Mga uri ng LLM na ginagamit sa mga ahente ng AI at kung paano pumili ng tama

Araw-araw ay may mga bagong modelo, pangalan, at benchmark na lumalabas (GPT, Claude, Gemini 2.0(LLaMA, DeepSeek, Mistral, Qwen…) at madali itong maligaw. Kung nagdidisenyo ka ng mga AI agent, hindi sapat ang malaman lamang kung alin ang "pinakamahusay" sa pangkalahatan; kailangan mong maunawaan kung anong mga uri ng LLM ang umiiral, kung aling mga provider ang nag-aalok ng mga ito, kung paano ito ginagamit sa loob ng isang agent, at alin ang pinakaangkop sa iyong use case, iyong badyet, at iyong pangangailangan para sa kontrol.

Ano ang isang LLM at bakit napakahalaga ng mga ito sa mga ahente ng AI?

Ang LLM (Large Language Model) ay isang modelo ng AI na sinanay sa napakaraming teksto upang matutong umunawa at makabuo ng wika ng tao. Ang mga ito ay batay sa malalalim na neural network, halos palaging may isang partikular na arkitektura. Transformer, ipinakilala noong 2017, na gumagamit ng mga mekanismo ng pangangalaga sa sarili pag-uugnay ng mga salita sa isa't isa kahit na malayo ang mga ito sa isa't isa sa pangungusap.

Ang "Malaki" na iyan ay hindi isang gimik sa marketing.Pinag-uusapan natin ang mga modelo na may daan-daang milyon, bilyon, o kahit trilyon ng mga parameter. Ang bawat parameter ay isang panloob na timbang na inaayos habang nagsasanay at tumutukoy kung paano tumutugon ang modelo. Kung mas mahusay ang pagsasanay ng mga parameter, mas malaki ang kakayahan ng modelo na makuha ang mga nuances, konteksto, at mga kumplikadong istruktura ng pangangatwiran.

Ang pangunahing proseso ay nagsisimula sa paghahati ng teksto sa mga token, maliliit na yunit (mga piraso ng salita, buong salita, simbolo) na kino-convert ng modelo sa mga numerical vector na tinatawag na mga paglalagayAng mga vector na ito ay dumadaan sa mga layer ng Transformer, kung saan kinakalkula ng self-attention kung aling mga token ang pinaka-may-katuturan para sa bawat posisyon at pinino ang kontekstwal na representasyon ng teksto nang paunti-unti.

Ang pangangalaga sa sarili ay gumagana sa tatlong uri ng vector bawat tokenAng modelo ay binubuo ng tatlong view: query, key, at value. Sa panahon ng pagsasanay, natututo ang modelo ng mga weight matrice na nagpo-project ng mga embedding sa tatlong view na ito. Pagkatapos ay pinaghahambing nito ang mga query at key upang magtalaga ng mga attention score, ino-normalize ang mga score na iyon sa mga weight, at ginagamit ang mga ito upang pagsamahin ang mga value at bumuo ng mga bago at kontekstwal na representasyon.

Bilang karagdagan, ang mga Transformer ay nagdaragdag ng mga positional encoding upang malaman ng modelo kung saan napupunta ang bawat token sa pagkakasunod-sunod. Pagkatapos ng maraming patong, natutunan ng modelo ang malalalim na semantikong ugnayang: halimbawa, na ang "bark" at "dog" ay kadalasang magkasama sa ilang partikular na konteksto, habang ang "bark" at "tree" ay hindi.

Sa panahon ng pagsasanay, ang LLM ay gumagawa ng mga hula nang milyun-milyong beses Gumagamit ang modelo ng datos mula sa mga libro, website, code, chat, at marami pang iba. Sinusukat ng loss function ang error, at inaayos ang mga timbang gamit ang backpropagation at gradient descent. Ang layunin ay para makabuo ang modelo ng mga kapani-paniwala at pare-parehong teksto, token by token, natututo ng gramatika, mga katotohanan, mga format, at mga istilo.

