Kendi bağlamını, araçlarını ve alt ajanlarını yöneten, kendi bağlamlarını yöneten ve yerel olarak yöneten ajanlar, LLM performansındaki bir sonraki büyük açılış. Şu anda, gelişmiş bir mühendis, düşünceli veri akışı, endişelerin ayrılması, alt ajan yönetimi gibi yöntemlerle optimize edilmiş bir koset geliştirerek, belirli görevler için temel seviyeye göre büyük iyileştirmeler yapabilir. Bir model bunu kendisi yapabilseydi, bu büyük bir ilerleme olurdu. Ona bir hedef ve bir dizi araç veriyorsunuz ve görevi yapmak için kendini en iyi şekilde organize etmenin yolunu buluyor. Örneğin, yakında açık kaynak yapacağım çok ilkel bir yapay zeka bilim insanı inşa ediyorum. İşin çoğu istemde değil, koşumda... Orkestratörün ne gördüğünü, alt ajanların ne gördüğünü, aralarında nelerin paylaşıldığını ve ne zaman paylaşıldığını, nerede özetlediğimizi ve nerede ham veriyi geçirdiğimizi, her ajanın hangi araçları kontrol ettiğini. Bunu yapmak, modelin kendi başına yapabileceklerini büyük ölçüde geliştirmeme olanak tanıyor. Bir model belirli bir sorun için kendi koşutunu etkili bir şekilde tasarlayabiliyorsa, bu büyük bir ilerleme olur. Benim tahminim: kendi kendini yöneten modeller... Kendi bağlamını, araçlarını ve alt ajanlarını yönetenler, sınırı neredeyse chatbot → mantık atlaması kadar hareket ettirecek. Belki daha fazla.

Sadece şansımı tahmin ediyorum... Bu konuda oldukça güveniyorum. Bugün biri bunu prototiple yapabilir (belki ben yaparım!), bir modelin Python'da belirli bir istem için bir koşum koşusu yazmasını sağlayıp bunu @daytonaio sandbox veya benzeri bir şeye yerleştirip ardından komutu koşum koşusuna iletmesini sağlayabilir.