Cum să creați un agent AI în 7 pași

Companiile se străduiesc să obțină mai multă valoare din inteligența artificială generativă prin încorporarea acesteia în procesele de afaceri zilnice. Ei încep să implementeze software numit agenți AI într-o serie de aplicații și aceștia sunt proiectați să poarte conversații scrise și vorbite și să interogheze baze de date pentru a executa sarcini în mai multe etape – fără a fi programați în prealabil cu privire la modul de acțiune în toate situațiile.

Aplicațiile de inteligență artificială de la agenții pot fi implementate pentru a lucra pas cu pas pentru a colecta informațiile de care au nevoie interacționând cu utilizatorii de computere și cu agendele acestora, accesând informații din sistemele locale și cloud și utilizând motoare de căutare sau alte site-uri web pentru a răspunde la întrebări sau a efectua diferite acțiuni. Aceștia se bazează pe modele lingvistice mari (LLM) AI de bază pentru puterea predictivă și capacitatea de a interacționa cu utilizatorii umani în limbaj natural.

Furnizorii de productivitate, de management al clienților și de aplicații de back-office au început să le ofere clienților studiouri de design pentru personalizarea, instruirea și activarea agenților AI – sau pentru crearea propriilor agenți. Iată un set de recomandări utile cu privire la modul de echipare a unui agent AI pentru utilizare, inclusiv șapte pași pentru a construi un agent și a-l pune în funcțiune.

Ce sunt agenții AI?

Software-ul pentru agenți AI utilizează LLM-urile instruite pe cantități mari de date pentru a găsi relații și a crea asocieri între concepte, ceea ce poate genera predicții relevante despre semnificația intenționată a utilizatorilor de computere, comunicând în limbaj conversațional. Agenții sunt concepuți pentru a media între utilizatori și modelele lingvistice, luând în mod activ măsuri pentru a aborda problemele dintr-o multitudine de domenii.

Acestea pot ajuta organizațiile să automatizeze procesele repetitive, cum ar fi asistența pentru prognozele financiare, ajutând echipele HR să parcurgă mai mulți pași într-un proces de recrutare sau rezumând informațiile despre cont și identificând oportunitățile de vânzări suplimentare pentru reprezentanții de vânzări.

Cum să creați un agent AI în 7 pași

Agenții AI au scopul de a înțelege rolurile organizaționale ale utilizatorilor, de a extrage date din documentele de afaceri, astfel încât fluxurile de lucru să rămână relevante și de a răspunde la solicitări în limbaj natural, în loc să folosească instrucțiuni codificate în prealabil. Pentru a-i pregăti pentru această flexibilitate în circumstanțe schimbătoare, organizațiile trebuie să efectueze unele demersuri prealabile.

1. Alegeți strategia de creare a agenților. Companiile trebuie să decidă de la început dacă doresc să personalizeze agenții predefiniți oferiți de furnizorii de software pentru a automatiza procesele sau să-și creeze de la zero proprii agenți. Având în vedere stadiul incipient al testării și lansării agenților AI din domeniu, majoritatea întreprinderilor vor personaliza probabil agenții predefiniți pentru a-i poziționa mai bine în vederea generării de valoare. Atunci când iau decizia, organizațiile ar trebui să ia în considerare următoarele aspecte:

• Talente AI în cadrul personalului: Proiectarea agenților personalizați necesită dezvoltatori AI, oameni de știință în domeniul datelor și experți în interfața cu utilizatorul pentru a realiza programarea și integrarea sistemelor necesare, în timp ce administratorii de aplicații pot lucra într-un mediu de studio de proiectare în vederea personalizării agenților disponibili.
• Expertiză în formarea modelului: Majoritatea întreprinderilor nu vor avea cunoștințele interne necesare pentru a selecta un LLM, necesar atunci când dezvoltă agenți AI de la zero, și pentru a efectua reglajul fin de care este nevoie pentru a avea garanția că un model construit de la zero nu devine imprecis în timp.
• Costuri: Crearea de la zero necesită o investiție inițială mai mare în dezvoltare, plus taxe pentru apelurile API către un LLM. Personalizarea agenților AI pre-construiți de la un furnizor precum Oracle nu implică niciun cost în afara abonamentelor pentru aplicații SaaS pe care companiile le plătesc deja.
• Date de înaltă calitate: Datele de business trebuie să fie pregătite pentru AI înainte ca agenții să le poată utiliza. Acest lucru presupune adesea transformarea datelor în încorporări vectoriale, care prezintă matematic relațiile dintre concepte, fiind utile pentru a deduce intenția utilizatorilor atunci când aceștia pun întrebări. Organizațiile care construiesc agenți de la zero trebuie, de asemenea, să fie atente la „supraadaptare”, în cazul în care un LLM se apropie prea mult de datele pe baza cărora a fost antrenat și nu se poate adapta la noi domenii de cunoștințe.
• Guvernanță și supraveghere: Este posibil ca întreprinderile să dorească agenți care să își poată documenta activitatea și să fie transparenți pentru managerii de domeniu de activitate care nu sunt specialiști în IT. De asemenea, departamentele IT ar putea dori să ia în considerare faptul ca agenții să nu aibă acces la date sensibile care nu ar trebui să fie făcute publice sau divulgate anumitor angajați.

