Anatomie van een Autonome AI-Agent
Een verkenning van de fundamentele bouwstenen die agentische AI-systemen aandrijven
In mijn vorige artikel besprak ik de opkomst van agentische AI-systemen, hulpmiddelen die het potentieel hebben om bedrijfsworkflows te transformeren door processen van begin tot eind te automatiseren. Deze systemen hebben als doel traditionele, statische hulpmiddelen te vervangen door dynamische, adaptieve agenten die in staat zijn complexe uitdagingen met ongeëvenaarde efficiëntie aan te pakken.
Voordat we volledig kunnen begrijpen hoe we complete agentische systemen kunnen ontwerpen en implementeren, moeten we de afzonderlijke componenten onderzoeken waaruit een autonome AI-agent bestaat.
Autonome agenten, net als mensen, zijn afhankelijk van kerncomponenten zoals identiteit, geheugen, planning en actie om effectief te kunnen functioneren. Deze componenten laten zich inspireren door menselijk gedrag, waardoor agenten in staat zijn te denken, te leren en te handelen op manieren die natuurlijk en intuïtief aanvoelen. Tegelijkertijd beschikken AI-agenten over unieke sterke punten, zoals het verwerken van enorme hoeveelheden data, het optimaliseren van beslissingen in real time, en het opschalen van operaties ver voorbij menselijke beperkingen. Deze inzichten zijn geworteld in het nieuwste onderzoek1 naar autonome agenten, en bieden een duidelijk kader voor het bouwen van systemen die zowel praktisch als baanbrekend zijn.
De Vier Pijlers van Autonomie
In de kern van elke autonome AI-agent bevinden zich vier cruciale componenten: Profiel, Geheugen, Planning en Actie. Deze systemen functioneren als een onderling verbonden geheel, waardoor agenten niet alleen taken uitvoeren, maar zich ook continu kunnen aanpassen en verbeteren. Elke component richt zich op een specifiek aspect van intelligentie en werkt samen om een samenhangende en dynamische entiteit te creëren.
Het Profiel fungeert als de identiteit en persoonlijkheid van de agent, waarbij het diens rollen, doelstellingen en de beperkingen waarbinnen hij opereert, vastlegt. Dit fundamentele element bepaalt hoe de agent met de wereld omgaat en zorgt ervoor dat zijn gedrag in lijn is met het beoogde doel en de verwachtingen van de gebruikers.
Het Geheugensysteem werkt als de ervaringsbank van de agent door informatie op te slaan en op te halen om toekomstige acties te informeren. Door korte- en langetermijngeheugen te integreren, kan de agent de context van lopende taken behouden terwijl hij een kennisarchief opbouwt dat zijn capaciteiten in de loop der tijd versterkt.
Het Planningssysteem geeft de agent de mogelijkheid om strategieën te ontwikkelen en complexe doelstellingen op te splitsen in uitvoerbare stappen. Of het nu gaat om het uitvoeren van vaste plannen of het dynamisch aanpassen aan realtime feedback, deze component zorgt ervoor dat de agent methodisch en doelgericht te werk gaat.
Tot slot zet de Actiecomponent beslissingen om in tastbare resultaten. Door gebruik te maken van interne redeneervermogen en externe hulpmiddelen, stelt deze component de agent in staat om plannen effectief uit te voeren en tegelijkertijd zijn aanpak te verfijnen op basis van feedback.
Samen vormen deze vier pijlers de basis van moderne autonome AI-agenten, waardoor zij in staat zijn te functioneren als adaptieve, intelligente entiteiten in complexe omgevingen.
Profiel: Het definiëren van de identiteit van de agent
De profielcomponent vormt de basis voor het gedrag en de besluitvorming van een agent, door diens doel, persoonlijkheid en rol vast te stellen. Door deze eigenschappen op maat te maken, zorgt het profiel ervoor dat agenten effectief met hun omgeving omgaan en aansluiten bij de verwachtingen van gebruikers, waardoor ze toegankelijker, functioneler en menselijker worden.
Zonder een duidelijk profiel is een agent slechts een hulpmiddel – geen expert.
Basisattributen
Basisattributen geven de kernkenmerken van een agent weer, zoals diens expertise, rol of vakgebied. Zo kan een financiële adviseur-agent bijvoorbeeld attributen krijgen die de nadruk leggen op analytische nauwkeurigheid en bekendheid met economische trends. Deze attributen fungeren als het ‘cv’ van de agent, zodat zijn acties gebaseerd zijn op relevante context en kennis.
