Патрэбы, якія працуюць і паловы, каб пазбегнуць у размяшчэнні агента AI

Гэта чацвёртая артыкула ў нашай пяцідзельнай серыі пра агентычны ІА ў прадпрыемствах. У Часці 3, мы падрабязна падрабязна выклалі сем ступеняў цвёрдай архітэктуры агента ІА. Цяпер мы звяртаемся да таго, як выкарыстоўваць гэтую архітэктуру эфектыўна. Гэтая артыкул ахоплівае рэальныя мадэлі размяшчэння, якія даказаліся паспяховымі, а таксама звычайныя рэжымы несправядлівасці, якія разбураюць праекты агента ІА. Калі Частка 3 была пра будаўніцтва машыны, Частка 4 праводзіць яго мудра, ведаючы правілы дарогі і небяспекі па шляху. Гэта чацвёртая артыкула ў нашай пяцідзельнай серыі пра агентычны ІА ў прадпрыемствах. У Часці 3, мы падрабязна падрабязна выклалі сем ступеняў цвёрдай архітэктуры агента ІА. Цяпер мы звяртаемся да таго, як выкарыстоўваць гэтую архітэктуру эфектыўна. Гэтая артыкул ахоплівае рэальныя мадэлі размяшчэння, якія даказаліся паспяховымі, а таксама звычайныя рэжымы несправядлівасці, якія разбураюць праекты агента ІА. Калі Частка 3 была пра будаўніцтва машыны, Частка 4 праводзіць яго мудра, ведаючы правілы дарогі і небяспекі па шляху. Гэта чацвёртая артыкул у нашай пяцідзельнай серыі пра агентычны ІА ў прадпрыемствах. Але серыя онлайн цацак Assassins creed 3 і Assassins creed 4, а таксама астатнія часткі забавы таксама заслугоўваюць увагі і вывучэння. Proven Deployment Patterns for Agentic AI Яраслаў Грышчэня не супраць службы ў беларускім войску, але хвалюецца, што яго могуць падчас збору подпісаў “затрымаць” на невызначаны тэрмін, знайшоўшы “зручную” зачэпку. Гэты падыход пабудавае ўпэўненасць у здольнасцях AI і пакрывае яго рэжымы няўдачы, у той час як сістэма бяспекі людзей яшчэ на месцы.Калі агент прадастаўляе сябе (напрыклад, ён атрымае 95% сваіх прапаноў правільна і захоўвае гадзіны працы), вы можаце паступова павялічыць сваю аўтаматыю, магчыма, каб ён аўтаматычна зачыніць найпростыя 20% білетаў, а затым 50%, і так далей, як ён працягвае выконваць добра. Start Assistive, Then Automate: прапанаваць Акрамя таго, для некаторых элементаў у экспазіцыі вядома нават імя майстра, які іх вырабіў, — гэта знакаміты нямецкі даспешнік Кольман Хельмшміт, які выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы. Гэта азначае таксама, што час выключэньня з базы скончыўся і трэба прадставіць новыя дакумэнты. Ходзіць, перш чым бегаць Іншая мадэль, якая ўзнікае, калі размяшчэнні выраслі, з'яўляецца мульты-агентнай оркестрацыяй. Уместо таго, каб паспрабаваць стварыць адзін манолітычны AI, які робіць усё, прадпрыемствы знаходзяць поспех з камандай меншых, спецыялізаваных агентаў, якія працуюць у суадносінах. Кожны агент можа сканцэнтравацца на пэўны домен або функцыю, і цэнтральны каардынатар або працоўны працэс звязвае іх разам. Напрыклад, разгледзеце працэс набыцця HR. Вы можаце мець адзін агент, які спраўляецца з устаноўкай ІТ-аккаунта, іншы, які кіравае зарплатай і HR-формулямі, трэці, які грае Orchestrate Multiple Specialised Agents: Мы выкарыстоўвалі гэты падыход у трубцы апрацоўкі патрабаванняў вялікай страховай кампаніі. У першую чаргу, вялікае бачанне аднаго агента АТ, які апрацоўвае ўвесь працэс патрабаванняў, было занадта складаным і было падробленым. Мы перабудавалі яго ў пяць спецыялізаваных агентаў: адзін для вытрымання дадзеных з дакументаў патрабаванняў, адзін для аналізу палітычнага пакрыцця, адзін для канцэпцыі аплаты, адзін для вылічэння выплаты, а адзін для распрацоўкі камандавання камандавання кліентаў. Лёгкая служба оркестра атрымала б новую патрабаванне, а затым прызначалі задачы кожнаму спецыялізаваным агенту у сваю чаргу (з дапамогай паведамлення), у выніку збіраючы Калі ваш прыклад выкарыстання пачынаецца здацца занадта складаным або шырокім для аднаго агента, падумайте, як падзяліць яго на некалькі агентаў з ясным пратаколам для супрацоўніцтва. Гэта дае перавагу ў сувязі і інтэграцыі, так што вам будзе патрэбны той пласт оркестрацыі, які мы абмяркоўвалі ў Часці 3. Але стандарты і інструменты з'яўляюцца, каб дапамагчы, напрыклад, пратакола Агент-да-Агент (A2A) мы згадалі, каб зрабіць мульты-агент сістэмы больш сумяшчальнымі і лёгка коордынаваць. мульти-агент архітэктуры могуць вырабляць больш модульныя і адстойныя рашэнні, за кошт некаторых дадатковых прамысловак. Ключ - Дызайн Tip: Інакш проста не магло быць, бо калі ўжо стварылі такі папулярны мультфільм пра гонкі, а гонкі, як вядома, з'яўляюцца самым папулярным гульнявым жанрам. — Як вядома, гонкі, як вядома, з'яўляюцца самым папулярным гульнявым жанрам, і з'яўляюцца самым папулярным гульнявым жанрам. Embed Agents in Event-Driven Workflows: Спадзяёмся, што матэрыяльная падтрымка будзе і з боку Міністэрства культуры, а таксама фонду краін СНД, цяпер складаем праграму, якую павязём у Маскву на ўзгадненне, будзем там адстойваць свае пазіцыі. Іншая перавага: дызайн, прысвечаны падзеям, робіць тэставанне лёгкім. Вы можаце імітаваць падзеі, каб убачыць, як агент адказвае, і вы пазбегнеце агента, які сядзе без дазволу чакаць, каб хто-небудзь напісаў памочнік (які часта прыводзіць да спорадичнага выкарыстання або забытых здольнасцяў). Ключавы пункт - звязаць агентаў у рэальныя патокі падзеяў (акцыі кліента, сістэма алармы, Чытанні сенсараў IoT і г.д.) для адкрыцця іх здольнасці дзейнічаць аўтаматычна на хуткасці і масштабе. Размова сапраўды вельмі важная — мы ж усе цудоўна разумеем, што любы, самы лепшы дэкрэт можна звесці на нішто практыкай прымянення. І Акрамя гэтых структурных мадэляў, стратэгічны наклад размяшчэння з'яўляецца нуля ў на выкананне выпадкаў выкарыстання з яснай, мэтавай перавагай перш за ўсё. Акрамя таго, на ранніх этапах, вы хочаце зарэгістраваць некаторыя хуткае выйграванне і пабудаваць імпульс. Вызначыць сцэнарыі, дзе вы можаце чыста вымярэць перш і пасля ўплыву: час захаваўся, няправільнасць зменшылася, выручка павысілася, палепшылася задавальненне кліентаў - і удвоіць на тых, як пілотныя праекты. Мы выявілі, што, калі мы можам размясціць бетонную перамогу (напрыклад, "нашы агенты знізілі час выпраба Focus on Measurable Value Early: Акрамя таго, для некаторых элементаў у экспазіцыі вядома нават імя майстра, які іх вырабіў, — гэта знакаміты нямецкі даспешнік Кольман Хельмшміт, які выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы.Адмысловы даспешнік Кольман Хельмшміт, які выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы, выконваў заказы для каралеўскіх дамоў і найбуйнейшых магнатаў Еўропы. Common Failure Modes and How to Mitigate Them Для ўсіх узбуджэння, размяшчэнне агентычнага AI ў прадпрыемствах прыходзіць з значнымі рызыкамі. Многія ранічныя прататыпы выглядалі вялікія ў дэма-модзе, але загінулі ў вытворчасці, калі былі выкладзены на няправільную рэальнасць. Памятайце заяву Gartner з Частка 1: большасць генератыўных праектаў AI ў апошнія гады не дасягнулі чаканняў, і даваць AI больш аўтаноміі дае новыя спосабы няправільнасці. У маім вопыце (і адлюстроўваецца ранняга даследавання), ёсць некалькі агульных рэжымаў няправільнасці, якія з'яўляюцца з'яўленням. Добрая навіна: калі вы ведаеце, што яны ёсць, вы можаце зрабіць крокі, каб Але ж у параўнанні з іншымі сядзібамі, якіх ужо не вернеш — хіба толькі ў выглядзе копіі-”навабуда”, — свяцкай надзвычай пашчасціла. 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: Усё, што вы чулі пра карысць пара раней - усяго толькі чуткі і павер'і, і павер'е, што добрыя думкі прысутнічаюць усяго толькі чуткі і павер'і. Міліцыянты : Я быў вінаватым у гэтым самому - у некаторы час я падумаў, што AutoGPT, звязаны ў нашы сістэмы, будзе толькі выдумаць рэчы, як розумны новы найм. Праверка рэальнасці: цяперашні агенты часта слабыя за межамі сцэнарый, якія яны былі навучаныя або наладжаны для. Аналітык, з якім я размаўляў, папярэдзіў пра «праванне агентаў» - прадаўнікі няправільна скапіраюць ярлык «агента AI» на сістэмах, якія не з'яўляюцца сапраўды аўтамабільнымі, што прыводзіць кіраўнікоў да чагосьці, каб чакаць дзіўнага работніка, а затым быць падмануты (Gartner падкрэсліў гэты «агент прамывання» хіп І ўсё ж такі!) 2. Overhype & “Magic Thinking”: Быў Будзь бесперапынна рэальным аб сённяшніх магчымасцях ІТ. Падмаўляйце, што ваш агент не ведаў - ён патрабуе якасных дадзеных, кантэксту даменаў і уважлівай канфігурацыі, каб працаваць добра, і нават тады будзе мець прарокі. Выконвайце глыбокія пілоты для валідацыі працэдуры на рэальныя канцы, а не толькі сончаныя дзённыя сцэнары. Адукаваць зацікаўленых, што агент будзе патрабаваць намінаванне і не можа проста "наведаць бізнес" праз ноч з магічнай дапамогай. Таксама памятайце, часам прасты калі-так правіла або сцэнарый робіць працу лепш, чым складаны ІТ, асабліва для дэтэнтыстычных задач, якія Міліцыянты : Іншая справа, як раскрыць душу героя... Калі мы кажам пра кіно, каб захаваць гэтую натуральнасць паўсядзённасці і выявіць драму, неабходны моцны сцэнарый. Калі мы кажам пра кіно, каб захаваць гэтую натуральнасць паўсядзённасці і выявіць драму, неабходны моцны сцэнарый. 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): Інвестуйце ў дадатак годнасці і гарантаванне якасці. Гарантуйце, што агент мае доступ да надзейных, актуальных і актуальных дадзеных для свайго домена. Перш чым ісці на жыццё, зрабіце ачыстку баз ведаў або баз дадзеных, якія ён будзе выкарыстоўваць: архівуйце занадта старыя запісы, выправіце няправільныя няправільнасці і ўключыце ачысткі. Ужывайце крокі праверкі для крытычнай інфармацыі (напрыклад, калі агент прадастаўляе фінансавыя паказчыкі, пачытайце ключавыя лічбы супраць надзейнага крыніцы). Акрамя таго, ставіце ўносы фільтры і кантэкстныя межы: не давайце агенту выкарыстоўваць уразлівасць для прыкладанняў, якія базуюцца на LLM (https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/), падкрэсліўшы, як сур'ёзна мы павінны прыняць гэты рызыка. Вы можаце таксама разгледзець, каб мець дадзеных адміністратараў або кіраўнікоў ведаў, якія ўдзельнічаюць: некаторыя арганізацыі цяпер убудаваюць дадзеных спецыяліста ў AI праектных камандах, каб забяспечыць інфармацыйную дыету агента застаецца здольным. Старая прыказка яшчэ ўтрымлівае: мусор у, мусор вытрымлівае - за выключэннем з аўтаномнымі агентамі, мусор у можа азначаць мусор Давайце паглядзім на гэта, калі ласка, давайце паглядзім на гэтую інфармацыю. Міліцыянты : #1 акцыі Будаўніцтва і аперацыя агенцкага ІА патрабуе навыкаў, якія многія каманды яшчэ распрацоўваюць. Калі ваша каманда не можа разгаварыць праспектную інжынерыю, кіраваць выхадам LLM або інтэграваць ІА з спадчыннымі сістэмамі, праект можа заставацца або вырабляць падпарнага агента. Акрамя таго, нават калі тэхналогія працуе, людзі ў арганізацыі могуць не аб'ядноўваць яго. Мы бачылі выпадкі, калі ІА агент быў размяшчаны, але затым ў асноўным ігноруецца або нават саботажаны супрацоўнікамі, якія не верылі яму або адчувалі сябе забяспечанымі ад яго. 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: Спадзяёмся, што матэрыяльная падтрымка будзе і з боку Міністэрства культуры, а таксама фонду краін СНД, цяпер складаем праграму, якую павязём у Маскву на ўзгадненне, будзем там адстойваць свае пазіцыі. Разам гэта як інструмент для павялічэння каштоўнасці, а не замяніць іх. Напрыклад, «Гэта агент справіцца з задавальненнем увайсці дадзеных, так што вы можаце сканцэнтравацца на больш значнай працы» ідзе далёкі шлях, каб палегчыць страхі прапуску працы. Уключайце канчатковых карыстальнікаў у дызайн і тэставанне агента - давайце ім прадаставіць спадбанне, прапанаваць функцыі, і мець адчуванне ўласнасці. Вызначыць некаторыя «AI чэмпіёны» у аддзяленнях - паважаныя супрацоўнікі, якія захоўваюцца пра тэхніку і могуць ўплываць на сваіх калегаў пазітыўна, паказваючы, як гэта дапамагае. Без куплі-ін, нават лепшы агент Міліцыянты : Чаму Не палічыце сарказмам, але тое, што адбываецца цяпер, вельмі нагадвае прымітыўную спробу даказаць: у «рускім свеце» усё самае лепшае, што яны хочуць. 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: Па-першае, агент разлічваецца на няправільных чаканнях з зацікаўленымі, што некаторыя варыянты звычайныя - AI можа вырашаць рэчы па-іншаму кожны раз або прымаць некалькі розных падыходаў. Але таксама ўсталяваць кантролі, каб захаваць сапраўды няправільныя вынікі, перш чым яны выклікаюць шкоду. Тэхікі ўключаюць: правілы валідацыі (напрыклад, калі адказ або дзеянне агента адхіляецца занадта шмат ад чаканых норм, знакаміць гэта або патрабуе дабрання), пераход агента да высокага рызыкавага пажывання для крытычных задач. Іншая лепшая практыка з'яўляецца правядзеннем канфігурацыі агента ў сэнсе страты ў першапачатко Міліцыянты : Я бачыў каманды, якія праводзяць месяцы ўдасканаючы логіку агента AI, толькі каб выявіць, што найважнейшая частка была злучэнне яго да дзесяці спадчынных сістэм, з якімі трэба было ўзаемадзейнічаць, каб зрабіць сваю працу. Неабходнасць API, дадзеныя застрыманыя ў сілосах, строгія абмежаванні бяспекі - гэтыя выклікі інтэграцыі могуць заставацца або нават забіваць праект назаўтра ў гульні. Дадаткова, разгледзець кошт. Агенты AI - асабліва тыя, якія выкарыстоўваюць вялікія мадэлі абслугоўвання абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага абласнага аб 6. Integration Headaches & Runaway Costs: Плануйце архітэктуру агента і інтэграцыі ў этапах, і памятайце кошт з першага дня. Не спрабуйце інтэграваць агента з кожнай сістэмай з ворага. Замест гэтага, падключыцеся да адной або двух ключавых сістэмаў, каб доказаць каштоўнасць, а затым павялічыце паступова. Вы таксама можаце выкарыстоўваць сярэдняе забеспячэнне або RPA як застаноўку для сістэм без APIs - не доўгачасны рашэнне, але гэта можа атрымаць вас праз пілот. На коштавым фронце, інструмент ваш агент, каб выконваць выкарыстанне рэсурсаў (API выклікі, токены, калі выкарыстоўваць LLM, CPU / памяці выкарыстанне і г.д.). Устанавіць бюджэт і алармы, нап Зрабіць нешта і забыць праверыць, ці гэта эканамічна зрабіць гэта ў масштабе. Міліцыянты : Можа Гэта вельмі часта: каманда размяшчае вялікага пілотнага агента, абвяшчае паспяховы, а затым пакідае яго ў асноўным на аўтапілот без працяглых працэсаў назірання або палепшэння. Месяцы пазней, прадукцыйнасць дрыфтуе або што-небудзь у асяроддзі змяняецца, і адзін дзень адбываецца інцыдэнт, магчыма, агент зрабіў жахлівыя памылкі на працягу тыдняў, але ніхто не адзначыў, пакуль кліент не скараціўся. Гэта ў асноўным няўдача АІ-аперацый. У адрозненні ад статычнага праграмнага забеспячэння, сістэмы АІ могуць дэградаваць, калі не падтрымліваюцца: мадэлі станоўча, дрыфты дадзеных, 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): Імплементаваць цвёрды рэжымы назірання і звонку з гет-хау (назаўтра, сцяны 6 і 7 у дзеянні). Вызначыць ключавыя паказчыкі працэдуры (KPI) для поспеху вашага агента - рэчы, такія як хуткасць дакладнасці, хуткасць выканання заданняў, сярэдні час апрацоўкі, ацэнкі задавальнення карыстальніка, і, магчыма, колькасць чалавечых аперацый або эскалацыі. Працягвайце гэта ў цяперашні час. Устанаўляйце абвінавачванні для абмяжоўвання (прыпынак паглыблення паглыблення ў выкарыстанні, незвычайны шаблон дзеянняў, як згадана раней). Праграмаваць рэгулярныя абнаўлення ма Для таго, каб дасягнуць высокай каштоўнасці бізнесу ад AI, чым тых, хто занепакоіць гэты жанр назірання (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-04-gartner-survey-finds-regular-ai-system-assessments-triple-the-probelihood-of-high-genai-value). Урок: не апрацоўвайце размяшчэнне як фінішную лінію; апрацоўвайце гэта як пачатак фазы невялікага ўдасканалення. Агент AI - гэта як новы член каманды - вам трэба даць яму агляд і каўчанне, а не толькі наймаць яго і ісці. Міліцыянты : three times more likely Мы паклалі шмат зямлі на тое, што Гэта можа здацца страшным, але гэтыя абмяжоўванні становяцца другім характарам, калі вы створыце іх у свой план праекта. У практыцы, абмеркаванне гэтых семи абласцей (ясныя мэты, рэальныя чакання, падрыхтоўка дадзеных, навучанне каманды, валідацыя выпуску, планаванне інтэграцыі і працяглае назіранне) драматычна павялічвае шансы, што ваш агент праект будзе паспяховы - або прынайменне, што вы будзеце вытрымаць праблемы рана і адаптавацца. Не Сярод версій гульняў онлайн call of duty можна знайсці мноства займальных і дасціпных сюжэтаў, а апошняй навінкай, выпушчанай у канцы восені гэтага года, стала гульня Call of Duty: Ghost.