5 niveaus van evolutie van AI Agents. In de afgelopen jaren zijn we gegaan van eenvoudige LLM's → naar volledig ontwikkelde Agentic systemen met redenering, geheugen en het gebruik van tools. Hier is een stapsgewijze uiteenzetting. 1) Kleine contextvenster LLM's - Invoer: Tekst → LLM → Uitvoer: Tekst - Vroege op transformer gebaseerde chatbots. - Kon alleen kleine stukjes invoer verwerken (korte gesprekken). - Toen ChatGPT uitkwam, had het een contextvenster van slechts 4k tokens. 2) Grote contextvenster LLM's - Invoer: Grote Tekst/Documenten → LLM → Uitvoer: Tekst - Modellen zoals Claude/ChatGPT geüpgraded om duizenden tokens te verwerken. - Stond parsing van grotere documenten en langere gesprekken toe. 3) LLM + toolgebruik (RAG-tijdperk) - Invoer: Tekst → LLM + Retrieval/Tool → Uitvoer: Tekst - Retrieval-Augmented Generation gaf toegang tot verse + externe data. - Tools zoals zoek-API's, rekenmachines en databases verbeterden LLM-uitvoer. 4) Multimodale LLM + toolgebruik + geheugen - Invoer: Tekst + Afbeeldingen + andere modaliteiten → LLM + Tool + Geheugen → Uitvoer: Multimodaal - Agents konden meerdere datatypes verwerken (tekst, afbeeldingen, audio). - Geheugen introduceerde persistentie over interacties heen. 5) Agents met redenering & geheugen - Invoer: Multimodaal → LLM → Beslissing → Uitvoer: Multimodaal - Voorzien van: → Korte termijn, Lange termijn en Episodisch Geheugen → Tool Aanroepen (zoeken, API's, acties) → Redenering & ReAct-gebaseerde besluitvorming - In wezen, dit is het AI Agent tijdperk waarin we vandaag leven. 👉 Aan jou: Hoe denk je dat het volgende niveau eruit zal zien vanaf hier?