Psychologische Kenmerken
Psychologische kenmerken bepalen hoe agenten zich gedragen door persoonlijkheden na te bootsen zoals empathisch, assertief of samenwerkend. Een klantenservice-agent die is ontworpen om gevoelige kwesties te behandelen, kan bijvoorbeeld empathie en geduld prioriteren, wat leidt tot een ondersteunende en positieve gebruikerservaring. Deze kenmerken stellen agenten in staat om op een intuïtieve en mensgerichte wijze met gebruikers in contact te treden.
Sociale Context
Sociale context bepaalt de relaties en samenwerkingsdynamiek van de agent. Dit kan inhouden dat zijn rol binnen een team wordt gespecificeerd of dat het interactiemodel met andere agenten en mensen wordt vastgelegd. Bijvoorbeeld, in een gezamenlijk softwareproject kan de ene agent functioneren als ‘projectmanager’ die taken delegeert, terwijl een andere optreedt als ‘ontwikkelaar’ die de toegewezen componenten implementeert.
Profielen Creëren
Handmatig Gedefinieerde Profielen: Het handmatig specificeren van profielen houdt in dat er expliciete beschrijvingen en beperkingen voor de agent worden geschreven. Bijvoorbeeld: “Je bent een analytische productmanager die zich richt op het leveren van datagedreven inzichten om innovatie te stimuleren.” Hoewel deze aanpak precisie biedt, kan ze arbeidsintensief zijn, vooral bij grootschalige implementaties.
Geautomatiseerde Profielgeneratie: Geautomatiseerde systemen kunnen diverse profielen genereren door gebruik te maken van AI-modellen. Door profielen te beginnen met enkele initiële kenmerken, zoals leeftijd of sector, kan het model variaties produceren die geschikt zijn voor verschillende toepassingen. Dit bespaart tijd en zorgt voor schaalbaarheid.
Dataset-geïnformeerde Profielen: Praktijkdata kan profielen verrijken en agenten relevanter maken voor specifieke scenario’s. Bijvoorbeeld, het profiel van een verkoopagent kan worden afgestemd op regionale klantvoorkeuren, waardoor hij interacties effectief kan personaliseren.
De profielcomponent fungeert als de ruggengraat van de identiteit van een agent en vormt de basis voor zijn interacties en besluitvormingsprocessen. Door attributen, psychologische kenmerken en sociale rollen zorgvuldig te definiëren, zorgen profielen ervoor dat agenten in lijn opereren met hun beoogde doel en resoneren met de verwachtingen van de gebruiker. Of ze nu handmatig worden opgesteld, gegenereerd met behulp van AI of verrijkt met praktijkdata, robuuste profielen stellen agenten in staat om naadloos te functioneren en zich dynamisch aan te passen aan diverse toepassingen. Deze fundamentele laag garandeert dat elke interactie, elk geheugen en elke actie de unieke doelstelling en waarde van de agent weerspiegelt.
Geheugen: De Ervaringsbank van de Agent
De geheugencomponent stelt agenten in staat om ervaringen op te bouwen, op te roepen en erop te reflecteren, waardoor een feedbacklus ontstaat die leren en aanpassingsvermogen bevordert. Geïnspireerd door menselijke cognitieve processen, integreert het geheugensysteem zowel korte- als langetermijncomponenten om zich effectief door dynamische omgevingen te navigeren.
Het geheugen van een agent is niet zomaar opslag; het is de lens waardoor hij leert en verbetert.
Geheugenstructuren
Net als bij menselijk geheugen is het geheugen van een agent verdeeld in een kortetermijn- en een langetermijnsysteem.
Kortetermijngeheugen fungeert als een tijdelijk werkgeheugen voor het beheren van directe context. Dit is vergelijkbaar met onthouden wat iemand zojuist heeft gezegd in een gesprek – het helpt bij het behouden van samenhang en het genereren van betekenisvolle reacties. Bijvoorbeeld, een AI-assistent kan kortetermijngeheugen gebruiken om recente klantvragen vast te houden, zodat zijn antwoorden relevant en vloeiend blijven.
Langetermijngeheugen biedt een duurzamer opslagmedium waarin belangrijke inzichten in de loop van de tijd worden geconsolideerd. Net zoals mensen belangrijke mijlpalen of professionele lessen onthouden, gebruiken agenten langetermijngeheugen om kennis op te slaan en op te halen die toekomstige beslissingen beïnvloedt. Een verkoopvoorspellingsagent kan bijvoorbeeld jaren aan verkoopgegevens analyseren die in het langetermijngeheugen zijn opgeslagen om seizoensgebonden trends te herkennen en optimale voorraadniveaus aan te bevelen.
Geheugenformaten
De manier waarop herinneringen worden opgeslagen, speelt ook een cruciale rol in de prestaties van een agent.
Natuurlijk Taalgeheugen: Herinneringen kunnen worden vastgelegd als platte tekst, waarmee de nuances van gebruikersinteracties of observaties worden vastgelegd. Dit formaat is goed interpreteerbaar en ondersteunt contextbewuste besluitvorming. Een agent die klantenservice beheert, kan bijvoorbeeld eerdere interacties opslaan als tekstlogboeken om consistentie in vervolgacties te waarborgen.
Embedding-gebaseerd Geheugen: Door herinneringen op te slaan als vector-embeddings kunnen agenten relevante informatie efficiënt ophalen op basis van gelijkeniszoekopdrachten. Bijvoorbeeld, bij productaanbevelingen kan een agent huidige gebruikersvoorkeuren matchen met eerder klantgedrag dat is opgeslagen in embeddings.
Gestructureerde Data: Agenten kunnen informatie opslaan in gestructureerde formaten zoals databases of hiërarchische lijsten. Dit maakt systematische organisatie en nauwkeurig opvragen mogelijk, zoals het ophalen van specifieke financiële gegevens tijdens audits of klantgegevens voor gerichte marketing.
Geheugenbewerkingen
Geheugenbewerkingen bepalen hoe agenten omgaan met opgeslagen informatie.
Geheugen Schrijven: Het opslaan van nieuwe informatie is vergelijkbaar met het maken van gedetailleerde notities tijdens een vergadering. Een agent moet beslissen welke details behouden blijven – het filteren van relevante informatie en het vermijden van duplicatie. Een agent die projectupdates bijhoudt, kan bijvoorbeeld herhalende taaknotities consolideren in een beknopte samenvatting.
Geheugen Lezen: Het ophalen van opgeslagen kennis vereist prioritering op basis van relevantie, recentheid en belangrijkheid. Een agent die een bezorgroutes plant, kan bijvoorbeeld recente verkeersgegevens ophalen (recentheid), prioriteit geven aan grote wegafsluitingen (relevantie) en weersomstandigheden meenemen (belangrijkheid) om de optimale route te bepalen.
Reflectie: Reflectie stelt agenten in staat om eerdere ervaringen samen te vatten en inzichten te verkrijgen. Net zoals een team projectresultaten evalueert om toekomstige strategieën te verbeteren, kan een agent mislukte en succesvolle klantenservice-interacties analyseren om zijn prestaties te verbeteren.
Hybride Geheugensystemen
Door korte- en langetermijngeheugen te combineren, kunnen agenten zowel direct als strategisch redeneren. Stel je een voorraadbeheeragent voor die realtime voorraadniveaus bijhoudt (kortetermijn) terwijl hij historische verkooptrends gebruikt (langetermijn) om seizoensgebonden vraagpieken te voorspellen. Deze dynamische capaciteit verbetert zowel dagelijkse operaties als langetermijnplanning.
De geheugencomponent is als een kennismanagementsysteem binnen een bedrijf; kortetermijngeheugen lijkt op een actueel projectbord voor directe taken, terwijl langetermijngeheugen fungeert als een archief van inzichten en strategieën.
Wanneer het effectief wordt ontworpen, zorgt geheugen voor continuïteit, waardoor agenten eerdere ervaringen kunnen gebruiken om huidige beslissingen te informeren. Door korte- en langetermijngeheugen te integreren en in balans te brengen, kunnen agenten zich aanpassen aan directe eisen en tegelijkertijd historische kennis benutten om strategische, consistente en impactvolle keuzes te maken binnen dynamische en complexe scenario’s.
Planning: Het pad vooruit uitstippelen
De planningscomponent biedt agenten de mogelijkheid om complexe doelstellingen op te delen in uitvoerbare stappen, waardoor een samenhangende en methodische uitvoering mogelijk wordt. Net als mensen vertrouwen agenten op gestructureerde planning om uitdagingen op een beheersbare manier aan te pakken.
Goede planning draait niet om het voorspellen van de toekomst – het draait om je aanpassen aan de toekomst.
Planning zonder feedback
In sommige scenario's genereren en voeren agenten plannen uit zonder tussentijdse feedback te ontvangen om hun strategieën bij te stellen. Deze plannen worden opgesteld volgens vooraf gedefinieerde kaders of processen, die geschikt zijn voor eenvoudige taken.
