ليس كل نظام ذكاء اصطناعي يحتاج إلى أن يكون وكيلًا

يستكشف هذا المنشور التطورات الأخيرة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ويقارن بين مختلف بنيات أنظمة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نماذج LLMs النقية، والأنظمة القائمة على توليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، واستخدام الأدوات وسير العمل للذكاء الاصطناعي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي. باستخدام تطبيق فحص السير الذاتية كمثال، يوضح القدرات والتعقيدات لكل بنية. يجادل الكاتب بأن ليس كل تطبيق يحتاج إلى وكيل ذكاء اصطناعي؛ يجب اختيار البنية الصحيحة بناءً على الاحتياجات. يؤكد المنشور على أهمية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، ويوصي بالبدء بأنماط بسيطة وقابلة للتكوين وإضافة التعقيد بشكل تدريجي، مع إعطاء الأولوية للموثوقية على القدرة الخام.