Разбивка основ
По мере того, как генеративный ИИ продолжает трансформировать отрасли, агенты ИИ переходят от нишевых экспериментов к практическим, масштабируемым инструментам, формирующим современные рабочие процессы. Поскольку агенты искусственного интеллекта вмешиваются, чтобы справиться со всем, от повторяющихся, рутинных задач или разработки кода до переосмысления передовых бизнес-процессов, эти системы становятся все более неотъемлемой частью корпоративных операций и инноваций. Тем не менее, за кулисами скрывается сложное взаимодействие компонентов и рабочих процессов, которые может быть трудно понять.
В этой статье мы рассмотрим сложность, чтобы изучить:
Основы агентов искусственного интеллекта и некоторые распространенные варианты использования.
Строительные блоки агентских рабочих процессов и систем.
Ландшафт инструментов для создания агентов - и то, как такие платформы, как Dataiku, удолевают разрыв между стремлениями искусственного интеллекта и реальными приложениями.
Что такое агенты ИИ?
По своей сути, агенты искусственного интеллекта - это системы, основанные на больших языковых моделях (LLM), предназначенные для достижения целей в нескольких этапах, используя инструменты автономно по мере необходимости, то есть без необходимости подсказок пользователя для каждого действия. Эта способность самостоятельно и динамично перемещаться по различным и сложным сериям задач отличает агентов искусственного интеллекта от детерминированных однозадачных систем.
Расширяя это, агенты ИИ способны принимать решения и предпринимать действия в установленных границах. Они взаимодействуют со своей средой - будь то через API, базы данных или другие инструменты - и адаптируются к меняющимся входным данным или целям, чтобы выполнять задачи, которые варьируются от рутинной автоматизации до решения сложных проблем.
Эти системы отлично справляются с открытыми задачами в динамических средах, особенно когда директивы предоставляются на естественном языке, как в случае с разговорными приложениями, такими как виртуальные помощники или помощники в приложениях. С ограниченным или безнадзорного контроля со стороны агенты ИИ могут организовывать действия, управлять рабочими процессами и получать доступ к внешним ресурсам для достижения своих целей.
Что Такое Агентский ИИ?
Агентский ИИ представляет собой специализированный поддомен ИИ, аналогичный тому, как компьютерное зрение фокусируется на использовании технологий искусственного интеллекта для анализа изображений. Такие приложения, как агенты ИИ-помощники, являются побочным продуктом агентного ИИ, который включает в себя более широкие рамки и методы, которые позволяют таким системам функционировать. Эта область занимает центральное место в создании систем, которые демонстрируют поведение более высокого порядка, напоминающее человеческое поведение.
2 вида агентов ИИ
Агенты в области искусственного интеллекта могут быть в широком смысле классифицированы на два основных метода, каждый из которых адаптирован к различным операционным потребностям и пользовательскому опыту:
1. Back-End AI Agents: Скрытые рабочие лошадки
Back-end AI-агенты работают за кулисами без прямого взаимодействия с пользователем, уделяя особое внимание автоматизации процессов, принятию решений и задачам оптимизации. Эти «безголовые» системы часто встраиваются в рабочие процессы предприятия, обрабатывая сложные процессы с минимальным вмешательством человека.
Примеры агентов ИИ этой модальности включают системы, которые классифицируют и направляют запросы на обслуживание клиентов или поддержку, автоматически настраивают и оптимизируют параметры цепочки поставок или решают ручной процесс определения предложений (в ас автоматическим процессом агента ИИ).
2. Фронтовые агенты ИИ: Интерактивные партнеры
Эти агенты, отоблаченные для конечных пользователей, предлагают разговорный или интерактивный интерфейс, предоставляя практическую помощь и оптимизируя повседневные задачи. Напротив, интерфейсные агенты искусственного интеллекта напрямую взаимодействуют с пользователями через интерфейсы, часто используя разговорный или интерактивный дизайн для обеспечения ценности. Эти агентивные системы искусственного интеллекта отзывчивы и адаптированы к удобству использования и опыту человека. Примеры варьируются от помощника агента с искусственным интеллектом, который предоставляет «практическую» помощь для оптимизации повседневных задач, до встроенных агентов в таких инструментах, как CRM-платформы, которые направляют отделы продаж в режиме реального времени.
