Tworzenie agentów AI krok po kroku

Sztuczna inteligencja (AI), niegdyś ograniczona do prostych formatów pytań i odpowiedzi, obecnie rozwinęła się do agentów zdolnych do wykonywania zadań równie skutecznie jak ludzie. Agenci ci znacznie przewyższyli również wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa, wykazując znaczny potencjał w odkrywaniu leków w opiece zdrowotnej, wykrywaniu oszustw w finansach, optymalizacji łańcucha dostaw w handlu elektronicznym i wielu innych.

Jest druga połowa2024 roku, gdy pisze ten artykuł, tylko nieliczne firmy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję w swoich codziennych procesach biznesowych. Wiele firm o tym mówi o wdrożeniu AI, ale na razie tylko mówi.

Aby pozostać konkurencyjnym, angażować klientów i zwiększać zyski, nadszedł czas, aby firmy zintegrowały tę transformacyjną technologię. Pytanie brzmi:

• jak zbudować agenta AI?

Co to są agenci AI?

Agenci AI to aplikacje informatyczne zaprojektowane do samodzielnej pracy, wykonujące zadania bez konieczności ciągłego nadzorowania oraz kierowania przez człowieka. Agenci AI podejmują decyzje w oparciu o swój kod informatyczny i dane, które przetwarzają. Niektórzy Agenci AI to proste aplikacje, które wykonują powtarzalne, proste zadania, podczas gdy inni Agenci AI są dużo bardziej zaawansowane, wykorzystując uczenie maszynowe do adaptacji i doskonalenia się w czasie.

Agenci AI wnoszą wiele do wielu branż. W obsłudze klienta kierują oni chatbotami, które obsługują zapytania i rozwiązują problemy. Pracownicy służby zdrowia polegają na nich przy analizowaniu danych medycznych, usprawnianiu opieki nad pacjentami poprzez planowanie wizyt i dostarczanie na czas przypomnień o lekach. Tymczasem w finansach agenci AI monitorują trendy rynkowe, realizują świadome strategie handlowe i optymalizują rentowność. W firmach ubezpieczeniowych Agenci AI analizują ryzyko.

Należy jednak pamiętać, że skuteczność agenta AI zależy od jego projektu, jakości danych, z których korzysta, oraz tego, jak dobrze działają jego algorytmy.

Tworzenie Agentów AI. Szkolenie Agentów AI

Budowanie i szkolenie Agenta AI polega na nauczeniu go rozumienia i interakcji z językiem ludzkim w użyteczny i odpowiedni sposób. Proces ten zasadniczo łączy w sobie 3 główne koncepcje, tj.:

• Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML).
• Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP).
• Etykietowanie danych (Data Labeling).

Uczenie maszynowe (Machine Learning - ML)

Uczenie maszynowe pozwala aplikacjom AI automatycznie uczyć się i doskonalić na podstawie doświadczenia bez specjalnego programowania. W procesie uczenia maszynowego algorytmy ML analizują dane w celu identyfikacji wzorców i podejmowania decyzji. Gdy sztuczna inteligencja przetwarza więcej danych, staje się lepsza w przewidywaniu i reagowaniu na żądania użytkowników.

Przetwarzanie języka naturalnego(Natural Language Processing - NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego koncentruje się na tym, jak komputery mogą rozumieć, interpretować i generować ludzki język. Dla agentów AI, NLP jest tym, co umożliwia im przetwarzanie dużych ilości tekstu i naturalne reagowanie. Technologia przetwarzania języka naturalnego wypełnia lukę między komunikacją międzyludzką, a zrozumieniem maszynowym, upewniając się, że odpowiedzi agenta są zarówno dokładne, jak i znaczące.

