Присоединяйтесь к событию, которым доверяют лидеры предприятия в течение почти двух десятилетий. VB Transform объединяет людей, строящих реальную стратегию ИИ предприятия. Узнать больше
Примечание редактора: Эмилия возглавит редакционный круглый стол на этой теме на VB Transform на следующей неделе. Зарегистрируйтесь сегодня.
В наши дни агенты ИИ кажутся неизбежностью. Большинство предприятий уже используют приложение ИИ и, возможно, развернули хотя бы одну агентную систему с планами по пилотированию рабочих процессов с несколькими агентами.
Управление всем этим растягиванием, особенно при попытке построить совместимость в долгосрочной перспективе, может стать ошеломляющим. Достижение этого агента будущего означает создание работоспособной структуры оркестровки, которая направляет различных агентов.
Спрос на приложения и оркестровку искусственного интеллекта привел к появлению нового поля битвы, причем компании были сосредоточены на предоставлении плат -цепочек и инструментов, получая клиентов. Теперь предприятия могут выбирать между поставщиками фреймвортов оркестровки, такими как Langchain, Lmamaindex, Crew AI, Microsoft Autogen и Speenai’s Swarm.
Предприятия также должны рассмотреть тип структуры оркестровки, которую они хотят реализовать. Они могут выбирать между быстрого на основе структуры, ориентированных на агентом двигателей рабочих процессов, поиска и индексированных рамок или даже сквозной оркестровки.
Поскольку многие организации только начинают экспериментировать с несколькими системами агентов ИИ или хотят создать более крупную экосистему ИИ, конкретные критерии находятся на вершине их ума при выборе структуры оркестровки, которая наилучшим образом соответствует их потребностям.
Этот больший пул вариантов в оркестровке продвигает пространство еще дальше, поощряя предприятия изучать все потенциальные выборы для организации своих систем ИИ вместо того, чтобы заставлять их вписаться во что -то другое. Несмотря на то, что это может показаться ошеломляющим, у организаций есть способ взглянуть на лучшие практики в выборе структуры оркестровки и выяснить, что хорошо для них работает.
Платформа оркестровки Орк, отмеченная в сообщении в блоге, что системы управления искусственным интеллектом включают в себя четыре ключевых компонента: быстрое управление для последовательного взаимодействия модели, инструменты интеграции, управление состоянием и инструменты мониторинга для отслеживания производительности.
Лучшие практики для рассмотрения
Для предприятий, планирующих отправиться в свое путешествие по оркестровке или улучшить их нынешние, некоторые эксперты из таких компаний, как Teneo и Orq, отмечают как минимум пять лучших практик для начала.
- Определите свои бизнес -цели
- Выберите инструменты и большие языковые модели (LLM), которые соответствуют вашим целям
- Выложите то, что вам нужно, от слоя оркестровки, и расставить приоритеты, т.е., интеграция, проектирование рабочего процесса, мониторинг и наблюдение, масштабируемость, безопасность и соответствие требованиям
- Знайте свои существующие системы и как интегрировать их в новый слой
- Поймите свой конвейер данных
Как и в случае с любым проектом искусственного интеллекта, организации должны брать реплики от потребностей своего бизнеса. Что им нужно делать приложение или агенты ИИ, и как они планируются поддерживать свою работу? Начиная с этого ключевого шага поможет лучше информировать их потребности в оркестровке и тип необходимых им инструментов.
Тенео сказал в сообщении в блоге, что, как только это станет ясно, команды должны знать, что им нужно из своей системы оркестровки, и убедиться, что это первые функции, которые они ищут. Некоторые предприятия могут захотеть больше сосредоточиться на мониторинге и наблюдении, а не на конструкции рабочего процесса. Как правило, большинство фреймворков оркестровки предлагают ряд функций, и компоненты, такие как интеграция, рабочий процесс, мониторинг, масштабируемость и безопасность, часто являются главными приоритетами для предприятий. Понимание того, что важнее всего для организации, будет лучше направлять, как они хотят создать свой слой оркестровки.
В сообщении в блоге Лангхейн заявил, что предприятия должны знать, какая информация или работа передается моделям.
«При использовании структуры вам необходимо полное контроль над тем, что передается в LLM, и полный контроль над тем, какие шаги выполняются и в каком порядке (для создания контекста, который передается в LLM). Мы расставляем приоритеты с помощью Langgraph, которая представляет собой низкоуровневую структуру оркестровки, не приспособленные к контексту, не принуждающуюся к тому, что вы не вымощите, что вам нужно, что это нужно.
Поскольку большинство предприятий планируют добавить агентов искусственного интеллекта в существующие рабочие процессы, лучше всего знать, какие системы должны быть частью стека оркестровки и найти платформу, которая лучше всего интегрирует.
Как всегда, предприятия должны знать свой конвейер данных, чтобы они могли сравнить производительность агентов, которые они контролируют.
Источник
