Az agensszerű gondolkodás az AI-rendszerek felépítésének alapkövévé válik, különösen akkor, ha azoknak nem csupán utasításokat kell követniük. Már nem olyan eszközöket keres, amelyek csak a bemeneti adatokra várnak. Olyan rendszerekre van szüksége, amelyek képesek gondolkodni, alkalmazkodni és megtenni a következő lépést.
A mai mesterséges intelligencia többsége még mindig reaktív. Kérdésekre válaszol, feladatokat automatizál és szkriptek alapján működik. De ahogy a projektek egyre összetettebbé válnak és az adatforrások száma megsokszorozódik, ez már nem elegendő. Nemcsak végrehajtásra, hanem gondolkodásra is szükség van.
Itt jön be a képbe az agens AI. Komplex feladatokat kezel, eligazodik a kétértelműségekben, és a vállalati adatokból merít, hogy okosabb döntéseket hozzon. Ahelyett, hogy azt kérdezné: „Mit tegyek most?”, már tudja a választ.
A ClickUp Brain pontosan ezt a fajta intelligenciát támogatja. A magas kontextusú, nagy sebességű munkafolyamatokat végző csapatok számára készült, és segít a tervezésben, a prioritások meghatározásában és az automatizálásban. Mindezt kontextustudatossággal ötvözve.
Érdekes, igaz? De nézzük meg közelebbről, hogyan működik az agensszerű mesterséges intelligencia, miben különbözik a hagyományos rendszerektől, és hogyan lehet hatékonyan beépíteni a munkafolyamatokba.
⏰ 60 másodperces összefoglaló
Az utasításokat követő mesterséges intelligencia már nem elegendő. Az agensszerű gondolkodásmód újradefiniálja az intelligens rendszerek működését:
- Használja az agensszerű gondolkodást olyan mesterséges intelligencia rendszerek létrehozásához, amelyek célokat tűznek ki, terveznek, alkalmazkodnak és szándékosan cselekszenek – nem csak előre meghatározott lépéseket hajtanak végre.
- Lépjen túl a statikus automatizáláson olyan ügynökök bevetésével, amelyek kezelik a kétértelműségeket, feladatokkal foglalkoznak és visszajelzésekből tanulnak.
- Alkalmazzon ügynöki rendszereket a termékek szállításában, a támogatások osztályozásában, a vállalati keresésben és a stratégiában, hogy nagy hatással bíró eredményeket érjen el.
- Tervezzen okosabb architektúrákat gondolkodási motorok, dinamikus munkafolyamatok, visszacsatolási hurkok és ember által vezérelt vezérlők segítségével.
- Kerülje el a méretezési buktatókat strukturált adatokkal, adaptív infrastruktúrával és fokozatos csapatbevezetési stratégiákkal.
- Építsen intelligens munkafolyamatokat gyorsabban a ClickUp Brain segítségével, amely automatizálásra, prioritások meghatározására és kontextusérzékeny döntéshozatalra alkalmas.
Az agensszerű gondolkodás megértése
Az agensszerű gondolkodás azt jelenti, hogy egy AI-rendszer képes célokat kitűzni, döntéseket hozni és cselekedni. Mindezt anélkül teszi, hogy folyamatos irányításra lenne szüksége. Ez egy átállás a reaktív végrehajtásról az intelligens autonómiára.
A következő esetekben láthatja működés közben:
- Egy mesterséges intelligencia asszisztens a hatások és a sürgősség alapján rangsorolja a termékek hátralékos tételeit.
- A kódoló ügynök a korábbi sprintek hibamintáinak elemzésével átalakítja a kódbázist.
- Egyes tudásasszisztensek átvizsgálják a belső dokumentációt, hogy megoldásokat javasoljanak, mielőtt a támogatási jegyek benyújtásra kerülnek.
Ezek nem előre megírt feladatok. Célorientált viselkedésformák, amelyeket olyan gondolkodási modellek támogatnak, amelyek értelmezik a kontextust és célszerűen választják ki a cselekvéseket.
Ez az, ami megkülönbözteti az agensszerű mesterséges intelligencia gondolkodást, és ez az oka annak, hogy ez képezi a modern intelligens rendszerek alapját.
📖 További információ: Ha meg szeretné tekinteni az összes fantasztikus AI eszközt, amely a feladatok optimalizálására használható, itt talál egy listát a legjobb AI alkalmazásokról a munkafolyamatok optimalizálásához.
Az agensszerű gondolkodás szerepe a mesterséges intelligenciában
Ahogy egyre fejlettebb AI-modellekkel dolgozik, a hagyományos logikai fák és előre definiált szkriptek korlátozóvá válnak.
Olyan rendszerekre van szüksége, amelyek:
- A homályos vagy hiányos felhasználói bevitelek értelmezése
- Használja ki a képzési adatokat és a jelenlegi kontextust
- Konkrét feladatok végrehajtása lépésről lépésre történő utasítások nélkül
- Kezelje a többértelmű kéréseket az adatforrások között
Ez az a terület, ahol az agens AI gondolkodásmód erőssége megmutatkozik. Lehetővé teszi az AI-ügynökök számára, hogy áthidalják a szándék és a végrehajtás közötti szakadékot, különösen olyan komplex környezetekben, mint a vállalati keresés, a termékmenedzsment vagy a nagyszabású szoftverfejlesztés.
Ez egyben lehetőséget teremt olyan AI-rendszerek fejlesztésére is, amelyek idővel egyre jobbá válnak. A megfelelő architektúrával az agens modellek folyamatosan javulhatnak, prioritásokat állíthatnak be és finomíthatják az eredményeket az alapján, hogy mi működik.
😎 Érdekes olvasmány: A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia közötti különbség
Agentikus és nem agentikus rendszerek
Íme, hogyan viszonyulnak egymáshoz a két megközelítés, amikor valós AI-munkafolyamatokra alkalmazzák őket:
| Funkció | Agentikus rendszerek | Nem agensszerű rendszerek |
| Döntéshozatal | Autonóm, kontextustudatos | Trigger-alapú, reaktív |
| Célkitűzés | Dinamikus és belső | Külső bemenetek által előre meghatározott |
| Alkalmazkodóképesség | Tanul az eredményekből és a visszajelzésekből | Kézi beavatkozást igényel |
| Adatkezelés | Több adatforrásból történő szintézis | Egyszerre csak egy feladatra vagy adatkészletre korlátozódik |
| Kimenet | Személyre szabott, folyamatosan fejlődő válaszok | Statikus, sablonos kimenetek |
A nem agens alapú munkafolyamatoknak is megvan a helyük, elsősorban az ismétlődő automatizálás vagy a szűk hatókörű eszközök esetében. Ha azonban komplex problémamegoldásra, kontextusváltásra vagy stratégiai végrehajtásra épít, az agens alapú modellek sokkal szélesebb körű képességeket kínálnak.
Az AI-ban az agensszerű gondolkodás alapvető összetevői
Az agens intelligencia kiépítése nem a meglévő automatizálás további rétegekkel való kiegészítését jelenti. Hanem olyan mesterséges intelligencia rendszerek tervezését, amelyek gondolkodási folyamata tükrözi, ahogyan a valódi agens célokat tűz ki, értékeli az előrehaladást és idővel alkalmazkodik.
Az alábbiakban bemutatjuk az agens alapú munkafolyamatot működtető alapvető összetevőket:
1. Cél megfogalmazása
Minden gondolkodási rendszer egy világos céllal indul. Ez a cél lehet felhasználó által meghatározott, vagy az agens AI rendszerekben belsőleg generált, új bemenetek vagy kialakuló minták alapján.
- Egy termékügynök a csapatok közötti akadályok alapján azonosíthatja a késedelem kockázatát.
- Az ügyfélszolgálati ügynök felismerheti az ismétlődő problémákat, és prioritást adhat a megoldási munkafolyamatnak.
A kulcs a kezdeményezőkészség: a célokat nem csak követik, hanem meg is fogalmazzák, értékelik és finomítják.
2. Tervezés és bontás
Miután a cél meghatározásra került, az AI kisebb feladatokra bontja azt. Ez magában foglalja a függőségek, a rendelkezésre álló erőforrások és az időzítés megfontolását.
Például egy ügynök, akit egy régi adatbázis áttelepítésével bíznak meg, a következőket teheti:
- Az elavult sémák azonosítása
- Hasonlítsa össze őket a modern alternatívákkal!
- A migráció sorrendje a leállás idejének minimalizálása érdekében
Ezek a rendszerek nem csak végrehajtják a lépéseket, hanem a műveletek legjobb sorrendjét is megfontolják.
3. Kontextuális memória és visszacsatolás
Memória nélkül nincs alkalmazkodás. Az agens AI-nak folyamatos megértésre van szüksége a múltbeli eseményekről, döntésekről és külső változásokról. Ez a memória támogatja:
- A hosszú távú célok elérésének nyomon követése
- A stratégia valós idejű visszajelzések alapján történő kiigazítása
- A releváns eredmények tárolása a jövőbeli gondolkodás javítása érdekében
A hagyományos logikai fákkal ellentétben az agens modellek képesek értékelni, hogy mi működött és mi nem, és az iteráció révén folyamatosan javulnak.
4. Adaptív végrehajtás
A végrehajtás nem a végső lépés, hanem egy folyamatos, fejlődő folyamat. Az érvelési motor figyelemmel kíséri az egyes feladatok eredményét, és szükség szerint módosításokat hajt végre.
Például egy dokumentumösszefoglalási munkafolyamatban az ügynök a következőket teheti:
- A rossz minőségű bemeneti adatok felismerése
- A forráskiválasztás újbóli prioritásba helyezése
- A közönség visszajelzései alapján módosítsa az összefoglalás stílusát.
Ez a rugalmasság különbözteti meg a nem agens alapú munkafolyamatokat az intelligens rendszerektől, amelyek önállóan működnek, és mégis pontos, kontextust figyelembe vevő válaszokat adnak.
Amikor ezek az összetevők együtt működnek, egy intelligensebb rendszert kapunk, amely tanul, alkalmazkodik és a komplexitásnak megfelelően skálázódik. Akár mérnöki, termék- vagy tudásmenedzsment célú AI-alkalmazásokat fejleszt, az agensszerű gondolkodás képezi az alapját a következetes, intelligens eredményeknek.
Az agensszerű gondolkodás megvalósítása
Olyan mesterséges intelligenciát tervezni, amely elvégzi a munkát, könnyű. Azonban olyan mesterséges intelligenciát tervezni, amely eldönti, hogy melyik munka fontos és hogyan kell elvégezni, az már érdekesebb. Ez az a pont, ahol az agensszerű gondolkodás többé nem csak egy funkció. Ez az architektúra.
Íme, mi szükséges ahhoz, hogy ezt a stackjébe implementálja.
Határozza meg a döntési határokat, ne a forgatókönyveket
Az agensrendszereknek nem adunk lépésről lépésre utasításokat. Meghatározzuk a határokat, például hogy az agens mit érinthet meg, milyen célokat kell követnie, és milyen messzire engedjük, hogy felfedezzen.
Ez azt jelenti, hogy:
- Objektív funkciók létrehozása statikus szabályok helyett
- Lehetővé teszi az ügynökök számára, hogy értékeljék a kompromisszumokat (sebesség kontra pontosság, rövid távú kontra hosszú távú nyereség).
- Az ügynököknek parancsok helyett korlátozásokat adunk meg
Ez teszi rendszerét rugalmassá. Képes kezelni a váratlan bemeneteket, a változó projekt hatóköröket vagy a hiányos adatokat anélkül, hogy megszakítaná a folyamatot.
Építsen egy gondolkodási motort, amely képes tervezni és újragondolni a prioritásokat!
A megvalósítás középpontjában az érvelési motor áll. A logikai réteg feladata a célok feladatokká alakítása, a visszajelzésekhez való alkalmazkodás és a cselekvések dinamikus sorrendbe állítása.
Ehhez a tervezéshez a következőkre lesz szüksége:
- Egy tervező, amely a magas szintű célokat végrehajtható feladatokra bontja
- A memóriaréteg, amely tárolja, hogy mi történt, mi működik és mit kell elkerülni.
- A haladást, az eltéréseket és az akadályokat ellenőrző vezérlő hurok
Képzelje el úgy, mintha egy termékmenedzsert építene be az AI-jába. Olyat, amely folyamatosan értékeli, hogy mi a fontos most, és nem csak azt, amit eredetileg kértek tőle.
Integrálja az adaptív munkafolyamatokat támogató eszközökkel
A legtöbb implementáció itt bukik meg: az emberek olyan intelligens ügynököket hoznak létre, amelyek nem ügynöki rendszerek tetején helyezkednek el. Nem lehet az ügynöki viselkedést beépíteni egy merev, lineáris munkafolyamatba, és elvárni, hogy az sikeres legyen.
A környezete támogatnia kell:
- A prioritások dinamikus átrendezése
- A feladat tulajdonjoga, amely a sprint közepén változhat
- Kontextuson alapuló, funkciók közötti kiváltó tényezők
Itt jön be a ClickUp Brain. Nem csak automatizál, hanem lehetővé teszi az ügynök számára, hogy feladatok, dokumentumok, adatok és függőségek között gondolkodjon. Amikor az ügynök úgy dönt, hogy egy specifikációs dokumentum elavult, megjelölheti a dokumentumot, átadhatja a feladatot és módosíthatja a sprint célját anélkül, hogy megvárná, amíg Ön észreveszi.
A ClickUp Brain jelentős szerepet játszik a döntéshozatalban és a problémamegoldásban, mivel képes elemezni, rendszerezni és hasznosítható információkat nyújtani. Íme, hogyan segít:
- Információk összesítése: A ClickUp Brain összefogja a feladatokból, dokumentumokból és megjegyzésekből származó adatokat, így átfogó képet nyújtva a döntéshozatalhoz.
- Kontextuselemzés: azonosítja a különböző eszközök közötti kapcsolatokat és mintákat, segítve Önt a lehetőségek kontextusának megértésében.
- Prioritások: A feladatok prioritásainak és határidejének elemzésével a ClickUp Brain biztosítja, hogy a kritikus kérdésekkel először foglalkozzanak.
- Együttműködés és kommunikáció: Összefoglalja a megbeszéléseket és kiemeli a legfontosabb pontokat, biztosítva, hogy minden érdekelt fél hozzáférjen a szükséges információkhoz.
- Probléma azonosítás: A ClickUp Brain felismeri a szűk keresztmetszeteket és a késedelmes feladatokat, és figyelmezteti Önt a potenciális problémákra, mielőtt azok eszkalálódnának.
- Döntéshozatal támogatása: Pontos információk alapján betekintést és ajánlásokat nyújt a megalapozott döntéshozatal elősegítése érdekében.
- Hatékonyság és automatizálás: Az ismétlődő feladatok automatizálásával a ClickUp Brain időt takarít meg, és lehetővé teszi, hogy stratégiai döntésekre koncentráljon.
Az AI-alapú feladatajánlások és a munkafolyamat-automatizálási funkciók kihasználásával könnyedén beállíthat és nyomon követhet célokat, automatizálhat feladatokat és megalapozott döntéseket hozhat. Íme, hogyan egyszerűsítheti a ClickUp Brain a célok kitűzését és nyomon követését, biztosítva az összhangot stratégiai céljaival.
- Célok és OKR-ek nyomon követése: Használja a ClickUp alkalmazást a munkaterület hierarchiájának szervezéséhez a célok és OKR-ek nyomon követése érdekében. Az olyan eszközökkel, mint a Lista és a Gantt nézet, vizualizálhatja az előrehaladást és biztosíthatja, hogy céljai a terv szerint haladjanak. A ClickUp AI tovább javítja ezt azáltal, hogy betekintést és ajánlásokat nyújt, hogy céljai mérhetőek és megvalósíthatóak maradjanak.
- Frissítések összevonása a Docs-ban: Vezesse össze céljait és OKR-frissítéseit a ClickUp Docs-ban. Ez lehetővé teszi az információk központosítását, az érdekelt felek megjelölését és a feladatok hivatkozását. A ClickUp AI segíthet a frissítések megírásában, az előrehaladás összefoglalásában, sőt, a találkozók jegyzetéből még cselekvésre alkalmas betekintéseket is generálhat.
- AI-alapú segítség: Nehéz megfogalmazni a céljait vagy a frissítéseket? A ClickUp AI képes tartalmakat megfogalmazni, összefoglalásokat készíteni, sőt, a következő lépéseket is javasolni, ezzel időt és energiát takarítva meg Önnek.
Az automatizálás a ClickUp Brain középpontjában áll, lehetővé téve, hogy Ön a magas értékű feladatokra koncentrálhasson, míg az ismétlődő folyamatok zökkenőmentesen zajlanak:
- Munkafolyamat-automatizálás: A ClickUp Brain AutoAI funkciója lehetővé teszi a feladatok létrehozásának, frissítésének és összekapcsolásának automatizálását. Például beállíthat automatizálásokat, amelyek meghatározott feltételek alapján indítanak el műveleteket, például frissítik a fő feladat állapotát, amikor egy alfeladat befejeződött.
- AI által generált alfeladatok: Egy egyszerű feladatnévből a ClickUp Brain részletes alfeladatokat generálhat, így biztosítva, hogy semmi ne maradjon figyelmen kívül a munkafolyamatában.
- Egyedi automatizálások: Az automatizálásokat az Ön egyedi igényeihez igazíthatja, legyen szó napi feladatok ütemezéséről, sablonok alkalmazásáról vagy függőségek kezeléséről. Ez csökkenti a manuális munkát és biztosítja a projektek közötti konzisztenciát.
A ClickUp Brain valós idejű betekintést és ajánlásokat nyújtva segíti Önt az adatokon alapuló döntéshozatalban:
- AI-alapú feladatajánlások: A ClickUp Brain elemzi a munkaterületét, és felhívja a figyelmet a figyelmet igénylő feladatokra, segítve Önt a hatékony prioritások meghatározásában. Ez biztosítja, hogy a kritikus feladatok azonnal megoldásra kerüljenek, javítva az általános hatékonyságot.
- Valós idejű összefoglalók: Az egyes feladatok megnyitása nélkül is azonnal megkapja a projekt összefoglalóit és frissítéseit. Ez a funkció különösen hasznos azoknak a vezetőknek, akiknek átfogó képet kell kapniuk az előrehaladásról és a lehetséges akadályokról.
- Összekapcsolt keresés és betekintés: A ClickUp Brain integrálható külső eszközökkel, például a Google Drive-val és a SharePointtal, így platformok között is kereshet és elemezhet információkat. Ez biztosítja, hogy minden szükséges adattal rendelkezzen a megalapozott döntések meghozatalához.
A ClickUp Brain integrálásával a munkafolyamatába nagyobb hatékonyságot, áttekinthetőséget és fókuszt érhet el. Akár ambiciózus célokat tűz ki, akár ismétlődő feladatokat automatizál, akár stratégiai döntéseket hoz, a ClickUp Brain a legjobb gondolkodási partner.
A beépített funkciók, mint például a mesterséges intelligenciával támogatott feladatajánlások és a munkafolyamat-automatizálás segítségével a ClickUp Brain segít ügynökeinek, hogy ne csak a végrehajtásra, hanem a hatásra is összpontosítsanak.
Tervezz visszajelzésre, ne tökéletességre!
Egyetlen ügynök sem sikerül elsőre. Ez nem probléma, ha a rendszerét úgy építették fel, hogy tanuljon. A visszacsatolási hurkok azok a pontok, ahol az ügynöki mesterséges intelligencia élesíti előnyét.
Az Ön feladata:
- Készítse elő környezetét a magas színvonalú visszajelzésekhez (feladat eredmények, akadályok, megoldási idő).
- Hagyja, hogy az ügynök a teljesítménye alapján módosítsa saját viselkedését.
- Kerülje el a korai logika túlillesztését, és hagyja, hogy a használat során fejlődjön.
Ha olyan rendszert szeretne, amely csapatok és projektek között skálázható, akkor a merevséget relevanciára kell cserélnie.
Az agensszerű gondolkodás nem csak az intelligenciáról szól. Az infrastruktúráról is szól. A célok, a tervezés, a visszajelzések és a környezet kapcsán hozott döntései fogják eldönteni, hogy az agens többet tud-e tenni, mint csak úgy cselekedni, ahogy gondolkodnia kell.
A ClickUp Brainhez hasonló eszközökkel pedig nem csak a régi munkafolyamatokra ragasztja rá a gondolkodást. Olyan rendszert épít, amely olyan gyorsan tud döntéseket hozni, ahogyan a csapata mozog.
📖 További információ: Hogyan építsünk mesterséges intelligencia ügynököt a jobb automatizálás érdekében?
Az agensszerű gondolkodás alkalmazása mesterséges intelligencia rendszerekben
Az agensszerű gondolkodás olyan termelési környezetekben kerül alkalmazásra, ahol a logikai fák és a statikus automatizálások nem működnek. Ezek élő rendszerek, amelyek komplexitást, kétértelműséget és stratégiai döntéshozatalt oldanak meg.
Így néz ki ez a gyakorlatban:
1. Termék szállítási ügynökök, akik kezelik a hatókört és az akadályokat
Egy fintech vállalatnál, amely öt termékcsapatban heti sprinteket futtat, egy agensrendszert vezettek be a hatókör-kiterjedés és a sprint sebességének figyelemmel kísérésére.
Az ügynök:
- Történeteket keres a Jira, Notion és GitHub rendszerekben
- Észleli a nem megfelelő sebességtrendeket (pl. 3 elmaradt történet átkerül a következő sprintre)
- Jelzi a szállítási kockázatot, és automatikusan javasolja a hatókör csökkentését a mérföldkő megőrzése érdekében.
Az agens gondolkodás nem csak a projekt metaadatain alapul, hanem az idő, a függőségek és a haladási adatok alapján is.
2. Támogassa a belső megoldásokra kiképzett triage ügynököket
Egy B2B SaaS vállalatnál az L2 támogatási ügynökök elmerültek a ismétlődő eskalációkban. Az ügynököket belső jegyzetek, dokumentációs frissítések és terméknaplók kezelésére képezték ki.
Most:
- Új jegyeket osztályoz többcélú gondolkodással
- Hivatkozások a naplófájlokra és a korábbi jegyek korábbi megoldásaira
- Automatikusan kidolgozza a kontextushoz illeszkedő válaszjavaslatokat, és a szélsőséges eseteket a megfelelő csapatnak továbbítja.
Idővel a rendszer elkezdte feltárni a termék hibáit az ismétlődő mintákból. Ez volt az, amit az ember nem vett észre a csatornák fragmentáltsága miatt.
3. Infra-optimalizációs ügynökök a telepítési folyamatokban
A modellbevezetést kezelő AI-infrastruktúra-csapat (MLFlow, Airflow, Jenkins) egy korábbi hibákra betanított DevOps-ügynököt vezetett be.
Autonóm módon:
- Felismeri a sikertelen feladatokat és azok kiváltó okait (pl. lemezterület túlcsordulás, memóriahatár elérése).
- A hatások és a downstream feladatláncok alapján újrasorrendeli a fejlesztési sorrendet.
- Módosítja a telepítési sorrendet, hogy felszabadítsa a magasabb prioritású munkafolyamatokat.
Ezzel az incidenskezelés a manuális riasztásról az automatizált gondolkodásra és cselekvésre váltott, csökkentve ezzel a leállási időt.
👀 Tudta? Az AI-ügynök legkorábbi koncepciója az 1950-es évekre nyúlik vissza, amikor a kutatók olyan programokat építettek, amelyek sakkozni tudtak és a lépéseket átgondolták.
Ez teszi a játékstratégiát az autonóm döntéshozatal egyik első valós világbeli tesztjévé.
4. Tudásszintézis a vállalati keresésben
Egy ügyvédi irodában, ahol több ezer belső feljegyzést, szerződést és szabályozási frissítést kezeltek, a keresés a nagy mennyiség miatt nem működött megfelelően.
Egy visszakereső ügynök most:
- Olyan lekérdezéseket értelmez, mint például „Összefoglalja a SEC közzétételeivel kapcsolatos legutóbbi precedenseket”.
- Belső adatbázisokból, szabályozásokból és korábbi ügyfél-tanácsadási feljegyzésekből merít.
- Összefoglalók összeállítása hivatkozásokkal és felületi szintű kockázatértékelésekkel
Mi a különbség? Nem kulcsszavak alapján működik. Strukturált és strukturálatlan adatokon alapuló érvelést alkalmaz, a felhasználói szerepkörhöz és az eset kontextusához igazodva.
📖 Olvassa el még: Hogyan lehet javítani az adatkezelést információkereső rendszerekkel?
5. OKR-ügynökök operatív és stratégiai csapatok számára
Egy gyorsan növekvő egészségügyi technológiai szervezetben a vezetésnek szüksége volt egy módszerre, amellyel a negyedéves OKR-eket menet közben tudták alkalmazkodni.
Egy tervező ügynököt arra képeztek ki, hogy:
- Figyelje a KPI-értékek változásait (pl. betegek számának csökkenése egy régióban)
- Kövesse nyomon a blokkolókat a gyökérfunkciókig (pl. bevezetési késések, támogatási várakozási idők)
- Javasoljon felülvizsgált OKR-határokat és osztályok közötti erőforrás-áthelyezéseket.
Ez lehetővé tette a vezetés számára, hogy a negyedév során módosítsa a célokat, ami korábban csak retro tervezés keretében volt lehetséges.
Mindezek az alkalmazási példák egyértelműen bizonyítják, hogy ezek az agensszerű gondolkodási rendszerek lehetővé teszik az AI számára, hogy a valós üzleti logikán belül működjön. Ahol a statikus szabályok és munkafolyamatok nem tudnak lépést tartani.
📖 Olvassa el még: Útmutató az AI munkafolyamat-automatizálás maximális termelékenység érdekében történő használatához
Kihívások és megfontolások
Az agensszerű mesterséges intelligencia felépítése egy architektúrális változást jelent. Ez pedig valódi súrlódásokkal jár. Bár a potenciál hatalmas, az agensszerű gondolkodás működőképessé tételének útja számos kihívással jár.
Ha komolyan fontolgatja a bevezetést, akkor ezeket a korlátokat kell figyelembe vennie a tervezés során.
1. Az autonómia és az ellenőrzés közötti egyensúly
Az agensrendszerek ígéretet tesznek arra, hogy függetlenül cselekszenek, de ez egyben kockázatot is jelent. Világos határok nélkül az agenszek rossz célra optimalizálhatnak, vagy elégtelen kontextus nélkül cselekedhetnek.
Ehhez a következőkre lesz szüksége:
- Határozza meg az egyes ügynökök számára elfogadható működési paramétereket.
- Érzékeny műveletekhez építsen be emberi felülírási rétegeket
- Állítson be ellenőrzőpontokat az ügynökök viselkedésének értékeléséhez a legfontosabb döntési csomópontokban.
A teljes szabadság nem a cél. A biztonságos, célorientált autonómia az.
2. Gyenge képzési adatok = kiszámíthatatlan viselkedés
Az ügynökök csak annyira jók, mint az alapjukat képező képzési adatok, és a legtöbb szervezet még mindig fragmentált, elavult vagy ellentmondásos adatkészletekkel rendelkezik.
Megbízható jelek nélkül a gondolkodási motorok:
- Irreleváns vagy alacsony minőségű válaszok felszínre hozatala
- A relevancia félreértelmezése kontextus-intenzív környezetekben
- Küzdelem a döntéshozatal kiterjesztése érdekében a szűk felhasználási eseteken túl
Ennek megoldása az adatforrások konszolidálását, a szabványok érvényesítését és a címkézett adatkészletek folyamatos fejlesztését jelenti.
3. Az érvelés nem skálázható statikus infrastruktúrán
Sok vállalat megpróbálja az agens képességeket merev, nem alkalmazkodó rendszerekre ráerőltetni, ami gyorsan tönkreteszi azokat.
Az agensrendszereknek szükségük van:
- Eseményvezérelt architektúrák, amelyek valós időben alkalmazkodnak az ügynökök döntéseihez
- A változó célokra dinamikusan reagáló API-k és munkafolyamatok
- A visszacsatolási ciklusokat támogató infrastruktúra, nem csak a kimeneteket
Ha a jelenlegi rendszer nem képes alkalmazkodni, az ügynök eléri a határait, függetlenül attól, hogy mennyire intelligens.
👀 Tudta? A NASA Curiosity rovere az AEGIS nevű AI rendszert használja, hogy önállóan kiválassza, melyik sziklákat elemzi a Marson.
Valós idejű tudományos döntéseket hozott anélkül, hogy megvárta volna a Földről érkező utasításokat.
4. Az érvelés nélküli RAG-rendszerek falba ütköznek
A visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) hatékony, de ügynöki logika nélkül a legtöbb RAG-rendszer passzív marad.
Problémák akkor merülnek fel, amikor:
- A visszakeresési logika nem tud alkalmazkodni az eredmények sikeréhez
- Az ügynökök nem tudják értékelni a dokumentumok minőségét vagy a szintézis hiányosságait.
- A lekérdezések felépítése nem veszi figyelembe a kontextust
Ennek a hiányosságnak a pótlásához a RAG-rendszereknek át kell gondolniuk, hogy mit kell visszakeresniük, miért fontos az, és hogyan illeszkedik a feladathoz. Nem pedig csak szöveget generálni abból, amit találnak. Ez azt jelenti, hogy a RAG-rendszerét úgy kell fejleszteni, hogy stratégaként működjön, ne pedig keresőmotorként.
5. A szervezeti bevezetés gyakran a legnagyobb akadály
Még ha a technológia működik is, az emberek nem szívesen adják át az AI-nak a prioritások meghatározását, a tervezést vagy a funkciók közötti koordinációt.
Ehhez a következőkre lesz szüksége:
- Kezdje nem agens alapú munkafolyamatokkal, és fokozatosan fejlessze azokat!
- Tartsa az ügynököket láthatóvá, ellenőrizhetővé és könnyen felülírhatóvá
- Oktassa a csapatokat az agensrendszerek gondolkodásmódjáról, hogy idővel bizalom alakulhasson ki.
Az elfogadás nem annyira a modellről szól, hanem inkább a világosságról, az ellenőrzésről és az átláthatóságról.
6. Az ügynökök strukturált visszajelzés nélkül nem tudnak alkalmazkodni
Az ügynök alkalmazkodóképessége attól függ, hogy mit tanul. Ha nincs visszacsatolási hurok, akkor stagnál.
Ez azt jelenti, hogy:
- Minden eredmény (siker/kudarc) naplózása, nem csak a feladat teljesítése
- Minőségi és mennyiségi teljesítményadatok visszacsatolása
- Használja ezt a modellfrissítések előmozdítására, ne csak a mutatók műszerfalára.
Az agens AI rendszerek folyamatos fejlesztésre vannak tervezve. Visszacsatolási architektúra nélkül stagnálnak.
Az agensszerű gondolkodás egy olyan modellekből, logikából, korlátokból és munkafolyamatokból álló rendszer, amelyet nyomás alatt történő gondolkodásra terveztek. Ha csak egy újabb automatizálási rétegként kezeljük, akkor kudarcot vall.
De ha a relevanciára, a visszacsatolásra és az ellenőrzésre helyezi a hangsúlyt a tervezés során, akkor a rendszere nem csak cselekszik. Gondolkodik is, és egyre jobb lesz.
A jövő azoké a rendszereké, amelyek képesek gondolkodni
Az agensszerű gondolkodás az intelligens rendszerek valós környezetben való működésének új szabványává válik. Akár nagy nyelvi modelleket használ komplex lekérdezések kezelésére, akár AI-megoldásokat alkalmaz a döntések automatizálására, akár olyan ügynököket tervez, amelyek eszközök, adatok és csapatok között képesek feladatokat végrehajtani, ezek a rendszerek most új kihívásokkal szembesülnek. Gondolkodniuk, alkalmazkodniuk és cselekedniük kell a kontextus és a szándék figyelembevételével.
A legrelevánsabb dokumentumok felkutatásától a fragmentált vállalati ismeretek értelmezésén át a komplex feladatok megfelelő kontextusban történő végrehajtásáig – a releváns információk megfelelő pillanatban történő rendelkezésre bocsátása már nem opcionális.
A ClickUp Brain segítségével olyan agens-alapú munkafolyamatokat hozhat létre, amelyek a munkát a célokhoz igazítják, és nem csak a feladatok elvégzését ellenőrzik. Próbálja ki még ma a ClickUp-ot!