Please enable Javascript
Прескочи към основното съдържание
Корпоративни рамки за изграждане на системи с изкуствен интелект за агенти в мащаби
September 11, 2025

Въведение

Разговорът за изкуствения интелект се промени. Предприятията вече не питат дали да използват изкуствен интелект, а как да го операционализират в мащаб. Влезте в агентския изкуствен интелект – системи, изградени върху автономни агенти, способни да разсъждават, планират и изпълняват задачи с ограничен човешки принос. И все пак, без правилните рамки, агентурните инициативи с изкуствен интелект рискуват да спрат в пилотно чистилище.

Тази статия разглежда готови за предприятия рамки за изграждане на агентични системи с изкуствен интелект – от модели за оркестриране до модели за управление.

Какво представлява агентският изкуствен интелект и защо Frameworks са от значение

  • Определение: агентичен изкуствен интелект като целенасочена система, съставена от множество агенти.
  • Ключово разграничение от традиционния изкуствен интелект: автономност, оркестрация, адаптивност.
  • Защо рамките са от решаващо значение: повтаряемост, управление на риска, контрол на разходите, съответствие.

Основни корпоративни рамки за агентен изкуствен интелект

  1. Рамката за оркестриране: Модели за координация между няколко лица: плановик – изпълнител, ръководител – работник, равнопоставен партньор. Кога да използвате всеки от тях (корпоративни работни потоци, ИТ операции, среди, в които се взимат важни решения). Инструменти и архитектури, позволяващи оркестриране (напр. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Рамка за управление и риск: Гарантии за съответствие с изискванията (SOC2, ОРЗД, възможност за одит). Контрол на достъпа, базиран на роли, и прилагане на правила. „Безопасен при отказ“ дизайн: връщане назад, наблюдение, реакция при инциденти.
  3. Рамка за оценка и качество: Непрекъснати цикли за оценка. Създаване на Golden набор от данни за сравнителен анализ на агенти. Консенсус между обучените лица за крайни случаи.
  4. Рамка за мащабиране и внедряване: Хибридни внедрявания: локално, частен облак, периферни устройства. Модели на работния поток за мащабиране на агентите за хиляди транзакции в секунда. Примерен случай: Агенти за отстраняване на ИТ инциденти в световен мащаб.

Бизнес стойност от използването на Frameworks

  • По-бърз път от пилотното → производство.
  • Оптимизиране на разходите чрез предвидими модели на дизайн.
  • Намален риск при въвеждането на корпоративен изкуствен интелект.
  • Подобрено измерване на възвръщаемостта на инвестициите в системи с няколко агенти.

От гледна точка на решенията с изкуствен интелект в Uber

В Uber AI Solutions операционализирахме рамки за агентично оркестриране за вътрешни системи – маршрутизиране, откриване на измами, операции за клиенти – и сега разширяваме този експертен опит и в предприятията.

Нашата платформа за управление на uTask и работните потоци за качество на данните в uLabel осигуряват управление и повтаряемост от първия ден.

Рамките не са задължителни. Те са основата, която разделя експерименталните агенти с изкуствен интелект от системите, готови за бизнеса.

Научете как решенията за изкуствен интелект от Uber могат да помогнат на вашето предприятие да приеме агентски рамки за изкуствен интелект в по-голям мащаб → Резервирайте демонстрация днес.