Etykietowanie danych (Data Labeling)

Etykietowanie danych odgrywa kluczową rolę w szkoleniu agentów AI. Obejmuje ono przypisywanie znaczników lub etykiet do surowych danych, pomagając agentowi AI zrozumieć kontekst i znaczenie danych wprowadzanych przez użytkownika. Na przykład etykietowanie danych może obejmować oznaczanie części zdań, identyfikowanie emocji w tekście lub klasyfikowanie zapytań według tematu. Te oznaczone dane stają się podstawą do nauczania narzędzi AI, jak interpretować intencje użytkownika i dostarczać odpowiednie odpowiedzi.

Rozwój agentów AI

Jeśli chodzi o tworzenie agentów AI, masz dwie główne opcje: zbudowanie jednego od podstaw lub użycie istniejącej struktury programistycznej. Wybór zależy od wielu różnych czynników, w tym budżetu, harmonogramu i wymaganego poziomu dostosowania.

Tworzenie agentów AI od podstaw

Tworzenie agenta AI od podstaw zapewnia pełną kontrolę nad jego funkcjonalnością i wyglądem. Takie podejście jest idealne, jeśli firma wymaga wysoce spersonalizowanego agenta AI do określonych zadań. Metoda ta wymaga jednak znacznej wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego i inżynierii oprogramowania. Ponadto może być czasochłonna i złożona.

Zalety tworzenia agentów AI od podstaw:

• Pełna kontrola nad projektem i funkcjonalnością agenta AI.
• Agent AI jest dostosowany do konkretnych potrzeb firmy.
• Własność całego systemu IT, w tym modelu AI.

Wady tworzenia agentów AI od podstaw:

• Wymaga zaawansowanych umiejętności technicznych.
• Rozwój jest czasochłonny i wymaga dużych zasobów.

Najlepsze dla: Firmy z dużą wiedzą na temat sztucznej inteligencji, znacznym budżetem na rozwój i konkretnymi potrzebami, których nie mogą zaspokoić gotowe rozwiązania.

Tworzenie agentów AI bazując na frameworkach

Korzystanie z gotowych frameworków usprawnia proces rozwoju, oferując gotowe komponenty dla typowych funkcji agenta AI. Ramy te często integrują zaawansowane modele językowe do obsługi podstawowych zadań. Niektóre popularne opcje to:

• Microsoft Autogen: Znany framework z funkcjami pracy grupowej i uproszczonego procesu tworzenia agentów AI.
• LangChain: Framework open-source oferujący modułową architekturę do tworzenia agentów AI.
• LlamaIndex: Najlepszy framework do złożonych zadań związanych z wyszukiwaniem informacji.
• crewAI: Płatna platforma z gotowymi komponentami i narzędziami do tworzenia agentów AI.

Zalety tworzenia agentów AI bazując na frameworkach:

• Szybszy rozwój dzięki gotowym komponentom.
• Wymaga mniejszej wiedzy technicznej.
• Opłacalny w krótkim okresie czasu przy ograniczonej liczbie agentów AI.
• Dostęp do zaawansowanych, dużych modeli językowych.

Wady tworzenia agentów AI bazując na frameworkach:

• Zależność od frameworków innych firm.

Najlepsze dla: Firmy z ograniczoną wiedzą na temat sztucznej inteligencji, napiętymi ramami czasowymi lub tymi, które potrzebują mniej spersonalizowanego agenta AI. Tworzenie agentów AI bazując na frameworkach jest również odpowiednia dla firm badających możliwości AI bez dużych nakładów finansowych.

Tworzenie agentów AI krok po kroku

Tworzenie własnego agenta AI od podstaw może wydawać się zniechęcające, ale dzieląc go na łatwe do opanowania kroki, można uprościć ten proces.

Oto przewodnik krok po kroku od zdefiniowania celu agenta do jego wdrożenia i utrzymania.

Zdefiniowanie celu i zakresu działania agenta

Aby zbudować dedykowanego agenta AI, najpierw zdefiniuj, co chcesz, aby osiągnął. Oznacza to podjęcie decyzji o zadaniach i funkcjach, które agent AI będzie wykonywał.

