എന്താണ് ഏജന്റ് AI?

ചുരുക്കരൂപം: ഏജന്റിക് സിസ്റ്റങ്ങൾ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത് - അവ കുറഞ്ഞ മേൽനോട്ടത്തിൽ ലക്ഷ്യങ്ങൾക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും ആവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അവർ ഉപകരണങ്ങൾ വിളിക്കുന്നു, ഡാറ്റ ബ്രൗസ് ചെയ്യുന്നു, ഉപ-ടാസ്‌ക്കുകൾ ഏകോപിപ്പിക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് മറ്റ് ഏജന്റുമാരുമായി സഹകരിക്കുന്നു. അതാണ് തലക്കെട്ട്. രസകരമായ ഭാഗം ഇത് പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതാണ് - ഇന്നത്തെ ടീമുകൾക്ക് ഇത് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. 

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 എന്താണ് AI സ്കേലബിളിറ്റി
വളർച്ച, പ്രകടനം, വിശ്വാസ്യത എന്നിവയെ സ്കെയിലബിൾ AI എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക.

🔗 എന്താണ് AI?
പ്രധാന AI ആശയങ്ങൾ, കഴിവുകൾ, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ബിസിനസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുക.

🔗 വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI എന്താണ്?
വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI വിശ്വാസ്യത, അനുസരണം, മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് കണ്ടെത്തുക.

🔗 ഒരു AI പരിശീലകൻ എന്താണ്?
മോഡലുകളെ പരിഷ്കരിക്കാനും മേൽനോട്ടം വഹിക്കാനും AI പരിശീലകർ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.

എന്താണ് ഏജന്റ് AI-ലളിതമായ പതിപ്പ് 🧭

ഏജന്റ് AI എന്താണ് : പ്രോംപ്റ്റുകൾക്ക് മറുപടി നൽകുക മാത്രമല്ല, ഒരു ലക്ഷ്യത്തിലെത്താൻ അടുത്തതായി എന്തുചെയ്യണമെന്ന് സ്വയംഭരണപരമായി തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയുന്നത് AI ആണ്. വെണ്ടർ-ന്യൂട്രൽ പദങ്ങളിൽ, ഇത് യുക്തി, ആസൂത്രണം, ഉപകരണ ഉപയോഗം, ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, അതുവഴി സിസ്റ്റത്തിന് ഉദ്ദേശ്യത്തിൽ നിന്ന് പ്രവർത്തനത്തിലേക്ക് നീങ്ങാൻ കഴിയും - കൂടുതൽ “അത് പൂർത്തിയാക്കുക”, അല്ല “മുന്നോട്ടും പിന്നോട്ടും”. പ്രധാന പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്നുള്ള നിർവചനങ്ങൾ ഈ പോയിന്റുകളിൽ യോജിക്കുന്നു: കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ഇടപെടലോടെ സ്വയംഭരണ തീരുമാനമെടുക്കൽ, ആസൂത്രണം, നിർവ്വഹണം [1]. പ്രൊഡക്ഷൻ സേവനങ്ങൾ മോഡലുകൾ, ഡാറ്റ, ഉപകരണങ്ങൾ, API-കൾ എന്നിവ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പൂർത്തിയാക്കാൻ സംഘടിപ്പിക്കുന്ന ഏജന്റുകളെ വിവരിക്കുന്നു [2].

കൈപിടിച്ച് അല്ല, മറിച്ച്, ബ്രീഫ് വായിക്കുകയും, വിഭവങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും, ചെക്ക്-ഇന്നുകളോടെ ഫലങ്ങൾ നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കഴിവുള്ള സഹപ്രവർത്തകനെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക.

എന്താണ് നല്ല ഏജന്റ് AI യെ ഉണ്ടാക്കുന്നത് ✅

എന്തിനാണ് ഈ പ്രചരണം (ചിലപ്പോൾ ഉത്കണ്ഠയും)? ചില കാരണങ്ങൾ:

• ഫല ശ്രദ്ധ: ഏജന്റുമാർ ഒരു ലക്ഷ്യത്തെ ഒരു പദ്ധതിയാക്കി മാറ്റുന്നു, തുടർന്ന് മനുഷ്യർക്കായി ബ്ലോക്ക്-ലെസ് സ്വിവൽ-ചെയർ വർക്ക് പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ അല്ലെങ്കിൽ തടയുന്നതുവരെ ഘട്ടങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നു [1].

• സ്ഥിരസ്ഥിതിയായി ടൂൾ ഉപയോഗം: അവ വാചകത്തിൽ നിർത്തുന്നില്ല; അവ API-കൾ വിളിക്കുന്നു, നോളജ് ബേസുകൾ അന്വേഷിക്കുന്നു, ഫംഗ്ഷനുകൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിൽ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ട്രിഗർ ചെയ്യുന്നു [2].

• കോർഡിനേറ്റർ പാറ്റേണുകൾ: സൂപ്പർവൈസർമാർക്ക് (റൂട്ടറുകൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു) സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഏജന്റുമാർക്ക് ജോലി നൽകാനും സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികളിൽ ത്രൂപുട്ടും വിശ്വാസ്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും [2].

• റിഫ്ലക്ഷൻ ലൂപ്പുകൾ: ശക്തമായ സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ സ്വയം വിലയിരുത്തലും പുനഃശ്രമ ലോജിക്കും ഉൾപ്പെടുന്നു, അതിനാൽ ഏജന്റുമാർ ട്രാക്കിൽ നിന്ന് മാറി ഗതി ശരിയാകുമ്പോൾ അത് ശ്രദ്ധിക്കുന്നു (ചിന്തിക്കുക: പ്ലാൻ → ആക്റ്റ് → അവലോകനം → പരിഷ്കരിക്കുക) [1].

ഒരിക്കലും പ്രതിഫലിപ്പിക്കാത്ത ഒരു ഏജന്റ്, വീണ്ടും കണക്കുകൂട്ടാൻ വിസമ്മതിക്കുന്ന ഒരു സത്നാവിനെപ്പോലെയാണ് - സാങ്കേതികമായി മികച്ചതും, പ്രായോഗികമായി അരോചകവുമാണ്.

ജനറേറ്റീവ് vs. ഏജന്റിക് - യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് മാറിയത്? 🔁

ക്ലാസിക് ജനറേറ്റീവ് AI മനോഹരമായി മറുപടി നൽകുന്നു. ഏജന്റ് AI ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നു. വ്യത്യാസം ഓർക്കസ്ട്രേഷനാണ്: മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്ലാനിംഗ്, പരിസ്ഥിതി ഇടപെടൽ, സ്ഥിരമായ ഒരു ലക്ഷ്യവുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന ആവർത്തിച്ചുള്ള നിർവ്വഹണം. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, സിസ്റ്റത്തിന് എന്ന് പറയുന്നതിന് പകരം ചെയ്യാൻ .

ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ മികച്ച ഇന്റേണുകളാണെങ്കിൽ, ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ജൂനിയർ അസോസിയേറ്റുകളാണ്, അവർക്ക് ഫോമുകൾ പിന്തുടരാനും ശരിയായ API-കൾ വിളിക്കാനും ജോലി ഫിനിഷ് ലൈനിന് മുകളിലൂടെ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാനും കഴിയും. അല്പം അമിതപ്രസ്താവന ആയിരിക്കാം - പക്ഷേ നിങ്ങൾക്ക് വൈബ് മനസ്സിലാകും.

ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ മറവിൽ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു 🧩

നിങ്ങൾ കേൾക്കുന്ന പ്രധാന നിർമ്മാണ ബ്ലോക്കുകൾ:

1. ലക്ഷ്യ വിവർത്തനം → ഒരു ബ്രീഫ് ഒരു ഘടനാപരമായ പദ്ധതിയോ ഗ്രാഫോ ആയി മാറുന്നു.

