Az AI-ügynökök irányítása és skálázása: operatív kiválóság és az út előre

Ez a sorozatunk ötödik és utolsó cikke az ügynöki AI-ról a vállalkozásokban. A korábbi részekben az ügynöki AI-t (1. rész), az elfogadás érettségi fázisát (2. rész), az ügynöki architektúra hét pillérét (3. rész) és a telepítési mintákat a csapdákkal szemben (4. rész) fedeztük le. Most arra a kérdésre fordulunk, hogyan működtetjük és méretezzük ezeket az AI-ügynököket felelősségteljes módon. Ez a rész megvitatja a megfelelő mutatók és az „AgentOps” gyakorlatok kialakítását, az eszközök és platformok kezelését, a szervezeti kultúra és szerepek adaptálását, valamint a következőre való felkészülést - a feltörekvő szabályozásoktól a jövőbeli versenyképességig Ez a sorozatunk ötödik és utolsó cikke az ügynöki AI-ról a vállalkozásokban. A korábbi részekben az ügynöki AI-t (1. rész), az elfogadás érettségi fázisát (2. rész), az ügynöki architektúra hét pillérét (3. rész) és a telepítési mintákat a csapdákkal szemben (4. rész) fedeztük le. Most arra a kérdésre fordulunk, hogyan működtetjük és méretezzük ezeket az AI-ügynököket felelősségteljes módon. Ez a rész megvitatja a megfelelő mutatók és az „AgentOps” gyakorlatok kialakítását, az eszközök és platformok kezelését, a szervezeti kultúra és szerepek adaptálását, valamint a következőre való felkészülést - a feltörekvő szabályozásoktól a jövőbeli versenyképességig Ez az ötödik és utolsó cikk a vállalati ügynöki AI-ról szóló sorozatunkban. Abban az időben, amikor az AI-ügynököket a termelésbe helyezi és felhasználását bővíti, a siker kevésbé lesz az ügynök (ezt már megtetted) és még több Ez hasonló ahhoz, ahogyan a DevOps megjelenik, amikor a szoftverek bevezetése skálázódott: itt szükségünk van „AgentOps” vagy „MLOps” tudományágakra annak biztosítására, hogy az AI-ügynökök folyamatosan értéket nyújtsanak nap mint nap. Vegyünk le néhány kulcsfontosságú szempontot: az ügynök hatásának mérésére szolgáló mutatókat, a fejlődő eszközök / eladói tájképet, amely támogathatja Önt, a szükséges kulturális és szervezeti változásokat, és néhány gondolatot a stratégiájának jövőbeni megerősítéséről, ahogy az ügynöki AI tovább fejlődik. Épület Kormányzás és menedzsment Metrics for Measuring Impact "Az AI-ügynökök bevezetésénél kulcsfontosságú a metrikák meghatározása, különben hogyan lehet tudni, hogy tényleg működik-e?" Ez egy kemény lecke volt, amit korán megtanultam. Könnyű meglepni egy demo-t, de a vállalkozások az eredményeken futnak, nem pedig a cool technológián. Hasznosnak találtunk több dimenzióban nyomon követni a mutatókat, hogy átfogó képet készítsünk egy ügynök hatásáról: működési teljesítmény, üzleti hatás, megfelelőség / kockázat és felhasználói elfogadás. Íme néhány kulcsfontosságú mutató (kategóriánként), amelyet javasolunk: These tell you how well the agent is performing its task on a technical and service level. Examples include accuracy or success rate (what percentage of tasks does the agent complete correctly without human intervention?), average handling time (how fast does the agent resolve an issue vs. a human), and throughput (tasks completed per hour). If the agent interacts with end users, measure user satisfaction (e.g. CSAT scores or feedback ratings for those interactions). Also track utilisation: how often is the agent being triggered or used? For instance, after deploying an agent for software testing, we measured that it automatically caught and fixed about 30% of bugs, which was a clear operational win, tracked release-over-release. Operational metrics often form the early success criteria in pilot phases (e.g. “achieve at least X% accuracy within Y months”). Operational Metrics: Ultimately, you need to justify the project in business terms. Track how the agent is affecting the bottom line or key business KPIs. This can include direct cost savings (e.g. reduction in support labour hours: “the agent saved 200 hours of Tier-1 support work this month”), revenue impact (e.g. the agent’s upsell suggestions added £50k in sales last quarter), or efficiency gains in process metrics (like a higher conversion rate, or reduced downtime due to faster incident response). Also account for the cost of the agent itself, including ongoing cloud compute costs, maintenance effort, etc. One project of ours calculated that an AI agent reduced average QA cycle time by 30%, translating to an estimated £250k per year in saved engineering hours. But we also monitored that as usage grew, the agent’s API costs were climbing; this went into an ROI dashboard to ensure the value far outpaced the spend. Many organisations set up an “AI ROI” dashboard for leadership, showing running totals of benefits versus costs. Nothing quiets sceptics like hard numbers showing a positive payoff. Economic Metrics (ROI): Especially in regulated industries, you should measure things related to safety, compliance, and risk reduction. This might include the number of incidents or errors the agent prevented (“the agent caught 5 potential fraud cases that slipped past manual checks”), or conversely any compliance issues caused by the agent (hopefully zero, but if an agent made a decision that violated a policy, you need to log that and investigate). If you have human review steps, track how often humans override or correct the agent. A high override rate might indicate the agent is doing things people aren’t comfortable with - a risk signal that either the agent is making dubious choices or users don’t trust it yet. Another useful metric is time to detect and resolve agent issues (analogous to MTTR in incident management): if something goes wrong with the agent, how quickly do you notice and fix it? Some companies even conduct regular compliance audits of their AI systems; the findings can be distilled into metrics. For example, “Last quarter’s audit found 0 instances of personal data leakage by the agent” or “100% of high-value transactions handled by the agent were logged and reviewed with no discrepancies found.” These reassure management (and regulators) that the AI is under control. Compliance & Risk Metrics: Finally, gauge the human side: are people actually using the agent and integrating it into their work? Metrics here could include adoption rates (e.g. what percentage of customer inquiries are now handled by the agent vs. humans - and is that trending up or flat?), or user sentiment surveys (do employees find the agent helpful? do customers feel their issue was well-handled by the AI?). You might measure the number of new ideas or requests for AI agents coming from the business, e.g. “after our pilot, 5 other departments requested their own AI agent within 3 months,” which is a nice indicator of organisational buy-in. Another angle: how roles are changing. If the agent takes over task X, are the employees who used to do X now moving to higher-value work? That can be captured via qualitative manager feedback or time-allocation studies. The ultimate adoption metric is a bit fuzzy but revealing: when people start saying things like “Let’s have the agent handle this,” as a normal part of conversation, you know it’s become a trusted part of operations. Organisational (Adoption) Metrics: Ezeknek a mutatóknak a kiegyensúlyozott eredménytáblájának figyelemmel kísérésével biztosíthatja, hogy az AI-ügynök kezdeményezése a pályán maradjon, és fenntartható értéket nyújtson. A mutatók segítenek a problémák korai felismerésében (például a pontosság csökkenése vagy az emberi felülírások csúcsa jelezheti a modelltörést vagy egy új típusú lekérdezést, amelyet az ügynök nem tud jól kezelni). A mutatók is biztosítják a folyamatos támogatás és a költségvetés biztosításához szükséges bizonyítékokat - semmi sem épít bizalmat, mint egy folyamatosan javuló eszköztár. telepíti az ügynököt (így van egy kiindulási vonal), majd ismétli őket, ahogy megtanulja, hogy mi igazán számít. Ez a fegyelem nemcsak értékeket mutat; gyakran vezet, hogy javítsa az ügynök maga. Például észrevettük a méterektől, hogy egy bizonyos típusú lekérdezés mindig emberi visszaeséshez vezetett, ami rámutatott egy olyan képességre, amelyben az ügynök hiányzott, amit aztán hozzáadunk. Összefoglalva: mérés, mérés, mérés. Előtte Tooling and Vendor Landscape Az ügynöki mesterséges intelligencia növekedése nem maradt észrevétlenül a technológiai iparágban. Tény, hogy az eszközök és platformok növekedését ösztönözte, hogy segítsen építeni és kezelni ezeket a rendszereket. Egy-két évvel ezelőtt sokan összefogtuk a nyílt forráskódú könyvtárakat és az egyéni kódot; most minden nagy felhőszolgáltató és egy sor startup kínál megoldásokat a vállalati mesterséges intelligencia ügynökeinek. Ez egyaránt áldás (több választás, gyorsabb fejlesztés) és átok (sok hype, a zárolás kockázata). Vegyünk egy semleges áttekintést a tájról, hogy tudjuk, mi van ott, és milyen kompromisszumokat kell figyelembe venni: A nagy felhőszolgáltatók (AWS, Microsoft, Google, IBM, Oracle stb.) mindannyian a vállalati AI ügynökök kínálatával dobták a kalapjukat a gyűrűbe. , amely többlépcsős ügynökök létrehozására szolgáló sablonokat biztosít eszközintegrációkkal és egy orchestrációs réteggel, amelyek mindegyike az AWS kezelt infrastruktúráján fut (https://aws.amazon.com/bedrock/agents/). , hatékonyan egy platform a vállalkozások számára, hogy saját AI copilotokat vagy ügynököket hozzanak létre és kezeljék, amelyek a Microsoft 365 és más rendszerekhez kapcsolódnak (https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio). a Vertex AI platformján, előre beépített csatlakozókkal és egy Agent API-val, és még olyan nyílt keretrendszereket is bevezetett, mint az A2A (a fentiekben leírt), hogy elősegítse a több ügynök közötti interoperabilitást. , az üzleti munkafolyamatok automatizálására irányul több AI és RPA komponens szervezésével - az IBM az ügynöki AI-ra irányul a vállalati folyamatok számára (https://www.ibm.com/products/watsonx-orchestrate). Cloud AI Platforms (Hyperscalers): Bedrock Agents Copilot Studio Agent Builder watsonx Orchestrate · Gyorsabb piacra jutási idő (mivel kihasználhatja az előre beépített komponenseket), és sok nehéz felemelés (skálázás, biztonság, modelltárhely) kezelhető az Ön számára. Pros: · Potenciális beszállítói zárolás vagy korlátozások - gyakran az ökoszisztémájukon belül kell dolgoznia, és el kell fogadnia az őrködésüket és az árképzésüket. Továbbá nem minden funkció felel meg az Ön egyedi igényeinek, ezért gondosan értékelje. Cons: A nyílt forráskódú közösség nagyon aktív volt az ügynöki AI-ban, és ezek a keretrendszerek gyakran meghatározták az innováció ütemét. A LangChain egy népszerű könyvtár, amely moduláris módot kínál az LLM-hívások láncolására, az eszközök integrálására és a beszélgetési ügynök állapotának kezelésére - sok korai ügynöki kísérletet építettek a LangChain-ra. Láttunk olyanokat is, mint az AutoGPT (az első autonóm GPT-alapú ügynöki bemutatók egyike) sok változást hoz létre, és erősebb eszközökben inspirálja a funkciókat. A Haystack (a deepset-ből) a tudásbázisokkal rendelkező kérdőív-válaszoló ügynökre összpontosít Open-Source Frameworks: · Rugalmasság és közösségvezérelt fejlesztések. Megtekintheti a kódot, testreszabhatja az igényeinek megfelelően, és elkerülheti a licencdíjakat.A bővítmények és integrációk gazdag ökoszisztémája a fejlesztők világszerte hozzájárul. Pros: · A karbantartás, a biztonság biztosítása és a termelésben történő skálázás terén a legfontosabb az Ön számára.Sok vállalat enyhíti ezt azáltal, hogy a nyílt forráskódú komponenseket saját belső eszközökkel vagy felhőinfrastruktúrájával párosítja, hogy megkeményítse őket.A gyakorlatban gyakori a hibrid megközelítés: például a LangChain használata az Azure OpenAI telepítésén belül, vagy az AWS szerveződésének használata, miközben még mindig egyéni logikát ír a nyílt könyvtárakkal. Cons: Az óriások mellett az induló vállalkozások hulláma szakosodott megoldásokkal nyomja a határokat. Ezek a fejlesztőközpontú platformoktól a domain-specifikus AI ügynökökig terjednek. Például egy induló olyan általános célú ügynökön dolgozott, amely megfigyelheti és utánozza, hogy az emberek hogyan használják az alkalmazásokat (lényegében képezzen egy ügynököt a szoftver használatára az UI-n keresztül). Egy másik induló lehet olyan ügynökökre összpontosítani, akik az emberi munkavállalók megfigyelésével tanulnak üzleti folyamatokat, célja a feladatok könnyű automatizálása. Azt is látjuk, hogy a vállalatok ügynöki opciókat és értékelési eszközöket építenek, lényegében a „DevOps for Startups and Niche Players: · Ezek a kisebb szereplők gyakran gyorsabban újítanak és konkrét fájdalompontokat céloznak meg - olyan megoldást találhat, amely pontosan megfelel az Ön igényeinek (mondjuk, egy pénzügyi megfelelőségi munkafolyamatokra szakosodott ügynök). Pros: · Nem mindegyik túlélni fogja a hosszú távon, és néhányan nem tudnak méretezni a vállalati követelményeknek. van egy kellő gondosság terhe: meg kell vizsgálni őket a biztonság, a megbízhatóság és a támogatás érdekében. Egy pragmatikus megközelítés, amelyet egyesek elfogadnak, hogy kísérletezzenek egy induló megoldással, hogy lássák, hogy megoldja-e a problémát, de építsenek dolgokat oly módon, hogy szükség esetén kicserélhessék (elkerülve a mély összekapcsolást). Cons: Összefoglalva, a beszállító/eszköz táj gazdag és gyorsan fejlődik. Nincs egy-méretű-megfelelő válasz - a helyes választás olyan tényezőktől függ, mint a meglévő technológiai halom, a helyszínen vagy az adatok helyének fontossága, a csapat szakértelme, és milyen úttörő (versus kockázattal ellentétes) a szervezet. Tanácsom, hogy stratégiailag eklektikus: ne kövess el vakon egyetlen beszállító teljes halom, ha elkerülheti azt. Ehelyett, értékelje a legjobb fajta alkatrészek mindegyik építészeti pillér. Ragaszkodjon az interoperabilitásra - előnyben részesítsen olyan eszközöket, amelyek támogatják a nyitott szabványokat vagy legalább export / import lehetőségek adatmodelle Végül ne feledje: a legfantasztikusabb platform nem fogja megmenteni a rossz problémameghatározással vagy gyenge végrehajtással rendelkező projektet. A technológia lehetővé teszi, nem mentő. A megvitatott alapelvek: világos célok, erős architektúra, kormányzás stb. - még mindig jobban határozzák meg a sikert, mint bármely konkrét eszköz. Válasszon olyan eszközöket, amelyek összhangban vannak ezekkel az alapelvekkel és megfelelnek a korlátainak. Cultural and Organisational Shifts Az autonóm ügynökök bevetése nem csak technikai erőfeszítés, hanem szervezeti átalakulás. Ahhoz, hogy valóban kihasználják az ügynöki AI-t, a vállalatoknak gyakran kell alkalmazkodniuk a szerepekhez, új készségeket kell fejleszteniük, és új munkamódszereket kell tanítaniuk.Az egyenletnek ez az emberi oldala lehet a legnehezebb, de a hosszú távú sikerhez feltétlenül elengedhetetlen. Ahogyan a DevOps mozgalom olyan szerepeket hozott létre, mint a Site Reliability Engineer (SRE), az AI-ügynökök felemelkedése saját szerepeket hoz létre. Már látjuk, hogy olyan munkaköri címek jelennek meg, mint a Prompt Engineer, az AI Ethicist, az AI Ops Specialist vagy a Tudásmérnök. A csapatomban felkészítettünk néhány üzleti elemzőt, hogy az általam „AI-ko-pilótáknak” nevezett emberekké váljanak - olyan emberek, akik mélyen megértik a munkafolyamatot, és együttműködhetnek az ügynökkel, beállíthatják a felhívásokat vagy visszajelzést adnak a kimenetéről. Azt is értékesnek találtuk, hogy egy termékmenedzser van az AI-ügynök számára, aki felel New Roles and Skills: A szervezetek fontolóra vehetik egy AI Kiválósági Központ (CoE) vagy hasonló létrehozását, amely egyesíti ezeket a készségeket, és a szakértelem központjaként szolgál. A CoE szabványokat állapíthat meg, megoszthatja a legjobb gyakorlatokat, és segíthet az üzleti egységeknek az ügynökök következetesebb telepítésében. Fontos, hogy az informatikai csapatoknak képzésre van szükségük a kiválasztott konkrét platformokon és keretek között, pl. ha az Azure OpenAI-t használja, győződjön meg arról, hogy a mérnökök tudják, hogyan kell telepíteni és biztonságos modelleket használni; ha egy nyílt forráskódú könyvtárat használ, megosztja a tippeket és a gotchas-okat annak megfelelő használatához. A tehetségbe való befektetéssel A sikeres szervezeteknek a legmagasabb szintű vezetők nyíltan támogassák az AI-kezdeményezéseket, nemcsak finanszírozva őket, hanem közölve fontosságukat és pozitívan beépítve őket a munkaerőhöz. A vállalkozók nem helyettesítik őket, és elkötelezik magukat amellett, hogy a munkavállalókat az AI mellett dolgozzák, ez a fajta felülről lefelé irányuló bizalom és egyértelműség kulcsfontosságú a pletykák és az ellenállás megelőzéséhez a helyszínen. Leadership and Culture: Segítség Kulturálisan a csapatoknak az emberi-AI együttműködés gondolkodásmódjára kell áttérniük. Ez azt jelenti, hogy a munkavállalókat arra kell képezni, hogy az ügynököt a csapat részeként lássák. Frissítettük a szabványos működési eljárásokat (SOP-okat), hogy tartalmazzák azt, hogyan kell kölcsönhatásba lépni az AI ügynökkel, vagy mit kell tenni, ha az ügynök egy problémát jelöl. Ösztönözzük a „bízzon, de ellenőrizze” megközelítést - kezeljük az AI-t, mint egy junior kollégát, akinek a munkáját kettős ellenőrzésnek vetjük alá, ahelyett, hogy vakon bíznánk benne, vagy teljesen elutasítanánk. Továbbá fontos, hogy megünnepeljük az emberi A felhasználók visszajelzési csatornáit is létrehoztuk a mesterséges intelligencia fejlesztőcsapatához, például egy Slack csatornát, ahol bárki közzétehette: „Az ügynök furcsa választ adott erre az esetre” vagy „Kívánom, hogy az ügynök is megtegyen X-et.” A bizalom az elfogadás pénzneme. A felhasználóknak meg kell bízniuk az ügynökön, hogy ténylegesen használják, és a menedzsmentnek meg kell bízni abban, hogy lehetővé tegye a skálázást a kritikusabb feladatokra. A bizalomépítés az átláthatósággal kezdődik. Ahogyan a kormányzás alatt tárgyaltunk, a naplók és az ügynök cselekedeteinek magyarázata segít demisztikálni. Egy esetben egyszerű heti jelentést adtunk a részlegvezetőknek: „Íme, mit tett az ügynök ezen a héten, itt voltak az eredmények, itt volt, ahol segítségre volt szükség.” Idővel, mivel ez a jelentés következetesen pozitív eredményeket mutatott és becsületes beszámolást adott bármilyen hiccups, a bizalom nőtt. Trust and Accountability: Egy másik taktika: fokozatos autonómia. Ne adjon egy ügynöknek teljes irányítást egy éjszaka alatt: indítsa el tanácsadási módban, majd részleges automatizálást, majd teljes automatizálást korlátozott tartományban. Amíg teljesen autonóm, az emberek látják, hogy működik és kényelmes. Ez hasonló az új alkalmazottra való felvételhez: nem engedné, hogy egy új alkalmazott nagy döntéseket hozzon az első napon felügyelet nélkül; egy AI ügynök nem lehet más. Tisztázzunk egyértelmű elszámoltathatósági keretet is: határozzuk meg előre, hogyan kezeljük, ha az ügynök hibát követ el. Például, ha egy AI ügynök rossz e-mailt küld egy ügyfélnek, vagy rossz hívást tesz egy folyamatban, ki vállalja a felelősséget? Általában az üzleti tulajdonos vagy a csapat fogja telepíteni az ügynököt, de ha ezt kiírja, elkerülheti a pánikot és az ujjlenyomatot, amikor valami rosszul megy. Megállapítottuk, hogy egy meghatározott visszacsatolási vagy eseményre adott választerv valójában növelte a bizalmat is, pl. tudva, hogy „ha az ügynök bizonytalan, automatikusan egy embert zászl, és ha valaha összeom Érdekes, hogy néha az ügynök korlátozásainak bemutatása bizalmat építhet. Do vagy is Azáltal, hogy meghatározzák ezeket a határokat (például: „Az ügynök soha nem fogja jóváhagyni az 1000 fontot meghaladó kifizetést; ez mindig menni fog egy menedzserhez”), az emberek kényelmesebbnek érezték magukat, mert tudták, hogy az AI hatálya és a kritikus dolgok védettek. nem Nem megengedett Összefoglalva, az emberek és folyamatok előkészítése ugyanolyan fontos, mint a technológia előkészítése.Azok a szervezetek, amelyek a legjobban kihasználják az ügynöki AI-t, általában azok, amelyek a technológia telepítésével párhuzamosan fejlesztik működési modelljüket. Láttuk, hogy a vállalatok belső „AI Guildokat” vagy munkacsoportokat hoznak létre az AI-ban érdekelt alkalmazottak számára, hogy megosszák tapasztalataikat és tippjeiket. Mások frissítették a munkaköri leírásaikat, hogy kompetenciaként is tartalmazzák az AI-eszközökkel való munkát. Néhányan áttervezték a csapatokat, például egy „AI Controller” kinevezését egy olyan osztályba, amely felelős az ügynökök mindennapi figyelemmel kíséréséért. Ezek a változások kisebbnek tűnhetnek, de hozzáadnak egy AI-kész vállalkozáshoz, nem csak az AI- kíváncsiságához. Future Predictions and Next Steps A jelenlegi trendek alapján itt van néhány előrejelzés és betekintés arról, hogy merre haladnak a dolgok, és mit jelent ez azok számára, akik bevezetik ezeket a technológiákat: Ahogy az elfogadás bővül, valódi lehetőség van