5 poziomów ewolucji agentów AI. W ciągu ostatnich kilku lat przeszliśmy od prostych LLM-ów → do w pełni rozwiniętych systemów agentowych z rozumowaniem, pamięcią i użyciem narzędzi. Oto krok po kroku podział. 1) LLM-y z małym oknem kontekstowym - Wejście: Tekst → LLM → Wyjście: Tekst - Wczesne chatboty oparte na transformatorach. - Mogły przetwarzać tylko małe fragmenty wejścia (krótkie rozmowy). - Kiedy pojawił się ChatGPT, miał okno kontekstowe wynoszące zaledwie 4k tokenów. 2) LLM-y z dużym oknem kontekstowym - Wejście: Duży tekst/dokumenty → LLM → Wyjście: Tekst - Modele takie jak Claude/ChatGPT zaktualizowane, aby obsługiwać tysiące tokenów. - Umożliwiły analizowanie większych dokumentów i dłuższych rozmów. 3) LLM + użycie narzędzi (era RAG) - Wejście: Tekst → LLM + Retrieval/Narzędzie → Wyjście: Tekst - Generacja wzbogacona o wyszukiwanie dała dostęp do świeżych + zewnętrznych danych. - Narzędzia takie jak API wyszukiwania, kalkulatory i bazy danych zwiększyły wyniki LLM. 4) Multimodalny LLM + użycie narzędzi + pamięć - Wejście: Tekst + Obrazy + inne modalności → LLM + Narzędzie + Pamięć → Wyjście: Multimodalne - Agenci mogli przetwarzać wiele typów danych (tekst, obrazy, dźwięk). - Pamięć wprowadziła trwałość w interakcjach. 5) Agenci z rozumowaniem i pamięcią - Wejście: Multimodalne → LLM → Decyzja → Wyjście: Multimodalne - Wyposażeni w: → Pamięć krótkoterminową, długoterminową i epizodyczną → Wywoływanie narzędzi (wyszukiwanie, API, działania) → Rozumowanie i podejmowanie decyzji oparte na ReAct - W zasadzie, to jest era agentów AI, w której żyjemy dzisiaj. 👉 Teraz twoja kolej: Jak myślisz, jak będzie wyglądał następny poziom?