Введение
OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе.
Понимание агентов
Агенты отличаются от традиционных приложений ИИ, так как способны выполнять многослойные задачи с минимальным вмешательством человека. Ключевые компоненты агента:
- Модель: Языковая модель (LLM), которая управляет принятием решений.
- Инструменты: Внешние API или функции, которые агенты могут использовать для выполнения действий.
- Инструкции: Структурированные подсказки, описывающие цели, поведение и ограничения агента.
Когда создавать агента
Рассмотрите возможность разработки агента для сложных рабочих процессов, которые превосходят возможности традиционной автоматизации:
- Сложное принятие решений, например, в службе поддержки клиентов.
- Системы с высокими требованиями к правилам, такие как соблюдение норм.
- Взаимодействие с неструктурированными данными, включая обработку документов.
Рекомендации по внедрению
- Определите процессы, которые можно автоматизировать с помощью агентов ИИ.
- Изучите сценарии, в которых ИИ может создать вам больше ценности.
- Определите ключевые показатели (KPI) для оценки влияния ИИ на бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют кастомизировать их.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности, затем постепенно расширяйте использование ИИ.
Стратегии оркестрации
Руководство предлагает две основные архитектурные стратегии:
- Системы одного агента: Один агент управляет всем процессом.
- Многоагентные системы: Координатор распределяет задачи между специализированными агентами.
Обеспечение безопасного поведения
Для минимизации рисков существуют многоуровневые стратегии, включая:
- Классификаторы на основе LLM для проверки актуальности и безопасности.
- Правила фильтрации для ограничения входных данных.
- Оценка рисков инструментов и валидация выходных данных.
Человеческий контроль и пути эскалации
Несмотря на хорошо спроектированные агенты, необходим человеческий контроль, например:
- Порог ошибок для эскалации проблем.
- Ручное управление критическими действиями.
Заключение
Руководство OpenAI предоставляет надежную основу для разработки умных агентов, которые могут улучшить бизнес-процессы. Это позволяет организациям переходить от экспериментальных прототипов к эффективным решениям автоматизации.
