AI 요원 과대 광고, 설명 – 시작하기 위해 정말로 알아야 할 것

ai 에이전트 : 더 명확한 그림

많은 비즈니스가 AI 요원의 개념에 맞서고 있습니다. 이 게시물은 10 년이 넘는 AI 구현 경험을 활용하여이를 탈취하는 것을 목표로합니다. 당신이 새로 온 사람이든 노련한 전문가이든,이 가이드는 명확성을 제공합니다.

에이전트 : 새로운 개념이 아닙니다 대중의 믿음과 달리 AI 요원은 새로운 것이 아닙니다. 최근의 부활은 대형 언어 모델 (LLM)의 발전으로 인한 것입니다. ai 요원이란 무엇입니까? AI 에이전트는 정보를 인식하고 특정 목표를 달성하기 위해 행동하는 시스템입니다. 여기에는 고객 쿼리에 응답, 거래 처리 또는 스마트 홈 장치 관리가 포함될 수 있습니다.

ai 제제의 진화 초기 요원은 종종 기본적이고 융통성이 없었습니다. 현대 LLM은이를 혁신하여 자율적 운영, 효율성 향상 및 더 넓은 범위를 가능하게했습니다. 주요 개선 사항은 다음과 같습니다

인간과 같은 상호 작용 : llms는 자연스럽고 매력적인 대화를 촉진하고 과거의 로봇 상호 작용을 대체합니다.

강화 된 의사 결정 :

에이전트는 학습 된 선호도 및 동적 조건에 따라 반응성, 사전 프로그래밍 된 조치에서 실시간 의사 결정으로 전환했습니다.

구현 프로세스도 단순화되었습니다. 저 코드/노 코드 도구, 사전 훈련 된 LLM 및 클라우드 서비스는 배포에 필요한 시간과 전문 지식을 크게 줄입니다. <: :> 그때와 지금 : 사례 연구 Hair Products 회사를위한 IBM의 2016 년 프로젝트는 직원들에게 영업 및 소셜 미디어 데이터에 액세스 할 수 있도록 제공했습니다. 솔루션에는 여러 에이전트가 필요했습니다. 하나는 NLP 용, 하나는 SQL 쿼리, 대화 상자 관리 용, 하나는 시각적 데이터 표현 및 오케스트레이션 에이전트를 필요로했습니다. 이를 위해서는 6 명의 팀이 필요했습니다.

오늘날 LLM 덕분에 동일한 솔루션을 구현하기가 훨씬 빠릅니다. 하드 코딩 대화 상자 흐름, SQL 쿼리 및 광범위한 의도/엔티티 교육이 불필요하여 개발 시간이 50% 이상 줄어 듭니다.

현대 LLM은 자연 언어 이해에 탁월하여 상황을 인식하는 결정과 유동적 인 대화를 가능하게합니다. 이로 인해 정적 기능을 넘어 동적 문제 해결으로 이동하여보다 정확하고 개인화되고 사전 지원됩니다. ai 에이전트를 시작하는 기술 세부 사항으로 다이빙하기 전에 다음과 같은 중요한 단계를 고려하십시오

1. 비즈니스 목표 정의 : 목표를 명확하게 표현합니다 (예 : 개선 된 고객 만족도 또는 운영 효율성). 명확한 목표는 기술적 성공이 사업 실패가되는 것을 방지합니다. 기술 정렬 사용 사례와 정렬 :
기술이 솔루션을 지원하지 말고 지시하지 말고. 문제 시각화 : 사용 사례, 시나리오 및 이해 관계자를 철저히 이해하기 위해 설계 사고와 같은 방법을 사용하십시오.
2. 데이터 준비 상태를 확인하십시오 : 데이터 접근성, 청결성 및 유용성을 확인하십시오. 데이터 준비는 종종 상당한 장애물입니다.
이 점을 해결 한 후에는 적절한 기술과 아키텍처를 탐색 할 수 있습니다. 처음부터 데이터 보안 및 책임있는 AI 원칙을 통합해야합니다. > 다음은 무엇입니까?
3. 향후 게시물은 다른 에이전트 유형 (단순, 모델 기반, 목표 기반 등)과 대화식 AI를 넘어서 다양한 응용 프로그램을 탐색합니다. 그 동안 추가 학습을 위해 Microsoft 및 IBM의 리소스를 탐색하고 Microsoft의 AI 에이전트 서비스를 고려하십시오. 결론 AI 에이전트는 변형 도구입니다. 그들의 진화와 능력을 이해하면 비즈니스가 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 더 많은 통찰력을 얻으려면 계속 지켜봐주십시오!

위 내용은 AI 요원 과대 광고, 설명 – 시작하기 위해 정말로 알아야 할 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!