ai-agents-for-beginners
(ಈ ಪಾಠದ ವಿಡಿಯೋ ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ)
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು
“AI Agents for Beginners” ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಸುಸ್ವಾಗತ! ಈ ಕೋರ್ಸ್ವು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಮಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
Azure AI ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್ ಸಮುದಾಯ ಸೇರಿ ಇತರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ಮಾಪಕರನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಈ ಕೋರ್ಸ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ನಾವು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು 무엇ೆ ಮತ್ತು ನಾವು ತುಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಅರ್ಥವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಪರಿಚಯ
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?
- AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಯಾವ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ನಮ್ಮಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು?
- ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಕೆಲವು ಮೂಲ ನಿರ್ಮಾಣ ಘಟಕಗಳು ಯಾವುವು?
ಕಲಿಕೆ ಗುರಿಗಳು
ಈ ಪಾಠವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬೇಕು:
- AI ಏಜೆಂಟ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವು ಇತರ AI ಪರಿಹಾರಗಳಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು.
- ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು.
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಏನು?
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು, ಮತ್ತು ಅವು ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳು(LLMs) ರನ್ನು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ LLMಗಳಿಗೆ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸೋಣ:
- System - ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದೇ ಘಟಕವಲ್ಲ, ಅನೇಕ ಘಟಕಗಳ ಸಮಗ್ರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಬುನಾದಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, AI ಏಜೆಂಟ್ನ ಘಟಕಗಳು ಇಂತಿವೆ:
- Environment - AI ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಾತಾವರಣ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಬಳಿ ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ AI ಏಜೆಂಟ್ ಇದ್ದರೆ, ಪರಿಸರವು ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
- Sensors - ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಇದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಪರಿಸರದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯ ಕುರಿತು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಂವೇದಕರನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಹೋಟೆಲ್ ಲಭ್ಯತೆ ಅಥವಾ ವಿಮಾನ ದರಗಳುಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.
- Actuators - ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯಾವ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರನಿಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೊಠಡಿಯನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡುವುದು ಆಗಿರಬಹುದು.
ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳು - ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಕಲ್ಪನೆ LLMಗಳ ಸೃಷ್ಟಿಗಿಂತ ಮುಂಚೆಯೇ ಇದ್ದಿತು. LLMಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ выгодವೆಂದರೆ ಅವು ಮಾನವ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು. ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ LLMಗಳನ್ನ ಪರಿಸರ ಮಾಹಿತಿ ಅನುವಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಸರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು - AI ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೊರಗಿನಲ್ಲಿ, LLMಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಆಧಾರಿತವಾಗಿ ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಿವೆ. AI ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಒಳಗೆ, LLMಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಅವರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ - LLMಗೆ ಯಾವ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವಿದೆ ಎನ್ನುವುದು 1) ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು 2) AI ಏಜೆಂಟ್ನ ಡೆವಲಪರ್ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಉಪಕರಣಗಳು ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಂದ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಡೆವಲಪರ್ ಏಜೆಂಟ್ನ ಉಪಕರಣ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಮಾನಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಮೃತಿ+ಜ್ಞಾನ - ಸ್ಮೃತಿ ಸಂಭಾಷಣೆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕಿರುಕಾಲಿಕವಾಗಿರಬಹುದು. ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕವಾಗಿ, ಪರಿಸರವು ಒದಗಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಇತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ, ಸೇವೆಗಳಿಂದ, ಉಪಕರಣಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಇತರ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಂದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದುತಕ್ಕಿಬುದು. ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಈ ಜ್ಞಾನವು ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾಬೇಸಿನಲ್ಲಿ ಇರುವ ಬಳಕೆದಾರದ ಪ್ರಯಾಣ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆಯ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
ವಿವಿಧ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು
ಈಗ ನಮಗೆ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿರುವಾಗ, ಕೆಲವು ವಿಶೇಷ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.
| ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ | ವಿವರಣೆ | ಉದಾಹರಣೆ |
|---|---|---|
| ಸರಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | ನಿರ್ಧಿಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತಕ್ಷಣದ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. | ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಇಮೇಲ್ನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಪ್ರಯಾಣದ ದೂರುಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಗೆ ಹಸ್ತಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ. |
| ** ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು** | ಜಗತ್ತಿನ ಮಾದರಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಮತ್ತು ಆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತವೆ. | ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಇತಿಹಾಸಿಕ ಬೆಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳತೆಮಾಡಿಕೊಂಡು ಪ್ರಮುಖ ಬೆಲೆ ಬದಲಾವಣೆಯಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. |
| ಲಕ್ಷ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ ಅದನ್ನು ತಲುಪಲು ಬೇಕಾದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ. | ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಯಾಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ಕಾರು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ, ವಿಮಾನಗಳು) ಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| ಉಪಯುಕ್ತತೆ-ಆಧಾರಿತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | ಹಿತಾಶಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕ ಪರಸ್ಪರ ತಾಕಲಾಟಗಳನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತೂಕಮಾಡಿ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತವೆ. | ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ ಅನುಕೂಲತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ನಡುವಿನ ತೂಕವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಪ್ರಯಾಣದ ಯೋಚನೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
| ಕಲಿಯುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಂಡು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಣೆಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. | ಪ್ರವಾಸದ ನಂತರದ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಗುಂಪಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಭವಿಷ್ಯ ಬುಕಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಂಡು ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. |
| ಹೈರಾರ್ಕಿಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು | ಹಲವಾರು ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಉಚಿತ ಮಟ್ಟದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ ತಳಮಟ್ಟದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. | ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಒಂದು ಪ್ರವಾಸ ರದ್ದತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಕೆಲಸವನ್ನು ಉಪಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ರದ್ದು ಮಾಡುವುದು) ತಳಮಟ್ಟದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ವರದಿ ಮಾಡಿಸುತ್ತವೆ. |
| ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (MAS) | ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ, ಸಹಕಾರದಿಂದ ಅಥವಾ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. | ಸಹಕಾರ: ಹಲವಾರು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಹೋಟೆಲ್ಗಳು, ವಿಮಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ ಮುಂತಾದ ವಿಶೇಷ ಪ್ರಯಾಣ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ: ಹಲವಾರು ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಹಂಚಿದ ಹೋಟೆಲ್ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಮೇಲೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧೆ ನಡೆಸಿ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಹೋಟೆಲ್ಗೆ ಬುಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. |
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು
ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಉಪಯೋಗ מקרೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ವಿವಿಧ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ನ ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದ್ದೆವು. ನಾವು ಈ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಕೋರ್ಸ್ದಿಡುವಾದಿ ಬಳಕೆಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
- ಮುಕ್ತ-ಅಂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು - ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಠಿಣವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ, ಕೆಲಸ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು LLMಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು.
- ಬಹು-ಹಂತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು - ಒಮ್ಮೆಗಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಯಲ್ಲದೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಲವಾರು ತಿರುಗುಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬೇಕಾಗುವಂತಹ ಜಟಿಲತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳು.
- ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಣೆ - ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ಪರಿಸರದಿಂದ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದು ಕಾಲಕಾಲಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಒದಗಿಸಲು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯಗಳು.
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕುರಿತು ಇನ್ನಷ್ಟು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ನಾವು “Building Trustworthy AI Agents” ಪಾಠದಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಪರಿಹಾರಗಳ ಮೂಲಭೂತಾಂಶಗಳು
ಏಜೆಂಟ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
AI ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲ ಹಂತವು ಉಪಕರಣಗಳು, ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ನಡೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು Azure AI Agent Service ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕೇಂದ್ರಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಲಭ್ಯವಿದೆ:
- OpenAI, Mistral ಮತ್ತು Llama ಮುಂತಾದ ತೆರೆಯಲಾಗುವ ಮಾದರಿಗಳ ಆಯ್ಕೆ
- Tripadvisor ಮುಂತಾದ ಒದಗಿಸುವವರ ಮೂಲಕ ಪರವಾನಗಿತ ಡೇಟಾದ ಬಳಕೆ
- ಮಾನಕಗೊಳಿಸಲಾದ OpenAPI 3.0 ಉಪಕರಣಗಳ ಬಳಕೆ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳು
LLMಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಅರ್ಧ-ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸ್ವಭಾವವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ, ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆ ಸಂಭವಿಸಿದ ನಂತರ LLM ಅನ್ನು ಕೈಯಿಂದ ಮರುಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡುವುದು ಸದಾ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ನಾವು ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ, ఇవವು LLMವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಜನಪ್ರಿಯ ಕೆಲ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರುವಂತೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು ಟೆಂಪ್ಲೇಟುಗಳು, ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ಸಹಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉತ್ತಮ ಗಮನಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ದೋಷನಿರ್ನಯಣ क्षಮತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ಈ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು Microsoft Agent Framework (MAF) ಅನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣಾ ಕೋಡ್ಗಳು
- Python: ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್
- .NET: ಏಜೆಂಟ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್
AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿದ್ದರೆ?
ಇತರ ಕಲಿಕೆಗಾರರನ್ನು ಭೇಟಿಯಾಗಲು, ಆಫೀಸ್ ժամերին ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು Microsoft Foundry ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡ್ ಸೇರಿ.
ಹಿಂದಿನ ಪಾಠ
ಮುಂದಿನ ಪಾಠ
ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಅನ್ವೇಷಣೆ
ಅಸ್ವೀಕರಣ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಗೆ ಪ್ರಯત્નಿಸಿದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ ಸ್ವಯಂಕ್ರಿಯ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಇರಬಹುದಾಗಿದೆ. ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅದರ ಸ್ವದೇಶಿ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಗಂಭೀರ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.