Инструменты-плагины

Эти инструменты являются модульными и могут быть интегрированы в фреймворк AI-агента с минимальной настройкой. Они используют существующие библиотеки, API и сторонние сервисы для расширения возможностей агента без значительных усилий по разработке. Инструменты-плагины позволяют быстро развертывать и масштабировать функциональность агента. Эти инструменты представляют собой предварительно разработанные модули, которые можно интегрировать в AI-систему с минимальными усилиями, используя существующие библиотеки, API и сторонние сервисы. Интеграция инструментов-плагинов стала стандартным предложением от ведущих платформ, таких как OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini от Google и Phi от Microsoft, а также растущего сообщества с открытым исходным кодом.

Экосистемы плагинов от ведущих платформ

OpenAI предлагает мощные расширения — от поиска в реальном времени до специализированных генераторов кода — но они доступны только внутри продукта ChatGPT, а не в публичном API. Вы не можете вызвать Expedia, Zapier или любой другой плагин ChatGPT первого уровня через стандартные конечные точки OpenAI Completions или Chat. Чтобы воспроизвести аналогичное поведение в ваших собственных приложениях, вы должны создать пользовательские слои вызова функций (например, через LangChain), которые приближают функциональность плагинов.

Claude от Anthropic, напротив, раскрывает свою полную способность "использования инструментов" напрямую через Anthropic Messages API (и на платформах, таких как Amazon Bedrock или Vertex AI от Google Cloud). Вы просто регистрируете свои пользовательские инструменты (или используете предоставленные Anthropic), и Claude может вызывать их во время вывода — никакого отдельного UI не требуется. Этот подход, ориентированный на API, делает простым интеграцию модерации контента, обнаружения предвзятости или доменно-специфичных сервисов в любой рабочий процесс на базе Claude.

Модели Gemini от Google поддерживают вызов функций через Vertex AI API, позволяя вам объявлять инструменты в FunctionCallingConfig и заставлять Gemini вызывать их как структурированные вызовы. Независимо от того, нужно ли вам понимание естественного языка, распознавание изображений или поиск в базе данных, вы определяете функции заранее и обрабатываете возвращенные аргументы в своем коде — никакой проприетарный UI-слой не стоит между вашим приложением и моделью.

Модели Phi от Microsoft предлагаются через Azure AI Foundry, где они бесшовно интегрируются с другими сервисами Azure — такими как когнитивный поиск, обработка документов и API визуализации данных — через те же публичные конечные точки, которые вы используете для других моделей Azure AI. Хотя они не позиционируются как "плагины", тесная связь Phi с инструментами продуктивности и аналитики Azure обеспечивает аналогично плавный опыт: вы вызываете модель, получаете структурированные выходы и передаете их непосредственно в ваши существующие рабочие процессы Azure без переключения контекстов.

Преимущества и ограничения

Одним из значительных преимуществ инструментов-плагинов является их интеграция на уровне выполнения модели. Это означает, что эти инструменты можно добавлять к AI-моделям с минимальным нарушением существующих рабочих процессов. Разработчики могут просто подключить эти модули к своим AI-системам, мгновенно улучшая их возможности без значительной настройки или усилий по разработке. Эта легкость интеграции делает инструменты-плагины привлекательным вариантом для быстрого развертывания новых функций в AI-приложениях.

Однако эта простота использования сопряжена с определенными ограничениями. Инструменты-плагины, хотя и мощные, не предлагают того же уровня настраиваемости и адаптируемости, что и инструменты, разработанные на заказ, которые могут обслуживаться локально или удаленно. Они разработаны как инструменты общего назначения, которые могут решать широкий спектр задач, но они могут не быть адаптированы к конкретным потребностям и нюансам каждого приложения. Этот компромисс между легкостью интеграции и настраиваемостью является важным соображением для разработчиков при выборе между инструментами-плагинами и разработкой на заказ.

