एजंटिक एआय म्हणजे काय?

थोडक्यात: एजंटिक सिस्टीम फक्त प्रश्नांची उत्तरे देत नाहीत - ते कमीत कमी देखरेखीसह ध्येयांकडे नियोजन करतात, कृती करतात आणि पुनरावृत्ती करतात. ते टूल्स कॉल करतात, डेटा ब्राउझ करतात, उप-कार्यांचे समन्वय साधतात आणि परिणाम साध्य करण्यासाठी इतर एजंट्सशी सहयोग देखील करतात. हा मथळा आहे. मनोरंजक भाग म्हणजे हे व्यवहारात कसे कार्य करते - आणि आजच्या संघांसाठी त्याचा काय अर्थ आहे. 

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय स्केलेबिलिटी म्हणजे काय?
स्केलेबल एआय वाढ, कामगिरी आणि विश्वासार्हतेला कसे समर्थन देते ते जाणून घ्या.

🔗 एआय म्हणजे काय?
मुख्य एआय संकल्पना, क्षमता आणि वास्तविक जगातील व्यवसाय अनुप्रयोग समजून घ्या.

🔗 स्पष्टीकरणात्मक एआय म्हणजे काय?
स्पष्टीकरणात्मक AI विश्वास, अनुपालन आणि चांगले निर्णय का सुधारते ते शोधा.

🔗 एआय ट्रेनर म्हणजे काय?
मॉडेल्सना परिष्कृत करण्यासाठी आणि देखरेख करण्यासाठी एआय प्रशिक्षक काय करतात ते एक्सप्लोर करा.

एजंटिक एआय म्हणजे काय - साधे आवृत्ती 🧭

एजंटिक एआय म्हणजे काय : हे एआय आहे जे केवळ प्रॉम्प्टला उत्तर न देता, ध्येय गाठण्यासाठी पुढे काय करायचे हे स्वायत्तपणे ठरवू शकते. विक्रेता-तटस्थ भाषेत, ते तर्क, नियोजन, साधन वापर आणि अभिप्राय लूप यांचे मिश्रण करते जेणेकरून सिस्टम हेतूपासून कृतीकडे जाऊ शकते - अधिक "ते पूर्ण करा", "पुढे-मागे" कमी. प्रमुख प्लॅटफॉर्मवरील व्याख्या या मुद्द्यांवर संरेखित होतात: स्वायत्त निर्णय घेणे, नियोजन आणि किमान मानवी हस्तक्षेपासह अंमलबजावणी [1]. उत्पादन सेवा अशा एजंट्सचे वर्णन करतात जे मॉडेल, डेटा, साधने आणि API ची रचना एंड-टू-एंड कार्ये पूर्ण करण्यासाठी करतात [2].

एका सक्षम सहकाऱ्याचा विचार करा जो संक्षिप्त माहिती वाचतो, संसाधने गोळा करतो आणि निकाल देतो - हाताने धरून नाही तर तपासणी करून.

चांगले एजंटिक एआय कशामुळे बनते ✅

एवढा प्रचार (आणि कधीकधी चिंता) का? काही कारणे:

• परिणाम लक्ष केंद्रित करणे: एजंट ध्येयाचे योजनेत रूपांतर करतात, नंतर मानवांसाठी पूर्ण होईपर्यंत किंवा ब्लॉक-लेस स्विव्हल-चेअर काम होईपर्यंत पावले अंमलात आणतात [1].

• डिफॉल्टनुसार टूलचा वापर: ते फक्त मजकूरावर थांबत नाहीत; ते API कॉल करतात, नॉलेज बेस क्वेरी करतात, फंक्शन्स इनव्होक करतात आणि तुमच्या स्टॅकमध्ये वर्कफ्लो ट्रिगर करतात [2].

• समन्वयक नमुने: पर्यवेक्षक (उर्फ राउटर) तज्ञ एजंटना काम सोपवू शकतात, ज्यामुळे जटिल कामांवर थ्रूपुट आणि विश्वासार्हता सुधारते [2].

