AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன? அடிப்படையில், AI ஏஜெண்ட்கள் தகவல்களை உணர்ந்துகொள்வது, அதைப் பற்றி சிந்திப்பது, ஒரு பதிலைத் திட்டமிடுவது, மற்றும் ஒரு இலக்கை முடிப்பதற்கான நடவடிக்கை எடுப்பது என தொடர்ச்சியான ஒரு வளையத்தைப் பின்பற்றுகின்றன — இவை அனைத்தும் ஒவ்வொரு படிநிலையையும் நிர்வகிக்க ஒரு மனிதர் தேவை இல்லாமலேயே நடைபெறுகின்றன. சமீபத்தில் எல்லா இடங்களிலும் இந்தச் சொல்லைக் கேட்டுவருகிறீர்கள் என்றால், உள்ளே உண்மையில் என்ன நடக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள விரும்பினால், இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கு எளிய மொழியில் முழுச் சித்திரத்தை வழங்குகிறது.

பெரும்பாலான விளக்கங்கள் மிக விரைவாகவே மிகவும் தொழில்நுட்பமாகி விடுகின்றன அல்லது எதையும் பயனுள்ளதாக அறியாமலேயே நீங்கள் விலகிச் செல்லும்படி மிகவும் மேலோட்டமாக இருக்கின்றன. இந்த வழிகாட்டி நடுவில் சரியாக அமைந்துள்ளது. நீங்கள் ஆட்டோமேஷனை ஆராயும் ஒரு வணிக உரிமையாளராக இருந்தாலும், ஏஜெண்ட்களுடன் கட்டியெழுப்ப விரும்பும் ஒரு டெவலப்பராக இருந்தாலும், அல்லது அடுத்த தொழில்நுட்ப உரையாடலில் தகவலறிந்தவராக ஒலிக்க விரும்பும் ஒருவராக இருந்தாலும், படிக்க தொடருங்கள்.

முதலில் எளிய பதிப்பு

ஆழமாகச் செல்வதற்கு முன், ஒரு தெளிவான படத்தில் முக்கிய கருத்து இங்கே உள்ளது.

ஒரு புதிய ஊழியர் வேலையில் ஒரு பணியை எவ்வாறு கையாள்கிறார் என்று நினைத்துப் பாருங்கள். அவர் ஒரு இலக்கைப் பெறுகிறார், தகவல்களைச் சேகரிக்கிறார், படிநிலைகளைக் கண்டறிகிறார், வேலையைச் செய்கிறார், அது சரியாக வந்துள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்கிறார், மற்றும் ஏதேனும் தவறு நடந்திருந்தால் அதைச் சரிசெய்கிறார். ஒரு AI ஏஜெண்ட் இதையே செய்கிறது — டிஜிட்டலாக, வேகமாக, மற்றும் காபி இடைவெளிகள் தேவை இல்லாமல்.

"புத்திசாலித்தனம்" பகுதி, பகுத்தறிவைச் செய்யும் ஒரு பெரிய மொழி மாதிரியிலிருந்து (large language model) வருகிறது. "ஏஜெண்ட்" பகுதி, அந்தப் பகுத்தறிவை உண்மையான கருவிகளுடன் — வலை உலாவிகள், கோட் எடிட்டர்கள், API க்கள், கேலெண்டர்கள், மற்றும் தரவுத்தளங்களுடன் — இணைப்பதிலிருந்து வருகிறது, இதனால் அது உலகில் வெறும் பேசுவதற்குப் பதிலாக உண்மையில் காரியங்களைச் செய்ய முடிகிறது.

பகுத்தறிவு மற்றும் செயலின் அந்த இணைவே ஒரு ஏஜெண்டை ஒரு நிலையான சாட்போட்டிலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது.

AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன, படிப்படியாக?

AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது, அவை பின்பற்றும் உண்மையான செயல்முறையின் வழியாக நீங்கள் நடக்கும்போது மிகவும் தெளிவாகிறது. இது ஒரு வளையம், ஒரு நேர்கோடு அல்ல, அந்த வளையமே அவற்றை இவ்வளவு தழுவக்கூடியதாக்குகிறது.

படிநிலை 1: உணர்வு (Perception) ஏஜெண்ட் தனது சூழலிலிருந்து தகவல்களைப் பெறுகிறது. இது ஒரு பயனரிடமிருந்து வந்த ஒரு செய்தி, ஒரு கோப்பிலிருந்து இழுக்கப்பட்ட தரவு, ஒரு தேடல் முடிவு, ஒரு API பதில், அல்லது மேலும் மேம்பட்ட அமைப்புகளில் சென்சார் தரவு கூட இருக்கலாம். இதை ஏஜெண்ட் தனது கண்களையும் காதுகளையும் திறப்பது போல நினைத்துக் கொள்ளுங்கள்.

படிநிலை 2: பகுத்தறிவு (Reasoning) ஏஜெண்டின் மையத்தில் உள்ள மொழி மாதிரி, அது அப்போதுதான் உணர்ந்ததைச் செயலாக்குகிறது. சூழ்நிலை என்ன அர்த்தம், இலக்கு என்ன, இங்கே எந்த அறிவு பொருந்தும் என்பதை அது கண்டறிகிறது. இது சிந்திக்கும் கட்டம்.

படிநிலை 3: திட்டமிடல் (Planning) இலக்கை நோக்கி நகர்வதற்கு தேவையான செயல்களின் வரிசையை ஏஜெண்ட் வரைபடப்படுத்துகிறது. முதலில் வலையில் தேட வேண்டுமா? கொஞ்சம் கோட் எழுத வேண்டுமா? மின்னஞ்சல் அனுப்ப வேண்டுமா? தரவுத்தளத்தைச் சரிபார்க்க வேண்டுமா? அது வரிசையையும் கருவிகளையும் தீர்மானிக்கிறது.

படிநிலை 4: செயல் (Action) ஏஜெண்ட் கருவிகள், API க்கள், அல்லது பிற அமைப்புகளை அழைப்பதன் மூலம் திட்டத்தைச் செயல்படுத்துகிறது. இங்குதான் அது உண்மையான உலகில் உண்மையில் ஏதாவது செய்கிறது, செய்ய வேண்டியதை வெறும் விவரிப்பதில்லை.

படிநிலை 5: மதிப்பீடு (Evaluation) செயல்பட்ட பிறகு, வெளியீடு இலக்குடன் பொருந்தியதா என்பதை ஏஜெண்ட் சரிபார்க்கிறது. பொருந்தினால், சிறப்பு. இல்லையென்றால், அது மீண்டும் வளையமாகி, தனது பகுத்தறிவை சரிசெய்து, மீண்டும் முயற்சிக்கிறது. இந்த சுய-சரிசெய்தல் வளையமே ஏஜெண்ட்களுக்கு அவற்றின் சிக்கல்-தீர்க்கும் திறனை வழங்குகிறது.

AI ஏஜெண்டின் 5 முக்கிய பாகங்கள்

ஒவ்வொரு செயல்படும் AI ஏஜெண்டும் ஐந்து அத்தியாவசிய கூறுகளால் ஆனது. ஒவ்வொன்றும் என்ன செய்கிறது என்பதை அறிவது, ஏஜெண்ட்கள் ஏன் அவ்வாறு செயல்படுகின்றன, மற்றும் ஏன் சில பணியைப் பொறுத்து மற்றவற்றை விட சிறப்பாக வேலை செய்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

கூறு	இது என்ன செய்கிறது	உண்மை-உலக ஒப்பீடு
உணர்வு தொகுதி	சூழலிலிருந்து உள்ளீட்டை சேகரிக்கிறது	கண்களும் காதுகளும்
நினைவகம்	சூழல், கடந்த செயல்கள், மற்றும் கற்றுக்கொண்ட தகவலைச் சேமிக்கிறது	குறுகிய மற்றும் நீண்டகால நினைவாற்றல்
பகுத்தறிவு இயந்திரம்	தரவை விளக்குகிறது மற்றும் என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்கிறது	மூளை
செயல் தொகுதி	கருவிகள் மற்றும் API க்கள் மூலம் முடிவுகளை செயல்படுத்துகிறது	வேலை செய்யும் கைகள்
கற்றல் அமைப்பு	முடிவுகளின் அடிப்படையில் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது	அனுபவமும் பயிற்சியும்

ஒவ்வொரு பகுதியும் ஒன்றாக வேலை செய்கிறது. ஒரு வலுவான பகுத்தறிவு இயந்திரம் ஒரு பலவீனமான நினைவகத்துடன் இணைக்கப்பட்டால், அதே தவறுகளை மீண்டும் மீண்டும் செய்துகொண்டே இருக்கும் ஒரு ஏஜெண்டை உருவாக்குகிறது. மதிப்பீட்டு அடுக்கு இல்லாத ஒரு திடமான செயல் தொகுதி, அது எப்போது தோற்றுவிட்டது என்பதை ஒருபோதும் அறியாத ஒன்றை உருவாக்குகிறது. ஐந்தினூடாகவும் சமநிலைதான் ப்ரொடக்ஷனில் ஒரு ஏஜெண்டை நம்பகமானதாக்குகிறது.

இங்கே ஒரு நடைமுறை குறிப்பு: எந்த ஏஜெண்ட் தளம் அல்லது சட்டகத்தை மதிப்பீடு செய்யும்போதும், அது நினைவகம் மற்றும் மதிப்பீட்டை எவ்வாறு கையாள்கிறது என்பதைக் குறிப்பாகக் கேளுங்கள். அந்த இரண்டு கூறுகளில்தான் உண்மையான பயன்பாடுகளில் பெரும்பாலான ஏஜெண்ட் தோல்விகள் நிகழ்கின்றன, மற்றும் சந்தைப்படுத்தல் பொருட்களில் அவை அடிக்கடி கடந்து செல்லப்படுகின்றன.

AI ஏஜெண்டை வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன் தெரிந்துகொள்ள வேண்டியவை

கோட்பாட்டைப் புரிந்துகொள்வதற்கும், நடைமுறையில் ஏஜெண்ட்களுடன் உண்மையில் வேலை செய்வதற்கும் இடையே ஒரு இடைவெளி உள்ளது. மிகவும் தொலைவாகச் செல்வதற்கு முன் தெரிந்துகொள்ள வேண்டிய விஷயங்கள் இவை.

ஏஜெண்ட்கள் அவற்றின் கருவிகளைப் போலவே சிறந்தவை. பகுத்தறிவு இயந்திரம் அற்புதமாக இருக்கலாம், ஆனால் ஏஜெண்ட் சரியான தரவு மூலங்களுடன் இணைக்க முடியாமலோ அல்லது சரியான செயல்களைச் செயல்படுத்த முடியாமலோ இருந்தால், அது வேலையை முடிக்க முடியாது. மாதிரி தேர்வைப் போலவே கருவித் தேர்வும் முக்கியம்.

தாமதம் விரைவாகச் சேர்கிறது. ஏஜெண்ட் வளையத்தில் ஒவ்வொரு படிநிலையும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. ஐந்து-படிநிலை பணி வேகமாக உணரக்கூடும், ஆனால் பல கருவி அழைப்புகளுடன் கூடிய இருபது-படிநிலை பணி இறுதிப் பயனர்களுக்கு மெதுவாக உணரக்கூடும். இதை மனதில் கொண்டு வடிவமைக்கவும், குறிப்பாக வாடிக்கையாளர்களை நோக்கிய பயன்பாடுகளுக்கு.

