Введение: Станьте агентом на основе ИИ: от идеи до внедрения
К 2026 году агентный ИИ — это не просто модное слово. Предложения активно внедряют его, чтобы перейти от статичной автоматизации к целевым, адаптированным системам, которые могут координировать рабочие процессы, самообслуживаться и принимать решения в режиме реального времени. Но, несмотря на огромный потенциал, для усыновления требуется не только помощь LLM. Для масштабирования агентского ИИ в компании по всему миру требуется специализированный стек технологий, в который входят модели, их организация, процессы обработки данных, тестирования и управления. В этой статье мы рассмотрим важ- ные компоненты сстега агентского ИИ и то, как решения Uber на основе ИИ помогают предприятиям ввести их в действие.
Зачем компаниям нужен полный стек для агентного ИИ
В отличие от традиционных моделей ИИ, которые работают обособленно, агентный ИИ:
- Автономный: Агенты действуют независимо, о них мы почти не следим.
- Согласовано: Многоагентные системы должны взаимодействовать через домены.
- С учетом цели: Результаты соответствуют бизнес-целям, а не только входным данным.
- Оценка: Необходимо постоянно проверять системы на предмет предвзятости, безопасности и точности.
Для того чтобы внедрить эту функцию в масштабах организации, необходима интеграция нескольких уровней технологий, персонала и управления.
Основные компоненты сложения агентного ИИ
- 1. Организационный уровень
- Согласие с несколькими агентами: разбивка целей на подзадания и выработка поощрения.
- Инструменты для маршрутизации, логики рабочих процессов и интеграции с API.
- Пример: Система управления на основе ИИ, которая корректирует маршруты доставки в реальном времени с учетом меняющихся условий.
- 2. человек в цикле (HITL)
- Для автономных систем должны быть предусмотрены ограждения.
- Люди проверяют важные выходные данные (например, оценку финансовых рисков, медицинские рекомендации).
- Гибридные рабочие процессы обеспечивают автономию и контроль.
- 3. Каналы данных и оценки
- Многомодальные примечания: текст, аудио, видео, LiDAR, радар.
- Сбор данных о предпочтениях, адресное сравнение и согласие в отношении маркировки.
- Выявление систематических ошибок и проверка идеального набора данных.
- 4. Тестирование и проверка
- воронки оценки моделей (точность, надежность, предубеждение, соблюдение соглашения об уровне обслуживания).
- Формирование красной команды и соревнующееся тестирование.
- Панели управления недавним мониторингом для обеспечения объяснимости.
- 5. Инструкции и интеграция
- Масштабируемость на основе облаков и API.
- Возможность подключения к корпоративным системам (ERP, CRM, банкам данных).
- Изоляция данных и соответствие требованиям.
Роль высококачественных данных в агентном ИИ
Возможность принятия решений агентским ИИ зависит от данных, на которых он обучается и оценивается. Предприятию требуется:
- Точные, крупные наборы данных с разбивкой по нескольким доменам.
- Синтетические данные и расчеты на крайний случай.
- Специалист в области финансов, здравоохранения и розничной торговли.
Без этой платформы автономные агенты не смогут соответствовать стандартам точности и надежности корпоративного уровня.
Экономика стек Скорость, стоимость, качество
Построение правильного сстега окупается по трем причинам:
- Скорость: Сокращение времени становления на рынке с двухзначного числа дней до двухзначного числа часов.
- Стоимость: Более высокая экономия % за счет организации, автоматизации и оптимизации персонала.
- Качество: Точность составляет 98%+ по сравнению с 95% отраслевым стандартом.
Решения Uber на основе ИИ. Предоставление стека агентского ИИ
Решения Uber на основе ИИ предоставляют компаниям проверенный комплексный стек:
- uЗадание: Платформа для организации рабочих процессов, управления циклами редактирования и проверки, моделями достижения согласия и мониторингом в реальном времени.
- метка u: Усовершенствованный инструмент аннотирования и курьера с функциями предварительной проверки маркировки, проверки эталонного набора данных и моделей на основе всеобщего согласия.
- UT: Автоматическое тестирование моделей и приложений с помощью автоматизированного контроля качества, сопоставительного тестирования и контроля человека.
- Сотрудники разных стран (с доходом от 8,8 млн): Сбор и оценка данных в реальном времени на более чем 200 языках в более чем 30 доменах.
- Системы управления: Встроенные панели управления, отслеживание условий соглашения об уровне обслуживания и аудит предубеждений.
Шаги для предприятий по переходу на стек агентного ИИ в 2026 году
- Оцените готовность: Определите рабочие процессы, требующие автономии (не только автоматизации).
- Требования к стеку карт: Определите уровень согласования, данных и управления.
- Начните с пилотных программ: Используйте агентов в рабочих процессах с низким уровнем риска, но с высокой эффективностью.
- Ответственно подходите к масштабированию: Расширяйте охват с помощью панели управления, таких как соглашение между комментаторами, соблюдение соглашения об уровне обслуживания и справедливость. Сотрудничайте с экспертами: Воспользуйтесь такими поставщиками услуг, как решения Uber для ИИ, для быстрого масштабирования, проверенных платформ и быстрого внедрения.
Вывод: Агентному ИИ нужен правильный стек
Агентский ИИ — это не функция, готовая к использованию. Для работы на корпоративном уровне требуется многоуровневая система управления, передачи данных, обработки данных и оценки.
Решения Uber для искусственного интеллекта — это технологии, квалифицированные сотрудники и управление, которые позволяют компаниям быстрее, дешевле и качественнее получать результаты за счет агентного ИИ.
В 2026 году лидеры будут не только внедрять ИИ. Они будут масштабировать его ответственно, используя правильный стек.
Industry solutions
Отрасли
Навигаторы