az „ügynökök terjedésére”: több tucat vagy akár több száz AI-ügynök, akik különböző csapatokban és funkciókban jelennek meg. Egyrészt ez az egészséges elfogadás és innováció jele lehet; másrészt ez vezetési fejfájást okoz. Hogyan biztosíthatja, hogy mindezek az ügynökök kövessék a kormányzási szabályokat? Hogyan kerülheti el a duplikált erőfeszítéseket (két csapat hasonló ügynököket épít, mert nem koordináltak)? Lehet, hogy látjuk a belső AI „alkalmazásboltok” vagy nyilvántartások megjelenését, ahol a jóváhagyott ügynököket újrafelhasználásra katalogizálják, és az irányítási konzolokat központilag figyelemmel kísérik az összes ügyn Agent Sprawl (and the Need to Tame It): Míg a kormányok és a szabályozók nem teszik érvényessé a biztonsági ügynököt, akkor is megvizsgálják az AI autonóm döntéshozatali rendszereit, különösen az autonóm döntéshozatali rendszerek vonatkozásában. Míg az AI-rendszerek fokozott szabályozását várjuk, amelyek autonómiával működnek. Az EU közelgő AI-törvénye például készen áll bizonyos AI-alkalmazások besorolására, valószínűleg beleértve az autonóm döntéshozatali rendszereket olyan területeken, mint a pénzügyek, a HR vagy az ügyfélszolgálat, mint a „magas kockázat.” Ez saját szabályokat fog előírni, mint például az átláthatóság, az emberi felügyelet, a nyilvántartásba vétel és a vállalati elszámoltathatóság Regulation on the Horizon: Az ügynökök körében aktív ügynökök valószínűleg egyre növekvő szakadékot tapasztalnak azok között a szervezetek között, amelyek hatékonyan kihasználják az ügynöki AI-t, és azok között, akik nem. Csakúgy, mint a múltbeli technológiai hullámok (gondoljunk az e-kereskedelemre a 2000-es években, vagy a felhőalapú számítástechnika a 2010-es években), a korai elfogadók, akik helyesen járnak el, jelentősen meghaladhatják a versenytársak teljesítményét. Egy önálló ügynök, ha jól használják, drámaian növelheti a vállalat működésének sebességét és skáláját. Ez valószínűleg a piaci részesedés megszerzésére vagy a szolgáltatások sokkal alacsonyabb költségen történő szállítására utal Competitive Advantage: AI Haves vs Have-Nots: Egy optimista megjegyzés, a technológia maga is gyorsan javul. Sok mai korlátozások (például LLM néha „hallucináló” tények, vagy ügynökök küzd a hosszú távú memória) aktívan dolgozik a kutatók és a vállalatok. Elvárhatjuk, hogy a következő generációs alapítvány modellek jobb érvelési képességek, talán még néhány beépített tervezési vagy eszköz-használati képességek. Vannak olyan erőfeszítések is, hogy az AI kimenetek ellenőrizhetőbb (így meg lehet állítani a határozott határokat, hogy mit akar egy ügynök, vagy nem fog tenni). Az eszközök értelmezhetőségét és hibakeresés AI döntések jobb lesz, ami megkönnyíti a bizalmat, és ellenőrizni, mit ügynökök csinál Evolving Technology (Smarter Agents): A fordított oldalon a hatékonyabb ügynökök nagyobb következményekkel járnak, ha rosszul mennek, így minden, amit a kormányzásról és a felügyeletről beszéltünk, még kritikusabbá válik. Én is előre látom az „AI ügynökök kezelése” termékek hullámát, amelyek a biztonsági mentésre összpontosítanak - hasonlóan ahhoz, hogy a hagyományos informatikai eszközöknek van víruskereső és tűzfal, nyomon követési eszközöket kaphatunk, amelyek kifejezetten az AI ügynökök viselkedésének és zászlójának figyelemmel kísérésére szolgálnak, vagy akár automatikusan megállítják a téves cselekvéseket. Ha öt évet tervezek, mondjuk, elképzelem, hogy sok vállalatnak lesz egyfajta AI ügynöki platformja, amely olyan gyakori, mint a CRM vagy az ERP. Ez a platform rengeteg ügynököt fogad, figyelemmel kíséri őket, végrehajtja a politikákat, és megkönnyíti a folyamatos fejlesztést - sokan automatizálják. A „AI dolgozók” vagy a „digitális kollégák” fogalma normalizálódik. Még azt is láthatjuk, hogy hivatalosan számolnak be szervezeti diagramokban vagy csapattalálkozókban („Öt humán elemzőnk és két AI ügynökünk dolgozik ezen a projekten”). Mindez hatalmas potenciális felfelé mutató képet ábrázol: hatékonyság, új képességek, talán még új üzleti modelle A közeljövőben sok kísérletezés és tanulás várható az iparágak között. Nagy nyereségek lesznek, és nagy profilú kudarcok lesznek (amelyekből mindannyian tanulni fogunk, talán még többet a kudarcokból!). Gyanítom, hogy a szabványos gyakorlatok elkezdenek megjelenni, ha elegendő cég megy keresztül a cikluson. Lehetséges, hogy még az iparág-specifikus ügynöki megoldások, mint például az előre képzett pénzügyi ügynökök vagy az egészségügyi ügynökök, akik a megfelelő tudással és megfelelőségi őrökkel jönnek ki a dobozból, elérhetővé válnak. Több együttműködést is láthatunk a vállalatok között az AI biztonsági és szabványok terén (mivel egy katasztrófa mindenki számára elősegítheti Final Thoughts and Call to Action Mindezt összefogva az ügynöki AI itt marad, és a vállalkozásokban a lábnyoma csak növekedni fog. De ahogyan ezt a sorozatban megvitattuk, az utazás iteratív (maratoni, nem sprint) és ugyanolyan hangsúlyt igényel az emberekre és a folyamatokra, mint az algoritmusokra és a kódra.Azok, akik a jövőképet (az autonóm ügynökök kihasználásának új módjainak elképzelése) a pragmatizmussal (a kockázatok kezelése és a lépésenkénti építés) ötvözik az üzleti élet következő korszakát. Ha vállalati vezető vagy gyakorló vagy, mit tegyél hétfő reggel?Itt van egy gyors játékkönyv, amelyet mindenről készítettünk, amit lefedettünk: Don’t just drop an AI agent into an existing process and expect magic. The biggest gains come when you reimagine the workflow with the agent in mind. Simplify or change human procedures alongside introducing the AI. Treat it as an opportunity to streamline the whole operation, not just plug in a fancy tool. Agents that look impressive but don’t actually improve how work gets done will fizzle out. Aim for process improvement + AI, not AI slapped onto a broken process. Redesign Workflows, Not Just Technology: Agentic AI is not a hammer for every nail. Successful solutions often mix approaches. Maybe an AI agent handles the unstructured, complex parts of a task, but a simple deterministic program handles the rest. Don’t force AI into areas where a straightforward software or rules-based solution would do better. Evaluate each step of a workflow: if it requires heavy judgement or pattern recognition, AI might help; if it’s formulaic or mission-critical to get exactly right every time, a conventional system might be safer. Often a hybrid approach: AI for what it does best, traditional automation for the rest - yields the best results. Use the Right Tool for the Right Task: Treat your agent as a product that’s never finished. The top performers set up continuous evaluation and improvement cycles. This means A/B testing changes, regularly feeding failure cases back into model training or prompt tweaking, and having a cadence for model updates. Implement the ability to track every decision the agent makes and review it (those logs are gold mines for debugging and improvement). Some firms, as mentioned, even have an “AI audit log” reviewed periodically by QA or audit teams. The mindset should be Agile: frequent iterations, feedback-driven tweaks, and incremental expansion of the agent’s capabilities. This not only improves performance but keeps stakeholders engaged as they see constant progress. Iterate with Evaluation Loops: Don’t reinvent the wheel for each new agent or use case. Aim to build modules and a common platform that can be reused. For example, if in Part 3 you developed a robust natural language parsing module or a connector to your SAP system for one agent, package it so other teams can reuse it for their agents. Consider creating a library of “agent skills” (reusable action integrations like sending an email, querying a DB, etc.) that all your agents can call. In practice, companies that adopt a platform mindset see huge efficiency gains. One bank reported that by reusing components, they reduced development time by ~40% for each subsequent agent. Also, maintain shared knowledge bases where possible instead of silos per agent (with proper context separation). Reusability is a force multiplier for scaling AI solutions across the enterprise. Build Modular, Reusable Components: Autonomy doesn’t mean no human involvement; it means humans focus their involvement where it matters most. Define clearly where human oversight or input is needed for your agents. Is it final approval on high-stakes decisions? Is it periodic quality spot-checks of the agent’s outputs? Plan these checkpoints deliberately. They act as safety nets while the agent earns trust. The trick is to avoid unnecessary micromanagement: humans should supervise, not redo the work. Over time, as the agent consistently proves itself, you can dial back some checkpoints (e.g. move from 100% review to sample audits). Also plan for new roles: you might need an “AI Controller” or agent supervisor as discussed, and you should train users on how to handle exceptions the agent flags. Human-AI partnership tends to yield better outcomes than either alone, and it helps culturally too - people see that the AI isn’t a black box running wild; there’s a human-centric safety net ensuring everything stays on track. Keep Humans in the Loop (Strategically): We’ve hit this point repeatedly because it’s crucial. Set up an AI governance framework at project inception, not as an afterthought. This includes forming a multi-disciplinary team or committee (IT, business, legal, compliance, security) to oversee the project, establishing guidelines for ethical use and risk assessment, and defining escalation paths if something goes wrong. Develop AI use policies, e.g. who can build or deploy an agent, what data can be used, levels of human oversight required for certain tasks, etc. Consider investing in tools for bias monitoring, model validation, and so on as they become available. Governance might sound like bureaucracy, but done well it’s an enabler of innovation, not a roadblock. The key is to make governance a partner in innovation: involve the risk folks early so they help shape a solution that can pass muster, rather than swooping in at the end to block something. A little time spent on guardrails and guidelines up front can save a lot of pain later, and will make scaling to multiple agents much smoother. Institute Strong Governance from Day One: Ennek a tankönyvnek a követése megteremti a feltételeket az ügynöki AI számára, hogy virágozzon a vállalkozásában. Az átfogó téma az egyensúly: legyen ambiciózus az AI kihasználásában, de maradjon alapozva az üzleti valóságban és a kockázatkezelésben. Ha újratervezi a munkafolyamatokat, kiválasztja az egyes feladatokhoz megfelelő eszközt, folyamatosan iterálja, újrahasznosítja, amit tud, megfelelően tartja az embereket a hurokban, és erősen irányítja, akkor a sikerhez a fedélzetet rakja. Gyakorlóként megtanultam megközelíteni az ügynöki AI-t kettős gondolkodásmódokkal: az optimizmus, hogy ez Ezzel a kiegyensúlyozott megközelítéssel az általam látott eredmények valóban átalakítóak, nem egy sci-fi „AI vezeti a céget” módon, hanem kézzelfogható fejlesztésekben: a hónapokig tartott projektek hetekben végződnek, az adatokban eltemetett betekintések nap mint nap felszínre kerülnek, az alkalmazottak megszabadulnak a drudgertől, hogy kreatív és stratégiai munkára összpontosítsanak, és az ügyfelek gyorsabb, okosabb szolgáltatást kapnak. Lehet Az ügynöki mesterséges intelligencia területe gyorsan fejlődik. A következő év minden bizonnyal új áttöréseket és kétségtelenül új figyelmeztető történeteket hoz. De az általunk megvitatott betekintésekkel, az építészeti pillérektől a kulturális változásokig, jól fel kell készülnie arra, hogy navigáljon ezen az úton. Az ügynöki AI egy eszköz, egy nagyon erős eszköz. Az értéke végső soron attól függ, hogy mennyire jól használjuk. Remélem, hogy a korai alkalmazók tanulságait kéznél tartva bölcsen használhatja, hogy valóban átalakítsa a szervezet működését, jobbá. Denis Prilepsky vállalati építész és digitális átalakulás tanácsadó, több mint 15 éves tapasztalattal rendelkezik mesterséges intelligencia-alapú rendszerek létrehozásában a nagy szervezetek számára a pénzügyek, a természeti erőforrások és a kiskereskedelem területén. Denis Prilepsky vállalati építész és digitális átalakulás tanácsadó, több mint 15 éves tapasztalattal rendelkezik mesterséges intelligencia-alapú rendszerek létrehozásában a nagy szervezetek számára a pénzügyek, a természeti erőforrások és a kiskereskedelem területén.