
• ویژگی دامنه: این نمایندگی ها را می توان برای ارائه مشاوره تخصصی در زمینه های خاص، مانند مراقبت های بهداشتی یا حقوق، طراحی کرد و کاربرد آنها را در زمینه های حرفه ای افزایش داد. آنها همچنین می توانند به عنوان مشاوران یا متخصصان آگاه با اتخاذ تخصص دامنه از طریق اعلان ها خدمت کنند.
• ادغام حافظه و دانش: پیشرفت‌های مداوم در این زمینه‌ها، عوامل مکالمه را به طور فزاینده‌ای پیچیده‌تر می‌کند و قادر به گفت‌وگوهای منسجم‌تر و آگاهانه‌تر در طول زمان است.
• آن‌ها می‌توانند شخصیت‌هایی را بپذیرند که توسط اعلان‌ها مشخص می‌شود، که مشخصه لحن، سبک صحبت کردن، نظرات و دانش حوزه آنهاست.
• مهندسی پرامپت نقش مهمی در شکل دادن به شخصیت عامل و فعال کردن تعاملات متنی و ظریف دارد.
• عوامل مکالمه را می توان در حوزه های مختلفی مانند چت ربات های خدمات مشتری به کار برد، جایی که می توانند پاسخ های طبیعی و همدلانه ارائه دهند.

پتانسیل عوامل مکالمه فراتر از رابط‌های ساده پرسش و پاسخ است و بحث‌های تعاملی و جذابی را ممکن می‌سازد که می‌تواند اهداف آموزشی، درمانی و سرگرمی را از جمله اهداف آموزشی، درمانی و سرگرمی داشته باشد. ظرفیت آنها برای ارتباطات ظریف آنها را به عنوان بازیگران کلیدی در آینده تعامل انسان و رایانه قرار می دهد.

2. عوامل وظیفه گرا: بهره وری هدف محور

عوامل وظیفه گرا از مدل مکالمه به سمت دستیابی به اهداف خاص حرکت می کنند. برخلاف همتایان مکالمه خود، این عوامل با تمرکز بر بهره وری طراحی شده اند و از مهارت پردازش زبان خود برای تشریح وظایف، برنامه ریزی و اجرای اقدامات در جهت دستیابی به اهداف تعیین شده استفاده می کنند.

این شامل تعامل با APIها، انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها و خودکارسازی گردش‌های کاری است که همگی توسط دستورات پیچیده هدایت می‌شوند.

امتیاز کلیدی:

• عوامل وظیفه گرا بر دستیابی به اهداف تعریف شده و تکمیل گردش کار تمرکز می کنند.
• کارایی و اتوماسیون: عوامل وظیفه‌محور فرآیندهای پیچیده را ساده می‌کنند و آن‌ها را به مراحل عملی برای تکمیل کارآمد تقسیم می‌کنند.
• برنامه ریزی استراتژیک: مهندسی پرامپت پیشرفته این عوامل را قادر می سازد تا به طور روشمند به مسائل برخورد کنند و امکان برنامه ریزی و اجرای استراتژیک را فراهم کنند. آنها در تقسیم وظایف سطح بالا به وظایف فرعی قابل مدیریت عالی هستند.
• همکاری و هماهنگی: این عوامل می توانند به صورت پشت سر هم کار کنند و از طریق سیستم های متمرکز برای مقابله با پروژه های جامع با اجزای متعدد هماهنگ شوند.
• مهندسی پرامپت، این عوامل را به مهارت‌هایی در فرمول‌بندی مجدد وظایف استراتژیک، زنجیره‌ای کردن خطوط فکری، تأمل در کارهای گذشته و اصلاح مکرر روش‌ها مجهز می‌کند.
• با دسترسی به دانش و ابزار، عوامل وظیفه‌محور می‌توانند به‌طور نیمه مستقل عمل کنند، که توسط اهداف تعیین‌شده سریع هدایت می‌شود.
• گروه‌هایی از عوامل وظیفه‌محور می‌توانند از طریق یک واسط اعلان متمرکز هماهنگ شوند، و آنها را قادر می‌سازد تا در حین انجام وظایف فرعی مجزا، به طور منسجمی در جهت یک هدف مشترک کار کنند.
• اتوماسیون و تقویت وظایف در سطح سازمانی می تواند از عوامل متمرکز بر هدف بهره مند شود، زیرا انگیزه های تخصصی آنها به آنها قدرت می دهد تا درخواست های زبان طبیعی را درک کنند و بر اساس آنها عمل کنند.

