Вступ: Агентський ШІ переходить від концепції до впровадження
У 2026 році штучний інтелект для агентів – це не просто модне слово. Підприємства активно впроваджують його, щоб вийти за межі статичної автоматизації до цільових адаптивних систем, які можуть організовувати робочі процеси, самовідновлюватися та приймати рішення в реальному часі. Хоча обіцянка величезна, для прийняття рішення потрібно більше, ніж просто підключення до програми LLM. Для масштабування агентного штучного інтелекту в масштабах глобального підприємства потрібен спеціально створений технологічний стек, який об’єднує моделі, оркестровку, конвеєри даних, тестування та керування. У цій статті розглядаються важливі компоненти стеку AI для агентів і як Uber AI Solutions має унікальне положення, щоб допомогти підприємствам реалізувати їх.
Навіщо підприємствам потрібен повний набір технологій для агентного штучного інтелекту
На відміну від традиційних моделей ШІ, які працюють ізольовано, агентський ШІ:
- Автономний: Спеціалісти діють незалежно з мінімальним наглядом.
- Координовано: Системи з кількома агентами мають співпрацювати між доменами.
- Дотримання цілі: Результати відповідають бізнес-цілям, а не лише вхідні дані.
- Оцінено: Системи необхідно постійно контролювати на предмет упередженості, безпеки та точності.
Забезпечити це в масштабі підприємства означає інтегрувати кілька рівнів технологій, персоналу та управління.
Основні компоненти стеку агентного штучного інтелекту
- 1. Рівень оркестровки
- Організація з кількома співробітниками: розбивка цілей на підзавдання та послідовне виконання.
- Інструменти для маршрутизації, логіки робочого процесу та інтеграції з API.
- Приклад: Система штучного інтелекту, яка коригує маршрути доставки в реальному часі залежно від умов.
- 2. Управління з використанням персоналу (HITL).
- Для автономних систем потрібні огорожі.
- Люди перевіряють важливі результати (наприклад, оцінки фінансових ризиків, медичні рекомендації).
- Гібридні робочі процеси поєднують автономію з наглядом.
- 3. Конвеєри даних та оцінки
- Мультимодальні анотації: текст, аудіо, відео, LiDAR, радар.
- Збір даних про переваги, порівняння та позначення консенсусу.
- Виявлення упередженості та перевірка набору даних.
- 4. Тестування та перевірка
- Конвеєри оцінювання моделі (точність, надійність, упередженість, дотримання угод про рівень обслуговування).
- Об’єднане командне та змагальне тестування.
- Постійний моніторинг інформаційних панелей для зручності.
- 5. Інфраструктура та інтеграція
- Хмарна підтримка та API для масштабованості.
- Можливість підключення до корпоративних систем (ERP, CRM, сховища даних).
- Безпечна ізоляція даних і відповідність вимогам.
Роль високоякісних даних у агентському штучному інтелекті
Спроможність агентського штучного інтелекту приймати рішення настільки сильна, наскільки сильні дані, на основі яких він навчається та оцінюється. Підприємствам потрібні:
- Точні, масштабні набори даних із мітками в кількох доменах.
- Синтетичні дані та моделювання для граничних випадків.
- Досвід у сфері фінансів, охорони здоров’я та роздрібної торгівлі.
Без цієї основи автономні агенти не зможуть відповідати стандартам точності та довіри на рівні підприємства.
Економіка стека: Швидкість, вартість і якість
Створення правильного стеку окупається в трьох аспектах:
- Швидкість: Скорочення часу виходу на ринок із двозначних днів до двозначних годин.
- Вартість: Заощаджуйте більше % завдяки оркестрації, автоматизації та оптимізації персоналу.
- Якість: Точність понад 98% порівняно з галузевим стандартом 95%.
Рішення Uber для штучного інтелекту: Надання пакету штучного інтелекту для агентів
Uber AI Solutions надає підприємствам перевірений комплексний пакет послуг:
- uЗавдання: Платформа для організації робочих процесів, яка керує циклами редагування та перегляду, моделями консенсусу та моніторингом у реальному часі.
- uLabel: Розширений інструмент для анотацій і курації з перевірками попереднього маркування, перевіркою золотого набору даних і моделюванням консенсусу.
- uTest: Тестування моделей і додатків за допомогою автоматизованого контролю якості, конкурентного тестування та людського нагляду.
- Глобальна робоча сила (понад 8,8 млн осіб): Збір і оцінка реальних даних більш ніж 200 мовами в більш ніж 30 доменах.
- Структури управління: Вбудовані інформаційні панелі, відстеження за угодою про рівень обслуговування та аудит упередженості.
Заходи для компаній, щоб запровадити Agentic AI Stack у 2026 році
- Оцініть готовність: Визначте робочі процеси, які потребують автономності (не лише автоматизації).
- Вимоги до стека карт: Визначте рівні організації, даних і керування.
- Почніть із пілотів: Застосовуйте агентів у робочих процесах із низьким ризиком, але з високим рівнем впливу.
- Здійснюйте масштабування відповідально: Розширюйте охоплення за допомогою таких показників, як угода між анотаторами, дотримання угод про рівень обслуговування та інформаційні панелі справедливості. Співпрацюйте з експертами: Використовуйте постачальники послуг, як-от Uber AI Solutions, для глобального масштабу, перевірених платформ і швидкого впровадження.
Висновок: Агентському штучному інтелекту потрібен правильний набір
Агентський штучний інтелект не є функцією підключення й використання. Для роботи в масштабі підприємства необхідна комплексна основа з оркестрування, управління, конвеєрів даних та систем оцінювання.
Рішення Uber для штучного інтелекту поєднують технології, робочу силу та вправу, щоб забезпечити цей набір сьогодні, допомагаючи підприємствам швидше, дешевше та якісно отримувати результати від Agentic AI.
Тому що у 2026 році переможці не просто запровадять штучний інтелект. Вони будуть відповідально масштабувати, маючи правильний стек.
Industry solutions
Галузі
Путівники