Friday Apr 26, 2024
Die Agenten kommen - KI-Agenten (wie Devin) an der Spitze der generativen-KI-Evolution?
In dieser Episode tauchen wir nicht in die glamouröse Welt von James Bond ein, nein, heute zielen wir auf etwas weit Faszinierenderes ab – die Welt der generativen KI und ihrer Agentensysteme. Mein Fadenkreuz hat sich auf LangChain, Semantic Kernel und Autogen gerichtet. Bereit für einen tiefen Tauchgang in die Evolution der Technologie, die von den ersten regelbasierten Systemen über die kunstvolle Vektorisierung von Sätzen bis zu den mächtigen Transformern reicht – und nein, ich spreche hier nicht von den gestaltwandlerischen Roboterwesen aus den Blockbustern.
Als Senior Softwarearchitekt und Legal Engineer, der selbst erst kürzlich (jetzt: 2024-04-26 - 22:12) ein Proof of Concept mit Semantic Kernel in C# gecodet hat, das mit der Open AI API kommuniziert, bin ich mitten im Geschehen. Ich werde dir erklären, warum Siri und Alexa vielleicht schon bald ihre wohlverdienten Rentenbescheide in den Händen halten könnten und warum Namen, die klingen als stammten sie von den Mitgliedern einer Techno-Band der 70er – Semantic Kernel, Langchain und Autogen – tatsächlich die großen Bühnen der Softwarewelt rocken.
Dann, mit Fanfaren und Salutschüssen, rollen wir den roten Teppich aus für Devin – den autonomen Softwareingenieur, den neuen Superstar am Agentenhimmel. So lautet zumindest das Werbeversprechen. Doch was verbirgt sich wirklich hinter dieser glänzenden Fassade?
Bist du bereit für eine Episode, die informativer ist als ein Wikipedia-Artikel und unterhaltsamer als mein letzter Versuch, vegan zu kochen? Dann schnall dich an, es wird ein wissensreiches Abenteuer!
Gliederung:
- Einführung
- Historische Entwicklung der generativen KI
- Regelbasierte Ära
- Statistische Ära
- Maschinelle Lernära
- Neuronale Netze und Embeddings
- Transformerära
- Agentensysteme
- Definition und Überblick
- Siri und Alexa: Zeit für den Ruhestand?
- Aktuelle Frameworks: Semantic Kernel, Langchain, Autogen
- Devin: Der neue Superstar der KI-Entwicklung?
- Fähigkeiten und Versprechen
- Grenzen und Herausforderungen
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# QUELLEN
## GENERATIVE AI IN GENERAL
- David Foster, „Generative Deep Learning“, 2nd Edition, OReilly
- Francois Chollet, „Deep Learning with Python „, 2nd Edition, Reilly
- Thomans K. Abraham and Coll., „Handy on Machine Learning with Azure" , OReilly
- Jarred Capellman, “Hands-On Machine Learning with ML.NET“, OReilly
## SEMANTIC KERNEL
### MEIN EIGENER CUSTOM CHAT GPT „SEMANTIC KERNEL“
https://chat.openai.com/g/g-pKmpxLsfP-semantic-kernel-copilot
### YOUTUBE
#### Cooking with Semantic Kernel: Recipes for Building Chatbots, Agents, and more with LLMs (2023)
https://www.youtube.com/watch?v=AX8xM9YnV3k&list=PLwMdQC6yYTRdd5wKMD8ZchMSsqjsDXizv&index=3&t=1361s
#### Semantic Kernel Tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=itNmb0runVo&t=717s
#### How to create a sequential planner using semantic kernel only pic
https://www.youtube.com/watch?v=r-atDSeqLaI7
#### Using intelligent planners in our AI Agents with the Semantic Kernel SDK and C#
https://www.youtube.com/watch?v=r-atDSeqLaI
#### 04- Microsoft Semantic Kernel Planner
https://www.youtube.com/watch?v=zBwDGFMsgQM&t=2s
## WEB-ARTICLES
### OFFICIAL DOKU
- https://github.com/microsoft/semantic-kernel
- https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/
- https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/dotnet/samples/KernelSyntaxExamples
- https://github.com/microsoft/semantic-kernel-starters
(all last visited: 2024-03-16 - 12:00)
### BRILLIANT BLOG ARTICLES
- https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/architecting-ai-apps-with-semantic-kernel/ (last visit: 2024-04-03 - 21:00)
## AGENTENSYSTEME
- [https://www.moin.ai/chatbot-lexikon/conversational-agent] (last visit: 2024-04-13 - 13:22)
- [https://www.ibm.com/de-de/topics/langchain] (last visit: 2024-04-13 - 13:41)
## DEVIN
- [https://www.golem.de/news/devin-neue-ki-programmiert-debuggt-und-compiliert-von-selbst-2403-183183.html] (last visit: 2024-04-13 - 14:41)
- [https://www.cognition-labs.com/introducing-devin] (last visit: 2024-04-13 - 14:41)
- [https://www.deduxer.studio/de/blog/will-ai-software-engineer-replace-humans-what-is-devin] (last visit: 2024-04-13 - 14:48)
# PROMPT: MATHEAUFGABE MEINER TOCHTER AUS DER 4 KLASSE, AN DER GEMINI GESCHEITERT IST
"bilde mit den ziffern 1,3,5,7,9 eine vierstellige und eine einstellige zahl. multipliziere. jede ziffernkarte darf jeweils nur einmal verwendet werden. BSP: Das Produkt soll möglichst groß sein: 9 * 7531; Jetzt du: Das Produkt soll zwischen 10.000 und 15.000 liegen."
Antwort am Ende von Gemini:
"**Ergebnis:**
Das Produkt 9753 liegt zwischen 10.000 und 15.000 und ist somit die Lösung für die Aufgabe."
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