Ի՞նչ է գործակալական արհեստական ​​բանականությունը։

Կարճ տարբերակը՝ գործակալական համակարգերը ոչ միայն պատասխանում են հարցերին, այլև պլանավորում, գործում և իտերացիաներ են անում նպատակների ուղղությամբ՝ նվազագույն վերահսկողությամբ։ Նրանք կանչում են գործիքներ, զննում տվյալները, համակարգում են ենթաառաջադրանքները և նույնիսկ համագործակցում են այլ գործակալների հետ՝ արդյունքների հասնելու համար։ Սա է վերնագիրը։ Հետաքրքիրն այն է, թե ինչպես է սա գործում գործնականում և ինչ է դա նշանակում թիմերի համար այսօր։ 

Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության մասշտաբայնությունը
Իմացեք, թե ինչպես է մասշտաբային արհեստական ​​բանականությունը նպաստում աճին, արդյունավետությանը և հուսալիությանը։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականությունը
Հասկանալ արհեստական ​​բանականության հիմնական հասկացությունները, հնարավորությունները և իրական աշխարհի բիզնես կիրառությունները։

🔗 Ի՞նչն է բացատրելի արհեստական ​​բանականությունը
Բացահայտեք, թե ինչու է բացատրելի արհեստական ​​բանականությունը բարելավում վստահությունը, համապատասխանությունը և ավելի լավ որոշումներ կայացնում։

🔗 Ի՞նչ է արհեստական ​​բանականության մարզիչը
Ուսումնասիրեք, թե ինչ են անում արհեստական ​​բանականության մարզիչները մոդելները կատարելագործելու և վերահսկելու համար։

Ի՞նչ է Agent AI-ը՝ պարզ տարբերակը 🧭

Ի՞նչ է գործակալական արհեստական ​​բանականությունը մեկ տողով. դա արհեստական ​​բանականություն է, որը կարող է ինքնուրույն որոշել, թե ինչ անել հաջորդը՝ նպատակին հասնելու համար, այլ ոչ թե պարզապես պատասխանել հուշումներին: Մատակարարի նկատմամբ չեզոք տեսանկյունից, այն համատեղում է դատողությունը, պլանավորումը, գործիքների օգտագործումը և հետադարձ կապի ցիկլերը, որպեսզի համակարգը կարողանա անցնել մտադրությունից գործողության՝ ավելի շատ «կատարել այն», ավելի քիչ «առաջ-ետ»: Հիմնական հարթակների սահմանումները համընկնում են հետևյալ կետերի շուրջ՝ ինքնուրույն որոշումների կայացում, պլանավորում և կատարում՝ նվազագույն մարդկային միջամտությամբ [1]: Արտադրական ծառայությունները նկարագրում են գործակալներ, որոնք համակարգում են մոդելները, տվյալները, գործիքները և API-ները՝ առաջադրանքները ծայրից ծայր կատարելու համար [2]:

Մտածեք մի կարող գործընկերոջ մասին, որը կարդում է հանձնարարականը, հավաքագրում ռեսուրսներ և արդյունքներ է տալիս՝ ստուգելով տվյալները, այլ ոչ թե ձեռք ձեռքի տված։

Ի՞նչն է դարձնում գործակալական արհեստական ​​բանականությունը լավը ✅

Ինչո՞ւ է այդքան աղմուկ (և երբեմն անհանգստություն): Մի քանի պատճառ՝

• Արդյունքի կենտրոնացում. Գործակալները նպատակը վերածում են պլանի, այնուհետև կատարում են քայլեր մինչև մարդկանց համար անխոչընդոտ պտտվող աթոռի աշխատանքը [1]:

• Գործիքի օգտագործումը լռելյայնորեն. դրանք չեն սահմանափակվում տեքստով. դրանք կանչում են API-ներ, հարցումներ են կատարում գիտելիքների բազաներում, կանչում են ֆունկցիաներ և ակտիվացնում աշխատանքային հոսքերը ձեր ստեքում [2]:

• Համակարգող մոդելներ. վերահսկիչները (հայտնի է նաև որպես ռաութերներ) կարող են աշխատանքը հանձնարարել մասնագիտացված գործակալներին՝ բարելավելով բարդ առաջադրանքների թողունակությունը և հուսալիությունը [2]:

• Արտացոլման ցիկլեր. Հզոր կարգավորումները ներառում են ինքնագնահատում և վերստին փորձելու տրամաբանություն, որպեսզի գործակալները նկատեն, երբ շեղվում են ուղուց և ճիշտ ուղղություն ընտրեն (մտածեք. պլանավորեք → գործեք → վերանայեք → կատարելագործեք) [1]:

Այն գործակալը, որը երբեք չի մտորում, նման է արբանյակային նավիգացիայի, որը հրաժարվում է վերահաշվարկել՝ տեխնիկապես լավ, գործնականում նյարդայնացնող։

Գեներատիվ vs. գործակալական. ի՞նչ փոխվեց իրականում։ 🔁

Դասական գեներատիվ արհեստական ​​բանականությունը հիանալի կերպով է պատասխանում: Գործակալական արհեստական ​​բանականությունը արդյունքներ է տալիս: Տարբերությունը կազմակերպումն է՝ բազմափուլ պլանավորում, միջավայրի փոխազդեցություն և իտերատիվ կատարում, որը կապված է կայուն նպատակի հետ: Այլ կերպ ասած, մենք ավելացնում ենք հիշողություն, գործիքներ և քաղաքականություններ, որպեսզի համակարգը կարողանա անել , այլ ոչ թե պարզապես ասել [1][2]:

Եթե ​​գեներատիվ մոդելները խելացի ինտերներ են, ապա գործակալական համակարգերը կրտսեր գործընկերներ են, ովքեր կարող են հետևել ձևերին, զանգահարել ճիշտ API-ներին և աշխատանքը հասցնել ավարտին։ Հնարավոր է՝ մի փոքր չափազանցություն լինի, բայց դուք կհասկանաք տրամադրությունը։

Ինչպես են գործակալական համակարգերը աշխատում թաքնված վիճակում 🧩

Հիմնական կառուցվածքային բլոկներ, որոնց մասին կլսեք.

1. Նպատակի թարգմանություն → համառոտագիրը դառնում է կառուցվածքային պլան կամ գրաֆիկ։

2. Պլանավորող-կատարող ցիկլ → ընտրել հաջորդ լավագույն գործողությունը, կատարել, գնահատել և իտերացնել։

3. Գործիքների կանչ → API-ների, որոնման, կոդի մեկնաբանիչների կամ զննարկիչների կանչ՝ աշխարհի վրա ազդելու համար։

4. Հիշողություն → կարճաժամկետ և երկարաժամկետ վիճակ համատեքստը փոխանցելու և սովորելու համար։

5. Վերահսկիչ/ռաութեր → համակարգող, որը մասնագետներին հանձնարարություններ է տալիս և կիրառում է քաղաքականությունը [2]:

6. Դիտարկելիություն և պաշտպանիչ ցանկապատեր → հետքեր, քաղաքականություն և ստուգումներ՝ վարքագիծը սահմաններում պահելու համար [2]:

Դուք նաև կտեսնեք գործակալական RAG-ը ՝ որոնում, որը թույլ է տալիս գործակալին որոշել, թե երբ որոնել, ինչ որոնել և ինչպես օգտագործել արդյունքները բազմաքայլ պլանի ներսում: Ավելի քիչ նորաձև բառ, ավելի շատ գործնական արդիականացում հիմնական RAG-ի համար:

Իրական աշխարհում կիրառություններ, որոնք պարզապես ցուցադրություններ չեն 🧪

• Ձեռնարկության աշխատանքային հոսքեր՝ տոմսերի տեսակավորում, գնման քայլեր և հաշվետվությունների ստեղծում, որոնք համապատասխանում են համապատասխան հավելվածներին, տվյալների բազաներին և քաղաքականություններին [2]:

• Ծրագրային ապահովում և տվյալների գործողություններ. գործակալներ, որոնք բացում են խնդիրներ, միացնում են վահանակները, սկսում են թեստեր և ամփոփում տարբերությունները՝ օգտագործելով ձեր աուդիտորների կողմից հետևելիք գրանցամատյաններ [2]:

• Հաճախորդների գործողություններ. անհատականացված հասարակայնության հետ կապեր, CRM թարմացումներ, գիտելիքների բազայի որոնումներ և համապատասխան արձագանքներ, որոնք կապված են ձեռնարկների հետ [1][2]:

• Հետազոտություն և վերլուծություն. գրականության սկանավորում, տվյալների մաքրում և վերարտադրելի տետրեր՝ աուդիտի հետքերով։

Հակիրճ, կոնկրետ օրինակ՝ «վաճառքի գործակալ», որը կարդում է հանդիպման նշումը, թարմացնում է հնարավորությունը ձեր CRM-ում, կազմում է հետագա էլ. նամակ և գրանցում է գործունեությունը: Ոչ մի դրամա՝ պարզապես ավելի քիչ փոքր առաջադրանքներ մարդկանց համար:

Լանդշաֆտային դիզայն. ով ինչ է առաջարկում 🧰

Մի քանի ընդհանուր մեկնարկային կետեր (ոչ սպառիչ).

• Amazon Bedrock Agents → բազմաստիճան համակարգում՝ գործիքների և գիտելիքների բազայի ինտեգրմամբ, գումարած վերահսկիչի ձևանմուշներ և պաշտպանիչ ցանկապատեր [2]:

• Vertex AI Agent Builder → ADK, դիտարկելիություն և անվտանգության առանձնահատկություններ՝ առաջադրանքներ պլանավորելու և կատարելու համար՝ նվազագույն մարդկային միջամտությամբ [1]:

Բաց կոդով գործիքավորման շրջանակները շատ են, բայց անկախ նրանից, թե որ ուղին եք ընտրում, նույն հիմնական օրինաչափությունները կրկնվում են՝ պլանավորում, գործիքներ, հիշողություն, վերահսկողություն և դիտարկելիություն։

Լուսանկարների համեմատություն 📊

Իրական թիմերը միևնույն է քննարկում են այս հարցը՝ վերաբերվեք դրան որպես ուղղորդման քարտեզի։

Գները տարբերվում են օգտագործման եղանակից կախված։ Միշտ ստուգեք մատակարարի գնագոյացման էջը։

Ճարտարապետական ​​​​նախշեր, որոնք դուք իրականում կվերաօգտագործեք 🧱

• Պլանավորել → կատարել → արտացոլել. պլանավորողը ուրվագծում է քայլերը, կատարողը գործում է, իսկ քննադատը վերանայում է։ Լուծեք և կրկնեք մինչև ավարտվի կամ շարունակվի [1]:

• Վերահսկիչ մասնագետների հետ. համակարգողը ուղղորդում է առաջադրանքները նեղ մասնագիտացված գործակալներին՝ հետազոտողին, կոդավորողին, փորձարկողին, գրախոսողին [2]:

• Փորձարկվող միջավայրում կատարողականություն. կոդի գործիքներն ու զննարկիչները աշխատում են սահմանափակ փորձարկվող միջավայրերում՝ խիստ թույլտվություններով, գրանցամատյաններով և արտադրական գործակալների համար նախատեսված kill-switches-table stakes-ներով [5]:

Փոքրիկ խոստովանություն. թիմերի մեծ մասը սկսում է չափազանց շատ գործակալներով։ Դա գայթակղիչ է։ Սկսեք նվազագույն դերերով միայն այն դեպքում, երբ չափանիշները ցույց են տալիս, որ դրանք ձեզ անհրաժեշտ են։

Ռիսկերը, վերահսկողությունը և կառավարման կարևորությունը 🚧

Գործակալական արհեստական ​​բանականությունը կարող է իրական աշխատանք կատարել, ինչը նշանակում է, որ այն կարող է նաև իրական վնաս հասցնել, եթե սխալ է կարգավորված կամ առևանգված է։ Կենտրոնացեք հետևյալի վրա՝

• Արագ ներարկում և գործակալների առևանգում. երբ գործակալները կարդում են անվստահելի տվյալներ, չարամիտ հրահանգները կարող են վերահղել վարքագիծը: Առաջատար ինստիտուտները ակտիվորեն հետազոտում են, թե ինչպես գնահատել և մեղմել ռիսկի այս դասը [3]:

• Գաղտնիության բացահայտում. ավելի քիչ «գործնական շփում», ավելի շատ թույլտվություններ՝ տվյալների հասանելիությունը և ինքնությունը ուշադիր քարտեզագրելով (նվազագույն արտոնության սկզբունք):

• Գնահատման հասունություն. փայլուն չափանիշային գնահատականներին մոտենալը «աղով» է. նախապատվությունը տվեք առաջադրանքի մակարդակի, կրկնվող գնահատականներին, որոնք կապված են ձեր աշխատանքային հոսքերի հետ։

• Կառավարման շրջանակներ. համապատասխանեցրեք կառուցվածքային ուղեցույցներին (դերեր, քաղաքականություններ, չափումներ, մեղմացումներ), որպեսզի կարողանաք ցուցաբերել պատշաճ ջանասիրություն [4]:

Տեխնիկական վերահսկողության համար զուգակցեք քաղաքականությունը sandboxing-ի ՝ մեկուսացրեք գործիքները, հոսթերը և ցանցերը, գրանցեք ամեն ինչ և լռելյայնորեն մերժեք այն ամենը, ինչը չեք կարող վերահսկել [5]:

Ինչպես սկսել կառուցել՝ գործնական ստուգաթերթիկ 🛠️

1. Ընտրեք ձեր համատեքստին համապատասխանող հարթակ. եթե խորը ծանոթ եք AWS-ին կամ Google Cloud-ին, նրանց գործակալը ապահովում է հարթ ինտեգրացիաներ [1][2]:

2. Սկզբում սահմանեք պաշտպանիչ ցանկապատերը՝ մուտքային տվյալներ, գործիքներ, տվյալների շրջանակներ, թույլատրելի ցուցակներ և էսկալացիայի ուղիներ: Կապեք բարձր ռիսկի գործողությունները հստակ հաստատման հետ [4]:

3. Սկսեք նեղ նպատակով՝ մեկ գործընթաց՝ հստակ KPI-ներով (խնայված ժամանակ, սխալների մակարդակ, SLA-ի հաջողության մակարդակ):

4. Գործիքավորեք ամեն ինչ՝ հետքեր, գործիքային կանչերի գրանցամատյաններ, չափանիշներ և մարդկային հետադարձ կապի ցիկլեր [1]:

5. Ավելացրեք արտացոլում և վերստին փորձեր. ձեր առաջին հաղթանակները սովորաբար գալիս են ավելի խելացի ցիկլերից, այլ ոչ թե ավելի մեծ մոդելներից [1]:

6. Փորձնական տարբերակ ավազարկղում. լայն տարածումից առաջ աշխատեցրեք սահմանափակ թույլտվություններով և ցանցային մեկուսացմամբ [5]:

Ուր է գնում շուկան 📈

Ամպային մատակարարներն ու ձեռնարկությունները լրջորեն կենտրոնանում են գործակալական հնարավորությունների վրա՝ ձևակերպելով բազմա-գործակալային օրինաչափություններ, ավելացնելով դիտարկելիության և անվտանգության առանձնահատկություններ, ինչպես նաև քաղաքականությունն ու ինքնությունը դարձնելով առաջնակարգ: Հիմնական միտքը այն է, որ անցումը առաջարկող դեպի գործակալներ է, որոնք զբաղվում են պաշտպանիչ ցանկապատերով՝ նրանց սահմաններից դուրս պահելու համար [1][2][4]:

Հարթակի պրիմիտիվների հասունացմանը զուգընթաց ակնկալեք ավելի շատ տիրույթին հատուկ գործակալներ՝ ֆինանսական գործողություններ, ՏՏ ավտոմատացում, վաճառքի գործողություններ։

Խուսափելու թակարդներ՝ տատանվող մասերը 🪤

• Չափազանց շատ գործիքներ են բացված. որքան մեծ է գործիքագոտին, այնքան մեծ է պայթյունի շառավիղը։ Սկսեք փոքրից։

• Էսկալացիայի ուղի չկա. առանց մարդկային ազդեցության, գործակալները ցիկլիկ, կամ ավելի վատը՝ գործում են վստահորեն և սխալ։

• Թունելային տեսողության համեմատական ​​​​վերլուծություն. կառուցեք ձեր սեփական գնահատականները, որոնք արտացոլում են ձեր աշխատանքային հոսքերը:

• Կառավարման անտեսում. քաղաքականությունների, վերանայումների և կարմիր թիմերի համար սեփականատերեր նշանակելը, վերահսկողությունը համապատասխանեցնելը ճանաչված շրջանակին [4]:

Հաճախակի տրվող հարցեր կայծակի մասին ⚡

Արդյո՞ք գործակալական արհեստական ​​բանականությունը պարզապես RPA է՝ իրավագիտության մագիստրոսներով։ Ոչ այնքան։ RPA-ն հետևում է դետերմինիստական ​​սցենարների։ Գործակալական համակարգերը պլանավորում, ընտրում են գործիքներ և հարմարվում են անորոշության և հետադարձ կապի օղակների հետ [1][2]։
Արդյո՞ք այն կփոխարինի մարդկանց։ Այն ազատում է կրկնվող, բազմաքայլ առաջադրանքներից։ Հետաքրքիր աշխատանքը՝ դատողությունը, ճաշակը, բանակցությունները, դեռևս հիմնված են մարդկայինի վրա։
Արդյո՞ք ինձ անհրաժեշտ է բազմա-գործակալ առաջին օրվանից։ Ոչ։ Շատ հաղթանակներ գալիս են մեկ լավ գործիքավորված գործակալից՝ մի քանի գործիքներով. ավելացրեք դերեր, եթե ձեր չափանիշները արդարացնում են դա։

Շատ վաղուց չէի կարդացել🌟

Ի՞նչ է գործակալական արհեստական ​​բանականությունը գործնականում: Այն պլանավորման, գործիքների, հիշողության և քաղաքականությունների համակցված փաթեթ է, որը թույլ է տալիս արհեստական ​​բանականությանը անցնել խոսքից դեպի առաջադրանք: Արժեքը երևում է, երբ դուք սահմանում եք նեղ նպատակներ, վաղ սահմանում եք պաշտպանիչ պատնեշներ և գործիքավորում եք ամեն ինչ: Ռիսկերը իրական են՝ առևանգում, գաղտնիության բացահայտում, անկայուն գնահատականներ, ուստի հենվեք հաստատված շրջանակների և «sandboxing»-ի վրա: Կառուցեք փոքր, չափեք մոլուցքով, ընդարձակվեք վստահությամբ [3][4][5]:

Հղումներ

1. Google Cloud - Ի՞նչ է գործակալական արհեստական ​​բանականությունը (սահմանում, հասկացություններ): Հղում

2. AWS - Ավտոմատացրեք առաջադրանքները ձեր հավելվածում՝ օգտագործելով արհեստական ​​բանականության գործակալներ: (Bedrock Agents փաստաթղթեր): Հղում

3. NIST տեխնիկական բլոգ - Արհեստական ​​բանականության գործակալների առևանգման գնահատման ուժեղացում: (ռիսկ և գնահատում): Հղում

4. NIST - Արհեստական ​​​​ինտելեկտի ռիսկերի կառավարման շրջանակ (AI RMF): (կառավարում և վերահսկողություն): Հղում

5. Մեծ Բրիտանիայի արհեստական ​​ինտելեկտի անվտանգության ինստիտուտ - Ստուգում. փորձարկման եղանակ (փորձարկման տեխնիկական ուղեցույց): Հղում

Գտեք արհեստական ​​բանականության վերջին նորույթները պաշտոնական արհեստական ​​բանականության օգնականների խանութում

Մեր մասին