ப்ராம்ப்ட்கள் உள்கட்டமைப்பாகும். தொடக்கத்தில் ஒரு ஏஜெண்டுக்கு நீங்கள் கொடுக்கும் வழிமுறைகள் — பெரும்பாலும் சிஸ்டம் ப்ராம்ப்ட் என்று அழைக்கப்படுபவை — அதைத் தொடரும் அனைத்தையும் வடிவமைக்கின்றன. தெளிவில்லாத வழிமுறைகள் கணிக்க முடியாத நடத்தையை உருவாக்குகின்றன. உங்கள் system architecture இன் எந்த முக்கியமான பகுதிக்கும் நீங்கள் கொடுக்கும் அதே கவனத்துடன் ப்ராம்ப்ட் வடிவமைப்பைக் கையாளுங்கள்.

எல்லா ஏஜெண்ட்களும் தன்னாட்சியாக இருக்க வேண்டியதில்லை. மிகவும் பயனுள்ள பயன்பாடுகளில் சில மனித-வளையத்தில்-உள்ள வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன, அங்கே ஏஜெண்ட் அனைத்து ஆராய்ச்சி மற்றும் தயாரிப்பையும் கையாளுகிறது, ஆனால் இறுதி முடிவை ஒரு மனிதர் எடுக்கிறார். உயர்-பங்கு முடிவுகளுக்கு இது சிறப்பாக வேலை செய்கிறது.

பாதுகாப்பு ஆரம்ப கவனம் தேவை. உங்கள் உள் கருவிகள், வாடிக்கையாளர் தரவு, அல்லது வணிக அமைப்புகளுக்கு அணுகலுள்ள ஒரு ஏஜெண்டுக்கு சரியான பாதுகாப்பு வேலிகள் தேவை. நீங்கள் கட்டியெழுப்புவதற்கு முன் எந்த ஏஜெண்ட் சட்டகத்தினதும் security model ஐ மறுபரிசீலனை செய்வது ஒரு "இருந்தால் நல்லது" அல்ல, அது ஒரு தேவை.

AI இல் 4 வகையான ஏஜெண்ட்கள்

ஒவ்வொரு ஏஜெண்ட்டும் ஒரே வழியில் கட்டப்படவில்லை. நீங்கள் தேர்ந்தெடுக்கும் கட்டமைப்பு, நீங்கள் தானியக்கமாக்க முயற்சிக்கும் பணியின் சிக்கலுடன் பொருந்த வேண்டும்.

ரியாக்டிவ் ஏஜெண்ட்கள் (Reactive Agents) இவை முற்றிலும் தற்போதைய உள்ளீட்டில் இயங்குகின்றன. நினைவகம் இல்லை, திட்டமிடல் இல்லை, இப்போது என்ன நடக்கிறது என்பதற்கு நேரடியான பதில் மட்டுமே. அவை வேகமானவை மற்றும் கணிக்கக்கூடியவை, ஆனால் நிலைமைகள் அரிதாகவே மாறும் எளிய, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட பணிகளுக்கு மட்டுப்படுத்தப்பட்டவை.

டெலிபரேட்டிவ் ஏஜெண்ட்கள் (Deliberative Agents) இவை உலகின் ஒரு உள் மாதிரியைப் பராமரித்து, எதையும் செயல்படுத்துவதற்கு முன் செயல்களின் வரிசையைத் திட்டமிடுகின்றன. அவை ரியாக்டிவ் ஏஜெண்ட்களை விட மெதுவானவை, ஆனால் பல படிநிலைகள் அல்லது மாறிவரும் நிலைமைகளை உள்ளடக்கிய பணிகளில் மிகவும் திறமையானவை.

