DI agentai - autonomiško verslo ateitis

Įsivaizduokite dirbtinį intelektą (DI), kuris ne tik atsako į klausimus, bet ir pats kelia tikslus, priima sprendimus ir geba prisitaikyti iškart. Tokios sistemos veikia tikslingai, beveik kaip skaitmeninis projektų vadovas, kuris niekada nemiega. Trumpai tariant - tai DI agentai. C3 AI duomenys rodo, kad poreikis agentinėms sistemoms auga net 2050 % tempu, įmonės savo veikloje ieško daugiau savarankiškumo ir lankstumo.

Kodėl tai svarbu? Nes agentinis DI - tai ne dar vienas įrankis. Tai naujas būdas valdyti verslą. Tradicinis automatizavimas tiesiog kartoja veiksmus pagal scenarijų. DI agentai veikia savarankiškai. Jie sprendžia sudėtingus uždavinius, koordinuoja veiklas keliose platformose ir mokosi iš rezultatų. Galite įsivaizduoti tokį DI kaip superdarbuotoją - jis nepavargsta ir niekada neįstringa rutinoje.

Šiame gide susipažinsite su pagrindiniais DI agentų principais. Nuosekliai paaiškinsime svarbiausias sąvokas, sužinosite, kas tai yra, kodėl tai veikia ir kaip įmonės taiko šias sistemas šiandien. Išbandysite paprastus pavyzdžius ir galėsite pritaikyti pažangesnius scenarijus savo veikloje. Kiekviename skyriuje žingsnis po žingsnio gilinsitės į temą. Suprasite ne tik kaip, bet ir kodėl priimami tam tikri sprendimai.

Galiausiai gebėsite atpažinti, kur DI agentai galėtų padėti jūsų verslui. Turėsite praktinių įrankių kurti savo sprendimus.

Norite pamatyti, kas nutinka, kai DI agentas ne tik vykdo komandas, bet ir pats imasi iniciatyvos? Keliaukime šiuo keliu kartu.

Pagrindiniai reikalavimai ir įrankiai

Reikalingos žinios prieš pradedant

Prieš pradedant verta žinoti pagrindines DI sistemų sąvokas. Svarbu susipažinti su mašininiu mokymusi (angl. machine learning), neuroniniais tinklais ir automatizavimu. Pavyzdžiui, suprasdami, kaip DI priima sprendimus, remdamasis duomenimis, lengviau suvoksite, kuo agentų sprendimai išskirtiniai.

Jei ši tema jums nauja, įsivaizduokite DI agentus kaip savavaldį automobilį. Jis ne tik vykdo užprogramuotas taisykles, bet ir sprendžia situacijas realiu laiku. Pasak Salesforce (opens in new tab), DI agentai peržengia tradicinių modelių ribas, nes geba spręsti daugiapakopes užduotis.

Įrankiai ir įdiegimas

Kuriant DI agento prototipą, pravers keli įrankiai. Rekomenduojama naudoti Python (3.9+). Bandymams tiks Jupyter Notebook ar VS Code aplinkos. Taip pat reikės bibliotekų, pavyzdžiui, LangChain arba OpenAI SDK.

Šios platformos leidžia paleisti kodą ir iškart bendrauti su DI agentais. Gilesnei analizei gali prireikti Docker įrankio, kuris padeda atskirai valdyti ir saugoti bandymų aplinkas.

Papildomai galima rinktis ir debesijos platformas (AWS SageMaker ar Google Colab), jei norite daugiau skaičiavimo galios ar patogesnio rezultatų dalinimosi.

Paskyros ir versijos

Jums reikės paskyros bent vienoje didesnėje platformoje. Puikiai tiks OpenAI arba Google Cloud, kad gautumėte API raktus pažangesniems modeliams paleisti. Visada pasitikrinkite dokumentaciją dėl naujausių palaikomų versijų - šioje srityje viskas greitai tobulėja.

Google Cloud (opens in new tab) duomenimis, nuolat sekti naujienas yra itin svarbu. Apie 25 procentai įmonių jau eksperimentuoja su agentinėmis architektūromis.

Iki šio etapo jūsų įrankių rinkinys turėtų būti paruoštas naudoti.

1 dalis. Esminės agentinio DI sąvokos

DI agentų apibrėžimas

1 žingsnis: suprasti, kas yra DI agentai

DI agentai - tai sistemos, kurios geba veikti savarankiškai. Jie patys priima sprendimus ir prisitaiko prie besikeičiančių situacijų.

Galvokite apie DI agentą kaip apie skaitmeninį kolegą. Jis ne tik atsako į jūsų klausimus, bet ir veikia jūsų vardu.

Pavyzdžiui, kelionių asistentas ne tik pasiūlo skrydžius, bet ir pats užsako bilietus, perplanuoja laiką (jei planai keičiasi), o atsiradus vėlavimui, išsidera kompensaciją. Jis įvertina jūsų pageidavimus ir priima sprendimus jūsų naudai. Nereikia kiekvieną kartą duoti instrukcijų.

Salesforce paprastai apibrėžia DI agentus (opens in new tab) - tai išmani sistema, galinti savarankiškai veikti ir spręsti sudėtingus uždavinius per kelis etapus.

2 žingsnis: pagrindiniai skirtumai

Čia dažnai kyla painiava - daugelis painioja generuojamą DI su DI agentais. Tačiau tai yra du skirtingi dalykai.

Generatyviniai DI modeliai, kaip GPT ar DALL-E, kuria tekstą ar vaizdus pagal jūsų užklausas. Jie veikia kaip talentingi menininkai ar rašytojai - jūs nurodote temą, jie sukuria naują turinį.

DI agentai eina toliau - jie ne tik generuoja idėjas, bet ir patys įgyvendina visą užduočių grandinę.

Pavyzdžiui, generatyvinis modelis gali parašyti jums atsakymą į el. laišką. Agentas pats perskaitys laiškus, atsirinks, į kuriuos reikia atsakyti, sugeneruos atsakymus ir automatiškai juos išsiųs. Netgi suplanuos susitikimus, jei to prireiks.

Šis skirtumas svarbus, nes įmonės siekia sprendimų, kurie išsprendžia realias užduotis, o ne tik siūlo idėjas. Kaip aiškina AWS, agentinis DI (opens in new tab) - tai autonomiškai priimantys sprendimus DI sprendimai, gebantys prisitaikyti prie pokyčių ir siekti tikslų.

3 žingsnis: DI agentai ir jų vaidmuo platesniame kontekste

Pažinti DI lauką svarbu, kad suprastumėte, kuo agentinės sistemos skiriasi nuo kitų dirbtinio intelekto sprendimų:

1. Reaktyvios mašinos - paprasčiausios sistemos (pavyzdys - Deep Blue šachmatų kompiuteris). Jos tiesiog reaguoja, nesimoko ir nekaupia informacijos.
2. Ribotos atminties DI - dauguma dabartinių sprendimų (pavyzdžiui, savavaldžiai automobiliai); remiasi ankstesniais duomenimis, bet neplanuoja į priekį.
3. DI mąstymo teorijos - numanomos sistemos, kurios suprastų žmogaus jausmus ir ketinimus, taip sudarydamos sąlygas glaudesniam bendradarbiavimui.
4. Sąmoningas DI - pažangiausia kategorija, kol kas tik teorinė. Tokios sistemos turėtų sąmonę ir gebėjimą savarankiškai mąstyti.

DI agentai jungia (opens in new tab) ribotos atminties galimybes su autonomijos bruožais iš DI mąstymo teorijos perspektyvos. Tai sprendimai, kurie jau dabar automatizuoja sudėtingus verslo procesus ir žengia žingsnį arčiau pažangaus automatizavimo.

Ką verta įsiminti? Jei generatyvinis DI yra kaip išmanus kolega, kuriantis už jus tekstus, o DI agentas - kaip darbuotojas, kuris pats valdo projektą nuo pradžios iki galo. Jam reikia tik minimalios priežiūros.

Tai labai sutrumpina vystymo laiką - C3.ai tyrimas rodo, kad įmonės gali sukurti modernius sprendimus net 26 kartus greičiau, naudodamos agentines platformas.

2 dalis. DI agento pavyzdys

Pirmiausia: sukurkite agentą, kuris planuoja ir veikia

Baigę šią dalį, galėsite sukurti paprastą DI agentą, kuris ne tik numatys rezultatus, bet ir pats planuos bei veiks. Pamatysite, kaip agentas nusprendžia, ką daryti, pats imasi veiksmų ir prisitaiko prie pokyčių.

Pavyzdžiui, sukurkime „el. laiškų asistentą". Pagrindinė užduotis: gavęs tikslą ("Išsiųsti būsenos atnaujinimus visiems klientams"), agentas pats suras, kas tie klientai, parengs el. laiškus ir juos išsiųs. Visa tai - automatiškai.

Tokiu principu veikia realūs naudojimo atvejai: automatinis klientų aptarnavimas ar užduočių planavimas.

Toliau pateikiamas Python pavyzdys:

## Agentic Email Assistant: Plans and acts step by step

class EmailAgent:
    def __init__(self, client_list):
        self.client_list = client_list
        self.log = []

    def plan(self):
        # Decide which steps to take
        return ["fetch_clients", "compose_emails", "send_emails"]

    def fetch_clients(self):
        self.log.append("Fetched clients")
        return self.client_list

    def compose_emails(self, clients):
        emails = [f"Hello {c}, here's your update." for c in clients]
        self.log.append("Composed emails")
        return emails

    def send_emails(self, emails):
        for email in emails:
            print(f"Sent: {email}")
        self.log.append("Sent emails")

    def act(self):
        # Run through planned actions
        steps = self.plan()
        data = None
        for step in steps:
            if step == "fetch_clients":
                data = self.fetch_clients()
            elif step == "compose_emails":
                data = self.compose_emails(data)
            elif step == "send_emails":
                self.send_emails(data)


## Usage example
agent = EmailAgent(["Alice", "Bob"])
agent.act()
print(agent.log)

DI agentas - laiškų asistentas

pythonclass EmailAgent:
    def __init__(self, client_list):
        self.client_list = client_list
        self.log = []

    def plan(self):
        # Decide which steps to take
        return ["fetch_clients", "compose_emails", "send_emails"]

    def fetch_clients(self):
        self.log.append("Fetched clients")
        return self.client_list

    def compose_emails(self, clients):
        emails = [f"Hello {c}, here's your update." for c in clients]
        self.log.append("Composed emails")
        return emails

    def send_emails(self, emails):
        for email in emails:
            print(f"Sent: {email}")
        self.log.append("Sent emails")

    def act(self):
        # Run through planned actions
        steps = self.plan()
        data = None
        for step in steps:
            if step == "fetch_clients":
                data = self.fetch_clients()
            elif step == "compose_emails":
                data = self.compose_emails(data)
            elif step == "send_emails":
                self.send_emails(data)


# Usage
agent = EmailAgent(["Alice", "Bob"])
agent.act()
print(agent.log)

Pavyzdys

## Agentic Email Assistant: Plans and acts step by step

class EmailAgent:
    def __init__(self, client_list):
        self.client_list = client_list
        self.log = []

    def plan(self):
        # Decide which steps to take
        return ["fetch_clients", "compose_emails", "send_emails"]

    def fetch_clients(self):
        self.log.append("Fetched clients")
        return self.client_list

    def compose_emails(self, clients):
        emails = [f"Hello {c}, here's your update." for c in clients]
        self.log.append("Composed emails")
        return emails

    def send_emails(self, emails):
        for email in emails:
            print(f"Sent: {email}")
        self.log.append("Sent emails")

    def act(self):
        # Run through planned actions
        steps = self.plan()
        data = None
        for step in steps:
            if step == "fetch_clients":
                data = self.fetch_clients()
            elif step == "compose_emails":
                data = self.compose_emails(data)
            elif step == "send_emails":
                self.send_emails(data)


## Usage example
agent = EmailAgent(["Alice", "Bob"])
agent.act()
print(agent.log)

Toliau: išbandykite savo progresą

Paleiskite šį kodą. Turėtumėte pamatyti kiekvieną išsiųstą el. laišką ir matyti išrašą, rodantį kiekvieną atliktą veiksmą.

Kodo ir logikos paaiškinimas

Tai ne įprastas DI, generuojantis tekstą pagal užklausą (kaip ChatGPT). Tai tikras agentas. Jis žino kontekstą (klientų sąrašą), sudaro veiksmų planą, skaidydamas užduotį į mažesnius etapus, ir vykdo juos paeiliui.

Įsivaizduokite praktikantą: duodate jam užduotį, jis pats supranta ką daryti, klausia, jei kas neaišku, prisitaiko prie pokyčių ir praneša apie rezultatą.

Kiekviena funkcija - tai konkretus įgūdis („gauti duomenis“, „sukurti laišką“, „išsiųsti“). Planavimo dalis leidžia lengvai pridėti naujų funkcijų, pavyzdžiui, vietoj el. pašto integraciją su Slack.

Kodėl ši metodika veikia

Ši struktūra leidžia agentui savarankiškai siekti tikslų - ne tik reaguoti į atskiras užklausas. Tai DI agento esmė, paaiškinta per veikiantį kodą.

Kodėl tai svarbu? Pasak AWS (opens in new tab), tikri agentai priima sprendimus, veikia per kelis etapus ir prisitaiko prie pokyčių. Šis lankstumas išskiria juos iš paprastos automatizacijos ar generatyvinių įrankių.
Salesforce vadovas (opens in new tab) pažymi, kad tokia konstrukcija leidžia įmonėms įgyvendinti sudėtingus darbo procesus be nuolatinės rankinės kontrolės ar priežiūros.

O kodėl nepakanka įprastų scenarijų? Verslo aplinka keičiasi kasdien - kampanijos viduryje atsiranda nauji klientai, taisyklės persikeičia per naktį. Agentai persiplanuoja realiu laiku - tai pranašumas greitoms komandoms.

Šiame etape jūsų pirmasis agentas jau mąsto apie užduotis, o ne tik apie atskirus rezultatus. Jis veikia nuo pradžios iki pabaigos be tiesioginės priežiūros. Tai yra DI agentai, paaiškinti per praktinius rezultatus, kuriuos jau galite pradėti taikyti šiandien.

3 dalis: DI agentai teorijos supratimas ir realūs pritaikymai

1 žingsnis: perpraskite, kaip DI agentai pereina nuo automatizacijos prie samprotavimo

Šio skyriaus pabaigoje suprasite, kaip DI agentai keičiasi nuo paprastos automatizacijos į sistemas, kurios mąsto, planuoja ir veikia savarankiškai. Pagrindinė idėja? DI agentas ne tik vykdo nurodymus, jis priima sprendimus siekdamas tikslo, dažnai neprognozuojamoje aplinkoje.

Įsivaizduokite DI, kuris veikia ne kaip gėrimo aparatas (paspaudi mygtuką - gauni rezultatą), o kaip budrus asistentas, pastebintis jūsų alkį. Jis pasiūlo variantus pagal jūsų skonį ir pats užsako pietus.

DI agentai trumpai: tai išmanios sistemos, išskaidančios sudėtingus tikslus į konkrečius veiksmus. Duodate bendrą užduotį - "optimizuokite tiekimo grandinę" - jis pats suranda geriausią kelią naudodamas realaus laiko duomenis ir patirtį.

Kaip paaiškina Salesforce (opens in new tab), DI agentai prisitaiko prie kliūčių ir kintančių sąlygų.

Dažna klaida - manyti, kad bet koks autonominis įrankis yra agentinis. Skirtumas slypi cikle: DI agentai samprotauja apie savo veiksmus, vertina rezultatus ir keičia strategiją - beveik be žmogaus įsikišimo.

2 žingsnis: kur šie agentai jau veikia

Galbūt klausiate, kur tokie agentai jau naudojami? Pažvelkime į realius pavyzdžius.

Bankų sukčiavimo aptikime tradicinės sistemos veikia pagal griežtas taisykles. Agentinės sistemos prisitaiko realiu laiku – mokosi iš naujų grėsmių ir blokuoja įtartiną veiklą be naujų taisyklių atnaujinimo.

Klientų aptarnavime vietoj statinių pokalbio robotų įmonės diegia DI agentus, atpažįstančius ketinimus per skirtingus kanalus: el. paštą, pokalbius, socialinius tinklus. Jie perduoda žmonėms tik kritinius atvejus, sutrumpindami sprendimo laiką iki 60% (opens in new tab).

Logistikoje DHL naudoja autonominius maršrutų planuotojus pristatymo autoparkams. Jie akimirksniu reaguoja į oro sąlygas, eismą, mažindami prastovas ir sutaupydami milijonus dolerių kasmet.

Užduotis: Išvardinkite dvi sritis savo veikloje, kur reikia dinamiško prisitaikymo vietoj fiksuotų taisyklių. Kur DI galėtų optimizuoti procesus, o ne tik reaguoti?

Ar Tesla naudoja agentinį DI?

3 žingsnis: supraskite dažną klausimą

Atsakykime į dažnai užduodamą klausimą – ar Tesla Autopilotas yra tikras agentinis DI? Kol kas ne visiškai.

Teslos sistema turi daug pažangaus dirbtinio intelekto savybių: ji turi suvokimą (skaito kelio ženklus), priima sprendimus realiuoju laiku (stabdis, vairo valdymas) ir daro riboto masto planavimą („saugus juostos keitimas“).

Tačiau dauguma šaltinių tai laiko labai automatizuota sistema, bet ne pilnai agentine. Kodėl? Nes, nors ji savarankiškai valdo specifines vairavimo situacijas, pati nesukuria aukšto lygio tikslų ir nepritaiko strategijų už iš anksto nustatytų ribų (detalesnė informacija yra AWS svetainėje (opens in new tab)).

Galvokite apie Tesla Autopilotą kaip apie labai protingą pirmąjį pilotą, bet dar ne kapitoną, kuris pats planuotų maršrutus. Per ateinančius dešimt metų, pasak C3.AI tyrimų, jis gali tapti visišku agentu.

Šiuo metu jis dar neprisiima tikrų atvirų misijų vykdymo, o tai yra tikro agentinio DI požymis.

Jūs jau matėte, kaip teorija susitinka su realybe ir suprantate, kodėl svarbu atsižvelgti į šiuos niuansus prieš investuojant į naujos kartos DI sistemas savo verslui.

4 dalis: Sudėtingos kelių agentų sistemos pavyzdys

Pirmiausia: sukurkime agentus, kurie veikia kartu

Dabar sukonstruosime pažangesnę - kelių agentų sistemą, kur kiekvienas agentas atsakingas už skirtingą darbo proceso dalį. Tai atspindi realų verslo veiklos modelį, kai specialistai bendradarbiauja siekdami bendro tikslo.

Įsivaizduokite turinio leidybos procesą: vienas agentas atlieka temų tyrimą, kitas rašo straipsnius, o trečias juos redaguoja ir publikuoja. Kiekvienas agentas turi savo specializaciją ir bendradarbiauja naudodamasis bendru užduočių sąrašu.

Kodo pavyzdys:

## Agentic Email Assistant: Plans and acts step by step

class EmailAgent:
    def __init__(self, client_list):
        self.client_list = client_list
        self.log = []

    def plan(self):
        # Decide which steps to take
        return ["fetch_clients", "compose_emails", "send_emails"]

    def fetch_clients(self):
        self.log.append("Fetched clients")
        return self.client_list

    def compose_emails(self, clients):
        emails = [f"Hello {c}, here's your update." for c in clients]
        self.log.append("Composed emails")
        return emails

    def send_emails(self, emails):
        for email in emails:
            print(f"Sent: {email}")
        self.log.append("Sent emails")

    def act(self):
        # Run through planned actions
        steps = self.plan()
        data = None
        for step in steps:
            if step == "fetch_clients":
                data = self.fetch_clients()
            elif step == "compose_emails":
                data = self.compose_emails(data)
            elif step == "send_emails":
                self.send_emails(data)


## Usage example
agent = EmailAgent(["Alice", "Bob"])
agent.act()
print(agent.log)

Kelių agentų turinio leidybos sistema

## Multi-Agent Content Publishing System

class ResearchAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def research(self, topic):
        print(f"{self.name}: Researching '{topic}'")
        return f"Research findings on {topic}"


class WriterAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def write(self, research_data):
        print(f"{self.name}: Writing article from research")
        return f"Draft article based on: {research_data}"


class EditorAgent:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def edit_and_publish(self, draft):
        print(f"{self.name}: Editing and publishing")
        return f"Published: {draft}"


class WorkflowCoordinator:
    def __init__(self):
        self.researcher = ResearchAgent("ResearchBot")
        self.writer = WriterAgent("WriteBot")
        self.editor = EditorAgent("EditBot")

    def run_workflow(self, topic):
        print(f"\n--- Starting workflow for: {topic} ---")

        # Step 1: Research
        research = self.researcher.research(topic)

        # Step 2: Write
        draft = self.writer.write(research)

        # Step 3: Edit and publish
        result = self.editor.edit_and_publish(draft)

        print(f"\n--- Workflow complete ---")
        return result


## Usage
coordinator = WorkflowCoordinator()
coordinator.run_workflow("AI in Healthcare")
```

**Output:**
```
--- Starting workflow for: AI in Healthcare ---
ResearchBot: Researching 'AI in Healthcare'
WriteBot: Writing article from research
EditBot: Editing and publishing

--- Workflow complete ---

Naudojimo pavyzdys

## Agentic Email Assistant: Plans and acts step by step

class EmailAgent:
    def __init__(self, client_list):
        self.client_list = client_list
        self.log = []

    def plan(self):
        # Decide which steps to take
        return ["fetch_clients", "compose_emails", "send_emails"]

    def fetch_clients(self):
        self.log.append("Fetched clients")
        return self.client_list

    def compose_emails(self, clients):
        emails = [f"Hello {c}, here's your update." for c in clients]
        self.log.append("Composed emails")
        return emails

    def send_emails(self, emails):
        for email in emails:
            print(f"Sent: {email}")
        self.log.append("Sent emails")

    def act(self):
        # Run through planned actions
        steps = self.plan()
        data = None
        for step in steps:
            if step == "fetch_clients":
                data = self.fetch_clients()
            elif step == "compose_emails":
                data = self.compose_emails(data)
            elif step == "send_emails":
                self.send_emails(data)


## Usage example
agent = EmailAgent(["Alice", "Bob"])
agent.act()
print(agent.log)

Kitas žingsnis: išbandykite kelių agentų sistemą

Paleiskite kodą. Stebėkite, kaip kiekvienas agentas paeiliui atlieka savo užduotį. Pastebėsite, kaip koordinatorius perduoda duomenis tarp agentų. Taip kuriami sudėtingi, prisitaikantys ir plečiami darbo procesai.

Kodėl kelių agentų sistemos yra svarbios

Kodėl verta kurti kelis agentus vietoj vienos didelės sistemos? Specializacija. Kaip jūsų komandoje yra programuotojų, dizainerių ir projektų vadovų, taip ir DI sistemoje gali būti specializuotų agentų. Kiekvienas atlieka savo darbą geriausiai. Jie bendradarbiauja siekdami bendro tikslo.

Šis metodas suteikia lankstumo. Reikia pakeisti rašymo agentą į kitą modelį? Lengva. Norite pridėti faktų tikrinimo agentą tarp rašymo ir redagavimo? Tiesiog įterpkite į procesą.

Kelių agentų sistemos leidžia kurti, testuoti ir tobulinti po vieną dalį. Jos plečiasi geriau nei monolitiniai sprendimai.

DI agentų testavimas ir vertinimas

1 žingsnis: praktinis testavimas

Agentinių DI sistemų testavimas skiriasi nuo tradicinės programinės įrangos testavimo. Vertinate sistemą, kuri mąsto, prisitaiko ir kartais nustebina. Šiame skyriuje išmoksite, kaip testuoti DI agentus, išvengsite dažnų klaidų ir pasirinksite tinkamus rodiklius sistemos sėkmei matuoti.

Šioje dalyje sužinosite, kaip praktiškai atlikti testavimą agentinėms sistemoms. Skirtingai nuo taisyklėmis pagrįstų programų, agentai gali kelti tikslus ir keisti veiksmus darbo metu. Todėl būtina simuliuoti realius scenarijus: netvarkingus duomenis, kintančius tikslus ir netikėtus vartotojo veiksmus.

Pavyzdžiui, jei jūsų pardavimų pokalbių robotui reikia naršyti daugiapakopę sutarties derybų situaciją, jis turi būti išbandytas įvairiose kliento pokalbio situacijose - nuo draugiškų iki priešiškų, kad būtų galima įvertinti jo gebėjimą prisitaikyti strategiją realiu laiku.

Testavimas čia nėra apie tai, ar sistema praėjo ar nepraėjo testo, bet apie tai, kaip gerai ji sugeba improvizuoti.

Praktinis metodas - naudoti scenarijus, atitinkančius verslo realybę, su pavyzdinėmis aplinkomis ir fiksuoti rezultatus, kad būtų galima vėliau išanalizuoti modelius ir išskirtines situacijas.

2 žingsnis: sužinokite, kam reikėtų skirti dėmesį

Daugelis komandų tikisi iš agentinio DI pastovių rezultatų kaip iš skaičiuotuvo. Tai klaidingas lūkestis. Agentai mokosi iš atsiliepimų ciklų, tobulėja su patirtimi, bet pradžioje gali klysti.

Klaida: testuoti tik siaurą darbo procesą, nekeliant įvairių užduočių.

Sprendimas: Siekite kuo platesnio testavimo scenarijų spektro. Salesforce vadovas (opens in new tab) rekomenduoja kurti situacijas, kurios išryškina prisitaikymą, o ne tiesiog tikslų atkartojimą.

Kita rizika - nepaisyti dviprasmiškų rezultatų („beveik teisingų“ sprendimų). Juos vertinkite kaip vertingą mokymosi medžiagą.

Aptarkite su komanda ir tobulinkite atsiliepimų mechanizmus.

3 žingsnis: matuokite tai, kas svarbu

Kaip įvertinti sėkmę? Tradiciniai rodikliai (pvz., tikslumas ar prisiminimas) atskleidžia tik dalį vaizdo. Agentai patys nustato savo tarpinius tikslus.

Agentinis DI reiškia, kad sėkmė dažnai susijusi su rezultatais nenuspėjamoje aplinkoje, o ne tik su vykdymu pagal nurodymus.

Svarbūs rodikliai - užduočių atlikimo procentas keičiantis sąlygoms, vartotojų pasitenkinimo balai. Pavyzdžiui, ar agentas sumažino rankinio darbo apimtį.

Google Cloud duomenys (opens in new tab) rodo, kad organizacijos, kurios naudoja adaptyvius matavimo rodiklius, greičiau suderina verslo tikslus su automatizavimo nauda.

Ar šiuo metu egzistuoja tikras agentinis DI? Dar ne fantastinės prasmės. Tačiau tinkamai testuotos sistemos jau demonstruoja autonomiją susidurdamos su kintančiomis užduotimis.

Tolimesni žingsniai

Dabar suprantate, kaip DI agentai pralenkia paprastą automatizaciją. Šis gidas atskleidė, kaip šios sistemos priima savarankiškus sprendimus, prisitaiko realiu laiku ir mokosi iš kiekvienos patirties. Dažnai jos pakeičia ir viso jūsų verslo kryptį. Norėdami sužinoti daugiau apie tai, Kaip Agentinis DI Gali Padidinti Jūsų Produktyvumą (opens in new tab), perskaitykite mūsų kitą straipsnį arba susisiekite (opens in new tab) su mūsų komanda - padėsime paversti didžiausias jūsų kliūtis nauju konkurenciniu pranašumu.

Kas toliau? Gilinkitės į tokias platformas kaip OpenAI API ar LangChain, jei norite daugiau praktinių pavyzdžių. Tyrinėkite etišką dizainą, kad jūsų agentai veiktų kaip atsakingi partneriai, o ne tik autopilotu valdomas kodas. Prisijunkite prie bendruomenių, kurios eksperimentuoja galimybių ribose - ten rasite naujų įrankių ir įžvalgų.

Agentinis DI - ne mada, o verslo pokytis. Ankstyvieji naudotojai jau mato - komandos išsilaisvina iš monotonijos, sprendimai greitėja, vertės srautai atsiveria per naktį.

Geriausi rezultatai - kai technologiją laikote amatu, o ne magija. Dažnai testuokite, sąžiningai matuokite ir nuolat tobulinkite.

Pasiruošę kitam žingsniui?