2. പ്ലാനർ–എക്സിക്യൂട്ടർ ലൂപ്പ് → അടുത്ത മികച്ച പ്രവർത്തനം തിരഞ്ഞെടുക്കുക, നടപ്പിലാക്കുക, വിലയിരുത്തുക, ആവർത്തിക്കുക.

3. ടൂൾ കോളിംഗ് → ലോകത്തെ സ്വാധീനിക്കാൻ API-കൾ, വീണ്ടെടുക്കൽ, കോഡ് ഇന്റർപ്രെറ്ററുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബ്രൗസറുകൾ എന്നിവ അഭ്യർത്ഥിക്കുക.

4. സന്ദർഭം പകർത്തുന്നതിനും പഠിക്കുന്നതിനുമുള്ള മെമ്മറി

5. സൂപ്പർവൈസർ/റൂട്ടർ → സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് ചുമതലകൾ നൽകുകയും നയങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കോർഡിനേറ്റർ [2].

6. നിരീക്ഷണക്ഷമതയും ഗാർഡ്‌റെയിലുകളും → പെരുമാറ്റം പരിധിക്കുള്ളിൽ നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ട്രെയ്‌സുകൾ, നയങ്ങൾ, പരിശോധനകൾ [2].

ഒരു മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്ലാനിൽ എപ്പോൾ തിരയണം, എന്ത് തിരയണം, എങ്ങനെ ഏജന്റ് RAG : വീണ്ടെടുക്കൽ നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും

വെറും ഡെമോകൾ മാത്രമല്ലാതെ യഥാർത്ഥ ഉപയോഗങ്ങൾ 🧪

• എന്റർപ്രൈസ് വർക്ക്ഫ്ലോകൾ: ടിക്കറ്റ് ട്രയേജ്, സംഭരണ ​​ഘട്ടങ്ങൾ, ശരിയായ ആപ്പുകൾ, ഡാറ്റാബേസുകൾ, നയങ്ങൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട റിപ്പോർട്ട് ജനറേഷൻ [2].

• സോഫ്റ്റ്‌വെയർ, ഡാറ്റ ഓപ്ഷനുകൾ: പ്രശ്നങ്ങൾ തുറക്കുന്ന, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന, പരിശോധനകൾ ആരംഭിക്കുന്ന, നിങ്ങളുടെ ഓഡിറ്റർമാർക്ക് പിന്തുടരാൻ കഴിയുന്ന വ്യത്യാസങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുന്ന ഏജന്റുകൾ [2].

• ഉപഭോക്തൃ പ്രവർത്തനങ്ങൾ: വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ഔട്ട്‌റീച്ച്, CRM അപ്‌ഡേറ്റുകൾ, വിജ്ഞാന-അടിസ്ഥാന തിരയലുകൾ, പ്ലേബുക്കുകളുമായി ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന അനുസരണയുള്ള പ്രതികരണങ്ങൾ [1][2].

• ഗവേഷണവും വിശകലനവും: സാഹിത്യ സ്കാനുകൾ, ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ഓഡിറ്റ് ട്രെയിലുകളുള്ള പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകൾ.

ഒരു ദ്രുതവും വ്യക്തവുമായ ഉദാഹരണം: ഒരു മീറ്റിംഗ് നോട്ട് വായിക്കുന്ന, നിങ്ങളുടെ CRM-ലെ അവസരം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്ന, ഒരു ഫോളോ-അപ്പ് ഇമെയിൽ തയ്യാറാക്കുന്ന, പ്രവർത്തനം രേഖപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു "സെയിൽസ്-ഓപ്‌സ് ഏജന്റ്". നാടകീയതയില്ല - മനുഷ്യർക്ക് വളരെ കുറച്ച് ചെറിയ ജോലികൾ മാത്രം.

ടൂളിംഗ് ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ്-ആരാണ് എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് 🧰

ചില പൊതുവായ ആരംഭ പോയിന്റുകൾ (സമഗ്രമല്ല):

• ആമസോൺ ബെഡ്‌റോക്ക് ഏജന്റ്‌സ് → ടൂൾ, നോളജ്-ബേസ് ഇന്റഗ്രേഷൻ, സൂപ്പർവൈസർ പാറ്റേണുകൾ, ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ എന്നിവയുള്ള മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ [2].

• വെർട്ടെക്സ് AI ഏജന്റ് ബിൽഡർ → ADK, നിരീക്ഷണക്ഷമത, സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് മനുഷ്യ ഇടപെടലുകൾ കുറഞ്ഞ രീതിയിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും [1].

ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ചട്ടക്കൂടുകൾ ധാരാളമുണ്ട്, എന്നാൽ നിങ്ങൾ ഏത് റൂട്ട് തിരഞ്ഞെടുത്താലും, ഒരേ കോർ പാറ്റേണുകൾ ആവർത്തിക്കുന്നു: ആസൂത്രണം, ഉപകരണങ്ങൾ, മെമ്മറി, മേൽനോട്ടം, നിരീക്ഷണക്ഷമത.

സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് താരതമ്യം 📊

യഥാർത്ഥ ടീമുകൾ എന്തായാലും ഇതിനെക്കുറിച്ച് ചർച്ച ചെയ്യുന്നു - ഇതിനെ ഒരു ദിശാസൂചന ഭൂപടമായി കണക്കാക്കുക.

ഉപയോഗത്തിനനുസരിച്ച് വില വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു; എപ്പോഴും ദാതാവിന്റെ വിലനിർണ്ണയ പേജ് പരിശോധിക്കുക.

നിങ്ങൾ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ആർക്കിടെക്ചർ പാറ്റേണുകൾ 🧱

• പ്ലാൻ → നടപ്പിലാക്കുക → പ്രതിഫലിപ്പിക്കുക: ഒരു പ്ലാനർ ഘട്ടങ്ങൾ വരയ്ക്കുന്നു, ഒരു എക്സിക്യൂട്ടർ പ്രവൃത്തികൾ ചെയ്യുന്നു, ഒരു നിരൂപകൻ അവലോകനം ചെയ്യുന്നു. കഴുകിക്കളയുക, പൂർത്തിയാകുന്നതുവരെ അല്ലെങ്കിൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതുവരെ ആവർത്തിക്കുക [1].

• സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുള്ള സൂപ്പർവൈസർ: ഒരു കോർഡിനേറ്റർ ജോലികളെ പ്രത്യേക ഏജന്റുമാരിലേക്ക് നയിക്കുന്നു - ഗവേഷകൻ, കോഡർ, ടെസ്റ്റർ, അവലോകകൻ [2].

• സാൻഡ്‌ബോക്‌സ് ചെയ്‌ത എക്സിക്യൂഷൻ: കോഡ് ടൂളുകളും ബ്രൗസറുകളും നിയന്ത്രിത സാൻഡ്‌ബോക്‌സുകൾക്കുള്ളിൽ കർശനമായ അനുമതികൾ, ലോഗുകൾ, പ്രൊഡക്ഷൻ ഏജന്റുമാർക്കുള്ള കിൽ-സ്വിച്ചുകൾ-ടേബിൾ സ്റ്റേക്കുകൾ എന്നിവയോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു [5].

ചെറിയൊരു കുറ്റസമ്മതം: മിക്ക ടീമുകളും തുടങ്ങുന്നത് വളരെയധികം ഏജന്റുമാരുമായാണ്. ഇത് പ്രലോഭിപ്പിക്കുന്നതാണ്. കുറഞ്ഞ അളവിൽ റോളുകൾ ചേർക്കാൻ തുടങ്ങുക - മെട്രിക്സ് നിങ്ങൾക്ക് അവ ആവശ്യമാണെന്ന് പറയുമ്പോൾ മാത്രം.

അപകടസാധ്യതകൾ, നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ഭരണം എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ് 🚧

ഏജന്റ് AI-ക്ക് യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തനം നടത്താൻ കഴിയും - അതായത് തെറ്റായി കോൺഫിഗർ ചെയ്‌താലോ ഹൈജാക്ക് ചെയ്‌താലോ അത് യഥാർത്ഥ നാശമുണ്ടാക്കും. ഇതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക:

• പെട്ടെന്നുള്ള കുത്തിവയ്പ്പും ഏജന്റ് ഹൈജാക്കിംഗും: വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത ഡാറ്റ ഏജന്റുമാർ വായിക്കുമ്പോൾ, ക്ഷുദ്രകരമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പെരുമാറ്റത്തെ വഴിതിരിച്ചുവിടും. ഈ തരം അപകടസാധ്യത എങ്ങനെ വിലയിരുത്താമെന്നും ലഘൂകരിക്കാമെന്നും പ്രമുഖ സ്ഥാപനങ്ങൾ സജീവമായി ഗവേഷണം നടത്തുന്നു [3].

• സ്വകാര്യത എക്സ്പോഷർ: കുറവ് “കൈകാര്യം”, കൂടുതൽ അനുമതികൾ - ഡാറ്റ ആക്‌സസും ഐഡന്റിറ്റിയും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം മാപ്പ് ചെയ്യുക (കുറഞ്ഞ പ്രിവിലേജ് എന്ന തത്വം).

• മൂല്യനിർണ്ണയ പക്വത: തിളങ്ങുന്ന ബെഞ്ച്മാർക്ക് സ്കോറുകൾ ഉപ്പ് ഉപയോഗിച്ച് കൈകാര്യം ചെയ്യുക; നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ടാസ്‌ക്-ലെവൽ, ആവർത്തിക്കാവുന്ന വിലയിരുത്തലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.

• ഭരണ ചട്ടക്കൂടുകൾ: ഘടനാപരമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളുമായി (റോളുകൾ, നയങ്ങൾ, അളവുകൾ, ലഘൂകരണങ്ങൾ) യോജിപ്പിക്കുക, അതുവഴി നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യമായ ജാഗ്രത പ്രകടിപ്പിക്കാൻ കഴിയും [4].

സാങ്കേതിക നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കായി, സാൻഡ്‌ബോക്‌സിംഗുമായി : ഉപകരണങ്ങൾ, ഹോസ്റ്റുകൾ, നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ എന്നിവ ഒറ്റപ്പെടുത്തുക; എല്ലാം ലോഗ് ചെയ്യുക; നിങ്ങൾക്ക് നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയാത്ത എന്തും ഡിഫോൾട്ട്-നിരസിക്കുക [5].

എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാം - ഒരു പ്രായോഗിക ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ് 🛠️

1. നിങ്ങളുടെ സന്ദർഭത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു പ്ലാറ്റ്‌ഫോം തിരഞ്ഞെടുക്കുക: നിങ്ങൾ AWS-ലോ Google Cloud-ലോ ആഴത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അവരുടെ ഏജന്റ് സുഗമമായ സംയോജനങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നു [1][2].

2. ആദ്യം ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ നിർവചിക്കുക: ഇൻപുട്ടുകൾ, ഉപകരണങ്ങൾ, ഡാറ്റ സ്കോപ്പുകൾ, വൈറ്റ്‌ലിസ്റ്റുകൾ, എസ്കലേഷൻ പാത്തുകൾ. ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളെ വ്യക്തമായ സ്ഥിരീകരണവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുക [4].

3. ഒരു ഇടുങ്ങിയ ലക്ഷ്യത്തോടെ ആരംഭിക്കുക: വ്യക്തമായ KPI-കളുള്ള ഒരു പ്രക്രിയ (സമയം ലാഭിക്കൽ, പിശക് നിരക്ക്, SLA ഹിറ്റ് നിരക്ക്).

4. എല്ലാം ഇൻസ്ട്രുമെന്റ് ചെയ്യുക: ട്രെയ്‌സുകൾ, ടൂൾ-കോൾ ലോഗുകൾ, മെട്രിക്സ്, ഹ്യൂമൻ ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകൾ [1].

5. പ്രതിഫലനവും പുനഃശ്രമങ്ങളും ചേർക്കുക: നിങ്ങളുടെ ആദ്യ വിജയങ്ങൾ സാധാരണയായി വലിയ മോഡലുകളിൽ നിന്നല്ല, മികച്ച ലൂപ്പുകളിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത് [1].

6. ഒരു സാൻഡ്‌ബോക്‌സിലെ പൈലറ്റ്: വിശാലമായ റോൾഔട്ടിന് മുമ്പ് നിയന്ത്രിത അനുമതികളോടും നെറ്റ്‌വർക്ക് ഐസൊലേഷനോടും കൂടി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക [5].

വിപണി എങ്ങോട്ടാണ് പോകുന്നത് 📈

ക്ലൗഡ് ദാതാക്കളും സംരംഭങ്ങളും ഏജന്റ് കഴിവുകളിലേക്ക് ശക്തമായി ചായ്‌വുള്ളവരാണ്: മൾട്ടി-ഏജന്റ് പാറ്റേണുകൾ ഔപചാരികമാക്കുക, നിരീക്ഷണക്ഷമതയും സുരക്ഷാ സവിശേഷതകളും ചേർക്കുക, നയവും ഐഡന്റിറ്റിയും ഒന്നാംതരം ആക്കുക. ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ ലൈനുകൾക്കുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കാൻ നിർദ്ദേശിക്കുന്ന സഹായികളിൽ നിന്ന് ഏജന്റുമാരിലേക്കുള്ള മാറ്റമാണ് പഞ്ച്‌ലൈൻ [1][2][ 4 ] .

പ്ലാറ്റ്‌ഫോം പ്രിമിറ്റീവുകൾ പക്വത പ്രാപിക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഏജന്റ്സ് - ഫിനാൻസ് ഓപ്ഷനുകൾ, ഐടി ഓട്ടോമേഷൻ, വിൽപ്പന ഓപ്ഷനുകൾ - പ്രതീക്ഷിക്കുക.

ഒഴിവാക്കേണ്ട അപകടങ്ങൾ - ചഞ്ചലമായ ഭാഗങ്ങൾ 🪤

• വളരെയധികം ഉപകരണങ്ങൾ തുറന്നുകാട്ടപ്പെടുന്നു: ടൂൾബെൽറ്റ് വലുതാകുന്തോറും സ്ഫോടന ആരം വലുതായിരിക്കും. ചെറുതായി തുടങ്ങുക.

• വർദ്ധന പാതയില്ല: മനുഷ്യസഹായമില്ലാതെ, ഏജന്റുമാർ വളയുന്നു - അല്ലെങ്കിൽ മോശമായി, ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയും തെറ്റായും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

• ബെഞ്ച്മാർക്ക് ടണൽ വിഷൻ: നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വിലയിരുത്തലുകൾ നിർമ്മിക്കുക.

• ഭരണം അവഗണിക്കൽ: നയങ്ങൾ, അവലോകനങ്ങൾ, റെഡ്-ടീമിംഗ് എന്നിവയ്ക്കായി ഉടമകളെ നിയോഗിക്കുക; അംഗീകൃത ചട്ടക്കൂടിലേക്ക് നിയന്ത്രണങ്ങൾ മാപ്പ് ചെയ്യുക [4].

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ മിന്നൽ റൗണ്ട് ⚡

ഏജന്റ് AI വെറും LLM-കളുള്ള RPA മാത്രമാണോ? ശരിയല്ല. RPA നിർണ്ണായക സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പിന്തുടരുന്നു. ഏജന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ അനിശ്ചിതത്വവും ഫീഡ്‌ബാക്ക് ലൂപ്പുകളും ഉപയോഗിച്ച് പ്ലാൻ ചെയ്യുന്നു, ഉപകരണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, ഉടനടി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു [1][2].
ഇത് ആളുകളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ? ഇത് ആവർത്തിച്ചുള്ള, ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങളുള്ള ജോലികൾ ഓഫ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. രസകരമായ ജോലി-വിധി, അഭിരുചി, ചർച്ച-ഇപ്പോഴും മനുഷ്യനെ ചായ്‌വുള്ളതാക്കുന്നു.
ആദ്യ ദിവസം മുതൽ എനിക്ക് മൾട്ടി-ഏജന്റ് ആവശ്യമുണ്ടോ? ഇല്ല. നിരവധി വിജയങ്ങൾ കുറച്ച് ഉപകരണങ്ങളുള്ള ഒരു മികച്ച ഉപകരണ ഏജന്റിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്; നിങ്ങളുടെ മെട്രിക്സ് അത് ന്യായീകരിക്കുന്നുവെങ്കിൽ റോളുകൾ ചേർക്കുക.

ഞാൻ അത് വായിക്കാതിരുന്നത് വളരെക്കാലമായി 🌟

ഏജന്റ് AI എന്താണ് ? പ്ലാനിംഗ്, ടൂളുകൾ, മെമ്മറി, നയങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സംയോജിത ശേഖരമാണിത്, AI-യെ സംഭാഷണത്തിൽ നിന്ന് ജോലിയിലേക്ക് മാറ്റാൻ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഇടുങ്ങിയ ലക്ഷ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുമ്പോഴും, ഗാർഡ്‌റെയിലുകൾ നേരത്തേ സജ്ജമാക്കുമ്പോഴും, എല്ലാം ഉപകരണമാക്കുമ്പോഴും മൂല്യം പ്രകടമാകുന്നു. യഥാർത്ഥ ഹൈജാക്കിംഗ്, സ്വകാര്യത എക്‌സ്‌പോഷർ, ഫ്ലേക്കി ഇവാലുകൾ എന്നിവയാണ് അപകടസാധ്യതകൾ - അതിനാൽ സ്ഥാപിതമായ ചട്ടക്കൂടുകളെയും സാൻഡ്‌ബോക്‌സിംഗിനെയും ആശ്രയിക്കുക. ചെറുതായി നിർമ്മിക്കുക, അമിതമായി അളക്കുക, ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ വികസിപ്പിക്കുക [3][4][5].

അവലംബം

1. ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - ഏജന്റ് AI എന്താണ്? (നിർവചനം, ആശയങ്ങൾ). ലിങ്ക്

2. AWS - AI ഏജന്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനിലെ ടാസ്‌ക്കുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക. (ബെഡ്‌റോക്ക് ഏജന്റ്സ് ഡോക്‌സ്). ലിങ്ക്

3. NIST സാങ്കേതിക ബ്ലോഗ് - AI ഏജന്റ് ഹൈജാക്കിംഗ് വിലയിരുത്തലുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ. (അപകടസാധ്യതയും വിലയിരുത്തലും). ലിങ്ക്

4. NIST - AI റിസ്ക് മാനേജ്മെന്റ് ഫ്രെയിംവർക്ക് (AI RMF). (ഗവേണൻസ് & നിയന്ത്രണങ്ങൾ). ലിങ്ക്

5. യുകെ എഐ സേഫ്റ്റി ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് - പരിശോധിക്കുക: സാൻഡ്‌ബോക്‌സിംഗ്. (സാങ്കേതിക സാൻഡ്‌ബോക്‌സിംഗ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം). ലിങ്ക്

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്