O agente inteligente Agente Q lançado recentemente pela MultiOn afirma ter alcançado uma surpreendente taxa de sucesso de 95,4% em tarefas reais, o que atraiu ampla atenção na indústria. Seu CEO costuma usar emoticons de morango no Twitter, o que lembra mais o misterioso projeto Q da OpenAI, gerando muita especulação sobre a tecnologia por trás do Agente Q. O Agent Q combina tecnologias como pesquisa, autorreflexão e aprendizagem por reforço para planejar e autocurar, e melhora significativamente as taxas de conclusão de tarefas por meio da coleta autônoma de dados. Na tarefa real de reserva do Open Table, melhorou a taxa de sucesso de amostra zero do LLaMa-3 de 18,6% para 81,7%, o que é impressionante.
O que é ainda mais impressionante é que o CEO da MultiOn, Div Garg, usa frequentemente emoticons de morango no Twitter, o que lembra as pessoas do misterioso projeto Q da OpenAI.
Os internautas estão cheios de curiosidade sobre a tecnologia por trás do Agente Q. Algumas pessoas especulam que pode haver apoio do projeto Q* da OpenAI por trás disso. A MultiOn não só abriu uma conta independente no Twitter para o Agente Q, mas a imagem de fundo e as informações básicas da conta estão relacionadas aos morangos, o que sem dúvida aumentou a curiosidade das pessoas sobre a tecnologia por trás dela.
O Agente Q combina pesquisa, autorreflexão e aprendizagem por reforço para permitir o planejamento e a autocura. Ele aborda as limitações das técnicas anteriores de treinamento LLM, introduzindo uma nova estrutura de aprendizagem e inferência, permitindo a navegação autônoma nas páginas da web.
Na tarefa de simular uma loja online, o Agente Q demonstrou seus poderosos recursos de pesquisa. Na tarefa de reserva real da Open Table, o Agente Q aumentou a taxa de sucesso de amostra zero do LLaMa-3 de 18,6% para 81,7%, com um aumento de pontuação de 340%, e somente após um dia de coleta independente de dados.
Embora o Agente Q tenha tido um bom desempenho nos experimentos de avaliação, ainda há muito espaço para discussão e aprimoramento nos métodos utilizados atualmente. Por exemplo, a concepção de algoritmos de inferência, a selecção de estratégias de pesquisa e a segurança e interacção online requerem mais investigação e optimização.
O surgimento do Agente Q é, sem dúvida, um grande progresso no campo dos agentes de IA, mas se ele pode se tornar um iniciante no campo da IA ou se é apenas um exagero inteligente, ainda será testado pelo tempo. De qualquer forma, o lançamento do Agente Q traz novas possibilidades e revelações para o desenvolvimento da IA.
Referências:
https://www.multion.ai/blog/introduzindo-agent-q-research-breakthrough-for-the-next-generation-of-ai-agents-with-planning-and-self-healing-capabilities
A taxa de sucesso e a inovação tecnológica do Agente Q são impressionantes, mas a tecnologia por trás dele ainda precisa de mais verificações e melhorias. No futuro, agentes de IA como o Agente Q desempenharão um papel em mais campos, promoverão o desenvolvimento contínuo da tecnologia de inteligência artificial e trarão mais conveniência à vida das pessoas.