عوامل هوش مصنوعی مولد معماری هوش مصنوعی را متحول خواهند کرد

عوامل هوش مصنوعی هنگام برنامه ریزی و تکمیل وظایف پیچیده ای که به طور سنتی نیاز به مشارکت انسانی دارند، انعطاف پذیری و استقلال را ارائه می دهند.

در حوزه به سرعت در حال تحول محاسبات ابری، ظهور عوامل هوش مصنوعی مولد یا به‌طور محاوره‌ای، هوش مصنوعی عامل، منادی یک تغییر الگوی بالقوه در نحوه انجام هوش مصنوعی در ابر است – حتی قبل از اینکه به طور کامل از پتانسیل واقعی هوش مصنوعی مولد استفاده کنیم. .

همانطور که رایانش ابری چشم‌انداز فناوری را متحول کرد، هوش مصنوعی عاملی این پتانسیل را دارد که با معرفی استقلال، هوشمندی و کارایی، رویکرد ما به معماری مولد هوش مصنوعی را متحول کند.

قبل از کاوش عمیق‌تر، مهم است که بدانیم هوش مصنوعی عاملی راه‌حلی برای همه استقرارهای هوش مصنوعی نیست. بله، هوش مصنوعی عامل پتانسیل شگفت انگیزی دارد. در این صنعت، ما تمایل داریم که بدون درک یا تجربه کافی برای تصمیم گیری آگاهانه، گرفتار تبلیغات جدیدترین فناوری داغ شویم. هدف من به جای ترویج هوش مصنوعی عاملی، این است که به شما اطلاع دهم که هوش مصنوعی عاملی یک گزینه معماری قابل دوام است، اما همچنین از معایب آن آگاه باشم. 

انقلاب خودمختاری

در قلب هوش مصنوعی عامل، استقلال و توانایی آن برای تسهیل رفتار پویا و توزیع شده نهفته است. عوامل هوش مصنوعی می توانند به طور مستقل کارهای پیچیده ای را که به طور سنتی به مداخله انسانی قابل توجهی نیاز دارند، آغاز، برنامه ریزی و تکمیل کنند. معماران ابری می توانند از مدیریت کار دستی به نقش نظارتی حرکت کنند که در آن هوش مصنوعی پیچیدگی ها را مدیریت می کند.

سناریویی را تصور کنید که در آن عوامل هوش مصنوعی مولد به‌طور مستقل تأمین زیرساخت را مدیریت می‌کنند، منابع را به‌صورت پویا بر اساس نیازهای بار کاری مقیاس‌بندی می‌کنند و پیکربندی‌ها را برای عملکرد بهبود یافته بهینه می‌کنند.

تفاوت‌های بین عامل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی

اصطلاح عامل AI چارچوب مفهومی گسترده‌تر و پیشرفته‌تری را در بر می‌گیرد. این سیستم فراگیر با قابلیت های مستقل و تطبیقی ​​جامع است. عوامل هوش مصنوعی بلوک های ساختمانی هستند که وظایف یا عملکردهای خاصی را به عنوان بخشی از ساختار هوش مصنوعی عاملی انجام می دهند. آنها اجزای عملیاتی هستند که وظایف خاصی را در این سیستم انجام می دهند. عامل‌های هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مرتبط اما متفاوت هستند. پاک مثل گل؟

Agentic AI یک سیستم هوش مصنوعی است که برای دستیابی به اهداف پیچیده و مدیریت گردش کار با حداقل نظارت انسانی طراحی شده است. قابلیت‌های پیشرفته‌ای را برای درک زمینه، تصمیم‌گیری، انطباق با شرایط در حال تغییر، و انجام مستقل وظایف چند وجهی نشان می‌دهد.

یکی از ویژگی های مهم هوش مصنوعی عامل، استقلال آن است. عوامل هوش مصنوعی (هوش مصنوعی بنیادی تا عاملی) به طور مستقل عمل می کنند و وظایف را بدون نظارت دائمی انسانی آغاز و اجرا می کنند. این استقلال به آنها اجازه می دهد تا به طور موثر مسئولیت های خود را انجام دهند و به موقعیت های مختلف به سرعت پاسخ دهند.

اگر به نظر می رسد دژاوو است، حق با شماست. استفاده از عامل ها ده ها سال قدمت دارد. یک بار دیگر، ما الگوهای معماری قدیمی را برای ساختن و تعریف ارزش های جدید و منحصر به فرد گردگیری می کنیم. (آیا می توانید بگویید “ظروف”؟) من سال ها با عوامل به عنوان یک گزینه معماری کار کرده ام، از جمله عوامل هوشمندی که از ویژگی های هوش مصنوعی استفاده می کنند. آنچه در اینجا جدید است استفاده از هوش مصنوعی مولد است، اگرچه تفاوت چندانی را ارائه نمی دهد. 

چگونه کار می کند

دو جنبه مهم این عوامل توانایی تصمیم گیری و استدلال آنهاست. آنها مجهز به الگوریتم‌های پیچیده‌ای هستند که آنها را قادر می‌سازد گزینه‌های مختلف را ارزیابی کنند، مبادلات را متعادل کنند، و به طور موثر به موقعیت‌های جدید پاسخ دهند. آنها می توانند این کار را با قابلیت های هوش مصنوعی خود انجام دهند، اما بیشتر آنها با سایر LLM ها مشورت می کنند تا نظرات خود را در مورد مشکلاتی که می خواهند حل کنند، دریافت کنند. به طور معمول، بسیاری از LLM ها مورد مشورت قرار می گیرند و سپس برای پاسخ های ثابت بررسی می شوند.

علاوه بر تصمیم‌گیری، عامل‌های هوش مصنوعی در صورت ساخت مناسب بسیار سازگار هستند. آنها می توانند اقدامات و برنامه های خود را به صورت پویا بر اساس شرایط در حال تغییر و بازخورد بلادرنگ تنظیم کنند. این سازگاری تضمین می کند که آنها حتی در محیط های فرار به طور موثر به کار خود ادامه می دهند و کارایی و اثربخشی خود را حفظ می کنند.

هوش مصنوعی مستقر در مدیریت زنجیره تامین می تواند عملیات لجستیکی مختلف را به طور مستقل انجام دهد و اطمینان حاصل کند که کالاها به طور موثر حمل و نقل، ذخیره و تحویل می شوند. این عوامل هوش مصنوعی داده‌ها را از منابع متعدد، مانند سطوح موجودی، برنامه‌های تحویل، و شرایط آب و هوایی بلادرنگ تجزیه و تحلیل و هماهنگ می‌کنند.

فرض کنید یک شرکت خرده فروشی جهانی از هوش مصنوعی عاملی برای مدیریت عملیات زنجیره تامین خود در مناطق مختلف استفاده می کند. چگونه با شرایط آب و هوایی شدید که باعث اختلالات غیرمنتظره در چندین مسیر توزیع می شود، برخورد خواهد کرد؟ یا یک بیماری همه گیر؟ در مورد آب و هوا، عوامل هوش مصنوعی به سرعت به‌روزرسانی‌های ترافیک، پیش‌بینی‌های آب‌وهوا و بسته شدن بندر را تجزیه و تحلیل می‌کنند. سپس آنها مسیرهای تحویل را به صورت پویا تنظیم می‌کنند و کامیون‌ها را به مناطق کمتر آسیب‌دیده تغییر مسیر می‌دهند تا از تاخیر جلوگیری کنند و تحویل را به موقع نگه دارند.

این عوامل همچنین در پیگیری اهداف پیچیده مهارت دارند. آن‌ها می‌توانند فرآیندها و گردش‌های کاری پیچیده و چند مرحله‌ای را مدیریت کنند، اهداف فرعی را برای دستیابی به هر تعداد از اهداف تعیین کرده و به آن‌ها دست یابند. آنها می توانند وظایف پیچیده ای را مدیریت کنند که در غیر این صورت به مداخله انسانی قابل توجهی نیاز دارند.

عوامل AI دارای قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) هستند. آنها می توانند زبان انسانی را درک، تفسیر و تولید کنند و تعامل و ارتباط آسان با کاربران و سایر سیستم ها را تسهیل کنند. این عوامل همچنین در کنار سایر عوامل هوش مصنوعی یا اپراتورهای انسانی در گردش‌های کاری مشترک و تکراری کار می‌کنند. از طریق یادگیری مداوم و بازخورد، آنها خروجی های خود را اصلاح می کنند و عملکرد کلی را بهبود می بخشند.

پیچیده تر از آنچه به نظر می رسد

روی کاغذ، عوامل هوش مصنوعی باید امروز مورد استفاده گسترده قرار گیرند. به تمام نکات مثبتی که لیست کردم نگاه کنید. درک نکات منفی بسیار دشوارتر است. حتی اگر برای ساخت عوامل هوش مصنوعی به ابزارهایی نیاز دارید، ابزارها در مورد چیستی و نحوه استفاده از آنها در همه جا هستند. اجازه ندهید فروشندگان چیز دیگری به شما بگویند.

اول، اینها حیوانات پیچیده ای برای نوشتن و استقرار هستند. معمارانی که می توانند عامل های هوش مصنوعی طراحی کنند و توسعه دهندگانی که می توانند به طور موثر عامل های هوش مصنوعی بسازند تعداد کمی هستند. من شاهد بودم که تیم‌ها اعلام کردند از فناوری مبتنی بر عامل استفاده می‌کنند و سپس چیزی را می‌سازند که با راه‌حلی برای مورد پیشنهادی تجاری فاصله زیادی دارد.

دوم، نمی‌توانید چیز زیادی برای این عوامل هوش مصنوعی بگذارید یا آنها دیگر عامل نیستند. اگر عوامل هوش مصنوعی شما خوشه‌های وسیعی از پردازنده‌های گرافیکی باشند، نکته را از دست داده‌اید. راه بهتر این است که راه‌حل‌های هوش مصنوعی را در جایی که چیز زیادی در میان نمایندگان اتفاق نمی‌افتد، مستقر کنید. درعوض، آنها به نیازمندی‌های پردازشی سنگین‌تر می‌رسند، مانند تعامل با بسیاری از LLM‌هایی که «کار واقعی» را انجام می‌دهند.

پیش‌بینی من این است که وقتی معماران هوش مصنوعی و ابری ارزش آنها را درک می‌کنند، شاهد ظهور بسیاری از معماری‌های AI عامل بیشتری خواهیم بود. من قبلاً آنها را در چندین پروژه ادغام کرده ام. توصیه من؟ مطمئن شوید که همه مزایا و همچنین چالش ها را درک می کنند. ما در حال یادگیری هستیم وقت آن است که احتمالات را بررسی کنید و مسیر هوش مصنوعی عامل را شروع کنید. موفق باشید.