5 nivåer av utveckling av AI-agenter. Under de senaste åren har vi gått från enkla LLM-→ till fullfjädrade Agentic-system med resonemang, minne och verktygsanvändning. Här är en steg-för-steg-uppdelning. 1) LLM:er för litet kontextfönster - Inmatning: Text → LLM → Utdata: Text - Tidiga transformatorbaserade chattrobotar. - Kunde bara bearbeta små bitar av input (korta konversationer). - När ChatGPT kom ut hade den ett kontextfönster med bara 4k-tokens. 2) LLM:er för stora kontextfönster - Inmatning: Stor text / dokument → LLM → Utdata: Text -Modeller som Claude/ChatGPT uppgraderade för att hantera tusentals tokens. -Tillåtet att analysera större dokument och längre konversationer. 3) LLM + verktygsanvändning (RAG-eran) -Inmatning: Text → LLM + Hämtning / Verktyg → Utdata: Text -Retrieval-Augmented Generation gav tillgång till färsk + extern data. -Verktyg som sök-API:er, miniräknare och databaser ökade LLM-utdata. 4) Multimodal LLM + verktygsanvändning + minne - Inmatning: Text + bilder + andra modaliteter → LLM + verktyg + minne → Utdata: Multimodal - Agenter kan bearbeta flera datatyper (text, bilder, ljud). - Minnet introducerade beständighet mellan interaktioner. 5) Agenter med resonemang och minne - Ingång: Multimodal → LLM → Beslut → Utdata: Multimodal - Utrustad med: → Korttids-, långtids- och episodiskt minne → Verktygsanrop (sökning, API:er, åtgärder) → Resonemang och ReAct-baserat beslutsfattande - I grund och botten är det här den era av AI Agenter som vi lever i idag. 👉 Över till dig: Hur tror du att nästa nivå kommer att se ut härifrån?