Въведение: Изкуственият интелект на агентите преминава от концепция към внедряване
През 2026 г. изкуственият интелект на агентите вече не е просто нова мода. Предприятията активно го прилагат, за да преминат отвъд статичната автоматизация към адаптивни системи, ориентирани към целите, които могат да управляват работните потоци, да се самовъзстановяват и да взимат решения в реално време. Но въпреки че обещанието е огромно, осиновяването изисква нещо повече от включването на LLM. Мащабирането на Agentic AI в глобално предприятие изисква специално създаден технологичен стек – такъв, който интегрира модели, оркестрация, конвейери за данни, тестване и управление. Тази статия разглежда критичните компоненти на пакета с изкуствен интелект за агенти и как решенията за изкуствен интелект на Uber са в уникална позиция, за да помагат на предприятията да ги внедряват.
Защо предприятията се нуждаят от пълен набор от технологии за агенти с изкуствен интелект
За разлика от традиционните модели с изкуствен интелект, които работят изолирано, агентският изкуствен интелект е:
- Автономен: Служителите действат независимо с минимален надзор.
- Координирано: Системите с множество агенти трябва да си сътрудничат в различни домейни.
- Управлявани от целите: Резултатите са в съответствие с бизнес целите, а не само с вложените средства.
- Оценено: Системите трябва да се следят непрекъснато за пристрастност, безопасност и точност.
Постигането на това в корпоративен мащаб означава интегриране на множество нива на технология, работна сила и управление.
Основни компоненти на стека с изкуствен интелект за агенти
- 1. Слой за оркестриране
- Директиране на множество агенти: разбиване на целите на подзадачи и определяне на последователността на изпълнението.
- Инструменти за маршрутизиране, логика на работния поток и интегриране с API.
- Пример: Система за управление с изкуствен интелект, коригираща маршрутите за доставка в реално време при промяна на условията.
- 2. Управление „Човек в веригата“ (HITL).
- Автономните системи изискват мантинели.
- Хората валидират критичните резултати (например оценки на финансовия риск, медицински препоръки).
- Хибридните работни потоци комбинират автономност с надзор.
- 3. Конвейери за данни и оценка
- Мултимодално анотиране: текстово, аудио, видео, LiDAR, радар.
- Събиране на д анни за предпочитания, съвместни сравнения и маркиране на консенсус.
- Откриване на отклонения и добро потвърждаване на набори от данни.
- 4. Тестване и валидиране
- Конвейери за оценка на модела (точност, устойчивост, пристрастност, спазване на SLA).
- Червени екипи и състезателни тестове.
- Непрекъснато наблюдение на таблата за пояснение.
- 5. Инфраструктура и интеграция
- Използва се в облак и на първо място с API за мащабируемост.
- Възможност за включване в корпоративни системи (ERP, CRM, хранилища за данни).
- Сигурно изолиране на данните и спазване на изискванията.
Ролята на висококачествените данни в агентския изкуствен интелект
Силата на агентите за вземане на решения с изкуствен интелект е толкова силна, колкото данните са обучени и оценени. Предприятията се нуждаят от:
- Точни, мащабни маркирани набори от данни в множество домейни.
- Синтетични данни и симулации за крайни случаи.
- Опит в домейни в области като финанси, здравеопазване и търговия на дребно.
Без тази основа автономните агенти не могат да изпълнят стандартите за точност и доверие от корпоративен клас.
Икономиката на стека: Скорост, цена и качество
Изграждането на правилния стек се отплаща в три измерения:
- Скорост: Намаляване на времето за пускане на пазара от двуцифрени дни на двуцифрени часове.
- Цена: По-високи % спестявания чрез управление, автоматизация и оптимизиране на работната сила.
- Качество: Над 98% точност спрямо стандарта за индустрията от 95%.
Решения с изкуствен интелект от Uber: Доставка на пакета с изкуствен интелект за агенти
Uber AI Solutions предоставя на предприятията доказан набор от услуги от край до край:
- uTask: Платформа за управление на работния поток, управляваща циклите редактиране – преглед, модели за консенсус и наблюдение в реално време.
- uLabel: Усъвършенстван инструмент за анотиране и подбор на информация с проверки преди етикетирането, злато валидиране на набори от данни и консенсусно моделиране.
- uTest: Тестване на модели и приложения с автоматизирано QA, състезателно тестване и човешки надзор.
- Работна сила в глобален мащаб (8,8 млн. работещи): Събиране и оценка на реални данни на над 200 езика в над 30 домейна.
- Рамки за управление: Вградени са табла, проследяване на SLA и одити на пристрастия.
Стъпки за въвеждане на стека с изкуствен интелект за агенти през 2026 г
- Оценете готовността: Идентифицирайте работните потоци, които изискват автономност (не само автоматизация).
- Изисквания за стека от карти: Определете нивата на оркестрация, данни и управление.
- Започнете с пилотите: Използвайте служителите в работни потоци с нисък риск, но с голямо въздействие.
- Мащабирайте отговорно: Разширете обхвата с показатели за управлението, като споразумение между анотатори, спазване на SLA и табла за справедливост. Партньорство с експерти: Използвайте доставчици като Uber AI Solutions за глобален мащаб, доказани платформи и бързо внедряване.
Заключение: ИИ за агенти се нуждае от правилния пакет
Служебният изкуствен интелект не е „plug-and-play“ функция. За да работи в корпоративен мащаб, това изисква цялостна основа от диригентство, управление, потоци от данни и системи за оценка.
Решенията за изкуствен интелект от Uber комбинират технологии, работна сила и управление, за да осигурят този пакет днес, като помагат на предприятията да получат по-бързи, по-евтини и по-качествени резултати от Agentic AI.
Защото през 2026 г. победителите няма да въведат само изкуствен интелект. Те щ е го мащабират отговорно, с подходящия стек.
Industry solutions
Отрасли
водачи