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.