Please enable Javascript
Перейти до основного вмісту
Корпоративні рамки для створення систем штучного інтелекту агентів у масштабах
September 11, 2025

Вступ

Розмова про штучний інтелект змінилася. Підприємства більше не запитують, чи використовувати ШІ, а як запровадити його в масштабному масштабі. Введіть агентурний штучний інтелект – системи, створені на основі автономних агентів, здатних міркувати, планувати та виконувати завдання з обмеженим впливом людини. Однак без належних рамок ініціативи, пов’язані з штучним інтелектом, ризикують зупинитися в пілотному чистилищі.

У цій статті розглядаються корпоративні фреймворки для побудови систем штучного інтелекту, від шаблонів оркестрування до моделей керування.

Що таке агентний штучний інтелект і чому фреймворки мають значення

  • Визначення: агентний ШІ як цільова система, що складається з кількох агентів.
  • Основна відмінність від традиційного штучного інтелекту: автономія, організованість, адаптивність.
  • Чому фреймворки важливі: повторюваність, управління ризиками, контроль витрат, відповідність вимогам.

Основні корпоративні рамки для агентного штучного інтелекту

  1. Структура оркестрування: Зразки координації з кількома співробітниками: планувальник – виконавець, керівник – працівник, співпраця. Коли використовувати кожен із них (корпоративні робочі процеси, ІТ-операції, середовища, що вимагає прийняття рішень). Інструменти та архітектури, які дають змогу оркеструвати (наприклад, LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Система управління та ризиків: Забезпечення відповідності вимогам (SOC2, GDPR, можливість аудиту). Контроль доступу на основі ролей і дотримання правил. ""Безвідмовний" дизайн: відкат, моніторинг, реагування на інциденти."
  3. Система оцінювання та якості: Безперервні цикли оцінювання. Створення набору даних Golden для порівняльного аналізу. Консенсус між співробітниками для граничних випадків.
  4. Система масштабування та розгортання: Гібридне розгортання: локальні, приватні хмари, периферійні пристрої. Шаблони робочих процесів для масштабування агентів для тисяч транзакцій на секунду. Приклад прикладу: Спеціалісти з усунення ІТ-інцидентів у глобальному масштабі.

Цінність використання Frameworks для бізнесу

  • Швидший шлях від експериментального до виробництва.
  • Оптимізація витрат завдяки передбачуваним моделям проектування.
  • Зменшення ризиків під час впровадження AI на підприємстві.
  • Покращене вимірювання рентабельності інвестицій у системах із кількома спеціалістами.

Погляд на рішення Uber для штучного інтелекту

У Uber AI Solutions ми впровадили фреймворки агентної оркестровки для внутрішніх систем – маршрутизації, виявлення шахрайства, операцій із клієнтами – і тепер поширюємо ці знання на підприємства.

Наша платформа для оркестрування uTask і робочі процеси щодо якості даних uLabel забезпечують керування та повторюваність з першого дня.

Frameworks не є обов’язковими. Вони є основою, яка відокремлює експериментальні агенти зі штучним інтелектом від систем, готових до роботи на підприємстві.

Дізнайтеся, як рішення Uber для штучного інтелекту можуть допомогти вашому підприємству впровадити платформи штучного інтелекту для широкого спектру діяльності → Забронюйте демоверсію вже сьогодні.