એજન્ટિક એઆઈ શું છે?

ટૂંકું સંસ્કરણ: એજન્ટિક સિસ્ટમો ફક્ત પ્રશ્નોના જવાબ આપતા નથી - તેઓ ઓછામાં ઓછી દેખરેખ સાથે લક્ષ્યો તરફ યોજના બનાવે છે, કાર્ય કરે છે અને પુનરાવર્તન કરે છે. તેઓ ટૂલ્સને બોલાવે છે, ડેટા બ્રાઉઝ કરે છે, પેટા-કાર્યોનું સંકલન કરે છે, અને પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે અન્ય એજન્ટો સાથે સહયોગ પણ કરે છે. તે જ હેડલાઇન છે. રસપ્રદ ભાગ એ છે કે આ વ્યવહારમાં કેવી રીતે કાર્ય કરે છે - અને આજે ટીમો માટે તેનો શું અર્થ છે. 

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI સ્કેલેબિલિટી શું છે?
સ્કેલેબલ AI વૃદ્ધિ, પ્રદર્શન અને વિશ્વસનીયતાને કેવી રીતે ટેકો આપે છે તે જાણો.

🔗 AI શું છે?
મુખ્ય AI ખ્યાલો, ક્ષમતાઓ અને વાસ્તવિક દુનિયાના વ્યવસાયિક એપ્લિકેશનોને સમજો.

🔗 સમજાવી શકાય તેવું AI શું છે?
સમજાવી શકાય તેવું AI વિશ્વાસ, પાલન અને વધુ સારા નિર્ણયો કેમ સુધારે છે તે શોધો.

🔗 એઆઈ ટ્રેનર શું છે?
મોડેલોને સુધારવા અને દેખરેખ રાખવા માટે AI ટ્રેનર્સ શું કરે છે તેનું અન્વેષણ કરો.

એજન્ટિક એઆઈ શું છે - સરળ સંસ્કરણ 🧭

એજન્ટિક AI શું છે : તે AI છે જે લક્ષ્ય સુધી પહોંચવા માટે આગળ શું કરવું તે સ્વાયત્ત રીતે નક્કી કરી શકે છે, ફક્ત પ્રોમ્પ્ટનો જવાબ આપવા માટે નહીં. વિક્રેતા-તટસ્થ દ્રષ્ટિએ, તે તર્ક, આયોજન, સાધન ઉપયોગ અને પ્રતિસાદ લૂપ્સને મિશ્રિત કરે છે જેથી સિસ્ટમ ઉદ્દેશ્યથી ક્રિયા તરફ આગળ વધી શકે - વધુ "તે પૂર્ણ કરો," ઓછા "આગળ-પાછળ". મુખ્ય પ્લેટફોર્મ્સની વ્યાખ્યાઓ આ મુદ્દાઓ પર સંરેખિત થાય છે: સ્વાયત્ત નિર્ણય લેવાનું, આયોજન અને ન્યૂનતમ માનવ હસ્તક્ષેપ સાથે અમલ [1]. ઉત્પાદન સેવાઓ એવા એજન્ટોનું વર્ણન કરે છે જે મોડેલો, ડેટા, સાધનો અને API ને અંત-થી-અંત સુધી કાર્યો પૂર્ણ કરવા માટે ગોઠવે છે [2].

એક સક્ષમ સાથીદારનો વિચાર કરો જે સંક્ષિપ્ત વાંચે છે, સંસાધનો એકત્રિત કરે છે અને પરિણામો આપે છે - હાથ પકડીને નહીં, પરંતુ ચેક-ઇનથી.

સારી એજન્ટિક AI શું બનાવે છે ✅

આટલો બધો પ્રચાર (અને ક્યારેક ચિંતા) શા માટે? કેટલાક કારણો:

• પરિણામ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું: એજન્ટો ધ્યેયને યોજનામાં રૂપાંતરિત કરે છે, પછી મનુષ્યો માટે પૂર્ણ અથવા અવરોધિત-રહિત સ્વિવલ-ચેર કાર્ય સુધી પગલાં અમલમાં મૂકે છે [1].

• ડિફૉલ્ટ રૂપે ટૂલનો ઉપયોગ: તેઓ ફક્ત ટેક્સ્ટ પર જ અટકતા નથી; તેઓ API ને કૉલ કરે છે, જ્ઞાન આધારોને ક્વેરી કરે છે, ફંક્શન્સનો ઉપયોગ કરે છે અને તમારા સ્ટેકમાં વર્કફ્લો ટ્રિગર કરે છે [2].

