Agetic AI ni nini?

Toleo fupi: mifumo ya mawakala haijibu maswali tu-hupanga, kutenda, na kurudia malengo na uangalizi mdogo. Wanaita zana, kuvinjari data, kuratibu kazi ndogo, na hata kushirikiana na mawakala wengine ili kufikia matokeo. Hicho ndicho kichwa cha habari. Sehemu ya kuvutia ni jinsi hii inavyofanya kazi katika mazoezi-na maana yake kwa timu leo. 

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 AI scalability ni nini
Jifunze jinsi AI inavyosaidia ukuaji, utendaji na kutegemewa.

🔗 AI ni nini
Elewa dhana kuu za AI, uwezo, na matumizi ya biashara ya ulimwengu halisi.

🔗 Ni nini kinachoweza kuelezewa AI
Gundua kwa nini AI inayoweza kuelezeka inaboresha uaminifu, utiifu, na maamuzi bora.

🔗 Mkufunzi wa akili bandia ni nini?
Gundua kile ambacho wakufunzi wa AI hufanya ili kuboresha na kusimamia miundo.

Agent AI ni nini-toleo rahisi 🧭

Agent AI ni nini katika mstari mmoja: ni AI ambayo inaweza kuamua kwa uhuru nini cha kufanya ili kufikia lengo, sio tu kujibu vidokezo. Kwa maneno ya kutoegemea upande wowote wa muuzaji, huchanganya hoja, mipango, matumizi ya zana na misururu ya maoni ili mfumo uweze kutoka kwa nia hadi hatua-zaidi "ifanye," chini ya "kurudi na mbele." Ufafanuzi kutoka kwa majukwaa makuu hupatana na mambo haya: kufanya maamuzi kwa uhuru, kupanga, na utekelezaji kwa uingiliaji mdogo wa kibinadamu [1]. Huduma za uzalishaji hufafanua mawakala ambao hupanga miundo, data, zana na API ili kukamilisha kazi mwisho-mwisho [2].

Fikiria mfanyakazi mwenzako mwenye uwezo ambaye anasoma muhtasari, kukusanya nyenzo, na kutoa matokeo-kwa kuingia, si kushikana mikono.

Ni nini hufanya AI nzuri ya mawakala ✅

Kwa nini hype (na wakati mwingine wasiwasi)? Sababu chache:

• Uzingatiaji wa matokeo: Mawakala hubadilisha lengo kuwa mpango, kisha kutekeleza hatua hadi kukamilika au kuzuia kazi ya kiti cha kuzunguka kwa wanadamu [1].

• Utumiaji wa zana kwa chaguo-msingi: Haziishii kwenye maandishi; wanaziita API, misingi ya maarifa ya hoja, utendakazi wa kuomba, na kuchochea mtiririko wa kazi katika rafu yako [2].

• Mifumo ya waratibu: Wasimamizi (zinazojulikana kama vipanga njia) wanaweza kugawa kazi kwa mawakala maalum, kuboresha utendaji na kutegemewa kwa kazi ngumu [2].

• Mizunguko ya kuakisi: Mipangilio thabiti inajumuisha kujitathmini na kujaribu tena mantiki, kwa hivyo mawakala hutambua wakati wako nje ya mkondo na kusahihisha mwendo (fikiria: panga → tenda → kagua → chuja) [1].

Wakala ambaye haakisi kamwe ni kama satnav ambayo inakataa kukokotoa upya-kitaalam, inakera sana.

Kizazi dhidi ya mawakala-ni nini kilibadilika, kweli? 🔁

AI ya uundaji ya kawaida inajibu kwa uzuri. Agenti AI inatoa matokeo. Tofauti ni upangaji: upangaji wa hatua nyingi, mwingiliano wa mazingira, na utekelezaji wa kurudia unaohusishwa na lengo endelevu. Kwa maneno mengine, tunaongeza kumbukumbu, zana na sera ili mfumo uweze kufanya , sio kusema [1][2].

Iwapo miundo ya uzalishaji ni waajiriwa mahiri, mifumo ya mawakala ni washirika wadogo ambao wanaweza kufukuza fomu, kupiga simu API zinazofaa, na kusukuma kazi kwenye mstari wa kumalizia. Kuzidisha kidogo labda-lakini unapata vibe.

Jinsi mifumo ya mawakala inavyofanya kazi chini ya kofia 🧩

Vitalu muhimu vya ujenzi utasikia kuhusu:

1. Tafsiri ya lengo → muhtasari huwa mpango au grafu iliyoundwa.

2. Kitanzi cha mpangaji-mtekelezaji → chagua kitendo kinachofuata bora, tekeleza, tathmini, na rudia.

3. Kupiga simu kwa zana → omba API, urejeshaji, wakalimani wa msimbo, au vivinjari ili kuathiri ulimwengu.

4. Kumbukumbu → hali ya muda mfupi na mrefu kwa ajili ya kuendeleza na kujifunza muktadha.

5. Msimamizi/kipanga njia → mratibu anayewapa kazi wataalamu na kutekeleza sera [2].

6. Kuzingatiwa na kanuni za ulinzi → ufuatiliaji, sera, na ukaguzi ili kuweka tabia katika mipaka [2].

Pia utaona wakala RAG : urejeshaji ambao huruhusu wakala kuamua wakati wa kutafuta, nini cha kutafuta, na jinsi ya kutumia matokeo ndani ya mpango wa hatua nyingi. Chini ya neno buzzword, zaidi kuboresha vitendo kwa RAG msingi.

Matumizi ya ulimwengu halisi ambayo si maonyesho tu 🧪

• Mitiririko ya kazi ya biashara: utatuzi wa tikiti, hatua za ununuzi, na utoaji wa ripoti ambao unagusa programu, hifadhidata na sera zinazofaa [2].

• Uendeshaji wa programu na data: mawakala wanaofungua masuala, kuunganisha dashibodi, kuanzisha majaribio, na kufanya muhtasari wa tofauti-na kumbukumbu ambazo wakaguzi wako wanaweza kufuata [2].

• Operesheni za wateja: ufikiaji wa kibinafsi, masasisho ya CRM, uchunguzi wa msingi wa maarifa, na majibu yanayokubalika yanayohusiana na vitabu vya kucheza [1][2].

• Utafiti na uchanganuzi: uchanganuzi wa fasihi, usafishaji wa data, na madaftari yanayoweza kutolewa tena yenye njia za ukaguzi.

Mfano wa haraka na thabiti: "wakala wa mauzo" anayesoma dokezo la mkutano, kusasisha fursa katika Mfumo wako wa Kudhibiti Ubora, kuandaa barua pepe ya ufuatiliaji, na kumbukumbu za shughuli. Hakuna mchezo wa kuigiza - kazi ndogo tu kwa wanadamu.

Mazingira ya zana-nani hutoa nini 🧰

Vifungu vichache vya kawaida vya kuanzia (sio kamili):

• Mawakala wa Amazon Bedrock → okestra ya hatua nyingi yenye ujumuishaji wa msingi wa zana na maarifa, pamoja na mifumo ya msimamizi na mihimili ya ulinzi [2].

• Kijenzi cha Wakala wa Vertex AI → ADK, uonekanaji, na vipengele vya usalama ili kupanga na kutekeleza majukumu kwa uingiliaji kati wa kibinadamu kidogo [1].

Mifumo ya ochestration ya chanzo huria ni nyingi, lakini kwa njia yoyote utakayochagua, mifumo sawa ya msingi hujirudia: kupanga, zana, kumbukumbu, usimamizi na uangalizi.

Ulinganisho wa muhtasari 📊

Timu halisi hujadili mambo haya hata hivyo-ichukulie hii kama ramani inayoelekeza.

Bei inatofautiana na matumizi; angalia ukurasa wa bei wa mtoaji kila wakati.

Miundo ya usanifu utatumia tena 🧱

• Panga → tekeleza → tafakari: mpangaji huchora hatua, mtekelezaji anatenda, na hakiki za mkosoaji. Suuza na urudie hadi uifanye au iwe imeongezeka [1].

• Msimamizi aliye na wataalamu: mratibu huelekeza kazi kwa mawakala-mtafiti, mtoa coder, anayejaribu, mhakiki [2].

• Utekelezaji wa sanduku la mchanga: zana za msimbo na vivinjari huendeshwa ndani ya visanduku vya mchanga vilivyo na vibali vikali, kumbukumbu, na vigingi vya jedwali vya kuua kwa mawakala wa uzalishaji [5].

Ukiri mdogo: timu nyingi huanza na mawakala wengi. Inajaribu. Anzisha majukumu ya kuongeza idadi ndogo tu wakati metriki inasema unayahitaji.

Hatari, vidhibiti na kwa nini utawala ni muhimu 🚧

AI ya Wakala inaweza kufanya kazi halisi-ambayo ina maana kwamba inaweza pia kufanya uharibifu halisi ikiwa imesanidiwa vibaya au kutekwa nyara. Zingatia:

• Kudunga sindano haraka na utekaji nyara wa wakala: mawakala wanaposoma data isiyoaminika, maagizo hasidi yanaweza kuelekeza tabia nyingine. Taasisi zinazoongoza zinatafiti kikamilifu jinsi ya kutathmini na kupunguza aina hii ya hatari [3].

• Ufichuaji wa faragha: "mikono" kidogo, ufikiaji zaidi wa data kwenye ramani na utambulisho kwa uangalifu (kanuni ya upendeleo mdogo).

• Ukomavu wa tathmini: tibu alama za benchmark zinazong'aa kwa chumvi; pendelea tathmini za kiwango cha kazi, zinazoweza kurudiwa zinazohusiana na mtiririko wako wa kazi.

• Mifumo ya utawala: linganisha na mwongozo uliopangwa (majukumu, sera, vipimo, upunguzaji) ili uweze kuonyesha bidii ipasavyo [4].

Kwa udhibiti wa kiufundi, oanisha sera na sandboxing : tenga zana, seva pangishi na mitandao; weka kila kitu; na chaguo-msingi kukataa chochote ambacho huwezi kufuatilia [5].

Jinsi ya kuanza kuunda-orodha ya ukaguzi ya kisayansi 🛠️

1. Chagua jukwaa la muktadha wako: ikiwa unafahamu sana AWS au Google Cloud, wakala wao huweka miunganisho laini [1][2].

2. Bainisha njia za ulinzi kwanza: pembejeo, zana, mawanda ya data, orodha za ruhusa na njia za upanuzi. Unganisha vitendo vya hatari kubwa kwa uthibitisho wazi [4].

3. Anza na lengo nyembamba: mchakato mmoja na KPIs wazi (muda uliohifadhiwa, kiwango cha makosa, kiwango cha kupiga SLA).

4. Ala kila kitu: ufuatiliaji, kumbukumbu za simu za zana, vipimo, na misururu ya maoni ya binadamu [1].

5. Ongeza kiakisi na ujaribu tena: ushindi wako wa kwanza kwa kawaida hutokana na vitanzi nadhifu, si miundo mikubwa zaidi [1].

6. Jaribio katika kisanduku cha mchanga: endesha kwa ruhusa zilizozuiliwa na kutengwa kwa mtandao kabla ya uchapishaji mpana [5].

Soko linaelekea wapi 📈

Watoa huduma wa wingu na biashara wanaegemea sana katika uwezo wa mawakala: kurasimisha mifumo ya mawakala wengi, kuongeza uangalizi na vipengele vya usalama, na kufanya sera na utambulisho kuwa daraja la kwanza. Mstari wa ngumi ni mabadiliko kutoka kwa wasaidizi wanaopendekeza kwa mawakala wanaofanya -na mihimili ya ulinzi ili kuwaweka ndani ya mistari [1][2][4].

Tarajia zaidi mawakala mahususi wa kikoa-ops za fedha, mitambo ya IT otomatiki, mafanikio ya mauzo-kama kanuni za awali za jukwaa zinakomaa.

Mitego ya kuepuka-vidonda vinavyotetereka 🪤

• Zana nyingi zimefichuliwa: kadri mkanda wa zana unavyokuwa mkubwa, ndivyo radius ya mlipuko inavyoongezeka. Anza ndogo.

• Hakuna njia ya kupanda: bila mkono wa kibinadamu, mawakala kitanzi-au mbaya zaidi, tenda kwa ujasiri na vibaya.

• Maono ya handaki ya kulinganisha: tengeneza tathmini zako mwenyewe zinazoakisi mtiririko wako wa kazi.

• Kupuuza utawala: toa wamiliki kwa sera, ukaguzi na ujumuishaji wa timu nyekundu; vidhibiti vya ramani kwa mfumo unaotambulika [4].

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara kuhusu Radi ⚡

Je, AI ya wakala ni RPA iliyo na LLM tu? Sio kabisa. RPA hufuata hati za kubainisha. Mifumo ya mawakala hupanga, chagua zana, na ujibadilishe kulingana na hali ya kutokuwa na uhakika na misururu ya maoni [1][2].
Je, itachukua nafasi ya watu? Inapakia kazi zinazorudiwa, za hatua nyingi. Kazi ya kufurahisha-hukumu, ladha, mazungumzo-bado inaegemea mwanadamu.
Je, ninahitaji wakala wengi kutoka siku ya kwanza? Hapana. Mafanikio mengi yanatoka kwa wakala mmoja aliye na vifaa vichache; ongeza majukumu ikiwa vipimo vyako vinahalalisha.

Muda Mrefu Sijasoma🌟

Agenti AI ni nini katika mazoezi? Ni rundo lililounganishwa la upangaji, zana, kumbukumbu na sera zinazoruhusu AI kuhama kutoka mazungumzo hadi kazi. Thamani huonekana unapoweka malengo finyu, kuweka ulinzi mapema na kutumia kila kitu. Hatari ni utekaji nyara halisi, kufichuliwa kwa faragha, evals hafifu-hivyo kuegemea mifumo iliyoidhinishwa na ndondi za mchangani. Jenga ndogo, pima kwa umakini, panua kwa kujiamini [3][4][5].

Marejeleo

1. Google Cloud - AI ya mawakala ni nini? (ufafanuzi, dhana). Kiungo

2. AWS - Badilisha kazi otomatiki katika programu yako kwa kutumia mawakala wa AI. (Hati za Wakala wa Bedrock). Kiungo

3. Blogu ya Kiufundi ya NIST - Kuimarisha Tathmini za Utekaji nyara wa Wakala wa AI. (hatari na tathmini). Kiungo

4. NIST - Mfumo wa Usimamizi wa Hatari wa AI (AI RMF). (utawala na udhibiti). Kiungo

5. Taasisi ya Usalama ya AI ya Uingereza - Kagua: Sandboxing. (mwongozo wa kiufundi wa sandbox). Kiungo

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi