- Otwarte agenty AI to konfigurowalne, oparte na kodzie systemy zbudowane na publicznych frameworkach, bez ograniczeń ze strony dostawców.
- Pozwalają oszczędzać, eliminując opłaty licencyjne, dzięki czemu są dostępne dla projektów takich jak badania naukowe czy startupy.
- Wybierając otwartego agenta AI, porównaj takie aspekty jak funkcje, łatwość obsługi i możliwości integracji z potrzebami Twojego projektu.
Zaawansowane modele LLM otwierają nowe możliwości dla inteligentnych procesów. Te oparte na AI „inteligentne procesy”, czyli agenty AI, upraszczają zadania i podejmowanie decyzji — ułatwiając tworzenie agentów AI, które automatyzują i optymalizują procesy.
Wyobraź sobie budowanie procesów AI z agentami o cechach agentowych, które potrafią pisać raporty, analizować dane czy nawet zarządzać zadaniami — bez wydawania fortuny na zamknięte narzędzia.
Otwarte agenty AI to umożliwiają, oferując konfigurowalne i opłacalne rozwiązania do automatyzacji procesów i rozwiązywania złożonych problemów. Zobaczmy, jak działają i dlaczego są przełomowe dla deweloperów i firm.
Czym jest otwarty agent AI?
Otwarty agent AI to system oparty na AI, zbudowany na publicznie dostępnym kodzie, który umożliwia pełną personalizację i kontrolę. W przeciwieństwie do rozwiązań zamkniętych, takie agenty można dowolnie modyfikować, rozbudowywać i wdrażać bez ograniczeń.
Wykorzystują duże modele językowe (LLM) i zewnętrzne API do samodzielnego wykonywania zadań. Bez uzależnienia od dostawcy i kosztów licencyjnych, otwarte agenty AI stanowią elastyczną, napędzaną przez społeczność alternatywę dla zamkniętych rozwiązań AI.
Zalety otwartych agentów AI
Otwarte agenty AI zyskują popularność z trzech kluczowych powodów: oszczędności, przejrzystości i elastyczności. Przyjrzyjmy się, jak te zalety przekładają się na realne korzyści.
Ekonomiczne AI
Otwarte agenty AI eliminują wysokie koszty związane z licencjami i zamkniętymi platformami. Dzięki darmowym frameworkom i narzędziom deweloperzy mogą budować, testować i wdrażać agentów bez dużych wydatków.
Na przykład zespół badawczy na uczelni może korzystać z otwartych agentów AI do eksperymentów bez konieczności kupowania drogich licencji komercyjnych, co umożliwia szerszy udział w innowacjach.
Przejrzysty proces działania agenta
W przypadku otwartych agentów AI każdy element systemu jest widoczny i możliwy do modyfikacji, co daje deweloperom pełny wgląd w sposób podejmowania decyzji i przetwarzania informacji przez agenta.
Na przykład w finansach przejrzystość pozwala na dokładny audyt procesów decyzyjnych, zapewniając zgodność z regulacjami i ograniczając ryzyko błędów algorytmicznych.
Taka przejrzystość umożliwia tworzenie bardziej etycznych, niezawodnych i dopasowanych do branży rozwiązań.
Brak uzależnienia od dostawcy
W przeciwieństwie do zamkniętych rozwiązań, które często wiążą użytkowników ze swoim ekosystemem i utrudniają zmianę dostawcy lub migrację rozwiązań.
Na przykład zamknięte platformy CRM często utrudniają eksport danych klientów lub integrację z narzędziami zewnętrznymi, podczas gdy otwarte alternatywy dają większą elastyczność i kontrolę.
Otwarte agenty AI są oparte na interoperacyjnych i rozbudowywalnych frameworkach, co pozwala użytkownikom dostosowywać się do nowych technologii lub zmieniających się wymagań bez ograniczeń.
Jak wybrać otwartego agenta AI
Ogólne wymagania wobec dobrego otwartego agenta AI — choć mocno zależą od użytkownika i zastosowania — można sprowadzić do kilku pytań, które pomogą wybrać najlepszą opcję.
Jak korzystać z tej tabeli:
- Oceń: Skorzystaj z tabeli, aby porównać otwartoźródłowe agenty AI w kluczowych kategoriach, takich jak funkcjonalność, łatwość obsługi i elastyczność.
- Filtruj: Skup się na pytaniach najbardziej istotnych dla Twojego projektu (np. wydajność przy zadaniach wymagających dużych zasobów lub bezpieczeństwo przy pracy z wrażliwymi danymi).
- Decyduj: Wybierz agenta, który najlepiej odpowiada Twoim priorytetom, uwzględniając funkcje, możliwość rozbudowy i kwestie etyczne.
Przykłady otwartych agentów AI
Teraz, gdy znamy zalety otwartych agentów AI, przyjrzyjmy się narzędziom dostępnym obecnie na rynku. Odpowiadają one na różne potrzeby — od automatyzacji zadań po rozwój oprogramowania — i pokazują wszechstronność otwartego ekosystemu.
1. Auto-GPT
Auto-GPT to eksperymentalna otwarta aplikacja demonstrująca autonomiczne możliwości modelu językowego GPT-4. Łączy „myśli” GPT-4, by samodzielnie wykonywać zadania i realizować cele określone przez użytkownika.
Kluczowe funkcje:
- Autonomiczne wykonywanie zadań bez udziału człowieka.
- Przeglądanie internetu w celu zbierania danych i informacji.
- Odczytuje i zapisuje pliki, co sprawia, że jest przydatny do podsumowań i pracy z dokumentami.
Wady:
- Wymaga dużo zasobów: Potrzebuje znacznej mocy obliczeniowej.
- Nieprzewidywalne zachowanie: Jego autonomia może prowadzić do niezamierzonych lub niespodziewanych działań.
2. BabyAGI
BabyAGI to lekka implementacja koncepcji AGI, zaprojektowana do generowania, priorytetyzowania i wykonywania zadań dynamicznie, w oparciu o jeden główny cel.
Kluczowe funkcje:
- Działanie ukierunkowane na cel, generowanie zadań zgodnych z określonym celem.
- Dynamiczne priorytetyzowanie i zarządzanie zadaniami.
- Łatwa integracja z API, np. Pinecone, dla dodatkowych funkcji.
Wady:
- Ograniczona obsługa złożoności: Ma trudności z realizacją wieloaspektowych lub bardzo złożonych zadań.
- Zależność od API: Wymaga dostępu do zewnętrznych usług, co może wiązać się z kosztami.
3. AgentGPT
AgentGPT umożliwia uruchamianie autonomicznych agentów AI bezpośrednio w przeglądarce. Agenci otrzymują cele i próbują je osiągnąć iteracyjnie, z informacją zwrotną w czasie rzeczywistym.
Kluczowe funkcje:
- Nie wymaga instalacji; działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce.
- Możliwość dostosowania celów i nazw agenta.
- Wykonywanie zadań i pętla informacji zwrotnej w czasie rzeczywistym.
Wady:
- Ograniczenia przeglądarki: W środowisku przeglądarkowym występują ograniczenia wydajności i możliwości.
4. GPT-Engineer
GPT-Engineer to narzędzie do określania wymagań oprogramowania i generowania na ich podstawie kodu. Usprawnia rozwój dzięki konwersacyjnemu, iteracyjnemu podejściu do programowania.
Kluczowe funkcje:
- Generowanie kodu na podstawie wymagań.
- Obsługuje wiele języków programowania.
- Interaktywny rozwój poprzez iteracyjne podpowiedzi.
Wady:
- Jakość kodu może się różnić: Wyniki mogą wymagać dokładnej ręcznej weryfikacji.
