LLM-agenter: en komplett guide

Stora språkmodeller (LLM:er) är motorerna bakom AI, vilket gör det möjligt för människor att ställa enkla frågor och få enkla svar. Men tänk om du behöver göra mer än så? Det är där LLM-agenter utmärker sig. Det finns några typer av LLM-agenter, men de hanterar alla mer komplexa frågor som kräver minne, sekventiellt resonemang och användning av flera verktyg.

LLM:er kan nu hantera mer än en biljon parametrar . Och efterfrågan på agentdriven digital arbetskraft kommer att fortsätta växa i takt med att företag vill öka sin användning av generativ AI.

Vi kommer att gå igenom hur olika typer av LLM-agenter fungerar, vad de kan göra, vilka komponenter de kräver, vilka utmaningar de medför och hur företag använder dessa verktyg nu och i framtiden.

Innehåll:

• Vad är LLM-agenter?
• Vad kan LLM-agenter göra?
• Typer av LLM-agenter och vad de kan göra
• Komponenter i en LLM-agent
• Hur företag använder olika typer av LLM-agenter
• Potentiella utmaningar för LLM-agenter
• Framtiden för LLM-agenter
• Att leda med LLM:er

LLM:er är artificiella intelligenssystem (AI) som använder en kombination av minne, planering och sekventiellt resonemang för att generera djupgående svar på användarfrågor på ett sätt som liknar hur en människa skulle svara. Här är ett exempel:

Användare 1 ber företagets interna chattbot, utbildad med en LLM, att hämta lönestatistik för det senaste året. Chattboten följer en förinställd process för att söka i relevanta databaser och returnera den specifika datauppsättningen.

Användare 2 har dock en mer djupgående fråga. Hen vill veta hur nya federala och statliga lagar kan påverka policyer baserade på förra årets löneuppgifter. I det här fallet misslyckas chattboten. Även om den kan returnera data om löner och information om nya lagar, kan den inte kombinera dem till ett meningsfullt svar – men LLM-agenter kan.

Med hjälp av en kombination av maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP) kan LLM-agenter förstå och svara på komplexa frågor. Dessa egenskaper skiljer agenter från traditionella modeller av Retrievement Augmented Generation, RAG) , som hämtar data från interna källor för att besvara enkla frågor.

LLM-agenter kan tillämpa förnuft och logik för att besvara frågor. Istället för att bara ta en fråga för givet kan agenter dela upp frågor i mindre delar för att hitta svar. De använder sedan sitt minne av den ursprungliga frågan för att kombinera svaren och få fram ett korrekt resultat. Detta gör det möjligt för AI-agenter att svara på djupgående frågor baserade på flera datauppsättningar, skapa sammanfattningar från text, skriva kod eller generera planer.

LLM-agenter kan förbättra sina resultat över tid genom att analysera och lära av tidigare interaktioner. I själva verket kan agenter reflektera över sitt beteende, avgöra beteendets framgång och göra förändringar som förbättrar resultaten.

För att förbättra sig med varje uppgift använder LLM-agenter verktyg som webbsökningar eller kodtestare för att verifiera noggrannhet och minska svarstiderna. Genom att kontinuerligt utvärdera svar mot nya och historiska data kan agenter identifiera och korrigera dessa fel.

Det är också möjligt för agenter att arbeta tillsammans. Till exempel kan en agent ta sig an uppgiften att hämta information och generera svar medan en annan utvärderar resultatet för noggrannhet. En tredje kan bedöma bådas resultat och föreslå förbättringar. Dessa agenter kombinerar sedan sina data för att producera ett enda, relevant resultat.

Du kan konfigurera LLM-agenter för att uppfylla flera roller, men de olika typerna av agenter utesluter inte varandra. En agent kan utföra flera funktioner samtidigt eller i följd.

Vanliga typer av LLM-agenter inkluderar:

• Uppgiftsspecifika LLM-agenter: Dessa agenter är utformade för att utföra snävt definierade operationer som att kontrollera en kunds orderstatus eller uppdatera leveransinformation. Vanligtvis hämtar uppgiftsspecifika agenter data från en mindre datapool, till exempel de som erbjuds av små språkmodeller (SLM:er).
• Konversationsbaserade LLM-agenter: Konversations-AI-agenter kan interagera med slutanvändare som personal eller kunder och ge svar på vanliga frågor. Skillnaden mellan dessa AI-agenter och chattbot-motsvarigheter är att dessa agenter lär sig över tid, vilket gör att de kan producera mer naturliga svar på användarnas frågor.
• Beslutsstödjande LLM-agenter: Beslutsstödjande agenter tar fram statistik från datauppsättningar eller tillhandahåller storskaliga datasammanfattningar för att förbättra beslutsfattandet. Till exempel kan ett företags säkerhetsinformationschef använda en beslutsstödjande LLM för att utvärdera och sammanfatta effekterna av alla företagets cybersäkerhetsattacker under en given period.
• LLM-agenter för arbetsflödesautomatisering: LLM-agenterför arbetsflödesautomatisering automatiserar arbetsflöden i flera steg. Autonoma agenter förses med nödvändiga systemdata, funktionella specifikationer och historisk arbetsflödesresultat för att skapa en operativ baslinje. Därifrån utför agenterna den tilldelade uppgiften och förbättras över tid.
• LLM-agenter för informationshämtning: RAG-metoder används av dessa typer av LLM-agenter för att hitta och hämta data från vilket system som helst. Här är datainsamling relativt enkel. Agenter utmärker sig i sin förmåga att identifiera och samla in relevant data och ignorera irrelevant information.
• Samarbetsinriktade LLM-agenter: Samarbetsinriktade agenter arbetar tillsammans med eller i tandem med andra agenter. Dessa agenter arbetar effektivt parallellt, vilket gör det möjligt att minska svarstiderna utan att förlora noggrannhet.
• LLM-agenter för adaptivt lärande: Adaptiva agenter använder historiska data för att förbättra framtida resultat. Agenter utvärderar tidigare resultat och jämför dem med ideala resultat för att utveckla nya strategier.

Att bygga en AI-agent med LLM-funktioner kräver en stor språkmodell. Denna LLM genererar och tolkar text i naturligt språk och ytterligare komponenter som promptteknik, minnesmoduler eller hämtningssystem för att förbättra dess kontextuella förståelse och funktionalitet. För alla typer av LLM-agenter är de tre övergripande komponenterna hjärna, minne och planering.

En agents hjärna är en språkmodell som kan förstå och svara på användarnas frågor. Agenter använder promptar – frågor eller uttalanden från användare – för att vägleda sina besluts- och svarsprocesser. Med hjälp av lösningar som Agentforce kan dessa hjärnor anpassas med ramverk utformade för specifika situationer, såsom hantering av ekonomi-, HR- eller cybersäkerhetsuppgifter.

Minne hjälper agenter att komma ihåg sina tidigare åtgärder för att förbättra sin nästa output. Detta kan vidare delas in i tre typer:

• Korttidsminne: Korttidsminnet hos agenter gäller den aktuella konversationen eller uppgiften. Det är en förteckning över användarpromptar och alla åtgärder som agenten hittills har vidtagit.
• Långtidsminne: Långtidsminnet är ett arkiv av data från tidigare samtal eller promptar som kan sträcka sig över veckor eller månader. Detta minne ger sammanhang till aktuella uppgifter och kan granskas av agenter för att identifiera möjliga fel och förbättringsområden.
• Hybridminne: Hybridminne kombinerar kort- och långtidsminne för att förbättra agenters reaktioner i nuet genom att bibehålla situationsmedvetenhet och dynamiskt dra nytta av relevant information.

Planeringsmoduler förbättrar svaren genom att dela upp komplexa uppgifter i mindre delar:

• Planformulering (med och utan feedback): Planformulering är det första steget. Agenter delar upp uppgifter i deluppgifter och slutför dem sedan. Planer kan skapas och genomföras med eller utan feedback. Utan feedback utvecklas och drivs planer av agenter utan mänsklig tillsyn. Med feedback utvärderar människorna i loopen planer och ger rekommendationer innan planerna genomförs.
• Planreflektion: Planreflektion sker efter att planer har genomförts. Med hjälp av en kombination av interna bedömningsverktyg och extern mänsklig feedback bidrar planreflektion till att identifiera områden för förbättring.

I praktiken fungerar dessa komponenter tillsammans som en förenklad mänsklig hjärna. Agenthjärnor tar in och tolkar användarfrågor. Korttidsminnet används för att skapa en förståelse för den aktuella uppgiften medan långtidsminnet ger sammanhang. Planering delar upp komplexa uppgifter i deluppgifter, som sedan slutförs för att lösa problemet och ge ett svar.

Planreflektion hjälper till att minska risken för framtida fel genom att göra det möjligt för dem att kritiskt utvärdera sina resultat, identifiera potentiella misstag och förbättra noggrannheten och sammanhanget i sina planer.

Det finns flera sätt att använda den här typen av LLM-agenter, bland annat:

• Försäljning: Med Sales AI kan agenter användas för att nå ut till potentiella kunder och tillhandahålla produktinformation, boka möten med en säljare eller erbjuda specialpriser och kampanjer.
• Tjänster: Tjänstebaserade AI-agenter kan svara på kundfrågor, erbjuda tekniska felsökningsråd eller eskalera frågor till mänskliga representanter.
• Handel: Genom att använda AI för handel möjliggör agenter orderstatus och spårning på begäran, orderändringar och hjälp med returer eller återbetalningar.
• Marknadsföring: Med sin förmåga att hantera komplexa promptar kan LLM-agenter använda Marketing AI för att identifiera målgrupper och skapa marknadsföringskampanjer som är anpassade för olika segment, baserat på tidigare kampanjresultat.

Även om fördelarna med AI och LLM:er är betydande, kan du fortfarande stöta på vissa utmaningar med olika typer av LLM-agenter. Vanliga problem är bland annat:

Om LLM-agenter inte är utbildade på tillräckligt med data eller om datan saknar variation kan det skapa begränsat sammanhang. Detta minskar agentens förmåga att producera relevanta, åtgärdsinriktade svar.

Agenter utmärker sig på kortsiktig planering men kan ha svårt att hantera förfrågningar om långsiktiga planer som sträcker sig över månader eller år på grund av brist på beständigt minne, begränsningar i kontextfönstret och luckor i verktygs- (och resurs-) integrationen.

Felaktiga källdata eller otydliga instruktioner kan leda till inkonsekventa resultat. Om samma fråga returnerar flera resultat undergräver det användbarheten hos LLM-agenter.

Agenter kan anpassas för att fylla roller. Framgången för dessa roller beror dock på vilket AI-ramverk som används. Detta beror på att ramverket avgör hur effektivt agenten kan tränas, distribueras och integreras med andra verktyg och system.

Medan promptar utgör grunden för agenternas svar, bör LLM-agenter också använda minne och självreflektion för att formulera svaren. Om dessa komponenter saknas eller är frånvarande kan det begränsa svarens omfattning och noggrannhet.

Ett exempel är promptberoende. Detta inträffar när LLM:er är "beroende" av promptar för att ge kontextuella ledtrådar om önskad utdata. I bästa fall leder detta till något snedvridna resultat. I värsta fall är resultaten felaktiga.

Den stora mängden kunskap som hanteras och lagras av LLM-agenter kan leda till hanteringsutmaningar. Dessa utmaningar kan manifestera sig som minskad prestanda eller felaktiga svar.

Vanligtvis förbättrar LLM-agenter den operativa effektiviteten, vilket kan innebära ökad avkastning på investeringen från att använda agenter och besparingar i hela verksamheten. Men om agenter inte integreras med befintliga system eller bygger på resurskrävande ramverk kan det bli ökade kostnader och minskad effektivitet.

I takt med att ML-algoritmer blir mer komplexa och chipset kraftfullare kan man förvänta sig att den här typen av LLM-agenter och AI-agenter blir smartare, snabbare och mer kapabla att lära sig allt eftersom. I praktiken skapar detta en möjlighet för dessa AI-drivna chattbotar att arbeta tillsammans med sina mänskliga motsvarigheter snarare än att fungera som en eftertanke.

Överväg B2B-försäljning. Traditionellt sett kan anställda använda LLM:er för att förbättra marknadsföring eller produkttexter och generera potentiella leads. Med mer avancerade verktyg kan personalen använda agenter för att utforma och leverera djupgående e-postkampanjer och besvara kunders frågor. Detta erbjuder dubbla fördelar i form av förbättrad anpassning för kunderna och mer tid för personalen att fokusera på att bygga långsiktiga försäljningsstrategier.

Med exponentiell tillväxt inom företags-AI drar företag nytta av olika typer av LLM-agenter. Denna teknik erbjuder företag ett sätt att förbättra kundservicen, förbättra beslutsfattandet och hantera komplexa problem i flera steg.

Agentforce hjälper företag att ta ledningen med LLM:er. Genom att skapa och anpassa autonoma AI-agenter kan företag kombinera mänskliga anställdas erfarenhet med den växande expertisen inom AI för att stödja kunder och anställda dygnet runt. Testa Agentforce själv för att se hur det kan hjälpa dig att få kontakt med kunder och göra dina anställda mer effektiva.