عوامل وظیفه گرا جنبه سودمند هوش مصنوعی را تجسم می بخشد، جایی که تاکید بر خروجی های عملی و کمک مستقیم به بهره وری و دستیابی به هدف است. تکامل آنها نشان دهنده حرکت به سمت سیستم های هوشمندتر و مستقل تر است که قادر به انجام و مدیریت وظایف پیچیده با حداقل نظارت انسانی هستند.

به طور کلی، عوامل مکالمه و عوامل وظیفه گرا دو کاربرد متمایز اما مکمل از عوامل مدل زبان بزرگ را نشان می دهند. در حالی که عوامل مکالمه بر شبیه‌سازی گفتگوی انسان‌مانند و ارائه تعاملات شخصی تمرکز می‌کنند، عوامل وظیفه‌محور بهره‌وری هدف‌محور و اتوماسیون گردش کار را در اولویت قرار می‌دهند. هر دو نوع عامل برای شکل دادن به رفتارها و قابلیت های خود به شدت به مهندسی پرامپت موثر متکی هستند.

همانطور که این فناوری‌ها به رشد خود ادامه می‌دهند، تمایز و هم افزایی بین این نوع عوامل نقش مهمی در شکل‌دهی چشم‌انداز آینده راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ایفا می‌کند.

چهار وظیفه اصلی عامل ها

از سوی دیگر، کارکردهای عامل به قابلیت ها یا مهارت های خاصی اشاره دارد که یک عامل دارای آن است. این توابع تعریف می کنند که یک عامل واقعاً می تواند در نوع یا هدف تعیین شده خود انجام دهد یا انجام دهد. توابع عامل اغلب توسط مؤلفه‌ها، ابزارها و دانش ادغام شده در معماری عامل تعیین می‌شوند.

این توابع به چارچوب SLCK یا SLiCK نگاشت می شوند که LLM ها را به چهار عملیات اصلی تقسیم می کند.

1. عواملی که عملیات نحوی را انجام می دهند

• این عوامل بر روی وظایف زبانی و دستکاری ساختار متن تمرکز می کنند.
• آنها می توانند کارهایی مانند تصحیح گرامر، بازنویسی جمله، خلاصه سازی متن و ترجمه زبان را انجام دهند.
• معماری اصلی LLM نقش مهمی در این عوامل بازی می‌کند، زیرا درک زبان و قابلیت‌های تولید پایه را فراهم می‌کند.
• مهندسی پرامپت موثر این عوامل را راهنمایی می کند تا عملیات نحوی مورد نظر را با دقت انجام دهند.

اجزای اصلی درگیر:

• هسته LLM: از درک LLM از نحو زبان برای کارهایی مانند تجزیه، ویرایش یا تولید متن ساختاریافته استفاده می کند.
• دستور پرامت: از دستورهای دقیق برای دستور دادن به عامل برای انجام تبدیل یا اصلاحات نحوی استفاده می کند و بر نقش عامل در دستکاری ساختار متن تأکید می کند.
• یکپارچه سازی ابزار: ممکن است شامل ادغام با ابزارهای تجزیه و تحلیل نحو یا کتابخانه های برنامه نویسی باشد که توانایی عامل را برای دستکاری متن بر اساس قوانین نحوی افزایش می دهد.

2. عواملی که به عنوان موتور منطقی برای برنامه ریزی نمونه عمل می کنند

عواملی که به عنوان موتور منطقی به عنوان مثال برنامه ریزی عمل می کنند:

1. • این عوامل در تقسیم وظایف پیچیده به مراحل منطقی و ایجاد برنامه های عملیاتی تخصص دارند.
   • آنها از توانایی های استدلال خود برای تجزیه و تحلیل مشکلات، شناسایی وابستگی ها و تولید دستورالعمل های متوالی استفاده می کنند.
   • هسته LLM این عوامل را قادر می سازد تا زمینه و الزامات کار را درک کنند.
   • دستور العمل های سریع چارچوب لازم را برای عامل فراهم می کند تا فرآیند برنامه ریزی خود را ساختار دهد و مراحل عملی را به دست آورد.