Para sa mga ahente ng AI, ang mga LLM ang "utak ng wika"Nauunawaan nila ang mga tagubilin ng gumagamit, hinahati ang mga problema sa mga hakbang, pinipili kung aling tool ang gagamitin, binibigyang-kahulugan ang mga tugon mula sa mga panlabas na API, at bumubuo ng malinaw at makatwirang mga mensahe. Kung walang mahusay na LLM, ang ahente ay wala nang iba kundi isang matibay na daloy ng mga pahayag na "kung"/"kung"" na may mga paunang na-program na parirala.

Mga pangunahing uri ng LLM ayon sa kanilang gamit sa mga ahente ng AI

Sa pagsasagawa, walang iisang "uri" ng LLMngunit sa halip ay ilang pamilya ang umangkop sa iba't ibang mga senaryo. Upang makabuo ng mga ahente ng AI, kapaki-pakinabang na makilala ang tatlong pangunahing grupo: mga pangkalahatang modelo ng pakikipag-usap, mga modelo na nakatuon sa pangangatwiran, at mga magaan na modelo na na-optimize para sa bilis o lokal na pag-deploy.

1. Mga LLM na pang-usap na may pangkalahatang layunin

Ito ang mga modelong pinakamahusay na umaangkop sa mahahaba at iba't ibang diyalogo.Pinapanatili nila ang konteksto sa pagitan ng mga turno, nagpapalit ng mga paksa nang hindi nawawala ang kanilang mga iniisip, at nasusunod ang mga kumplikadong tagubilin sa natural na tono. Sila ang tipikal na gulugod ng mga chatbot at virtual na katulong at mga ahente ng suporta sa customer.

GPT-4o (OpenAI) Ito ang pinakarepresentatibong halimbawa ng kategoryang ito. Ito ay isang multimodal na modelo na tumatanggap ng teksto, mga imahe, audio, at mga file, at maaari ring tumugon sa mga format na iyon. Namumukod-tangi ito dahil sa napakababang latency ng boses (daan-daang millisecond) at dahil sa kakayahan nitong mapanatili ang maayos na mga pag-uusap, kaya mainam ito para sa mga real-time support agent, voice assistant, o language tutor.

Soneto ni Claude 4 (Antropiko) Ito ay binibigyang kahulugan bilang isang balanseng modelo ng pakikipag-usap: mabilis, may maayos, mahabang konteksto, at napakalakas sa pagsunod sa mga tagubilin sa mga kapaligiran ng negosyo. Ito ay isang mahusay na kandidato para sa mga panloob na ahente (HR, IT, suporta sa empleyado) kung saan kinakailangan ang mga nakabalangkas na tugon, isang propesyonal na tono, at ang kakayahang maalala ang maraming interaksyon sa loob ng iisang sesyon.

2. Ang mga LLM ay nakatuon sa pangangatwiran at pagpaplano

Kasama sa grupong ito ang mga modelong idinisenyo upang "mag-isip" nang mas malalimBagama't may kaakibat itong mas mahabang oras ng pagkalkula at, sa maraming pagkakataon, mas mataas na gastos. Ang mga ito ang pinakaangkop kapag ang iyong ahente ay kailangang lutasin ang mga problemang may maraming yugto, magprograma, mangatwiran tungkol sa numerikal o siyentipikong datos, at maingat na bigyang-katwiran ang mga desisyon nito.

OpenAI o3 Ito ay isang LLM na partikular na nakatuon sa pangangatwiran, isang konseptwal na tagapagmana ng pamilyang o1. Ginagamit nito ang mga pamamaraan ng chain-of-thought upang hatiin ang mga problema sa mga panggitnang hakbang at ilapat ang "istrukturang pag-iisip" sa mga advanced na gawain sa matematika, programming, o agham. Bukod pa rito, ipinapatupad nito ang mga mekanismo para sa masusing pagkakahanayPagsusuri ng sarili nilang mga aksyon laban sa isang gabay sa kaligtasan bago magpatuloy.

Claude 4 Opus Ito ang pinakamalaki at pinakamahuhusay na modelo ng Anthropic, na idinisenyo para sa malalim na pangangatwiran sa napakalawak na konteksto: malawak na ulat, siksik na kaalaman, at malalaking imbakan ng mga dokumento ng negosyo. Ito ay angkop para sa mga ahente na kailangang magbasa ng mabibigat na dokumentasyon (mga manwal, kontrata, patakaran) at gumawa ng detalyadong pagsusuri o desisyon na sinusuportahan ng mga panloob na sanggunian.

Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) Nagniningning ito lalo na sa mga sitwasyon kung saan magagamit nito mga pinagsamang kagamitan at malalimang pagsusuriHalimbawa, sa loob ng Google AI Studio na may naka-enable na Deep Research. Para sa mga kumplikadong ahente na kailangang kumonsulta sa maraming mapagkukunan, magplano sa ilang hakbang, at ipaliwanag ang lohika sa likod ng kanilang mga aksyon, isa itong mabisang opsyon, lalo na kung nagtatrabaho ka na sa loob ng Google Cloud ecosystem.

DeepSeek R1 kumakatawan sa open-weights reasoning approach (bukas-timbangNag-aalok ito ng kompetitibong pagganap sa mga benchmark ng lohika at matematika, at idinisenyo para sa mga nais ganap na kontrol sa modelo at sa pag-deploy nitoIto ay lalong kawili-wili para sa mga ahente na nangangailangan ng malinaw na pangangatwiran, mahusay na natukoy na mga hakbang, at ang kakayahang tumakbo sa kanilang sariling imprastraktura.

3. Mga magaan na LLM para sa mga fast-track o edge agent

Ang mga magaan na modelo ay mga pinababang o pinadalisay na bersyon Ito ay malalaking modelo na isinasakripisyo ang ilang pangkalahatang kapasidad o lalim ng pangangatwiran kapalit ng mas mababang pagkonsumo ng mapagkukunan at mas mataas na bilis. Ang mga ito ay mainam para sa mga naka-embed na ahente, na isinama sa mga mobile app, edge device, o mga serbisyong kailangang tumugon nang may kaunting latency.

Gemma 3 (4B)Ang pamilyang Gemma ng Google ay binubuo ng humigit-kumulang apat na bilyong parametro. Pinapanatili nito ang mahusay na pagsunod sa mga tagubilin at matatag na pagganap, ngunit may mas mababang mga kinakailangan sa hardware. Napakahusay nitong akma sa mga lokal na ahente o sa mga mid-range na device na hindi laging maaaring umasa sa cloud.

Mistral Small 3.1 Ito ay dinisenyo upang tumakbo sa isang single consumer GPU, ngunit nag-aalok pa rin ng malawak na window ng konteksto (humigit-kumulang 128k token) at mahusay na bilis ng pagbuo. Ito ay mainam para sa mga edge chat agent, mga internal assistant na kritikal sa latency, o mga integrasyon kung saan kailangan mo ng halos agarang tugon sa mga katamtamang laki ng mga server.

Qwen 3 (4B), mula sa Alibaba ecosystem, pinagsasama ang maliit na sukat na may kahanga-hangang saklaw na multilingual (mahigit 100 wika) at mahusay na integrasyon sa mga tool call. Isa itong kaakit-akit na opsyon para sa mga ahente na gumagamit ng maraming wika at kailangang mag-organisa ng mga API o mga panlabas na serbisyo mula sa limitadong hardware.

Mga nangungunang tagapagbigay ng LLM para sa mga ahente ng AI

Bukod sa mga uri ng modelo, napakahalaga rin kung sino ang bubuo ng mga ito at kung paano ito ipinamamahagi.Ang bawat provider ay may iba't ibang pilosopiya patungkol sa pagiging bukas, seguridad, integrasyon, at suporta, at nakakaimpluwensya ito sa disenyo ng iyong mga ahente.

OpenAI Nag-aalok ito ng serye ng GPT (kabilang ang GPT-4o at mga modelo ng pangangatwiran tulad ng o3) sa pamamagitan ng mga API at produkto tulad ng ChatGPT (tingnan ang opisyal na gabay sa mga ahente ng konstruksyonAng pamamaraan nito ay lumikha ng mga modelong may mataas na kakayahan para sa pangkalahatang layunin na may masaganang ecosystem ng mga tool, custom na configuration, at mga tampok ng memorya. Ito ay isang paboritong pagpipilian para sa maraming mga koponan na nagnanais Mabilis na resulta at suporta sa pagbebenta.