Redeneren via één pad: Dit houdt in dat een taak wordt opgedeeld in opeenvolgende stappen, waarbij elke stap direct leidt naar de volgende. Het weerspiegelt een to-do-lijstbenadering, waarbij het voltooien van één stap logisch overgaat naar de volgende. Bijvoorbeeld, een agent die een evenement organiseert, kan stappen volgen zoals het boeken van een locatie, het regelen van catering en het finaliseren van uitnodigingen in een vaste volgorde. Hoewel dit effectief is voor voorspelbare scenario's, mist deze aanpak het aanpassingsvermogen wanneer de omstandigheden veranderen.
Redeneren via meerdere paden: Deze strategie houdt in dat er gelijktijdig meerdere mogelijke oplossingen worden verkend, vergelijkbaar met het brainstormen over verschillende routes om een probleem op te lossen. Door diverse mogelijkheden te evalueren, kan de agent de meest veelbelovende optie kiezen. Bijvoorbeeld, een agent voor productontwerp kan tegelijkertijd verschillende prototypes onderzoeken en de meest levensvatbare optie verfijnen op basis van gebruikerstestresultaten.
Externe planningshulpmiddelen: In complexe of domeinspecifieke scenario's kunnen agenten externe tools integreren om hun planning te verbeteren. Een agent voor het plannen van afspraken in de gezondheidszorg zou bijvoorbeeld gespecialiseerde software kunnen gebruiken om afspraken te optimaliseren op basis van de voorkeuren van patiënten, de beschikbaarheid van artsen en de beperkingen van apparatuur. Door dergelijke hulpmiddelen te benutten, kunnen agenten nauwkeurige en efficiënte plannen opstellen.
Planning zonder feedback is te vergelijken met een projectmanager die een gedetailleerd plan voor een productlancering opstelt en zich er rigide aan houdt, ongeacht veranderingen in de markt of tegenslagen binnen het team. Hoewel deze aanpak snelheid en consistentie garandeert voor voorspelbare taken, schiet zij tekort in dynamische scenario's waar flexibiliteit cruciaal is.
Planning met feedback
Voor dynamische en onvoorspelbare omgevingen maken agenten gebruik van iteratieve planningsprocessen die feedback integreren om hun strategieën te verfijnen.
Omgevingsfeedback: Dit houdt in dat plannen worden aangepast op basis van veranderingen in de omgeving of op basis van waargenomen uitkomsten. Een logistieke agent kan in realtime een bezorgroute herzien om rekening te houden met verkeersopstoppingen, zodat leveringen tijdig plaatsvinden ondanks veranderende wegomstandigheden.
Menselijke feedback: Door advies van gebruikers in te winnen, kunnen agenten hun strategieën afstemmen op menselijke voorkeuren en verwachtingen. Een ontwerpassistent kan bijvoorbeeld feedback vragen over een prototype voordat het ontwerp definitief wordt gemaakt, zodat er iteratieve verbeteringen op basis van de input van de klant kunnen plaatsvinden.
Modelfeedback: Agenten kunnen hun eigen redeneringen en handelingen evalueren met behulp van interne beoordelingsmodellen. Een agent voor financiële analyse kan bijvoorbeeld zijn beleggingsaanbevelingen toetsen aan historische datapatronen en zijn conclusies iteratief aanpassen om de nauwkeurigheid te verbeteren.
Planning met feedback is daarentegen te vergelijken met een verkoopteam dat in realtime zijn pitch aanpast op basis van de reacties van klanten tijdens een vergadering. Hoewel deze aanpak meer middelen vereist en complexer is, stelt zij agenten in staat effectief te reageren op onverwachte uitdagingen, waardoor deze methode onmisbaar is voor taken die langdurige redenering of een hoge variabiliteit vereisen.
Elke methode heeft zijn plaats: de eerste is ideaal voor stabiele, routinematige operaties, terwijl de tweede beter geschikt is voor complexe, steeds veranderende omgevingen waarin aanpassingsvermogen essentieel is.
Actie: Van Besluitvorming naar Uitvoering
De actiecomponent fungeert als de brug tussen planning en de impact in de echte wereld, waarbij besluiten worden omgezet in tastbare resultaten. Het is de laatste, maar cruciale, stap waarin alle voorgaande componenten samenkomen om effectief met de omgeving te interacteren.
De ultieme maatstaf voor intelligentie is actie.
Actiedoelen
De acties die door een agent worden ondernomen, zijn doelgericht en worden gevormd door de overkoepelende doelstellingen van zijn taken. Deze doelen vallen vaak in drie hoofdcategorieën:
Taakvoltooiing: In veel scenario's is het doel van de agent het voltooien van specifieke, duidelijk gedefinieerde taken. Bijvoorbeeld, een AI-agent in de e-commerce kan de orderverwerking en voorraadupdates automatiseren om zo de operationele efficiëntie te waarborgen. Evenzo kunnen agents in de context van softwareontwikkeling unit tests uitvoeren of code compileren op basis van vooraf vastgestelde vereisten.
Communicatie: Effectieve communicatie is een cruciaal actiedoel, vooral voor agents die in samenwerkings- of klantgerichte rollen werken. Een klantenservicemedewerker kan bijvoorbeeld empathisch communiceren met gebruikers om problemen op te lossen, terwijl agents binnen een ontwikkelingsteam gestructureerde informatie uitwisselen om de samenwerking te coördineren.
Verkenning van de omgeving: Bepaalde agents zijn ontworpen om onbekende terreinen of omgevingen te verkennen om data te verzamelen of hun mogelijkheden uit te breiden. Zo kan een agent in de supply chain markttrends analyseren door websites van concurrenten te scannen en bruikbare inzichten te extraheren, waardoor het besluitvormingsproces iteratief wordt verfijnd.
Actieproductie
Het vertalen van besluiten naar uitvoerbare acties kan via verschillende strategieën verlopen:
Geheugen-gedreven acties: Acties maken vaak gebruik van opgeslagen kennis. Een agent die eerdere succesvolle strategieën ophaalt voor het afhandelen van specifieke klantklachten, kan op een adaptieve manier terugkerende problemen aanpakken. Geheugen-gedreven acties zorgen voor continuïteit en relevantie in de uitvoering.
Plan-gebaseerde acties: Sommige acties houden zich strikt aan vooraf opgestelde plannen. Een marketingautomatiseringsagent kan bijvoorbeeld een vooraf goedgekeurd campagneschema uitvoeren, waarbij advertenties systematisch worden ingezet en engagementstatistieken worden geanalyseerd, zonder af te wijken tenzij dynamische inputs daarom vragen.
Actieruimte
De breedte van de mogelijke acties die een agent kan uitvoeren, wordt bepaald door zijn mogelijkheden en de integratie met externe tools:
Externe tools: Agents maken vaak gebruik van API’s, databases of gespecialiseerde modellen om hun actieruimte uit te breiden. Zo kan een financiële agent externe economische data via API’s raadplegen om portefeuille-aanpassingen te ondersteunen.
Interne kennis: De inherente redeneercapaciteiten, conversatievaardigheden en het gezond verstand van grote taalmodellen (LLM’s) stellen agents in staat om weloverwogen besluiten te nemen. Bijvoorbeeld, een AI-consultant kan genuanceerde zakelijke aanbevelingen doen puur op basis van zijn interne redeneerprocessen.
Impact van Acties
Acties hebben onvermijdelijk gevolgen die zich op verschillende niveaus uitstrekken:
Omgevingsveranderingen: Agents kunnen hun omgeving aanpassen, bijvoorbeeld door de voorraadniveaus in een magazijnbeheersysteem bij te werken of nieuwe content te genereren voor socialmediacampagnes.
Interne aanpassingen: Acties leiden vaak tot een bijgewerkte interne toestand. Een agent die een subtaken voltooit, kan zijn langetermijngeheugen verrijken met nieuwe inzichten, wat de toekomstige prestaties verbetert.
Geïnitieerde vervolgacties: In complexe workflows kan één actie een keten van andere acties in gang zetten. Het versturen van een factuur kan bijvoorbeeld leiden tot betalingsopvolging en herinneringen wanneer deadlines niet worden gehaald.
De actiecomponent is te vergelijken met een klantenservicemedewerker die oplossingen implementeert. Zonder een robuust systeem kunnen acties reactief of niet in lijn met de bedrijfsdoelstellingen zijn. Met een geoptimaliseerd actieregelsysteem—bijvoorbeeld een agent die CRM-gegevens gebruikt—komt elke interactie overeen met de behoeften van de klant en de zakelijke doelstellingen, of het nu gaat om het oplossen van een supportticket, het upsellen van een product, of het aanpassen op basis van feedback.
Door effectief gebruik te maken van interne kennis, externe tools en realtime inputs, zorgt de actiecomponent ervoor dat agents niet alleen taken efficiënt uitvoeren, maar ook voortdurend hun prestaties verbeteren, wat leidt tot betekenisvolle bedrijfsresultaten.
Capaciteitenverwerving: Agentvaardigheden Opbouwen
Hoewel de architectuur van een agent fungeert als zijn “hardware”, ligt de ware effectiviteit van een autonome AI-agent in zijn vermogen om de benodigde “software” te verwerven: taakspecifieke vaardigheden, kennis en ervaringen. Capaciteitenverwerving is een cruciaal proces dat agenten in staat stelt te groeien en zich aan te passen, waardoor zij transformeren van algemene hulpmiddelen in hooggespecialiseerde entiteiten die complexe en diverse taken aankunnen.
Capaciteitenverwerving is de sleutel tot het transformeren van autonome agenten van statische tools naar adaptieve, veelzijdige systemen die gedijen in complexe en dynamische omgevingen.
Capaciteiten Verwerven door Fine-Tuning
Een van de meest effectieve manieren om de prestaties van een agent te verbeteren, is door grote taalmodellen (LLM's) te fine-tunen met taakspecifieke datasets. Deze datasets kunnen op verschillende manieren worden samengesteld, bijvoorbeeld via menselijke annotatie, door LLM's gegenereerde content of door het verzamelen van data uit de echte wereld. Zo biedt fine-tuning met datasets die bijvoorbeeld van e-commerceplatforms of webinteracties zijn verzameld, waardevolle context om agenten te optimaliseren voor domeinspecifieke uitdagingen.
Fine-tuning stelt agenten in staat om aanzienlijke taakspecifieke kennis in hun modelparameters te integreren, waardoor zij bijzonder effectief worden bij het oplossen van specifieke toepassingen. Deze methode is echter vooral geschikt voor open-source LLM's, aangezien er directe toegang tot de modelarchitectuur vereist is.
Capaciteiten Verbeteren Zonder Fine-Tuning
Wanneer fine-tuning niet haalbaar is, kunnen agenten nieuwe capaciteiten verwerven door technieken toe te passen zoals prompt-engineering en mechanisme-engineering.
Prompt-engineering maakt gebruik van het natuurlijke taalbegrip van LLM's om gewenste gedragingen te beschrijven of om enkele voorbeeldzinnen (few-shot examples) te bieden. Zo kan het opnemen van tussentijdse redeneringsstappen in een prompt de probleemoplossende capaciteiten van een agent aanzienlijk verbeteren. Evenzo kunnen prompts die sociale of reflectieve contexten integreren de aanpassingsvermogen in gesprekken en het zelfbewustzijn versterken.
Mechanisme-engineering daarentegen houdt in dat er nieuwe operationele strategieën voor agenten worden ontwikkeld. Dit kan iteratieve trial-and-errorprocessen omvatten, waarbij agenten leren van feedback om hun acties te verfijnen, of de ontwikkeling van zelfgestuurde evolutiesystemen, waarbij agenten zelfstandig doelen stellen en omgevingen verkennen. Deze strategieën stellen agenten in staat om hun prestaties continu te verbeteren zonder de onderliggende modelparameters aan te passen.
Een Leerframework Opbouwen
Agenten kunnen ook nieuwe capaciteiten verwerven via frameworks die de nadruk leggen op het verzamelen van ervaring en het gezamenlijk oplossen van problemen. Door succesvolle acties op te slaan en te verfijnen in een geheugensysteem of een vaardighedenbibliotheek, kunnen agenten putten uit eerdere ervaringen om soortgelijke taken in de toekomst efficiënter aan te pakken. Samenwerkingsgerichte benaderingen, waarbij agenten kennis uitwisselen en hun rollen dynamisch aanpassen, versterken bovendien hun vermogen om complexe problemen aan te pakken die collectieve intelligentie vereisen.
Evaluatie: Het Meten van Agentprestaties
Het evalueren van de prestaties en effectiviteit van autonome agents op basis van grote taalmodellen (LLM's) is een uitdagende, maar cruciale taak. Hoewel deze agents het potentieel hebben om workflows in diverse industrieën te revolutionaliseren, vereist het beoordelen van hun capaciteiten een genuanceerde aanpak waarin kwalitatieve inzichten worden afgewogen tegen kwantitatieve strengheid.
Evaluatie draait niet alleen om het meten van prestaties – het gaat erom te begrijpen hoe goed agents aansluiten bij menselijke behoeften en verwachtingen, terwijl ze uitblinken in de uitvoering van taken.
