OpenAI ищет специалистов для создания команды «Мульти-агент»: новый шаг в развитии ИИ.

OpenAI недавно запустила модель o1 AI и решила создать исследовательскую команду "мультиагентов" для продвижения искусственного интеллекта. Исследователь Ноам Браун поделился этой новостью на платформе X.

Согласно пятиуровневой шкале OpenAI, новая модель o1 относится ко второму уровню: "аргументаторы". Разработка мультиагентных систем является ключевой для достижения целей третьего уровня. Пять уровней определены следующим образом:

1. Чат-боты: ИИ с базовыми навыками общения.

2. Аргументаторы: ИИ, способные решать задачи на уровне человека.

3. Агентам: ИИ, выполняющие задачи от имени пользователей.

4. Инноваторы: ИИ, помогающие генерировать новые идеи.

5. Организаторы: ИИ, эффективно управляющие организационными задачами.

OpenAI и Браун считают, что мультиагентные системы необходимы для повышения возможностей ИИ. Браун заявил: "Мы считаем, что мультиагенты — это путь к достижению более высокого уровня рассуждений ИИ."

Согласно Information Daily, OpenAI разрабатывает два типа ИИ-агентов для автоматизации сложных задач:

- Агенты, ориентированные на управление устройствами, способные передавать данные или генерировать сложные отчеты.

- Агенты, специализирующиеся на веб-задачах, таких как сбор открытых данных или бронирование авиабилетов.

В то же время Google DeepMind активно работает над ИИ-агентами. Генеральный директор Демис Хасабис предсказывает, что эти системы могут стать операционными в течение года-два. В интервью Bloomberg он выразил энтузиазм по поводу следующего этапа крупных общих моделей, отметив: "Мы можем ожидать появления большего количества аналогичных поведений у этих агентов в этом или следующем году."

Введение в мультиагентные системы

Мультиагентные системы состоят из нескольких независимых агентов, основанных на крупных языковых моделях и взаимосвязанных определенным образом. Каждый агент оснащен собственными подсказками, крупной языковой моделью (LLM) и соответствующими инструментами. Эта система разработана для облегчения эффективного взаимодействия между агентами, что позволяет им совместно решать сложные задачи. Такой совместный подход предоставляет более гибкие и мощные решения для решения различных сложных вызовов.