اجزای اصلی درگیر:

• LLM Core: از ظرفیت مدل برای استدلال و برنامه‌ریزی استفاده می‌کند، مراحل یا استراتژی‌هایی را برای رسیدن به یک هدف ترسیم می‌کند.
• دستور العمل سریع: دستورات برای ترسیم فضاهای مشکل، نتایج مطلوب و محدودیت ها ساخته می شوند و عامل را در ایجاد طرح های منطقی و گام به گام راهنمایی می کنند.
• دانش و حافظه: هم دانش رویه ای برای چگونگی انجام وظایف و هم حافظه نمونه های گذشته را برای اطلاع از برنامه ریزی یکپارچه می کند. حافظه می تواند به ویژه در تنظیم برنامه ها بر اساس نتایج گذشته مفید باشد.

3. عواملی که به عنوان موتور خلاق عمل می کنند

عواملی که به عنوان موتور خلاق به عنوان مثال توسعه یک مفهوم یا سبک نوشتن عمل می کنند:

1. • این عوامل بر تولید ایده‌ها، مفاهیم یا محتوای اصلی بر اساس درخواست‌ها یا مضامین داده شده تمرکز می‌کنند.
   • آنها از قابلیت های تولید زبان LLM برای تولید خروجی های خلاقانه و منسجم استفاده می کنند.
   • مهندسی پرامپت نقش مهمی در هدایت این عوامل به سمت جهت خلاقانه مورد نظر، مانند مشخص کردن سبک، لحن یا ژانر نوشتاری دارد.
   • مولفه های حافظه و دانش می توانند توانایی عامل را برای ترکیب اطلاعات مرتبط و حفظ ثبات در سراسر فرآیند خلاق افزایش دهند.

اجزای اصلی درگیر:

• LLM Core: از توانایی مدل برای تولید محتوای جدید، از متن گرفته تا مفاهیم، ​​بهره برداری می کند.
• دستور العمل سریع: اعلان های خلاقانه، اغلب با ارائه مفاهیم اولیه، مضامین یا دستورالعمل های سبک، عامل را برای کشف ایده ها یا سبک های جدید الهام می بخشد.
• دانش: از دانش تخصصی برای تقویت خلاقیت استفاده می کند، مانند دانش سبک های مختلف نوشتن، مفاهیم هنری یا تکنیک های نوآوری.

4. عواملی که اطلاعات یا دانش را بازیابی می کنند

عواملی که اطلاعات یا دانش را با استفاده از ابزارها یا پایگاه های دانش پیوست بازیابی می کنند:

1. • این عوامل در دسترسی و استخراج اطلاعات مرتبط از منابع خارجی تخصص دارند.
   • آنها می‌توانند با ابزارهایی مانند موتورهای جستجو، پایگاه‌های داده یا APIها برای جمع‌آوری داده‌ها بر اساس درخواست‌های داده شده ارتباط برقرار کنند.
   • پایگاه های دانش پیوست شده، مانند مجموعه داده های خاص دامنه یا هستی شناسی ها، زمینه و تخصص بیشتری را برای افزایش قابلیت های بازیابی اطلاعات عامل فراهم می کنند.
   • مهندسی پرامپت به راهنمایی عامل در درک نیازهای اطلاعاتی و فرمول بندی پرس و جوها یا درخواست های مناسب کمک می کند.

اجزای اصلی درگیر:

• هسته و دانش LLM: این عوامل به شدت بر دانش داخلی LLM و پایگاه های دانش خارجی که به آنها متصل هستند، تکیه می کنند و به مجموعه وسیعی از اطلاعات دسترسی دارند.
• دستور العمل سریع: به دستورهایی نیاز دارد که نیاز به اطلاعات را مشخص کند، به طور بالقوه شامل زمینه درخواست برای اطمینان از ارتباط و صحت.
• یکپارچه سازی ابزار: ممکن است با پایگاه های داده، موتورهای جستجو یا مخازن تخصصی ادغام شود تا اطلاعات مورد نیاز را به دست آورد و فراتر از دانش داخلی LLM باشد.

توجه به این نکته مهم است که این نوع عامل ها متقابلاً انحصاری نیستند و یک عامل می تواند دارای قابلیت هایی باشد که چندین دسته را در بر می گیرد. ترکیب خاص معماری LLM، مهندسی پرامپت، رابط، حافظه، دانش و یکپارچه سازی ابزار، قابلیت ها و تخصص کلی عامل را تعیین می کند.

هنگام معرفی این عوامل، ملاحظات عبارتند از:

• انتخاب معماری LLM مناسب و مدل از پیش آموزش دیده بر اساس قابلیت ها و الزامات عملکرد مورد نظر عامل.
• توسعه دستور العمل های سریع موثر که با هدف مورد نظر عامل هماهنگ باشد و دستورالعمل ها و زمینه روشنی را ارائه دهد.
• طراحی رابط های بصری که تعامل یکپارچه بین کاربران و عامل را تسهیل می کند.
• پیاده سازی اجزای حافظه برای حفظ زمینه مرتبط و فعال کردن تجربیات شخصی شده.
• ادغام پایگاه های دانش خاص دامنه یا ابزارهای خارجی برای افزایش توانایی های بازیابی اطلاعات و تکمیل کار عامل.

با طراحی دقیق و ادغام این اجزا، توسعه دهندگان می توانند عوامل قدرتمند و تخصصی LLM ایجاد کنند که در وظایف مختلف، از عملیات نحوی گرفته تا تولید خلاقانه و بازیابی اطلاعات، سرآمد باشند. ماهیت مدولار ساختار عامل امکان انعطاف پذیری و سفارشی سازی بر اساس نیازهای خاص و موارد استفاده را فراهم می کند.

نمونه هایی از عامل ها در یک گردش کار نمایندگی

انواع و عملکردهای عامل‌های هوش مصنوعی در گردش‌های کاری عامل می‌تواند بسته به نقش‌ها و وظایف خاصی که به آنها اختصاص داده می‌شود، متفاوت باشد. با تنظیم عوامل برای انجام مسئولیت‌های متمایز و استفاده از قابلیت‌های تخصصی، Agentic Workflows می‌تواند به حل مسئله جامع‌تر و مؤثرتر دست یابد. بیایید برخی از انواع و عملکردهای رایج عامل را بر اساس نقش ها و وظایف آنها بررسی کنیم:

قطعا! بیایید نقش و کارکردهای Security Agent را دوباره تعریف کنیم تا قبل از انجام هر گونه اقدامی، روی بازبینی درخواست‌های هوش مصنوعی برای تزریق سریع احتمالی و سایر خطرات امنیتی تمرکز کنیم:

عامل امنیتی:

• نقش: عامل امنیتی مسئول تجزیه و تحلیل و تأیید اعلان‌های هوش مصنوعی برای شناسایی و جلوگیری از تزریق‌های سریع احتمالی، دستورالعمل‌های مخرب یا سایر خطرات امنیتی قبل از پردازش درخواست‌ها توسط جریان کاری عامل است.
• کارکرد:
  1. تجزیه و تحلیل سریع و اعتبار سنجی:
     • عامل امنیتی دستورات هوش مصنوعی ارسال شده به گردش کار Agent را دریافت می کند و یک تجزیه و تحلیل جامع برای شناسایی خطرات امنیتی بالقوه انجام می دهد.
     • از تکنیک‌های مختلفی مانند تطبیق الگو، تحلیل نحو و مدل‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی و پرچم‌گذاری دستورالعمل‌های مشکوک یا مخرب در دستورات استفاده می‌کند.
     • عامل، درخواست‌ها را در برابر قوانین، دستورالعمل‌ها و بهترین شیوه‌های امنیتی از پیش تعریف‌شده تأیید می‌کند تا اطمینان حاصل کند که با خط‌مشی‌های امنیتی سازمان مطابقت دارند.
  2. پیشگیری سریع از تزریق:
     • عامل امنیتی به طور خاص بر جلوگیری از حملات تزریق سریع تمرکز می کند، جایی که دستورالعمل ها یا کدهای مخرب در دستورات هوش مصنوعی برای دستکاری یا به خطر انداختن گردش کار Agentic درج می شوند.
     • این سیستم اعتبار سنجی ورودی دقیق و مکانیزم های ضدعفونی را برای فیلتر کردن و خنثی کردن هرگونه تزریق سریع بالقوه اجرا می کند.
     • این عامل از تکنیک هایی مانند فیلتر کردن ورودی، فرار از کاراکتر و اعتبارسنجی آرگومان خط فرمان برای کاهش خطر حملات تزریق سریع استفاده می کند.
  3. تشخیص دستورات مخرب:
     • عامل امنیتی، اعلان‌های هوش مصنوعی را برای وجود دستورالعمل‌ها یا دستورات مخربی اسکن می‌کند که می‌تواند به طور بالقوه به گردش کار عامل یا سیستم‌ها و داده‌های مرتبط با آن آسیب برساند.
     • این یک پایگاه داده به طور مرتب به روز شده از دستورالعمل ها، الگوها و امضاهای مخرب شناخته شده را برای شناسایی و مسدود کردن چنین دستورالعمل ها نگهداری می کند.
     • این عامل از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی دستورالعمل‌های مخرب جدید یا دیده نشده استفاده می‌کند.
  4. اجرای سیاست های امنیتی:
     • عامل امنیتی، سیاست‌ها و دستورالعمل‌های امنیتی سازمان را در چارچوب درخواست‌های هوش مصنوعی اجرا می‌کند.
     • برای اطمینان از انطباق با استانداردهای امنیتی سازمان، دستورات را در برابر قوانین امنیتی از پیش تعریف شده، مانند کلمات کلیدی محدود، اقدامات ممنوعه، یا دسترسی به داده های حساس بررسی می کند.
     • عامل پیام‌هایی را که خط‌مشی‌های امنیتی را نقض می‌کنند مسدود می‌کند یا پرچم‌گذاری می‌کند و بازخورد مناسبی را به کاربر یا گردش کار عامل برای اقدامات بیشتر ارائه می‌دهد.
  5. ثبت سریع و حسابرسی:
     • عامل امنیتی گزارش‌های دقیقی از تمام درخواست‌های هوش مصنوعی پردازش شده توسط Agentic Workflow، از جمله محتوا، منشأ و هرگونه اقدام امنیتی انجام‌شده، نگهداری می‌کند.
     • برای تسهیل ممیزی و بررسی حادثه، ابرداده‌های مرتبط، مانند مهر زمانی، اطلاعات کاربر، و شناسه‌های سیستم را ضبط می‌کند.
     • عامل به طور منظم گزارش های سریع را تجزیه و تحلیل می کند تا الگوها، روندها یا ناهنجاری هایی را که ممکن است نشان دهنده خطرات امنیتی بالقوه یا حملات مداوم باشد، شناسایی کند.
  6. همکاری و واکنش به حوادث:
     • عامل امنیتی با سایر عوامل در گردش کار عامل، به ویژه عامل کنترل کیفیت و عامل ارزیابی کننده، همکاری نزدیکی دارد تا از فرآیند بررسی امنیتی جامع اطمینان حاصل کند.
     • نتایج تجزیه و تحلیل و اعتبارسنجی سریع را به عوامل و ذینفعان مربوطه منتقل می کند و بینش و توصیه هایی را برای کاهش خطرات امنیتی شناسایی شده ارائه می دهد.
     • در صورت وقوع یک حادثه امنیتی تایید شده مرتبط با اعلان‌های هوش مصنوعی، عامل امنیتی فعالانه در فرآیند واکنش به حادثه شرکت می‌کند و اطلاعات ارزشمندی را ارائه می‌کند و به تلاش‌های مهار و بازیابی کمک می‌کند.
  7. بهبود مستمر و سازگاری:
     • عامل امنیتی به طور مداوم توانایی های تجزیه و تحلیل و اعتبارسنجی سریع خود را با به روز ماندن با آخرین تحقیقات امنیتی، اطلاعات تهدیدات و بهترین شیوه ها بهبود می بخشد.
     • قوانین، الگوریتم‌ها و مدل‌های امنیتی خود را بر اساس تهدیدات نوظهور، تکنیک‌های حمله در حال تکامل و بازخورد از جریان کار و جامعه امنیتی Agentic تطبیق می‌دهد.
     • این عامل فعالانه به توسعه و اصلاح دستورالعمل‌ها و استانداردهای امنیتی سریع هوش مصنوعی سازمان کمک می‌کند.