Rozważ te pytania, aby wyjaśnić swoje cele:

• Jakie są możliwości agenta AI? Czy będzie on sortował dokumenty, analizował interakcje z klientami, odpowiadał na zapytania klientów, generował spostrzeżenia na podstawie danych lub wykonywał coś innego?
• Jaki jest pożądany rezultat? Czy chcesz zwiększyć wydajność, poprawić obsługę klienta, czy zautomatyzować powtarzalne procesy?
• Z jakich danych będzie korzystał agent? Zidentyfikuj źródła, takie jak ustrukturyzowane dane z baz danych, nieustrukturyzowane dane z wiadomości e-mail lub dane w czasie rzeczywistym z urządzeń IoT.
• Jak dużą autonomię powinien mieć agent AI? Czy powinien podejmować decyzje samodzielnie, czy wymagać nadzoru człowieka?
• Jakie kwestie etyczne lub regulacyjne należy wziąć pod uwagę? Upewnij się, że projekt agenta AI jest zgodny ze standardami i przepisami branżowymi.

Jeśli nie masz pewności, jak zdefiniować cel i zakres, rozważ współpracę z firmą konsultingową AI, która poprowadzi proces i pomoże przezwyciężyć wszelkie wyzwania.

Stwórz zespół programistów AI

Następnie pozyskaj zespół programistów AI, który zbuduje i przeszkoli agenta AI. Doświadczenie zespołu będzie miało wpływ na technologie i narzędzia wykorzystywane podczas rozwoju. Prawdopodobnie potrzebne będą następujące role:

• Inżynier ds. uczenia maszynowego.
• Inżynier oprogramowania.
• Naukowiec ds. danych.
• Projektant UI/UX.
• Inżynier DevOps.

Możesz zdecydować się na zatrudnienie pracowników wewnętrznych lub zatrudnić firmę konsultingową AI. Firma konsultingowa AI może być dobrym wyborem, jeśli masz ograniczenia budżetowe, mały zespół wewnętrzny lub określone luki w umiejętnościach.

Gromadzenie, czyszczenie i przygotowywanie danych szkoleniowych

Dane są podstawą każdego agenta AI. Potrzebujesz dokładnych, bezstronnych i istotnych danych, aby zapewnić prawidłowe funkcjonowanie sztucznej inteligencji. Oto kilka źródeł do rozważenia:

• Dane wewnętrzne: Rejestry sprzedaży, informacje o klientach, dane operacyjne itp.
• Dane zewnętrzne: Zakupione zestawy danych, dane od dostawców lub dane publicznie dostępne.
• Dane generowane przez użytkowników: Posty w mediach społecznościowych, recenzje produktów i interakcje na stronie internetowej.

Po zebraniu danych należy je wyczyścić i wstępnie przetworzyć. Odpowiednio przygotowane dane stanowią podstawę do szkolenia wydajnego agenta AI. Obejmuje to naprawianie błędów, obsługę brakujących wartości, zapewnienie spójności itp.

Wybór odpowiedniej technologii i narzędzi AI

W tym etapie ocenisz różne technologie tworzenia agentów AI i wybierzesz te, które najlepiej pasują do celu, danych i potrzeb. Oto jak do tego podejść:

Ocena wymagań

Zacznij od zidentyfikowania konkretnych zadań, które będzie wykonywał agent AI. Różne zadania, takie jak rozumienie języka, rozpoznawanie obrazów i podejmowanie decyzji, będą wymagały różnych technologii.

Oceń technologie AI

• Struktury uczenia maszynowego: Wybierz spośród popularnych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch i scikit-learn, w zależności od złożoności projektu i znajomości narzędzi.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Jeśli twój agent AI musi rozumieć lub generować ludzki język, rozważ wykorzystanie bibliotek NLP, takich jak spaCy, NLTK i Hugging Face Transformers.
• Wizja komputerowa: Jeśli twój agent AI zajmuje się zadaniami wizualnymi, narzędzia takie jak OpenCV lub Keras ze wstępnie wytrenowanymi modelami są świetnymi opcjami.

