Агент AI является одной из последних концепций в искусственном интеллекте и теперь набирает реальную тягу, которая выходит за рамки раннего энтузиазма. Постоянный прогресс в агенте -KI ускоряет разработку автономных бизнес -систем и опирается на достижения машинного обучения.
Эта технология как независимое «агент» оснащена для принятия хорошо обоснованных решений на основе мультимодальных данных и алгоритмической логики, а затем «изучать» и развиваться с помощью опыта.
Способность действовать самостоятельно еще более захватывающая. Именно эта уникальная способность адаптировать, планировать и выполнять сложные задачи без человеческого надзора, отличающая агентов -К от более ранних поколений инструментов ИИ.
Например, в случае цепочек предложений агенты искусственного интеллекта могут заниматься рыночной деятельностью и историческими тенденциями спроса, чтобы предсказать требования к запасам и реализовать меры, чтобы избежать узких мест, например, B. Автоматизация частей процессов пополнения. Эти агенты меняют свое поведение в ответ на изменяющиеся рыночные условия, повышение эффективности и производительности. Поэтому неудивительно, что 26% руководителей компании сообщают, что их организации формируют стратегические подходы к ИИ агентов.
Как бы ни было здорово, для аутсорсинга таких задач агентам -KI, мы также должны ошибаться на стороне осторожности. Как могут полностью доверять действия и расходы агентов искусственного интеллекта, несмотря на ее автономную власть? Если мы полагаемся на тот факт, что агент ИИ выполняет сложные задачи для себя, как мы можем убедиться, что ваши решения действительно основаны на том, что происходит в реальном мире или с точки зрения компании?
Таким же образом, как наш мозг использует наблюдения и дополнительные входные данные для выводов, агенты искусственного интеллекта должны полагаться на многие внешние источники и сигналы, чтобы улучшить свои навыки аргументации.
Это требование может быть удовлетворено решениями и платформами, которые записывают и представляют данные таким образом, чтобы они могли быть доступны и доступны. Нравится: как:
Доверие к автономным системам ИИ
Как объяснено, агенты отличаются от других систем ИИ, чтобы действовать его способность действовать автономно, и не только ведет линейный разговор. Сложность задач обычно требует, чтобы они ссылались на несколько динамических внешних источников. В результате риск того, что что -то идет не так, увеличивается автоматически. Например, вы можете доверять чат -боту, чтобы дать вам обновление статуса претензии или возмещения, но вы почувствуете доверие, если дадите агенту ИИ ваши данные кредитной карты, чтобы забронировать полет для вас?
Помимо ИИ разговора, действия запланированы и изменены агенты, в зависимости от контекста, который они указали. Они делегируют субконтракты различным инструментам, которые доступны в рамках процесса, который часто называют «цепью» (вывод действия будет введен для следующего). Это означает, что запросы (или задачи) могут быть разделены на более мелкие задачи, в результате чего каждый требует доступа к данным в режиме реального времени и обработан и итеративно обрабатывается, чтобы подражать человеческому решению проблем.
Эффект цепи (в котором принимаются решения) влияет на контролируемую среду. В результате на каждом этапе цепочки требуется объясняемый и точный вызов данных по двум причинам. Во -первых, пользователи должны знать, почему агент искусственного интеллекта оказался в определенном решении, и источник данных защищен, на котором он основан.
Вы должны быть в состоянии поверить, что действие на самом деле является наиболее эффективным и эффективным. Во -вторых, вы должны быть в состоянии оптимизировать процесс, чтобы каждый раз добиться наилучшего возможного результата и анализа каждого этапа вывода и обучения на неудовлетворительных результатах.
Чтобы доверять агенту, что он выполняет сложные задачи на основе нескольких вызовов, значение данных, необходимых для поддержки процесса принятия решений, умножается.
Необходимость предоставить агентам надежные данные компании является ключом. По этой причине компании все чаще распознают производительность технологии базы данных графиков для широкого спектра стратегий вызовов, которые они предлагают, что, в свою очередь, умножает значение данных.
Как технология графика укрепляет аргументацию ИИ
Поскольку решения -агенты -KI отдаются от данных, результаты, на которых основаны эти решения, должны быть точно, прозрачными и объяснимыми. Gartner уже идентифицирует графику знаний как важную способность для приложений Genai, как графраг (абонент дополненная генерация), в результате чего путь вызова включает график знаний, точность расходов может значительно улучшить.
Высококачественные ответы могут быть получены в уникальной структуре графиков знаний, которые состоят из «узлов» и «краев». Узел представляют существующие подразделения в графике (например, человек или место), а края представляют связь между этими единицами — т.е. по мере их подключения. В этом типе структуры, чем больше и сложнее данные, знания, скрытые до сих пор, могут быть обнаружены. Эти свойства неоценимы, чтобы представить данные таким образом, чтобы агентам ИИ было легче выполнять задачи более надежным и полезным способом.
Пользователи обнаружили, что ответы Graphrag не только более точные, но и более богатые, более быстрые, более полные и, следовательно, более полезные. Например, агент искусственного интеллекта, который решает проблемы обслуживания клиентов, может предложить определенный сокращенный широкополосный пакет, который основан на полном понимании клиента, который объединяет использование GraphRAG для объединения различной информации о клиенте. Как долго клиент был в компании? Какие услуги вы используете в настоящее время? Вы когда -нибудь подавали жалобы?
Чтобы ответить на эти вопросы, узлы могут быть созданы, чтобы представить каждый аспект качества обслуживания клиентов с компанией (включая предыдущие взаимодействия, услуги и местоположение) и ребра, чтобы показать самый дешевый или лучший сервис для вас. Фрагментированный и рассеянный взгляд на данные может привести к тому, что агент предлагает уменьшенный пакет, если это не должно быть, что приводит к влиянию затрат компании.
Как упоминалось генеральным директором Klarna, кормление LLM приведет к фракционированному, фрагментированному и распределенному миру корпоративных данных к очень запутанному LLM. Тем не менее, результат очень отличается, если данные подключены на диаграмме: положительные результаты команды по обслуживанию клиентов LinkedIn, которые сократили период среднего разрешения на 28,6% с момента реализации GraphRAG GraphRAG.
Почему сетевые данные для готовности агентов -KI являются ключом
С каждой итерацией LLMS быстро отстает от агентов ИИ, а фреймворки агента облегчают создание сложных многоэтапных приложений. Следующим важным шагом является стать настолько богатым, связанным и контекстуальным, насколько это возможно, чтобы они были полностью доступны для этих могущественных агентов.
Если вы сделаете этот шаг, компании могут разблокировать полную ценность своих данных и позволить агентам, которые не только более точными и эффективными, но также и легче понять и объяснить. Интеграция агентов — Ki и графики знаний становятся преобразующими здесь. Подключенные данные дают агентам контекст, который они должны думать более четко, генерировать более интеллектуальные результаты и иметь большее влияние.
Мы собрали список лучших инструментов обследованияПолем
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:
