Adept stellt fortschrittliche KI-Agenten mit multimodalen Fähigkeiten vor

Tony Kim 25. August 2024 08:31 Adept stellt KI-Agenten vor, die auf Adept Workflow Language (AWL) basieren, um komplexe Webinteraktionen und Unternehmensautomatisierungen zu optimieren.

Das Unternehmen für künstliche Intelligenz, Adept, hat eine neue Generation von KI-Agenten vorgestellt, die auf Adept Workflow Language (AWL) basieren, um komplexe Webinteraktionen und Unternehmensautomatisierungen zu optimieren.

Diese Agenten basieren auf der maßgeschneiderten AWL von Adept.ai und sind darauf ausgelegt, Benutzerabsichten in Aktionen umzusetzen und Aufgaben zu bewältigen, die von kompliziert bis alltäglich reichen. Adept.ai beschreibt AWL als eine leistungsstarke Sprache, die es Benutzern ermöglicht, mühelos erweiterte Workflows zu erstellen.

Die KI-Agenten von Adept sind zuverlässig, robust und benutzerfreundlich. Diese Agenten können alles erledigen, von komplexen Aufgaben bis hin zu sich wiederholenden Aufgaben. Sie basieren auf einer Reihe multimodaler Modelle, die darauf trainiert werden, Bildschirme zu verstehen, über Inhalte nachzudenken und Pläne zu schmieden, und zwar bereits in den frühesten Phasen des Trainings.

Zu den Hauptmerkmalen der KI-Agenten von Adept gehören:

1. Adept Workflow Language (AWL)

Adept.ais proprietäres AWL ist eine syntaktische Teilmenge von JavaScript ES6, die leistungsstarke Abstraktionen zur Definition multimodaler Webinteraktionen bietet. Benutzer schreiben Workflows in AWL, die direkt in Modellaufrufe umgesetzt werden.

Spezifische AWL-Funktionen ermöglichen es Benutzern, Anweisungen in natürlicher Sprache zu schreiben, die das Modell in detaillierte AWL übersetzt. Beispielsweise bieten AWL-Funktionen wie click(„Compose“) und act() eine flexible Möglichkeit, das Agentenverhalten zu definieren. Ersteres lokalisiert Elemente auf dem Bildschirm und generiert Funktionsaufrufe, um mit ihnen zu interagieren, während letzteres Eingaben in natürlicher Sprache verwendet, um eine Argumentationsschleife des Agenten aufzurufen, die es dem Agenten ermöglicht, Pläne zu erstellen und Aufgaben dynamisch auszuführen.

2. Praktische Anwendungen

Adept demonstrierte, wie AWL zum Erstellen von Workflows für verschiedene Anwendungen verwendet werden kann. Ein Beispiel war das Anzeigen einer PDF-Datei mit Veranstaltungsteilnehmern, das Extrahieren von Informationen und das Erstellen eines neuen Leads in Hubspot. Der gleiche Arbeitsablauf wurde mit minimalen Änderungen für Salesforce repliziert, was die Flexibilität und Effizienz von AWL.

demonstriert

Ein weiteres Beispiel beleuchtete die Extraktion von Patientendiagnosenotizen aus einem PDF und deren Eingabe in ein EMR-System. Der Agent könnte auch Aufgaben wie das Erstellen von Kundendatensätzen in Stripe aus Google Sheets-Daten und das Verwalten von Leads in Salesforce basierend auf eingehenden E-Mails übernehmen.

3. Transformatives Potenzial

Die KI-Agenten von Adept haben das Potenzial, Geschäftsabläufe zu revolutionieren. Die Möglichkeit, Automatisierungen in natürlicher Sprache zu erstellen, senkt die Hürde für die Einführung und ermöglicht es mehr Benutzern, Bürgerentwickler zu werden. Dies kann die Kosten senken, die Wertschöpfung beschleunigen und den Appetit auf Automatisierungen in verschiedenen Arbeitsbereichen steigern.

Darüber hinaus können die Agenten von Adept komplexere Arbeitsabläufe mit unstrukturierten Daten bewältigen und bieten so eine höhere Ausfallsicherheit und Robustheit. Ihre Inferenzzeit-Argumentation ermöglicht es ihnen, sich an zugrunde liegende Webänderungen anzupassen, wodurch sie für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet sind.

Adept ist bestrebt, Automatisierungen für ein breiteres Publikum einfacher zu machen und mehr Arten von Arbeitsabläufen häufiger zu ermöglichen. Das Potenzial für eine Geschäftstransformation mit den KI-Agenten von Adept ist erheblich und bietet einfachere, schnellere Automatisierungen und die Möglichkeit, komplexere Aufgaben zu automatisieren.

Detailliertere Beispiele für mit AWL erstellte Workflows finden Sie im Adept.ai-Blog.

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