In dem Beitrag Getting started with AI agents (part 1): Capturing processes, roles and connections formuliert Babak Hodjat von Cognizant einige Regeln, die bei der Erstellung effektiver KI-Agenten-Systeme berücksichtigt werden sollten.
Um effektive AI-Agenten zu erstellen, müssen mehrere Komponenten berücksichtigt werden. Zunächst ist das AI-Modell oder der Assistent entscheidend, da er die Kernintelligenz des Agenten bildet und in der Lage ist, Einsichten und Schlussfolgerungen zu generieren. Flexible Funktionen bieten dem Agenten eine Auswahl an Aktionen, die er basierend auf seiner Analyse ausführen kann. Die Ausführungstechnologie ermöglicht es dem Agenten, Aktionen in realen Systemen durchzuführen. Ein Feedback-Mechanismus ist ebenfalls wichtig, damit der Agent aus den Ergebnissen seiner Handlungen lernen kann.
Für das effektive Funktionieren von AI-Agenten innerhalb einer Organisation ist die AI-Orchestrierung unerlässlich. Diese umfasst die Koordination mehrerer AI-Komponenten, das Management des Datenflusses zwischen Systemen, die Handhabung von Funktionsaufrufen und Antworten sowie die Integration in bestehende Arbeitsabläufe und Datenbanken. AI-Orchestrierungsplattformen bieten die notwendige Infrastruktur zur Definition von Agenten, zum Management von Daten und zur Ausführung von Anweisungen über verschiedene Systeme hinweg.
Beim Start mit AI-Agenten sollten Organisationen wichtige Prozesse und Arbeitsabläufe identifizieren, die von Automatisierung profitieren könnten. Es ist wichtig, klare Rollen und Ziele für jeden AI-Agenten zu definieren und die Verbindungen zwischen Agenten, Datenquellen und Systemen zu kartieren. Zudem sollten ordnungsgemäße Datenzugriffs- und Integrationsfähigkeiten sichergestellt sowie Feedback-Mechanismen für kontinuierliche Verbesserungen implementiert werden. Durch sorgfältige Planung und Implementierung können AI-Agenten Organisationen transformieren, Silos aufbrechen und die bereichsübergreifende Zusammenarbeit verbessern.
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