Преодоляване на скалата за мащабиране на AI агенти: Прозрения и стратегии

В епоха, в която изкуственият интелект (AI) бързо трансформира предприятията, AI агентите се превърнаха в ключов компонент в дигиталния арсенал на компаниите. Въпреки това, внедряването и мащабирането на тези агенти представляват уникални предизвикателства, за които много бизнеси не са напълно подготвени. Този феномен често се нарича „скала за мащабиране“. Разбирането и справянето с тази скала е от съществено значение за реализирането на пълния потенциал на AI агентите в бизнес операциите.

Разбиране на природата на AI агентите

Традиционното разработване на софтуер следва детерминиран подход, при който процесите и резултатите са предварително дефинирани и предсказуеми. За разлика от това, AI агентите функционират в по-динамична и адаптивна среда. Според Мей Хабиб, главен изпълнителен директор и съосновател на Writer, AI агентите не следват надеждно фиксирани правила, а са ориентирани към резултати. Те интерпретират ситуации и се адаптират съответно, като поведението им се формира основно от взаимодействия в реални среди. Тази фундаментална разлика налага отклонение от традиционните практики в жизнения цикъл на разработка на софтуер.

Основните предизвикателства при мащабирането на AI агенти

Недетерминирано поведение

Едно от основните предизвикателства при мащабирането на AI агенти е тяхната недетерминирана природа, която може да бъде „кошмарна“, особено при увеличаване на мащаба. Недетерминираното поведение означава, че резултатите могат да варират всеки път при едни и същи условия, което затруднява предсказването и ефективното управление на действията на агентите.

Подходи, базирани на цели

Хабиб предлага приемането на подход, базиран на цели, за преодоляване на тези предизвикателства. Например, когато агентите се използват за правни прегледи или управление на договори, е критично важно да се определят конкретни, измерими цели, като намаляване на времето за преглед, вместо неясни цели. Това гарантира, че поведението на агентите е насочено към постигане на желани бизнес резултати.

Осигуряване на качество за AI агенти

Осигуряването на качество (QA) за AI агенти е друга област, която значително се различава от традиционния софтуер. Вместо да се разчита на обективни контролни списъци, QA трябва да отчита небинарното поведение и да оценява взаимодействията в реалния свят. Целта е да се изгради „поведенческа увереност“, като се признае, че съвършенството е нереалистично и е необходима постоянна итерация.

Стратегии за успешно внедряване на AI агенти

Приемане на итерация

Бизнесите трябва да приемат непрекъснатото развитие и итерация. Много предприятия правят грешката да очакват напълно оформени, безгрешни AI агенти от самото начало, което води до разочарование.

Подобрено сътрудничество

Изграждането на агенти трябва да включва съвместен подход, който обхваща ИТ екипи, мениджъри на продукти и експерти в съответната област. Това сътрудничество е от съществено значение за проектирането на логически цикли и гарантирането, че агентите се държат по начини, които съответстват на бизнес логиката и целите.

Нови техники за поддръжка и контрол на версиите

Поддръжката на AI агенти изисква нови стратегии за контрол на версиите. Това включва проследяване на изпълненията през входовете и изходите и осигуряване на подходящо управление, за да се предотвратят ненужни разходи. Традиционните инструменти, които работят за софтуер, не винаги са подходящи за AI агенти, което подчертава необходимостта от иновативни решения за поддръжка.

Ползи в реалния свят и казуси

Въпреки предизвикателствата, AI агентите демонстрират значителен потенциал за увеличаване на приходите. Пример за това е голяма банка, която използва AI агенти, за да създаде канал за допълнителни продажби на стойност 600 милиона долара, показвайки финансовите ползи от успешно мащабирани агентски системи.

Заключение

Докато предприятията продължават да интегрират AI в своите операции, преодоляването на скалата за мащабиране е от решаващо значение. Чрез разбирането на уникалните поведения и характеристики на AI агентите, приемането на подходи, ориентирани към цели, и насърчаването на непрекъсната итерация и сътрудничество, бизнесите могат успешно да мащабират своите AI възможности. За тези, които искат да интегрират AI решения, компании като Encorp.ai предлагат експертиза в персонализирани AI решения, съобразени с нуждите на предприятията.

Източници

1. VentureBeat
2. TechCrunch за разработка на AI
3. Прозрения на Forbes за AI в предприятията
4. Цикъл на хайп на Gartner за AI, 2023
5. Доклад на McKinsey за приемането на AI