10 Zitate über KI-Agenten von Harrison Chase, Mitbegründer und CEO von LangChain

Harrison Chase ist der Mitbegründer und CEO von LangChainein Open-Source-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, auf einfache Weise Anwendungen zu erstellen, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Chase brachte LangChain im Oktober 2022 auf den Markt, als er bei dem Machine-Learning-Startup Robust Intelligence arbeitete.. Das Projekt gewann schnell an Popularität unter den Entwicklern aufgrund seiner modularen Abstraktionen und umfangreichen Integrationen, die den Prozess der Erstellung von LLM-gesteuerten Anwendungen vereinfachen.

Vor der Gründung LangChainChase leitete das ML-Team bei Robust Intelligence und das Entity-Linking-Team bei Kensho, einem Fintech-Startup. Er studierte Statistik und Informatik an der Harvard University.. Als CEO hat Chase das rasante Wachstum von LangChain beaufsichtigt, wobei das Unternehmen innerhalb weniger Monate nach seiner Gründung im Jahr 2023 über $30 Millionen an Finanzmitteln bei einer Bewertung von $200M+ aufbringen konnte.

In Anbetracht seiner bedeutenden Beiträge zum Bereich der KI und insbesondere der KI-Agenten werfen wir einen Blick auf 10 Zitate von Harrison Chase zu diesem Thema:

1. "Ich glaube nicht, dass wir den richtigen Weg für die Interaktion mit diesen Agentenanwendungen gefunden haben. Ich denke, dass ein Mensch in der Schleife immer noch notwendig ist, weil sie nicht super zuverlässig sind. Aber wenn er zu sehr in die Schleife eingebunden ist, kann er nicht wirklich viel Nützliches tun. Es gibt also eine Art seltsames Gleichgewicht."

In diesem Auszug aus einer Präsentation mit Sequoia Capital, hebt Chase die Herausforderungen hervor, die bei der Gestaltung effektiver Benutzerinteraktionen mit KI-Agenten bestehen. Er hebt das empfindliche Gleichgewicht hervor, das zwischen menschlicher Aufsicht und der Autonomie des Agenten erforderlich ist, um Zuverlässigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig den Nutzen des Agenten zu maximieren.

2. "Agenten sind wie digitale Arbeitskräfte - sie können automatisch im Internet surfen, in unseren Dateien navigieren, unsere Anwendungen nutzen und möglicherweise sogar unsere Geräte für uns steuern."

Während seiner TED-Vortragführt Chase das Konzept der KI-Agenten als digitale Einheiten ein, die kann Aufgaben erfüllenwie das Surfen im Internet, die Navigation in Dateien und die Steuerung von Geräten. Er vergleicht sie mit einer Form der digitalen Arbeit.

3. "Wir verwenden im Grunde ständig eine Vielzahl verschiedener Tools, um uns bei einer bestimmten Aufgabe zu helfen. Hier sind Agenten etwas anders - anstatt dass wir diese Werkzeuge benutzen, beschreiben wir einer KI einfach, was die Aufgabe ist und was das Endziel ist, und dann plant sie, welche Werkzeuge sie benutzen muss und wie sie sie benutzen soll, und dann macht sie es tatsächlich selbst."

Chase unterscheidet zwischen dem traditionellen Ansatz, bei dem Menschen Werkzeuge zur Erledigung von Aufgaben einsetzen, und dem Ansatz der KI-Agenten. Bei den Agenten beschreiben die Benutzer einfach die Aufgabe und das Ziel, und der Agent wählt und verwendet autonom die erforderlichen Werkzeuge.

4. "Sie können die Aufgabe nicht nur viel schneller erledigen als wir, sondern wir müssten theoretisch nicht einmal wissen, wie man diese Werkzeuge überhaupt benutzt.

Zu den Vorteilen von KI-Agenten merkt Chase an, dass sie Aufgaben schneller erledigen können als Menschen. Er weist auch darauf hin, dass Agenten die Notwendigkeit beseitigen könnten, dass die Nutzer die für die Aufgabe erforderlichen Werkzeuge kennen müssen.

5. "Ich denke, es gibt wahrscheinlich zwei Möglichkeiten, wohin es geht. Die eine ist die allgemeinere Nutzung von Werkzeugen, so dass Menschen eine Reihe von Werkzeugen spezifizieren und die Agenten diese Werkzeuge dann auf eine Art und Weise nutzen, die offener ist.

In einem Interviewerörtert Chase die zukünftigen Richtungen für KI-Agenten. Er stellt sich vor, dass Agenten benutzerspezifische Werkzeuge auf flexiblere und offenere Art und Weise als ein Bereich der Entwicklung nutzen.

6. "Ich denke, die Idee des Langzeitgedächtnisses ist wirklich interessant, so dass sich Agenten mit der Zeit an Dinge erinnern und sozusagen Wissen aufbauen können.

Chase sieht das Langzeitgedächtnis als einen weiteren Schlüsselbereich für die Weiterentwicklung von KI-Agenten. Er ist fasziniert von der Möglichkeit, dass Agenten im Laufe der Zeit Wissen ansammeln und dieses als Grundlage für ihre Handlungen und Entscheidungen nutzen können.

7. "Wir haben das zu Informationen verdichtet, und ich denke, das ist ein wirklich interessanter Schritt auf dem Weg zu personalisierten Agenten, die mehr über Sie wissen.

Chase geht auf das Konzept der personalisierten Agenten ein und untersucht, wie Agenten Informationen aus den Interaktionen und Vorlieben eines Benutzers im Laufe der Zeit verdichten könnten. Dies würde eine besser zugeschnittene und individuellere Agentenerfahrung ermöglichen.

8. "Ich denke, dass dies einen großen Schmerzpunkt löst, nämlich dass es bei all diesen generativen Modellen wirklich schwierig ist, sie zu bewerten.

Chase erörtert die Herausforderung, generative Modelle zu bewerten. Er schlägt vor, dass KI-Agenten dabei helfen könnten, dieses Problem zu lösen.

9. "Und das liegt daran, dass man nicht nur eine einzige Zahl produziert, die man mit MSE oder Genauigkeit oder so etwas vergleichen kann, sondern man hat jetzt diese, ich meine, man hat zumindest eine natürliche Sprachantwort."

Chase geht auf die Schwierigkeiten bei der Bewertung generativer Modelle ein und weist darauf hin, dass ihre Ergebnisse häufig aus natürlichen Sprachantworten bestehen und nicht aus leicht quantifizierbaren Messgrößen wie dem mittleren quadratischen Fehler oder der Genauigkeit.

10. "Ich denke, das ist ein Bereich, von dem wir beide sehr begeistert sind, nämlich die Verwendung von Sprachmodellen zur Bewertung der Ergebnisse von Sprachmodellen."

Chase zeigt sich begeistert von der Idee, Sprachmodelle zu verwenden, um die Ergebnisse anderer Sprachmodelle zu bewerten, und sieht darin einen vielversprechenden Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen bei der Bewertung generativer Modelle.