ສະບັບສັ້ນ: ລະບົບຕົວແທນບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບຄໍາຖາມ - ພວກເຂົາວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ແລະເຮັດຊ້ໍາໄປສູ່ເປົ້າຫມາຍທີ່ມີການຊີ້ນໍາຫນ້ອຍ. ພວກເຂົາໂທຫາເຄື່ອງມື, ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ, ປະສານງານວຽກງານຍ່ອຍ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຮ່ວມມືກັບຕົວແທນອື່ນໆເພື່ອບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບ. ນັ້ນແມ່ນຫົວຂໍ້ຂ່າວ. ສ່ວນທີ່ຫນ້າສົນໃຈແມ່ນວິທີການເຮັດວຽກໃນການປະຕິບັດ - ແລະມັນຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດສໍາລັບທີມງານໃນມື້ນີ້.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI scalability ແມ່ນຫຍັງ
ຮຽນຮູ້ວິທີການຂະຫຍາຍ AI ສະຫນັບສະຫນູນການຂະຫຍາຍຕົວ, ການປະຕິບັດ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື.
🔗 AI ແມ່ນຫຍັງ
ເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດຫຼັກ AI, ຄວາມສາມາດ, ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທຸລະກິດໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.
🔗 AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນຫຍັງ
ຄົ້ນພົບວ່າເປັນຫຍັງ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ປັບປຸງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ, ການປະຕິບັດຕາມ ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ.
🔗 ຄູຝຶກ AI ແມ່ນຫຍັງ
ສຳຫຼວດເບິ່ງສິ່ງທີ່ຄູຝຶກ AI ເຮັດເພື່ອປັບປ່ຽນ ແລະຄວບຄຸມຕົວແບບ.
Agentic AI ແມ່ນຫຍັງ - ສະບັບທີ່ງ່າຍດາຍ🧭
Agentic AI ແມ່ນຫຍັງ ຢູ່ໃນແຖວດຽວ: ມັນເປັນ AI ທີ່ສາມາດຕັດສິນໃຈອັດຕະໂນມັດວ່າຈະເຮັດແນວໃດຕໍ່ໄປເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບກັບການກະຕຸ້ນເຕືອນ. ໃນຄໍາສັບທີ່ເປັນກາງຂອງຜູ້ຂາຍ, ມັນປະສົມປະສານການສົມເຫດສົມຜົນ, ການວາງແຜນ, ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື, ແລະຄໍາຄຶດຄໍາເຫັນເພື່ອໃຫ້ລະບົບສາມາດເຄື່ອນຍ້າຍຈາກຄວາມຕັ້ງໃຈໄປສູ່ການກະທໍາ - ຫຼາຍ "ເຮັດມັນ," ຫນ້ອຍ "ກັບຄືນໄປບ່ອນແລະດັງນີ້ຕໍ່ໄປ." ຄໍານິຍາມຈາກເວທີທີ່ສໍາຄັນສອດຄ່ອງກັບຈຸດເຫຼົ່ານີ້: ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີເອກະລາດ, ການວາງແຜນ, ແລະການປະຕິບັດທີ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ [1]. ການບໍລິການການຜະລິດພັນລະນາເຖິງຕົວແທນທີ່ສ້າງແບບຈໍາລອງ, ຂໍ້ມູນ, ເຄື່ອງມື, ແລະ APIs ເພື່ອເຮັດສໍາເລັດໜ້າວຽກໃນຕອນທ້າຍ [2].
ຄິດເຖິງເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ມີຄວາມສາມາດທີ່ອ່ານສັ້ນໆ, ລວບລວມຊັບພະຍາກອນ, ແລະສົ່ງຜົນໄດ້ຮັບດ້ວຍການເຊັກອິນ, ບໍ່ແມ່ນການຈັບມື.
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ຕົວແທນທີ່ດີ ✅
ເປັນຫຍັງ hype (ແລະບາງຄັ້ງຄວາມກັງວົນ)? ບາງເຫດຜົນ:
-
ຈຸດສຸມຜົນໄດ້ຮັບ: ຕົວແທນປ່ຽນເປົ້າໝາຍເປັນແຜນການ, ຈາກນັ້ນປະຕິບັດຂັ້ນຕອນຕ່າງໆຈົນກວ່າຈະສຳເລັດ ຫຼື ການເຮັດວຽກຂອງເກົ້າອີ້ຫມຸນທີ່ຖືກປິດກັ້ນໜ້ອຍລົງສຳລັບມະນຸດ [1].
