Uzņēmējdarbības AI iniciatīvas bieži seko paredzamam modelim.Tās uzsāk ar vērienīgiem mērķiem: "Mums ir vajadzīgi AI aģenti, kas var automatizēt darba plūsmas, integrēties ar mūsu sistēmām un izpildīt sarežģītu biznesa loģiku." Bet tad īstenošanas realitāte ieiet. Mēneši iet, kamēr komandas cīnās ar infrastruktūras izaicinājumiem, nevis koncentrējas uz izlūkošanu.Problēma nav tā, ka AI trūkst spējas - tas ir tas, ka organizācijas kļūst iestrēgušas infrastruktūras izveidē, nevis ātri pārvietojas, lai piedāvātu risinājumus tirgum. Lielākā daļa uzņēmumu komandas ir iestrēgušas bezgalīgajos integrācijas darba ciklos.Viņi raksta pielāgotu kodu, lai savienotu API, apvienotu pakalpojumus, pārveidotu trauslas darba plūsmas un padarītu visu mērogu. Kāpēc Enterprise AI nokrīt Izpratne par to, kāpēc daudzsološās AI iniciatīvas apstājas, prasa izpētīt fundamentālās problēmas, kas rodas, pārejot no koncepcijas uz ražošanu. Tas, kas uz papīra šķiet vienkāršs — savienojums ar esošajām uzņēmuma sistēmām — kļūst par digitālās arheoloģijas uzdevumu. API integration complexity Dažos gadījumos API ir jāpielāgo un nepieciešama uzlabota dokumentācija vai to pārveidošana par MCP, lai AI sistēmas varētu saprast, kā tos efektīvi izmantot. Uzņēmuma darba plūsmu, noteikumu un lēmumu koku izstrāde un uzturēšana prasa ciešu sadarbību starp produktu vadītājiem, analītiķiem un izstrādātājiem. Augsta līmeņa uzņēmējdarbības prasību tulkošana par izpildāmu kodu, izņēmumu pārvaldība un konsekvences nodrošināšana visās sistēmās prasa ievērojamus centienus. Building business logic requires significant resources Daudzpakāpju procesi ietver mijiedarbību starp dažādiem pakalpojumiem, bet tradicionālās uzņēmējdarbības sistēmas nodrošina ierobežotu ieskatu šajās darba plūsmās.Kad rodas problēmas – un sarežģītās sistēmās tās neizbēgami notiek – komandas tiek atstātas, rekonstruējot notikumus no izkaisītiem žurnālu failiem dažādās sistēmās. Workflow orchestration visibility atklāt tradicionālo uzņēmumu arhitektūru ierobežojumus, saskaroties ar AI darba slodzi. Ražošanas sistēmām ir jārisina pēkšņi pieaugumi – tirgus notikumi, kas izraisa tūkstošiem vienlaicīgu brīdinājumu, vai partiju darbavietas, kas paralēli apstrādā miljonus ierakstu.Šīs infrastruktūras izveidei nepieciešama pieredze izplatītās sistēmās, ziņojumu rindās, slodzes līdzsvarošanā un kļūdu tolerances modeļos. Scaling requirements Pārdomas bieži rodas pēc pārdomām, radot ievērojamus kavējumus, kad komandas saprot, ka tām ir nepieciešami visaptveroši revīzijas ceļi, piekļuves kontrole un atbilstības uzraudzība. Governance and compliance Kā uzņēmumi cenšas to atrisināt šodien Organizācijas parasti izmanto vienu no vairākām pieejām, lai risinātu šīs infrastruktūras problēmas, katra ar atšķirīgiem kompromisiem. Šī pieeja nodrošina pilnīgu kontroli un perfektu saskaņošanu ar konkrētām organizācijas vajadzībām, bet parasti patērē veselas inženieru komandas mēnešiem. Custom development Tehniski sarežģītākas organizācijas bieži izvēlas stabilas ziņošanas platformas, piemēram, , vai Tie ir pierādīti, ka kaujas pārbaudītas sistēmas spēj apstrādāt milzīgus apjomus un sarežģītus maršrutēšanas modeļus. Kafka Zaķītis NATS Organizācijām joprojām ir jāsakārto orķestras loģika, atbilstības uzraudzība, aģentu pārvaldība un visaptveroši novērojamības rīki.Kas sākas kā vienkārša ziņojumu ieviešana, attīstās sarežģītā sistēmā, kur nepieciešama specializēta pieredze uzturēšanai un darbībai. Katra pieeja attiecas uz daļām no kopējā izaicinājuma, bet neviena nenodrošina pilnīgu risinājumu, kas ļauj komandām galvenokārt koncentrēties uz AI loģiku, nevis infrastruktūras sarežģītību. Agentiskās ziņošanas platformas Trešā (un es domāju, ka vislabākā) iespēja ir izmantot mērķtiecīgi izveidotu aģentu ziņošanas platformu.Tas apvieno uzņēmumu ziņošanas iespējas ar orķestras slāni, kas nepieciešama AI aģentiem. . integrates intelligence and workflow automation directly into the messaging foundation Pieeja piedāvā vairākas galvenās iespējas: 
 
 
 
 Uzņēmējdarbības loģiku var rakstīt dabiskā valodā un automātiski pārvērst izpildāmās darba plūsmās. API dokumentāciju, tostarp visaptverošus specifikācijas dokumentus, var augšupielādēt, lai izveidotu lietošanai gatavus rīkus, kurus aģenti var nekavējoties patērēt. RAW API sarežģītība tiek noņemta, padarot tos par atkārtoti izmantojamiem celtniecības blokiem vairākās darba plūsmās. Mērķtiecīgi izveidotas aģentu ziņošanas platformas ir ideāls risinājums, saglabājot uzņēmuma uzticamību un drošības prasības, vienlaikus nodrošinot mūsdienu uzņēmējdarbības vides pieprasīto attīstības ātrumu. Ziņu aģentūra praksē Apskatīsim piemēru, kā tas viss var darboties. KubeMQ-Aiway apvieno rīkus, API, aģentus un plūsmas vienā aģentu ziņojumu platformā. KubeMQ-Aivejs Rīki un API Pirmkārt, rīki un API. instrumentu panelis ļauj komandām reģistrēt jebkuru pakalpojumu API (piemēram, patentētas sistēmas, partneru pakalpojumi, SaaS/tirgus plūsmas). Ugunsgrēks reālajā laikā plūsma, vai atbilstības pakalpojums, un tieši uzrauga izmantošanu. Platforma atbalsta gan sinhronus pieprasījumus/atbildes, gan straumēšanas savienojumus, kas visi tiek pārvaldīti ar pamata brokera starpniecību. Šī redzamība nodrošina, ka, kad API uzvedas nepareizi vai sasniedz robežas, komandas redz brīdinājuma signālus, pirms darba plūsmas pārtrauc. CoreBanking MarketData aģenti Aiway aģentu panelis parāda, kā AI darbināmas sastāvdaļas savienojas ar rīkiem. 
 
 
 
 
 Pamatmodelis (piemēram, GPT-5, Sonnet 4.1) Dabiskās valodas ieteikumi, kas definē tās lomu (“Jūs esat akciju tirdzniecības aģents mūsu bankai...”) Elastīgi ziņošanas modeļi, kas ļauj vienam aģentam vienlaicīgi koordinēt vairākus rīkus dažādos veidos. Piemēram, tas pats aģents var novietot portfeļa atjaunināšanas pieprasījumus rindā riska analīzes pakalpojumam, bet arī straumēt reāllaika tirgus datus uz uzraudzības rīku – viss tiek orķestrēts no norādījumiem, kas sniegti uzaicinājumā. Saistītie rīki, ko var izsaukt izpildes laikā Šī spēja ir īpaši svarīga uzņēmējdarbības darba plūsmām, kur vienam aģentam bieži ir jāpārvalda dažādi saziņas modeļi dažādās sistēmās. Rezultāts ir stingrāka koordinācija, mazāka sadrumstalotība un vieglāka apkope, vienlaikus nodrošinot pilnīgu pārredzamību un atbilstības pārbaudi. plūsmas Tās ir vieta, kur notiek orķestris. komandas var vizuāli izveidot secības, kas savieno API un aģentus. Var būt: Flow Editor TradingAgent 
 
 
 
 
 Izņemiet konta atlikumu no CoreBanking, izmantojot pieprasījumu / atbildi. Validējiet KYC ar CustomerKYC pakalpojumu, izmantojot kešatmiņas pārbaudi. Izpildiet atbilstības validāciju, izmantojot ComplianceAgent, izmantojot pub/sub. Pārsūtīt rezultātus uz paziņojumu pakalpojumu par klientu atjauninājumiem. Visi tie ir konfigurēti, izmantojot vilkt un savienot mezglus, kas atbalsta ziņojumapmaiņas garantijas (ķēdes, pub / sub, straumes). vizuālā saskarne padara skaidru, kā dati plūst, bet ziņojumu mugurkauls nodrošina, ka tas nekad netiek zaudēts. Uzraudzība, izmaksu kontrole un analīze Aija Dashboard nodrošina visā sistēmā pārskatu par darbībām, veiktspēju un izmaksām: Analytics 
 
 
 
 
 Ziņu apjoms (piemēram, 2,4M ikdienas darījumu) Atbildes laiks (piemēram, vidējais aizkavēšanās laiks 43 ms) Sistēmas veselība (piemēram, 99,9% darbspējas laiks) Izmaksas kontroles rādītāji, ieskaitot lietotāju un rīku lietošanas uzraudzību, ļauj uzņēmumiem uzraudzīt API zvanu apjomu, modeļu patēriņu un infrastruktūras slodzi.Šī redzamība palīdz komandām prognozēt izmaksas, identificēt dārgas darba plūsmas un optimizēt, ja nepieciešams, neapdraudot uzticamību. Ar dziļu Uzņēmumi var izsekot ziņojumu plūsmām no gala līdz galam, identificēt šķēršļus izplatītajos pakalpojumos un iegremdēt detaļas par katru aģentu. observability Uzņēmumu komandām novērojamība un izmaksu pārredzamība bieži vien ir trūkstošā saikne. By using an agentic messaging platform to unify these capabilities in one platform, we can shorten mean time to detect and resolve issues, prevent cost overruns, and give stakeholders the confidence that large-scale AI operations remain both sustainable and accountable. Lietošanas gadījuma piemērs: AI indeksācijas fonda atlase Apskatīsim piemēru par to, kā var darboties aģentu ziņojumu platforma. Pieņemsim, ka banka vēlas sniegt klientiem AI-powered filtrēšanas pakalpojumu, kas pārsniedz statiskās programmatiskās pārbaudes. Kuru S&P 500 indeksa fondu man vajadzētu apsvērt? vai Kādi robotikas vērsti fondi pašlaik ir pieejami? Tā vietā, lai aizstātu finanšu konsultantu vai sniegtu receptes ieteikumus, IndexAgent palīdz klientiem, sašaurinot lielu līdzekļu visumu uz filtrētu, klasificētu sarakstu, kas vislabāk atbilst viņu norādītajām vēlmēm, portfelim un riska profilam. Šis aģents sniedz skaidrus paskaidrojumus par to, kāpēc noteiktas iespējas tika izvēlētas, vienlaikus pieprasot klientam pieņemt galīgo lēmumu.Šis pakalpojums pievieno vērtību, vienkāršojot sarežģītās fondu izvēles, veidojot saprotamus īsziņas, ko atbalsta reāllaika dati, portfeļa pielāgošana un atbilstības pārbaudes. Nepieciešamo instrumentu uzstādīšana Banka augšupielādē savu galveno pakalpojumu API specifikācijas Tab. Katrs rīks tiek reģistrēts atsevišķi: Tools 
 
 
 
 
 
 
 
 MarketData nodrošina tiešraides, starpības un sastāvdaļas, lai aģents vienmēr strādātu ar jaunāko tirgus kontekstu. PortfolioService nodrošina pašreizējās pozīcijas un riska darījumus, ļaujot personalizētu filtrēšanu, kas pielāgota klientu portfeļiem. RiskProfile sniedz informāciju par piemērotību un riska toleranci, lai nodrošinātu, ka īsziņu rezultāti atbilst klienta profilam. CustomerKYC pārbauda atbilstību un dzīvesvietas noteikumiem, novēršot iespējas, ka klienti nevar likumīgi piekļūt. BenchmarksAPI pārraida fondus uz atsauces indeksiem, atbalstot salīdzinājumus starp ģimenēm, piemēram, S&P 500 vai nozares orientētiem indeksiem. NotificationService apstrādā tādu izeju piegādi kā īsziņas un rationales tieši klienta portālam vai lietotnei. Nepieciešamības gadījumā var pievienot izpildes brokera API, ja klients vēlāk izvēlas veikt pasūtījumu, savienojot īsziņu rezultātus ar darījumu izpildi. Iestatīt galveno aģentu (IndexAgent) Indeksa aģenta ielūgums ir uzrakstīts, lai koordinētu visus šos rīkus un nodrošinātu, ka plūsma paliek atbilstīga un izskaidrojama. Jūs esat viens Jūsu uzdevums ir sašaurināt lielu indeksa fondu / ETF visumu uz filtrētu, klasificētu īsziņu sarakstu, kas atbilst klienta paziņotajam nodomam, portfelim un riska profilam. Indekss Neiesniedziet pasūtījumus, ja vien klients to nepārprotami nepiekrīt. Kad klientu pieprasījums tiek saņemts, izmantojot [Pattern:Queue:advisor.requests], sāciet jaunu konsultāciju sesiju un marķējiet visus ziņojumus ar advisor_session_id un customer_id. Izņemiet tiešās cenas, sprediņas, ADV un kandidātu fondu sastāvdaļas no [Tool:MarketData] ar [Pattern:Stream:prices]. Ja plūsma apstājas, atgriezieties pēdējo 30 gadu snapshot. Iegūstiet īpašumtiesības, nozares ekspozīciju un koncentrācijas ierobežojumus no [Tool:PortfolioService] ar [Pattern:Request/Reply]. Atrodiet riska joslas un piemērotības ierobežojumus no [Tool:RiskProfile], izmantojot [Pattern:Request/Reply]. Validējiet produktu atbilstību un ierobežojumus, izmantojot [Tool:CustomerKYC] ar [Pattern:Cache:5min]. Vaicājumu indeksa ģimeņu un fondu-to-benchmark kartēšana no [Tool:BenchmarksAPI] caur [Pattern:Request/Reply]. Novērtējiet kandidātus attiecībā uz izdevumu attiecību, likviditāti (ADV/spreads), izsekošanas kļūdu, diversifikāciju (top-10 svars), vēsturiskiem atskaitījumiem, nodokļu efektivitāti un atbilstību portfeļa un riska ierobežojumiem. Publicējiet atbilstības kopsavilkumu pārskatīšanai [Agent:ComplianceAgent] ar [Pattern:Pub/Sub:compliance]. Ja tas ir atzīmēts, pārskatiet īsziņu sarakstu vai pieprasiet cilvēka apstiprinājumu. Ja klients noklikšķina uz BUY, izsniedz pasūtījuma-intenta notikumu ar idempotency atslēgu un nodod to izpildei, izmantojot [Pattern:Queue:trading.orders]. Šis vienotais aģents demonstrē, kā vairāki rīki, apakšagents un dažādi ziņojumu modeļi ir apvienoti vienā kohēzijas plūsmā. IndexAgent koordinē MarketData, PortfolioService, RiskProfile, CustomerKYC un BenchmarksAPI, vienlaikus publicējot ComplianceAgent kā apakšagentu. Tas uzsver, kā banka var izmantot aģentu infrastruktūru ne tikai, lai atbildētu uz vispārīgiem jautājumiem, piemēram, W bet arī apstrādā konkrētus nozares pieprasījumus, piemēram, Vai man vajadzētu apsvērt S&P 500 indeksa fondu? Parādiet man indeksa fondus, kas seko robotikas nozarei. Abos gadījumos IndexAgent sašaurina iespēju visumu skaidrā, atbilstīgā īsumā, atstājot klientam kontroli pār galīgo lēmumu. Integrētās aģentūras spēks ziņu platformas augšpusē Integrētā pieeja maina uzņēmuma AI izvietošanas fundamentālo ekonomiku.Kad ziņošanas un orķestras slāņi tiek izstrādāti kopā, tiek novērstas veselas integrācijas problēmu klases, kas parasti patērē mēnešus attīstības laika. Organizācijas turpinās izmantot dažādas pieejas – dažas balstās uz Kafka vai RabbitMQ, vienlaikus slāņojot orķestrisko un atbilstības rīkus, bet citas virzās uz integrētām platformām, kas apvieno aģentu darba plūsmas ar pierādītu ziņojumapmaiņas infrastruktūru. Īpašās priekšrocības, ko mēs redzam ar mērķtiecīgi izveidotu aģentu ziņojumapmaiņu, padara šo integrāciju īpaši efektīvu. Platformai, piemēram, KubeMQ, ir Kubernetes-native arhitektūra, kas dabiski darbojas mūsdienu mākoņu infrastruktūrās, novēršot sarežģītas tilta konfigurācijas, kas bieži ievieš neveiksmju punktus. Pamatprincips ir fundamentāls: aģentiskajam AI ir nepieciešama uzņēmuma ziņojumapmaiņa tās pamatā.Ja nav stabilas ziņojumapmaiņas infrastruktūras, AI aģenti nevar droši koordinēt uzņēmuma mērogā.Jautājums nav par to, vai ziņojumapmaiņa ir nepieciešama – tas ir par to, vai to izveidot iekšēji vai izmantot pierādītas platformas, kas jau risina šīs problēmas. Secinājums Uzņēmējdarbības AI panākumi arvien vairāk ir atkarīgi no spējas ātri ieviest uzticamas, novērojamas un mērogojamas aģentu sistēmas. Tā kā uzņēmumi pāriet no koncepcijas pierādīšanas uz AI ražošanu, panākumi būs mazāk atkarīgi no aģentu spējām un vairāk no tā, cik uzticami un efektīvi šīs sistēmas var tikt izvietotas mērogā. Organizācijas, kas izveido efektīvus AI infrastruktūras pamatus, vispirms iegūs ievērojamas konkurences priekšrocības. Ir patiešām lieliska diena!

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

I ♥ writing code. Find me on GitLab.

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

Nominated for 2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Pārāk ilgi; Lasīt

Slēptās infrastruktūras slazds Stalling Enterprise AI

Slēptās infrastruktūras slazds Stalling Enterprise AI

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps