El paper blanco de Google sobre sistemas agentivos

Google acaba de publicar un paper blanco titulado "agentes" donde comparten cómo construir sistemas agentivos de manera efectiva.

Introducción a los sistemas agentivos

Introducción a los sistemas agentivos En este video, exploraremos las ideas clave de este paper, que es especialmente útil si estás construyendo sistemas sobre agentes.

Definiendo agentes de IA

La gente utiliza diferentes definiciones para los agentes, pero ahora parece que hay una convergencia o acuerdo de que los agentes serán una parte clave de la construcción de sistemas sobre la IA. Definiendo agentes de IA El paper blanco de Google proporciona una visión general completa de cómo construir sistemas agentivos de manera efectiva.

Componentes de un agente de IA

Un agente de IA está compuesto por varios componentes, incluyendo marcos de razonamiento, herramientas y almacenes de datos. Componentes de un agente de IA Entender estos componentes es crucial para construir sistemas agentivos efectivos.

Diferencias entre agentes y modelos

Los agentes y los modelos son dos conceptos diferentes en la IA, y entender sus diferencias es esencial para construir sistemas sobre la IA. Diferencias entre agentes y modelos El paper blanco proporciona una explicación clara de estas diferencias y cómo aplicarlas en la construcción de sistemas agentivos.

Marcos de razonamiento para agentes

Los marcos de razonamiento, como React, Chain of Thought y Tree of Thought, son esenciales para construir sistemas agentivos. Marcos de razonamiento para agentes Estos marcos proporcionan un enfoque estructurado para construir sistemas agentivos.

Herramientas para mejorar las capacidades de los agentes

Herramientas como extensiones, funciones y almacenes de datos son esenciales para mejorar las capacidades de los agentes. Herramientas para mejorar las capacidades de los agentes Estas herramientas proporcionan una amplia gama de funcionalidades que se pueden utilizar para construir sistemas agentivos complejos.

Mejora del rendimiento del modelo con aprendizaje dirigido

El aprendizaje dirigido es una técnica utilizada para mejorar el rendimiento de los modelos, y se puede aplicar a los sistemas agentivos también. Mejora del rendimiento del modelo con aprendizaje dirigido Esta técnica implica utilizar un conjunto pequeño de ejemplos para afinar el modelo y mejorar su rendimiento.

Generación aumentada con recuperación (RAG)

La generación aumentada con recuperación (RAG) es una técnica utilizada para ampliar el conocimiento de los modelos de IA, y se puede aplicar a los sistemas agentivos también. Generación aumentada con recuperación (RAG) Esta técnica implica utilizar una combinación de recuperación y generación para producir respuestas más precisas e informativas.

Conclusión

En conclusión, la construcción de sistemas agentivos es una tarea compleja que requiere una comprensión profunda de los componentes de los agentes de IA, las diferencias entre agentes y modelos, y los marcos de razonamiento y herramientas utilizados para construir estos sistemas. Al aplicar las técnicas y herramientas discutidas en este video, los desarrolladores pueden construir sistemas agentivos más efectivos que se pueden utilizar en una amplia gama de aplicaciones.