• रिफ्लेक्शन लूप: मजबूत सेटअपमध्ये स्व-मूल्यांकन आणि पुनर्प्रयत्न तर्क यांचा समावेश असतो, जेणेकरून एजंट जेव्हा ते मार्गाबाहेर जातात तेव्हा लक्षात घेतात आणि मार्ग-दुरुस्त असतात (विचार करा: योजना → कृती → पुनरावलोकन → परिष्करण) [1].

कधीही विचार न करणारा एजंट हा सतनवसारखा असतो जो पुनर्गणना करण्यास नकार देतो - तांत्रिकदृष्ट्या ठीक, व्यावहारिकदृष्ट्या त्रासदायक.

जनरेटिव्ह विरुद्ध एजंटिक - खरोखर काय बदलले? 🔁

क्लासिक जनरेटिव्ह एआय सुंदरपणे उत्तर देते. एजंटिक एआय निकाल देते. फरक म्हणजे ऑर्केस्ट्रेशन: बहु-चरण नियोजन, पर्यावरण संवाद आणि सतत उद्दिष्टाशी जोडलेले पुनरावृत्ती अंमलबजावणी. दुसऱ्या शब्दांत, आम्ही मेमरी, साधने आणि धोरणे जोडतो जेणेकरून सिस्टम म्हणू शकत नाही .

जर जनरेटिव्ह मॉडेल्स हुशार इंटर्न असतील, तर एजंटिक सिस्टीम्स कनिष्ठ सहकारी असतात जे फॉर्म शोधू शकतात, योग्य एपीआय कॉल करू शकतात आणि काम अंतिम रेषेपर्यंत ढकलू शकतात. थोडेसे जास्त सांगणे शक्य आहे - पण तुम्हाला वातावरण समजते.

गुप्तपणे एजंटिक सिस्टीम कसे काम करतात 🧩

तुम्हाला ऐकायला मिळतील अशा महत्त्वाच्या बिल्डिंग ब्लॉक्स:

1. ध्येय भाषांतर → एक संक्षिप्त भाग एक संरचित योजना किंवा आलेख बनतो.

2. प्लॅनर-एक्झिक्युटर लूप → पुढील सर्वोत्तम कृती निवडा, अंमलात आणा, मूल्यांकन करा आणि पुनरावृत्ती करा.

3. टूल कॉलिंग → जगावर परिणाम करण्यासाठी API, पुनर्प्राप्ती, कोड इंटरप्रिटर किंवा ब्राउझरचा वापर करते.

4. संदर्भ बदलण्यासाठी आणि शिकण्यासाठी स्मृती

5. पर्यवेक्षक/राउटर → एक समन्वयक जो तज्ञांना कामे सोपवतो आणि धोरणे लागू करतो [2].

6. निरीक्षणक्षमता आणि रेलिंग → वर्तन मर्यादेत ठेवण्यासाठी ट्रेस, धोरणे आणि तपासणी [2].

एजंटिक RAG देखील दिसेल : पुनर्प्राप्ती जी एजंटला कधी शोधायचे, काय शोधायचे आणि बहु-चरण योजनेत निकाल कसे

वास्तविक जगातील वापर जे केवळ डेमो नाहीत 🧪

• एंटरप्राइझ वर्कफ्लो: तिकीट ट्रायज, खरेदीचे टप्पे आणि योग्य अॅप्स, डेटाबेस आणि धोरणांवर परिणाम करणारे अहवाल तयार करणे [2].

• सॉफ्टवेअर आणि डेटा ऑप्स: एजंट जे समस्या उघडतात, डॅशबोर्ड वायर अप करतात, चाचण्या सुरू करतात आणि फरकांचा सारांश देतात - तुमचे ऑडिटर्स ज्या लॉगचे अनुसरण करू शकतात [2].

• ग्राहक ऑपरेशन्स: वैयक्तिकृत पोहोच, सीआरएम अपडेट्स, नॉलेज-बेस लुकअप्स आणि प्लेबुक्सशी जोडलेले अनुपालन प्रतिसाद [1][2].

• संशोधन आणि विश्लेषण: साहित्य स्कॅन, डेटा क्लीनिंग आणि ऑडिट ट्रेल्ससह पुनरुत्पादित नोटबुक.

एक जलद, ठोस उदाहरण: एक "सेल्स-ऑप्स एजंट" जो मीटिंग नोट वाचतो, तुमच्या CRM मधील संधी अपडेट करतो, फॉलो-अप ईमेल तयार करतो आणि क्रियाकलाप नोंदवतो. नाटक नाही - मानवांसाठी फक्त कमी छोटी कामे.

टूलिंग लँडस्केप - कोण काय देते 🧰

काही सामान्य सुरुवातीचे मुद्दे (पूर्ण नाही):

• अमेझॉन बेडरॉक एजंट्स → टूल आणि नॉलेज-बेस इंटिग्रेशनसह मल्टी-स्टेप ऑर्केस्ट्रेशन, तसेच सुपरवायझर पॅटर्न आणि रेलिंग [2].

• व्हर्टेक्स एआय एजंट बिल्डर → एडीके, निरीक्षणक्षमता आणि सुरक्षा वैशिष्ट्ये कमीत कमी मानवी हस्तक्षेपासह कार्ये नियोजित आणि अंमलात आणण्यासाठी [1].

ओपन-सोर्स ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क भरपूर आहेत, परंतु तुम्ही कोणताही मार्ग निवडाल, तेच मुख्य पॅटर्न पुनरावृत्ती होतात: नियोजन, साधने, स्मृती, पर्यवेक्षण आणि निरीक्षणक्षमता.

स्नॅपशॉट तुलना 📊

वास्तविक संघ तरीही या गोष्टींवर चर्चा करतात - याला दिशादर्शक नकाशा म्हणून पहा.

वापरानुसार किंमत बदलते; नेहमी प्रदात्याचे किंमत पृष्ठ तपासा.

तुम्ही खरोखर पुन्हा वापरु शकाल असे वास्तुकला नमुने 🧱

• योजना → अंमलबजावणी → प्रतिबिंबित करा: एक योजनाकार पायऱ्या रेखाटतो, एक्झिक्युटर कृती करतो आणि एक समीक्षक पुनरावलोकन करतो. पूर्ण होईपर्यंत किंवा वाढ होईपर्यंत स्वच्छ धुवा आणि पुन्हा करा [1].

• तज्ञांसह पर्यवेक्षक: एक समन्वयक विशिष्ट एजंट्स - संशोधक, कोडर, परीक्षक, पुनरावलोकनकर्ता [2] यांच्याकडे कामे पाठवतो.

• सँडबॉक्स्ड एक्झिक्युशन: कोड टूल्स आणि ब्राउझर उत्पादन एजंट्ससाठी कडक परवानग्या, लॉग आणि किल-स्विचेस-टेबल स्टेक्ससह मर्यादित सँडबॉक्समध्ये चालतात [5].

एक छोटीशी कबुली: बहुतेक संघ खूप जास्त एजंट्सपासून सुरुवात करतात. ते आकर्षक आहे. जेव्हा मेट्रिक्स सांगतील की तुम्हाला त्यांची आवश्यकता आहे तेव्हाच किमान भूमिका जोडा.

जोखीम, नियंत्रणे आणि प्रशासन का महत्त्वाचे आहे 🚧

एजंटिक एआय खरोखर काम करू शकते - याचा अर्थ असा की जर ते चुकीचे कॉन्फिगर केले किंवा हायजॅक केले तर ते खरोखर नुकसान देखील करू शकते. यावर लक्ष केंद्रित करा:

• त्वरित इंजेक्शन आणि एजंट हायजॅकिंग: जेव्हा एजंट अविश्वसनीय डेटा वाचतात तेव्हा दुर्भावनापूर्ण सूचना वर्तन पुनर्निर्देशित करू शकतात. या वर्गाच्या जोखमीचे मूल्यांकन आणि कमी कसे करावे याबद्दल आघाडीच्या संस्था सक्रियपणे संशोधन करत आहेत [3].

• गोपनीयतेचा वापर: कमी "प्रत्यक्ष वापर", अधिक परवानग्या - डेटा अॅक्सेस आणि ओळख काळजीपूर्वक मॅप करा (किमान विशेषाधिकाराचे तत्व).

• मूल्यांकन परिपक्वता: चमकदार बेंचमार्क स्कोअर्सना मीठाने हाताळा; तुमच्या वर्कफ्लोशी जोडलेले कार्य-स्तरीय, पुनरावृत्ती करण्यायोग्य मूल्यांकनांना प्राधान्य द्या.

• प्रशासन चौकटी: संरचित मार्गदर्शनाशी (भूमिका, धोरणे, मोजमाप, शमन) जुळवा जेणेकरून तुम्ही योग्य परिश्रम दाखवू शकाल [4].

तांत्रिक नियंत्रणांसाठी, पॉलिसी सँडबॉक्सिंगसह : साधने, होस्ट आणि नेटवर्क वेगळे करा; सर्वकाही लॉग करा; आणि तुम्ही ज्याचे निरीक्षण करू शकत नाही अशा कोणत्याही गोष्टी डीफॉल्ट-डिनी करा [5].

एक व्यावहारिक चेकलिस्ट कशी तयार करावी 🛠️

1. तुमच्या संदर्भासाठी एक प्लॅटफॉर्म निवडा: जर तुम्ही AWS किंवा Google क्लाउडमध्ये खोलवर असाल, तर त्यांचे एजंट गुळगुळीत एकत्रीकरणे स्टॅक करतात [1][2].

2. प्रथम रेलिंग्ज परिभाषित करा: इनपुट, टूल्स, डेटा स्कोप, अलॉयलिस्ट आणि एस्केलेशन पाथ. उच्च-जोखीम कृतींना स्पष्ट पुष्टीकरणाशी जोडा [4].

3. एका अरुंद ध्येयाने सुरुवात करा: स्पष्ट KPIs असलेली एक प्रक्रिया (वेळ वाचवणे, त्रुटी दर, SLA हिट रेट).

4. सर्वकाही इन्स्ट्रुमेंट करा: ट्रेस, टूल-कॉल लॉग, मेट्रिक्स आणि मानवी अभिप्राय लूप [1].

5. प्रतिबिंब आणि पुन्हा प्रयत्न जोडा: तुमचे पहिले विजय सहसा मोठ्या मॉडेल्समधून नव्हे तर स्मार्ट लूपमधून येतात [1].

6. सँडबॉक्समध्ये पायलट: व्यापक रोलआउटपूर्वी मर्यादित परवानग्या आणि नेटवर्क आयसोलेशनसह चालवा [5].

बाजार कुठे चालला आहे 📈

क्लाउड प्रोव्हायडर्स आणि एंटरप्रायझेस एजंटिक क्षमतांवर जास्त भर देत आहेत: मल्टी-एजंट पॅटर्न औपचारिक करणे, निरीक्षणक्षमता आणि सुरक्षा वैशिष्ट्ये जोडणे आणि धोरण आणि ओळख प्रथम श्रेणी बनवणे. पंचलाइन म्हणजे सहाय्यकांकडून एजंट्सना सल्ला देणे वापरतात जेणेकरून त्यांना रेलिंग्जच्या आत ठेवता येईल [1][2][4].

