Подробный взгляд на разработку агентского ИИ
От интересных демоверсий до настоящих корпоративных агентов
Агенты на базе ИИ есть везде, но большинство разговоров заблокировано на эффектных демоверсиях.
Суровая действительность? Чтобы создать агентов, которые действительно работают в компании, нужно больше, чем просто создать базовую модель.
Большинство разговоров об агентах на базе ИИ связано с эффектными демоверсиями — что они могут делать
Но давайте будем честными: главное — это не такие гласные вещи, а именно то, из чего агент работает на благо компании.
В этом и есть смысл существования.
На этом занятии специалисты Uber в сфере ИИ рассмотрят пять основных элементов, необходимых любой организации
Мы поделимся уроками, вынесенными из развития на платформе Uber, где агенты не просто выполняют тесты в пробах, а ежедневно сталкиваются с миллионами реальных задач.
Вы узнаете, почему отказ от приятных шагов приводит к ошибкам в отношении бренда, и как платформы для тестирования и аналитические данные Uber вселяют уверенность, что они могут безопасно, точно и быстро размещать агентов.
- Персонализированные LLM, которые отражают стиль, ценности и ситуацию вашей компании
- Чего-то не хватает из надежных источников, подтверждающих правильность рассуждений.
- Строгие права доступа для безопасной работы с несколькими инструментами
- Сценарии рабочих процессов от начала и до конца, определяющие, как операторы выполняют обоснование, вызовы API и ответы
- Строгие платформы для тестирования агентов: если вы не можете проверить, нельзя доверять сервису
Избранные статьи
Отраслевые решения
Отрасли
Ресурсы
Ресурсы