Pengenalan kepada Ejen AI Sumber Terbuka

LLM pintar membuka kemungkinan baharu untuk aliran kerja pintar. 'Aliran kerja pintar' berasaskan AI ini, atau ejen AI, memudahkan tugasan dan membuat keputusan—memudahkan anda bina ejen AI yang mengautomasikan dan mengoptimumkan aliran kerja.

Bayangkan membina aliran kerja AI dengan keupayaan ejen yang boleh menulis laporan, menganalisis data, atau mengurus tugasan—tanpa perlu berbelanja besar untuk alat hak milik.

Ejen AI sumber terbuka menjadikan ini realiti, menawarkan penyelesaian yang boleh disesuaikan dan menjimatkan kos untuk mengautomasikan aliran kerja dan menyelesaikan masalah kompleks. Mari kita lihat bagaimana ia berfungsi dan mengapa ia menjadi alat transformatif untuk pembangun dan perniagaan.

Apa itu Ejen AI Sumber Terbuka?

Ejen AI sumber terbuka ialah sistem berkuasa AI yang dibina atas kod yang tersedia secara umum, membolehkan penyesuaian dan kawalan penuh. Tidak seperti penyelesaian hak milik, ejen ini boleh diubah suai, dipanjangkan, dan digunakan tanpa sekatan.

Ia menggunakan model bahasa besar (LLM) dan API luaran untuk melaksanakan tugasan secara automatik. Tanpa penguncian vendor atau kos lesen, ejen AI sumber terbuka menawarkan alternatif yang fleksibel dan dipacu komuniti kepada AI hak milik.

Kelebihan Ejen AI Sumber Terbuka

Ejen AI sumber terbuka semakin popular atas tiga sebab utama: penjimatan kos, ketelusan, dan fleksibiliti. Mari kita lihat bagaimana kelebihan ini memberi manfaat dalam dunia sebenar.

AI Menjimatkan Kos

Ejen AI sumber terbuka menghapuskan kos tinggi berkaitan yuran lesen dan platform hak milik. Dengan menggunakan rangka kerja dan alat percuma, pembangun boleh membina, menguji, dan menggunakan ejen tanpa menanggung kos besar.

Sebagai contoh, pasukan penyelidikan universiti boleh menggunakan ejen AI sumber terbuka untuk eksperimen tanpa memerlukan lesen komersial yang mahal, membolehkan lebih ramai terlibat dalam inovasi.

Rantaian Agen yang Telus

Dengan ejen AI sumber terbuka, setiap komponen sistem boleh dilihat dan diubah suai, memastikan pembangun mempunyai gambaran penuh tentang bagaimana ejen membuat keputusan dan memproses maklumat.

Sebagai contoh, dalam bidang kewangan, ketelusan membolehkan audit ketat terhadap proses membuat keputusan, memastikan pematuhan dan mengurangkan risiko berat sebelah algoritma.

Ketelusan ini memberi kuasa kepada pembangun untuk mencipta penyelesaian yang lebih beretika, boleh dipercayai, dan khusus industri.

Tiada Penguncian Vendor

Tidak seperti penyelesaian sumber tertutup, yang sering mengunci pengguna dalam ekosistem mereka, menjadikan sukar untuk bertukar penyedia atau memindahkan penyelesaian.

Sebagai contoh, platform CRM hak milik sering mengunci pengguna dengan menyukarkan eksport data pelanggan atau mengintegrasi alat pihak ketiga, manakala alternatif sumber terbuka menawarkan fleksibiliti dan kawalan.

Ejen AI sumber terbuka dibina atas rangka kerja yang boleh beroperasi bersama dan boleh diperluas, membolehkan pengguna menyesuaikan diri dengan teknologi baharu atau keperluan yang berubah tanpa sekatan.

Cara Memilih Ejen AI Sumber Terbuka

Keperluan umum untuk ejen AI sumber terbuka yang baik, walaupun sangat bergantung pada pengguna dan kes penggunaan, boleh diringkaskan kepada soalan-soalan berikut yang boleh membantu anda memilih pilihan terbaik.

‍

Cara menggunakan jadual ini: 

• Nilai: Gunakan jadual ini untuk membandingkan ejen AI sumber terbuka berdasarkan kategori utama seperti fungsi, kemudahan penggunaan, dan fleksibiliti.
• Tapis: Fokus pada soalan yang paling berkaitan dengan keperluan projek anda (contohnya, prestasi untuk tugas berat sumber atau keselamatan untuk data sensitif).
• Buat keputusan: Kenal pasti ejen yang paling selari dengan keutamaan anda, dengan menyeimbangkan ciri, kebolehlanjutan, dan pertimbangan etika.

Contoh Ejen AI Sumber Terbuka

Sekarang kita telah memahami kelebihan ejen AI sumber terbuka, mari kita lihat alat dunia sebenar yang tersedia hari ini. Alat ini memenuhi pelbagai keperluan, dari automasi tugasan hingga pembangunan perisian, dan menunjukkan kepelbagaian ekosistem sumber terbuka.

1_. Auto-GPT

Auto-GPT ialah aplikasi sumber terbuka eksperimental yang menunjukkan keupayaan autonomi model bahasa GPT-4. Ia menghubungkan 'pemikiran' GPT-4 untuk melaksanakan tugasan dan mencapai matlamat yang ditetapkan pengguna secara automatik.

Ciri Utama:

• Melaksanakan tugasan secara autonomi tanpa input manusia.
• Melayari internet untuk mengumpul data dan maklumat.
• Membaca dan menulis fail, menjadikannya berguna untuk tugasan ringkasan dan dokumen.

Kekurangan:

• Memerlukan Banyak Sumber: Memerlukan kuasa pengkomputeran yang tinggi.
• Tingkah Laku Tidak Dijangka: Autonominya boleh menyebabkan tindakan yang tidak disengajakan atau tidak dijangka.

2. BabyAGI

BabyAGI ialah pelaksanaan ringan konsep AGI, direka untuk menjana, mengutamakan, dan melaksanakan tugasan secara dinamik berdasarkan satu matlamat utama.

Ciri Utama:

• Dipacu objektif, menjana tugasan selari dengan matlamat tertentu.
• Pengurusan dan keutamaan tugasan secara dinamik.
• Mudah diintegrasi dengan API seperti Pinecone untuk fungsi tambahan.

Kekurangan:

• Kemampuan Terhad Menangani Kerumitan: Sukar untuk menangani tugas yang pelbagai aspek atau sangat kompleks.
• Bergantung pada API: Memerlukan akses kepada perkhidmatan luaran, yang mungkin melibatkan kos.

3. AgentGPT

AgentGPT membolehkan pengguna menggunakan ejen AI autonomi terus dalam persekitaran pelayar. Ejen ini diberikan matlamat dan cuba mencapainya secara berulang, dengan maklum balas masa nyata.

Ciri Utama:

• Tiada pemasangan diperlukan; berjalan terus dalam pelayar anda.
• Matlamat dan nama ejen boleh disesuaikan.
• Pelaksanaan tugasan dan maklum balas masa nyata.

Kekurangan:

• Dihadkan oleh Pelayar: Terdapat had prestasi dan keupayaan dalam persekitaran berasaskan pelayar.

4. GPT-Engineer

GPT-Engineer ialah alat untuk menentukan keperluan perisian dan menjana kod berdasarkan keperluan tersebut. Ia memudahkan pembangunan dengan pendekatan perbualan dan berulang dalam pengaturcaraan.

Ciri Utama:

• Penjanaan kod berdasarkan keperluan.
• Menyokong pelbagai bahasa pengaturcaraan.
• Pembangunan interaktif melalui arahan berulang.

