Основные модели и большие языковые модели в ИИ
Основные модели (FM) и большие языковые модели (LLM) меняют подход к применению ИИ, позволяя выполнять задачи, как:
- Суммирование текста
- Перевод в реальном времени
- Разработка программного обеспечения
Автономные агенты и их вызовы
Эти технологии позволяют создавать автономных агентов, которые могут принимать сложные решения с минимальным вмешательством человека. Однако для обеспечения их надежности требуется:
- Надежная наблюдаемость
- Отслеживаемость
- Соблюдение нормативных требований
Проблемы с отслеживаемостью и наблюдаемостью
Автономные агенты требуют постоянной отслеживаемости и наблюдаемости в рабочих процессах. Их сложные механизмы часто приводят к:
- Сложностям в отладке
- Невозможности исправления ошибок
Законодательные нормы, такие как Закон ЕС об ИИ, требуют прозрачности и отслеживаемости в высокорисковых системах ИИ.
Пробелы в существующих решениях
Существующие инструменты и фреймворки предлагают частичные решения, но не обеспечивают полного контроля. Например:
- LangSmith и Arize — мониторинг затрат, но недостаточно для отладки и соблюдения норм
- SuperAGI и CrewAI — поддержка многопользовательского взаимодействия, но отсутствие механизмов отслеживания решений
Изучение и рекомендации
Исследователи CSIRO провели обзор инструментов в экосистеме AgentOps, выделив важные функции для обеспечения наблюдаемости и отслеживаемости:
- Мониторинг рабочих процессов
- Запись взаимодействий LLM
- Поддержка памяти для контекста
- Интеграция этических ограничений (guardrails)
Преимущества инструментов AgentOps
Инструменты AgentOps помогают обеспечить соблюдение норм и дают возможность:
- Отслеживать каждое решение агента
- Упрощать отладку и повышать прозрачность
- Оптимизировать производительность через аналитику
Заключение
Результаты исследования CSIRO показывают потенциал инструментов AgentOps в трансформации разработки FM-агентов. Эти инструменты помогают создавать надежные и соответствующие нормативным требованиям системы ИИ.
Как использовать ИИ для развития вашей компании?
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI).
- Подберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Свяжитесь с нами за советами
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте нашего ИИ ассистента в продажах
Наш ИИ ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Изучите решения от Flycode.ru
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы.
