Sources:

• Evaluating the complexity and precision of our system to define the structure we are going to implement - https://docs.crewai.com/guides/concepts/evaluating-use-cases#when-to-combine-crews-and-flows
• The Art and Science of Agent Design - https://docs.crewai.com/guides/agents/crafting-effective-agents

States:

• Why agent design matters?
  • Output quality: Well-designed agents produce more relevant, high-quality results
  • Collaboration effectiveness: Agents with complementary skills work together more efficiently
  • Task performance: Agents with clear roles and goals execute tasks more effectively
  • System scalability: Thoughtfully designed agents can be reused across multiple crews and contexts
• 80/20 of task/design engineering
• Design your agents based on the requirements you have for them, defining backstory, level of seniority, narrow specialization, and balancing to be able to perform versatile.
• This is more important than agent designing: tasks should be designed to be perceived more strictly and accurately.

Structure:

1. Hook & Context

Уявіть собі робоче місце, де агенти штучного інтелекту виконують рутинні завдання, дозволяючи працівникам зосередитися на стратегічних ініціативах. Такий сценарій швидко стає реальністю. Згідно з нещодавнім опитуванням, 83% працівників повідомляють, що можливості штучного інтелекту приймати рішення значно підвищили якість їхньої роботи, а 80% визнають покращення загальної якості роботи завдяки впровадженню штучного інтелекту.

Такі фреймворки, як LangChain і CrewAI, знаходяться в авангарді цієї трансформації. LangChain надає комплексну платформу для розробки додатків на основі великих мовних моделей (LLM), уможливлюючи такі функції, як чат-боти, узагальнення документів та аналіз коду. З іншого боку, CrewAI спеціалізується на організації спільних команд агентів ШІ, дозволяючи створювати спеціалізованих агентів з визначеними ролями і цілями для виконання складних завдань за допомогою структурованих робочих процесів.

Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, інтеграція цих фреймворків у бізнес-операції може призвести до значного підвищення продуктивності та інновацій. Використання агентів штучного інтелекту - це не просто тренд, а стратегічний крок до більш ефективного та динамічного майбутнього.

1. Коли ми говоримо про «агента» ШІ, корисно уявити щось більш надійне, ніж просто чат-бот або статична функція. Агент ШІ призначений для спостереження за навколишнім середовищем, прийняття рішень і виконання дій для досягнення конкретних цілей - так само, як автономний робот, але в програмному контексті.

   Деякі агенти є суто реактивними, реагуючи на події, що відбуваються. Інші демонструють проактивну поведінку, встановлюючи підцілі або проявляючи ініціативу для оптимізації результатів. Це почуття незалежності, яке часто називають автономією, є ключовою ознакою ШІ-агентів.

2. Основні властивості ШІ-агентів

• Автономна робота: Їх можна залишити працювати без постійного людського втручання. Наприклад, агент рекомендацій на сайті електронної комерції може продовжувати аналізувати поведінку користувачів і оновлювати рекомендації в режимі реального часу.
• Цілеспрямована поведінка: Кожен агент має цілі. Вони можуть бути явними (наприклад, «відповісти на запит користувача») або неявними (наприклад, «максимізувати кількість кліків»). Чітко визначені цілі дозволяють агенту вимірювати прогрес і адаптувати свою стратегію.
• Реактивність та проактивність: Агенти швидко реагують на мінливе середовище (наприклад, на нові дані або вхідні дані користувачів). Крім того, вони проактивно досліджують або шукають рішення, пропонуючи нові дії або запити до того, як їх запитають.

1. У той час як одноагентні системи в основному взаємодіють між модулями (наприклад, менеджерами підказок, сховищами пам'яті або компонентами міркувань), багатоагентні системи вимагають чітких каналів для обміну інформацією та запитами. У таких фреймворках, як CrewAI, це можливо:
   • Передача повідомлень: Агенти можуть надсилати один одному структуровані повідомлення (JSON, текст або повідомлення спеціального протоколу).
   • Делегування завдань: Один агент («командир») може делегувати підзадачі спеціалізованим агентам («працівникам»). Кожен агент має унікальні навички та знання.
   • Вирішення конфліктів та консенсус: Маючи кілька агентів, ви можете зіткнутися з суперечливими рішеннями. Ефективні комунікаційні протоколи допомагають агентам примиритися або проголосувати за найкращий курс дій.
2. Коли ви маєте справу з кількома агентами або навіть з одним агентом, який інтегрує різні інструменти, «оркестрування» стає необхідним:
   • Логіка делегування: Вирішіть, який агент (або яка підпрограма) виконує кожне завдання, в якому порядку і як реагувати на часткові збої.
   • Управління станами: Відстежуйте стан кожного агента, прогрес та історію дій або взаємодій, щоб уникнути зайвої роботи або повторюваних помилок.
   • Масштабованість та надійність: Коли ви додаєте більше агентів для вирішення ширшого кола завдань, надійна оркестрація запобігає перевантаженню системи або хаотичній поведінці.

Приклад: LangChain організовує «ланцюжки» викликів між модулями (наприклад, крок пошуку, потім крок підсумовування), тоді як CrewAI створює «екіпаж» взаємодіючих агентів, координуючи завдання і плавно об'єднуючи результати.

Агента штучного інтелекту найкраще зрозуміти через його циклічний процес: відчувати, аналізувати та діяти. Коли ці агенти співпрацюють, комунікація та оркестрування стають ключовими. Наш наступний крок - розглянути, як популярні фреймворки - LangChain і CrewAI - реалізують ці основи в реальному вихідному коді, що дасть вам більш чітке уявлення про те, як створювати, налаштовувати та оптимізувати ШІ-агентів для ваших додатків.