Andrew Ng explique l'avenir de la collaboration de l'IA à Langchain 2025

À quoi ressemble l'avenir de l'intelligence artificielle lorsque les frontières entre la collaboration humaine et la machine se brouillent, et les agents de l'IA évoluent pour prendre des décisions de manière autonome? À la conférence de Langchain Interrupt 2025, Andrew Ngl'une des voix les plus influentes de l'IA, a abordé cette question de front. Dans un échange candide et stimulant, NG a exploré le potentiel fantastique des agents de l'IA, de leur capacité à automatiser les flux de travail complexes à leur rôle dans le remodelage des industries comme le service client, le développement de logiciels et l'entrepreneuriat. Avec des cadres comme Langchain et le modèle-context-protocol (MCP) menant la charge, NG a peint une image vivante d'un monde où les systèmes d'IA n'aident pas seulement mais collaborent activement avec les humains pour résoudre des problèmes à enjeux élevés. Pourtant, comme il l'a souligné, cette vision n'est pas sans défis – concevoir des systèmes évolutifs et efficaces tout en maintenant l'intégrité éthique et technique reste une tâche intimidante.

Au cours de cette interview, les téléspectateurs obtiendront un siège de première rangée aux idées de NG sur le Spectre de l'autonomie dans les systèmes agentiquesles compétences critiques ont besoin de prospérer et les tendances émergentes prouvées à redéfinir le paysage de l'IA. De la montée en puissance de la collaboration multi-agents au potentiel inexploité des applications vocales, le commentaire de NG propose une feuille de route pour naviguer dans les complexités d'un avenir axé sur l'IA. Que vous soyez un développeur, un entrepreneur ou tout simplement curieux de la prochaine vague d'innovation, ce dialogue avec Andrew Ng – géré par Langchain – se promène pour défier les hypothèses et déclencher de nouvelles idées. Comme Ng lui-même le suggère, la compréhension de ces changements n'est pas seulement de suivre; Il s'agit de rester en avance dans un monde où l'IA n'est plus un outil mais un partenaire.

Andrew ng sur l'évolution de l'IA

Comprendre les systèmes agentiques: un spectre d'autonomie

Ng a souligné un décalage central dans le domaine AI: l'objectif n'est plus uniquement sur la définition d'agents d'IA mais sur la compréhension des degrés d'autonomie divers au sein des systèmes agents. Il a expliqué que ces systèmes fonctionnent le long d'un spectre, allant de l'automatisation des tâches simples aux processus de prise de décision hautement autonomes. Ng a souligné l'importance de concevoir flux de travail rationalisés et linéaires qui simplifient les opérations complexes tout en maintenant l'efficacité. Cependant, il a reconnu la difficulté inhérente à décomposer les processus commerciaux complexes en tâches gérables et axées sur les agents. Ces systèmes, a-t-il noté, sont essentiels pour automatiser les tâches répétitives, l'amélioration de la productivité et permettant aux entreprises d'évoluer efficacement les opérations.

Compétences clés pour les développeurs d'IA

NG a souligné les compétences essentielles que les développeurs doivent cultiver pour exceller dans le domaine de l'IA. Maîtrise des outils tels que Langchain, Langgraph et cadres d'évaluation est essentiel pour la conception, le débogage et l'optimisation des flux de travail. Au-delà de l'expertise technique, NG a souligné l'importance du codage des connaissances, non seulement pour les développeurs, mais aussi pour les professionnels non techniques qui cherchent à collaborer efficacement dans les projets d'IA. Il a encouragé les développeurs à perfectionner leur instinct pour Optimisation du flux de travailune compétence qu'il a jugée vitale pour créer des systèmes d'IA efficaces et évolutifs. Cette combinaison de compétences techniques et stratégiques, a soutenu Ng, permettra aux professionnels de prospérer dans le paysage en évolution de l'IA.

Andrew Ng explique l'avenir de la collaboration de l'IA à Langchain 2025

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Applications vocales: améliorer l'expérience utilisateur

Les interactions vocales émergent comme un outil puissant pour réduire le frottement des utilisateurs et améliorer l'accessibilité. Ng a discuté de la demande croissante de Réponses à faible latence Dans les applications vocales, en particulier dans les paramètres de l'entreprise et du service client. Il a mis en évidence des techniques innovantes telles que les pré-réponses, qui prévoient que les utilisateurs doivent fournir des interactions plus rapides et plus transparentes. Ces progrès, expliqués NG, ont le potentiel d'améliorer considérablement l'efficacité opérationnelle et la satisfaction des utilisateurs. Cependant, il a reconnu que la réalisation Intégration et réactivité transparentes Reste un défi technique que les développeurs doivent relever pour débloquer le plein potentiel des technologies vocales.

Framework MCP: simplification de l'intégration d'IA

NG a introduit le cadre du modèle-context-protocol (MCP) comme une approche prometteuse pour normaliser les données et les intégrations d'outils dans les systèmes d'IA. En réduisant la complexité du développement, MCP permet aux développeurs de rationaliser les flux de travail impliquant plusieurs modèles et sources de données. Ng a souligné que ce cadre peut aider à construire Systèmes d'IA robustes et efficacesmais il a également reconnu des défis persistants, tels que les obstacles à l'authentification et à la mise en œuvre. Ces obstacles, a-t-il noté, nécessitent un raffinement supplémentaire pour réaliser pleinement le potentiel de MCP. Malgré ces défis, NG a mis en évidence la capacité de MCP à simplifier le processus d'intégration, ce qui en fait un outil précieux pour les développeurs travaillant sur des projets d'IA complexes.

Systèmes multi-agents: déverrouillage de la collaboration

NG a exploré le potentiel des systèmes multi-agents pour aider à la collaboration entre les agents de l'IA. Il a expliqué que bien que les implémentations actuelles soient largement confinées Environnements à équipe uniqueoù les agents opèrent dans des paramètres contrôlés, la frontière suivante réside dans l'autorisation de collaborations en équipes. Ces dynamiques plus complexes, ont soutenu NG, pourraient débloquer de nouvelles possibilités d'automatisation et d'optimisation des flux de travail dans diverses industries. Il a souligné l'importance de faire progresser les systèmes multi-agents pour atteindre des niveaux plus élevés de coordination et efficacitéqui pourrait transformer la façon dont les entreprises abordent les opérations à grande échelle.

Codage assisté AI: stimulation de la productivité des développeurs

Les outils de codage assistés par AI sont de remodeler la façon dont les développeurs abordent leur travail. Ng a mis en évidence la capacité de ces outils à automatiser les tâches de codage répétitives, permettant aux développeurs de se concentrer sur résolution de problèmes de niveau supérieur et l'innovation. Cependant, il a averti qu'une base solide dans les principes fondamentales de la programmation est essentielle pour maximiser les avantages de ces outils. Ng a encouragé une adoption plus large du codage assisté par l'IA dans toutes les industries, citant son potentiel accélérer l'innovation et réduire les délais de développement. En utilisant ces outils efficacement, les développeurs peuvent améliorer la productivité et contribuer à des progrès technologiques plus rapides.

Entrepreneuriat en IA: stratégies de réussite

Ng a offert de précieux conseils pour les aspirants entrepreneurs d'IA, mettant l'accent sur deux facteurs clés pour le succès: vitesse et expertise technique. Il a exhorté les fondateurs à hiérarchiser l'exécution rapide tout en développant une compréhension approfondie des technologies avec lesquelles ils travaillent. Selon NG, l'innovation découle d'une combinaison de profondeur technique et de la capacité de s'adapter rapidement à l'évolution des demandes du marché. Il a encouragé les entrepreneurs à rester informés des outils et méthodologies émergents, car cette adaptabilité est cruciale pour maintenir un avantage concurrentiel dans l'industrie de l'IA rapide.

Tendances émergentes dans l'IA

Ng a partagé son point de vue sur les tendances façonnant l'avenir de l'IA. Il a souligné les avancées dans Mémoire de contexte plus long Pour les modèles de grande langue (LLMS), qui permettra aux systèmes d'IA de traiter et de conserver plus d'informations, améliorant leurs performances dans des tâches complexes. De plus, il a souligné des domaines sous-explorés tels que les applications vocales et les cadres d'évaluation systématiques comme des opportunités d'innovation. Ng a souligné l'importance de l'apprentissage et de l'adaptation continus, exhortant les développeurs et les entreprises à rester en tête en adoptant de nouveaux outils et méthodologies. Ces tendances, a-t-il noté, joueront un rôle crucial dans la formation de la prochaine génération de technologies d'IA.

Crédit médiatique: Lubriole

Filed Under: AI, News News

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