Meta-მ წარადგინა Muse – პერსონალური AI აგენტი, რომელიც მომხმარებლის დავალებებს არა მხოლოდ განიხილავს, არამედ მათ შესასრულებლად საჭირო მოქმედებებსაც ახორციელებს. Muse მუშაობს Muse Spark 1.3 მოდელზე და შექმნილია ხანგრძლივი, მრავალეტაპიანი სამუშაოების შესასრულებლად.
Meta-ს ჩანაფიქრით, Muse ჩვეულებრივ ჩატბოტზე მეტად დამოუკიდებელი ინსტრუმენტია. მას შეუძლია კომპიუტერის, ბრაუზერისა და სხვა ხელსაწყოების გამოყენება, ფონურ რეჟიმში მუშაობა და მომხმარებლისთვის დასრულებული შედეგის მომზადება.
სარჩევი
რით განსხვავდება Muse ჩვეულებრივი ჩატბოტისგან
ჩატბოტი, როგორც წესი, მომხმარებელს პასუხს ან ინსტრუქციას აწვდის. Muse კი აგენტადაა შექმნილი – ის ადგენს სამუშაო გეგმას, იყენებს შესაბამის ინსტრუმენტებს და დავალების შესასრულებლად საჭირო ნაბიჯებს თავად გადის.
აგენტს აქვს საკუთარი კომპიუტერული გარემო, რომელშიც ხელმისაწვდომია ფაილური სისტემა და ტერმინალი. აგენტს შეუძლია დაწეროს კოდი და კონკრეტული დავალებისთვის საჭირო ხელსაწყოებიც შექმნას.
Muse-ს სრულფასოვან ვებბრაუზერთანაც აქვს წვდომა. Meta-ს ინფორმაციით, მას შეუძლია ინფორმაციის მოძიება, ვებსაიტებზე გადაადგილება, ფორმების შევსება, ჯავშნების გაკეთება და შესყიდვის პროცესის შესრულება.
რა ტიპის დავალებებს ასრულებს
Meta Muse-ის შესაძლებლობებს ყოველდღიურ და ხანგრძლივ დავალებებს უკავშირებს. ოფიციალურ მიმოხილვაში აღწერილია რამდენიმე ძირითადი მიმართულება:
- ელფოსტიდან და ვებსაიტებიდან მნიშვნელოვანი ინფორმაციის შეგროვება;
- კალენდარში თარიღებისა და დაგეგმილი საქმეების დამატება;
- ონლაინ ჯავშნების, ფორმებისა და შესყიდვების მართვა;
- დოკუმენტების, PDF ფაილებისა და ვებგვერდების შექმნა;
- ხარჯების ტრეკერების, სასწავლო გზამკვლევებისა და ინტერაქციული დაფების მომზადება;
- მიზნების დაყოფა კონკრეტულ ნაბიჯებად და პროგრესის კონტროლი.
აგენტის მიერ მომზადებული შედეგი ყოველთვის მხოლოდ ტექსტური პასუხი არ არის. აგენტს შეუძლია შექმნას ინტერაქციული მასალები, რომლებსაც Meta Artifacts-ს უწოდებს და რომლებიც ჩატშიც ჩანს და მის გარეთაც შეიძლება არსებობდეს.
როგორ მუშაობს ფონურ რეჟიმში
დავალების ან მიზნის მიღების შემდეგ Muse-ს შეუძლია მუშაობა წინასწარ განსაზღვრული განრიგით ან შესაბამისი მოვლენის დადგომისას გააგრძელოს. ეს პროცესი მიმდინარეობს მაშინაც, როცა მომხმარებელი აპლიკაციას აღარ იყენებს.
აგენტს შეუძლია ერთდროულად რამდენიმე დავალების მართვა. მომხმარებელს ახალი დავალების გაგზავნა ან მიმდინარე პროცესის შეცვლა წინა პასუხის დასრულების ლოდინის გარეშე შეუძლია.
აგენტი აფასებს, ღირს თუ არა ფონური მუშაობის შედეგის მომხმარებლისთვის შეტყობინებით მიწოდება. შეტყობინება იგზავნება მაშინ, როდესაც მნიშვნელოვანი სიახლეა ან დავალების გასაგრძელებლად მომხმარებლის ჩარევაა საჭირო. პროაქტიულობის დონე პარამეტრებიდან იცვლება.
მეხსიერება და ცალკეული ჩატები
მთავარი ჩატი ერთ ხანგრძლივ საუბრადაა მოწყობილი და აგენტის მეხსიერება სხვადასხვა საუბარს შორის ნარჩუნდება. უფრო რთული ან ერთმანეთისგან დამოუკიდებელი პროექტებისთვის ხელმისაწვდომია ცალკეული გვერდითი ჩატებიც.
მომხმარებელს აგენტისთვის სახელის, ავატარისა და საკომუნიკაციო სტილის შერჩევაც შეუძლია. Meta ამას პერსონალური აგენტის ერთ-ერთ ძირითად ნაწილად განიხილავს.
მომხმარებლის კონტროლი
ფონურ რეჟიმში მოქმედი აგენტის შემთხვევაში მნიშვნელოვანია იმის დანახვა, თუ რას აკეთებს სისტემა. ინტერფეისი აჩვენებს მიმდინარე სამუშაოს, ხოლო აქტივობის სრულ ჟურნალში შესაძლებელია შესრულებული მოქმედებებისა და გაცემული ნებართვების შემოწმება.
მომხმარებელს შეუძლია პირდაპირ წაიკითხოს და შეცვალოს მეხსიერების ფაილები. Goals განყოფილებაში კი ჩანს აგენტის მიერ კონტროლირებადი მიზნები, სამუშაო გეგმა და მიღწეული პროგრესი.
დადასტურება მნიშვნელოვანი მოქმედებების წინ
რთულად გასაუქმებელი მოქმედებები ავტომატურად არ სრულდება. წერილის გაგზავნის, შესყიდვის ან სხვა მნიშვნელოვანი ნაბიჯის წინ Muse მომხმარებელს ცალკე დადასტურებას სთხოვს.
მომხმარებელს შეუძლია მისცეს ერთჯერადი, კონკრეტულ დავალებაზე მიბმული ან უფრო ხანგრძლივი ნებართვა. ბრაუზერში მუშაობისას ადამიანს პროცესის საკუთარ თავზე აღებაც შეუძლია, რა დროსაც აგენტის მოქმედება ჩერდება.
Muse Spark 1.3-ის როლი
აგენტის საფუძველია Muse Spark 1.3 – Meta-ს მოდელი, რომელიც ხანგრძლივი აგენტური და პროგრამული დავალებებისთვისაა მომზადებული. მოდელს შეუძლია ერთ საუბარში რამდენიმე სამუშაო პროცესის მართვა, სხვადასხვა წყაროდან კონტექსტის შეგროვება და მიღებული ინფორმაციის შენარჩუნება.
Muse Spark 1.3 გაურკვეველი მოთხოვნის შემთხვევაში დამაზუსტებელ კითხვებს სვამს, დაბრკოლებისას მომხმარებელს დახმარებას სთხოვს და მნიშვნელოვანი მოქმედების წინ დადასტურებას ითხოვს. მოდელი ასევე შექმნილია გრძელი ინსტრუქციების მოთხოვნების შესანარჩუნებლად.
როგორ არის დაცული მომხმარებლის მონაცემები
Meta-ს უსაფრთხოების ტექნიკური აღწერის მიხედვით, თითოეულ მომხმარებელს გამოყოფილი ღრუბლოვანი კომპიუტერი აქვს. აგენტის სამუშაო გარემო იზოლირებულია, ხოლო დაკავშირებული სერვისების რეალური პაროლები და ავტორიზაციის მონაცემები ძირითად მოდელს არ გადაეცემა.
მესამე მხარის სერვისებთან და Meta-ს პროდუქტებთან, მათ შორის Instagram-თან და Facebook-თან, მუშაობა კონექტორების საშუალებით ხდება. ქსელთან დაკავშირებულ მოქმედებებს ცალკე უსაფრთხოების სისტემა, Sentinel აკონტროლებს და Muse-ს მისი გვერდის ავლა არ შეუძლია.
Meta პირდაპირ აღნიშნავს, რომ Muse მაინც შეიძლება შეცდეს და მავნე ინსტრუქციების ფარულად მიწოდების პრობლემა სრულად გადაჭრილი არ არის. ამიტომ სისტემა აერთიანებს მოდელის დონეზე დაცვას, საეჭვო მოთხოვნების აღმომჩენ კლასიფიკატორებს, იზოლირებულ გარემოსა და მომხმარებლის დადასტურებას.
გამოიყენება თუ არა მონაცემები მოდელის გასაუმჯობესებლად
Meta-ს პოლიტიკის მიხედვით, აგენტთან საუბრები, ინსტრუმენტების გამოძახებები და აგენტებს შორის სამუშაო გადაცემები შეიძლება ახალი მოდელების მოსამზადებლად გამოიყენონ. კომპანიის განცხადებით, მანამდე მონაცემებიდან ძირითადი პერსონალური საიდენტიფიკაციო ინფორმაცია იშლება.
მომხმარებელს შეუძლია მოდელის სწავლებისთვის მონაცემების გამოყენებაზე უარი პარამეტრებიდან თქვას. Meta ასევე აცხადებს, რომ საუბრები და ვირტუალურ კომპიუტერში შენახული მონაცემები მის სარეკლამო სისტემებს არ გადაეცემა, თუმცა აგენტის მიერ ვებგვერდებზე შესრულებულმა მოქმედებებმა შესაძლოა რეკლამებზე არაპირდაპირ იმოქმედოს.
რას ნიშნავს ეს წარდგენა
Muse აჩვენებს, როგორ ცდილობს Meta საუბარზე დაფუძნებული ასისტენტიდან მოქმედ პერსონალურ აგენტზე გადასვლას. პროდუქტის მთავარი განსხვავება არის შესაძლებლობა, შეინარჩუნოს კონტექსტი, გამოიყენოს კომპიუტერული ხელსაწყოები და დავალებები ფონურ რეჟიმში გააგრძელოს.
ამ მიდგომის პრაქტიკული ღირებულება Muse-ის სიზუსტეზე, საიმედოობასა და მომხმარებლისთვის რეალური კონტროლის შენარჩუნებაზე იქნება დამოკიდებული. თავად Meta აღნიშნავს, რომ პროდუქტი ჯერ საწყის ეტაპზეა და მისი შესაძლებლობები და უსაფრთხოების მექანიზმები მომხმარებელთა გამოცდილების მიხედვით გაგრძელდება.
სხვა თემები
Muse Spark 1.3: Meta-ს განახლებული აგენტური მოდელი
Meta-მ Muse Glimmer – ლოკალური AI მოდელი წარადგინა
Muse Code: Meta-მ პირველი კოდირების აგენტი გამოუშვა