𝐄𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬
Les agents IA ont rapidement évolué d'un simple modèle textuel à des systèmes de raisonnement puissants.
Chaque étape de leur évolution a ajouté du contexte, de la mémoire, des outils et des capacités de prise de décision qui les rapprochent d'une intelligence semblable à celle des humains. Décomposons cela 👇
𝟏. 𝐒𝐦𝐚𝐥𝐥 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Les premiers LLM fonctionnaient avec des entrées limitées, générant des sorties utiles mais luttant avec de longues conversations ou un contexte détaillé.
𝟐. 𝐋𝐚𝐫𝐠𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐭𝐞𝐱𝐭 𝐖𝐢𝐧𝐝𝐨𝐰 𝐋𝐋𝐌𝐬
Des fenêtres de contexte étendues ont amélioré la continuité, permettant aux modèles de gérer des entrées textuelles plus longues et de maintenir des sorties plus riches et plus cohérentes.
𝟑. 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐚𝐠𝐞
En intégrant des outils, les LLM pouvaient récupérer des données, effectuer des calculs et générer des sorties au-delà du traitement textuel pur.
𝟒. 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐋𝐋𝐌 + 𝐓𝐨𝐨𝐥 𝐔𝐬𝐞 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
L'ajout de capacités multimodales (texte, image, audio) plus la mémoire a permis aux LLM de rappeler le contexte et de s'adapter à différentes tâches.
𝟓. 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐰𝐢𝐭𝐡 𝐑𝐞𝐚𝐬𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐌𝐞𝐦𝐨𝐫𝐲
La phase la plus avancée - les agents combinent désormais des entrées multimodales, des outils, ainsi que de la mémoire à court et à long terme. Ils prennent des décisions, planifient des actions et exécutent des tâches de manière autonome.
Des modèles de contexte simples aux agents de raisonnement, l'IA progresse lentement vers une intelligence adaptative et autonome.
𝐖𝐡𝐢𝐜𝐡 𝐬𝐭𝐚𝐠𝐞 𝐞𝐱𝐜𝐢𝐭𝐞𝐬 𝐲𝐨𝐮 𝐭𝐡𝐞 𝐦𝐨𝐬𝐭 𝐚𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐭𝐡𝐞 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐨𝐟 𝐀𝐈 𝐚𝐠𝐞𝐧𝐭𝐬?
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