Tehokkaiden AI-agenttien rakentaminen: Käytännön vinkkejä ja tekniikoita

Tehokkaiden AI-agenttien rakentaminen: Käytännön vinkkejä ja tekniikoita
Photo by Lachlan Donald / Unsplash

Tehokkaiden AI-agenttien rakentaminen: Käytännön vinkkejä ja tekniikoita

1. Mitä ovat AI-agentit ja miksi niiden rakentaminen on haastavaa?

Aloitetaan perusasioista: mitä AI-agentit oikeastaan ovat? Määritelmiä on monia, ja usein termiä käytetään väljästi. Yksinkertaistettuna AI-agentti on ohjelmisto, joka käyttää suuria kielimalleja (LLM) osana toimintaansa. Mutta onko mikä tahansa LLM:ää hyödyntävä järjestelmä automaattisesti AI-agentti? Mielestäni ei.

Me Data Luminalla teemme eron AI-järjestelmien ja AI-agenttien välillä. Entropicin blogikirjoituksessa esitelty jaottelu työnkulkujen ja agenttien välillä kuvaa tätä eroa hyvin. Työnkulut ovat järjestelmiä, joissa LLM:ien ja työkalujen toimintaa ohjataan ennalta määritellyillä koodipolulla. Agentit taas ohjaavat itse omaa toimintaansa ja työkalujensa käyttöä.

On tärkeää ymmärtää, milloin käyttää kumpaa lähestymistapaa. Usein yksinkertainen, ennalta määritelty työnkulku riittää. Monimutkaisten agenttijärjestelmien rakentaminen kannattaa aloittaa vasta, kun yksinkertaisemmat ratkaisut eivät riitä.

2. Tehokkaiden AI-järjestelmien rakentaminen: Työvirtamallien hyödyntäminen

AI-järjestelmiä voi rakentaa monilla eri työkaluilla. Koodaajat voivat käyttää Pythonia, TypeScriptiä tai JavaScriptiä. Ilman koodaustaitojakin pärjää työkaluilla kuten Make.com, n8n tai Flowise. Työkalua tärkeämpää on kuitenkin ymmärtää eri työvirtamallit:

  • Haku (retrieval): Tietoa haetaan ulkoisista lähteistä, kuten tietokannoista, ja syötetään LLM:lle kontekstiksi.
  • Työkalut (tools): Ulkoisia palveluita ja API:eja käytetään tiedon hakemiseen ja toimintojen suorittamiseen.
  • Muisti (memory): Aiempia interaktioita LLM:n kanssa tallennetaan ja käytetään kontekstiksi.

Näiden lisäksi on olemassa useita hyödyllisiä työvirtakuvioita:

  • Prompt chaining: Useita LLM-kutsuja ketjutetaan yhteen.
  • Reititys (routing): LLM ohjaa toimintaa eri polkuille datan perusteella.
  • Rinnakkaistaminen (parallelization): Useita LLM-kutsuja suoritetaan samanaikaisesti.
  • Orkesterointi-työntekijä (orchestrator-worker): LLM delegoi tehtäviä eri työntekijöille.
  • Arviointi-optimointi (evaluator-optimizer): LLM arvioi ja optimoi omaa tuotostaan.

3. Agenttimallien ymmärtäminen ja niiden käytön rajoitukset

Agenttimallissa LLM toimii itsenäisemmin ja ohjaa omaa toimintaansa. Se iteroi ja oppii kokemuksistaan. Tämä kuulostaa lupaavalta, mutta käytännössä toimivien agenttien rakentaminen on erittäin haastavaa. Esimerkiksi Devin, AI-ohjelmistokehittäjä, on hyvä esimerkki agenttimallin haasteista. Vaikka Devin on teoriassa tehokas, käytännössä sen tulokset eivät usein vastaa odotuksia. Tämä voi ilmetä esimerkiksi epätarkkoina tai epäjohdonmukaisina koodituotoksina.

4. Onnistuneen AI-järjestelmän rakentamisen avaimet: Vinkkejä ja parhaita käytäntöjä

Lopuksi vielä muutamia vinkkejä onnistuneeseen AI-järjestelmän rakentamiseen:

  • Varo agenttikehyksiä: Ne voivat nopeuttaa kehitystä, mutta varmista, että ymmärrät niiden toiminnan.
  • Priorisoi deterministisiä työnkulkuja: Aloita yksinkertaisista, ennalta määritellyistä työnkuluista.
  • Huomioi skaalautuvuus: Testaa ja optimoi järjestelmäsi skaalautuvuutta.
  • Testaus ja arviointi: Säännöllinen testaus ja arviointi ovat välttämättömiä.
  • Suojaukset (guard rails): Estä hallusinaatiot ja varmista, että järjestelmäsi toimii turvallisesti.