-
ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: ພວກມັນບໍ່ຢຸດຢູ່ທີ່ຂໍ້ຄວາມ; ເຂົາເຈົ້າເອີ້ນວ່າ APIs, query knowledge bases, invoke functions, and trigger workflows in your stack [2].
-
ຮູບແບບການປະສານງານ: ຜູ້ຄຸມງານ (aka routers) ສາມາດມອບວຽກໃຫ້ຕົວແທນຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ປັບປຸງການສົ່ງຕໍ່ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໃນວຽກງານທີ່ສັບສົນ [2].
-
ວົງການສະທ້ອນ: ການຕັ້ງຄ່າທີ່ເຂັ້ມແຂງລວມມີການປະເມີນຕົນເອງ ແລະລອງໃຊ້ເຫດຜົນຄືນໃໝ່, ສະນັ້ນ ຕົວແທນຈະສັງເກດເຫັນເມື່ອພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຕິດຕາມ ແລະຖືກຕ້ອງ (ຄິດວ່າ: ແຜນ → ປະຕິບັດ → ທົບທວນ → ປັບປຸງ) [1].
ຕົວແທນທີ່ບໍ່ເຄີຍສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນແມ່ນຄ້າຍຄື satnav ທີ່ປະຕິເສດການຄິດໄລ່ຄືນໃຫມ່ - ເຕັກນິກການປັບໄຫມ, ການປະຕິບັດທີ່ຫນ້າລໍາຄານ.
Generative vs. ຕົວແທນ-ສິ່ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງ, ແທ້? 🔁
AI generative ຄລາສິກຕອບຄືນທີ່ສວຍງາມ. Agent AI ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບ. ຄວາມແຕກຕ່າງຄື: ການວາງແຜນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ, ການໂຕ້ຕອບຂອງສະພາບແວດລ້ອມ, ແລະການປະຕິບັດຊໍ້າຊ້ອນທີ່ຕິດພັນກັບຈຸດປະສົງທີ່ຄົງຄ້າງ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ພວກເຮົາເພີ່ມຄວາມຊົງຈໍາ, ເຄື່ອງມື, ແລະນະໂຍບາຍເພື່ອໃຫ້ລະບົບສາມາດ ເຮັດໄດ້ , ບໍ່ພຽງແຕ່ ເວົ້າວ່າ [1][2].
ຖ້າຕົວແບບທົ່ວໄປແມ່ນນັກຮຽນຝຶກຫັດທີ່ສົດໃສ, ລະບົບຕົວແທນແມ່ນຜູ້ຮ່ວມງານທີ່ມີອາຍຸນ້ອຍທີ່ສາມາດໄລ່ລົງແບບຟອມ, ໂທຫາ APIs ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະຊຸກຍູ້ການເຮັດວຽກໄປສູ່ເສັ້ນສໍາເລັດຮູບ. ການເວົ້າເກີນເລັກນ້ອຍອາດຈະ - ແຕ່ທ່ານໄດ້ຮັບ vibe.
ລະບົບຕົວແທນເຮັດວຽກແນວໃດພາຍໃຕ້ກະປ໋ອງ🧩
ສິ່ງປຸກສ້າງຫຼັກທີ່ເຈົ້າຈະໄດ້ຍິນກ່ຽວກັບ:
-
ການແປເປົ້າໝາຍ → ຫຍໍ້ໆກາຍເປັນແຜນ ຫຼືກາຟທີ່ມີໂຄງສ້າງ.
-
Planner–executor loop → ເລືອກການກະທຳທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ໄປ, ປະຕິບັດ, ປະເມີນ ແລະເຮັດຊ້ຳ.
-
ການໂທເຄື່ອງມື → ເອີ້ນ APIs, retrieval, code interpreters, or browsers to impact the world.
-
ໜ່ວຍຄວາມຈຳ → ສະຖານະໄລຍະສັ້ນ ແລະໄລຍະຍາວສຳລັບບໍລິບົດ ແລະການຮຽນຮູ້.
-
Supervisor/router → ຜູ້ປະສານງານທີ່ມອບໜ້າທີ່ໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານ ແລະ ບັງຄັບໃຊ້ນະໂຍບາຍ [2].
