AI agentlari: ular biznes-jarayon qatlamini portlatish uchun qanday tayyorlanishmoqda

Odamlar generativ sun'iy intellekt haqida o'ylashganda, ko'pchilik uning "ishtirok etish tizimi"ning bir qismi sifatida ishlashini tasavvur qiladi - mijozlarga xizmat ko'rsatish agenti, ta'minot zanjirini boshqarish vositasi yoki tashkilotning PDF-fayllari va boshqa mulkiy ma'lumotlar bilan aqlli o'zaro ishlash va qidirish usuli.

Bu to'g'ri ko'rinish - keyingi yoki ikki yil davomida kontentni aqlli ravishda yaratadigan ilovalar katta til modellaridan foydalanish (LLM) korxonalar uchun asosiy AI markazi bo'lib qoladi.

Ammo shuni o'ylab ko'ring: korxonalarda yozilgan kodlarning aksariyati biznes-jarayonlarida joylashgan - inventarizatsiyani rejalashtirish kabi tizimlar, majburiy qatlam va qattiqroq qayd tizimlari (tashkilot ma'lumotlari va boshqalar) o'rtasida joylashgan. GenAI bu qatlamga qanday foyda keltiradi? Ushbu keng tarqalgan texnologiya yordamida tashkilot o'z biznes jarayonlarini qanday yaxshilashi mumkin?

Agent AI - bu javob. AI agentlari muayyan vazifalarni bajarish yoki aniq, tez-tez takrorlanadigan vazifalarni (masalan, taqvimingizni yangilash) avtomatlashtirish uchun yaratilgan bo'lsa-da, ular odatda inson ma'lumotlarini talab qiladi. Agentic AI - bu avtonomiya (o'zini o'zi boshqaradigan mashinalar haqida o'ylang), doimiy ravishda dinamik muhitga moslashish va mustaqil ravishda natijalarni yaratish, bajarish va optimallashtirish uchun agentlar tizimidan foydalanish.

Agentlik AI biznes jarayonlari ish oqimlariga qo'llanilsa, u zaif, statik biznes jarayonlarini dinamik, kontekstdan xabardor avtomatlashtirish tizimlari bilan almashtirishi mumkin.

Keling, nega AI agentlarini korporativ arxitekturaga integratsiya qilish tashkilotlarning avtomatlashtirish va biznes-jarayonlarga yondashishida o'zgaruvchan sakrashni anglatishini va ushbu avtomatlashtirish tizimlarini qo'llab-quvvatlash uchun qanday platforma talab qilinishini ko'rib chiqaylik.

Agentlar hozir nima qilyapti

Agentga kontekstni taqdim etganingizda, agent ushbu kontekstni LLMga yuboradi va undan uni to'ldirish va javob berishni so'raydi. AI agentlari, shuningdek, foydalanuvchilar nomidan vazifalarni bajarish uchun imkoniyatlardan foydalanishlari mumkin. Ushbu AI agentlari kontekstdan olingan ko'rsatmalar va ma'lumotlarga asoslangan bir nechta asosiy funktsiyalarni bajarishi mumkin:

Asbobdan foydalanish - Agent o'z imkoniyatlarini kengaytirish va muayyan vazifalarni bajarish uchun tashqi funktsiyalar, API yoki vositalardan foydalanadi. Bunga kontekstni olish yoki oʻziga xos funksiyalaridan tashqari amallarni bajarish uchun oldindan belgilangan funksiyalarni chaqirish yoki tashqi xizmatlarga ulanish (masalan, cURL yordamida veb-soʻrovlar qilish yoki RESTful API’larga kirish) kiradi.

Qaror qabul qilish - Agent mavjud ma'lumotlarni baholaydi va maqsadlariga erishish uchun eng mos harakatni tanlaydi. Bu kontekstni tahlil qilish, mumkin bo'lgan natijalarni tortish va kerakli maqsadlarga mos keladigan harakat yo'nalishini tanlashni o'z ichiga oladi.

Rejalashtirish - agent aniq maqsadga erishish uchun harakatlar yoki strategiyalar ketma-ketligini shakllantiradi.

Mulohaza yuritish - Agent mavjud kontekstni tahlil qiladi, xulosalar chiqaradi, harakatlar natijalarini bashorat qiladi va kerakli natijaga erishish uchun qabul qilinishi kerak bo'lgan maqbul qadamlar haqida asosli qarorlar qabul qiladi.

Ushbu so'nggi turdagi funktsiyalar - qaror qabul qilish, rejalashtirish va fikr yuritish - ko'pincha maqsad sari birgalikda ishlaydigan bir nechta agentlarni o'z ichiga oladi. Agentlar ishlab chiqarilgan kodni to'g'riligi uchun aniqlashtirishga, agent qarori noxolismi yoki yo'qligini muhokama qilishga intilishi yoki vazifani bajarish uchun boshqa agentlik imkoniyatlaridan foydalanishni rejalashtirishi mumkin.

Agentlik tarmog'ini tashkil qilish

Agentlar tarmoqlarini quvvatlaydigan modellar, asosan, kontekstni kirish sifatida qabul qiladigan va javobni chiqaradigan fuqaroligi bo'lmagan funktsiyalardir, shuning uchun ularni tartibga solish uchun qandaydir ramka kerak. Ushbu orkestrning bir qismi oddiy takomillashtirish bo'lishi mumkin (model qo'shimcha ma'lumot talab qiladi). Bu shunga o'xshash bo'lishi mumkin Qidiruv kengaytirilgan avlod (RAG) - va shunday bo'lishi kerak, chunki RAG aslida agent arxitekturasining soddalashtirilgan shaklidir: u modelni ko'pincha vektor ma'lumotlar bazasidan qo'shimcha ma'lumot oladigan yagona vosita bilan ta'minlaydi.

Ammo multiagent model ramkalari buni yanada davom ettiradi; ular qo'shimcha ma'lumot so'rab brokerlik qiladi yoki aniqlashtirish uchun boshqa agentga yuborish uchun mo'ljallangan javobni taqdim etadi.

Bir agent, aytaylik, Python yozishi mumkin, boshqasi esa uni ko'rib chiqadi. Yoki agent maqsad yoki g'oyani ifodalashi mumkin, keyin ikkinchi agentning ishi buni vazifalar to'plamiga bo'lish yoki birinchi agent ko'rib chiqishi mumkin bo'lgan muammolarni topish uchun g'oyani ko'rib chiqish va keyin g'oyani takomillashtirish bo'lishi mumkin. Sizning natijalaringiz yaxshiroq va yaxshilana boshlaydi.

OK, lekin qanday qilib agentlik AIni yarataman?

Yaqin kelajakda ko'plab dasturiy ta'minot muhandislari jarayon mualliflari bo'lishadi. Ular ushbu jarayonlarni komponentlarni aralashtirish va moslashtirish orqali quradilar: modellar, foydalanuvchi kiritishlari, maqsadlar va muhim biznes xizmatlari.

Ushbu komponentlardan biriga inventarizatsiyani boshqarish tizimidagi zaxiralarni misol qilib keltirish mumkin. Agar siz ushbu tizimni bayram mavsumida inventar darajasini optimallashtirishga yordam beradigan agentga ulagan bo'lsangiz nima bo'ladi? Tarixiy inventar darajasini tahlil qilgan boshqa agent yordamida siz mavsumiy talabni qondirish uchun etarli inventar mavjudligiga ishonch hosil qilishingiz mumkin, ammo bayram shoshqaloqligidan keyin ozgina inventar qoldirishingiz mumkin.

Bu Rojdestvodan keyingi sotuvchi xaridorlarning hafsalasi pir bo'lishi mumkin, ammo bu chakana sotuvchilarning o'z mahsulotlarini yo'qotishiga yo'l qo'ymaslikka yordam beradi.

Ammo ishlab chiquvchilar ushbu tizimlarni qanday qurishadi?

Agentlik jarayonlari, albatta, kod bilan ifodalanishi mumkin, lekin bu ularni “agent oqimlari” sifatida tasavvur qilishga ham yordam beradi – bir agentning chiqishi boshqa agentning kirishiga aylanadi va hokazo. Hozirda mavjud bo'lgan vositalar agentlik tizimlarini qurishni soddalashtirishga qaratilgan ushbu harakatda allaqachon katta ahamiyatga ega. Shunday yechimlardan biri Langflow , koʻp kodlash talab qilmasdan, turli komponentlarni sudrab olib tashlash orqali agentli AI ilovalari va murakkab AI ish oqimlarini yaratish uchun vizual, past kodli quruvchi.

Langflow ishlab chiquvchilarga har qanday narsani, jumladan, taklif, ma'lumotlar manbai, model, API, asboblar yoki boshqa agentlar kabi komponentlarni vosita sifatida belgilash imkonini beradi. Biz yaqinda agentlar bilan “oqimlar” yaratishga katta talab borligini ko‘rdik, chunki ishlab chiquvchilar bir nechta multiagent imkoniyatlarini o‘z ichiga olgan ko‘plab ilovalarni yaratmoqda: Agentlar ishlab chiquvchilar Langflow bilan oqimlarga kiritadigan komponentlarning eng mashhur turidir.

Yakunlash: ikkinchi uchuvchidan uchuvchigacha

Agentlik ish oqimlari korporativ ma'lumotlar, AI va API'larni birlashtirib, avtomatlashtirish tizimlarini shakllantiradi, bu esa domen mutaxassislariga o'z qobiliyatlarini kengaytirish va AI orqali korxonalarni yaxshilash imkonini beradi. AI agentlarini korporativ arxitekturaga integratsiyalash tashkilotlarning avtomatlashtirish va biznes jarayonlariga qanday yondashishida katta sakrashni anglatadi.

LLM va agentlik ramkalar tomonidan quvvatlangan ushbu agentlar jarayonlar, ish oqimlari va kodlar bo'ylab muammosiz ishlash orqali an'anaviy chegaralardan oshib ketadi.

Agentlik ish oqimlarini qabul qilish biznes operatsiyalari bo'ylab samaradorlik, kengayish va sezgirlikni oshirishga va'da beradi. Ular butun ish oqimlarini boshqaradi, murakkab vazifalarni ko'proq moslashishga ega bo'ladi va ko'proq moslashtirilgan va o'z vaqtida o'zaro aloqalarni ta'minlash orqali mijozlar tajribasini yaxshilaydi. Avtomatlashtirish korporativ tizimlarga o'rnatilgani sayin, sun'iy intellekt kopilotlari uchuvchilarga o'tadilar va agentlik sun'iy intellektdan foydalanadigan tashkilotlar innovatsiyalar kiritish, raqobatlashish va qiymat yetkazib berish uchun yaxshiroq joylashadilar.

Agentlik AI haqida ko'proq ma'lumot olish uchun bepul oq qog'ozni o'qing, " Avtomatlashtirish tizimlari: Korxona arxitekturasining kelajagi agentlikdir. ” Va tekshiring bu sahifa Langflow haqida ko'proq ma'lumot olish uchun .

DataStax mahsulot direktori Ed Anuff tomonidan yozilgan