Agents AI Hype, expliqué & # 8211; Ce que vous devez vraiment savoir pour commencer

Agents AI: une image plus claire

De nombreuses entreprises sont aux prises avec le concept d'agents d'IA. Ce message vise à les démystifier, en tirant parti d'une décennie d'expérience de mise en œuvre de l'IA. Que vous soyez un nouveau venu ou un professionnel chevronné, ce guide donnera de la clarté.

Agents: pas un nouveau concept

Contrairement à la croyance populaire, les agents de l'IA ne sont pas nouveaux. Leur résurgence récente est due aux progrès des modèles de grande langue (LLM), ce qui les rend plus puissants, adaptables et accessibles.

Que sont les agents AI?

Un agent d'IA est un système qui perçoit les informations et agit pour atteindre un objectif spécifique. Cela pourrait impliquer de répondre aux requêtes des clients, de traiter les transactions ou de gérer des appareils à domicile intelligents.

L'évolution des agents AI

Les premiers agents étaient souvent basiques et inflexibles. Les LLM modernes ont révolutionné cela, permettant un fonctionnement autonome, une efficacité accrue et un éventail plus large de possibilités. Les améliorations clés comprennent:

• Interactions de type humain: LLMS facilitent les conversations naturelles et engageantes, en remplaçant les interactions robotiques du passé.
• Prise de décision améliorée: Les agents sont passés des actions réactives et pré-programmées à la prise de décision en temps réel en fonction des préférences apprises et des conditions dynamiques.

Le processus d'implémentation a également été simplifié. Les outils à faible code / sans code, les LLM pré-formés et les services cloud réduisent considérablement le temps et l'expertise nécessaires au déploiement.

alors et maintenant: une étude de cas

Un projet de 2016 chez IBM pour une entreprise de produits capillaires impliquait de fournir aux employés accès aux ventes et aux données sur les réseaux sociaux. La solution nécessitait plusieurs agents: un pour la PNL, un pour les requêtes SQL, une pour la gestion de la boîte de dialogue, une pour la représentation des données visuelles et un agent orchestrant. Cela nécessitait une équipe de six.

Aujourd'hui, la même solution serait beaucoup plus rapide à mettre en œuvre, grâce aux LLM. Les flux de dialogue de codage en dur, les requêtes SQL et la formation approfondie de l'intention / entité ne seraient pas nécessaires, ce qui entraînerait une réduction d'au moins 50% du temps de développement.

Les LLM modernes excellent dans la compréhension du langage naturel, permettant des décisions contextuelles et des conversations fluides. Cela conduit à un support plus précis, personnalisé et proactif, allant au-delà des fonctions statiques à la résolution de problèmes dynamiques.

Pour commencer avec les agents d'IA

Avant de plonger dans les détails techniques, considérez ces étapes cruciales:

1. Définissez vos objectifs commerciaux: articuler clairement vos objectifs (par exemple, une meilleure satisfaction du client ou une efficacité opérationnelle). Un objectif clair empêche le succès technique de devenir un échec d'entreprise.
2. Aligner la technologie avec le cas d'utilisation: Laissez la technologie soutenir votre solution, et non la dicter.
3. Visualisez votre problème: Utilisez des méthodes comme la pensée de conception pour bien comprendre le cas d'utilisation, les scénarios et les parties prenantes.
4. Assurer la préparation aux données: Confirmer l'accessibilité des données, la propreté et la convivialité. La préparation aux données est souvent un obstacle significatif.

Après avoir abordé ces points, vous pouvez explorer des technologies et des architectures appropriées. N'oubliez pas d'intégrer la sécurité des données et les principes d'IA responsables dès le départ.

Quelle est la prochaine étape?

Les poteaux futurs exploreront différents types d'agents (simple, basé sur un modèle, basé sur les objectifs, etc.) et leurs diverses applications au-delà de l'IA conversationnelle. En attendant, explorez les ressources de Microsoft et IBM pour plus d'apprentissage et considérez le service d'agent AI de Microsoft.

Conclusion

Les agents AI sont des outils transformateurs. Comprendre leur évolution et leurs capacités permet aux entreprises de tirer parti de leur plein potentiel. Restez à l'écoute pour plus d'informations!

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!