Rozważ opcje wdrożenia agenta AI

• Lokalnie vs. w chmurze: Zdecyduj, czy chcesz hostować swojego agenta lokalnie, czy w chmurze. Platformy chmurowe, takie jak AWS, Google Cloud lub Azure, oferują skalowalność, ale budzą obawy dotyczące bezpieczeństwa danych.
• Edge computing: W przypadku aplikacji AI wymagających przetwarzania w czasie rzeczywistym, przetwarzanie brzegowe może być idealnym rozwiązaniem, umożliwiając przetwarzanie danych bliżej źródła

Ocena narzędzi programistycznych

• Zintegrowane środowiska programistyczne (IDE): Wybierz IDE, które usprawnią zarówno kodowanie, jak i testowanie.
• Narzędzia do zarządzania danymi: Użyj narzędzi takich jak MySQL do przechowywania danych lub Apache Kafka do zarządzania potokami danych.

Jako zasadę nadrzędną traktuj narzędzia z aktywnymi społecznościami i szczegółowymi przewodnikami, ponieważ zasoby te mogą uratować życie podczas rozwiązywania problemów. Płynna integracja z istniejącymi systemami IT to kolejny kluczowy czynnik, o którym musisz pamiętać.

Projektowanie agenta AI

Projektowanie agenta AI. To tutaj kładziesz podwaliny pod to, jak agent AI będzie działał i jak będzie wykonywał swoje zadania.

Architektura agenta AI

Architektura określa strukturę i sposób działania agenta AI. Wybór odpowiedniej architektury ułatwia wydajne działanie i łatwość skalowania oraz rozwoju agenta AI.

Rozważ dwie poniższe opcje:

• Projekt modułowy: Opracowanie poszczególnych komponentów (modułów) agenta AI oddzielnie, a następnie ich integracja. Takie podejście pozwala na łatwiejsze aktualizacje, debugowanie i skalowalność, ponieważ zmiany w jednym module nie wpływają na inne.
• Projektowanie współbieżne: Zbuduj agenta AI, w którym wiele zadań jest wykonywanych jednocześnie. Jest to idealne rozwiązanie dla agentów obsługujących operacje w czasie rzeczywistym lub współbieżne interakcje, takie jak zarządzanie wieloma rozmowami z klientami jednocześnie.

Zdefiniuj kluczowe funkcje agenta AI

• Podstawowe funkcje: Wymień podstawowe zadania, które agent AI musi wykonać, takie jak wprowadzanie danych, przetwarzanie, podejmowanie decyzji i generowanie wyników (np. klasyfikacje, rekomendacje).
• Interakcja z użytkownikiem: Zaprojektuj, w jaki sposób użytkownicy będą wchodzić w interakcje z agentem AI, czy to za pośrednictwem interfejsów, chatbotów czy interfejsów API, które umożliwiają wydawanie poleceń.
• Mechanizmy informacji zwrotnej: Uwzględnij systemy informacji zwrotnej, aby pomóc agentowi AI doskonalić się w czasie, szczególnie w scenariuszach uczenia się ze wzmocnieniem.

Zaplanuj przepływ danych

• Obsługa danych wejściowych: Określ, w jaki sposób agent AI będzie otrzymywać i wstępnie przetwarzać dane, w tym formaty i niezbędne etapy wstępnego przetwarzania.
• Logika przetwarzania danych: Nakreśl kroki, które agent AI podejmie w celu przetworzenia danych i wygenerowania danych wyjściowych.
• Generowanie danych wyjściowych: Określ dane wyjściowe, które będą generowane przez agenta AI, takie jak prognozy, klasyfikacje lub działania, oraz sposób ich przekazywania użytkownikom lub systemom IT.