-
Observability & guardrails → ຮ່ອງຮອຍ, ນະໂຍບາຍ, ແລະການກວດສອບເພື່ອຮັກສາພຶດຕິກໍາຢູ່ໃນຂອບເຂດ [2].
ທ່ານຍັງຈະເຫັນ ຕົວແທນ RAG : ການດຶງຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ຕົວແທນຕັດສິນໃຈ ເວລາທີ່ ຈະຄົ້ນຫາ, ຄົ້ນຫາ ຫຍັງ ວິທີ ການນໍາໃຊ້ຜົນໄດ້ຮັບພາຍໃນແຜນການຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ຫນ້ອຍ buzzword, ການຍົກລະດັບການປະຕິບັດເປັນ RAG ພື້ນຖານຫຼາຍ.
ການນໍາໃຊ້ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ການສາທິດ 🧪
-
ຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງວິສາຫະກິດ: ການທົດລອງປີ້, ຂັ້ນຕອນການຈັດຊື້, ແລະການສ້າງລາຍງານທີ່ຕີແອັບຯທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຖານຂໍ້ມູນ ແລະນະໂຍບາຍ [2].
-
ຊອບແວ ແລະ ops ຂໍ້ມູນ: ຕົວແທນທີ່ເປີດບັນຫາ, ເຊື່ອມຕໍ່ dashboards, ເລີ່ມການທົດສອບ, ແລະສະຫຼຸບຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ມີບັນທຶກຜູ້ກວດສອບຂອງທ່ານສາມາດປະຕິບັດຕາມ [2].
-
ການດໍາເນີນງານຂອງລູກຄ້າ: ການເຜີຍແຜ່ສ່ວນບຸກຄົນ, ການປັບປຸງ CRM, ການຄົ້ນຫາພື້ນຖານຄວາມຮູ້, ແລະການຕອບສະຫນອງທີ່ສອດຄ່ອງກັບ playbooks [1][2].
-
ການຄົ້ນຄວ້າແລະການວິເຄາະ: ການສະແກນວັນນະຄະດີ, ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ແລະປື້ມບັນທຶກທີ່ສາມາດຜະລິດຄືນໃຫມ່ໄດ້ດ້ວຍເສັ້ນທາງການກວດສອບ.
ຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນ, ໄວ: "ຕົວແທນການຂາຍ" ທີ່ອ່ານບັນທຶກກອງປະຊຸມ, ປັບປຸງໂອກາດໃນ CRM ຂອງທ່ານ, ຮ່າງອີເມວຕິດຕາມ, ແລະບັນທຶກກິດຈະກໍາ. ບໍ່ມີລະຄອນ-ພຽງແຕ່ວຽກງານນ້ອຍໆໜ້ອຍລົງສຳລັບມະນຸດ.
ເຄື່ອງມືພູມສັນຖານ - ໃຜສະເຫນີສິ່ງທີ່🧰
ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທົ່ວໄປຈຳນວນໜຶ່ງ (ບໍ່ຄົບຖ້ວນ):
-
ຕົວແທນ Amazon Bedrock → orchestration ຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ມີເຄື່ອງມືແລະການລວມເອົາພື້ນຖານຄວາມຮູ້, ບວກກັບຮູບແບບຜູ້ຄຸມງານແລະ guardrails [2].
-
Vertex AI Agent Builder → ADK, ການສັງເກດການ, ແລະລັກສະນະຄວາມປອດໄພເພື່ອວາງແຜນແລະປະຕິບັດວຽກງານທີ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດຫນ້ອຍທີ່ສຸດ [1].
ກອບການ orchestration ແຫຼ່ງເປີດອຸດົມສົມບູນ, ແຕ່ໃດກໍ່ຕາມທີ່ທ່ານເລືອກ, ຮູບແບບຫຼັກດຽວກັນເກີດຂຶ້ນ: ການວາງແຜນ, ເຄື່ອງມື, ຄວາມຊົງຈໍາ, ການຊີ້ນໍາ, ແລະການສັງເກດການ.
ພາບປຽບທຽບ 📊
ທີມທີ່ແທ້ຈິງໂຕ້ວາທີເລື່ອງນີ້ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຖືວ່ານີ້ເປັນແຜນທີ່ທິດທາງ.
| ແພລດຟອມ | ຜູ້ຊົມທີ່ເຫມາະສົມ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເຮັດວຽກໃນການປະຕິບັດ |
|---|---|---|
| ຕົວແທນ Amazon Bedrock | ທີມໃນ AWS | ການເຊື່ອມໂຍງຊັ້ນທໍາອິດກັບການບໍລິການ AWS; ຮູບແບບຜູ້ຄຸມງານ / guardrail; function ແລະ API orchestration [2]. |
| Vertex AI Agent Builder | ທີມງານຢູ່ Google Cloud | ນິຍາມທີ່ຈະແຈ້ງ ແລະ ການສ້າງຕາໜ່າງການວາງແຜນ/ການກະທຳທີ່ເປັນເອກະລາດ; dev kit + observability ການຈັດສົ່ງຢ່າງປອດໄພ [1]. |
ລາຄາແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມການນໍາໃຊ້; ກວດເບິ່ງໜ້າລາຄາຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສະເໝີ.
ຮູບແບບສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເຈົ້າຈະເອົາມາໃຊ້ຄືນໄດ້ 🧱
-
ແຜນການ → ປະຕິບັດ → ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນ: ຜູ້ວາງແຜນວາງແຜນຂັ້ນຕອນ, ຜູ້ປະຕິບັດການດໍາເນີນການ, ແລະການທົບທວນຄືນວິພາກວິຈານ. ລ້າງອອກ ແລະເຮັດຊ້ຳຈົນກວ່າຈະສຳເລັດ ຫຼືເພີ່ມຂຶ້ນ [1].
-
ຜູ້ຄຸມງານກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ຜູ້ປະສານງານນໍາທາງໄປຫາຕົວແທນ niche - ນັກຄົ້ນຄວ້າ, coder, tester, reviewer [2].
-
ການປະຕິບັດ Sandboxed: ເຄື່ອງມືລະຫັດແລະຕົວທ່ອງເວັບດໍາເນີນການພາຍໃນ sandboxes ຈໍາກັດດ້ວຍການອະນຸຍາດທີ່ແຫນ້ນຫນາ, ບັນທຶກ, ແລະ kill-switches-table stakes ສໍາລັບຕົວແທນການຜະລິດ [5].
ການສາລະພາບເລັກນ້ອຍ: ທີມງານສ່ວນໃຫຍ່ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວແທນຫຼາຍເກີນໄປ. ມັນລໍ້ລວງ. ເລີ່ມບົດບາດການເພີ່ມໜ້ອຍສຸດເມື່ອ metrics ເວົ້າວ່າທ່ານຕ້ອງການ.
ຄວາມສ່ຽງ, ການຄວບຄຸມ ແລະ ເປັນຫຍັງການປົກຄອງຈຶ່ງສຳຄັນ 🚧
Agentic AI ສາມາດເຮັດວຽກທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ - ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າມັນຍັງສາມາດສ້າງຄວາມເສຍຫາຍທີ່ແທ້ຈິງຖ້າມີການຕັ້ງຄ່າທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຖືກລັກ. ສຸມໃສ່:
-
ການສັກຢາກະຕຸ້ນ & ການບຸກລຸກຕົວແທນ: ເມື່ອຕົວແທນອ່ານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຖື, ຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍສາມາດປ່ຽນເສັ້ນທາງພຶດຕິກໍາ. ສະຖາບັນຊັ້ນນໍາກໍາລັງຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຈິງຈັງວິທີການປະເມີນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຊັ້ນນີ້ [3].
-
ການເປີດເຜີຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: ໜ້ອຍລົງ “ມື”, ການອະນຸຍາດຫຼາຍຂື້ນ - ແຜນທີ່ເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ ແລະຕົວຕົນຢ່າງລະມັດລະວັງ (ຫຼັກການສິດທິພິເສດໜ້ອຍສຸດ).
-
ການເຕີບໂຕຂອງການປະເມີນຜົນ: ການປິ່ນປົວຄະແນນມາດຕະຖານເປັນເງົາທີ່ມີເກືອ; ມັກລະດັບໜ້າວຽກ, ການປະເມີນຊ້ຳໆທີ່ຕິດພັນກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເຈົ້າ.
-
ຂອບການຄຸ້ມຄອງ: ສອດຄ່ອງກັບການຊີ້ນໍາໂຄງສ້າງ (ພາລະບົດບາດ, ນະໂຍບາຍ, ການວັດແທກ, ການຫຼຸດຜ່ອນ) ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມພາກພຽນເນື່ອງຈາກ [4].
ສໍາລັບການຄວບຄຸມດ້ານວິຊາການ, ຄູ່ນະໂຍບາຍກັບ sandboxing : ເຄື່ອງມື isolate, ເຈົ້າພາບ, ແລະເຄືອຂ່າຍ; ບັນທຶກທຸກຢ່າງ; ແລະຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ - ປະຕິເສດສິ່ງທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດຕິດຕາມ [5].
ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນສ້າງບັນຊີລາຍການກວດກາທີ່ປະຕິບັດໄດ້ 🛠️
-
ເລືອກແພລະຕະຟອມສໍາລັບສະພາບການຂອງທ່ານ: ຖ້າທ່ານເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ AWS ຫຼື Google Cloud, ຕົວແທນຂອງພວກເຂົາຈະປະສົມປະສານຢ່າງລຽບງ່າຍ [1][2].
-
ກໍານົດ guardrails ທໍາອິດ: ວັດສະດຸປ້ອນ, ເຄື່ອງມື, ຂອບເຂດຂໍ້ມູນ, ບັນຊີລາຍຊື່ອະນຸຍາດ, ແລະເສັ້ນທາງການເພີ່ມຂຶ້ນ. ຜູກມັດການປະຕິບັດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງເພື່ອຢືນຢັນຢ່າງຈະແຈ້ງ [4].
-
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເປົ້າຫມາຍແຄບ: ຂະບວນການຫນຶ່ງທີ່ມີ KPIs ທີ່ຊັດເຈນ (ເວລາບັນທຶກ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, ອັດຕາການຕີ SLA).
-
ເຄື່ອງມືທຸກຢ່າງ: ການຕິດຕາມ, ບັນທຶກອຸປະກອນການໂທ, metrics, ແລະການຕິຊົມຂອງມະນຸດ loops [1].
-
ເພີ່ມການສະທ້ອນ ແລະລອງອີກຄັ້ງ: ໄຊຊະນະຄັ້ງທຳອິດຂອງເຈົ້າມັກຈະມາຈາກວົງທີ່ສະຫຼາດກວ່າ, ບໍ່ແມ່ນແບບທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ [1].
-
ການທົດລອງໃນ sandbox: ດໍາເນີນການດ້ວຍການອະນຸຍາດຈໍາກັດແລະການແຍກເຄືອຂ່າຍກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວຢ່າງກວ້າງຂວາງ [5].
ຕະຫຼາດມຸ່ງໜ້າໄປໃສ 📈
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ Cloud ແລະວິສາຫະກິດກໍາລັງເອື່ອຍອີງຢ່າງຫນັກແຫນ້ນໃນຄວາມສາມາດຂອງຕົວແທນ: ການສ້າງຮູບແບບຫຼາຍຕົວແທນຢ່າງເປັນທາງການ, ເພີ່ມຄຸນສົມບັດການສັງເກດການແລະຄວາມປອດໄພ, ແລະເຮັດໃຫ້ນະໂຍບາຍແລະຕົວຕົນເປັນອັນດັບຫນຶ່ງ. punchline ແມ່ນການປ່ຽນແປງຈາກຜູ້ຊ່ວຍທີ່ ແນະນໍາ ຕົວແທນທີ່ ເຮັດ - ກັບ guardrails ເພື່ອຮັກສາໃຫ້ເຂົາເຈົ້າຢູ່ໃນສາຍ [1][2][4].
ຄາດຫວັງວ່າຕົວແທນສະເພາະໂດເມນ-ການເງິນ, ໄອທີອັດຕະໂນມັດ, ການຂາຍ ops-ເປັນເວທີທີ່ໃຫຍ່ເຕັມທີ່.
ຂຸມທີ່ຈະຫຼີກລ້ຽງ - ບິດບ້ຽວ 🪤
-
ເຄື່ອງມືຫຼາຍເກີນໄປ: ເຂັມຂັດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ລັດສະໝີລະເບີດຈະໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ເລີ່ມນ້ອຍໆ.