Вместе эти методы демонстрируют универсальность агентов искусственного интеллекта, легко интегрируясь в серверные системы или обеспечивая прямую ценность через привлекательные пользовательские интерфейсы. Каждый из них играет решающую роль в повышении эффективности и инноваций во всех отраслях.
Одноагентные и многоагентные системы
Ответ на вопрос «Что такое агент ИИ?» не всегда просто, так как это зависит от сложности системы и объема задач, для которых она предназначена. Организации могут создавать как одноагентные, так и многоагентные системы. Хотя оба подхода имеют свои сильные стороны, понимание различия может помочь прояснить, как агенты ИИ применяются для решения реальных проблем, а также какие фреймворки агентов могут быть подходящими для вашего случая использования.
Одноагентные системы: целенаправленные и специализированные
Система с одним агентом предназначена для автономного выполнения конкретных задач в ограниченном объеме. Эти агенты работают независимо друг от друга и подходят для задач, требующих ограниченного принятия решений. Примером системы с одним агентом может быть агент ИИ, оснащенный несколькими моделями рекомендаций в качестве инструментов, который оценивает ситуацию и выбирает наиболее подходящую модель для создания индивидуальных предложений для пользователя.
Многоагентные системы: Совместная разведка
В тех случаях, когда было бы невозможно или нецелесообразно навести одного агента всеми возможностями, необходимыми для вашего сценария использования, может иметь смысл вместо этого создать многоагентную систему. Например, предположим, что существует необходимость навигации по нескольким типам контента (документы, изображения и т. д.) с определенными подсказками, или требуемая подсказка будет чрезвычайно сложной или просто слишком длинной для контекстного окна LLM. Это сценарии, когда вам следует рассмотреть многоагентный подход для лучшей модульности и простоты устранения неполадок.
В многоагентных системах несколько специализированных агентов работают вместе для решения сложных проблем. Каждый агент выполняет различную функцию, способствуя достижению общей цели. Например, самоуправляемый автомобиль - это многоагентная система, в которой разрозненные агенты выполняют такие задачи, как навигация, обнаружение объектов и принятие решений, сотрудничая для обеспечения безопасной работы. Эти агенты могут действовать последовательно или параллельно, в зависимости от того, чего требует ситуация.
Размытая Граница Между Одним И Многоагентом
Что же такое агент ИИ, когда даже одноагентные фреймворки могут использовать несколько агентов, интегрируя их в качестве инструментов? Эта гибкость означает, что разница между одно- и многоагентными системами часто заключается в том, как разработана система, а не в присущих ей возможностях. Один агент может использовать внешние инструменты или взаимодействовать с другими агентами, создавая поведение, подобное нескольким агентам, в рамках одного конвейера.
Ключевые компоненты рабочих процессов AI Agentic
Хотя агенты искусственного интеллекта являются ощутимыми результатами систем, которые мы описывали, они поддерживаются компонентами и рабочими процессами, которые являются частью более широкого поля ИИ агентов. Agent AI - это набор технологий и возможностей, которые обеспечивают автономные системы, которые преуспевают в принятии адаптивных решений, выполнении задач и управлении долгосрочными целями. Далее давайте пройдемся по некоторым основным компонентам и техническим методам, используемым в типичном агентическом рабочем процессе.
Использование инструментов для расширения возможностей
Определяющей особенностью интеллектуального агента в ИИ является его способность выбирать, а затем эффективно использовать инструменты для выполнения задач. В контексте генеративного искусственного интеллекта инструменты - это функции или системы, которые позволяют агентам выполнять задачи, решать проблемы или автоматизировать процессы. Эти инструменты взаимодействуют с внутренними системами данных, такими как базы данных и озера данных, корпоративным программным обеспечением, таким как системы CRM или ERP, API для внешних данных и даже другими агентами. Что делает инструменты настолько универсальными, так это их схема — стандартизированное описание, в котором описывается, что делает инструмент, когда его использовать и как с ним взаимодействовать. Эта схема позволяет автономным агентам искусственного интеллекта работать ненаправленно, интегрируясь с широким спектром технологий.
