𝗕𝗨𝗗𝗨Т 𝗟𝗜 𝗘𝗗𝗜𝗧 𝗔𝗜 𝗣𝗥𝗢𝗬𝗔𝗩𝗟𝗘𝗡 𝗡𝗘 𝗦𝗔𝗠 𝗢𝗗𝗜𝗡 𝗚𝗘𝗥𝗔𝗚𝗘 𝗩𝗦𝗘Г𝗗𝗔.
𝗘𝗕𝗢 𝗠𝗢𝗚𝗟𝗢 𝗕𝗬 𝗣𝗥𝗔𝗞𝗧𝗜𝗞𝗢𝗩𝗔𝗧𝗬 𝗕𝗢𝗟𝗘𝗘 𝗦𝗣𝗘𝗖𝗜𝗔𝗟𝗜𝗭𝗜𝗥𝗢𝗩𝗔𝗧 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗢𝗩 𝗪𝗥𝗔𝗕𝗢𝗧𝗔 𝗩𝗠𝗘𝗦𝗧𝗘.
Мы уже видели, как ИИ выходит за рамки простых чатботов.
Следующая задача — координация.
Один агент может быть хорош в исследовании.
Другой — специализироваться на программировании.
Третий — заниматься планированием.
Четвертый — взаимодействовать с внешними инструментами.
Еще один — управлять конкретным рабочим процессом.
Вместо того чтобы заставлять одну модель выполнять все обязанности, мультиагентная архитектура может разделять сложные задачи на специализированные действия и координировать задействованных агентов.
Такова логика архитектуры Multi-Agent System от AINFT.
Интересно не просто создавать больше ИИ-агентов.
Важно создать среду, в которой эти агенты могут работать вместе.
␥ Модульные компоненты можно комбинировать и расширять
␥ API могут соединять модели, инструменты, базы данных и рабочие процессы
␥ AgentChat обеспечивает коммуникацию и обмен контекстом между агентами
␥ Специализированные агенты можно координировать вокруг более крупных задач
␥ Расширения и интеграции позволяют разработчикам настраивать свои системы
Это создает принципиально другую модель разработки.
Вместо:
𝗢𝗗𝗜𝗡 𝗠𝗢𝗗𝗘𝗟𝗬 → 𝗢𝗗𝗡𝗔 𝗭𝗔𝗗𝗔ЧА
Можно начать думать о:
𝗠𝗨𝗟𝗨𝗜𝗧𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗔 → 𝗢𝗗𝗜𝗡 𝗦𝗟𝗢ЖНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
И это различие становится все более важным, по мере того как ИИ-системы становятся все более способными.
Реальные проблемы редко аккуратно вписываются в одну задачу.
Исследования могут требовать нескольких источников.
Разработка ПО может включать планирование, кодинг, тестирование и отладку.
Бизнес-процессы могут требовать анализа, принятия решений, исполнения и мониторинга.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO
𝗘𝗕𝗢 𝗠𝗢𝗚𝗟𝗢 𝗕𝗬 𝗣𝗥𝗔𝗞𝗧𝗜𝗞𝗢𝗩𝗔𝗧𝗬 𝗕𝗢𝗟𝗘𝗘 𝗦𝗣𝗘𝗖𝗜𝗔𝗟𝗜𝗭𝗜𝗥𝗢𝗩𝗔𝗧 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗢𝗩 𝗪𝗥𝗔𝗕𝗢𝗧𝗔 𝗩𝗠𝗘𝗦𝗧𝗘.
Мы уже видели, как ИИ выходит за рамки простых чатботов.
Следующая задача — координация.
Один агент может быть хорош в исследовании.
Другой — специализироваться на программировании.
Третий — заниматься планированием.
Четвертый — взаимодействовать с внешними инструментами.
Еще один — управлять конкретным рабочим процессом.
Вместо того чтобы заставлять одну модель выполнять все обязанности, мультиагентная архитектура может разделять сложные задачи на специализированные действия и координировать задействованных агентов.
Такова логика архитектуры Multi-Agent System от AINFT.
Интересно не просто создавать больше ИИ-агентов.
Важно создать среду, в которой эти агенты могут работать вместе.
␥ Модульные компоненты можно комбинировать и расширять
␥ API могут соединять модели, инструменты, базы данных и рабочие процессы
␥ AgentChat обеспечивает коммуникацию и обмен контекстом между агентами
␥ Специализированные агенты можно координировать вокруг более крупных задач
␥ Расширения и интеграции позволяют разработчикам настраивать свои системы
Это создает принципиально другую модель разработки.
Вместо:
𝗢𝗗𝗜𝗡 𝗠𝗢𝗗𝗘𝗟𝗬 → 𝗢𝗗𝗡𝗔 𝗭𝗔𝗗𝗔ЧА
Можно начать думать о:
𝗠𝗨𝗟𝗨𝗜𝗧𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧𝗔 → 𝗢𝗗𝗜𝗡 𝗦𝗟𝗢ЖНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
И это различие становится все более важным, по мере того как ИИ-системы становятся все более способными.
Реальные проблемы редко аккуратно вписываются в одну задачу.
Исследования могут требовать нескольких источников.
Разработка ПО может включать планирование, кодинг, тестирование и отладку.
Бизнес-процессы могут требовать анализа, принятия решений, исполнения и мониторинга.
@justinsuntron
#TRONEcoStar @TRON DAO