ஹைப்ரிட் ஏஜெண்ட்கள் (Hybrid Agents) பெயர் குறிப்பிடுவது போல, இவை இரண்டு அணுகுமுறைகளையும் ஒருங்கிணைக்கின்றன. அவசர உள்ளீடுகளுக்கு விரைவாக எதிர்வினையாற்றுகின்றன, அதேசமயம் பின்னணியில் ஒரு நீண்டகால திட்டத்தையும் பராமரிக்கின்றன. இன்று நீங்கள் சந்திக்கும் பெரும்பாலான ப்ரொடக்ஷன்-தர ஏஜெண்ட்கள் இந்த வகையில் வருகின்றன.

லர்னிங் ஏஜெண்ட்கள் (Learning Agents) இவை, என்ன வேலை செய்தது, என்ன செய்யவில்லை என்பதைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் காலப்போக்கில் தங்கள் சொந்த செயல்திறனை மேம்படுத்துகின்றன. இவை மிகவும் அதிநவீன வகை மற்றும் கட்டியெழுப்ப மற்றும் பராமரிக்க அதிக வளம்-மிக்கவை, ஆனால் காலப்போக்கில் வளரும் பணிகளுக்கு மிகவும் மதிப்புமிக்கவை.

ஏஜெண்ட் வகை	எதற்குச் சிறந்தது	முக்கிய ட்ரேட்ஆஃப்
ரியாக்டிவ்	வேகமான, எளிய, மீண்டும் செய்யக்கூடிய பணிகள்	தழுவல் இல்லை
டெலிபரேட்டிவ்	சிக்கலான, பல-படிநிலை திட்டமிடல்	மெதுவான செயல்படுத்தல்
ஹைப்ரிட்	பெரும்பாலான உண்மை-உலக வணிக பணிஓட்டங்கள்	கட்டியெழுப்ப மிகவும் சிக்கலானது
லர்னிங்	நீண்ட-நேர, வளரும் பணிகள்	அதிக வள செலவு

நீங்கள் உண்மையில் செய்துகொண்டிருக்கும் வேலைக்கு இது ஏன் முக்கியம்

இங்கே கோட்பாடு தரையில் இறங்குகிறது. AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது பயனுள்ளது, ஆனால் உங்கள் குறிப்பிட்ட நிலைமைக்கு இது ஏன் முக்கியம் என்பதை அறிவது தான் இதை சுவாரஸ்யமானதிலிருந்து செயல்படக்கூடியதாக மாற்றுகிறது.

டெவலப்பர்கள் மற்றும் தொழில்நுட்ப குழுக்களுக்கு, ஆட்டோமேஷன் என்ன அடைய முடியும் என்பதன் மேற்கூரையை ஏஜெண்ட்கள் மாற்றுகின்றன. ஒவ்வொரு எட்ஜ் கேஸுக்கும் ஹார்ட்-கோடட் தர்க்கம் தேவைப்பட்ட பணிகள் இப்போது புதிய சூழ்நிலைகளில் தானாகவே பகுத்தறியும் ஒரு ஏஜெண்டால் கையாளப்படலாம். வலுவான developer features க்கள் கொண்ட ஒரு தளத்தில் கட்டியெழுப்புவது என்பது, நீங்கள் குழாய்-வேலையில் குறைந்த நேரத்தையும் உண்மையான தயாரிப்பு வேலையில் அதிக நேரத்தையும் செலவிடுகிறீர்கள் என்று அர்த்தம்.

செயல்பாடுகள் மற்றும் வணிகக் குழுக்களுக்கு, சிக்கலான பணிஓட்டங்களுக்குத் தேவையான மனித ஒருங்கிணைப்பின் அளவை ஏஜெண்ட்கள் குறைக்கின்றன. வழக்கமாக மூன்று நபர்கள் கருவிகளுக்கு இடையே தகவல்களை அனுப்ப வேண்டிய ஒரு செயல்முறை, பெரும்பாலும் முழுச் சங்கிலியையும் கையாளும் ஒரே ஏஜெண்டாகக் குறைக்கப்படலாம்.

கருவிகளை மதிப்பீடு செய்யும் எவருக்கும், ஏஜெண்ட் நிலப்பரப்பு வேகமாக நகர்கிறது. கேட்க வேண்டிய சரியான கேள்வி, எந்த ஏஜெண்ட் ஒரு டெமோவில் மிகவும் ஈர்க்கக்கூடியது என்பதல்ல, ஆனால் உண்மையான நிலைமைகளில், உண்மையான தரவுடன், மற்றும் உண்மையான எட்ஜ் கேஸ்களுடன் எது மிகவும் நம்பகமானது என்பதே.

தொடங்குவதற்கான ஒரு பயனுள்ள வழி, நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட, மிதமாக சிக்கலான, மற்றும் வணிக-முக்கியமற்ற ஒரு பணிஓட்டத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது. அதை ஒரு சோதனைக் களமாகப் பயன்படுத்துங்கள். இந்த வழிகாட்டி உட்பட பத்து வழிகாட்டிகளைப் படிப்பதை விட, ஒரு உண்மையான பயன்பாட்டிலிருந்து நீங்கள் அதிகம் கற்றுக்கொள்வீர்கள்.

AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை சுருக்கமாக

AI ஏஜெண்ட்கள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதைப் பிரித்தறிவது, பெரும்பாலான மக்கள் எதிர்பார்ப்பதைவிட மிகவும் நேரடியானதாகவும் மிகவும் சக்திவாய்ந்ததாகவும் இருக்கும் ஒன்றை வெளிப்படுத்துகிறது. உணர்வது, பகுத்தறிவது, திட்டமிடுவது, செயல்படுவது மற்றும் மதிப்பிடுவது என்ற வளையம் கருத்தளவில் எளிதானது. சரியான கருவிகள், நினைவக அமைப்புகள் மற்றும் ஒரு தெளிவான இலக்குடன் இணைக்கப்படும்போது அந்த வளையம் எவ்வளவு சாதிக்க முடியும் என்பதே அதை குறிப்பிடத்தக்கதாக்குகிறது.

நான்கு ஏஜெண்ட் வகைகள், பணிச் சிக்கலுடன் கட்டமைப்பைப் பொருத்துவதற்கான ஒரு சட்டகத்தை உங்களுக்கு வழங்குகின்றன. ஐந்து முக்கிய கூறுகள், நீங்கள் வேலை செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளும் எந்த ஏஜெண்ட் தளத்தையும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு ஒரு சரிபார்ப்புப் பட்டியலை உங்களுக்கு வழங்குகின்றன. இந்த வழிகாட்டி முழுவதும் உள்ள நடைமுறை குறிப்புகள், நீங்கள் தவறுகளைச் செய்வதற்கு முன் மிகவும் பொதுவான தவறுகளிலிருந்து உங்களைக் காப்பாற்ற வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

நீங்கள் ஆழமாகச் செல்ல விரும்பினால், புரிந்துகொள்வதிலிருந்து உண்மையான செயல்படுத்துதலுக்கு நகர்வதற்கான ஒரு பயனுள்ள அடுத்த நிறுத்தம் step-by-step guide ஆகும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

AI ஏஜெண்ட்கள் சரியாக எவ்வாறு செயல்படுகின்றன?

AI ஏஜெண்ட்கள் ஒரு தொடர்ச்சியான வளையத்தைப் பின்பற்றுகின்றன: அவை தகவலை எடுக்கின்றன, ஒரு மொழி மாதிரியைப் பயன்படுத்தி அதைப் பகுத்தறிகின்றன, செயல்களின் ஒரு வரிசையைத் திட்டமிடுகின்றன, கருவிகளைப் பயன்படுத்தி அந்தச் செயல்களைச் செயல்படுத்துகின்றன, மற்றும் அடுத்து என்ன செய்ய வேண்டும் என்று தீர்மானிப்பதற்கு முன் முடிவை மதிப்பிடுகின்றன.

