AI-агенти vs. LLM vs. Алгоритми

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

У гонитві за використанням штучного інтелекту існує поширена помилка, що найбільш передове рішення — часто це AI-агент — завжди є найкращим вибором. Однак у більшості випадків простіші підходи, такі як виклики LLM або традиційні алгоритми, не лише достатні, але й більш практичні та ефективні. Багато проєктів за замовчуванням використовують AI-агентів, тоді як простий виклик LLM або традиційний алгоритм можуть дати бажаний результат з меншими витратами ресурсів. У цій статті порівнюються три підходи, їхні переваги та недоліки, щоб допомогти вам вибрати найбільш відповідний інструмент.

Розбір підходів

Почнемо з чітких визначень:

• AI-агенти: Автономні системи, що сприймають середовище, ухвалюють рішення та виконують дії для досягнення цілей. Вони інтегрують кілька інструментів, що дозволяє їм виконувати складні багатокрокові завдання, такі як управління розкладом, робота автономних транспортних засобів або моніторинг потокових даних у реальному часі.
• Виклики LLM: Безпосереднє використання великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4, для обробки запитів, генерації тексту, узагальнення контенту або відповідей на запитання. Ці виклики дають миттєві результати без автономності або ухвалення рішень, окрім єдиної операції вводу-виводу.
• Традиційні алгоритми: Детерміновані, засновані на правилах інструкції, розроблені для ефективного вирішення конкретних завдань. Вони широко застосовуються для сортування, автоматизації та аналізу структурованих даних, де важливі чітка логіка та передбачувані результати.

Переваги та недоліки кожного підходу

AI-агенти

Переваги:

• Можуть ухвалювати рішення та адаптуватися до змінних умов автономно.
• Підходять для багатокрокового міркування та ухвалення рішень у реальному часі.
• Корисні в сценаріях, що вимагають постійного оновлення інформації.

Недоліки:

• Високі вимоги до ресурсів і спеціалізованих знань для розробки та підтримки.
• Складність налагодження через непрозорість ухвалення рішень.
• Вимагають значних обчислювальних потужностей та великих наборів даних для навчання.
• Часто є надлишковими для багатьох завдань.

Виклики LLM

Переваги:

• Немає потреби у розробці складної AI-системи—достатньо просто надіслати запит і отримати відповідь.
• Підтримують широкий спектр завдань, пов’язаних з обробкою тексту.
• Забезпечують миттєві відповіді, що робить їх ідеальними для застосувань у реальному часі.

Недоліки:

• Нестабільність у довгих розмовах.
• Можуть генерувати різні відповіді на однаковий запит.
• Не мають передбачуваності алгоритмів, що може ускладнювати контроль.
• Часті виклики LLM можуть бути дорогими та спричиняти затримки.

Алгоритми

Переваги:

• Виконують запрограмовану логіку з передбачуваними результатами.
• Мають мінімальні вимоги до обчислювальних ресурсів.
• Прозора логіка полегшує налагодження.
• Ідеальні для простих, добре визначених завдань.

Недоліки:

• Не здатні до адаптації без додаткового програмування.
• Непридатні для обробки природної мови та складних міркувань.
• Слабко працюють із неструктурованими даними.

Чому AI-агенти використовують надмірно?

Попри їхні можливості, AI-агенти часто застосовуються там, де достатньо простіших рішень. Їхня привабливість полягає в автономності, але складність часто переважає над вигодами. Найкращий метод залежить від:

• Чітко визначених завдань: Якщо завдання статичне (наприклад, сортування даних), найкращим вибором буде традиційний алгоритм.
• Обробки природної мови: Для написання звітів або відповідей на запитання виклик LLM буде швидшим і дешевшим.
• Обмежень ресурсів: Якщо проєкт має обмежений бюджет, варто використовувати простіші альтернативи.

AI-агенти найкраще підходять для складних завдань, таких як робототехніка, штучний інтелект у відеоіграх та багатофакторна автоматизація. Наприклад, у платформах автоматизації, таких як n8n, AI-агенти можуть керувати складними робочими процесами, що вимагають аналізу даних, ухвалення рішень і інтеграції з різними сервісами. Однак у більшості повсякденних завдань достатньо традиційних алгоритмів або викликів LLM.

Реальні приклади

1. Автоматизація електронної пошти

• AI-агент: Аналізує електронні листи, визначає намір і формує відповіді автономно—надмірно для більшості випадків.
• Виклик LLM: Передає вміст листа LLM, яка генерує відповідь—гнучко та ефективно.
• Алгоритм: Використовує виявлення ключових слів для вибору шаблонної відповіді—підходить для FAQ, але може здатися механічним.

Найкращий вибір: LLM або алгоритм, якщо не потрібна адаптація до динамічних запитів.

2. Аналіз даних і звітність

• AI-агент: Автономно відстежує тренди та генерує звіти у реальному часі.
• Виклик LLM: Узагальнює звіти, але не проводить числовий аналіз.
• Алгоритм: Обробляє дані та заповнює шаблони звітів.

Найкращий вибір: Алгоритм із використанням LLM для генерації тексту.

3. Гра в шахи

• AI-агент: Навчається через підкріплення та покращується з часом — потужно, але дорого.
• Виклик LLM: Пропонує ходи, але не оптимізований для стратегії.
• Алгоритм: Класичні шахові рушії перевершують інші методи.

Найкращий вибір: Алгоритм, можливо, із доповненням машинного навчання.

Ось приклад з мого досвіду

Ідея полягала в тому, що код мав би надавати відгук і оцінювати пости для Telegram за шкалою від 0 до 1 за певними критеріями.

AI-агент

Перша версія була реалізована за допомогою AI-агента із підключеними до нього інструментами. Хто побачить проблему на скріншоті?

Правильно, агент лише 7 разів із 10 використовував інструмент «get content feedback». Іншими словами, 3 пости залишилися без оцінки. Це означає, що 30% постів оброблялися випадково.

Виклик LLM

Друга версія була реалізована за допомогою безпосереднього виклику «get content feedback» без AI-агента, і в цьому випадку кожен пост отримував оцінку від LLM так, як і передбачалося.

Алгоритм

Для експерименту я також написав алгоритм, що оцінює пости. Код алгоритму не наводитиму, лише покажу результати. Тут жодних питань немає—стабільність, швидкість, якість.

P.S. Наприклад, у n8n можна створити AI-агента і надати йому інструменти, але це не гарантує їх ефективного використання. У таких випадках важливо враховувати, як саме агент ухвалює рішення і взаємодіє із системою. Я розповідав про це у цьому відео youtu.be/rzUPwUiwOvM.

Коли який підхід використовувати?

• Традиційні алгоритми — якщо завдання чітко визначене, вимагає ефективності та передбачуваності (наприклад, обробка даних, сортування, обчислення).
• Виклики LLM — для обробки природної мови та гнучкості (наприклад, генерація тексту, узагальнення, підтримка клієнтів).
• AI-агенти — для складних, динамічних завдань, що вимагають автономного ухвалення рішень (наприклад, робототехніка, багатозадачність).

Висновок

AI-агенти потужні, але в 80% випадків їхня складність невиправдана, оскільки виклики LLM або традиційні алгоритми є простішими та ефективнішими рішеннями. Оцінюючи конкретні вимоги, розробники та бізнес можуть вибрати оптимальний підхід, збалансовуючи ефективність, вартість і підтримку.

P.S. Вибирайте інструменти відповідно до завдання, а не навпаки!

Підписуйтесь на мої соцмережі, якщо вам цікаво розібратися в AI та автоматизації!
LinkedIn
Telegram Chat
YouTube