Shaw d'ai16z a annoncé l'intégration de réseaux de tâches hiérarchiques (HTN) dans sa plateforme d'IA, Eliza.

Le 6 janvier, Shaw, le fondateur d'ai16z (AI16Z) s'est adressé à X pour annoncer que l'équipe financerait également le développement de l'intégration des HTN dans la version 2 d'Eliza. Sa réponse a été adressée à un autre membre de X, @lordOfAFew, qui a souligné les différents défis auxquels les agents IA sont confrontés au quotidien.

Loaf est l'un de nos principaux contributeurs au référentiel Eliza. Nous allons intégrer des réseaux de tâches hiérarchiques dans Eliza v2, et nous finançons ce développement. Immense pour les jeux, les portefeuilles et tout type de chaîne d'actions planifiée complexe. https://t.co/GV1pUwQ5yR

— Shaw (@shawmakesmagic) 6 janvier 2025

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Défis des réseaux d'agents IA

Les agents IA sont l'avenir de toutes les entreprises IA, a déclaré Shaw dans le podcast Delphi Dephi. Il a également insisté sur la nécessité de rendre les réseaux d'agents IA robustes. Cependant, actuellement, la partie la plus difficile pour chaque réseau d'agents IA est de fixer des objectifs à long terme, surtout lorsque les agents sont en cours de création. Les indices en langage naturel limitent les agents à suivre des instructions simples. Il est possible pour les agents de trader avec une préstructure en répondant à des signes, mais cela ne leur donne pas de liberté et d'indépendance.

Un des défis les plus significatifs auxquels tout cadre d'agents est confronté est le problème des objectifs à horizon temporel. Le développement des agents évolue généralement à travers trois étapes : Étape Un : Les agents s'appuient sur des instructions en langage naturel pour réaliser des tâches simples. Par exemple, « Échanger 1 ETH sur…

— 🍞☁⛩️ (realms/acc) (@lordOfAFew) 6 janvier 2025

Cela pose le plus grand problème car cela empêche les agents d'agir de manière autonome pour atteindre de tels objectifs à long terme et compliqués. Pour que cela fonctionne, des réseaux de tâches complexes et la capacité pour les stratégies d'explorer et de changer par elles-mêmes sont nécessaires.

Pour atteindre l'étape trois, l'autonomie nécessite des changements dans le matériel, le firmware et le logiciel, ce qui est une tâche difficile. Ce n'est que par une amélioration rapide de la technologie, telles que les HTNs, que les agents peuvent gérer des tâches complexes à long terme.

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Les HTNs sont des systèmes qui décomposent des tâches difficiles en morceaux plus petits et plus faciles à gérer qui sont ensuite assemblés dans une structure en arbre. Même lorsque les choses ne sont pas claires, les systèmes IA seraient capables de planifier et d'exécuter rapidement et efficacement un ensemble complexe de tâches.

Par exemple, dans l'industrie du jeu, les HTNs peuvent permettre aux PNJ de se comporter de manière plus stratégique, rendant ainsi les expériences dynamiques et immersives pour les joueurs. Pour les portefeuilles numériques, les HTNs peuvent simplifier les étapes impliquées dans le processus, comme l'autorisation de paiement, la détection de fraude et les ajustements de solde.

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Comment les HTNs peuvent-ils aider Eliza Labs ?

L'ajout de HTNs à Eliza v2 signifie que la plateforme pourra enfin, entre autres, exécuter des actions qui incluent plusieurs étapes, mettre à jour les plans en un instant lorsque des changements sont effectués, et gérer des processus de manière industrielle sans effort. Les HTNs sont une manifestation claire de l'objectif ultime des Eliza Labs, qui est de créer des systèmes IA qui ne se contentent pas de réagir mais qui avancent avec une planification intelligente et proactive qui comble intrinsèquement les lacunes pour résoudre des problèmes du monde réel.

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