Google heeft een uitgebreid whitepaper gepubliceerd waarin de ontwikkeling en functionaliteit van Generative AI-agenten wordt onderzocht. Dit document beschrijft hoe deze agenten werken door externe tools te gebruiken om hun mogelijkheden te vergroten die verder gaan dan traditionele taalmodellen.
De belangrijkste componenten van de architectuur van de agent een cognitief raamwerk dat redenerings-, plannings- en besluitvormingsprocessen structureert.
Met tools, zoals extensies en functies, waarmee agenten kunnen communiceren met externe systemen.
Waarbij Data Stores toegang bieden tot dynamische informatie voor agenten, zodat reacties relevant en feitelijk correct blijven.
Stel je voor dat je een virtuele assistent hebt die niet alleen je vragen beantwoordt, maar je ook helpt bij het nemen van beslissingen. Dat is wat een AI-agent doet.
Een AI-agent is een computerprogramma dat taken kan uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.
Deze taken omvatten het begrijpen van taal, het herkennen van patronen, het oplossen van problemen en het nemen van beslissingen.
AI-agenten worden aangestuurd door geavanceerde technologieën zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking.
Ze analyseren enorme hoeveelheden data om menselijke commando’s te begrijpen en erop te reageren.
Terwijl deze agenten met gebruikers communiceren, leren en verbeteren ze, en worden ze na verloop van tijd effectiever.
Reactieve machines zijn het eenvoudigste type AI-agenten.
Ze kunnen specifieke taken uitvoeren, maar slaan geen eerdere ervaringen op en leren er niet van.
Ze werken op basis van voorgeprogrammeerde regels en directe gegevensinvoer.
Hoewel reactieve machines beperkt zijn in hun mogelijkheden, gaat het volgende type AI-agent een stap verder door eerdere ervaringen op te nemen.
AI-agenten met beperkt geheugen kunnen eerdere ervaringen gebruiken om huidige beslissingen te informeren.
Ze slaan eerdere gegevens en voorspellingen op, wat hen helpt om in de loop van de tijd betere beslissingen te nemen.
Sommige AI-agenten gaan verder dan beperkt geheugen en proberen menselijke emoties en intenties te begrijpen.
AI-agenten met Theory of Mind zijn ontworpen om menselijke emoties, overtuigingen en intenties te begrijpen en te simuleren.
Hoewel ze nog grotendeels theoretisch zijn, zouden deze agenten complexe menselijke interacties kunnen interpreteren en erop kunnen reageren.
Zelfbewuste AI-agenten zijn hypothetische entiteiten die zelfbewustzijn en -bewustzijn bezitten.
Ze zouden niet alleen emoties en intenties begrijpen, maar ook een gevoel van zelf en persoonlijke identiteit hebben.
Persoonlijke assistent-AI-agenten zijn ontworpen om gebruikers te helpen met dagelijkse taken, van het instellen van herinneringen tot het verstrekken van informatie en het beheren van schema’s.
Ze gebruiken natuurlijke taalverwerking om gebruikersopdrachten te begrijpen en erop te reageren.
Persoonlijke assistenten zijn al een groot deel van ons leven en laten de praktische voordelen van AI-agenten zien. Laten we nu de verschillende toepassingen bekijken waar deze AI-agenten het verschil maken.
AI-agenten transformeren veel gebieden van ons leven. Ze fungeren als persoonlijke assistenten en helpen ons schema’s te beheren en snel informatie te vinden.
Ondanks hun voordelen, worden AI-agenten geconfronteerd met enkele uitdagingen.
Ze hebben veel gegevens en krachtige computers nodig om goed te werken.
Er zijn ook ethische kwesties, zoals privacy en beveiliging, die zorgvuldig moeten worden overwogen.
Er wordt echter voortdurend onderzoek en ontwikkeling gedaan om deze uitdagingen aan te pakken en AI-technologie te verbeteren.