Agência vs. Workflow Não-Agêntico
Andrew começou por contrastar dois tipos de workflows: agêntico e não-agêntico. No workflow não-agêntico, um prompt é digitado e uma resposta é gerada. Já no workflow agêntico, o modelo de linguagem grande (LLM) é solicitado a realizar tarefas iterativamente, como escrever um esboço de ensaio, realizar pesquisas e revisar rascunhos. Andrew afirma que o workflow agêntico entrega resultados significativamente melhores.
Casos de Estudo e Design Patterns
Andrew compartilhou um estudo de caso onde sua equipe utilizou um benchmark de codificação chamado human eval benchmark, desenvolvido pela OpenAI. O estudo encontrou que, utilizando um workflow agêntico com GPT-3.5, foi possível superar o desempenho do GPT-4 em tarefas de codificação. Andrew acredita que isso tem implicações significativas para como construímos aplicações.
Ele identificou quatro padrões de design em agentes: reflexão, uso de ferramentas, planejamento e colaboração multi-agente. Por exemplo, a reflexão envolve solicitar que um LLM revise seu próprio código, o que leva a resultados melhorados. Andrew acredita que esses padrões de design podem levar a um aumento de produtividade e encoraja os engenheiros a usá-los.
O Futuro dos Agentes de IA
Andrew também discutiu o conceito de agentes, que ele acredita ser um espaço caótico com muitas pesquisas e projetos de código aberto. Ele destacou a importância de padrões de design, como o uso de ferramentas e planejamento, que podem levar a um aumento de produtividade.
No entanto, Andrew também destacou as limitações atuais da tecnologia de IA, como a falta de confiabilidade e a necessidade de múltiplos passos para atingir um objetivo. Apesar disso, ele está entusiasmado com o potencial da IA para revolucionar muitas áreas da vida.
Conclusão
Em resumo, Andrew Ng destacou a importância de padrões de design para aproveitar o potencial dos agentes de IA. Ele acredita que esses padrões podem levar a um aumento de produtividade e melhorar os resultados. Além disso, ele espera que as capacidades da IA sejam dramaticamente expandidas este ano com a ajuda de workflows agênticos.