Растущая экосистема

Несмотря на текущие ограничения, каталоги инструментов-плагинов, предлагаемые ведущими платформами, быстро растут. По мере расширения этих каталогов широта возможностей, доступных через инструменты-плагины, будет увеличиваться, предоставляя разработчикам еще больше инструментов для улучшения их AI-агентов. Этот рост движется непрерывными достижениями в исследованиях AI и разработкой новых техник и технологий. В ближайшем будущем мы можем ожидать, что эти каталоги инструментов-плагинов будут включать более специализированные и продвинутые функции, обслуживая более широкий спектр приложений и отраслей.

В дополнение к предложениям от крупных платформ существует быстро растущая экосистема инструментов, которые можно включить в модели с открытым исходным кодом. Эта экосистема предоставляет множество ресурсов для разработчиков, желающих улучшить свои AI-агенты с помощью продвинутых возможностей. Сообщества с открытым исходным кодом активно способствуют разработке инструментов-плагинов, создавая совместную среду, которая способствует инновациям и обмену знаниями.

Одним из примечательных примеров является библиотека Hugging Face Transformers, которая предлагает широкий спектр предобученных моделей и инструментов-плагинов для задач обработки естественного языка. Эти инструменты можно легко интегрировать в модели с открытым исходным кодом, обеспечивая такие функции, как генерация текста, анализ тональности и перевод языков. Открытый характер этой библиотеки позволяет разработчикам настраивать и расширять эти инструменты в соответствии с их конкретными потребностями.

Платформы, такие как Glama.ai и mcp.so, агрегируют большое количество MCP-серверов, делая их доступными для поиска и обнаружения, от простых утилит до сложных, сохраняющих состояние сервисов.

Практические применения

Практические применения инструментов-плагинов обширны и разнообразны, охватывая множество отраслей и случаев использования. Интегрируя инструменты-плагины, разработчики могут создавать AI-агентов, которые эффективно и результативно выполняют широкий спектр задач.

В поддержке клиентов инструменты-плагины могут позволить AI-агентам обрабатывать запросы, предоставлять решения и управлять тикетами поддержки. Инструменты, такие как понимание естественного языка и анализ тональности, могут помочь AI-агентам понимать проблемы клиентов и отвечать соответствующим образом, улучшая удовлетворенность клиентов и сокращая время ответа.

В здравоохранении инструменты-плагины могут помочь AI-агентам в таких задачах, как анализ медицинских изображений, сортировка пациентов и управление данными. Инструменты, использующие компьютерное зрение, могут помочь выявлять аномалии в медицинских изображениях, в то время как инструменты обработки естественного языка могут помочь в управлении записями пациентов и извлечении соответствующей информации из медицинской литературы, а инструменты векторного поиска могут предложить обоснование в соответствующих документах для решения текущего запроса.

В финансовой индустрии инструменты-плагины могут улучшить способности AI-агентов анализировать рыночные тренды, обнаруживать мошенническую деятельность и управлять финансовыми портфелями. Инструменты, такие как обнаружение аномалий и предиктивная аналитика, могут предоставить ценные инсайты и улучшить процессы принятия решений.

В образовании инструменты-плагины могут поддерживать AI-агентов в персонализированном обучении, автоматизированной оценке и рекомендации контента.

Будущее инструментов-плагинов

Будущее инструментов-плагинов в разработке AI выглядит многообещающим, с непрерывными достижениями и растущим принятием в различных отраслях. По мере расширения возможностей инструментов-плагинов мы можем ожидать, что AI-агенты станут еще более способными и универсальными. Постоянные исследования и разработки ведущих платформ и сообщества с открытым исходным кодом будут стимулировать инновации, приводя к более мощным и сложным инструментам для разработки AI.

Одной из важных областей фокуса для будущего является совместимость и стандартизация инструментов-плагинов. Установление общих стандартов и протоколов для инструментов-плагинов облегчит бесшовную интеграцию и совместимость между различными AI-платформами и системами. Это позволит разработчикам использовать инструменты-плагины из различных источников, создавая более гибкие и адаптируемые AI-решения.

Также прилагаются усилия для улучшения настраиваемости и адаптируемости инструментов-плагинов. Будущие инструменты-плагины могут предлагать больше настраиваемых опций, позволяя разработчикам адаптировать их к конкретным случаям использования и требованиям. Это устранит разрыв между легкостью интеграции и необходимостью настраиваемых решений, предоставляя лучшее из обоих миров.