• કોઓર્ડિનેટર પેટર્ન: સુપરવાઇઝર (ઉર્ફે રાઉટર્સ) નિષ્ણાત એજન્ટોને કામ સોંપી શકે છે, જટિલ કાર્યો પર થ્રુપુટ અને વિશ્વસનીયતામાં સુધારો કરી શકે છે [2].

• પ્રતિબિંબ લૂપ્સ: મજબૂત સેટઅપ્સમાં સ્વ-મૂલ્યાંકન અને પુનઃપ્રયાસ તર્કનો સમાવેશ થાય છે, જેથી એજન્ટો જ્યારે તેઓ ટ્રેકથી દૂર હોય ત્યારે ધ્યાન આપે અને કોર્સ-કરેક્ટ (વિચારો: યોજના → કાર્ય → સમીક્ષા → રિફાઇન) [1].

જે એજન્ટ ક્યારેય પ્રતિબિંબિત કરતો નથી તે સતનાવ જેવો છે જે ફરીથી ગણતરી કરવાનો ઇનકાર કરે છે - તકનીકી રીતે સારું, વ્યવહારીક રીતે હેરાન કરે છે.

જનરેટિવ વિરુદ્ધ એજન્ટિક - ખરેખર શું બદલાયું? 🔁

ક્લાસિક જનરેટિવ AI સુંદર રીતે જવાબ આપે છે. એજન્ટિક AI પરિણામો આપે છે. તફાવત એ છે કે ઓર્કેસ્ટ્રેશન: બહુ-પગલાંનું આયોજન, પર્યાવરણીય ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને સતત ઉદ્દેશ્ય સાથે જોડાયેલ પુનરાવર્તિત અમલ. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, અમે મેમરી, સાધનો અને નીતિઓ ઉમેરીએ છીએ જેથી સિસ્ટમ ફક્ત કહીને કરી .

જો જનરેટિવ મોડેલ્સ તેજસ્વી ઇન્ટર્ન હોય, તો એજન્ટિક સિસ્ટમ્સ જુનિયર એસોસિએટ્સ હોય છે જે ફોર્મ્સ શોધી શકે છે, યોગ્ય API કૉલ કરી શકે છે અને કાર્યને અંતિમ રેખા પર આગળ ધપાવી શકે છે. થોડું વધારે પડતું કહી શકાય - પણ તમને વાઇબ સમજાય છે.

એજન્ટ સિસ્ટમ્સ ગુપ્ત રીતે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે 🧩

તમે જેના વિશે સાંભળશો તે મુખ્ય બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ:

1. ધ્યેય અનુવાદ → સંક્ષિપ્ત એક સંરચિત યોજના અથવા ગ્રાફ બની જાય છે.

2. પ્લાનર–એક્ઝિક્યુટર લૂપ → આગામી શ્રેષ્ઠ ક્રિયા પસંદ કરો, એક્ઝિક્યુટ કરો, મૂલ્યાંકન કરો અને પુનરાવર્તન કરો.

3. ટૂલ કોલિંગ → વિશ્વને પ્રભાવિત કરવા માટે API, પુનઃપ્રાપ્તિ, કોડ ઇન્ટરપ્રિટર અથવા બ્રાઉઝરનો ઉપયોગ કરે છે.

4. યાદશક્તિ → સંદર્ભને આગળ વધારવા અને શીખવા માટે ટૂંકા ગાળાની અને લાંબા ગાળાની સ્થિતિ.

5. સુપરવાઇઝર/રાઉટર → એક સંયોજક જે નિષ્ણાતોને કાર્યો સોંપે છે અને નીતિઓ લાગુ કરે છે [2].

6. અવલોકનક્ષમતા અને રેલિંગ → વર્તનને સીમામાં રાખવા માટે નિશાનો, નીતિઓ અને તપાસો [2].

એજન્ટિક RAG પણ દેખાશે : પુનઃપ્રાપ્તિ જે એજન્ટને નક્કી કરવા દે છે કે ક્યારે શોધવું, શું શોધવું અને કેવી રીતે કરવો. ઓછા બઝવર્ડ, મૂળભૂત RAG માં વ્યવહારુ અપગ્રેડ વધુ.

વાસ્તવિક દુનિયાના ઉપયોગો જે ફક્ત ડેમો નથી 🧪

• એન્ટરપ્રાઇઝ વર્કફ્લો: ટિકિટ ટ્રાયેજ, પ્રાપ્તિ પગલાં, અને રિપોર્ટ જનરેશન જે યોગ્ય એપ્લિકેશનો, ડેટાબેઝ અને નીતિઓને અસર કરે છે [2].

• સોફ્ટવેર અને ડેટા ઓપ્સ: એજન્ટો જે સમસ્યાઓ ખોલે છે, ડેશબોર્ડને વાયર અપ કરે છે, પરીક્ષણો શરૂ કરે છે અને તફાવતોનો સારાંશ આપે છે - તમારા ઓડિટર્સ જે લોગને અનુસરી શકે છે [2].

• ગ્રાહક કામગીરી: વ્યક્તિગત આઉટરીચ, CRM અપડેટ્સ, જ્ઞાન-આધાર લુકઅપ્સ, અને પ્લેબુક્સ સાથે જોડાયેલા સુસંગત પ્રતિભાવો [1][2].

• સંશોધન અને વિશ્લેષણ: સાહિત્ય સ્કેન, ડેટા સફાઈ, અને ઓડિટ ટ્રેલ્સ સાથે પુનઃઉત્પાદન કરી શકાય તેવી નોટબુક્સ.

એક ઝડપી, નક્કર ઉદાહરણ: એક "સેલ્સ-ઓપ્સ એજન્ટ" જે મીટિંગ નોટ વાંચે છે, તમારા CRM માં તક અપડેટ કરે છે, ફોલો-અપ ઇમેઇલ ડ્રાફ્ટ કરે છે અને પ્રવૃત્તિને લોગ કરે છે. કોઈ નાટક નહીં - માણસો માટે ફક્ત ઓછા નાના કાર્યો.

ટૂલિંગ લેન્ડસ્કેપ - કોણ શું ઓફર કરે છે 🧰

થોડા સામાન્ય શરૂઆતના મુદ્દાઓ (સંપૂર્ણ નહીં):

• એમેઝોન બેડરોક એજન્ટ્સ → ટૂલ અને નોલેજ-બેઝ ઇન્ટિગ્રેશન સાથે મલ્ટી-સ્ટેપ ઓર્કેસ્ટ્રેશન, વત્તા સુપરવાઇઝર પેટર્ન અને ગાર્ડરેલ્સ [2].

• વર્ટીક્સ એઆઈ એજન્ટ બિલ્ડર → ADK, અવલોકનક્ષમતા અને સુરક્ષા સુવિધાઓ જે ઓછામાં ઓછા માનવ હસ્તક્ષેપ સાથે કાર્યોનું આયોજન અને અમલીકરણ કરી શકે છે [1].

ઓપન-સોર્સ ઓર્કેસ્ટ્રેશન ફ્રેમવર્ક પુષ્કળ છે, પરંતુ તમે જે પણ માર્ગ પસંદ કરો છો, તે જ મુખ્ય પેટર્ન પુનરાવર્તિત થાય છે: આયોજન, સાધનો, મેમરી, દેખરેખ અને અવલોકનક્ષમતા.

સ્નેપશોટ સરખામણી 📊

વાસ્તવિક ટીમો ગમે તે રીતે આ બાબત પર ચર્ચા કરે છે - આને દિશાત્મક નકશા તરીકે ગણે છે.

ઉપયોગ પ્રમાણે કિંમત બદલાય છે; હંમેશા પ્રદાતાના કિંમત પૃષ્ઠને તપાસો.

આર્કિટેક્ચર પેટર્ન જેનો તમે ખરેખર ફરીથી ઉપયોગ કરશો 🧱

• યોજના → અમલ → પ્રતિબિંબ: એક યોજનાકાર પગલાંઓનું સ્કેચ કરે છે, એક્ઝિક્યુટર કાર્યો કરે છે, અને એક વિવેચક સમીક્ષા કરે છે. પૂર્ણ થાય અથવા વધે ત્યાં સુધી કોગળા કરો અને પુનરાવર્તન કરો [1].

• નિષ્ણાતો સાથે સુપરવાઇઝર: એક સંયોજક કાર્યોને વિશિષ્ટ એજન્ટો - સંશોધક, કોડર, પરીક્ષક, સમીક્ષક [2] સુધી પહોંચાડે છે.

• સેન્ડબોક્સ્ડ એક્ઝેક્યુશન: કોડ ટૂલ્સ અને બ્રાઉઝર્સ ઉત્પાદન એજન્ટો માટે ચુસ્ત પરવાનગીઓ, લોગ્સ અને કિલ-સ્વિચ-ટેબલ સ્ટેક્સ સાથે મર્યાદિત સેન્ડબોક્સમાં ચાલે છે [5].

નાની કબૂલાત: મોટાભાગની ટીમો ઘણા બધા એજન્ટોથી શરૂઆત કરે છે. તે આકર્ષક છે. જ્યારે મેટ્રિક્સ કહે કે તમને તેમની જરૂર છે ત્યારે જ ન્યૂનતમ-રોલ્સ ઉમેરો શરૂ કરો.

જોખમો, નિયંત્રણો અને શા માટે શાસન મહત્વનું છે 🚧

એજન્ટિક AI વાસ્તવિક કાર્ય કરી શકે છે - જેનો અર્થ એ છે કે જો ખોટી રીતે ગોઠવેલ હોય અથવા હાઇજેક કરવામાં આવે તો તે વાસ્તવિક નુકસાન પણ કરી શકે છે. આના પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો:

• તાત્કાલિક ઇન્જેક્શન અને એજન્ટ હાઇજેકિંગ: જ્યારે એજન્ટો અવિશ્વસનીય ડેટા વાંચે છે, ત્યારે દૂષિત સૂચનાઓ વર્તનને રીડાયરેક્ટ કરી શકે છે. અગ્રણી સંસ્થાઓ આ વર્ગના જોખમનું મૂલ્યાંકન અને ઘટાડા માટે સક્રિયપણે સંશોધન કરી રહી છે [3].

• ગોપનીયતાનો ખુલાસો: ઓછું "હાથ પર", વધુ પરવાનગીઓ - ડેટા ઍક્સેસ અને ઓળખને કાળજીપૂર્વક મેપ કરો (ઓછામાં ઓછા વિશેષાધિકારનો સિદ્ધાંત).

• મૂલ્યાંકન પરિપક્વતા: ચળકતા બેન્ચમાર્ક સ્કોર્સને મીઠું ચડાવો; તમારા કાર્યપ્રવાહ સાથે જોડાયેલા કાર્ય-સ્તરના, પુનરાવર્તિત મૂલ્યાંકનને પ્રાધાન્ય આપો.

• શાસન માળખા: માળખાગત માર્ગદર્શન (ભૂમિકાઓ, નીતિઓ, માપન, શમન) ને અનુરૂપ બનાવો જેથી તમે યોગ્ય ખંત દર્શાવી શકો [4].

ટેકનિકલ નિયંત્રણો માટે, નીતિને સેન્ડબોક્સિંગ : ટૂલ્સ, હોસ્ટ્સ અને નેટવર્ક્સને અલગ કરો; બધું લોગ કરો; અને તમે જે કંઈપણ મોનિટર કરી શકતા નથી તેને ડિફોલ્ટ-ડિનાઈ કરો [5].

વ્યવહારિક ચેકલિસ્ટ બનાવવાની શરૂઆત કેવી રીતે કરવી 🛠️

1. તમારા સંદર્ભ માટે પ્લેટફોર્મ પસંદ કરો: જો તમે AWS અથવા Google Cloud માં ઊંડા છો, તો તેમના એજન્ટ સરળ સંકલનનો ઉપયોગ કરે છે [1][2].

2. પહેલા ગાર્ડરેલ્સ વ્યાખ્યાયિત કરો: ઇનપુટ્સ, ટૂલ્સ, ડેટા સ્કોપ્સ, અલોલિસ્ટ્સ અને એસ્કેલેશન પાથ. ઉચ્ચ-જોખમવાળી ક્રિયાઓને સ્પષ્ટ પુષ્ટિ સાથે જોડો [4].

3. એક સંકુચિત ધ્યેયથી શરૂઆત કરો: સ્પષ્ટ KPI (સમય બચાવ, ભૂલ દર, SLA હિટ દર) સાથે એક પ્રક્રિયા.