Muista, että AI-järjestelmien kehittäminen vaatii jatkuvaa testausta ja optimointia. Aloita pienestä, testaa ja optimoi, ja lisää monimutkaisuutta vasta tarvittaessa. Näin varmistat, että rakennat tehokkaita AI-järjestelmiä, jotka toimivat käytännössä.

Lue lisää

Tekoäly mullistaa datakeskusten infrastruktuurin – energiatehokkuus ja skaalautuvuus avainasemassa

Tekoäly mullistaa datakeskusten infrastruktuurin – energiatehokkuus ja skaalautuvuus avainasemassa

Tekoälyn nälkä: Datakeskusten mullistus energiatehokkuuden ja skaalautuvuuden ristipaineessa Miten datakeskukset vastaavat tekoälyn kasvavaan resurssitarpeeseen? Oletko koskaan miettinyt, mitä tapahtuu kulissien takana, kun pyydät ChatGPT:tä kirjoittamaan esseen tai DALL-E:tä luomaan kuvan? Jokaisen tekoälypyynnön takana jyrisee valtava määrä palvelimia, jotka kuluttavat sähköä kuin pieni kaupunki. Tekoäly on kuin jatkuvasti nälkäinen

Kirjoittanut Ilari Schmidt
Googlen emoyhtiö Alphabet raportoi vahvaa kasvua pilvipalveluissa ja tekoälyssä – osake nousi yli 3%

Googlen emoyhtiö Alphabet raportoi vahvaa kasvua pilvipalveluissa ja tekoälyssä – osake nousi yli 3%

Tekoälykilpailu kovenee: Googlella mahtitulos, mutta mitä kulisseissa tapahtuu? Oletko koskaan miettinyt, mikä todella tekee suurista teknologiajäteistä menestyksekkäitä? Yhtälö näyttää yksinkertaiselta: investoi tekoälyyn, kasvata pilvipalveluita ja nauti osakekurssin noususta. Mutta onko kaikki todella näin suoraviivaista? Googlen emoyhtiö Alphabet julkaisi juuri huimat tulosluvut - osake ampaisi yli 3% nousuun ja sijoittajat hierovat

Kirjoittanut Ilari Schmidt
Tekoälyn hyödyt 2025: Kuinka AI mullistaa toimialoja ja parantaa tuottavuutta

Tekoälyn hyödyt 2025: Kuinka AI mullistaa toimialoja ja parantaa tuottavuutta

Tekoäly 2025: Näin se muuttaa arkeasi ja mullistaa businesskentän - oletko valmis? Tekoälyn vallankumous käynnissä - mitä se merkitsee sinulle? Oletko huomannut, miten tekoäly hiipii arkeesi yhä vahvemmin? Puhelimesi tunnistaa kasvosi, navigaattori ennustaa reittiä, ja Netflix tietää jo mitä haluat katsoa seuraavaksi. Tämä on vasta alkua. Vuonna 2023 tekoälymarkkinoiden arvo

Kirjoittanut Ilari Schmidt
# Tutkimus: Tekoäly ohittaa markkinaepävarmuuden yritysjohdon tärkeimpänä strategisena prioriteettina - ketterä johtajuus nousee avaintaidoksi

# Tutkimus: Tekoäly ohittaa markkinaepävarmuuden yritysjohdon tärkeimpänä strategisena prioriteettina - ketterä johtajuus nousee avaintaidoksi

Tekoäly syrjäyttää markkinaepävarmuuden yritysjohdon prioriteettina Miten ketterä johtajuus ratkaisee tekoälyaikakauden haasteet? Oletko huomannut, miten tekoälyuutiset tulvivat nyt kaikkialla? Et ole yksin. Yritysjohtajille tekoälystä on tullut jopa tärkeämpi strateginen kysymys kuin talouden epävarmuudesta tai geopoliittisista jännitteistä. Tuntuu uskomattomalta, että teknologia ohittaisi markkinaheilahtelut johdon prioriteettilistalla - silti juuri näin on käynyt. The

Kirjoittanut Ilari Schmidt
💬