Повышение эффективности систем искусственного интеллекта с помощью шаблонов агентных рабочих процессов в больших языковых моделях

В статье исследуется существенный переход к агентным рабочим процессам в применении больших языковых моделей (LLM), предполагающий отказ от традиционного линейного взаимодействия между пользователями и системами искусственного интеллекта. На основе анализа практического примера показана эффективность агентных рабочих процессов, обеспечивающих более динамичное и итеративное взаимодействие, для повышения качества результатов в таких задачах, как ответы на вопросы, генерация кода и анализ акций. В основе агентных рабочих процессов лежат четыре фундаментальных шаблона проектирования: рефлексия, планирование, взаимодействие множества агентов и использование инструментов. Эти компоненты имеют ключевое значение для повышения продуктивности LLM и улучшения их производительности. Исследование демонстрирует, что агентные рабочие процессы, способствуя итеративному процессу с рефлексией, могут стать важным шагом на пути к достижению искусственного общего интеллекта (AGI).