Настоящую основную проблему для агентов ИИ заключается в том, как они принимают решения. В то время как возможности агента, несомненно, связаны с диапазоном и качеством доступных инструментов, его эффективность зависит от того, насколько хорошо он выбирает и использует правильный инструмент для работы.
Создание высокоэффективного агента сегодня по-прежнему требует значительного количества бизнес-правил и управления потоками, чтобы направлять его процессы принятия решений и обеспечивать последовательного выбора правильного инструмента в нужный момент. Это подчеркивает важность надежного дизайна и продуманной конфигурации для преодоления текущих ограничений в автономном рассуждении.
Цикл взаимодействия: пошаговый процесс
Агент ИИ начинает с интерпретации пользовательских данных или сигналов окружающей среды, переходит к логическому рассуждению или принятию решений и выполняет действия с помощью своих инструментов. Затем процесс генерирует обратную связь, которую агент может использовать для уточнения своих последующих действий.
Этот динамический поток позволяет агентам обрабатывать сложные, многоэтапные задачи и поддерживает интерактивные или адаптивные рабочие процессы.
Объединение логики с фреймворками AI Agent
Разработчики полагаются на специализированные фреймворки для внедрения и масштабирования агентных систем. Популярные фреймворки Python с открытым исходным кодом, такие как LangGraph, LlamaIndex, AutoGen и CrewAI, предлагают инструменты для создания одно- или многоагентных систем, поддерживающих разнообразную логику выполнения, функции человека в цикле и совместимость с несколькими API и LLM. Эти фреймворки позволяют разработчикам моделировать действия агентов как последовательные или совместные процессы, обеспечивая гибкость и масштабируемость в реальных приложениях.
Соображения для агентерной архитектуры
Помимо интеграции инструментов, как обсуждалось выше, агентский ИИ может потребовать других специализированных элементов для управления динамическими и совместными рабочими процессами агентов ИИ. Из-за адаптивного потока выполнения агентов агентские архитектуры часто требуют более гибких конвейеров, чем традиционные приложения на базе LLM. Поток выполнения в агентных системах должен быть динамическим, поддерживать нелинейные пути, такие как циклы, логика ветвления и многоагентные взаимодействия. Это может потребовать более продвинутых инструментов оркестровки или специализированного промежуточного программного обеспечения.
Кроме того, агентные системы часто включают в себя автономию более высокого порядка, когда агенты управляют целями или средами, которые развиваются с течением времени. Для этого могут потребоваться постоянные архитектуры памяти или доступ к средам с состоянием, которые не всегда могут быть необходимы для более простых приложений на основе LLM.
Наконец, для многоагентных систем архитектура также должна учитывать взаимодействие между агентами, такое как передача сообщений, делегирование задач и совместное принятие решений. Для обеспечения бесперебойной работы в масштабе может потребоваться дополнительные уровни для протоколов связи или систем общей памяти, которые эффективно синхронизируют задачи, предотвращая при этом конфликты.
AI Agent Builder Tooling для предприятий
С растущей ознаменованием агентов ИИ предприятия имеют множество инструментов на выбор, каждый из которых удовлетворяет различные потребности и уровни экспертизы. Лидеры Agentic AI относятся к различным категориям предложений программного обеспечения. Например, крупные облачные провайдеры имеют специальные предложения, такие как Google Cloud Vertex AI Agent Builder или Microsoft Azure AI Foundry Agent Service, для создания и развертывания агентов искусственного интеллекта, адаптированных к корпоративным рабочим процессам.
Между тем, доменные инструменты, такие как Salesforce Agentforce, предоставляют отраслевые решения. Для предприятий, стремящихся к гибкости и будущему, выделяются инфраструктурно-анностические платформы, такие как Dataiku, позволяющие предприятиям создавать не только агентов искусственного интеллекта, но и широкий спектр других приложений и конвейеров ИИ, машинного обучения и анализа данных.
