AI Agentai: nuo pokalbių robotų iki ekonomikos augimo ir nerimo

Dirbtinio intelekto (DI) agento sąvoka precedento neturinčiu greičiu žengia iš mokslinės fantastikos į realybę. Tai nebėra paprasti pokalbių robotai, jie evoliucionuoja į individus, turinčius ekonominę autonomiją, ir netgi pradeda kurti savo ekonomines sistemas. Šios transformacijos teikiamos galimybės ir iššūkiai verti nuodugnaus mūsų aptarimo.

AI Agentų evoliucija: nuo pokalbio iki sandorio

Pradinį AI Agentą galbūt vis dar galime apibrėžti kaip patobulintą pokalbių robotą, galintį suprasti žmogaus instrukcijas ir į jas reaguoti. Tačiau tokie projektai kaip Sigil Wen sukurtas Automaton griauna šį suvokimą. Automaton leidžia Agentui užsidirbti atlygį, apmokėti už skaičiavimo išteklius, iteruoti save ir netgi kopijuoti save. Ką tai reiškia? Tai reiškia, kad programinė įranga pradeda turėti autonomiją, gali savarankiškai vykdyti ekonominę veiklą ir nebėra tik įrankis.

Moltbook žengia dar toliau ir kuria Agentų socialinę ir prekybos platformą. Čia Agentai gali bendrauti, sąveikauti ir bandyti atlikti mokėjimus. Agentas-Agentui (A2A) sandorių infrastruktūra sparčiai vystosi, pranašaudama naujo ekonominio modelio gimimą.

Ši evoliucija yra neišvengiama. Kai DI modelių galimybės tampa vis stipresnės ir jie gali atlikti sudėtingesnes užduotis, jie neišvengiamai peržengs paprastą klausimų ir atsakymų sąveiką ir pereis prie gilesnių programų. O ekonominė autonomija neabejotinai yra raktas į AI Agentų potencialo atskleidimą.

Infrastruktūros mūšis: pasitikėjimas, saugumas ir efektyvumas

Tačiau AI Agentų iškilimas nėra be iššūkių. Kaip sakė LanYunfeng64, jie yra „nepasitikėtini Cron Jobs, turintys nuomonę“. Tai reiškia, kad turime rimtai apsvarstyti šiuos pagrindinius klausimus:

• Biudžeto valdymas: Kaip kontroliuoti Agento išlaidas, išvengti išteklių švaistymo ar net kenkėjiškos veiklos?
• Smėlio dėžės aplinka: Kaip užtikrinti, kad Agento veikla nekeltų grėsmės sistemos saugumui?
• Didžiosios knygos įrašai: Kaip sekti visus Agento veiksmus, kad būtų galima atlikti auditą ir atsakomybę?
• Kodo skirtumai: Kaip stebėti Agento kodo pakeitimus, siekiant užtikrinti, kad jo elgesys atitiktų lūkesčius?

Jei negalime išspręsti šių problemų, tai prilygsta „jausmo perdavimui“, ir šis jausmas greičiausiai nebus malonus.

Be to, našumas taip pat yra pagrindinis klausimas. Deryaart_ pažymi, kad kai programinė įranga tampa ekonomikos dalyviu, vykdymo patikimumas tampa labai svarbus. Tai reiškia, kad turime sukurti didelio našumo ekosistemas, užtikrinančias, kad Agentas galėtų stabiliai ir efektyviai atlikti užduotis.

Atvirojo kodo banga: mažinant barjerus, spartinant inovacijas

Laimei, atvirojo kodo bendruomenė aktyviai sprendžia šiuos iššūkius. Quantscience_ pateikė atvirojo kodo finansų analizės AI Agento įrankį, dr_cintas pristatė Cline CLI 2.0, leidžiantį vartotojams nemokamai naudoti Minimax M2.5 atvirojo kodo AI kodavimo Agentui paleisti be API rakto.

Šie atvirojo kodo projektai ne tik sumažina kūrimo barjerus, bet ir skatina bendruomenės bendradarbiavimą bei inovacijas. Naudodami atvirąjį kodą galime greičiau aptikti ir išspręsti problemas, kartu skatindami AI Agentų technologijos plėtrą.

Privatumas ir saugumas: nepamirštamas pamatas

AI Agentų ekonomikoje privatumas ir saugumas yra labai svarbūs. EthResear.ch straipsnyje „PrivateX402: Privacy-Preserving Payment Channels for Multi-Agent AI Systems“ siūlomas naujas sprendimas, leidžiantis vartotojams paskirstyti biudžetą tarp kelių AI Agentų, išlaikant privatumą.

EliBenSasson iškelia dar didesnį klausimą: kokia technologija gali užtikrinti privatumą, po kvantinį saugumą, mastelio keitimą ir būti optimizuota AI Agentams? Tai reikalauja, kad mąstytume apie pagrindinę architektūrą ir sukurtume saugesnę ir patikimesnę AI Agentų ekosistemą.

AI Agentų ateitis: galimybės ir iššūkiai egzistuoja kartu

AI Agentų taikymo perspektyvos yra labai plačios. Sider_AI pažymi, kad balso Agentai gali būti naudojami klientų aptarnavimui, pardavimo pagalbai, užsakymo procesams, mokymui ir kt. JulianGoldieSEO mano, kad AI Agentai bus visur ir netgi gali veikti įrenginiuose, turinčiuose tik 10 MB atminties.

Tačiau turime aiškiai suvokti, kad AI Agentų plėtra vis dar susiduria su daugeliu iššūkių. Osman_promt mano, kad dauguma AI Agentų žlunga po demonstracijos, dažnai dėl blogo sistemos dizaino. HalimA60962 kritikuoja 99 % AI Agentų vadovėlių YouTube kaip šiukšles.

Ši kritika primena, kad turime daugiau dėmesio skirti praktikai, daugiau dėmesio skirti sistemos dizainui, kad iš tikrųjų sukurtume patikimą AI Agentą.

Kai kurios mintys:

• LinkedIn for AI Agents? gregisenberg iškelia įdomią idėją: sukurti LinkedIn AI Agentams. Tai ne tik palengvintų Agentų bendravimą ir bendradarbiavimą, bet ir paskatintų Agentų atradimą bei vertinimą.
• Ar AI Agentai pakeis IT darbą? FITEMaharashtra iškelia realų klausimą. Nors AI Agentai gali automatizuoti kai kurias užduotis, jiems taip pat reikia žmonių, kurie juos projektuotų, kurtų, prižiūrėtų ir prižiūrėtų. Todėl mažai tikėtina, kad AI Agentai visiškai pakeis IT darbą, bet pakeis IT darbo pobūdį.
• Ar Agentai tikrai gali derėtis ir paskirstyti kapitalą? Deryaart_ iškelia ambicingesnę viziją. Jei AI Agentai galėtų savarankiškai derėtis ir paskirstyti kapitalą, jie turėtų didelį poveikį ekonomikai ir visuomenei.

Išvada:

AI Agentų era artėja. Tai pakeis mūsų sąveiką su programine įranga, pakeis mūsų darbo būdą ir netgi pakeis mūsų ekonominį modelį. Tačiau norint iš tikrųjų įgyvendinti AI Agentų potencialą, turime išspręsti daugybę iššūkių, tokių kaip pasitikėjimas, saugumas, privatumas, našumas ir kt. Atvirojo kodo bendruomenė atlieka pagrindinį vaidmenį skatinant AI Agentų technologijos plėtrą.

Nors kelias į priekį kupinas nežinomybės, turime pagrindo manyti, kad AI Agentai taps svarbiu ateities technologijų plėtros varikliu. Dabar pats laikas pradėti tyrinėti neribotas AI Agentų galimybes. Atminkite, kad tai ne tik technologinė revoliucija, bet ir gilus pasitikėjimo, saugumo ir ateities tyrinėjimas.