Ustanowienie procesów decyzyjnych

• Wybór algorytmu agenta AI: Wybierz algorytmy, które są zgodne z celami agenta AI i złożonością zadań, od drzew decyzyjnych, maszynę wektorów nośnych po sieci neuronowe.
• Projektowanie polityki: Jeśli agent AI wykorzystuje uczenie ze wzmocnieniem, zdefiniuj reguły lub zasady, które kierują jego zachowaniem.

Tworzenie agentów AI. Tworzenie dedykowanych agentów AI

Kolejnym etapem jest tworzenie agentów AI, dedykowanych, czyli własnych, które obejmuje kodowanie, integrację i testowanie w celu przekształcenia projektu koncepcyjnego w działający system IT.

Rozpocznij od kodowania podstawowych funkcji, upewniając się, że są one zgodne z wymaganiami dotyczącymi projektu i funkcjonalności.

Jeśli zdecydowałeś się na architekturę modułową, podziel dedykowanego agenta AI na mniejsze, łatwe w zarządzaniu komponenty, które mogą być niezależnie rozwijane, testowane i aktualizowane. Każdy moduł agenta AI powinien spełniać określoną rolę, taką jak przetwarzanie języka i podejmowanie decyzji, zanim zostanie zintegrowany z całym systemem AI.

Gdy podstawowe funkcje agenta AI są już dostępne, skup się na integracji agenta AI z zewnętrznymi systemami IT niezbędnymi do jego działania. W tym celu wykonaj połączenia API i integracje z relacyjnymi bazami danych np. mySQL.

Połączenia API: Podłącz agenta AI do zewnętrznych interfejsów API, które zapewniają dodatkowe dane lub funkcjonalność.

Integracja baz danych: Zaprojektuj i zaimplementuj relacyjne bazy danych do przechowywania kluczowych informacji, takich jak dane użytkowników, interakcje z klientami i dzienniki operacyjne.

Aby umożliwić agentom AI uczenie się i rozwój w czasie, konieczne będzie włączenie systemów uczenia maszynowego i pamięci:

• Uczenie maszynowe: Zintegruj biblioteki np. TensorFlow i PyTorch, aby zapewnić agentowi AI możliwość uczenia się na podstawie nowych danych. Niezależnie od tego, czy jest to uczenie nadzorowane, czy nienadzorowane, agent AI może stale udoskonalać swoje odpowiedzi lub decyzje w oparciu o nowe dane wejściowe.
• Systemy pamięci: Wprowadzenie mechanizmów pamięci, aby agent AI mógł zapamiętać poprzednie interakcje lub preferencje. Może to obejmować korzystanie z baz danych lub systemów w pamięci do śledzenia historii użytkownika, dzięki czemu agent jest bardziej spersonalizowany i skuteczny.

Testowanie i debugowanie odgrywają ważną rolę w procesie rozwoju agenta AI.

• Testowanie jednostkowe: Testowanie poszczególnych komponentów agenta AI w celu sprawdzenia, czy każdy z nich działa zgodnie z przeznaczeniem.
• Testy integracyjne: Po testach jednostkowych sprawdzić, jak różne moduły współpracują ze sobą. Na przykład sprawdzić, czy interfejs użytkownika agenta AI prawidłowo łączy się z logiką decyzyjną i może generować prawidłowe dane wyjściowe.
• Testowanie wydajności: Testy obciążeniowe agenta AI w różnych warunkach rzeczywistych w celu oceny jego czasu reakcji, dokładności i stabilności.

Wdrożenie i monitorowanie agenta AI

Po opracowaniu i przetestowaniu agenta AI jesteś gotowy do wdrożenia go w środowisku produkcyjnym.

