- Mākslīgā intelekta arhitektūru ieviešana, kas atdala plānošanu, spriešanu un izpildi, lai iegūtu kontroli.
- Ārējo rīku un MCP serveru integrācija, lai aģenti varētu mijiedarboties reālās pasaules vidēs.
- Izmantojot tādus ietvarus kā Semantic Kernel un AutoGen, lai organizētu vairākus specializētus aģentus sarežģītās darbplūsmās.
Ja esat sekojis līdzi jaunākajām tehnoloģiju tendencēm, jūs noteikti esat pamanījis, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts (MI) ir attīstījies no vienkāršas tērzēšanas programmas, kas atbild uz jautājumiem, par kaut ko daudz jaudīgāku. Mēs ieejam aģentiskā MI laikmetā — paradigmas maiņā, kurā sistēmas ne tikai raksta tekstu, bet arī spēj spriest, plānot un autonomi izpildīt sarežģītus uzdevumus .NET ekosistēmā.
C# izstrādātājiem šī ir neticama iespēja. Vairs nav runa par pieprasījumu veikšanu un atbilžu gaidīšanu, bet gan par digitālo darbinieku izveidi , kuri integrējas programmatūras izstrādes dzīves ciklā (SDLC), pārvalda savas izpildes robežas un izmanto ārējus rīkus, lai risinātu reālas problēmas, mums nepiedaloties katrā solī.
Ko tieši mēs domājam, sakot “mākslīgais aģents”?
Būsim skaidrāki, tas nav tikai modes vārds. Kamēr tradicionālais mākslīgais intelekts ir reaktīvs (jūs jautājat, tas atbild), aģentu mākslīgajam intelektam ir lēmumu pieņemšanas spējas . Iedomājieties sistēmu, kas tā vietā, lai pateiktu, kā novērst datubāzes kļūdu, nolemj izmeklēt problēmu, piedāvā risinājumu, ievieš to un apstiprina, ka viss darbojas perfekti.
Šī ekosistēma ievieš galvenos jēdzienus, kas jāapgūst katram programmētājam. Aģents ir vienība, kas spriež un rīkojas; orķestrēšana ir horeogrāfija, kas koordinē vairākus aģentus kopīga mērķa sasniegšanai; un rīku izsaukšana ir tilts, kas ļauj mākslīgajam intelektam izsaukt C# funkcijas vai ārējos API, lai mijiedarbotos ar fizisko vai digitālo pasauli.
Eksperti prognozē, ka šo sistēmu izmantošana ātri pieaugs no jaunuma 1% lietotņu līdz 30% uzņēmumu lietojumprogrammu aptveršanai . Tādēļ .NET spēcīgās tipizācijas un stabilitātes apgūšana, salīdzinot ar Python elastību, dod mums ievērojamas konkurences priekšrocības korporatīvajā vidē.
Arhitektūra un pamatkomponenti
Lai aģents saglabātu stabilitāti un uzticamību, mums ir nepieciešama modulāra struktūra. Mēs nevaram vienkārši iedot tam kodu un gaidīt, ka tas veiks brīnumus. Stabilai arhitektūrai ir jānodala uztvere, spriešana un darbība , nodrošinot, ka aģents saprot, kas notiek, izlemj, ko darīt, un pēc tam to pareizi izpilda.
Šajā dizainā mēs atrodam vairāku veidu aģentus atkarībā no to sarežģītības. Mums ir reaktīvie aģenti , kas ir ideāli piemēroti ātrai automatizācijai; apspriežošie aģenti , kas izmanto pastiprināšanas mācīšanos, lai plānotu labāko maršrutu; un daudzaģentu sistēmas , kurās sadarbojas vairāki speciālisti, uzlabojot kļūdu toleranci un spēju risināt jaunas problēmas.
Mēs nedrīkstam aizmirst atmiņu un zināšanu pārvaldību. Aģents, kas aizmirst, ko tas izdarīja pirms divām minūtēm, ir bezjēdzīgs. Dinamiskās atmiņas un zināšanu attēlošanas slāņu ieviešana ļauj mākslīgajam intelektam nepārtraukti pielāgoties, mijiedarbojoties ar vidi.
Rīki un ietvari .NET izstrādātājiem
Ja jūs sākat lietot C#, jūs priecēs uzziņa, ka jums nav jāpāriet uz Python. Microsoft ir izlaidis Agent Framework .NET , kas ļauj mums izveidot aģentu sistēmas ar spēcīgas rakstīšanas drošību. Turklāt mums ir Semantic Kernel un AutoGen , kas, lai gan sākumā var šķist biedējoši to sarežģītības dēļ, ir neticami spēcīgi aģentu loģikas pārvaldībai.
Tiem, kas meklē kaut ko elastīgāku, ir pieejami SDK, piemēram, LlmTornado, kas novērš lielu daļu atkārtota koda, atvieglojot savienojumu ar vairākiem mākslīgā intelekta pakalpojumu sniedzējiem un C# funkciju pārveidošanu par instrumentiem , kurus mākslīgais intelekts var izsaukt, izmantojot vienkāršus apraksta atribūtus.
Vēl viens dārgakmens ir DevUI — vizuāla saskarne, kas ļauj tērzēt ar aģentiem un, pats galvenais, pārbaudīt viņu iekšējo domāšanu. Ir svarīgi redzēt, ko aģents domā, pirms tas veic darbību, lai atkļūdotu sistēmu un novērstu robota kļūdainu lēmumu pieņemšanu.
Praktiska ieviešana: no idejas līdz autonomam aģentam
Lai izveidotu īstu aģentu, pirmais solis ir definēt tā mērķus un ierobežojumus . Piemēram, pasūtījumu saskaņošanas aģentam ir jāzina, ka tā mērķis ir atklāt SQL Server kļūdas un labot trūkstošos nodokļus. Šeit mēs definējam kodola funkcijas (KernelFunctions) , kas būtībā ir C# metodes, kuras aģentam ir atļauts izmantot.
Kad kodols ir konfigurēts ar vēlamo valodas modeli (piemēram, GPT-4), aģents sāk spriest par uzvedni . Tā vietā, lai sekotu stingram skriptam, aģents analizē situāciju: "Es redzu, ka pasūtījums 1001 neizdevās trūkstoša nodokļa dēļ; es izmantošu rīku FixMissingTax."
Lai sistēma būtu patiesi autonoma, mums tā jāietver .NET fona pakalpojumā . Tas pārveido lietojumprogrammu no mākslīgā intelekta atbalstīta rīka par aģentūru sistēmu, kas darbojas pati ik pēc dažām minūtēm, auditē datubāzi un labo kļūdas bez cilvēka iejaukšanās.
Reāli izaicinājumi un panākumu stratēģijas
Būsim godīgi: tā nav pastaiga parkā. Viena no lielākajām galvassāpēm ir orķestrēšanas sarežģītība . Kad sadarbojas trīs vai četri aģenti, lēmuma pieņemšana par to, kurš runās pirmais vai kā dati tiks nodoti, var kļūt haotiska, ja plūsmas loģika nav pareizi plānota.
Vēl viens kritisks punkts ir izmaksu un ierobežojumu pārvaldība . Katru reizi, kad aģents veic spriešanu vai izsauc rīku, tas patērē žetonus. Ja aģents nonāk bezgalīgā spriešanas ciklā, API rēķins var strauji pieaugt. Ir svarīgi ieviest maksimālos apgriezienu ierobežojumus un pastāvīgu uzraudzību.
Visbeidzot, pastāv mākslīgā intelekta nedeterminisms . Tas, ka kaut kas darbojas šodien, negarantē, ka tas darbosies tāpat rīt. Risinājums ir ieviest drošības barjeras , validēt ievades un izvades datus, izmantojot tipizētas shēmas, un uzturēt visaptverošu ierakstu par katru aģenta lēmumu kļūmju auditēšanai.
Ceļš uz meistarību aģentu sistēmās sākas ar vienkāršību. Ideālā gadījumā vajadzētu sākt ar vienu aģentu un vienu vai diviem rīkiem , apgūt sarunu atmiņas pārvaldību un tikai tad pievērsties vairāku aģentu orķestrēšanai un vektoru datubāzu izmantošanai ar pgvector sarežģītām semantiskajām meklēšanām.
Šo sistēmu ieviešana uzņēmumā iezīmē pagrieziena punktu darbības efektivitātē. Integrējot autonomu spriešanu .NET lietojumprogrammu kodolā, mēs radām programmatūru, kas ne tikai apstrādā datus, bet arī pieņem inteliģentus lēmumus, ļaujot izstrādātājiem koncentrēties uz arhitektūru, kamēr mākslīgais intelekts apstrādā darbības detaļas un incidentu risināšanu reāllaikā.