Кто делает лучшего агента ИИ?
Ответ зависит от критериев, которые вы отдаете приоритетам. Оценка «лучшего» сводится к тому, эффективно ли агент выполняет свою намеченную цель - будь то автоматизация рабочего процесса, ответы на вопросы или оптимизация операций. Тем не менее, правильный агент ИИ может не существовать с полки для многих предприятий. Организациям часто приходится создавать своих собственных агентов, адаптированных к их конкретным процессам, целям и инструментам, обеспечивая идеальное соответствие решения их уникальным потребностям.
Разработка и предоставление агентов с помощью Dataiku, универсальной платформы искусственного интеллекта
В каждом последующем разделе мы постепенно углубляли наше понимание агентов искусственного интеллекта и того, что связано с их созданием. Здесь есть здоровое количество информации, но применить все это на практике может оказаться сложным без дополнительной помощи.
Вот где мы входим.
Когда дело доходит до масштабного создания агентов искусственного интеллекта, Dataiku предоставляет мощную и гибкую платформу, которая поддерживает предприятия в создании индивидуальных решений. Помимо агентов, Dataiku позволяет организациям создавать и операцировать различные проекты искусственного интеллекта, от приложений на базе LLM до традиционных моделей машинного обучения и аналитических конвейеров. Эти активы могут быть непосредственно созданы в Dataiku и использованы агентами в качестве инструментов для принятия решений на основе данных, выполнения рабочих процессов или улучшения их возможностей. Его комплексный набор возможностей и удобный дизайн как с кодом, так и с визуальными фреймворками гарантирует, что команды по обработке данных могут эффективно сотрудничать и создавать решения корпоративного уровня за недели, а не месяцы.
Услуги Dataiku LLM Mesh и LLM Guard
Dataiku LLM Mesh служит безопасным шлюзом и уровнем абстракции для одобренных технологий искусственного интеллекта вашей организации, оптимизируя оркестровку между приложениями, LLM, инфраструктурой и службами искусственного интеллекта при удалении жестко закодированных зависимостей. Он обеспечивает доступ к тысячам размещенных LLM через партнерство с ведущими поставщиками и Hugging Face для моделей с открытым исходным кодом.
Кроме того, это обеспечивает беспрепятственный доступ к векторным базам данных и контейнерным вычислительным ресурсам, обеспечивая гибкость для предприятий, которые предпочитают самостоятельно размещать свои LLM. Являя краеугольный камень наших генеративных возможностей искусственного интеллекта, LLM Mesh обеспечивает масштабируемость, безопасность и операционную эффективность для разработки агентов ИИ.
Dataiku LLM Guard Services обеспечивает дополнительный, критически важный уровень безопасности и надзора для развертывания агентов ИИ в масштабе. Эти услуги интегрированы с LLM Mesh и помогают управлять и контролировать расходы, поддерживать качество и снижать эксплуатационные риски из-за утечки данных или неподобающего/токсичного контента, или низкой производительности агента ИИ.
Предоставление пользовательских агентов как услуги
Dataiku создан для создания пользовательских агентов искусственного интеллекта, что позволяет разработчикам создавать специализированные агенты непосредственно поверх LLM Mesh. Интеграция с LLM Mesh также означает, что эти пользовательские агенты наследуют ключевые преимущества, такие как модерация контента, защитные ограждения и контроль доступа, для обеспечения безопасного и эффективного внедрения в рабочих процессах.
Разработчики могут создавать пользовательскую логику агентов с помощью управляемого программирования, используя выбранные ими фреймворки агентов Python AI. Пользовательские агенты автоматически выпускаются в виде виртуальных LLM, которые могут быть пригодны для использования в таких инструментах, как Dataiku Prompt Studio и Prompt Recipe, Dataiku Answers и конечная точка завершения API.
Встроенный метод процесса обеспечивает стандартизацию, в то время как следы каждого шага (включая события и диапазоны) позволяют упростить отслеживание и отладку.