Студияи венчурӣ бо истифода аз системаҳои бисёрҷонибаи AI барои қабули қарорҳои беҳтари сармоягузорӣ

Ин мақола дар якҷоягӣ бо Тим Ши аз Super Vision Studio навишта шудааст.

То ба ҳол, мавриди истифода аз ҳама ҷолиб барои тавлиди AI ин иваз кардани коргарони инсонӣ ё автоматикунонии ҷараёнҳои кории ба таври қатъӣ муайяншуда нест, балки ба таври назаррас афзоиш додани андозаҳое мебошад, ки одамон ҳангоми қабули қарор омӯхта метавонанд. Бо ин роҳ, моделҳои LLM ва диффузия шарикони аҷиби ҳамлаи майна мебошанд. Мо метавонем ба LLM дар бораи домени донише, ки мо мехоҳем онро муаррифӣ кунем, дастур диҳем ва сипас дақиқ муайян кунем, ки чӣ гуна мо натиҷаро дидан мехоҳем. Масалан, мо метавонем пурсем:

"Ман мехоҳам, ки махзани ширкатҳои холдинги чакана боҳашамат ба монанди VF Corporation, New Guard Group, Only The Brave ва LVMH ва инчунин тамғаҳои ба наздикӣ харидашударо эҷод кунам. Метавонед метавонед ҷадвали электронии Excel-ро бо сутунҳои зерин эҷод кунед: Ширкати холдинг, номи бренд, маблағи харид, санаи харид, асос барои харид"

Дархостҳои ба ин монанд ҳоло саҳми ҷадвал ҳисобида мешаванд, як такмили ҳайратангези системаҳои ҷустуҷӯии анъанавӣ, ки ҳоло дар давраи Генератив AI аҷиб ба назар мерасанд.

Аммо, баъзе равандҳои қабули қарорҳо метавонанд хеле мураккаб бошанд. Баъзан мо мехоҳем модели қабули қарорҳоеро дошта бошем, ки дар байни шахсони сершумори махсус (ба монанди директори генералӣ, CMO ё CTO) ё модулҳои махсус (ба монанди пайвасткунаки API, таҳлилгари K1 ё таҳлилгари SWOT) рух дода метавонанд. Дар ҷаҳони воқеӣ, мо натиҷаҳои он ҷадвали Excel-ро мегирем ва онро тавассути як гурӯҳи коршиносони инсонӣ мегузаронем. Стратегҳо, сармоягузорон ва коршиносони домен садо медиҳанд. Мо дар бораи харидҳо "чӣ мешуд" -ро месозем, P&L-ро меомӯзем ва нақшаҳои ба бозор рафтанро барои хариди эҳтимолии оянда орзу мекардем. Аммо ба шарофати LLM-ҳои муосир, мо ҳоло метавонем агентҳои инфиродии AI эҷод кунем, ки метавонанд ҳар яке аз ин рафторҳоро модел кунанд ва дорои як ҳуҷраи пур аз коршиносоне бошанд, ки қарорҳои моро хабардор мекунанд.

Системаи оператсионии Super Vision Multi-Agent

Ҳамин тавр, вақте ки мо бори аввал Super Vision Studio-ро таъсис додем - як студияи венчурӣ, ки бо AI суръатбахшида ба эҷоди "Брендҳои оянда" нигаронида шудааст - мо фавран ба системаҳои Multi-Agent AI муроҷиат кардем, то равандҳои хусусии қабули қарорҳоро моделсозӣ кунем, ки мо онро "OS Super Vision OS" меномем. Бо он, мо метавонем пойгоҳи додаҳои азими тиҷоратиро дар ҷустуҷӯи моделҳои заифии P&L ҷустуҷӯ кунем, ки дар он AI метавонад беҳбудиҳои аз ҳад зиёд расонад. Мо метавонем ба агентҳо дар OS-и худ фарзияҳо дар бораи чакана, CPG, чоп, фароғат ё тиҷорати электронӣ супорем. Агентҳо метавонанд рақамҳоро дарбар гиранд, бо якдигар баҳс кунанд. Агентҳо ҳатто метавонанд натиҷаҳоеро истеҳсол кунанд, ки агентҳои дигар интиқод мекунанд ва такрор мекунанд.

Системаҳои Multi-Agent нисбат ба интерфейсҳои оддии чат LLM як қатор бартариҳо доранд: Ҳар як агенти система метавонад бо миқдори зиёди донишҳои махсус омӯзонида шавад.

• Агентҳоро меъморӣ кардан мумкин аст, то намудҳои мушаххаси пасу пеш ва тафтиш ва мувозинат ба амал оянд.
• Агентҳоро метавон бо модулҳои детерминистӣ пайваст кард, ба монанди скрипти Python, ки вазифаҳои махсусро иҷро мекунанд.
• Ба системаи агент метавонад фазои ҳисоббарории қариб беохир дода шавад, то онро такрор кунад ва интихоб кунад.
• Системаи агент метавонад ба мо як қатор вариантҳои ҷолибро пешниҳод кунад, ки ҳар яки онҳо тафсилоти хеле хуб таҳияшударо дар бар мегиранд.

Экосистемаи бисёр агентӣ

Мо инчунин як қатор имконоти берун аз раф барои истодани системаҳои фармоишии Multi-Agent ба монанди AutoGen, CrewAI ва LangChain дорем. Мо AutoGen-ро интихоб кардем, зеро он ройгон аст, даҳҳо видеоҳои муқаддимавӣ мавҷуданд ва онҳо рамзи намунавиро барои меъмории сершумори Мулти-Агент пешниҳод мекунанд, ки онҳоро метавон танзим ва якҷоя кард. AutoGen феҳристи васеъи намунаҳоеро, ки онро "Шаблонҳои гуфтугӯ" меноманд (ба монанди чати ду агентӣ, чати пайдарпай, чати гурӯҳӣ ва чати лона) каталог мекунад.

Ин намунаҳо ё меъморӣ қисми муҳими раванди тарроҳии системаи агентӣ мебошанд. Ин ба он монанд аст, ки чӣ гуна шумо як гурӯҳи коршиносони инсониро эҷод мекунед ва қоидаҳои муоширати байни онҳоро пешакӣ муайян мекунед. Тарҳҳои гуногун метавонанд натиҷаҳои хеле гуногун ба даст оранд.

Намунаи соддатарине, ки AutoGen пешниҳод мекунад, ин чати ду-агент мебошад, ки дар он мо шахсияти ҳар як агентро муайян мекунем, ки дар он як агент танҳо ба агенти дигар саволи фаврии аслиро медиҳад ва дар куҷо агентҳо чанд маротиба аз рӯи мушкилот бармегарданд. Насб кардани он осон аст ва мо метавонем ҳар як муоширатро дар гуфтугӯи онҳо бихонем. Рамзи намуна дар зер оварда шудааст:

 import os from autogen import ConversableAgent agent__venture_studio_founder = ConversableAgent ( name="Agent__Venture_Studio_Founder", system_message="You are the founder owner of a venture studio with expertise in funding and building technology and retail brands.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, ) agent__business_analyst = ConversableAgent ( name="Agent__Business_Analyst", system_message="You are an expert business analyst with deep expertise in finance, strategy, marketing, and operations.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, ) chat_result = agent__venture_studio_founder.initiate_chat ( agent__business_analyst, message="""I want to identify companies that traditionally have weak P&L's such as thin profit margins, fickle customers, or are high susceptibility to market swings. Our thesis is we want to focus on industries such as Retail, CPG, Print, Entertainment, and e-Commerce so we only want to look at types of companies in those specific industries. We want to choose company types where Generative AI can produce outsized efficiencies to the P&L's. Don't want to consider company types where Generative AI cannot help. """, summary_method="reflection_with_llm", max_turns=2, )

Натиҷа хеле муфид аст ва он ба мо одамон дар бораи чӣ кор кардан лозим аст. Аммо он аз он ки ба ChatGPT як савол дар як сатр дода шавад, ба таври назаррас арзишмандтар нест.

Намунаи каме пешрафтатар ин сӯҳбати пайдарпай аст. Дар ин ҳолат, мо якчанд чатҳои ду-агентро таъсис медиҳем, ки дар он натиҷаи ҳар як чати ду-агент ба чанд чатҳои поёноби ду-агент интиқол дода мешавад. Дар бораи ин тарроҳӣ ба монанди директори генералӣ фикр кунед, ки ба корманди сатҳи поёнӣ супориш медиҳад, ки қарор қабул мекунад ва сипас қарорҳоро тавассути сатҳҳои сершумори тасдиқ мегузарад. Рамзи намунавӣ барои ин тарҳ дар зер оварда шудааст.

 # Define the Orchestrator agent__orchestrator = ConversableAgent( name="Agent__Orchestrator", system_message="You coordinate the analysis of an industry by passing tasks to other agents and summarizing their feedback.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, human_input_mode="NEVER", ) # Define the Brainstorm Agent agent__brainstorm_analyst = ConversableAgent( name="Agent__Brainstorm_Analyst", system_message="You analyze the given industry and generate a list of company types with weak P&L models where AI can deliver substantial improvements. Return this list.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, human_input_mode="NEVER", ) # Define the CFO agent__cfo = ConversableAgent( name="Agent__CFO", system_message="You criticize the provided list of company types from a financial POV, identifying weaknesses in margins, capex, opex, inventory, and liquidity. Remove companies that are too risky.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, human_input_mode="NEVER", ) # Define the CTO agent__cto = ConversableAgent( name="Agent__CTO", system_message="You criticize the provided list of company types from a technology POV, identifying risks in tech implementation, cost, complexity, and feasibility. Remove companies that are too risky.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, human_input_mode="NEVER", ) # Define the CMO agent__cmo = ConversableAgent( name="Agent__CMO", system_message="You criticize the provided list of company types from a marketing POV, identifying risks in go-to-market, media costs, and customer acquisition and retention. Remove companies that are too risky.", llm_config={"config_list": [{"model": "gpt-4", "api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]}]}, human_input_mode="NEVER", )

Ин намуна ҳоло фикру мулоҳизаҳои дақиқтар ва муфассалро ба вуҷуд меорад, ки аз ҷониби як гурӯҳи коршиносон санҷида шудааст. Ва он аҳамияти тарҳрезии системаи дурусти агентро барои вазифаи дуруст таъкид мекунад.

AutoGen барои бисёр намунаҳои тарроҳии гуногун, аз ҷумла чатҳои гурӯҳӣ ва чатҳои дохилӣ намунаҳо пешкаш мекунад, аммо ин майдон ба таври бениҳоят навовар аст ва тарроҳӣ ва меъмории эҳтимолӣ беохир аст. Мо пешниҳодҳо ва ҳуҷҷатҳои сафедро барои:\

• Magentic-One: Системаи бисёрҷониба аз Microsoft, ки агентҳо ба монанди "Web Surfer" ё "Coder" якҷоя таҳти роҳбарии "Оркестратор"-и марказӣ барои ҳалли вазифаҳои мураккаб кор мекунанд.
• Шахсони инсонӣ: Лоиҳаи марбут ба Стэнфорд, ки дар он агентҳо омӯзонида шуданд, ки ба мисли субъектҳои воқеии мусоҳибаҳои сифатӣ рафтор кунанд ва сипас хоҳиш карданд, ки дар мавзӯъҳои гуногун сӯҳбат кунанд ва қарор қабул кунанд.
• Лоиҳаи Сид: Як моделсозии васеъмиқёси агентҳои "ҷомеъаҳо", ки дар он агентҳо ҳамзамон дар ҷойҳои корӣ, тиҷорат, қабули қарорҳо ва системаҳои иҷтимоии пешрафта иштирок карда, ҷамоаҳои ба инсон монандро тақлид мекарданд.

Ин як майдони ҷолиб аст ва мо фаъолона бо чаҳорчӯбаҳо ва намунаҳои тарроҳии нав озмоиш мекунем, то бо сӯзишвории мушакӣ барои қабули қарорҳо ва қобилиятҳои амалиётии худ дар Super Vision Studios таъмин кунем. Агар ин як соҳаи ҷолиб барои шумо бошад, лутфан бо мо тамос гиред, мо мехоҳем бо дигар таҷрибаомӯзони оқилона дар ин соҳа ҳамкорӣ кунем.

Дар бораи Studio Super Vision

Super Vision як студияи венчурӣ мебошад, ки бо AI асос ёфтааст, ки ба сохтани "Брендҳои оянда" нигаронида шудааст.

Барои маълумоти бештар, лутфан боздид кунед https://supervision.studio/ ё тамос гиред [email protected] .