Ключевые выводы
Развертывание агентов отличается от традиционных запусков программного обеспечения. Управление не должно быть мыслью на потом, когда речь идет об агентских системах.
Сегодня мы рассмотрим новые подходы, связанные с ‘AgentOps’. Хотя восторг по поводу ИИ агентов может показаться чрезмерным, важно помнить, что для того, чтобы эти инструменты были продуктивными, требуется работа и планирование на местах.
Основные моменты от экспертов
1. Значение управления
По словам Ника Кэйла, главного инженера Cisco, «доверие не равняется точности». Первые версии агентов «могли уверенно, но неправильно отвечать, что требовало значительных вложений в структурированные знания».
- Управление невозможно адаптировать постфактум.
- Позднее добавление контроля часто требует переосмысления систем.
- Чем лучше система функционирует, тем меньше контроля требуется от людей.
2. Сузьте область действия
По словам Толги Тархана, CEO Atomic Gravity, «мы намеренно начинаем узко». Большинство развернутых агентов ограничены одной областью с четкими рамками и измеримыми результатами.
3. Обеспечьте качество данных
Олег Данылюк, CEO Duanex, подчеркивает, что «ИИ работает хорошо при наличии качественных данных». Недостаток данных может создать сложности.
- Качество данных – главная проблема.
- Модели работают только так хорошо, какова информация, которую они получают.
4. Начните с проблемы, а не технологии
Толга Тархан говорит, «определите успех заранее». Это включает в себя:
- Контроль каждого этапа.
- Поддержание вовлеченности людей как можно дольше.
- Ранние инвестиции в наблюдение и управление.
5. Рассмотрите методологии ‘AgentOps’
Мартин Буфі отмечает, что «ИИ-агенты не успешны только на основе возможностей модели». Необходимы подходы к управлению жизненным циклом агентов.
6. Сфокусируйтесь на специализированных агентах
Буфі рекомендует использование несколько специализированных агентов для анализа, проверки и коммуникации.
7. Управление контекстом и адаптивность
Шон Фалконер говорит о том, что «управление контекстом является серьезной проблемой». Контексту очень важно обеспечивать высокое качество результата. Разработчики должны оптимизировать, как обрабатывать и вводить контекст, чтобы агент не терял первоначальную цель.
Итог
Эти рекомендации подчеркивают важность организованного подхода и управления в разработке и внедрении агентов ИИ. Успех этих технологий зависит от качества управления, данных и гибкости в изменениях.