Subjectieve Evaluatie
Subjectieve evaluatie richt zich op menselijk oordeel om de capaciteiten van een agent te beoordelen in taken waarvoor geen gestandaardiseerde datasets of metrics bestaan. Deze benadering is met name nuttig voor het evalueren van aspecten zoals gebruiksvriendelijkheid, creativiteit, of het vermogen van de agent om mensachtig gedrag na te bootsen.
Menselijke Annotatie: Bij deze methode scoren of rangschikken menselijke evaluatoren de output van de agent. Bijvoorbeeld, annotatoren kunnen agents beoordelen op eigenschappen zoals betrokkenheid, behulpzaamheid en eerlijkheid, zoals te zien is in studies waarin de output van agents wordt vergeleken met menselijke referenties. Deze aanpak vangt de genuanceerde feedback op die de impact van het gedrag van een agent in de echte wereld weerspiegelt.
Turing Test: De Turing Test houdt in dat menselijke evaluatoren worden gevraagd onderscheid te maken tussen output die door agents is geproduceerd en output die door mensen is gecreëerd. Als de evaluatoren niet in staat zijn het verschil te onderscheiden, demonstreert de agent mensachtig gedrag. Deze strategie wordt veelvuldig ingezet om het vermogen van agents te beoordelen om mensachtige reacties, emotionele intelligentie en besluitvormingsvaardigheden te genereren.
Objectieve Evaluatie
Objectieve evaluatie maakt gebruik van kwantificeerbare metrics om de prestaties van een agent te meten, wat een meer systematische en schaalbare benadering biedt. Deze methode richt zich op drie kernaspecten: metrics, protocollen en benchmarks.
Metrics
Evaluatiemetrics zijn ontworpen om specifieke dimensies van de prestaties van een agent vast te leggen:
Taakvoltooiing: Metrics zoals succespercentage, nauwkeurigheid en doelvoltooiing worden ingezet om te beoordelen hoe effectief de agent zijn doelstellingen bereikt.
Menselijke Gelijkenis: Metrics zoals gespreksgelijkenis, trajectnauwkeurigheid en het vermogen om menselijke reacties na te bootsen meten in hoeverre het gedrag van de agent overeenkomt met menselijke normen.
Efficiëntie: Hierbij gaat het om metingen zoals planningssnelheid, kosten van uitvoering en inferentietijd, die de operationele efficiëntie van de agent evalueren.
Protocollen
Protocollen definiëren hoe de metrics in verschillende contexten worden toegepast:
Reële Simulatie: Agents worden getest in meeslepende omgevingen zoals games of simulators, waarin metrics voor taakvoltooiing en menselijke gelijkenis in de praktijk kunnen worden waargenomen.
Sociale Evaluatie: Agents worden beoordeeld op basis van hun interacties in samenwerkings- of competitieve settings, waarbij eigenschappen als teamwork, empathie en communicatie worden geanalyseerd.
Multi-Taken Evaluatie: Een diverse reeks taken uit verschillende domeinen wordt ingezet om de generalisatiecapaciteit van de agent te meten.
Software Testing: Metrics zoals het percentage gedetecteerde bugs en de testdekking worden gebruikt om agents te evalueren in scenario’s voor coderen en debuggen.
Benchmarks
Benchmarks bieden gestandaardiseerde omgevingen en datasets voor consistente evaluatie. Voorbeelden hiervan zijn AgentBench2 voor algemene evaluaties, WebShop3 voor e-commercecapaciteiten en EmotionBench4 voor het meten van emotionele intelligentie. Deze benchmarks zorgen ervoor dat agents worden getest op een breed scala aan uitdagingen uit de echte wereld, waardoor waardevolle inzichten worden verkregen in hun aanpassingsvermogen en robuustheid.
Uitdagingen: Belangrijke obstakels voor de toekomst
Hoewel autonome agents op basis van grote taalmodellen (LLM's) belangrijke mijlpalen hebben bereikt, bevindt dit vakgebied zich nog in de beginfase. Er zijn talrijke uitdagingen die onderzoekers en ontwikkelaars moeten overwinnen om het volledige potentieel van deze systemen te benutten. Hieronder licht ik enkele van de meest kritieke uitdagingen toe die de ontwikkeling in dit domein vormgeven.
Rolspelvermogen
Autonome agents moeten vaak specifieke rollen aannemen, zoals die van onderzoeker, programmeur of docent, om taken effectief uit te voeren. Hoewel LLM's sommige rollen overtuigend kunnen simuleren, hebben ze moeite met minder voorkomende of opkomende rollen en met aspecten van menselijke cognitie, zoals zelfbewustzijn in gesprekken. Deze beperking vloeit voort uit de datasets waarop deze modellen zijn getraind, die mogelijk niet beschikken over voldoende diverse, rolspecifieke data. Fine-tuning met zorgvuldig samengestelde datasets of het ontwerpen van geoptimaliseerde prompts en architecturen kan het rolspel verbeteren, maar het balanceren van deze verbeteringen met de prestaties op algemene taken blijft een aanzienlijke uitdaging.
Algemene Afstemming op Menselijke Waarden
Om mensen effectief te kunnen bedienen, moeten agents in lijn zijn met menselijke waarden. In toepassingen zoals reële simulaties kan het echter noodzakelijk zijn dat agents zowel positieve als negatieve menselijke gedragingen repliceren om nauwkeurige modellen van maatschappelijke dynamiek te bieden. Deze dubbele afstemming is bijzonder uitdagend, aangezien de meeste LLM's geoptimaliseerd zijn voor positieve, uniforme menselijke waarden. Het ontwikkelen van promptstrategieën of gecontroleerde re-afstemmingsmethoden is nodig om agents aan te passen aan diverse scenario's, zonder daarbij ethische normen in gevaar te brengen.
Robuustheid van Prompts
De integratie van complexe modules zoals geheugen en planning vereist gestructureerde, betrouwbare prompts om consistent gedrag van de agent te waarborgen. Zelfs kleine aanpassingen in prompts kunnen echter leiden tot aanzienlijke afwijkingen in de output van de agent. Deze uitdaging wordt verergerd door de onderling verbonden aard van de agentmodules, waarbij wijzigingen in één prompt invloed kunnen hebben op andere. Het ontwikkelen van uniforme en robuuste promptframeworks die bestand zijn tegen diverse taken en LLM's blijft een open vraagstuk.
Hallucinatie
Hallucinatie, waarbij agents vol vertrouwen onjuiste informatie produceren, vormt een grote uitdaging in toepassingen met hoge inzet. Zo kunnen hallucinaties in coderingsopdrachten leiden tot foutieve outputs met potentieel ernstige gevolgen. Het aanpakken van hallucinaties vereist iteratieve feedbackmechanismen, verbeterde trainingsdatasets en fail-safe systemen om outputs te valideren vóór uitvoering.
Kennisgrens
LLM's beschikken over uitgebreide kennis door training op enorme datasets, wat soms hun vermogen om realistisch menselijk gedrag te simuleren kan belemmeren. Wanneer agents de taak krijgen om gebruikersgedrag te repliceren met beperkte voorafgaande kennis, kunnen zij hun uitgebreide trainingscorpus op een ongepaste manier inzetten. Het beperken van agents tot passende kennisniveaus vereist innovatieve methoden voor het beheersen van de context en toegang tot informatie.
Efficiëntie
Agents moeten vaak meerdere keren LLM's raadplegen voor taken zoals geheugenopvraging, planning en besluitvorming. De inherente traagheid van LLM's, als gevolg van hun autoregressieve architectuur, zorgt voor aanzienlijke efficiëntieknelpunten. Het aanpakken hiervan vereist het optimaliseren van agent-workflows, het benutten van caching- of batchingstrategieën en het ontwikkelen van snellere inferentietechnieken.
In de komende edities duiken we nog dieper in hoe autonome agents te ontwerpen. Abonneer je om voorop te blijven lopen en te leren hoe je de toekomst van werk vorm kunt geven.
Wang, L., Ma, C., Feng, X. et al. A survey on large language model based autonomous agents. Front. Comput. Sci. 18, 186345 (2024).
Liu X, Yu H, Zhang H, Xu Y, Lei X, Lai H, Gu Y, Ding H, Men K, Yang K, Zhang S, Deng X, Zeng A, Du Z, Zhang C, Shen S, Zhang T, Su Y, Sun H, Huang M, Dong Y, Tang J. AgentBench: evaluating LLMs as agents. 2023, arXiv preprint arXiv: 2308.03688
Yao S, Chen H, Yang J, Narasimhan K. WebShop: towards scalable real-world Web interaction with grounded language agents. In: Proceedings of the 36th Conference on Neural Information Processing Systems. 2022, 20744−20757
Huang J T, Lam M H, Li E J, Ren S, Wang W, Jiao W, Tu Z, Lyu M R. Emotionally numb or empathetic? Evaluating how LLMs feel using emotionbench. 2024, arXiv preprint arXiv: 2308.03656