இலக்கு முடியும் வரை அல்லது மேலும் உள்ளீடு இல்லாமல் தொடர முடியாது என்று ஏஜெண்ட் தீர்மானிக்கும் வரை இந்த சுழற்சி மீண்டும் மீண்டும் நடைபெறுகிறது.

Big 4 AI ஏஜெண்ட்கள் யார்?

AI ஏஜெண்ட் இடத்தில் மிகவும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட நான்கு வீரர்கள் OpenAI, Google, Anthropic, மற்றும் Microsoft ஆவர், ஒவ்வொருவரும் தங்கள் சொந்த ஏஜெண்ட்-திறன் கொண்ட மாதிரிகள் மற்றும் தளங்களை வழங்குகிறார்கள்.

ஒவ்வொருவரும் வெவ்வேறு பலங்களைக் கொண்டு வருகின்றனர். OpenAI மாதிரித் திறனில் முன்னணியில் உள்ளது, Google தேடல் மற்றும் தரவு ஒருங்கிணைப்பில், Anthropic பாதுகாப்பு-மையப்படுத்தப்பட்ட பகுத்தறிவில், மற்றும் Microsoft Copilot மற்றும் AutoGen மூலம் நிறுவன பயன்பாட்டில் முன்னணியில் உள்ளது.

AI ஏஜெண்டின் 5 பாகங்கள் என்ன?

ஐந்து முக்கிய கூறுகள் என்பவை உணர்வு தொகுதி, நினைவகம், பகுத்தறிவு இயந்திரம், செயல் தொகுதி, மற்றும் கற்றல் அமைப்பு.

ஒன்றாகச் சேர்ந்து அவை ஒரு ஏஜெண்டுக்கு தகவலை எடுக்க, சூழலைப் புரிந்துகொள்ள, என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிக்க, அந்த முடிவுகளில் செயல்பட, மற்றும் என்ன வேலை செய்தது மற்றும் என்ன செய்யவில்லை என்பதன் அடிப்படையில் காலப்போக்கில் மேம்படுத்த அனுமதிக்கின்றன.

AI இல் 4 வகை ஏஜெண்ட்கள் என்ன?

நான்கு முக்கிய வகைகள் ரியாக்டிவ் ஏஜெண்ட்கள், டெலிபரேட்டிவ் ஏஜெண்ட்கள், ஹைப்ரிட் ஏஜெண்ட்கள், மற்றும் லர்னிங் ஏஜெண்ட்கள்.

ரியாக்டிவ் ஏஜெண்ட்கள் தற்போதைய உள்ளீடுகளுக்கு உடனடியாக பதிலளிக்கின்றன. டெலிபரேட்டிவ் ஏஜெண்ட்கள் முன்கூட்டியே திட்டமிடுகின்றன. ஹைப்ரிட் ஏஜெண்ட்கள் இரண்டையும் செய்கின்றன. லர்னிங் ஏஜெண்ட்கள் கடந்த காலச் செயல்திறனின் அடிப்படையில் தங்கள் சொந்த நடத்தையை மேம்படுத்துகின்றன.

இப்போது சிறந்த 3 AI ஏஜெண்ட்கள் என்ன?

தற்போது மிகவும் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட மூன்று AI ஏஜெண்ட் கருவிகள் LangChain Agents, Microsoft AutoGen, மற்றும் CrewAI.

LangChain அதன் நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் டெவலப்பர் சுற்றுச்சூழல் அமைப்புக்காக பிரபலமானது. AutoGen நிறுவன பயன்பாட்டு வழக்குகளுக்கான பல-ஏஜெண்ட் ஒத்துழைப்பில் சிறந்து விளங்குகிறது. CrewAI சிக்கலான பணிகளை சிறப்பு ஏஜெண்ட்களுக்கிடையே பிரிக்கும் பாத்திரம்-அடிப்படையிலான ஏஜெண்ட் குழுக்களில் கவனம் செலுத்துகிறது.