Antropiko Ang pamilya ng mga teknolohiyang Claude (Sonnet, Opus, atbp.) ay lubos na nakatuon sa seguridad, kakayahang kontrolin, at pagganap sa mga malayuang pag-uusap. Ang mga modelo nito ay malawakang ginagamit sa mga kapaligirang korporasyon kung saan mahalaga ang mga salik na ito. Etikal na pagkakahanay, katumpakan sa mahahabang teksto at ang katatagan ng pag-uugali.

Google DeepMind Ito ang nagtutulak sa pamilyang Gemini, na may matinding diin sa multimodality (teksto, imahe, audio, video) at mahahabang nilalaman. Ang pangunahing bentahe nito ay Pagsasama sa Google Workspace at Google CloudPinapadali nito ang paggawa ng mga ahente na gumagana sa Gmail, Docs, Sheets, Drive, o mga serbisyong naka-deploy sa Vertex AI.

meta Ito ang responsable para sa LLaMA 2 at LLaMA 3, ilan sa mga pinaka-may kakayahang modelong open-weight na magagamit. Bagama't may mga kundisyon ang lisensya nito, Maaari mong i-download at patakbuhin ang mga ito sa sarili mong imprastraktura, isaayos ang mga ito gamit ang LoRA/QLoRA at bumuo ng mga pribadong ahente na hindi umaasa sa mga panlabas na serbisyo.

DeepSeek Nakagawa ito ng kakaibang disenyo gamit ang mga high-performance open-weight model, tulad ng linya ng R1 para sa pangangatwiran. Lubos silang pinahahalagahan ng mga pangkat na naghahangad ng transparency, auditability, at flexibility para sa ganap na i-customize ang iyong mga ahente.

xAI, na nakatuon sa mga modelo ng Grok, ay nakatuon sa mga ahente na may pag-access sa impormasyon sa totoong oras Ito ay mula sa X platform at gumagamit ng mas impormal na istilo ng pakikipag-usap. Kapaki-pakinabang ito para sa mga social bot, trend monitor, at assistant na kailangang magkomento sa mga kasalukuyang kaganapan sa isang palakaibigang tono.

MistralAng European startup na [Pangalan ng Kumpanya], ay nakatuon sa mga bukas at mahusay na modelo (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mistral Small 3.1, atbp.). Ang mga ito ay lalong popular sa mga developer na nagnanais Patakbuhin ang mga ahente nang lokal o sa sarili mong cloud. pag-optimize ng gastos at latency.

Mga modelong pangkomersyo vs. open source sa mga ahente ng AI

Kapag nagdidisenyo ng isang ahente ng LLM, ang parehong tanong ay palaging lumilitaw.Dapat ba akong pumili ng isang hosted commercial model (GPT-4o, Claude, Gemini…) o isang open source/open weights model (LLaMA, Mistral, Falcon, Gemma, Qwen, DeepSeek…)? Hindi lamang ito usapin ng imprastraktura; nakakaapekto ito sa kontrol, privacy, gastos, at mga kakayahan sa pagpapasadya.

Mga naka-host na modelo ng negosyo Karaniwang ginagamit ang mga ito sa pamamagitan ng API. Mga Kalamangan: kadalian ng paggamit, awtomatikong pag-scale, pinakamataas na pagganap, at pagpapanatili na ipinagkatiwala sa provider. Mga Disbentaha: Saradong source code, mas kaunting espasyo para sa malalim na pagpapasadya (kahit na may mga pinamamahalaang opsyon sa pagpipino) at pagdepende sa mga tuntunin ng serbisyo at presyo ng provider.

Ang mga open source o open-weight na modelo Maaari itong i-download, patakbuhin sa iyong hardware o sa sarili mong cloud, at maaari pang i-customize gamit ang iyong data. Nag-aalok ito ng Pinakamataas na kontrol, posibilidad ng pag-deploy sa loob o nakahiwalay na kapaligiran at mas maraming kalayaan sa pag-eksperimento. Bilang kapalit, ikaw ang mananagot sa kasalimuotan ng imprastraktura, sa gastos ng pag-compute, at sa responsibilidad na panatilihing updated at ligtas ang modelo.

Sa maraming proyekto ng ahente, isang hybrid na pamamaraan ang ginagamit.Mga naka-host na modelo para sa mga gawaing kritikal sa kalidad (hal., kumplikadong pangangatwiran sa back-office) at mga magaan na open-source na modelo para sa mga lokal na ahente, mabilis na mga prototype, o mga bahagi na nangangailangan ng pinakamataas na privacy.

LLM at mga ahente: kung paano sila umaangkop sa arkitektura

Ang isang ahente ng LLM ay hindi lamang modelo ng wikaIto ay isang sistema na pinagsasama ang ilang kakayahan sa modelong iyon upang makamit ang awtonomiya at tunay na gamit sa mga gawain sa negosyo.

1. Modelo ng wika bilang pangunahing
Ang LLM ay nagsisilbing sentro para sa pangangatwirang lingguwistika. Binibigyang-kahulugan nito ang mga mensahe, nagpapasya sa mga susunod na hakbang, pumipili ng mga kagamitan, at bumubuo ng mga tugon. Ang kalidad nito ang nagtatakda lalim, katumpakan at pagiging natural ng mga interaksyon.

2. memorya
Ang memorya ay nagbibigay-daan sa ahente na matandaan mga nakaraang interaksyon, mga kagustuhan ng gumagamit, at mga kaugnay na katotohananMaaari itong gawin sa loob ng isang sesyon o nang paulit-ulit. Sa pagsasagawa, ipinapatupad ito gamit ang mga database, vector store, o mga native memory function na muling naglalagay ng impormasyon sa prompt sa bawat turno.

3. Paggamit ng mga kasangkapan
Upang lumipat mula sa "pakikipag-usap" patungo sa "paggawa", dapat magawa ng ahente tumawag ng mga APImag-query sa mga database, magpatakbo ng mga script, o mag-activate ng mga panlabas na serbisyo. Ang LLM ang magpapasya. aling tool ang gagamitin at anong mga parameter ang gagamitin nagsisimula sa konteksto, at pagkatapos ay binibigyang-kahulugan ang resulta upang ipagpatuloy ang daloy.

4. pagpaplano
Ang mga pinaka-advanced na ahente ay gumagamit ng tahasang pag-iiskedyul: pinaghihiwa-hiwalay ng modelo ang mga kumplikadong kahilingan sa mga nakaayos na subtaskMaaari mong suriin kung nabigo ang isang hakbang at muling ituon ang pansin sa estratehiya. Maaari itong gawin sa iisang hakbang (pagpaplano nang walang feedback) o sa pamamagitan ng magkakasunod na pag-ulit na nag-aayos ng plano batay sa nangyayari.

Mga uri ng ahente ng LLM ayon sa kanilang tungkulin

Sa pang-araw-araw na gawain, ang mga ahente na aming binubuo gamit ang LLM ay karaniwang nahahati sa apat na kategorya.bagama't madalas silang pinagsama sa mas malalaking sistema.

Mga ahente sa pakikipag-usap
Ito ay mga tipikal na chatbot na ginagamit para sa serbisyo sa customer, teknikal na suporta, pangunahing gabay medikal, at iba pa. Pinapanatili nila ang mga natural na diyalogo, sinasagot ang mga madalas itanong, ginagabayan ang mga gumagamit sa mga proseso, at ipinapadala sa mga ahente ng tao kung kinakailangan. Ang mga modelo tulad ng GPT-4o, Claude Sonnet, at Gemini, na isinama sa mga knowledge base, ay mahusay sa larangang ito.

Mga ahente na nakatuon sa gawain
Nakatuon sila sa pagkumpleto ng mga partikular na layunin: mag-book ng appointment, magbukas ng ticket, bumuo ng report, kumpletuhin ang HR workflowKino-configure nila ang mga tool, nagtatanong sa data, nagsasagawa ng mga aksyon, at nagbabalik ng isang saradong resulta na higit pa sa isang simpleng pag-uusap. Ang pamamaraang ito ay katulad ng sa Mga ahente ng copilot na nag-a-automate ng mga partikular na gawain.

Mga malikhaing ahente
Ginagamit nila ang mga kakayahang makabuo ng mga LLM upang lumikha ng mga teksto, script, draft ng kampanya, dokumentasyon, o nilalaman na sinamahan ng mga template ng imahe o audio. Lubos silang umaasa sa mga makapangyarihang pangkalahatang modelo at pamamaraan ng agarang engineering para isaayos ang estilo at tono.

Mga ahente ng kolaborasyon
Sila ay nakikipagtulungan sa mga indibidwal o iba pang ahente. Tumutulong sila sa pag-coordinate ng mga proyekto, pagbubuo ng impormasyon para sa mga koponan, pagbuo ng mga ulat ng katayuan, o mga desisyon sa pagsuportaSa mga kumplikadong kapaligiran ng negosyo, madalas silang gumaganap bilang isang sentro na nagkokonekta sa panloob na data, mga tool, at mga gumagamit; isang magandang halimbawa ng pamamaraang ito ang makikita sa Fujitsu at ang bagong panahon ng mga ahente.

Paano i-customize ang isang LLM para mas mahusay na tumugon ang iyong ahente

Kung gagamit ka ng pangkalahatang modelo bilang batayan, kailangan mo itong iakma sa iyong negosyo. Para hindi nila pag-usapan ang iyong mga kakumpitensya, igalang ang iyong mga patakaran, at sundin ang iyong panloob na lohika. May apat na pangunahing paraan upang isaayos ang pag-uugali ng isang LLM sa loob ng isang ahente.

1. RAG (Paglikha ng Pinahusay na Pagbawi)
Binubuo ito ng ahente Maghanap ng impormasyon sa sarili mong datos (dokumentasyon, database ng produkto, mga panloob na patakaran…) at ipasa ito sa LLM bilang konteksto bago humingi ng tugon. Ito ang ginagawa namin kapag nagpe-paste kami ng teksto sa isang chat at nagtatanong tungkol dito, ngunit awtomatiko.

Ang RAG ay mainam para sa mga ahente na nakabatay sa kaalaman Dahil naiiwasan nito ang muling pagsasanay sa modelo sa tuwing nagbabago ang datos. Sapat na ang pag-update lamang ng pinagmulan ng datos, at magkakaroon pa rin ng access ang LLM sa pinakabagong impormasyon.

2. Fine-tuning
Ang pagpipino ay kinabibilangan ng pagsasanay sa modelo (o isang pang-itaas na patong) gamit ang mga partikular na halimbawa mula sa iyong domainHalimbawa, mga transcript ng iyong pinakamahusay na mga tawag sa pagbebenta, mga halimbawang tugon mula sa iyong teknikal na suporta, o mga email na isinulat ng iyong legal na koponan.

Sa mga open source na modelo, maaari kang gumawa ng kumpletong fine-tuning.Kung mayroon kang imprastraktura at teknikal na pangkat, isa itong opsyon. Sa mga komersyal na modelo, maraming provider ang nag-aalok ng pinamamahalaang fine-tuning: ikaw ang magbibigay ng data, at sila ang magsasanay ng isang variant ng modelo para sa iyong paggamit. Mas mahal ito kaysa sa RAG, ngunit maaari nitong mapabuti nang malaki ang pagkakapare-pareho ng estilo at pagganap sa mga partikular na gawain.

3. Pag-udyok ng N-shot
Sa halip na magsanay nang walang dahilan, isinama mo Mga halimbawa ng mga ninanais na input at output sa loob mismo ng prompt sa bawat pagtawag mo sa modelo. Sa isang halimbawa lamang (one-shot) madalas kang makakakita ng malaking pagbuti; sa ilang (n-shot) mas mahusay na nakukuha ng modelo ang pattern.

Ang limitasyon ay ang laki ng konteksto At ang halaga ng token: mas maraming halimbawa ang iyong tinatarget, mas mahal at mas mabagal ito. Madalas itong ginagamit bilang mabilis na solusyon upang pinuhin ang pag-uugali ng ahente nang hindi binabago ang base model.

4. Mga Mabilisang Teknik sa Inhinyeriya
Kabilang dito ang mga estratehiya tulad ng chain-of-thought (hilingin sa modelo na mangatwiran nang paunti-unti), agarang pagtali (paghahati ng mga kumplikadong gawain sa ilang tawag), o napakatumpak na mga tagubilin sa istilo (tono, istruktura ng tugon, mga limitasyon sa haba).