Ale najpierw, przed wdrożeniem, utwórz środowisko, które odzwierciedla system produkcyjny, aby przetestować wydajność agenta AI w scenariuszu zbliżonym do rzeczywistego. Gwarantuje to, że działanie agenta AI nie będzie zagrożone w rzeczywistych warunkach.

Możesz rozpocząć korzystanie ze strategii wdrażania, takich jak stopniowe aktualizacje, wdrażanie niebiesko-zielone i wydania kanaryjskie, aby zapewnić płynne przejście bez zakłócania działania istniejących systemów IT. Zdecydowanie zaleca się, aby najpierw uruchomić agenta AI dla wybranej grupy użytkowników, zbierając opinie w celu wprowadzenia poprawek przed jego powszechnym wdrożeniem.

Po wdrożeniu stale monitoruj jego wydajność agenta AI. Monitorowanie wydajności agenta AI polega na śledzeniu czasu reakcji, dokładności i zadowolenia użytkowników. Regularne zbieranie opinii użytkowników pozwala zidentyfikować obszary wymagające poprawy i udoskonalić funkcjonalność agenta. Regularne aktualizacje są również niezbędne do ulepszenia systemu IT, naprawienia błędów i rozwiązania kwestii bezpieczeństwa.

Wyzwania do pokonania podczas tworzenia dedykowanego agenta AI

Tworzenie dedykowanych agentów AI wiąże się z wieloma wyzwaniami. Poniżej znajduje się kilka głównych:

• Jakość i ilość danych: Agenci AI wymagają obszernych, wysokiej jakości danych do szkolenia. Słabe, stronnicze lub niewystarczające dane mogą prowadzić do niedokładnego lub niesprawiedliwego podejmowania decyzji.
• Wybór algorytmu i złożoność modelu: Wybór odpowiednich algorytmów i architektury modelu agenta AI stanowi poważne wyzwanie. Niezbędne jest zrównoważenie złożoności modelu z możliwością jego interpretacji, ponieważ zbyt złożone modele mogą działać dobrze, ale mogą być trudne do zrozumienia i zaufania.
• Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: W przypadku agentów AI pracujących w czasie rzeczywistym, utrzymanie szybkiego czasu reakcji przy jednoczesnym zapewnieniu dokładności jest trudnym zadaniem. Optymalizacja pod kątem szybkości bez poświęcania wydajności może być zniechęcająca, zwłaszcza w szybko zmieniających się warunkach.
• Skalowalność: Wraz ze wzrostem wykorzystania agentów AI, muszą oni być w stanie obsługiwać więcej danych, zwiększać obciążenia, obsługiwać więcej użytkowników jednocześnie i oferować wysoką skuteczności bez zmniejszania wydajności.
• Zgodność etyczna i regulacyjna: Agenci AI muszą być budowani z myślą o kwestiach etycznych, działając w sposób przejrzysty i uczciwy. Zachowanie zgodności z przepisami dotyczącymi prywatności danych i zapewnienie uczciwości w podejmowaniu decyzji to najważniejsze priorytety, szczególnie w branżach wrażliwych takich jak ochrona zdrowia, usługi finansowe, ubezpieczenia.
• Interakcja i doświadczenie użytkownika: Agent AI musi oferować intuicyjne interfejsy i płynnie spełniać potrzeby użytkowników. Niezrozumienie zachowań użytkowników może skutkować słabą akceptacją i zmniejszoną skutecznością.

Tworzenie agentów AI krok po kroku

Tworzenie agentów AI wymaga starannego planowania i realizacji na kilku kluczowych etapach składających się z etapów:

• Definiowanie celu agenta AI.
• Tworzenie zespołu programistów.
• Pozyskanie i przygotowywania danych.
• Wybór odpowiednich narzędzi.
• Projektowania systemu AI.
• Opracowywanie i testowania systemu AI.
• Wdrażanie agenta AI.
• Monitorowanie wydajności agenta AI.
• Rozwój agenta AI.