Orkiestracja agentów AI: prosty przewodnik po tym, jak to działa (z przykładami)

Kluczowe wnioski

• Orkiestracja agentów AI zamienia niezależnych agentów w skoordynowany system, który może planować, działać i przekazywać zadania między narzędziami.
• Koordynator kieruje pracą i ją przegląda na każdym etapie, upewniając się, że wyniki każdego agenta będą przydatne jako wkład następnego agenta.
• Nowoczesne narzędzia AI obsługują orkiestrację za kulisami, dzięki czemu możesz skupić się na wynikach, a nie na konfiguracji.
• W przypadku przemyślanego wykorzystania orkiestracja może zautomatyzować złożone, wieloetapowe przepływy pracy, uwalniając Twój czas i umożliwiając skupienie się na naprawdę ważnej pracy.

Dlaczego automatyzacja wciąż wymaga tak częstego kopiowania i wklejania? Jasne, jest to wygodne, gdy narzędzia mogą podsumowywać rozmowy telefoniczne, umawiać spotkania lub wyświetlać właściwe informacje we właściwym momencie. Jednak większość z tych narzędzi działa niezależnie, bez świadomości szerszego przepływu pracy, którego są częścią. To sprawia, że ​​pełnisz rolę centrum ludzkiego — przeglądasz wyniki jednego narzędzia, a następnie przekazujesz właściwe dane wejściowe kolejnemu.

Ale co by było, gdybyś mógł zautomatyzować takżetęczęść? Oto obietnica orkiestracji agentów AI: wykorzystanie sztucznej inteligencji do koordynowania wielu narzędzi, aby mogły wspólnie wykonywać wieloetapowe zadania, zamiast wymagać ręcznego sklejania każdego kroku.

Co to właściwie oznacza i jak zacząć? W tym artykule omówimy, jak działa orkiestracja agentów, gdzie jest najbardziej przydatna i na co należy zwrócić uwagę, rozpoczynając jej wdrażanie.

Spis treści

• Na czym polega orkiestracja agentów AI?
• Dlaczego orkiestracja AI ma znaczenie
• Rzeczywiste przykłady orkiestracji AI w akcji
• Jak działa orkiestracja AI
• Typowe wzorce orkiestracji AI
• Jakie są korzyści z agentycznej orkiestracji AI?
• Typowe wyzwania i ograniczenia agentycznej orkiestracji AI
• Kiedy używać orkiestracji agentów AI (a kiedy nie)
• Jak rozpocząć pracę z orkiestracją agentów AI
• Najlepsze praktyki dotyczące skutecznej orkiestracji agentów AI
• Perspektywa orkiestracji agentów AI
• Często zadawane pytania dotyczące orkiestracji agentów AI

Na czym polega orkiestracja agentów AI?

Orkiestracja agentów AI to proces koordynowania wielu agentów AI, aby mogli współdzielić kontekst, dzielić pracę i wspólnie wykonywać złożone zadania. Pomocnym sposobem zobrazowania tego jest partytura orkiestrowa: każdy „instrument” (lub agent) otrzymuje instrukcje nutowe dotyczące tego, kiedy i jak grać, aby zharmonizować i osiągnąć określony rezultat. Jednak w przeciwieństwie do tradycyjnej orkiestry orkiestracja AI jest dynamiczna. Wydajność każdego agenta i sposób, w jaki współpracują, mogą się zmieniać w zależności od konkretnego celu użytkownika lub dostępnych w danym momencie danych. Ta zdolność adaptacji sprawia, że ​​orkiestracja jest potężna, niezależnie od tego, czy analizujesz szybko zmieniające się trendy społeczne, czy planujesz wieloetapową podróż.

Jeden ważny niuans: orkiestracja agentów AI nie wymaga koordynowania dziesiątek agentów. W rzeczywistości zbyt wielu agentów może powodować niepotrzebną złożoność i utrudniać optymalizację. Celem jest posiadaniemałego zestawuwyspecjalizowanych agentów pracujących zsynchronizowanych na rzecz wspólnego celu. Sukces wynika z jasnych ról i ścisłej współpracy – nie dodawania większej liczby elementów, niż jest to konieczne.

Agenci AI firmy Grammarly są przykładem tego rodzaju orkiestracji w działaniu. Ponieważ agenci działają za kulisami, nie musisz sam zajmować się żadną złożonością. Organizacja agentów AI Grammarly koordynuje wielu wyspecjalizowanych agentów, z których każdy koncentruje się na innym aspekcie ulepszania Twojego pisania i przepływu pracy, a następnie łączy te spostrzeżenia w spójny zestaw sugestii. Agenci ci wykorzystują Twój kontekst, aby pomóc Ci tworzyć bardziej wciągające i przekonujące treści, skuteczniej komunikować się oraz organizować swój dzień pracy i zarządzać nim, dzięki czemu możesz podjąć kolejne najlepsze działanie we właściwym momencie i zakończyć dzień z poczuciem spełnienia i kontroli.

Jak orkiestracja agentów AI wpisuje się w agentyczną sztuczną inteligencję

W agentycznych systemach sztucznej inteligencji to właśnie orkiestracja zmienia poszczególnych agentów w skoordynowany system zorientowany na cele. Agent sztucznej inteligencji – często nazywanyorkiestratorem– zachowuje się jak dyrygent, decydując, którzy agenci powinni zagrać, kiedy powinni wnosić swój wkład i jak połączyć ich wyniki.

Nie każdy „gracz” w tym systemie musi być agentem AI. Niektóre mogą obejmować prostsze funkcje lub narzędzia innych firm — podobnie jak ekipa sceniczna lub asystenci sekcji w orkiestrze, którzy sami nie grają na instrumentach, ale są niezbędni do występu.

Przed agentyczną sztuczną inteligencją orkiestracja opierała się głównie na regułach i obejmowała konfigurowanie zautomatyzowanych przepływów pracy ze stałymi regułami. Przykładowy przepływ pracy może wyglądać następująco: Przychodzi zamówienie; wydrukuj list przewozowy; wygeneruj etykietę wysyłkową; napisz do klienta e-mail. Innymi słowy: przewidywalna sekwencja z prostymi wynikami.

Dzięki agentycznej sztucznej inteligencji orkiestracja staje się inteligentna i responsywna. Zamiast po prostu łączyć kroki, koordynator aktywnie zarządza współpracą agentów i narzędzi AI, upewniając się, że każdy z nich otrzymuje właściwe informacje we właściwym czasie i dostosowując plan w miarę zmiany warunków.

W tym samym przykładzie przetwarzania zamówienia koordynator może uwzględnić historyczne opinie klientów, prognozy pogody i dane dotyczące kruchości produktu, aby dynamicznie dostosować instrukcje pakowania, takie jak dodanie dodatkowej folii bąbelkowej lub okładów z lodu ze względu na falę upałów na trasie. Dzięki temu statyczny przepływ pracy staje się responsywnym, inteligentnym systemem.

Orkiestracja AI a automatyzacja

Automatyzacja to szeroki termin odnoszący się do każdego zadania, które system może wykonać samodzielnie po otrzymaniu zestawu reguł. Orkiestracja AI to bardziej zaawansowana forma automatyzacji: zamiast realizować pojedynczy proces skryptowy, wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do decydowania,w jaki sposób wiele zautomatyzowanych procesów powinno współpracować,aby osiągnąć cel.

Weźmy pod uwagę budzik. Niezależnie od tego, czy jest to urządzenie fizyczne, czy aplikacja na telefon, automatyzuje prostą zasadę: obudź się o ustawionej godzinie. Orkiestracja AI idzie o kilka kroków dalej. Może koordynować działania agentów, które śledzą etapy snu, tętno, temperaturę pokojową i harmonogram poranny, a następnie określać optymalny czas na przebudzenie na podstawie całego tego kontekstu.

Dlaczego orkiestracja AI ma znaczenie

Orkiestracja AI zwiększa automatyzację, koordynując niezależne procesy i zapewniając ich niezawodną współpracę. To ma znaczenie, bo:

• Łagodzi złożoność:większość ludzi korzysta z zestawu narzędzi, które nie są zaprojektowane do współpracy. Orkiestracja AI dostosowuje się do wejść i wyjść każdego systemu, zapewniając koordynację zadań nawet wtedy, gdy formaty, platformy lub struktury danych różnią się.
• Krótsze czekanie na zapracowanych ludzi: Tradycyjne przepływy pracy często wstrzymują się w punktach decyzyjnych wymagających ludzkiej oceny. Zorganizowani agenci mogą wykonywać wiele z tych wywołań w kontekście, umożliwiając kompleksowe działanie procesu bez czekania, aż ktoś go popchnie.
• Dostosowuje się do niedoskonałości: ręczne przepływy pracy psują się, gdy dane nie są idealnie sformatowane. Orkiestracja AI może interpretować chaotyczną rzeczywistość (np. literówki, niekompletne pola, źle wyrównane kolumny, słabe skany) i w razie potrzeby zadawać ukierunkowane pytania uzupełniające.
• Sprawdza jakość: warstwa aranżacji może oceniać wyniki każdego agenta, udoskonalać je i kierować iteracyjnymi ulepszeniami. W rezultacie wyniki są zwykle bardziej zgodne z Twoimi celami i często są bardziej spójne niż praca ręczna.
• Konfiguracja nie wymaga kodowania: gotowe narzędzia i platformy niewymagające kodu udostępniają moc automatyzacji sztucznej inteligencji każdemu, kto może poświęcić czas na przemyślenie procesu i jasne zdefiniowanie pożądanych wyników.

Po skonfigurowaniu systemu orkiestracji nie trzeba już ręcznie koordynować oddzielnych zadań. Koordynator może zarządzać przepływem pracy od początku do końca, oszczędzając czas na powtarzalnych przekazach i zmniejszając obciążenie poznawcze związane ze śledzeniem każdego kroku. Systemy te mogą również wychwytywać błędy, które człowiek może przeoczyć, co prowadzi do wyższej jakości wyników.

To powiedziawszy, orkiestracja nie jest całkowicie niezależna. Nadal potrzebuje jasnych instrukcji, dobrego wkładu i okazjonalnego nadzoru. Sprawdzanie i dostosowywanie w razie potrzeby pomaga upewnić się, że działa zgodnie z oczekiwaniami.

Rzeczywiste przykłady orkiestracji AI w akcji

Orkiestracja agentów AI doskonale radzi sobie z interpretacją i generowaniem tekstu. Bardzo dobrze nadaje się również do podejmowania decyzji na podstawie jasnych kryteriów. Oto kilka typów przepływów pracy, w których się sprawdza:

• Przegląd przyjmowania pacjentów: Zbierz informacje z formularzy przyjmowania pacjentów, dokumentacji ubezpieczeniowej i poprzednich wizyt; zidentyfikować brakujące szczegóły; i wygenerować zwięzłe podsumowanie, które lekarz będzie mógł przeglądać przed wizytą.
• Kontrole oszustw i ryzyka:skanuj transakcje i aktywność klientów pod kątem nietypowych wzorców, porównuj ustalenia ze znanymi wskaźnikami ryzyka i przygotowuj jasne alerty dla weryfikatora.
• Monitorowanie mediów społecznościowych: śledź wiele platform do rozmów na określone tematy lub marki, identyfikuj pojawiające się trendy i twórz podsumowania zawierające zarówno spostrzeżenia narracyjne, jak i wspierające wizualizacje.
• Przegląd treści: użyj zorganizowanej sekwencji, aby upewnić się, że dokument spełnia wymagania w wielu wymiarach (np. wytyczne dotyczące stylu, zasady dotyczące treści, zgodność z faktami i gramatyka), zanim zostanie opublikowany lub udostępniony.
• Selekcja obsługi klienta : analizuj wiadomości przychodzące za pośrednictwem poczty elektronicznej, czatu i kanałów społecznościowych; kwestie związane z klastrami; wykrywać pilne żądania; i przekaż zwięzłe podsumowanie odpowiedniemu zespołowi wsparcia.

Jak działa orkiestracja AI

Orkiestracja agentów AI działa jak scentralizowany silnik przepływu pracy. Przypisuje odrębne role wyspecjalizowanym narzędziom, koordynuje ich działania poprzez wspólny kontekst i udoskonala ich wyniki, aby osiągnąć konkretny cel. Wiele takich systemów można zbudować za pomocą narzędzi wizualnych lub narzędzi niezawierających kodu, podczas gdy inne można przekształcić w produkty korzystające ze struktur kodowania. Jednak niezależnie od tego, jak są zbudowane, zorganizowane systemy działają według podobnego schematu.

1. Definicja celu: osoba lub system określa pożądany wynik i wybiera zaangażowanych agentów, integracje i narzędzia.
2. Planowanie i przydzielanie zadań: na podstawie wstępnych danych wejściowych orkiestrator wykorzystuje silnik decyzyjny, często oparty na modelu dużego języka (LLM), aby określić kroki niezbędne do osiągnięcia celu i zdecydować, które zadania przypisać wybranym agentom.
3. Konfiguracja koordynacji: Koordynator konfiguruje udostępniony obszar roboczy, który on i jego agenci mogą czytać, edytować i używać do wyzwalania dalszych działań z innych narzędzi.
4. Pętla wykonania i koordynacji: każdy agent działa niezależnie, a następnie składa raport koordynatorowi, który następnie przekazuje agentowi dalsze informacje, na podstawie których może podjąć działania itd., aż do zakończenia zadania.
5. Informacje zwrotne: Jeśli to możliwe, koordynator samodzielnie poprawia wyniki, w razie potrzeby prosi użytkownika o wprowadzenie danych lub przechodzi do procesu zapasowego, takiego jak przekazanie zadania człowiekowi.

Oto jak te kroki mogą przebiegać w systemie agentowym zaprojektowanym tak, aby pomóc w przygotowaniu jednostronicowego spotkania z klientem:

1. Menedżer konta określa, czego potrzebuje (np. „W czwartek spotykam się z AcmeCo. Utwórz jednostronicowe streszczenie zawierające uczestników, wcześniejsze dyskusje, otwarte problemy, szczegóły umów i wszelkie ostatnie zgłoszenia do pomocy technicznej”).
2. Koordynator wybiera odpowiednie narzędzia (np. czytnik kalendarza, wyszukiwanie w zarządzaniu relacjami z klientami [CRM], podsumowanie wiadomości e-mail, wyszukiwarka dokumentów, przeglądarka zgłoszeń do pomocy technicznej, autor notatek). Niektórzy są agentami AI; inne to proste funkcje, które program Orchestrator wywołuje w razie potrzeby.
3. Koordynator konfiguruje udostępniony obszar roboczy, w którym wszyscy agenci mogą dodawać informacje, takie jak kto uczestniczy, co było ostatnio omawiane, aktywne projekty i ostatnia aktywność klientów.
4. Agenci pracują sekwencyjnie, dopracowując brief. Jeśli pojawią się nowe informacje — powiedzmy, rozmowa e-mailowa doda kontekst do zgłoszenia do pomocy technicznej — koordynator prosi odpowiednich agentów o ponowne przejrzenie podsumowań i zaktualizowanie informacji. Powtarza się, dopóki każda sekcja nie zostanie wypełniona i spójna.
5. Jeśli brakuje kluczowych informacji lub są one niedostępne, koordynator oznacza te luki dla użytkownika. Jeśli wszystko się sprawdzi, dostarcza wypełniony one-pager wraz z krótką notatką wyjaśniającą, co zawiera i dlaczego.

Typowe wzorce orkiestracji AI

Typowe wzorce orkiestracji agentów AI obejmują sekwencyjne przekazywanie zadań, współpracę równoległą, kontrolę hierarchiczną i modele hybrydowe — każdy dostosowany do różnych typów przepływu pracy. Różnice są subtelne, ale warto je zrozumieć, zastanawiając się, jak używać lub budować system orkiestracji. Oto zestawienie:

Orkiestracja sekwencyjna

Sekwencyjna orkiestracja agentów AI działa jak linia montażowa z inspektorem: gdy agent zakończy przydzieloną mu pracę, koordynator ocenia wyniki pod kątem jakości. Jeśli jest to do zaakceptowania, zadanie przechodzi do następnego agenta; jeśli nie, orkiestrator instruuje agenta, aby spróbował ponownie (być może z udoskonalonymi wskazówkami) lub eskaluje (zwykle do człowieka). Ta ciągła ocena odróżnia orkiestrację AI od tradycyjnych, liniowych przepływów pracy.

Przykładem koordynacji sekwencyjnej może być przygotowanie kolejnej wiadomości e-mail. Jeden agent podsumowuje istniejący wątek, inny szkicuje odpowiedź, trzeci poprawia ton i styl, a czwarty wysyła (lub przedstawia człowiekowi do recenzji).

Orkiestracja równoległa

Równoległa orkiestracja agentów AI nadzoruje zestaw agentów pracujących jednocześnie. Takie podejście sprawdza się dobrze, gdy zadania są od siebie niezależne, jak np. boty podsłuchujące na różnych platformach mediów społecznościowych lub narzędzie zakupowe sprawdzające ceny u kilku sprzedawców detalicznych. Orkiestrator zapewnia, że ​​działają z tymi samymi celami i konsekwencją, oraz wspólnie ocenia ich wyniki.

Orkiestracja hierarchiczna

W hierarchicznej orkiestracji agentów AI warstwa nadzorująca jest bardziej praktyczna. Rozpoczyna się od oceny problemu i podjęcia decyzji, któremu z agentów przypisać różne obowiązki, i może wezwać innych agentów, jeśli pierwsi nie wykonają dobrze swojej pracy. Ten wzorzec sprawdza się, gdy zadania obejmują wiele nieprzewidywalnych sytuacji, ponieważ orkiestrator nie tylko ocenia jakość, ale może także odkrywać nowe sposoby poprawy wyniku.

Orkiestracja hybrydowa

W praktyce większość orkiestracji agentów AI jest hybrydą tych podejść. Na przykład koordynator może wysłać wielu agentów do równoległych badań, a następnie poinstruować innego, aby zebrał wyniki przed oceną i przekazał innemu agentowi, który kompiluje raport.

Tak działa Grammarly: gdy piszesz, orkiestracja agentów AI Grammarly przydziela różnych agentów (równolegle), aby analizowali Twoją pracę pod kątem przejrzystości, gramatyki i tonu, a następnie przekazuje wyniki (sekwencyjnie) agentowi w celu ustalenia (hierarchicznego), które sugestie mają się pojawić.

Jakie są korzyści z agentycznej orkiestracji AI?

Agentyczna orkiestracja AI może pomóc w wykonywaniu zadań znacznie szybciej i często z wyższą jakością. W porównaniu z ręcznym wykonywaniem pracy różnica może być ogromna w przypadku odpowiednich typów przepływów pracy. Po zakończeniu konfiguracji i rozwiązywaniu problemów możesz spodziewać się kilku korzyści, w tym:

• Skaluj złożoną pracę: orkiestracja agentowej sztucznej inteligencji pomaga zespołom efektywnie realizować większe, wieloetapowe projekty, na przykład co tydzień aktualizować informacje o kilkunastu konkurentach. Jego zdolność do rozumowania czyni go znacznie bardziej odpornym na nieoczekiwane dane wejściowe w porównaniu z tradycyjną orkiestracją.
• Wspólny kontekst: ponieważ wszyscy agenci pracują nad tym samym celem i wnoszą wkład we wspólny kontekst, ich bieżąca praca jest ściśle skoordynowana. Jeśli jeden agent wyciągnie wnioski, inny weźmie to pod uwagę w swoich wynikach.
• Szybkość: w stosownych przypadkach kilka zadań może być uruchamianych równolegle, a zadania sekwencyjne mogą być uruchamiane jedno po drugim. Oznacza to, że procesy mogą zakończyć się znacznie szybciej, niż gdyby były zarządzane przez osobę.
• Niezawodność: w przeciwieństwie do sztywnych przepływów pracy, orkiestracja oparta na sztucznej inteligencji ocenia postęp etapami i może powtarzać kroki lub eskalować, zamiast akceptować kiepskie wyniki.
• Produktywność człowieka: ponieważ te systemy działają przy minimalnym nakładzie pracy, możesz skupić się na strategii, podczas gdy agenci zajmują się jej wykonaniem. Podobnie jak menedżer w zespole, możesz osiągnąć o wiele więcej, korzystając z agentów dostarczających informacji do Twojej recenzji, niż samodzielnie.
• Proaktywna informacja zwrotna: wiele systemów orkiestracji przewiduje kolejne kroki, zamiast czekać na instrukcje. Na przykład Gramatyka działa stale w tle, oferując wskazówki podczas pisania, a nie tylko po wyświetleniu monitu.

Typowe wyzwania i ograniczenia agentycznej orkiestracji AI

Koordynacja agentów AI dopiero zaczyna wykorzystywać swój potencjał, ale jak każda nowa technologia wiąże się ze szczególnymi wyzwaniami. Poświęć chwilę na zrozumienie jego ograniczeń, aby móc pewnie i bezpiecznie tworzyć wydajne, odporne przepływy pracy:

• Powielanie i dryfowanie: agenci mogą nakładać się na siebie lub być ze sobą sprzeczni, jeśli ich role nie są jasno określone. Koordynowanie wielu agentów może być skomplikowane, a chętni do pomocy agenci AI mogą deptać sobie nawzajem po piętach.
• Utrata kontekstu: Informacje mogą zostać utracone pomiędzy systemami. To, że orkiestrator skonfigurował współdzielony obszar roboczy, nie oznacza, że ​​każdy agent prawidłowo zapisuje do niego lub czyta, co może prowadzić do sprzecznej lub powielanej pracy, co zaburza wyniki.
• Wzmocnienie uprzedzeń: Koordynacja nie eliminuje dziedzicznych uprzedzeń. Narzędzia LLM, na których opiera się wielu agentów AI, opierają się na tym, co napisało bardzo szerokie grono osób, a niektóre z tych tekstów są nieuczciwe lub krzywdzące. (Na szczęście pomocne może być dodanie dodatkowego kroku w orkiestracji w celu wyszukania tych problemów).
• Nieprzezroczystość: automatyzacja bez wyjaśnienia lub przeglądu przesłania odpowiedzialność. „Zdecydowała sztuczna inteligencja” nie budzi zaufania, gdy stawka jest wysoka, dlatego też kontrola ze strony człowieka i wyraźna możliwość audytu pozostają niezbędne.
• Kruchość:nawet zaawansowana orkiestracja ma ograniczenia. Serwery innych firm mogą ulec awarii, formaty danych mogą się zmienić, a aktualizacje LLM mogą nagle generować zupełnie inne wyniki. System sztucznej inteligencji może wykonać tylko tyle samonaprawy, zanim konieczna będzie interwencja człowieka.
• Zarządzanie: jakość danych, procesy bezpieczeństwa i przepływy pracy związane z zatwierdzaniem stają się coraz ważniejsze. Ponieważ ludzie nie biorą udziału w podejmowaniu decyzji, istotne jest, aby można było ufać włożonym w nie wkładom i oceniać ich wnioski.

Kiedy używać orkiestracji agentów AI (a kiedy nie)

Orkiestrowanie agentów AI jest najbardziej przydatne w przypadku przepływów pracy obejmujących wiele narzędzi, obejmujących kilka ruchomych części lub wymagających możliwości dostosowania i oceny. Ale nie jest to rozwiązanie odpowiednie do każdego zadania. W niektórych przypadkach prostsza automatyzacja (lub nawet człowiek) będzie działać lepiej niż skoordynowany system.

Kiedy orkiestracja AI pomaga

• Koordynowanie pracy za pomocą wielu narzędzi:jeśli Twój system zarządzania projektami, poczta e-mail, kalendarz lub wewnętrzne bazy danych wymagają udostępniania informacji, orkiestracja zapewni wszystko spójne. Gdy tylko przepływ pracy obejmuje analizę tekstu, rozwiązywanie niejednoznaczności lub podejmowanie decyzji kontekstowych, orkiestracja oparta na sztucznej inteligencji staje się szczególnie skuteczna.
• Zarządzanie iteracyjnymi podzadaniami: badania, analizy i weryfikacje często odbywają się w pętlach. Orkiestracja obsługuje te cykle, decydując, kiedy ponownie odwiedzić dany krok, kiedy udoskonalić wynik i kiedy zadanie jest gotowe do kontynuowania.
• Dostosowywanie się do zmieniających się warunków: dane wejściowe nie zawsze są czyste: brakuje danych, zmieniają się wymagania, a narzędzia czasami zawodzą. Koordynator może dostosować swój plan, przekierować pracę lub poprosić o wyjaśnienia, zamiast po prostu przerywać.
• Obsługa złożonej koordynacji na dużą skalę: koordynowanie kilku ruchomych elementów, niezależnie od tego, czy są to agenci sztucznej inteligencji, skrypty czy ludzie, może być wykonalne w małych dawkach. Jednak w miarę wzrostu wolumenu orkiestracja sztucznej inteligencji może być ogromną pomocą dla wyczerpanego menedżera projektu, zmniejszając ryzyko skrzyżowania przewodów i upuszczenia piłek.

Kiedy pominąć orkiestrację AI

• Uruchamianie prostych przepływów pracy opartych na regułach:jeśli proces zawsze podąża tą samą ścieżką, a dane wejściowe powinny niezawodnie dawać takie same wyniki, orkiestracja nie jest potrzebna. Tradycyjna automatyzacja – formuły, skrypty lub logika „jeśli to-to-tamto” – będzie szybsza, tańsza i bardziej przewidywalna.
• Podejmowanie decyzji wymagających ludzkiego osądu : komputery nie potrafią czytać z twarzy, często przeoczają subtelne wskazówki i po prostu brakuje im doświadczenia i empatii danej osoby. Może to prowadzić do tworzenia wyników w oparciu o błędne oceny lub bez uwzględnienia kluczowych informacji. Jeśli decyzja ma duży wpływ lub wiąże się ze znaczną dyskrecją, unikaj podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję. (Można jednak rozważyć system organizujący informacje do oceny przez człowieka.)
• Ręczna obsługa szybkich, jednorazowych zadań: Tworzenie i utrzymywanie zorganizowanego przepływu pracy wymaga wysiłku. W przypadku rzadkich lub jednorazowych zadań wykonywanie ich ręcznie może być nadal bardziej wydajne.

Jak rozpocząć pracę z orkiestracją agentów AI

Zacznij od agenta AI koordynującego niewielki przepływ pracy, aby poznać proces, a następnie stopniowo zwiększaj złożoność. Większość ludzi korzystała już z agentycznej orkiestracji AI, nie wiedząc o tym, ponieważ jest ona wbudowana w wiele współczesnych aplikacji i usług. Jednak budowanie własnej orkiestracji jest wciąż stosunkowo nowe — eksperymentując, stajesz się wczesnym uczestnikiem nowego sposobu pracy.

Zanim zaczniesz: Wybierz narzędzie

Jeśli korzystasz już z narzędzia integracyjnego, takiego jak Zapier lub Make, poszukaj nowych możliwości AI, aby nadać nowy kierunek znanemu środowisku. Wizualne platformy niewymagające kodu mogą ułatwić projektowanie przepływów na płótnie; Biblioteki programistyczne są dostępne, jeśli wolisz budować programowo. Należy pamiętać, że niektóre narzędzia do „kodowania wibracyjnego” lub narzędzia do tworzenia aplikacji AI mogą generować kompletne prototypy — przydatne do szybkiego prototypowania, ale nie zawsze jest to najlepszy sposób na poznanie podstawowej orkiestracji.

Krok 1: Wybierz wieloetapowy przepływ pracy

Zdecyduj, czym ma się zająć orkiestracja agentów AI. Dobry wybór na Twój pierwszy projekt nie będzie miał wielu kroków i jest czymś, co robisz wystarczająco często, aby warto było go zautomatyzować. Upewnij się, że wymaga to rozumowania i interpretacji charakterystycznych dla orkiestracji agentycznej AI; w przeciwnym razie równie dobrze możesz użyć prostszego narzędzia do automatyzacji.

Krok 2: Zdefiniuj role i cele agentów

Każda platforma orkiestracji będzie oferować różnorodne agenty, funkcje i integracje. Zastanów się, skąd muszą pochodzić dane wejściowe, w jaki sposób należy je przetworzyć oraz charakter i przeznaczenie wyników. Następnie zmontuj przepływ zgodnie z instrukcjami platformy, określając kryteria, których powinien użyć koordynator, aby upewnić się, że każdy krok generuje właściwy wynik.

Krok 3: Testuj, przeglądaj, udoskonalaj

Nie martw się, jeśli nie uda Ci się za pierwszym razem. Dostosuj instrukcje, zamień agentów, napraw wszelkie błędne konfiguracje i spróbuj ponownie. Gdy uzyskasz akceptowalny wynik, sprawdź, czy możesz uczynić go jeszcze lepszym; Agenci AI mogą renderować zupełnie inne wyniki w oparciu o nawet subtelne zmiany w tekście podpowiedzi. Nie zawsze dadzą ten sam wynik dla tych samych danych wejściowych, więc przetestuj kilka razy, aby upewnić się, że każde uruchomienie daje dobry wynik.

Krok 4: Skaluj ostrożnie

Gdy orkiestracja agentów AI będzie już działać dobrze, kuszące może być jej szerokie zastosowanie. Przed wprowadzeniem go na szeroką skalę poświęć trochę czasu na zrozumienie jego działania, ocenę jego wpływu i stopniowe zwiększanie złożoności. Kontynuuj ocenę wyników i kompromisów w miarę rozwoju.

Najlepsze praktyki dotyczące skutecznej orkiestracji agentów AI

Skuteczna orkiestracja agentów AI opiera się na jasnych celach, prawidłowych przepływach pracy i konsekwentnym nadzorze ludzkim. Poniższe praktyki przedstawiają sposoby budowania orkiestracji, która pozostanie niezawodna, przejrzysta i zgodna z zamierzonymi wynikami.

• Jasno zdefiniuj cele i role:im bardziej normatywny będziesz mógł określić, co musisz zrobić i jak należy to osiągnąć, tym większe jest prawdopodobieństwo, że uzyskasz pożądane rezultaty.
• Utrzymuj ludzi w obiegu recenzji: choć mądrze jest przeglądać wszystko, co wygenerował w Twoim imieniu komputer, jest to szczególnie ważne w przypadku procesów AI. Jego osąd może sięgać tylko tak daleko; tylko ty naprawdę wiesz, jak wygląda „dobro”.
• Rejestruj decyzje i opinie: upewnij się, że koordynator generuje dziennik decyzji czytelny dla człowieka, abyś mógł zrozumieć proces i rozwiązywać problemy. Jeśli to możliwe, przechwytuj opinie i oceny ludzi, aby wspierać ciągłe udoskonalanie.
• Zacznij od jasnych zasad przekazywania informacji między agentami: systemy agentowe są chętnymi pomocnikami; bez wyraźnie odrębnych ról i zasad istnieje ryzyko powielania wysiłków i uzyskania niedopasowanych wyników. Unikaj tej typowej pułapki, określając dokładnie, co każdy agent musi zrobić i kiedy zgłosić się do współdzielonego przepływu pracy.
• Spodziewaj się dryfu : wydajność może zmieniać się w czasie ze względu na zmiany w integracjach, modelach lub kontekście. Regularne przeglądanie i aktualizowanie podpowiedzi, celów i konfiguracji pomaga utrzymać stałą jakość.

Perspektywa orkiestracji agentów AI

Orkiestracja agentów AI opiera się na znanych praktykach automatyzacji, ale dodaje coś zasadniczo nowego: możliwość rozumowania, dostosowywania i koordynowania pracy między narzędziami w czasie rzeczywistym. Stanowi wczesny krok w kierunku systemów, które mogą współpracować tak, jak ludzie — udostępniając kontekst, dostosowując się do nowych informacji i wybierając odpowiednie narzędzia do pracy bez stałego nadzoru.

Jeśli chcesz już dziś doświadczyć orkiestracji w działaniu, wypróbuj Grammarly. Gdy piszesz i wykonujesz codzienną pracę, jej inteligentna warstwa korzysta z pomocy wielu wyspecjalizowanych agentów za kulisami, aby wyświetlać najbardziej pomocne sugestie, gdy ich potrzebujesz. Agenci zajmujący się pisaniem gramatyki pomagają w opracowywaniu, podsumowywaniu i poprawianiu najlepszych treści, pokazując, w jaki sposób koordynacja sztucznej inteligencji może zapewnić lepsze wyniki, jedno zdanie na raz.

Przemyślana orkiestracja może znacznie poprawić szybkość, spójność i jakość Twojej pracy. Ale jak każda potężna umiejętność, jej dobre zastosowanie wymaga czasu i staranności. Zacznij od małych rzeczy, określ jasne cele i informuj ludzi na bieżąco. Z biegiem czasu wyrobisz w sobie intuicję, gdzie najlepiej sprawdza się orkiestracja AI, a gdzie prostsze podejścia nadal mają większy sens.

Często zadawane pytania dotyczące orkiestracji agentów AI

Na czym polega agentyczna orkiestracja AI?

Orkiestracja agentycznej sztucznej inteligencji koordynuje wiele komponentów, takich jak agenci AI, automatyzacje oparte na regułach, tradycyjne modele uczenia maszynowego i interfejsy API, dzięki czemu mogą wspólnie udostępniać kontekst i realizować złożone przepływy pracy. Zamiast jednego narzędzia działającego w izolacji, orkiestrator kieruje, w jaki sposób każda część przekazuje pracę następnej, aby osiągnąć określony cel.

Czym orkiestracja AI różni się od automatyzacji?

Tradycyjna automatyzacja opiera się na ustalonych zasadach, podczas gdy orkiestracja AI wykorzystuje rozumowanie do oceny wyników, decydowania o zakończeniu danego kroku i określania, co powinno się wydarzyć dalej. Podczas gdy w obu przypadkach to człowiek definiuje przepływ pracy i role, orkiestracja sztucznej inteligencji dostosowuje się w obrębie struktury, obsługując wnioski o ocenę i zmiany w trakcie lotu, czego nie jest w stanie sztywna automatyzacja.

Czy muszę mieć doświadczenie w kodowaniu, aby korzystać z orkiestracji agentów AI?

Nie — wiele nowoczesnych narzędzi oferuje narzędzia do tworzenia wizualizacji, które nie wymagają wiedzy programistycznej, a inne oferują w pełni ukształtowane przepływy pracy związane z orkiestracją AI, gotowe do użycia, takie jak Gramatyka. Kodowanie pomaga, jeśli chcesz mieć niestandardową logikę w swoim przepływie pracy, ale większość użytkowników może odnieść natychmiastowe korzyści bez wiedzy technicznej.

Jakie są główne typy wzorców orkiestracji AI?

Główne wzorce opisują wzajemne działanie agentów: sekwencyjne (krok po kroku), równoległe (jednoczesne), hierarchiczne (przypisane przez orkiestratora) i hybrydowe (połączenie tych podejść). Każdy z nich odpowiada innym potrzebom w zakresie przepływu pracy, od prostych sekwencji po złożone, adaptacyjne systemy.

Jakie są korzyści i ryzyko związane z koordynacją wielu agentów AI?

Orkiestracja przyspiesza wieloetapową pracę na różnych narzędziach lub platformach, utrzymując spójność kontekstu i automatycznie przekazując dopracowane wyniki między krokami, eliminując ręczne kopiowanie-wklejanie i proste oceny, z którymi zwykle stykają się ludzie. Kiedy jednak zorganizowany system zboczy z kursu, może generować słabe wyniki, dlatego nadal potrzebne są poręcze i przeglądy, aby podjąć decyzje o dużym wpływie.

Czy Gramatyka korzysta z orkiestracji AI?

Tak, Grammarly korzysta z orkiestracji AI poprzez skoordynowany system wyspecjalizowanych modeli AI i komponentów opartych na regułach, które równolegle analizują Twoje teksty, a następnie łączą swoje ustalenia w jasne sugestie o ustalonych priorytetach. Jego koordynator decyduje, które spostrzeżenia są najważniejsze w kontekście, dzięki czemu opinie są spójne i pomocne podczas pisania.

Ta warstwa orkiestracji, zintegrowana bezpośrednio z przepływem pracy podczas pisania, zapewnia dynamiczną, kontekstową informację zwrotną za pośrednictwem zespołu agentów Grammarly AI. Oferują informacje zwrotne na podstawie tego, nad czym pracujesz, typu dokumentu i dla kogo jest on przeznaczony, pomagając w czasie rzeczywistym udoskonalać złożone elementy, takie jak ton, zwięzłość, szczegółowość i logiczny postęp.