Ang mga pamamaraang ito ay maaaring lubos na mapabuti ang kalidad ng mga tugon, lalo na sa pangangatwiran at pagpaplano, bagama't may posibilidad silang pataasin ang bilang ng mga token na ginagamit, ang haba ng mga output, at latency.

Paano pumili ng tamang uri ng LLM para sa iyong ahente

Walang perpektong LLM para sa lahat ng bagay.Ang pagpili ay nakadepende sa sitwasyon ng paggamit, mga kinakailangan sa negosyo, at mga teknikal na limitasyon. Sa pangkalahatan, maaari mong gamitin ang mga pamantayang ito bilang gabay.

Kung nagsisimula ka pa lang at gusto mo ng isang bagay na maraming gamitAng isang pangkalahatang modelo ng negosyo tulad ng GPT-4o, Claude, o isang advanced na Gemini ay nagbibigay-daan sa iyong mabilis na mapatunayan ang ideya ng iyong ahente, subukan ang mga prompt, mag-eksperimento sa mga tool, at maunawaan kung ano talaga ang kailangan mo bago gawing kumplikado ang mga bagay-bagay sa iyong sariling mga deployment.

Kung kailangan mo ng pribadong kontrol at pag-deployAng LLaMA 2/3, Mistral, Gemma, Falcon, Qwen, at DeepSeek ay mga seryosong kandidato. Maaari mo silang i-host sa iyong imprastraktura, pinuhin ang mga ito gamit ang iyong data, at tiyaking walang sensitibong impormasyon ang lalabas sa iyong kapaligiran.

Kung ang iyong prayoridad ay kumplikadong pangangatwiran (mga kalkulasyon, kodigo, mga kritikal na desisyon), makatuwiran na pumili ng mga nakalaang modelo ng pangangatwiran tulad ng OpenAI o3, Claude Opus, Gemini 2.5 Pro o DeepSeek R1, at pagsamahin ito sa mga pamamaraan ng chain-of-thought at tahasang pagpaplano.

Kung ang bottleneck ay latency o gastosIsaalang-alang ang mga magaan at mahusay na modelo (Gemma 4B, Mistral Small, Qwen 4B) o mga arkitekturang uri ng MoE tulad ng Mixtral, na mahusay na sumasaklaw sa laki habang pinapanatili ang mahusay na pagganap. Perpekto ang mga ito para sa mga ahente na kailangang tumugon nang mabilis, sa mataas na volume, o mula sa mga katamtamang laki ng device.

Higit pa sa modelo, huwag kalimutang suriin ang kalidad ng suporta, dokumentasyon, mga pasilidad ng integrasyon (mga SDK, library, platform tulad ng Botpress o Vertex AI) at ang mga garantiya sa seguridad at pagsunod sa mga regulasyon na kailangan mo.

Sa huli, ang tagumpay ng isang ahente ng AI ay hindi lamang nakasalalay sa napiling LLM.Hindi lamang ito tungkol sa mismong modelo, kundi pati na rin kung paano mo ito pagsasamahin sa memorya, mga kagamitan, pagkuha ng impormasyon, at mga pinakamahusay na kasanayan para sa mabilis at daloy ng disenyo. Ang pag-unawa sa iba't ibang uri ng LLM at sa kanilang mga tagapagbigay ng serbisyo ay nagbibigay-daan sa iyong matalinong tipunin ang pangunahing piraso na iyon at bumuo ng mga ahente na tunay na nagdaragdag ng halaga, sa halip na maging isa lamang chatbot na may mga pangkalahatang tugon.

Kaugnay na artikulo:

Ano ang isang AI agent architect at paano nila idinidisenyo ang mga arkitekturang ito?

Isaac

Masigasig na manunulat tungkol sa mundo ng mga byte at teknolohiya sa pangkalahatan. Gustung-gusto kong ibahagi ang aking kaalaman sa pamamagitan ng pagsusulat, at iyon ang gagawin ko sa blog na ito, ipakita sa iyo ang lahat ng mga pinaka-kagiliw-giliw na bagay tungkol sa mga gadget, software, hardware, teknolohikal na uso, at higit pa. Ang layunin ko ay tulungan kang mag-navigate sa digital na mundo sa simple at nakakaaliw na paraan.