Wat zijn AI-agenten?
Ik vroeg ChatGPT ooit om een reis naar Istanbul te plannen. Het gaf me een geweldig plan. Maar het kon geen vluchten boeken. Het kon geen hotelprijzen controleren. Het kon geen e-mail versturen.
Het model was slim, maar het had geen handen. Het kon denken, maar het kon niet handelen.
AI-agenten lossen dit probleem op.
Standaard LLM's (Large Language Models) werken als een goed geïnformeerde assistent. Je stuurt een prompt en het model geeft een reactie. Dat is een enkele reis. Het model surft niet op het web, controleert je agenda niet of onderneemt geen acties in de echte wereld.
Een AI-agent is anders. Een agent gebruikt een taalmodel om te bepalen hoe hij tools moet gebruiken om een doel te bereiken.
Een agent kan:
- Het web doorzoeken
- Code uitvoeren
- Een database bevragen
- E-mails versturen
- Externe API's gebruiken
Het belangrijkste verschil is autonomie. Je geeft een agent een doel, en de agent bedenkt zelf de stappen.
Vergelijking: • Reguliere LLM: Beantwoordt vragen, enkele reactie, geen tools, reactief. • AI-agent: Onderneemt actie, redeneren in meerdere stappen, gebruikt tools, doelgericht.
De meeste agenten gebruiken een patroon genaamd ReAct (Reason and Act). Dit volgt een eenvoudige loop:
- Thought: Wat moet ik nu doen?
- Action: Gebruik een tool.
- Observe: Bekijk het resultaat.
- Repeat: Ga door totdat het doel is bereikt.
Het bouwen van deze loops is lastig. Je moet fouten afhandelen, geheugen beheren en tools koppelen.
Dit is waarom frameworks zoals LangChain bestaan. LangChain zorgt voor de infrastructuur. Het biedt je kant-en-klare tools, geheugen en manieren om modellen te verbinden met de echte wereld.
Als je workflow complex is, gebruik je LangGraph. LangGraph helpt je bij het bouwen van agenten die kunnen splitsen in verschillende paden, taken parallel kunnen uitvoeren of kunnen terugkeren naar eerdere stappen.
Samenvatting:
- LLM's reageren op tekst.
- Agenten gebruiken tools om taken te voltooien.
- De ReAct-loop stuurt de logica van de agent aan.
- LangChain beheert de verbinding tussen modellen en tools.
- LangGraph handelt complexe, vertakkende workflows af.
In mijn volgende bericht laat ik je zien hoe je je omgeving instelt en je eerste agent uitvoert.
Bron: https://dev.to/ikram_khan/what-are-ai-agents-a-plain-english-introduction-56nd
Optionele leercommunity: https://t.me/GyaanSetuAi