DeAR lader AI-agenter samarbejde som et team

Forskere har udviklet metoden DeAR, hvor flere AI-agenter arbejder sammen om at løse opgaver. De deler kun de vigtigste tanker med hinanden.

Det nye trick

Forskere har udviklet en metode kaldet DeAR, hvor flere AI-agenter arbejder sammen om at løse opgaver. I stedet for at én stor AI prøver at klare alt selv, deler agenterne arbejdet op. De vurderer først, hvad de hver især er gode til, og sender så kun de vigtigste tanker videre til kollegaerne. Det gør dem hurtigere og mere præcise, viser testene.

Sådan virker det

Systemet bruger to hovedidéer: 'capability grounding' og 'collaborative thought navigation'. Det første handler om, at hver agent ved, hvad den selv kan. Det andet er en måde at lede samtalen mellem agenterne, så de ikke drukner i ligegyldige beskeder. Tænk på det som et team af eksperter, der kun siger noget, når det er deres speciale.

Hvad kan det bruges til?

DeAR kan gøre AI-systemer bedre til opgaver, hvor man normalt har brug for ét stort program – for eksempel planlægning eller ræsonnement. Fordi agenterne arbejder decentralt, kan de også være placeret forskellige steder og samarbejde over nettet. Det åbner for nye måder at lave kæmpe AI-løsninger på uden at skulle opgradere til en kæmpe computer.

Kritikken

Selvom DeAR lyder lovende, er der stadig spørgsmål. Hvor godt virker det i virkeligheden, når der er mange agenter? Og hvad med sikkerheden, når de kommunikerer? Forskerne har testet på matematik- og planlægningsopgaver, men der mangler stadig store undersøgelser i den virkelige verden, før det kan bruges bredt.

Kilder:
arXiv cs.AI →

Genfortalt i egne ord af AI-nyheder.com · Tjek altid originalkilden, før du handler på vigtige oplysninger.