2. Selectați un LLM sau obțineți unul predefinit. Furnizorii de aplicații SaaS care permit clienților lor să perfecționeze agenții într-un studio de proiectare vor preselecta probabil LLM-urile cu care va interacționa software-ul lor sau vor oferi administratorilor o gamă limitată de opțiuni. Organizațiile care pornesc de la zero vor trebui să aleagă dintre modelele LLM de la companii precum Anthropic, Cohere, Google, IBM, Meta (dezvoltatorul popularelor modele Llama), Microsoft, Mistral și OpenAI. Această abordare poate oferi acestor întreprinderi controlul asupra tuturor straturilor pachetului lor de software agentic, inclusiv asupra modelului de bază. Aceasta înseamnă, de asemenea, că sunt responsabile pentru întreținerea mai multor componente software, în comparație cu personalizarea agenților disponibili.

3. Proiectați un flux de lucru și definiți instrumentele. Chiar și adaptarea agenților pre-construiți este o sarcină pentru un administrator de aplicații, nu pentru un utilizator general de afaceri. Administratorii pot începe cu șabloane de flux de lucru prestabilite – cazuri de utilizare cu cod în spatele lor într-o vizualizare de catalog – sau pot crea fluxuri de lucru noi, personalizate. Pentru a defini fluxurile de lucru ale agenților predefiniți, administratorii introduc instrucțiuni specifice, în limbaj natural, în câmpurile unui studio de proiectare a agenților sau selectează acțiuni din liste pentru a specifica modul în care agentul trebuie să interacționeze cu utilizatorii, să afișeze date sau să programeze întâlniri. De asemenea, administratorii pot alege instrumentele pe care agentul ar trebui să le utilizeze pentru a răspunde la întrebări și pot furniza exemple de întrebări pe care angajații le-ar putea pune.

Acest proces contribuie la definirea rolului agentului, descriind în termeni simpli modul în care acesta trebuie să îndeplinească o sarcină și informațiile pe care va trebui să le acceseze. De exemplu, un agent din cadrul unei aplicații de resurse umane care contribuie la explicarea beneficiilor de sănătate pentru angajați va avea nevoie de acces la documente privind politica medicală, de vedere, dentară și alte politici de sănătate, în timp ce un agent de beneficii financiare poate avea nevoie să acceseze informații privind planurile de pensii și de acțiuni sponsorizate de angajator (mai multe detalii în continuare).

4. Încărcați documente pentru RAG. Acum, că agentul are instrucțiunile și instrumentele proprii, un administrator poate utiliza un program de încărcare a documentelor pentru a pregăti documentele companiei pentru generarea augmentată a recuperării (RAG) – o tehnică de inteligență artificială care furnizează unui LLM documente și date de afaceri în timpul execuției pentru a spori ceea ce modelul a învățat în timpul formării sale. Administratorul oferă instrucțiuni în limbaj natural despre modul în care agentul trebuie să utilizeze documentele. Un software eficient de creare a agenților face abstracție de baza de date vectorială care contribuie la furnizarea de rezultate extrem de relevante în timpul execuției, pe baza a ceea ce intenționează să găsească un utilizator de calculator.

5. Faceți clic aici pentru a crea. După ce a pus bazele cu instrucțiuni, subiecte și documente, administratorul poate crea un agent într-un studio de proiectare, pur și simplu numindu-l și făcând clic pe un buton UI. Instrucțiunile în limbaj natural permit fluxului de lucru (sau altor agenți) să înțeleagă capacitățile acestuia. Pe măsură ce rulează, agenții AI sunt proiectați să învețe cum să își îmbunătățească performanțele printr-un proces matematic de încercare, eroare și recompensă numit învățare prin consolidare.

Companiile care construiesc de la zero, fără un studio de proiectare, pot avea nevoie să adauge integrări la aplicații financiare, de resurse umane, de gestionare a clienților și la alte aplicații, precum și la bazele de date și documentele utilizatorilor. Structurile de agenți AI oferă o alternativă la scrierea codului de la zero, furnizând arhitecturi software, protocoale de comunicare, conectori la surse de date locale și din cloud și instrumente de monitorizare pentru a ajuta întreprinderile să creeze noi agenți. Printre cadrele open source populare se numără LangChain, LlamaIndex și Microsoft Research's AutoGen.

Mediile Agent Studio pot include, de asemenea, un cadru sub acoperire pe care administratorii nu trebuie să îl acceseze direct.

6. Impuneți limite. Acum este momentul să punem garduri de protecție pentru a ne asigura că agenții își păstrează acuratețea și pot identifica când trebuie să solicite aprobarea înainte de a efectua acțiuni. Administratorul care configurează agentul poate, de exemplu, să adauge o cerință de a obține aprobarea personalului înainte de a trimite un e-mail sau de a actualiza o înregistrare.

Administratorii pot stabili, de asemenea, condițiile în care se poate răspunde la o întrebare sau pot adăuga instrucțiuni care solicită LLM-ului să extragă informații dintr-un sistem IT al companiei sau să ceară utilizatorului clarificări, în loc să inventeze un răspuns (un dezavantaj al inteligenței artificiale generative numit halucinație). De exemplu, un administrator poate tasta: Asigurați-vă că dispuneți de informații privind numărul de persoane aflate în întreținere, fie întrebând utilizatorul, fie interogând sistemul. Dacă nu cunoașteți răspunsul, nu inventați un răspuns.

De asemenea, agenții pot fi proiectați pentru a moșteni capacitățile de moderare a conținutului de la serviciul cloud pe care rulează.

7. Testați, implementați și monitorizați. Prin intermediul unei zone de testare din studio, administratorii pot parcurge un eșantion de interacțiune pentru a evalua dacă răspunsurile agentului sunt utile și relevante și pentru a verifica sursele pe care le citează. Aceștia pot vedea, de asemenea, cum s-ar schimba o interacțiune cu utilizatorul dacă organizația ar modifica instrucțiunile agentului sau LLM-ul care stă la baza acestuia. Apoi, un administrator poate implementa agentul chiar din studioul de design.

Agenții își pot îmbunătăți performanța în timp prin măsurarea combinațiilor de date RAG și de solicitări ale utilizatorului care au produs cele mai utile rezultate. Managerii de afaceri pot evalua apoi performanța agenților, încorporând feedbackul în interacțiunile viitoare cu utilizatorii.

Utilizați Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications pentru a personaliza agenții din Oracle Applications

Oracle AI Agent Studio permite administratorilor IT să configureze agenți AI în Oracle Fusion Cloud Applications care sunt concepuți să acorde asistență utilizatorilor cu privire la o varietate de activități, inclusiv pentru consultarea soldurilor de timp liber plătite, obținerea istoricului achizițiilor clienților, procesarea retururilor de produse și analizarea fotografiilor echipamentelor de producție în vederea estimării costurilor de reparații.

Administratorii Fusion încep cu șabloane predefinite, care apar ca viniete în spațiul lor de lucru și conțin codul necesar pentru a demara procesul. Apoi, proiectanții de agenți instruiesc agentul pe care doresc să îl implementeze cu privire la domeniul de aplicare și limitele funcției sale și la documentele și alte surse de date pe care trebuie să le caute pentru a obține informații. Ei pot crea, de asemenea, noi agenți de la zero. Agenții sunt incluși în abonamentele Fusion ale clienților, fără costuri suplimentare.

Întrebări frecvente despre crearea unui agent AI

Ce face un agent AI?

Agenții AI sunt asistenți virtuali implementați în cadrul aplicațiilor de afaceri sau al software-ului de productivitate personală pentru a răspunde la întrebările utilizatorilor de computere sau pentru a-i ajuta să își îndeplinească sarcinile. Spre deosebire de asistenții de software anteriori, care se bazau pe reguli și fluxuri de lucru precodificate, agenții AI sunt concepuți să înțeleagă solicitările în limbaj natural și în context, adaptându-se în același timp la situații noi.

Agenții AI reprezintă viitorul?

Agenții AI ar putea deveni din ce în ce mai utili pe măsură ce sunt implementați în diferite aplicații de afaceri, fiind mai puțin dependenți de intervenția umană, și pe măsură ce învață din interacțiunile cu mai mulți utilizatori de afaceri și cu mai mulți clienți în timp.