Cercetarea și dezvoltarea soluției pentru crearea unui agent bazat pe inteligența artificială

Abstract

Lucrarea explorează dezvoltarea unui agent inteligent bazat pe inteligență artificială (IA), concentrându-se pe integrarea memoriei persistente și a mecanismelor de recuperare prin aducere (Retrieval-Augmented Generation - RAG). Structura lucrării este împărțită în trei capitole principale, fiecare contribuind la fundamentarea și realizarea obiectivului propus. Capitolul 1 oferă o introducere în contextul teoretic și tehnologic al agenților IA, evidențiind relevanța lor în diverse domenii. Se discută despre evoluția inteligenței artificiale și integrarea acesteia în aplicații software, precum și despre rolul memoriei persistente și al mecanismelor RAG în îmbunătățirea performanței agenților. De asemenea, sunt prezentate exemple de soluții existente și beneficiile utilizării framework-urilor moderne, precum LangChain și LangGraph. Capitolul 2 Dezvoltarea serviciului detaliază etapele de proiectare și implementare a prototipului agentului IA. Se descriu procesele de selecție a tehnologiilor utilizate, integrarea memoriei persistente pentru stocarea și gestionarea informațiilor pe termen lung și implementarea mecanismelor RAG pentru generarea răspunsurilor relevante în timp real. Sunt discutate provocările tehnice întâmpinate, soluțiile propuse și rezultatele testării prototipului în scenarii reale. Capitolul 3 abordează implementarea soluției ca Serviciu oferit prin modelul Software ca Serviciu (SaaS). Se analizează avantajele acestui model, precum accesibilitatea, scalabilitatea și eficiența costurilor, și se evidențiază aplicabilitatea soluției în diverse domenii. De asemenea, sunt discutate aspectele legate de securitate, confidențialitate și compatibilitate cu infrastructuri IT diverse. Capitolul se încheie cu prezentarea direcțiilor viitoare de cercetare, inclusiv extinderea funcționalităților agentului și integrarea cu noi tehnologii. Prin structurarea clară a celor trei capitole, lucrarea oferă o perspectivă teoretică și practică asupra dezvoltării agenților IA avansați, demonstrând potențialul acestora de a transforma interacțiunile om-tehnologie și de a adresa provocările din diverse industrii.

This thesis explores the development of an intelligent agent based on artificial intelligence (AI), focusing on the integration of persistent memory and retrieval-augmented generation (RAG) mechanisms. The structure of the paper is divided into three main chapters, each contributing to the substantiation and achievement of the proposed objective. Chapter 1 provides an introduction to the theoretical and technological context of AI agents, highlighting their relevance in various fields. The evolution of artificial intelligence and its integration into software applications is discussed, as well as the role of persistent memory and RAG mechanisms in improving agent performance. Examples of existing solutions and the benefits of using modern frameworks, such as LangChain and LangGraph, are also presented. Chapter 2 Service Development details the design and implementation stages of the AI agent prototype. The processes of selecting the technologies used, integrating persistent memory for long-term information storage and management, and implementing RAG mechanisms for generating relevant responses in real time are described. The technical challenges encountered, the proposed solutions and the results of testing the prototype in real scenarios are discussed. Chapter 3 addresses the implementation of the solution as a Service offered through the Software as a Service (SaaS) model. The advantages of this model, such as accessibility, scalability and cost efficiency, are analyzed, and the applicability of the solution in various domains is highlighted. Issues related to security, confidentiality and compatibility with various IT infrastructures are also discussed. The chapter concludes with the presentation of future research directions, including the extension of the agent's functionalities and integration with new technologies. By clearly structuring the three chapters, the paper provides a theoretical and practical perspective on the development of advanced AI agents, demonstrating their potential to transform human-technology interactions and address challenges in various industries.