प्लॅटफॉर्म प्रिमिटिव्ह्ज जसजसे परिपक्व होतील तसतसे अधिक डोमेन-विशिष्ट एजंट्स - वित्त ऑपरेशन्स, आयटी ऑटोमेशन, विक्री ऑपरेशन्स - यांची अपेक्षा करा.

टाळायचे धोके - डळमळीत भाग 🪤

• खूप जास्त साधने उघडकीस आली आहेत: टूलबेल्ट जितका मोठा असेल तितका स्फोट त्रिज्या मोठा. लहान सुरुवात करा.

• कोणताही वाढता मार्ग नाही: मानवी हँडऑफशिवाय, एजंट पळून जातात - किंवा त्याहूनही वाईट, आत्मविश्वासाने आणि चुकीचे वागतात.

• बेंचमार्क टनेल व्हिजन: तुमच्या कामाच्या प्रवाहाचे प्रतिबिंब असलेले तुमचे स्वतःचे मूल्यांकन तयार करा.

• प्रशासनाकडे दुर्लक्ष करणे: धोरणे, पुनरावलोकने आणि रेड-टीमिंगसाठी मालक नियुक्त करा; मान्यताप्राप्त चौकटीत नकाशा नियंत्रणे द्या [4].

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न विजेचा गोल ⚡

एजंटिक एआय फक्त एलएलएमसह आरपीए आहे का? पूर्णपणे नाही. आरपीए निर्धारक लिपींचे अनुसरण करते. एजंटिक सिस्टम अनिश्चितता आणि अभिप्राय लूपसह योजना आखतात, साधने निवडतात आणि उड्डाणात जुळवून घेतात [1][2].
ते लोकांना बदलेल का? ते पुनरावृत्ती होणारी, बहु-चरण कार्ये ऑफलोड करते. मजेदार काम - निर्णय, चव, वाटाघाटी - अजूनही मानवाला झुकवते.
मला पहिल्या दिवसापासून मल्टी-एजंटची आवश्यकता आहे का? नाही. काही साधनांसह एका सुव्यवस्थित एजंटकडून अनेक विजय मिळतात; जर तुमचे मेट्रिक्स ते योग्य ठरवत असतील तर भूमिका जोडा.

खूप दिवस झाले मी ते वाचले नाही🌟

एजंटिक एआय म्हणजे काय ? हे नियोजन, साधने, मेमरी आणि धोरणांचा एकत्रित संच आहे जो एआयला बोलण्यापासून ते कामापर्यंत हलवू देतो. जेव्हा तुम्ही अरुंद ध्येये मोजता, रेलिंग लवकर सेट करता आणि सर्वकाही योग्यरित्या वापरता तेव्हा मूल्य दिसून येते. जोखीम म्हणजे वास्तविक अपहरण, गोपनीयतेचे प्रदर्शन, फ्लॅकी मूल्यांकन - म्हणून स्थापित फ्रेमवर्क आणि सँडबॉक्सिंगवर अवलंबून रहा. लहान बांधा, वेडसरपणे मोजा, ​​आत्मविश्वासाने विस्तार करा [3][4][5].

संदर्भ

1. गुगल क्लाउड - एजंटिक एआय म्हणजे काय? (व्याख्या, संकल्पना). लिंक

2. AWS - एआय एजंट्स वापरून तुमच्या अॅप्लिकेशनमधील कामे स्वयंचलित करा. (बेडरॉक एजंट्स डॉक्स). लिंक

3. एनआयएसटी टेक्निकल ब्लॉग - एआय एजंट हायजॅकिंग मूल्यांकनांना बळकट करणे. (जोखीम आणि मूल्यांकन). लिंक

4. एनआयएसटी - एआय रिस्क मॅनेजमेंट फ्रेमवर्क (एआय आरएमएफ). (शासन आणि नियंत्रणे). लिंक

5. यूके एआय सेफ्टी इन्स्टिट्यूट - तपासणी: सँडबॉक्सिंग. (तांत्रिक सँडबॉक्सिंग मार्गदर्शन). लिंक

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल