Шаблони кои работат и стапици за да се избегнат во распоредувањето на АИ агенти

Ова е четвртата статија во нашата серија од пет делови за агентичка АИ во претпријатието. Во Дел 3, ги детализиравме седумте столбови на солидна архитектура на АИ агенти. Сега се свртуваме кон тоа како ефикасно да ја користиме таа архитектура. Оваа статија ги опфаќа реалните модели на имплементација кои се докажале како успешни, како и честите начини на неуспех кои ги одвраќаат проектите на АИ агенти. Ако Делот 3 беше за изградба на машината, Делот 4 е за управување мудро, знаејќи ги правилата на патот и опасностите по патот. Ова е четвртата статија во нашата серија од пет делови за агентичка АИ во претпријатието. Во Дел 3, ги детализиравме седумте столбови на солидна архитектура на АИ агенти. Сега се свртуваме кон тоа како ефикасно да ја користиме таа архитектура. Оваа статија ги опфаќа реалните модели на имплементација кои се докажале како успешни, како и честите начини на неуспех кои ги одвраќаат проектите на АИ агенти. Ако Делот 3 беше за изградба на машината, Делот 4 е за управување мудро, знаејќи ги правилата на патот и опасностите по патот. Ова е четвртата статија во нашата серија од пет делови за агентичката АИ во претпријатието. Дури и со одлична архитектура на место, успехот на агентот за вештачка интелигенција во крајна линија зависи од тоа како го распоредувате и каде го применувате. Во текот на изминатата година, забележав (и истражувањата во индустријата ехо) дека практичноста ја надминува грандиозноста кога станува збор за лансирање на агенти за вештачка интелигенција. Најуспешните корпоративни распоредувања се фокусираат на специфични проблеми со висока вредност и следат неколку клучни шаблони за да го намалат ризикот. Ајде прво да погледнеме некои докажани модели и стратегии кои работат во полето, а потоа ќе се нурнеме во замките: класичните начини на неуспех кои предизвикуваат многу ветувачки иницијативи за агенти за ве Proven Deployment Patterns for Agentic AI Еден од најдобрите начини за воведување на агентска АИ во организација е да започнете со агентот во асистивна улога, и само постепено да ја зголемите неговата автономија како што се зголемува довербата и вештината. Наместо веднаш да му дадете на агентот слободна контрола над критичен процес, успешните тимови често го распоредуваат прво како ко-пилот или препорачувач, со луѓето сè уште во циклусот. Одговори за поддршка билети, со човечка поддршка претставник преглед и испраќање на одговорите, пред подоцна овозможувајќи му да се целосно автоматски решавање на одредени билети од крај до крај. Овој фазиран пристап гради доверба во способностите на АИ и ги поврзува своите режими на неуспех додека човечка безбедносна мрежа е се уште на место. Како што агентот се докажува (да рече дека добива 95% од своите сугестии правилно и заштедува часови на работа), можете постепено да ја зголеми својата автономија, можеби нека авто-затвори на наједноставните 20% од билетите, тогаш 50%, и така натаму како што продолжува да се изведува добро. Start Assistive, Then Automate: предложува Започнувањето во асистивен режим, исто така, помага при усвојувањето на корисниците. Работниците со поголема веројатност ќе ја прифатат вештачката интелигенција кога ја гледаат како корисен асистент, наместо надлежен од црната кутија што одеднаш ја презема својата работа.Всушност, многу компании кои постигнале брзи победи со агентска вештачка интелигенција почнале со ограничени, мерливи сценарија (на пример, агент кој автоматски извршува еден чекор во процесот или се справува со тесна, повторувачка задача) и само откако демонстрирале јасна вредност, го прошириле својот опсег. Користете ги раните распоредувања за да научите и да го докажете ROI во мал обем, а потоа да ја проширите автономијата на агентот откако ќе ги исцртате кинките и ќе изградите доверба. Прошетајте пред да трчате Наместо да се обидат да изградат еден монолитен АИ кој прави сè, претпријатијата го наоѓаат успехот со тим од помали, специјализирани агенти кои работат заедно. Секој агент може да се фокусира на одреден домен или функција, а централен координатор или работен тек ги поврзува. На пример, размислете за процес на HR набор. Може да имате еден агент кој се занимава со поставувањето на ИТ сметки, друг кој управува со плати и HR форми, трет кој планира обуки, и надзорен агент кој ја координира секвенцата и обезбедува дека сите под-задачи се завршени. Оваа поделба на трудот го одразува начинот на кој човечките одделенија работат и го прави секој агент поедноставен и повеќе фокусиран. Orchestrate Multiple Specialised Agents: Ние го користевме овој пристап во цевката за обработка на побарувањата на голема осигурителна компанија. Првично, големата визија за еден АИ агент кој се занимава со целиот процес на побарувања беше прекомплексна и беше премногу сложена. Го реархивиравме во пет специјализирани агенти: еден за да ги извлечеме податоците од документите за побарувања, еден за да го анализираме покриеноста на политиката, еден за да го провериме измамата, еден за да го пресметаме исплатата, а еден за да ја нацртаме комуникацијата со клиентите. Услугата на лесен оркестар ќе добие нова побарувачка, а потоа ќе им додели задачи на секој специјализиран агент на ред (преку ред на пораки), конечно собирајќи ги нивните резултати во коне Ако вашиот случај на употреба почнува да се чувствува премногу сложен или широк за еден агент, размислете за поделба на повеќе агенти со јасен протокол за соработка. Ова навистина додава надмоќ во комуникацијата и интеграцијата, па ќе ви треба тој слој на оркестрација што го дискутиравме во Дел 3. Но стандардите и алатките се појавуваат за да помогнат, на пример, протоколот Агент-до-Агент (A2A) што го споменавме има за цел да ги направи системите со повеќе агенти поинтероперабилни и полесни за координирање. Архитектурите со повеќе агенти можат да донесат повеќе модуларни и отпорни решенија, за сметка на некои дополнителни водовод. Клучот е да не се прекомплицира - користете повеќе агенти само каде што при Дизајн на типот: Суптилен, но важен фактор за успех што го видовме е дизајнирањето на агенти за да се вградат во вашите постоечки работни процеси и системи, наместо да се очекува корисниците да се прилагодат на агентот. Често тоа значи да се направи агент кој е управуван од настани или API-иницииран зад сцените, наместо кориснички инициран преку разговор секој пат. На пример, ако вашиот деловен процес се врти околу систем за купување на билети, интегрирајте го агентот за вештачка интелигенција за да се активира автоматски од тој систем (на пример, секогаш кога доаѓа нов билет, агентот е повикан да нацрта одговор или дури и да го реши) наместо да бара од корисникот да го копира и вметне проблемот во разговор со агентот. Embed Agents in Event-Driven Workflows: Агентите управувани со настани во суштина можат да работат 24/7 во позадина, решавање задачи секогаш кога се случува релевантниот настан или состојба - навистина испорачувајќи ја таа „додека сте спиеле“ корист. Видовме големи придобивки кога агент е поставен за континуирано да следи за специфични тригери. Една компанија интегрираше агент за вештачка интелигенција со автобусот за настани на нивната платформа за е-трговија, така што секогаш кога беше одложена нарачката со висока вредност, агентот автоматски ја откри тоа, контактираше со добавувачот преку е-пошта за ажурирање, а потоа проактивно го информираше клиентот со извинување и нов датум на испорака. Друга корист: дизајнот насочен кон настани го олеснува тестирањето. Можете да симулирате настани за да видите како реагира агентот и да го избегнете агентот да седи досадно чекајќи некој да напише повик (што често води до спорадична употреба или заборавени способности). Клучната точка е да ги поврзете агентите во вистински настани (акции на клиентите, системски предупредувања, читања на сензорите на IoT итн.) за да ја отклучите нивната способност да дејствуваат автономно на брзина и скала. соодветно, на сите начини користете еден - но многу случаи на употреба со висок ефект се подобро сервирани од агенти кои работат тивко во позадина, предизвикани од системски настани. е Покрај овие структурни обрасци, стратешкиот совет за имплементација е да се нулира на случаи на употреба со јасни, квантификувани придобивки прво. Особено во раните фази, сакате да постигнете некои брзи победи и да изградите импулс. Идентификувајте сценарија каде што можете чисто да го измерите влијанието пред и по: заштедено време, намалени грешки, зголемување на приходите, подобрување на задоволството на клиентите - и двојно надолу на оние како пилот проекти. Откривме дека кога можеме да циркулираме бетонска победа (на пример, „нашиот агент го намали времето за тестирање на квалитетот за 30% во овој квартал“ или „резолуцијата за прв повик отиде од 60% до 85% по воведувањето на агентот Focus on Measurable Value Early: Добрата вест е дека низ индустриите, одредени случаи на употреба со висока вредност продолжуваат да се шират како слатки точки за агентичката ИИ. Заеднички примери вклучуваат: ИТ сервис десктоп автоматизација (ракување со рутински билети за поддршка од крај до крај), ботови за услуга на клиентите кои можат да ги решат проблемите без ескалација, автономни анализи на податоци или агенти за генерација на извештаи, оптимизатори на маркетинг кампањи кои ги прилагодуваат трошоците во реално време, синџири на снабдување или агенти за ценови кои реагираат на сигнали во реално време, итн. Она што овие имаат заедничко е дека тие работат во ограничени домени со многу податоци и повторувачко донесување одлуки - зрели за ИИ да влезе - и нивниот успех може Common Failure Modes and How to Mitigate Them За сето возбудување, распоредувањето на агентичка АИ во претпријатието доаѓа со значителни ризици. Многу рани прототипи изгледаа одлично во демо режим, но се судрија во производството откако беа изложени на нередна реалност. Сетете се на изјавата на Гартнер од Дел 1: мнозинството генеративни АИ проекти во последниве години не успеаја да ги исполнат очекувањата, а давањето на АИ повеќе автономија додава нови начини за неуспех. Во моето искуство (и ехо од раните истражувања), постојат неколку заеднички начини на неуспех кои имаат тенденција да се зголеми. Добра вест: ако знаете што се тие, можете да преземете чекори за да ги спречите. Изненадувачки честа стапица е потопување во проект на АИ агент без јасна дефиниција на проблем или критериуми за успех.Ако не сте кристално јасни за тоа каков бизнис исход агентот треба да постигне (и како ќе го измери), речиси е гарантирано да го пропуштите знакот.Видов проекти да паѓаат бидејќи различни заинтересирани страни имаа различни идеи за успех: еден мислеше дека агентот е наменет за намалување на трошоците, друг очекува побрза услуга, друг се надеваше на "подобри увид" - и резултатот беше агент кој се обиде да направи малку од сè и не успеа во ништо. 1. Unclear Goals & Misaligned Expectations: Дефинирајте специфични, мерливи цели на преден план. На пример, „саморегулирајте најмалку 50% од билетите за поддршка на ниво 1 во рок од 2 минути“ или „намалете го времето за пристапување на клиентите од 5 дена на 2 дена во рок од шест месеци.“ Осигурајте се дека сите заинтересирани страни се согласуваат на овие цели и дека имате начин да ги следите. Третирајте ги проектите на агентите како и секоја друга стратешка иницијатива: со бизнис случај и KPIs. Избегнувајте отворени „да видиме што може да направи“ претпријатија - тоа е рецепт за разочарување и опсег. Исто така јасно комуницирајте со крајните корисници што агентот ќе направи и што нема да направи, за да ги управувате нивните очекувања. Поставувањето на добро дефинирана цел ги Мигрирање на: Со AI buzz насекаде, постои тенденција (дури и меѓу искусни луѓе) да се прецени она што АИ агентите можат да го направат надвор од кутијата. Јас сум виновен за ова самиот - во еден момент претпоставив дека AutoGPT поврзан во нашите системи само ќе ги измисли работите како паметен нов ангажман. Реалност проверка: тековните агенти често се кршливи надвор од сценариите за кои беа обучени или конфигурирани. Еден аналитичар со кој зборував предупреди за "прање на агенти" - продавачите неточно го фрлаат етикетата "АИ агент" на системи кои не се навистина автономни, водејќи ги извршните директори да очекуваат чудо-работник и потоа да бидат подложни (Гартенер го истакна овој " Да се биде AI!) 2. Overhype & “Magic Thinking”: имал Бидете немилосрдно реалистични за денешните способности на АИ. Претпоставете дека вашиот агент не е сесвесен - му треба квалитетни податоци, контекст на домен и внимателна конфигурација за да работи добро, па дури и тогаш ќе има празнини. Извршете темелни пилоти за да ги потврдите перформансите на вистински случаи, а не само сончеви денови. Обучете ги заинтересираните страни дека агентот ќе треба да се прилагоди и не може само да го „учи бизнисот“ преку ноќ со магија. Исто така, запомнете, понекогаш едноставен ако-тогаш правило или сценарио ја прави работата подобро од комплексна АИ, особено за детерминистички задачи кои мора да бидат точни секој пат. Не користете АИ за доброто на АИ; Мигрирање на: Автономните агенти се во голема мера зависни од податоците што им се дадени и знаењето до кое имаат пристап. Ако тие податоци се погрешни, пристрасни или нецелосни, одлуките на агентот ќе бидат исто така. Многу неисправности на АИ се враќаат на лошиот квалитет на податоците или достапноста. На пример, ако базата на знаење на вашиот агент има застарени информации за производот, тоа може да им даде на клиентите погрешни одговори. Ако податоците за обука имале пристрасност, агентот може ненамерно да го зајакне тој пристрасност во своите постапки. Исто така постои ризик од „отровување на меморијата“, каде што малициозни или лоши податоци влегуваат во контекстот на агентот и предизвикуваат да се однесуваат на несакани начини. 3. Data & Memory Issues (Garbage In, Garbage Out): Инвестирајте во подготвеност на податоците и осигурување на квалитетот. Осигурајте се дека агентот има пристап до доверливи, актуелни и релевантни податоци за својот домен. Пред да одите во живо, исчистете ги базата на знаење или базата на податоци што ќе ги користи: архивирајте застарени записи, поправете грешки и приклучете очигледни празнини. Имплементирајте чекори за верификација за критични информации (на пример, ако агентот обезбедува финансиски совети, проверете ги клучните бројки против доверлив извор). Исто така, ставете во влезните филтри и контекстните граници: не дозволувајте агентот да консумира произволни, долги кориснички влезови или содржини од трети страни без песочна ку ранливост за апликации базирани на LLM (https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/), нагласувајќи колку сериозно треба да го сфатиме овој ризик. Можете исто така да размислите да имате администратори на податоци или менаџери на знаење вклучени: некои организации сега вградуваат специјалист за податоци во тимовите за проекти на АИ за да се осигура дека информативната исхрана на агентот останува здрава. Старата поговорка сè уште се држи: ѓубре во, ѓубре надвор - освен со автономни агенти, ѓубре во може да значи ѓубре Затоа, внимателно чувајте го тој податочен канал. Мигрирање на: #1 акција Изградбата и работењето на агентичката АИ бара вештини кои многу тимови сè уште се развиваат. Ако вашиот тим не може да се спротивстави на инжинерството, да управува со изводите на LLM или да го интегрира АИ со наследни системи, проектот може да застане или да произведе субпар агент. Покрај тоа, дури и ако технологијата функционира, луѓето во организацијата може да не го прифатат. Видовме случаи кога агент за АИ беше распореден, но потоа во голема мера го игнорирале или дури и саботирале вработените кои не веруваа во него или се чувствуваа загрозени од него. 4. Talent Gaps & Cultural Resistance: На талентната страна, можеби ќе треба да ги надградите постоечките програмери или аналитичари за развој на АИ и MLOps, или да ангажирате нови експерти (инженери за МЛ, етичари за АИ итн.), или да внесете консултанти за да ги пополните празнините во краток рок. Исто така, формирајте крос-функционални тимови (ИТ, наука за податоци, сопственици на деловни процеси, усогласеност) од самиот почеток, така што сите потребни знаења се во просторијата при дизајнирање на агентот. На пример, „Овој агент ќе се справи со досадниот влез на податоци за да можете да се фокусирате на повеќе смислена работа“ оди долг пат за да ги ублажите стравовите од губење на работата. Вклучете ги крајните корисници во дизајнот и тестирањето на агентот - дозволете им да даваат повратни информации, да сугерираат карактеристики и да имаат чувство на сопственост. Идентификувајте некои „АИ шампиони“ во одделенијата - почитувани вработени кои се возбудени за технологијата и можат позитивно да ги влијаат своите врсници со покажување како тоа им помага. Без купување, дури и најдобриот АИ агент може да заврши неупотребен или дури намерно избегнат. Значи, инвестирајте во обука и мит-бустинг. Една техника што ја користевме: Мигрирање на: Зошто За разлика од традиционалниот софтвер кој е детерминистички, агентите за вештачка интелигенција (особено оние кои се напојуваат со LLMs) можат да произведуваат варијабилни и понекогаш бизарни резултати. Еден ден агентот може да даде совршен одговор; следниот ден, под малку различни услови, тоа произведува глупости или очигледна грешка. Овој не-детерминизам е тежок за деловните корисници кои очекуваат конзистентност и сигурност. Ако однесувањето на агентот е нерационално или има дури и неколку високи профили, корисниците брзо ќе ја изгубат довербата (можеби со право така). Ова го доживеав со агент за помош: во тестирањето имаше ~90% точност, но во производството понекогаш даде многу погрешен одговор. Овие 5. Unpredictable Outputs & “AI Slop”: Прво, агентот се потпира на очекувањата со заинтересираните страни дека некоја варијабилност е нормална - АИ може да ги изрази работите поинаку секој пат или да преземе малку различни пристапи. Но, исто така, поставете контроли за да ги фатите навистина лошите излези пред да предизвикаат штета. Техниките вклучуваат: правила за валидација (на пример, ако одговорот или акцијата на агентот се одвива премногу од очекуваните норми, го означува или бара одобрување), префрлање на акциите со висок ризик зад човечки преглед и прилагодување на конфигурацијата на АИ за повеќе предвидливо однесување. На пример, можете брзо да ја намалите „температурата“ на LLM за да го направите помалку креативен и повеќе конзистентен во неговите одговори. Мигрирање на: Помалку гламурозен, но многу реален режим на неуспех е потценување на инженерската работа за интегрирање и скалирање на агент во средината на претпријатието. Видов тимови кои трошат месеци за да ја усовршат логиката на АИ агент, само за да откријат дека најтешкиот дел всушност беше поврзување на десетина наследни системи со кои требаше да комуницираат за да ја извршат својата работа. Недостаток на API, податоци заглавени во силоси, строги безбедносни ограничувања - овие предизвици за интеграција можат да застанат или дури да го убијат проектот доцна во играта. Покрај тоа, размислете за трошоците. АИ агентите - особено оние кои користат големи модели хостирани во облак - можат да бидат гладни за ресурси. 6. Integration Headaches & Runaway Costs: Не обидувајте се да го интегрирате агентот со секој систем надвор од портата. Наместо тоа, поврзете се со еден или два клучни системи за да ја докажете вредноста, а потоа постепено да се проширите. Можете исто така да ги користите средниот софтвер или RPA како прекин за системи без APIs - не долгорочно решение, но тоа може да ве донесе преку пилот. На фронтот на трошоците, инструментот на вашиот агент за следење на употребата на ресурси (API повици, токени ако користите LLM, CPU / меморија употреба, итн.). Поставете буџет и предупредувања, на пример, ако агентот одеднаш прави 1000 надворешни API повици во час кога нормално прави 100, но веројатно нешто не е во ред и треба да се алармира или да се надгледува. Добивме попа направете нешто и заборавете да проверите дали е економично да го направите тоа на скала. Мигрирање на: може Некои неуспеси не се случуваат на првиот ден, туку постепено со текот на времето поради недостаток на оперативен надзор. Тоа е алармантно вообичаено: тимот распоредува голем пилот агент, прогласува успех, а потоа го остава во голема мера на автопилот без континуирано следење или подобрување процеси. Месеци подоцна, перформансите дрифт или нешто во животната средина се менува, и еден ден има инцидент, можеби агентот направил ужасни грешки за недели, но никој не забележал додека клиентот не се жали. Ова е во суштина неуспех на операциите на ИИ. Ова е во суштина неуспех на операциите на ИИ. За разлика од статичниот софтвер, ИИ системи може да се деградира ако не се одржува: модели стагнира, 7. Lack of Monitoring & Feedback (Set and Forget Syndrome): Имплементирајте силен режим на следење и повратни информации од почетокот (повторно, столбови 6 и 7 во акција). Дефинирајте клучни показатели за перформанси (KPI) за успехот на вашиот агент - работи како што се стапката на точност, стапката на завршување на задачите, просечното време на ракување, резултатите за задоволство на корисниците и можеби бројот на човечки прекршувања или ескалации. Пратете ги овие постојано. Поставете предупредувања за аномалии (пик во грешките, пад во употребата, необичен модел на дејства како што е споменато порано). Планирајте редовни ажурирања на моделот или фино прилагодување ако вашиот агент учи од податоците, особено ако вашите податоци за да се постигне висока деловна вредност од АИ од оние кои го занемаруваат овој вид на следење (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). Лекцијата: не третирајте го распоредувањето како крајна линија; третирајте го како почеток на фаза на континуирано подобрување. Агентот на АИ е како нов член на тимот - треба да му дадете рецензии за перформансите и тренингот, а не само да го ангажирате и да одите. Мигрирање на: three times more likely Ние покривме многу терен на она што Може да изгледа застрашувачки, но овие ублажувања стануваат втора природа откако ќе ги изградите во вашиот проект план.Во пракса, решавање на овие седум области (јасни цели, реалистични очекувања, подготовка на податоци, обука на тимот, валидација на излезот, планирање на интеграција и континуирано следење) драматично ги зголемува шансите вашиот агент проект ќе успее - или барем дека ќе ги фатите проблемите рано и да се прилагодите. Не Во следниот (и последниот) дел од оваа серија, ќе разгледаме како да ги операционализираме агентите за вештачка интелигенција на долг рок.Тоа вклучува дефинирање на значајни метрики за влијание, избирање на вистинските алатки и платформи (продавачкиот пејзаж), развивање на улогите и вештините на вашата организација за работа со вештачка интелигенција и подготвување за идните промени како регулативи.