
 
 මෙම ලිපිය ව්යාපාරය තුළ නියෝජිත AI ගැන 5 කොටසකින් සමන්විත වන දෙවන ලිපියයි.අපි 1 වන කොටස තුළ නියෝජිත AI යනු කුමක්ද සහ එය වර්ධනීය AI වලින් වෙනස් වන්නේ කෙසේදැයි අපි විමර්ශනය කර, හයිප් සිට ප්රායෝගික යථාර්ථය වෙත මාරු වීම ගැන අවධානය යොමු කරමු.අපි 2 වන කොටස තුළ මෙහිදී සංවිධාන විවිධ වර්ධන වේලාවන් හරහා ස්වාධීනත්වයට ප්රවේශ වන්නේ කෙසේදැයි අපි අවධානය යොමු කරමු, එය පියවරෙන් පියවරක් කර ගැනීම වැදගත් වන්නේ ඇයි. 1 වන කොටස තුළ අපි නියෝජිත AI යනු කුමක්ද සහ එය නිෂ්පාදන AI වලින් වෙනස් වන්නේ කෙසේද, හයිප් සිට ප්රායෝගික යථාර්ථයට මාරු වීම පිළිබඳ අවධානය යොමු කරමු. මෙය ව්යාපාරයේ නියෝජිත AI පිළිබඳ පස්වන කොටස්වල දෙවන ලිපියයි. මෙය ව්යාපාරයේ නියෝජිත AI පිළිබඳ පස්වන කොටස්වල දෙවන ලිපියයි. ස්වයංක්රීය නියෝජිතයන් ස්ථාපනය කිරීම රාත්රියේදී විප්ලවයක් නොවේ. එය හැකියාවන් සහ විශ්වාසය වැඩිවීමේ ගමනකි. ප්රායෝගිකව, ව්යාපාරික AI නියෝජිතයන් ස්ථාපනය කිරීම, ප්රධාන උපකාරක මෙවලම් වලින් සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රීය පද්ධති දක්වා ප්රගතිශීලි වීමෙන් හතරවන ප්රමාණයේ ප්රගතියක් ලෙස හැඳින්විය හැක. ව්යාපාරික නියෝජිතයන් ස්ථාපනය කිරීම, සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රීය පද්ධති ලෙස සිතන්න. සංවිධානයේ AI හැකියාවන් අනුව crawl-walk-run-fly. Understanding where you are on this curve helps set realistic expectations and next steps for your AI projects. Most enterprises today are somewhere in the middle, experiment වසර ගණනාවක් තිස්සේ පවතින සම්ප් රදායික ස්වයංක්රියා සහ විශ්ලේෂණ විසඳුම් වේ. නීති පදනම්ව වැඩපිළිවෙළ, සරල චැට්බෝට්, රොබෝට් ක්රියාවලිය ස්වයංක්රියා කිරීම (RPA) රොබෝට්, හෝ තනි තනි අනාවැකි නිර්මාණය කරන කාර්යක්ෂම යන්ත්ර අධ්යයයන ආකෘති ගැන සිතන්න. මෙම පද්ධති නැවතත්, නිශ්චිත කාර්යයන් ස්වයංක්රීය කර ගත හැකිය (උදාහරණයක් ලෙස, වංචාකාරී ගනුදෙනුවකට ලියාපදිංචි කිරීම හෝ ආකෘති වලින් වාර්තාවක් නිර්මාණය කිරීම) සහ මනුෂ්යයන්ව ප්රතිකාර කිරීමෙන් උදව් කරන්න. කෙසේ වෙතත්, ඔවුන්ට දෛනික සැලසුම් හෝ සැබෑ ස්වයංක්ර Phase 1 - Assisted Intelligence (Crawl): පසුගිය වසර කිහිපය තුළ එවැනි උපකරණ, Microsoft’s Copilot in Office apps, Google’s Duet AI for Workspace, or custom GPT-based chatbots that can understand natural language and handle more complex requests, ලෙස ප් රයෝජනවත් ලෙස ක් රියාත්මක වන අතර, මෙම උපදේශකයින් ඵලදායී පියවරක් ලෙස ක් රියාත්මක වේ. උදාහරණයක් ලෙස, ඔවුන් ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදායී ඵලදා Phase 2 - Generative AI Assistants (Walk): මෙහිදී අපි සැබෑ නියෝජිත AI ක්රියාත්මක කරමු. පියවර 3 හි පද්ධති ඉහළ මට්ටමේ ඉලක්කයක් ලබා ගත හැකි අතර එය සාර්ථක කර ගැනීමට බොහෝ පියවරක් සැලසුම් කිරීම සහ ක්රියාත්මක කිරීම සඳහා ක්රියාත්මකව සැලසුම් කිරීම සහ ක්රියාත්මක කර ගත හැකිය. ඔවුන් සැලසුම් ආකෘති, මෙවලම් භාවිතය (උදාහරණයක් ලෙස ඇමතුම් API), පෙර සබැඳි මතකය සහ දෛනික ඉගෙනීම ඇතුළත් කර ඇත. ක්රියාත්මකව, මෙම “ඩිජිටල් සගයන්” එය සකස් කළ හැකි හොඳින් සීමා වූ ඉලක්කය අවසානයෙන් අවසානය දක්වා සකස් කර ඇත. උදාහරණයක් ලෙස, මෙම මට්ටමේ IT සහාය නියෝජිතයා ස්වයංක්රීයව ආරම්භය සිට ආරම්භය දක්වා පරිශීලක Phase 3 - Goal-Driven AI Agents (Run): ප්රතිඵලදායී අවසාන තත්වයේ පද්ධතිය (හෝ පද්ධති ස්වයංක්රීය පද්ධති) ක්ෂේත්රයන් ක්ෂේත්රයක් (හෝ පද්ධති) ක්ෂේත්ර අඩු මට්ටමේ මනුෂ්ය ආයෝජනය සමඟ ක්රියාත්මක - ක්රියාත්මකව ක්රියාත්මක කරන ලද ඩිජිටල් වෘත්තීය කාර්යයන් හෝ ක්රියාවන් සඳහා ක්රියාත්මකව ක්රියාත්මක වේ. පියවර 4 තත්වයක් නම්, ස්වයංක්රීය නියෝග සම්පූර්ණ නියෝග නියෝග නියෝජිත (හෝ නියෝජිත කණ්ඩායම) ක්රියාත්මක වන අතර, පාරිභෝගික ඇණවුම් ප්රතිඵල ප්රතිඵල ප්රතිඵල ප්රමාණවත් වන අතර, සැපයුම් සහ පාරිභෝගික යාවත්ක Phase 4 - Fully Autonomous Agentic Systems (Fly): අද වන විට සමාගම් කොතැන සිටීද? මගේ අත්දැකීම් අනුව (විශාල පරීක්ෂණවලින් සකසන පරිදි), බොහෝ සමාගම් මේ වන විට ප්රතිඵල 2-3 ක් ඇතුළත් කරති - ඔවුන් කම්කරුවන් වැඩි කිරීම සඳහා Generative AI උපකාරීන් භාවිතා කරති, සමහර විට විශේෂිත භාවිතය පිළිබඳ වඩා ස්වයංක්රීය නියෝජිතයාගේ පයිලට් ක්රියාත්මක කිරීම. GenAI උපකාරකයෙකු සේවකයින් උදව් කිරීමට GenAI උපකාරකයෙකු ස්ථාපනය කිරීමෙන් ආරම්භ කිරීම (Phase 2), පසුව ඉලක්කය ප්රතිඵලයක් සහිත නියෝජිතයෙකු (Phase 3) සඳහා පයිලට් කිරීම. සෑම පියවරක් මනුෂ් ය පරිපාලකයා සමඟ එක් ප්රතිඵලදායී ක්රියාවලිය සඳහා හොඳම ඵලදායීතාව හා අවදා ප්රධාන වශයෙන්, ඔබගේ දැනට පවතින පියවර දැනගැනීම අපේක්ෂාවන් කළමනාකරණය කිරීමට උපකාරී වේ. උදාහරණයක් ලෙස, ඔබගේ ව්යාපාරය තවමත් මූලික RPA රොබෝ සමඟ "සංස්කරණය කිරීමට" ඉගෙන ගන්නේ නම්, ප්රධාන කාර්යයන් කළමනාකරණය කරන සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වයංක්රීය නියෝජිතයා වෙත සෘජුවම පිවිසීම ප්රශ්නයකි. පළමුවෙන් Generative Assistant ඉදිරිපත් කිරීම, AI ප්රතිඵල සමඟ පහසුවෙන් සිටීම, ඉන්පසු ස්ථාවරව පාලනය කරන ප්රදේශයේ AI වඩාත් ස්වයංක්රීයත්වය ලබා දෙනු ඇත. විරුද්ධව, ඔබ ප්රතිඵලදායී පියවර 2 ගුවන් යානා සිදු කර තිබේ නම්, ඔබ ප්රතිඵලදායී පියවර 3 නියෝජිත මෙම සඟරාවේ ඊළඟ කොටසේ, අපි මෙම අර්ථකථන මාර්ගයෙන් සාර්ථකත්වයට අවශ් ය ආකෘතිය වෙත ගමන් කරමු. ඵලදායී ප්රොටොටොයිප් නියෝජිතයා නිෂ්පාදන මට්ටමේ විසඳුමක් බවට පරිවර්තනය කිරීම සඳහා කුමක් කළ යුතුද? එවිට, සාර්ථක නියෝජිත AI පද්ධති සංකීර්ණ DNA බෙදා ගනී. තුන්වන කොටසේදී, අපි ව්යාපාරික AI නියෝජිතයාගේ ආකෘතියෙහි ප්රධාන අංග හතක් විනාශ කර ගනිමු, එය ප්රතිපත්තිය හැඟෙන ආකාරය සිට එය පාලනය කරන ආකාරය දක්වා, සහ සෑම එකක් සඳහා සැලසුම් උපදෙස් බෙදා ගනිමු.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

මෙම ශ්‍රව්‍යය කතාවේ මුල් භාෂාවෙන් නිෂ්පාදනය කර ඇත!

Crawl, Walk, Run, Fly - AI Agent Maturity හි හතරවන පියවර

About Author

අදහස්

ටැග් එල්ලන්න

මෙම ලිපිය ඉදිරිපත් කරන ලදී

Related Stories

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

AN INDIAN'S TREACHERY

Meet the HackerNoon Top Writers - Wes Huber's Journey In Tech

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

2025 Could See Tonga Become the Web3 Tech Hub of the Pacific

AN INDIAN'S TREACHERY

Meet the HackerNoon Top Writers - Wes Huber's Journey In Tech

10 Reasons Why Publishing on HackerNoon Will Skyrocket Your Reach and Impact

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps