10 citazioni sugli agenti AI di Harrison Chase, cofondatore e CEO di LangChain

Harrison Chase è co-fondatore e CEO di Catena di Langhe, un framework open-source che consente agli sviluppatori di creare facilmente applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Chase ha lanciato LangChain nell'ottobre 2022, mentre lavorava presso la startup di machine learning Robust Intelligence.. Il progetto ha rapidamente guadagnato popolarità tra gli sviluppatori per le sue astrazioni modulari e le ampie integrazioni che semplificano il processo di creazione di applicazioni basate su LLM..

Prima di fondare Catena di Langhe, Chase ha guidato il team ML di Robust Intelligence e il team di entity linking di Kensho, una startup fintech.. Ha studiato statistica e informatica all'Università di Harvard.. In qualità di CEO, Chase ha supervisionato la rapida crescita di LangChain, con la raccolta di oltre $30 milioni di finanziamenti a una valutazione di oltre $200M in pochi mesi dalla costituzione nel 2023.

Visti i suoi importanti contributi al campo dell'IA e, in particolare, degli agenti di IA, diamo un'occhiata a 10 citazioni di Harrison Chase sull'argomento:

1. "Non credo che abbiamo ancora trovato il modo giusto per interagire con queste applicazioni. Penso che un umano nel loop sia ancora necessario perché non sono super affidabili. Ma se l'agente è troppo presente, non sta facendo nulla di utile. Quindi, c'è una sorta di strano equilibrio".

In questo estratto di un presentazione con Sequoia Capital, Chase mette in evidenza le sfide legate alla progettazione di interazioni efficaci tra l'utente e gli agenti di intelligenza artificiale. Sottolinea il delicato equilibrio necessario tra la supervisione umana e l'autonomia dell'agente per garantire l'affidabilità e massimizzare l'utilità dell'agente.

2. "Gli agenti sono come una manodopera digitale, in grado di navigare automaticamente sul web, di utilizzare le nostre applicazioni e, potenzialmente, di controllare i nostri dispositivi al posto nostro".

Durante il suo Discorso TED, Chase introduce il concetto di agenti di IA come entità digitali che può eseguire compitiautonomamente, come la navigazione sul web, la navigazione nei file e il controllo dei dispositivi. Li paragona a una forma di lavoro digitale.

3. "In pratica, utilizziamo costantemente una serie di strumenti diversi per aiutarci a svolgere un determinato compito. Qui gli agenti sono un po' diversi: invece di essere noi a usare quegli strumenti, ci limitiamo a descrivere a un'intelligenza artificiale qual è il compito e qual è l'obiettivo finale, e poi essa pianifica quali strumenti deve usare e come usarli e poi lo fa davvero da sola".

Chase fa una distinzione tra l'approccio tradizionale che prevede l'uso di strumenti da parte degli esseri umani per completare i compiti e l'approccio degli agenti di intelligenza artificiale. Con gli agenti, gli utenti descrivono semplicemente il compito e l'obiettivo finale e l'agente seleziona e utilizza autonomamente gli strumenti necessari.

4. "Non solo possono portare a termine il compito molto più velocemente di noi, ma in teoria non avremmo nemmeno bisogno di sapere come usare questi strumenti".

Per quanto riguarda i vantaggi degli agenti di IA, Chase sottolinea il loro potenziale nel completare i compiti più velocemente degli esseri umani. Suggerisce inoltre che gli agenti potrebbero eliminare la necessità per gli utenti di avere una conoscenza preliminare degli strumenti necessari per il compito.

5. "Penso che ci siano probabilmente due direzioni in cui si sta andando. Uno è l'uso più generico degli strumenti, per cui gli esseri umani specificano una serie di strumenti e poi gli agenti li usano in modi più aperti".

In un intervistaChase discute le direzioni future degli agenti di intelligenza artificiale. Tra le aree di sviluppo, prevede che gli agenti utilizzino strumenti specificati dall'utente in modi più flessibili e aperti.

6. "Penso che l'idea della memoria a lungo termine sia molto interessante, in quanto gli agenti devono ricordare le cose nel tempo e costruire la conoscenza".

Chase identifica la memoria a lungo termine come un'altra area chiave per il progresso degli agenti AI. È incuriosito dalla possibilità che gli agenti accumulino conoscenze nel tempo e le sfruttino per informare le loro azioni e decisioni.

7. "Abbiamo condensato tutto questo in informazioni e penso che sia un passo molto interessante verso l'idea di agenti più personalizzati che conoscono meglio l'utente".

Elaborando il concetto di agenti personalizzati, Chase esplora come gli agenti potrebbero condensare le informazioni provenienti dalle interazioni e dalle preferenze di un utente nel corso del tempo. Ciò consentirebbe un'esperienza più personalizzata e su misura.

8. "Credo che questo risolva un grosso problema: per tutti questi modelli generativi è davvero difficile valutarli".

Chase discute la sfida della valutazione dei modelli generativi. Suggerisce che gli agenti di intelligenza artificiale potrebbero potenzialmente aiutare a risolvere questo problema.

9. "E questo perché non si produce un singolo numero su cui si può fare un calcolo come l'MSE o l'accuratezza o qualcosa del genere, ma si hanno queste, come minimo, risposte in linguaggio naturale".

Chase approfondisce la difficoltà di valutare i modelli generativi, osservando che i loro risultati sono spesso risposte in linguaggio naturale piuttosto che metriche facilmente quantificabili come l'errore quadratico medio o l'accuratezza.

10. "Quindi penso che sia un'area di cui siamo entrambi estremamente entusiasti, cioè l'uso dei modelli linguistici stessi per valutare i risultati dei modelli linguistici".

Chase esprime entusiasmo per l'idea di utilizzare i modelli linguistici per valutare i risultati di altri modelli linguistici, considerandolo un approccio promettente per affrontare le sfide della valutazione dei modelli generativi.