عامل برنامه ریز:

1. • نقش: عامل برنامه ریز مسئول تقسیم وظایف پیچیده به مراحل قابل مدیریت و تعیین توالی بهینه اقدامات است.
   • کارکرد:
     • Task Decomposition: عامل Planner هدف کلی را تجزیه و تحلیل می کند و آن را به وظایف فرعی کوچکتر و قابل اجرا تجزیه می کند.
     • Dependency Mapping: وابستگی ها و پیش نیازها را در میان وظایف فرعی شناسایی می کند تا از یک دستور اجرای منطقی و کارآمد اطمینان حاصل کند.
     • تخصیص منابع: عامل برنامه ریز منابع و ابزار لازم را برای هر کار فرعی تعیین می کند و بر اساس آن آنها را اختصاص می دهد.
     • برنامه ریزی احتمالی: چالش ها یا موانع بالقوه را در نظر می گیرد و مسیرهای جایگزین یا طرح های احتمالی را توسعه می دهد.

عامل محقق:

1. • نقش: عامل محقق بر گردآوری، تجزیه و تحلیل و ترکیب اطلاعات مرتبط برای پشتیبانی از گردش کار عامل تمرکز می کند.
   • کارکرد:
     • بازیابی اطلاعات: عامل محقق از ابزارها و تکنیک های مختلفی برای جستجو و استخراج داده های مرتبط از منابع مختلف استفاده می کند.
     • تجزیه و تحلیل داده ها: از روش های تحلیلی برای پردازش و استخراج بینش از اطلاعات جمع آوری شده استفاده می کند.
     • سنتز دانش: عامل پژوهشگر اطلاعات را از منابع متعدد یکپارچه و ترکیب می کند تا یک پایگاه دانش جامع ایجاد کند.
     • بررسی واقعیت: صحت و قابلیت اطمینان اطلاعات جمع آوری شده را برای اطمینان از یکپارچگی گردش کار تأیید می کند.

عامل خالق:

1. • نقش: عامل خالق مسئول تولید محتوا، ایده ها یا راه حل های اصلی بر اساس اطلاعات و اهداف موجود است.
   • کارکرد:
     • ایده پردازی: عامل خالق از تکنیک های تفکر خلاق برای ایجاد ایده ها و رویکردهای بدیع استفاده می کند.
     • تولید محتوا: محتوای نوشتاری مانند گزارش ها، خلاصه ها یا قطعات خلاقانه را بر اساس دستورات و دستورالعمل های ارائه شده تولید می کند.
     • طراحی و تجسم: Creator Agent می‌تواند محتوای بصری، مانند تصاویر، نمودارها یا نمونه‌های اولیه را برای پشتیبانی از گردش کار تولید کند.
     • حل مسئله: استراتژی های حل مسئله را برای توسعه راه حل های نوآورانه برای چالش هایی که در جریان کار با آن مواجه می شوند، اعمال می کند.

عامل ارزیاب:

1. • نقش: عامل ارزیابی کیفیت، اثربخشی و همسویی محتوا یا راه حل های تولید شده را ارزیابی می کند.
   • کارکرد:
     • ارزیابی کیفیت: عامل ارزیاب خروجی های سایر عوامل را بررسی می کند و در مورد کیفیت و رعایت استانداردها بازخورد ارائه می کند.
     • بررسی تراز: تضمین می‌کند که محتوا یا راه‌حل‌های تولید شده با اهداف و الزامات کلی گردش کار مطابقت دارند.
     • ارزیابی عملکرد: عامل ارزیابی عملکرد و اثربخشی گردش کار عامل را بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده اندازه گیری می کند.
     • بازخورد و تکرار: بازخورد سازنده ای را برای سایر عوامل فراهم می کند و بهبودها و اصلاحات تکراری را امکان پذیر می کند.

عامل ارتباطی:

1. • نقش: عامل ارتباط دهنده، ارتباط و همکاری مؤثر بین عوامل و با ذینفعان انسانی را تسهیل می کند.
   • کارکرد:
     • به اشتراک گذاری اطلاعات: عامل Communicator تضمین می کند که اطلاعات مربوطه به اشتراک گذاشته شده و برای همه عوامل درگیر در جریان کار قابل دسترسی است.
     • هماهنگی و همگام سازی: فعالیت ها و وابستگی ها را بین عوامل برای حفظ همکاری روان و کارآمد هماهنگ می کند.
     • تعامل با ذینفعان: عامل ارتباط دهنده به عنوان رابط بین گردش کار عامل و ذینفعان انسانی عمل می کند، به روز رسانی ها را ارائه می دهد، ورودی جستجو می کند و به سوالات رسیدگی می کند.
     • گزارش و مستندسازی: گزارش‌ها، خلاصه‌ها و مستندات را برای برقراری ارتباط با پیشرفت، یافته‌ها و نتایج گردش کار عامل تولید می‌کند.

عامل کنترل کیفیت:

• نقش: عامل کنترل کیفیت مسئول اطمینان از اینکه خروجی ها و فرآیندهای گردش کار نمایندگی مطابق با استانداردهای کیفی مورد نیاز است و از دستورالعمل های تعیین شده پیروی می کند، مسئول است.
• توابع احتمالی:
  1. تضمین کیفیت:
     • عامل کنترل کیفیت استانداردها و معیارهای کیفیت را برای خروجی های تولید شده توسط سایر عوامل تعریف و اجرا می کند.
     • این معیارها و معیارهای کیفیت را برای ارزیابی عملکرد و اثربخشی گردش کار عامل ایجاد می کند.
     • عامل خروجی ها را در مراحل مختلف گردش کار نظارت و ارزیابی می کند تا هرگونه انحراف از سطوح کیفی مورد نظر را شناسایی کند.
  2. انطباق و سازگاری:
     • عامل کنترل کیفیت تضمین می‌کند که خروجی‌ها و فرآیندها با دستورالعمل‌ها، مقررات و بهترین شیوه‌ها مطابقت دارند.
     • سازگاری را در تکرارها و نسخه های مختلف خروجی ها حفظ می کند و از همسویی آنها با استانداردهای تعیین شده اطمینان حاصل می کند.
     • عامل هر گونه ناسازگاری، خطا یا ناهنجاری را که ممکن است بر کیفیت کلی گردش کار تأثیر بگذارد، بررسی می کند.
  3. تست و اعتبارسنجی:
     • عامل کنترل کیفیت برای ارزیابی عملکرد، قابلیت اطمینان و عملکرد گردش کار عامل، روش های آزمایش و اعتبار سنجی جامع را توسعه و اجرا می کند.
     • موارد و سناریوهای آزمایشی را طراحی می کند تا جنبه های مختلف گردش کار، از جمله موارد لبه و نقاط شکست احتمالی را پوشش دهد.
     • عامل آزمایشات کاملی را برای شناسایی هر گونه اشکال، اشکال یا مشکلاتی که باید برطرف شود انجام می دهد.
  4. پیشرفت مداوم:
     • عامل کنترل کیفیت فعالانه به دنبال فرصت هایی برای بهبود مستمر گردش کار نمایندگی است.
     • نتایج ارزیابی کیفیت، آزمایش و بازخورد سایر عوامل و ذینفعان را تجزیه و تحلیل می کند تا زمینه های بهینه سازی را شناسایی کند.
     • عامل، بهبود فرآیند، اصلاحات، و بهترین شیوه ها را برای افزایش کیفیت و کارایی کلی گردش کار پیشنهاد و اجرا می کند.
  5. همکاری و بازخورد:
     • عامل کنترل کیفیت با سایر عوامل در گردش کار نمایندگی همکاری نزدیکی دارد تا از یکپارچگی و هماهنگی یکپارچه فرآیندهای کنترل کیفیت اطمینان حاصل کند.
     • این بازخورد و توصیه های سازنده را بر اساس ارزیابی های کیفیت و نتایج آزمایش به سایر عوامل ارائه می دهد.
     • عامل، ارتباطات و اشتراک دانش را در میان عامل ها تسهیل می‌کند تا فرهنگ کیفیت و بهبود مستمر را ارتقا دهد.
  6. مستندات و گزارشات:
     • عامل کنترل کیفیت مستندات دقیق فرآیندهای کنترل کیفیت، استانداردها و دستورالعمل ها را نگهداری می کند.
     • گزارش‌ها و داشبوردهایی را تولید می‌کند تا معیارهای کیفیت، نتایج آزمایش‌ها و ابتکارات بهبود را نشان دهد.
     • عامل وضعیت کیفیت و پیشرفت را به ذینفعان مربوطه از جمله سایر عوامل و تصمیم گیرندگان انسانی در میان می گذارد.

اینها تنها چند نمونه از انواع و عملکردهای عامل های هوش مصنوعی بر اساس نقش ها و وظایف آنها در یک گردش کار عامل است. نقش ها و عملکردهای خاص را می توان بسته به نیازها و پیچیدگی مشکل در دست سفارشی و گسترش داد.

با اختصاص نقش‌ها و عملکردهای متمایز به عوامل هوش مصنوعی، Agentic Workflows می‌تواند از نقاط قوت و تخصص‌های هر عامل استفاده کند و آنها را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با هم در جهت یک هدف مشترک کار کنند. این تقسیم کار و همکاری بین کارگزاران امکان حل کارآمدتر مشکل، ایده‌پردازی خلاقانه و تجزیه و تحلیل جامع را در جریان کار فراهم می‌کند.

توجه به این نکته مهم است که نقش‌ها و وظایف عامل‌ها می‌توانند پویا و سازگار در سراسر گردش کار عامل باشند. عوامل ممکن است نقش های متعددی را بر عهده بگیرند یا در صورت نیاز، نقش ها را تغییر دهند، بسته به نیازهای در حال تکامل کار. انعطاف‌پذیری و سازگاری عامل‌های هوش مصنوعی در گردش‌های کاری عاملی، رویکردی چابک‌تر و پاسخ‌گوتر برای حل مسئله را ممکن می‌سازد.

علاوه بر این، تعامل و همکاری بین عوامل با نقش‌ها و عملکردهای مختلف، یک محیط هم افزایی را ایجاد می‌کند که در آن خروجی‌های یک عامل به عنوان ورودی برای دیگری عمل می‌کنند. این فرآیند تکراری و مشترک، گردش کار عامل را قادر می‌سازد تا راه‌حل‌های جامع‌تر و دقیق‌تری نسبت به آنچه که هر عاملی به تنهایی به دست آورد، تولید کند.

با طراحی و تنظیم دقیق نقش‌ها و عملکردهای عوامل هوش مصنوعی در یک گردش کار عاملی، سازمان‌ها می‌توانند از هوش جمعی و قابلیت‌های این عوامل برای مقابله با مشکلات پیچیده، تولید ایده‌های نوآورانه و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. تخصیص و هماهنگی مؤثر نقش‌ها و عملکردهای عامل برای باز کردن پتانسیل کامل Agentic Workflows در حوزه‌ها و برنامه‌های مختلف کلیدی است.

نتیجه گیری و مراجع

همانطور که ما به بررسی پتانسیل مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و عامل‌های هوش مصنوعی ادامه می‌دهیم، شبیه‌سازی گردش‌های کاری Agentic به صورت دستی در ربات‌های چت مانند Claude و ChatGPT یک گام مهم بعدی است. با تنظیم دستی تعاملات و همکاری‌های بین نقش‌های مختلف عامل، می‌توانیم بینش‌های ارزشمندی در مورد اجرای عملی و امکان‌سنجی این گردش‌های کاری به دست آوریم.

شبیه‌سازی دستی به ما اجازه می‌دهد تا با پیکربندی‌های مختلف عامل، تکنیک‌های مهندسی پرامپت، و ساختارهای گردش کار آزمایش کنیم تا تأثیر آن‌ها بر اثربخشی و کارایی کلی فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی را درک کنیم. این ما را قادر می‌سازد تا چالش‌ها، محدودیت‌ها و زمینه‌های بهبود را شناسایی کرده و به اصلاح و بهینه‌سازی طرح‌های گردش کار عاملی کمک کند.

این شبیه‌سازی‌های دستی، راه را برای توسعه فرآیندهای پیشرفته‌تر و کارآمدتر مبتنی بر هوش مصنوعی هموار می‌کند که می‌تواند صنایع و حوزه‌های مختلف را متحول کند. آینده هوش مصنوعی در هماهنگی و همکاری مؤثر عوامل تخصصی نهفته است و شبیه‌سازی دستی گردش‌های کاری عامل در چت بات‌ها به عنوان گامی حیاتی در تحقق این چشم‌انداز عمل می‌کند.

با کاوش و اصلاح این گردش‌های کاری، می‌توانیم پتانسیل واقعی LLMها و عوامل هوش مصنوعی را باز کنیم و نوآوری و بهره‌وری را در چشم‌انداز به سرعت در حال تکامل هوش مصنوعی هدایت کنیم. بینش‌های به‌دست‌آمده از شبیه‌سازی‌های دستی، آینده گردش‌های کاری Agentic و کاربرد آن‌ها را در سناریوهای دنیای واقعی شکل خواهد داد.