Что действительно отделяет нас от машин? Свободная воля, творчество и интеллект? Но подумай об этом. Наш мозг не уникальные монолитные процессоры. Магия не в «мыслительной части», а в бесчисленных особых агентах — нейронах — которые идеально синхронизируются.
Некоторые нейроны каталогических фактов, другие обрабатывают логику или эмоции правила, напоминают еще больше воспоминаний, организуют движение или интерпретацию визуальных сигналов. Индивидуально они выполняют простые задачи и создают сложность, которую мы называем человеческим интеллектом.
А теперь представьте, что это оркестровая репликация в цифровом виде. Традиционный ИИ всегда был плотным: специализированные изолированные боты для автоматизации повседневных задач. Но новая граница — это агентские системы ИИ, которые были построены из специальных, автономных активных ингредиентов, которые взаимодействуют, передают и сотрудничают и отражают взаимодействие в нашем мозге.
Большие голосовые модели (LLMS) образуют лингвистические нейроны и извлекают значение и контекст. Специализированные Taskagents выполняют различные функции, такие как доступ к данным, анализ тенденций и даже прогноз результатов. Эмоциональные агенты измеряют настроение пользователя, в то время как агенты, принимающие решения, синтезируют и выполняют действия.
Результатом является цифровая разведка и агентство. Но нужны ли нам машины, чтобы подражать человеческому интеллекту и автономии?
Главный директор по технологиям, Edge Platforms, Edgeverve.
Содержание
Каждый домен имеет точку удушья — Agentic AI разблокирует все
Спросите лидера больницы, который пытается заполнить растущий список бесплатных ролей. Всемирная организация здравоохранения прогнозирует глобальное отсутствие 10 миллионов работников здравоохранения к 2030 году. Врачи и медсестры привлекают 16-часовые слои, такие как норм. Процессоры повреждения измельчают бесконечные руководящие принципы, в то время как лабораторные техники проходят через бумажный лес, прежде чем они смогут даже проверить один тест.
В хорошо организованном агенте AI World эти эксперты получают некоторое облегчение. Боты для обработки претензий могут прочитать руководящие принципы, оценивать отчетность и даже распознавать аномалии в протоколе, которые обычно занимают несколько часов в течение нескольких часов. Лабораторная автоматизация может получить данные пациента непосредственно от электронных файлов здоровья, выполнять первые тесты и автоматически генерировать отчеты, которые выпускают техников для чувствительных задач, которые действительно нужны человеческие навыки.
Те же динамичные пьесы в отраслях. Возьмите банковское дело, где процессы против отмывания денег (AML) и Know Your-Customer (KYC) остаются самой большой административной головной болью. Корпоративный KYC требует бесконечных этапов обзора, сложных перекрестных тестов и тонны документов. Агентная система может организовать реальные данные AB, провести тонкий анализ рисков и рационализировать соблюдение соответствия, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на фактических отношениях с клиентами, а не в борьбе с формами.
Страховые претензии, обзоры контрактов на телекоммуникации, планирование логистики — список бесконечен. У каждого домена повторяются задачи, которые расстраивают талантливые люди.
ИИ — фонарик в темном подвале
Да, агент AI — это фонарик в темном подвале: быть светом света на скрытую неэффективность, решает работу в стиле ворчания параллельно и дать командам пропускную способность, чтобы сосредоточиться на стратегии, инновациях и структуре более низких соединений.
Тем не менее, истинный ИИ Истинного энергетического агента заключается в его способности не только решать эффективность или отдел, но и плавное масштабирование по нескольким функциям — даже нескольким географиям. Это улучшение в 100 -кратной шкале.
1. Масштабируемость: Агент AI находится в ядре и позволяет вам начать с малого -подобного одного бота -чата -часто задаваемых вопросов, которые плавно расширяются. Вам нужна реальное отслеживание или прогнозирующее анализ позже? Добавьте агента, не беспокоя остальных. Каждый агент заботится о определенном объеме работы, выполняет разработку разработок и позволяет им использовать новые функции, не имея никакого отношения к существующей настройке.
2. Антифрагибильность: В многоагентной системе ошибка не падает все. Если диагностический представитель в системе здравоохранения остается в автономном режиме, другие агенты — такие как файлы пациентов или планирование — работа. Сбои остаются в их соответствующих агентах, чтобы обеспечить непрерывное обслуживание. Это означает, что вся ваша платформа не вылетает, потому что часть нуждается в исправлении или обновлении.
3. Адаптивность: Если правила или ожидания потребителей движутся, вы можете заменить отдельных агентов в качестве бота для соответствия или заменить общеобразовательный капитальный ремонт. Этот постепенный подход соответствует обновлению приложения на вашем телефоне вместо переустановки всей операционной системы. Результат? Будущая -надежная структура, которая развивается рядом с вашей компанией и устраняет массовые перезагрузки или рискованные перезагрузки.
Вы не можете предсказать следующее безумие ИИ, но вы можете быть готовы
Генеративный ИИ был звездой прорыва несколько лет назад; Агенты -KI теперь захватывают центр внимания. Завтра появится что -то еще — потому что инновации никогда не останавливаются. Как наша архитектура будущая будущая, так что каждая волна новых технологий не запускает это апокалипсис? Согласно недавно в исследовании Forrester, 70% менеджеров, которые инвестировали более 100 миллионов долларов в цифровые инициативы, означают стратегию успеха: платформный подход.
Вместо того, чтобы вытаскивать и заменить старую инфраструктуру каждый раз, когда встречается новая парадигма KI, платформа интегрирует эти новые функции в качестве специальных строительных блоков. Когда прибывает агент AI, не бросайте весь свой стек — вы просто ставите последние модули агента. Этот подход означает меньше проектов, более быстрые положения и более последовательные результаты.
Еще лучше, что надежная платформа предлагает сквозную видимость в действиях каждого агента. Вы можете оптимизировать затраты и сохранить расчет более точно. Низкие кодовые/без код интерфейсы также сокращают входной барьер для бизнес-пользователей для создания и предоставления агентов, в то время как сборные инструменты и библиотеки агентов ускоряют межфункциональные рабочие процессы, будь то в HR, маркетинг или в другом отделе.
Благодаря платформам, которые поддерживают архитектуры Polyai и различные рамки оркестровки, вы можете заменить различные модели, управлять и направлять новые функции, не записывая все с нуля. В качестве облака, вы также можете устранить блокировку поставщика, чтобы вы могли напечатать лучшие услуги искусственного интеллекта от любого поставщика. По сути, подход, основанный на платформе, должен быть утонут вашим ключом к оркестренной многоагентной аргументации в масштабе без технического долга или потери мобильности.
Каковы основные элементы этой платформы?
1. Данные: подключены к общему уровню
Независимо от того, реализуете ли вы LLMS или агентские рамки, уровень данных остается краеугольным камнем. Если это равномерно, каждый новый агент ИИ может использовать кураторскую базу знаний без хаотической модернизации.
2. Модели: сменные мозги
Благодаря гибкой платформе вы можете выбрать специальные модели для каждого приложения — анализ финансовых рисков, обслуживание клиентов, диагнозы здоровья — и заменяет вас, не затекая все остальное.
3. Агент: модульные рабочие процессы
Агенты процветают как независимые, но организованные мини -услуги. Если вам нужен новый маркетинговый агент или агент по соблюдению, поверните его рядом с существующими и оставьте остальную часть системы.
4. Управление: исправления по шкале
Если ваша структура управления интегрирована в тесты на платформу -Комбинирование предварительного заключения, экзамены и соблюдение нормативных требований -вы остаетесь активным, а не реактивным, независимо от того, какой Ki «новый ребенок на блоке» займет на себя на вас дальше.
Подход платформы — это ваша стратегическая защита от непрерывной разработки технологий. Если вы определите, какая тенденция искусственного интеллекта находится в центре внимания, вы готовы к интеграции, итерации и инновациям.
Начните с малого и оркестровки вверх
Агент ИИ не совсем новой автономной автомобили, использующие несколько автономных модулей. Разница в том, что новые оркестрические рамки делают такой многоагентный интеллект в значительной степени доступной. Агенты -KI больше не ограничиваются специализированным оборудованием или отраслями и теперь могут применяться ко всему, от финансов до здравоохранения, возобновляемого основного интереса и динамики. Дизайн для готовности платформы.
Начните с одного агента, который занимается конкретной болезненной точкой и расширяйте ее. Обратите внимание на данные как к стратегическому активу, методично выберите свои модели и запекайте их в прозрачном управлении. Таким образом, каждый новый вал ИИ плавно интегрируется в существующую инфраструктуру — подвижность увеличивается без постоянного пересмотра.
Мы перечисляем лучшее программное обеспечение для автоматизации ИТ.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