- Ograniczenia kontekstu: Ma trudności ze zrozumieniem złożonych wymagań projektowych.
5. Jarvis
Jarvis to asystent open source zaprojektowany do zwiększania produktywności w kodowaniu, debugowaniu i analizie danych. Integruje się płynnie z narzędziami deweloperskimi, zapewniając wsparcie w czasie rzeczywistym.
Kluczowe funkcje:
- Pomaga w generowaniu kodu, debugowaniu i testowaniu.
- Wspiera interpretację i wizualizację danych.
- Dobrze współpracuje z popularnymi środowiskami programistycznymi.
Wady:
- Zależność od narzędzi: Najlepiej działa z określonymi integracjami.
- Krzywa uczenia się: Użytkownicy mogą potrzebować czasu, aby w pełni wykorzystać wszystkie funkcje.
Poznaj prostotę automatyzacji AI
Budowanie agentów AI od podstaw oznacza konieczność zajmowania się infrastrukturą, integracjami i złożoną konfiguracją. Jeśli wolisz uniknąć żargonu technicznego, Botpress oferuje sposób na tworzenie i wdrażanie przepływów opartych na AI bez kodowania, w prosty sposób.
Dzięki wbudowanym funkcjom AI, płynnym integracjom i zarządzanemu hostingowi, Botpress eliminuje trudności związane z rozwojem AI. Wdrażaj agentów na WhatsApp, Slacku i Messengerze w kilku kliknięciach.
Rozpocznij już dziś — to nic nie kosztuje.
Najczęstsze pytania
1. Jak utrzymywać i aktualizować agenta AI w miarę zmian zależności?
Aby utrzymywać i aktualizować agenta AI w miarę upływu czasu, należy monitorować aktualizacje zależności (takich jak biblioteki czy API), stosować wersjonowanie semantyczne za pomocą Git lub innego systemu kontroli wersji oraz regularnie przeprowadzać testy regresji, aby zapewnić niezmienną wydajność w miarę zmian komponentów nadrzędnych.
2. Jakie są główne zagrożenia bezpieczeństwa przy korzystaniu z otwartoźródłowych agentów AI?
Główne zagrożenia bezpieczeństwa przy korzystaniu z otwartoźródłowych agentów AI to podatności w bibliotekach zewnętrznych, możliwość ujawnienia wrażliwych danych przez niezabezpieczone wejścia lub logowanie oraz brak izolacji środowiska. Zawsze należy audytować zależności i unikać przetwarzania prywatnych danych bez szyfrowania.
3. Czy mogę dostroić otwartoźródłowego agenta AI własnymi danymi?
Tak, możesz dostroić otwartoźródłowego agenta AI własnymi danymi, jeśli model bazowy na to pozwala. Potrzebujesz dostępu do czystych, oznaczonych zbiorów danych oraz narzędzi takich jak Hugging Face Transformers. Przed i po dostrojeniu warto ocenić wydajność, by potwierdzić uzyskane korzyści.
4. Czy można integrować agentów AI z narzędziami innymi niż LLM (np. automatyzacją procesów biznesowych)?
Tak, agenci AI mogą być integrowani z narzędziami innymi niż LLM, takimi jak systemy RPA, bazy danych czy REST API, za pomocą standardowych protokołów (HTTP, gRPC, webhooks). Dzięki temu agent może wykonywać akcje, takie jak wysyłanie formularzy czy generowanie raportów, w ramach szerszego procesu automatyzacji.
5. Jak małe firmy mogą korzystać z otwartoźródłowych agentów AI bez zespołów technicznych?
Małe firmy bez zespołów technicznych mogą korzystać z otwartoźródłowych agentów AI, używając platform typu no-code lub low-code, takich jak Botpress, które upraszczają infrastrukturę i oferują kreatory typu „przeciągnij i upuść” oraz gotowe integracje.
.webp)
