Антропик Раскрыл секреты создания мощных агентов

• Компания Anthropic выпустила информацию о создании эффективных моделей.  

• Видео предоставлено компанией Vulture, которая помогает активировать генеративный ИИ-стартап с помощью чипов NVIDIA.  

• Для создания агентов не нужны сложные фреймворки, достаточно базовых инструментов и памяти.  

• Агенты - это ядра LLM с инструментами запоминания и способностью сотрудничать.  

• Anthropic классифицирует агентов как автономные системы, работающие с различными инструментами.  

• Рабочие процессы управляются предопределенными путями к коду, а агенты динамически управляют своими процессами.  

• Начинайте с простых решений и усложняйте по мере необходимости.  

• Агенты и рабочие процессы имеют свои преимущества и недостатки.  

• Фреймворки предлагают уровень абстракции и встроенные инструменты, но могут усложнять отладку.  

• Базовые модели Anthropic обладают всеми необходимыми функциями для решения простых задач.  

• Model Context Protocol позволяет LLM взаимодействовать с инструментами сторонних производителей.  

• Быстрая цепочка разбивает задачу на последовательные шаги для повышения качества и снижения задержки.  

• Маршрутизация выбирает наиболее подходящий агент для выполнения задачи.  

• Распараллеливание использует несколько агентов для уменьшения задержки выполнения задачи.  

• Голосование позволяет запускать одну задачу несколько раз для получения разных результатов.  

• Пример: разделение обработки запросов и проверки контента.  

• Пример из видео с джейлбрейком игры LLM: одна модель для отправки и получения данных, другая для проверки.  

• Автоматизация eval для оценки производительности LLM.  

• Одна модель генерирует код, другая оценивает его.  

• Модели лучше оценивают, чем генерируют.  

• Пример с PDF-файлом: создание вопросов и ответов, проверка на точность.  

• Central LLM динамически разбивает задачи и делегирует их рабочим LLM.  

• Пример: создание вопросов и ответов с проверкой на точность.  

• Применение в сложных задачах кодирования и поиска.  

• Один LLM вызывает ответ, другой обеспечивает оценку и обратную связь.  

• Пример: художественный перевод и сложные поисковые тесты.  

• Важность итеративного уточнения и оценки.  

• Агенты начинают работу с команды пользователя или интерактивного обсуждения.  

• Важность включения человека в процесс на ключевых этапах.  

• Агенты планируют и действуют независимо, возвращаясь к человеку за дополнительной информацией.  

• Агенты полезны для открытых задач с непредсказуемым количеством шагов.  

• Пример: программирующий агент для решения задач Swebench.  

• Важность измерения производительности и тестирования различных шаблонов.  

• Строительные блоки не являются предписывающими, их можно комбинировать.  

• Тестирование и использование инструментов наблюдаемости для выявления эффективных шаблонов.  

• Благодарность авторам статьи и призыв к подписке и лайкам.