Запускаем новый волонтерский проект по разворачиванию инфраструктуры для создания пользовательских ассистентов и агентов на базе контекста (информации) от ШСМ и LLM.
Мы хотим, чтобы каждый участник нашего сообщества мог стать создателем своих собственных ИИ-ассистентов и агентов, которые помогут им эффективнее учиться, работать и даже отдыхать.
С точки зрения ШСМ, мы реализуем принцип адаптивного обучения путем создания цифрового двойника студента. Этот двойник формируется в том числе усилиями самого учащегося, что позволяет студенту применять системное мышление непосредственно к разработке ИИ-систем. Это повышает уровень вовлеченности участников в образовательный процесс.
Для успешной реализации проекта нам нужно сосредоточиться на нескольких ключевых объектах:
— Контексты и действия: Под контекстом подразумеваются данные, поступающие от LLM-моделей, наших курсов и заметок пользователей. Действия — это шаги, которые необходимо предпринять на основании этого контекста. Например, студент читает курс по машинному обучению и применяет полученные знания для создания собственного ИИ-ассистента.
— ИИ-ассистенты и ИИ-агенты: ИИ-ассистенты обеспечивают пользователям информацию, но не принимают самостоятельных решений. Они помогают вести диалог или предложить варианты дальнейших шагов. В свою очередь, ИИ-агенты способны действовать автономно, ориентируясь на достижение конкретных целей.
— Создатели ИИ-ассистентов и ИИ-агентов: В эту категорию входят крупные компании вроде OpenAI и Google, но также ШСМ и сами участники нашего сообщества. Каждый сможет разработать своего помощника, будь то для образовательных целей или повседневных задач.
Инфраструктура ШСМ обеспечит участникам сообщества инструменты для разработки собственных ИИ-ассистентов и агентов, используя уже существующие модели. Например, студенты смогут интегрировать своего агента с помощниками, работающими на основе другого контекста. Это позволит легко обмениваться знаниями и опытом между участниками.
На начальном этапе для взаимодействия с системой мы используем интерфейс ChatGPT, который даст доступ к нашим курсам и другим материалам. Важно учитывать интеграционные аспекты различных подсистем, что потребует участия разработчиков.
Особое внимание уделим форматам хранения контекстов. Тексты — наиболее очевидный вариант, например, записи лекций или учебные материалы. Однако мы также исследуем альтернативные подходы, такие как графовые структуры, позволяющие визуализировать взаимосвязи между ключевыми понятиями курса.
Если вас заинтересовал данный проект, то напишите мне в телеграм: @TserenTserenov