-
ບໍ່ມີເສັ້ນທາງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ: ໂດຍບໍ່ມີການ handoff ຂອງມະນຸດ, ຕົວແທນ loop - ຫຼືຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ, ປະຕິບັດຢ່າງຫມັ້ນໃຈແລະຜິດພາດ.
-
Benchmark ວິໄສທັດອຸໂມງ: ສ້າງ evals ຂອງທ່ານເອງທີ່ສະທ້ອນເຖິງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ.
-
ການລະເລີຍການປົກຄອງ: ມອບໝາຍໃຫ້ເຈົ້າຂອງນະໂຍບາຍ, ທົບທວນ, ແລະການແບ່ງກຸ່ມ; ແຜນທີ່ຄວບຄຸມເປັນຂອບການຮັບຮູ້ [4].
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບຟ້າຜ່າ ⚡
AI ຕົວແທນພຽງແຕ່ RPA ກັບ LLMs ບໍ? ບໍ່ຂ້ອນຂ້າງ. RPA ປະຕິບັດຕາມຕົວກໍານົດການກໍານົດ. ລະບົບ Agentic ວາງແຜນ, ເລືອກເຄື່ອງມື, ແລະປັບຕົວໃນການບິນ - ດ້ວຍຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແລະຂໍ້ຄຶດຄໍາເຫັນ [1][2].
ມັນຈະທົດແທນຄົນບໍ? ມັນ offloads ວຽກຊ້ໍາຊ້ອນ, ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ມ່ວນຊື່ນການເຮັດວຽກ, ການຕັດສິນ, ລົດຊາດ, ການເຈລະຈາ - ຍັງ leans ຂອງມະນຸດ.
ຂ້ອຍຕ້ອງການຕົວແທນຫຼາຍຈາກມື້ຫນຶ່ງບໍ? ບໍ່. ການຊະນະຫຼາຍແມ່ນມາຈາກຕົວແທນທີ່ມີເຄື່ອງມືທີ່ດີອັນໜຶ່ງທີ່ມີເຄື່ອງມືບໍ່ຫຼາຍປານໃດ; ເພີ່ມບົດບາດຖ້າຕົວຊີ້ບອກຂອງທ່ານໃຫ້ເຫດຜົນ.
ດົນເກີນໄປບໍ່ໄດ້ອ່ານ🌟
Agentic AI ແມ່ນຫຍັງ ໃນການປະຕິບັດ? ມັນເປັນການລວມກັນຂອງການວາງແຜນ, ເຄື່ອງມື, ຄວາມຊົງຈໍາ, ແລະນະໂຍບາຍທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ AI ຍ້າຍຈາກການສົນທະນາໄປຫາວຽກ. ມູນຄ່າສະແດງຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍານົດເປົ້າຫມາຍແຄບ, ກໍານົດ guardrails ຕົ້ນ, ແລະເຄື່ອງມືທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ. ຄວາມສ່ຽງແມ່ນການລັກລອບທີ່ແທ້ຈິງ, ການເປີດເຜີຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, evals flaky-so lean ສຸດກອບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນແລະ sandboxing. ສ້າງຂະຫນາດນ້ອຍ, ວັດແທກ obsessive, ຂະຫຍາຍດ້ວຍຄວາມຫມັ້ນໃຈ [3][4][5].
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
Google Cloud - AI ຕົວແທນແມ່ນຫຍັງ? (ຄໍານິຍາມ, ແນວຄວາມຄິດ). ເຊື່ອມຕໍ່
-
AWS - ເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດໃນແອັບພລິເຄຊັນຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ຕົວແທນ AI. (Bedrock Agents docs). ເຊື່ອມຕໍ່
-
Blog ດ້ານວິຊາການ NIST - ສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງການປະເມີນຜົນການລ່າຕົວຕົວແທນ AI. (ຄວາມສ່ຽງ & ການປະເມີນຜົນ). ເຊື່ອມຕໍ່
-
NIST - AI Risk Management Framework (AI RMF). (ການຄຸ້ມຄອງແລະການຄວບຄຸມ). ເຊື່ອມຕໍ່
-
ສະຖາບັນຄວາມປອດໄພ AI ຂອງອັງກິດ - ກວດກາ: Sandboxing. (ຄໍາແນະນໍາດ້ານເຕັກນິກ sandboxing). ເຊື່ອມຕໍ່