Hur Agentic AI-ramverk fungerar

Agentic AI:s resa

Just nu bevittnar vi ett stort AI-språng. Och ärligt talat känns det som taget direkt ur en sci-fi-roman där teknik inte bara är ett verktyg utan en fantastisk medhjälpare i aktion. (Hej JARVIS, är det du?) .

Men om du känner en känsla av déjà vu med all spänning kring dessa "nya" teknologier, är du inte ensam. De senaste åren har det varit mycket buzz kring innovativa framsteg inom GenAI. Men den här gången är spänningen helt berättigad! För att förstå varför, låt oss börja med att förstå vad som är agentisk AI kontra generativ AI.

Och Googles lansering av Gemini 2.0 och NVIDIAs AI Blueprints-plattform sätter ytterligare pricken över i:et genom att validera riktningarna för agentisk AI-tillväxt genom att tillhandahålla infrastruktur i företagsklass för agentiska AI-system. Det här är inte små uppdateringar eftersom de signalerar ett stort skifte i hur AI kommer att användas i en företagsmiljö. Så spänn fast säkerhetsbältet för att få dess kärnprinciper och utforska hur det kan revolutionera ditt arbetsflöde. Välkommen till Agentisk AI:s värld.

Vad är Agentic AI?

Agentisk AI hänvisar till ett system eller program som autonomt kan utföra uppgifter för en användares eller ett annat systems räkning genom att utforma dess arbetsflöde och använda tillgängliga verktyg i en given miljö.

Låt oss förstå detta bättre med ett exempel. En lagerombalanseringsagent kan till exempel kontinuerligt övervaka lagernivåer i butiker och lager. När lagret når en låg punkt kan agenten ingripa och hitta de bästa leverantörerna med hjälp av leverantören, begära offerter och jämföra dem baserat på pris, kvalitet, leverans och tillförlitlighet.

Den tillhandahåller till och med en rapport med rekommendationer, så att du snabbt kan godkänna beställningen. Detta ökar flexibiliteten och effektiviteten i lager- och upphandlingsprocesser. Det som gör Agentic AI så kraftfull är att den inte bara hämtar information från databaser och nätverk – den lär sig av användarbeteende över tid. Detta gör den mer effektiv på att hantera komplexa uppgifter i flera steg.

Det betyder att allt eftersom användare interagerar med dessa AI-agenter blir agenterna mer anpassade till deras preferenser och beteenden, vilket gör det möjligt för dem att hantera komplexa uppgifter i flera steg mer effektivt.

Men hur exakt händer detta?

In i hjärnan hos Agentic AI: Agentic AI-ramverk

Som nämnts ovan, för att nå en nivå av autonomt beslutsfattande och handlingar, använder agenter sig av en kombination av olika tekniker. Dessa tekniker inkluderar maskininlärning, naturlig språkbehandling och automatisering. Denna invecklade blandning gör det möjligt för AI:n att förstå och reagera på komplexa situationer på ett sätt som efterliknar mänskligt resonemang och anpassningsförmåga.

För att bättre förstå låt oss dela upp funktionen i fyra steg.

1. Perceptionsmodul: Mer än bara datainmatning

Till skillnad från traditionella AI-system eller till och med LLM:er som väntar på mänsklig input, kombinerar och sammanfogar perceptionsmotorn aktivt information från flera källor samtidigt. Tänk på det som AI:ns sensoriska cortex som tillhandahåller multimodal bearbetning för att kombinera text, visuell och strukturerad data genom transformatorbaserade arkitekturer.

Till exempel, med lageragenten som nämns ovan, skulle perceptionsmotorn hålla koll på lagernivåerna med åtkomst till lagerdata och flagga systemet när det går ner.

2. Resonemangskärna: Den strategiska hjärnan

Med tanke på den ökande effektiviteten i resonemangs- och planeringsförmågan hos juridikexperter, kommer de från kärnan av agenter. Den bör kunna:

• Bryt ner målen i hanterbara delmål
• Identifiera potentiella hinder innan de uppstår
• Formulera alternativa tillvägagångssätt när initiala strategier misslyckas

Låt oss gå tillbaka till exemplet, att formulera en handlingsplan när lagernivåerna har minskat, bestämma leverantörer, analysera den möjliga tidslinjen och göra en kortlista över dem etc. skulle falla under resonemangsagentens ansvarsområde.

3. Handlingsorkestrering – Utförande med intelligens

Traditionell AI eller till och med automatiseringar har ett fördefinierat arbetsflöde som deras system arbetar utifrån. Men agenter har självständigheten att vidta åtgärder genom att vara anslutna till flera system och verktyg. De upprätthåller API-anslutningar med flera system samtidigt, implementerar sofistikerade återställningsmekanismer för misslyckade åtgärder och vidtar åtgärder baserat på behov.

Om vi går tillbaka till exemplet, är det här den del där agenten gör en beställning hos leverantören eller skapar ett godkännande från användaren för beställningen (baserat på vad som definieras som handlingsplanen).

4. Lärande delsystem: Bortom enkel mönsterigenkänning

Det är här agentisk AI verkligen utmärker sig. Det är återkopplingsslingan eller "datasvänghjulet" där data som genereras från dess interaktioner matas in i systemet för att förbättra modeller. Så här fungerar det:

Med tanke på att ramverken och processerna kring Agentic AI fortfarande är nya, utgör dessa fyra processer den grundläggande strukturen för att skapa en agent. I takt med att komplexiteten ökar med affärsbehoven utvecklas detta implementeringsramverk för Agentic AI för att stödja mer avancerade, skalbara användningsfall – låt oss dyka in i utvecklingen nu.

Den strategiska utvecklingen av agentisk AI: En färdplan för implementering

Denna utveckling sker vanligtvis (som ni kan gissa) över tre distinkta steg, där vart och ett representerar ett språng i kapacitet och autonomi – och utgör grunden för en väldefinierad agentisk AI-färdplan för organisationer som strävar efter att skala intelligent.

Steg 1 – Uppgiftsspecifika agenter

I det första steget utformas AI-agenter för att hantera specifika, väldefinierade uppgifter inom en tydlig miljö och med tydliga gränser . På denna nivå arbetar agenter inom en mikrotjänstbaserad arkitektur, vanligtvis med hjälp av händelsedrivna bearbetningspipelines, REST API för systemintegration, containerbaserade distributioner för skalbarhet, realtidsövervakning och loggningsinfrastruktur.

Inom kvalitetskontroll , till exempel, övervakar dessa agenter kontinuerligt produktionslinjer genom datorseende, fattar beslut i realtid om produktkvalitet och justerar tillverkningsparametrar automatiskt. De flaggar inte bara fel – de lär sig av mönster för att förutsäga potentiella problem innan de uppstår, vilket effektivt minskar avfall och förbättrar effektiviteten. Ett annat exempel är lageragentboten som diskuterats ovan.

Steg 2 – Samordning mellan flera domäner

Nu skalas de uppgiftsspecifika agenterna över flera funktioner eller domäner för att koordinera sinsemellan med hjälp av en "orkestreringsagent". Denna agent kan fungera som medium för att hantera uppgifterna mellan agenter eller för att tilldela uppgifter mellan dem .

Om det till exempel finns en passagerare som försöker omboka ett passagerarflyg kan orkestreringsagenten koppla samman flygningen, sittplatser, måltider och bagageagenter.

Det som är riktigt intressant med den här uppställningen är hur orkestreringsagenten spelar en avgörande roll. Den fungerar som en viktig länk som säkerställer att varje specialiserad agent kan glänsa inom sitt expertområde. Genom att göra detta bidrar det till att minimera fel – det vi ofta kallar "hallucinationer" i AI-termer.

Och detta är bara ett exempel, det kommer snart att finnas agenter som kan koppla samman leveranskedjan, inköp, ekonomi och kundservice också.

Steg 3 – Agenter som ett ekosystem

Att nu ta de uppgiftsspecifika agenterna utanför organisationens gränser gör detta steg till det mest avancerade (och ideala) agentiska AI-steget. Precis som i tidigare steg såg vi hur vi byggde vidare på användar-till-agent-kapaciteten. Men det här steget tar det en nivå högre genom att introducera ett ekosystem för interaktion mellan robotar . Där våra agenter inte bara arbetar i en användar-till-agent- eller företag-till-agent-miljö; det arbetar också på agent-till-agent-nivå .

Att tänka på hur detta möjliggör ett ekosystem med arbetsflöden för flera robotar gör det till en total revolution i affärssammanhang. För när man tittar på det har din agent nu gått längre än att enbart interagera med intern data – de interagerar aktivt med externa intressenter, såsom kunder och affärspartners, samlar in realtidsdata och fattar beslut autonomt.

Vad händer härnäst för Agentic AI

Vi ser historien skrivas. Även om vi fortfarande är i ett tidigt skede går saker och ting framåt snabbt. Det förväntas att nästan en tredjedel av företagen kommer att integrera dessa AI-agenter i sin dagliga verksamhet år 2028. Det är precis runt hörnet!

Tänk på det så här: vi går från att ha digitala assistenter till att ha digitala kollegor. Även om det kan låta lite långsökt i det här läget, kan organisationer som väntar för länge med att anpassa sig komma ikapp. Så oavsett om du bara är nyfiken på vad en uppgiftsspecifik agent skulle kunna göra för din kundtjänst, eller om du är redo att dyka in i komplexa lösningar som täcker flera områden, är det nu dags att börja utforska.

Och det är där vi på Polestar Analytics kommer in i bilden. Vi implementerar inte bara teknik; vi arbetar med att bygga sådana agenter för att hjälpa organisationer att navigera i detta nya landskap med självförtroende och målmedvetenhet. Så ta tillfället i akt att agera nu innan chansen går förlorad och dina konkurrenter får övertaget.