Введение в LLM-агенты
Что такое LLM-агент: определение и ключевые компоненты
LLM-агент – это автономная система, использующая большую языковую модель (LLM) в качестве своего основного компонента для восприятия окружающей среды, принятия решений и выполнения действий. Ключевые компоненты включают:
- Языковую модель (LLM): Обеспечивает понимание языка и генерацию текста.
- Память: Позволяет агенту сохранять и извлекать информацию о прошлых взаимодействиях и знаниях.
- Планировщик: Разрабатывает последовательность шагов для достижения цели.
- Инструменты: Внешние ресурсы (API, базы данных, поисковые системы), которые агент может использовать для выполнения задач.
Архитектура LLM-агента: Обзор основных модулей
Типичная архитектура LLM-агента состоит из следующих модулей:
- Восприятие: Получает информацию из окружающей среды (текст, изображения, данные).
- Память: Сохраняет и организует полученную информацию.
- Планирование: Генерирует план действий на основе цели и доступной информации.
- Выбор инструментов: Определяет, какие инструменты необходимы для выполнения текущего шага плана.
- Действие: Выполняет действие, используя выбранный инструмент.
- Наблюдение: Получает обратную связь от окружающей среды после выполнения действия.
Этот цикл повторяется, пока агент не достигнет своей цели.
Преимущества использования LLM-агентов
Использование LLM-агентов предоставляет ряд преимуществ:
- Автоматизация сложных задач: Агенты могут автоматизировать задачи, требующие понимания языка, принятия решений и взаимодействия с различными системами.
- Адаптивность: LLM-агенты могут адаптироваться к изменяющимся условиям и новым задачам благодаря своим возможностям обучения и планирования.
- Масштабируемость: Агенты могут быть легко масштабированы для обработки большого объема задач и данных.
- Персонализация: LLM-агенты могут быть настроены для конкретных пользователей и задач, обеспечивая персонализированный опыт.
Механизмы памяти в LLM-агентах
Краткосрочная и долгосрочная память: различия и применение
Краткосрочная память (или контекстное окно LLM) ограничена и используется для хранения недавней информации, необходимой для текущей задачи. Долгосрочная память позволяет агенту сохранять информацию на протяжении длительного времени и использовать ее для будущих задач. Пример: в контексте чат-бота, краткосрочная память хранит текущий диалог, а долгосрочная — информацию о предпочтениях пользователя, полученную из предыдущих взаимодействий.
Реализация памяти: векторные базы данных и другие подходы
Для реализации долгосрочной памяти часто используются векторные базы данных, такие как Pinecone, Weaviate или FAISS. Векторизация текста (например, с использованием моделей Sentence Transformers) позволяет эффективно искать релевантную информацию на основе семантического сходства. Другие подходы включают использование графовых баз данных или реляционных баз данных с текстовым поиском.
Управление памятью: стратегии обновления и забывания информации
Управление памятью является важной задачей. Стратегии включают:
- Обновление: Регулярное обновление информации в памяти с использованием новых данных.
- Приоритизация: Сохранение наиболее важной и релевантной информации.
- Забывание: Удаление устаревшей или нерелевантной информации для экономии ресурсов и предотвращения перегрузки памяти. Механизмы забывания могут быть основаны на времени, частоте использования или релевантности.
Планирование задач в LLM-агентах
Иерархическое планирование: разбиение сложных задач на подзадачи
Иерархическое планирование позволяет агенту разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые подзадачи. Например, задача