Самовдосконалювана пам'ять для агентів

Популярна ментальна модель у сфері штучного інтелекту полягає в тому, щоб сприймати агента як працівника. Нова здатність може бути еквівалентна «випускнику коледжу» або «аналітику другого року роботи». Це не найкращий спосіб мислення про можливості штучного інтелекту, але він ілюструє важливу концепцію ШІ в роботі: коли ви наймаєте будь-якого працівника, ви очікуєте, що він навчатиметься та розвиватиметься на робочому місці.

ШІ-агенти повинні робити те ж саме. Це вимагає пильнішого погляду на те, що насправді означає «пам'ять» у штучному інтелекті.

Знайомство з Brain

Сьогодні ми запускаємо абсолютно новий підхід до пам'яті у сфері ШІ. Ми називаємо це Brain.

Brain — це самовдосконалювана система пам'яті. Вона створює контекстний граф роботи, яку виконує Computer. Через визначені інтервали часу, наприклад вночі, Brain переглядає контекстний граф і самостійно навчається виконувати роботу краще.

Що більше роботи ви виконуєте, то кращим і ефективнішим Brain робить ваш Computer.

Краща модель для пам'яті ШІ

Існує дві важливі осі для пам'яті в ШІ. Перша — це те, про що ця пам'ять, а друга — для чого вона призначена.

Традиційно пам'ять ШІ стосувалася вас — користувача. Ваших вподобань, смаків, стилів роботи, контактів, ролі тощо. Brain започатковує набагато ефективнішу модель для ШІ-агентів: Brain запам'ятовує те, що зробив агент. Він запам'ятовує, що спрацювало, а що зазнало невдачі, і які виправлення були внесені в роботу. Він вчиться виконувати роботу краще.

По-друге, пам'ять ШІ про користувача слугує меті допомогти вам почуватися більш залученими до роботи з ШІ-агентом. Робоча пам'ять, як-от Brain, слугує для того, щоб допомагати агенту краще виконувати свою роботу. Це найважливіша мета пам'яті.

Загалом цей підхід до пам'яті покращує продуктивність Computer з часом. Щодня Computer із Brain має кращу вихідну точку для кожного нового завдання. Це тому, що Brain створює свіжу карту того, чого користувач, найімовірніше, сподівається досягти на основі минулих сеансів, того, що спрацювало, а що ні.

Це означає, що Computer може швидше отримувати відповіді, звертатися до найнадійніших джерел і уникати витрачання часу та токенів.

Рекурсивне самовдосконалення

Brain стає кращим у міру того, як ви використовуєте Computer. Агенти стають ефективнішими в оновленні контексту, оскільки вони вивчають проєкти, конектори, артефакти та інші джерела, що призводять до найкращих результатів.

Вони також вчаться на своїх помилках, запам'ятовуючи, коли користувач робив виправлення або коли джерело виявлялося глухим кутом. Це призводить до меншої кількості звернень, меншої кількості викликів моделі та кращих результатів.

Цей цикл зворотного зв'язку забезпечує безперервне самовдосконалення Brain.

Для користувачів агенти краще розуміють контекст, який їм потрібен для виконання роботи. Це також означає, що поточне використання токенів є інвестицією в більш ефективне використання токенів у майбутньому.

Контекстний граф

Brain формує динамічний контекстний граф для Computer, створюючи відстежуваний граф, який допомагає Computer розуміти світ користувача, вчитися на його роботі та застосовувати цю роботу до майбутніх завдань.

Контекстний шар має форму вікі LLM, яка автоматично завантажується в пісочницю агента. Сторінки вікі LLM користувача відображають ідеї, людей, проєкти та інші елементи, з яких складається його світ, дозволяючи Computer орієнтуватися в цій павутині особистої інформації.

Вікі оновлюється системою Brain поступово протягом ночі, оскільки вона синтезує сеанси користувача разом із результатами роботи конекторів, змінами у вихідних документах і внесеними виправленнями.

Цей безперервно оновлюваний контекст дає Computer сильніший сигнал про те, що робити, де шукати та як надавати результати користувачеві.

Покращена продуктивність

Розгорнути

Початкові результати вимірювань показують, що Brain підвищує правильність відповідей на 25% для завдань, які Computer бачив раніше. А повнота зростає на 16%.

Ті самі результати показують, що Brain скорочує вартість завдань, які вимагають історичного контексту, на 13%. А результати для людей, які використовують Brain довше, покращуються в міру того, як агенти вивчають їхній світ.

Brain також демонструє свою роботу, подібно до інших результатів, створених Perplexity. Кожен запис у пам'яті містить посилання на сеанс, файл або джерело, з якого він походить.

Розвиток проактивного штучного інтелекту

Лише завдяки безперервному навчанню Computer стає проактивним штучним інтелектом, про який нас просять користувачі та підприємства. Агенти вивчають і запам'ятовують роботу та те, як її вдосконалити.

Передовий штучний інтелект — це індивідуальна система, яку ви створюєте для ШІ у власній організації. Коли агенти активно навчаються на роботі, яку ми виконуємо, вони можуть виявити можливості, про які ми не запитували, або попередити про проблему ще до того, як її хтось помітить.

Ця версія Brain — лише початок. Незабаром ми анонсуємо нові можливості.

Сьогодні Brain стає доступним для передплатників Max та Enterprise Max у межах попереднього перегляду досліджень (Research Preview).