Агент -искусственный интеллект инфраструктура стартап Протокол кораллового считает, что больше не всегда лучше, когда дело доходит до масштабирования агентов ИИ. Стартап только что набрал новый рекордный счет на популярном GAIA BECTAMMARKдемонстрируя, что можно усилить производительность агентов искусственного интеллекта, используя архитектуру, основанную на «интеллектуальной оркестровке», а не бросает больше мощности обработки.
Коралловый протокол с открытым исходным коралом сосредоточен на идее горизонтального масштабирования как среднего для повышения алгоритмов ИИ помимо того, на что они обычно способны, в отличие от преобладающей мудрости в отрасли, которые больше параметров приравниваются к лучшим результатам.
В то время как такие, как Openai, Google и Microsoft Corp., усердно работают над разработкой еще более мощных крупных языковых моделей, Coral считает, что возможно достичь тех же результатов, используя малые языковые модели и безопасную параллельную многоагентную координацию. И теперь у него есть контрольные результаты, чтобы подтвердить эти претензии.
Система агентов GAIA в Coral была специально разработана для эталона GAIA, который является одним из наиболее широко признанных тестов для измерения способности агентских систем ИИ решать реальные задачи, которые потребуются часы и часами для выполнения людей. По словам Коралла, тест GAIA состоит из 450 налоговых вопросов, предназначенных для оценки способности системы ИИ выступать в качестве «помощника по общему назначению», и на них можно ответить только проведение интенсивных исследований, тщательно анализируя данные и рассуждения, чтобы сделать выводы.
Согласно Кораллу, агентская система GAIA основана на многоагентной структуре совместной работы с открытым исходным кодом СОВАчто означает «Оптимизированное обучение рабочей силы. Разработано сообществом Camel-AI, OWL предназначена для автоматизации сложных задач путем координации десятков специализированных агентов ИИ, поэтому они работают как команда. Таким образом, вместо единственного монолитного LLM, выполняющего каждую задачу или шаг, необходимый для решения проблемы, вместо этого он удаляет эти по-разному, каждая из которых есть навыки, которые используют свои собственные решения, которые используют свои собственные навыки.
Система Коралла состоит из многочисленных агентов ИИ, специализирующихся на таких задачах, как планирование, решение проблем, поиск ответов, критика, анализ изображений, предоставление помощи, поиск информации, просмотр веб -страниц и анализ видео. Они разговаривают друг с другом, используя инструменты коммуникации на основе протокола Coral Protocol, основанные на протоколе.
Результаты, достигнутые новой системой Коралла достигнуто Рекордная оценка на эталоне GAIA, превышающая предыдущий лучший балл Microsoft Magnetic-UI агента на 34%.
Соучредитель Коралла и директор по технологиям Caelum Forder сказал, что у индустрии искусственного интеллекта не будет иного выбора, кроме как обратить внимание на результаты, достигнутые агентской системой GAIA. «Роль небольших моделей в агентских системах оставалась недостаточной на сегодняшний день, но приливы начинают поворачиваться», – пообещал он.
Производительность Коралла подтверждает более раннюю гипотезу от Nvidia Corp., которая представила бумага В июне утверждается, что будущее агентов ИИ лежит в SLM в сочетании с интеллектуальной оркестровкой, а не автономными LLMS. Без сомнения, такие, как Google, Microsoft и Openai, теперь могут начать пересматривать свои текущие стратегии, которые сосредоточены на тренировке все больше мощных LLM, поскольку они участвуют в развитии «искусственного общего интеллекта».
Фордер добавил, что горизонтальное масштабирование не только возможно, но и более практичное, поскольку меньшие модели ИИ используют значительно меньшую мощность, чем LLMS. «Интернет агентов теперь является рабочей реальностью», – продолжил он. «Если вы разработчик агента, просто корализуйте его, и если вы разработчик приложений, создайте его лучше, чтобы меньше использовать нашу инфраструктуру».
Корал сказал, что его инфраструктура на графике может быть применена к любому виду системы ИИ, и открывает дверь для всех, кто создает чрезвычайно мощные агенты ИИ на основе легкой архитектуры. Это означает, что агенты искусственного интеллекта могут обрабатывать больше данных, интегрироваться с другими системами и генерировать лучшие результаты, без чрезмерных затрат, связанных с управлением LLMS.