Kekurangan:

• Kualiti Kod Mungkin Berbeza: Hasil mungkin memerlukan semakan manual yang teliti.
• Had Konteks: Sukar memahami keperluan projek yang lebih terperinci.

5. Jarvis

Jarvis ialah pembantu sumber terbuka yang direka untuk meningkatkan produktiviti dalam pengekodan, penyahpepijatan, dan analisis data. Ia berintegrasi dengan lancar dengan alat pembangunan untuk memberikan bantuan masa nyata.

Ciri Utama:

• Membantu dalam penjanaan kod, penyahpepijatan, dan ujian.
• Memberi sokongan untuk tafsiran dan visualisasi data.
• Berfungsi dengan baik dengan persekitaran pembangunan popular.

Kekurangan:

• Bergantung pada Alat: Berfungsi paling baik dengan integrasi tertentu.
• Keluk Pembelajaran: Pengguna mungkin memerlukan masa untuk menguasai semua cirinya.

Temui Kemudahan Automasi AI

Membina ejen AI dari awal bermakna anda perlu menguruskan infrastruktur, integrasi, dan tetapan yang rumit. Jika anda lebih suka mengelakkan jargon, Botpress menawarkan cara tanpa kod untuk mencipta dan melancarkan aliran kerja berkuasa AI dengan mudah.

Dengan keupayaan AI terbina dalam, integrasi lancar, dan pengehosan yang diuruskan, Botpress mengurangkan kerumitan dalam pembangunan AI. Lancarkan ejen ke WhatsApp, Slack, dan Messenger hanya dengan beberapa klik.

Mulakan hari ini—percuma.

Soalan Lazim

1. Bagaimana saya boleh menyelenggara dan mengemas kini ejen AI dari semasa ke semasa apabila kebergantungan berubah?

Untuk menyelenggara dan mengemas kini ejen AI dari semasa ke semasa, anda perlu memantau kemas kini pada kebergantungan anda (seperti pustaka atau API), menggunakan penomboran versi semantik melalui Git atau VCS lain, dan menjalankan ujian regresi secara berkala untuk memastikan prestasi kekal baik apabila komponen hulu berubah.

2. Apakah kebimbangan keselamatan utama apabila menggunakan ejen AI sumber terbuka?

Kebimbangan keselamatan utama apabila menggunakan ejen AI sumber terbuka termasuk kerentanan dalam pustaka pihak ketiga, pendedahan data sensitif melalui input atau log yang tidak selamat, dan ketiadaan persekitaran terasing (sandboxing). Anda harus sentiasa mengaudit kebergantungan dan elakkan memproses data peribadi tanpa penyulitan.

3. Bolehkah saya melaras ejen AI sumber terbuka dengan data saya sendiri?

Ya, anda boleh melaras ejen AI sumber terbuka dengan data anda sendiri, asalkan model asas menyokong pelarasan. Anda memerlukan akses kepada set data yang bersih dan berlabel serta alat seperti Hugging Face Transformers, dan anda perlu menilai prestasi sebelum dan selepas pelarasan untuk mengesahkan peningkatan.

4. Adakah mungkin untuk mengintegrasikan ejen AI dengan API atau alat bukan LLM (contohnya automasi proses robotik)?

Ya, ejen AI boleh diintegrasikan dengan alat bukan LLM seperti sistem RPA, pangkalan data, atau REST API melalui protokol standard (HTTP, gRPC, webhook). Ini membolehkan ejen mencetuskan tindakan seperti penghantaran borang atau penjanaan laporan sebagai sebahagian daripada aliran kerja automasi yang lebih luas.

5. Bagaimana perniagaan kecil boleh memanfaatkan ejen AI sumber terbuka tanpa pasukan teknikal?

Perniagaan kecil tanpa pasukan teknikal boleh memanfaatkan ejen AI sumber terbuka dengan menggunakan platform tanpa kod atau kod rendah seperti Botpress, yang memudahkan infrastruktur dan menyediakan pembina seret dan lepas serta integrasi sedia guna.