4. બધું જ ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટ કરો: ટ્રેસ, ટૂલ-કોલ લોગ, મેટ્રિક્સ અને માનવ પ્રતિસાદ લૂપ્સ [1].

5. પ્રતિબિંબ અને પુનઃપ્રયાસ ઉમેરો: તમારી પહેલી જીત સામાન્ય રીતે સ્માર્ટ લૂપ્સથી આવે છે, મોટા મોડેલોમાંથી નહીં [1].

6. સેન્ડબોક્સમાં પાયલોટ: વ્યાપક રોલઆઉટ પહેલાં મર્યાદિત પરવાનગીઓ અને નેટવર્ક આઇસોલેશન સાથે ચલાવો [5].

બજાર ક્યાં જઈ રહ્યું છે 📈

ક્લાઉડ પ્રદાતાઓ અને સાહસો એજન્ટિક ક્ષમતાઓ પર ખૂબ જ ભાર મૂકી રહ્યા છે: મલ્ટિ-એજન્ટ પેટર્નને ઔપચારિક બનાવવું, અવલોકનક્ષમતા અને સુરક્ષા સુવિધાઓ ઉમેરવી, અને નીતિ અને ઓળખને પ્રથમ-વર્ગ બનાવવી. પંચલાઇન એ સહાયકોથી એવા એજન્ટો તરફ વળવાનું સૂચન કરે છે જે કામ કરે છે જેથી તેમને લાઇનની અંદર રાખી શકાય [1][2][4].

પ્લેટફોર્મ પ્રિમિટિવ્સ પરિપક્વ થતાં, ડોમેન-વિશિષ્ટ એજન્ટો - ફાઇનાન્સ ઓપ્સ, આઇટી ઓટોમેશન, સેલ્સ ઓપ્સ - ની અપેક્ષા રાખો.

ટાળવા માટેની મુશ્કેલીઓ - ધ્રુજારીના ટુકડા 🪤

• ઘણા બધા સાધનો ખુલ્લા: ટૂલબેલ્ટ જેટલો મોટો, બ્લાસ્ટ રેડિયસ એટલો મોટો. નાનો પ્રારંભ કરો.

• કોઈ ઉશ્કેરણીનો રસ્તો નથી: માનવ હેન્ડઓફ વિના, એજન્ટો લૂપ કરે છે - અથવા તેનાથી પણ ખરાબ, આત્મવિશ્વાસથી અને ખોટું કાર્ય કરે છે.

• બેન્ચમાર્ક ટનલ વિઝન: તમારા કાર્યપ્રવાહને પ્રતિબિંબિત કરતા તમારા પોતાના મૂલ્યાંકન બનાવો.

• શાસનની અવગણના: નીતિઓ, સમીક્ષાઓ અને રેડ-ટીમિંગ માટે માલિકોને સોંપો; માન્ય માળખામાં નકશા નિયંત્રણો [4].

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો વીજળીનો ગોળો ⚡

શું એજન્ટિક AI ફક્ત LLM સાથે RPA છે? બિલકુલ નહીં. RPA નિર્ણાયક સ્ક્રિપ્ટોનું પાલન કરે છે. એજન્ટિક સિસ્ટમ્સ યોજના બનાવે છે, સાધનો પસંદ કરે છે અને ફ્લાય પર અનુકૂલન કરે છે - અનિશ્ચિતતા અને પ્રતિસાદ લૂપ્સ સાથે [1][2].
શું તે લોકોને બદલશે? તે પુનરાવર્તિત, બહુ-પગલાંના કાર્યોને ઑફલોડ કરે છે. મનોરંજક કાર્ય - નિર્ણય, સ્વાદ, વાટાઘાટો - હજુ પણ માનવ તરફ ઝુકાવ રાખે છે.
શું મને પહેલા દિવસથી જ મલ્ટિ-એજન્ટની જરૂર છે? ના. ઘણી જીત એક સારી રીતે ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટેડ એજન્ટ પાસેથી થોડા ટૂલ્સ સાથે આવે છે; જો તમારા મેટ્રિક્સ તેને યોગ્ય ઠેરવે તો ભૂમિકાઓ ઉમેરો.

ખૂબ લાંબો સમય થયો કે મેં તે વાંચ્યું નથી🌟

એજન્ટિક AI શું છે ? તે આયોજન, સાધનો, મેમરી અને નીતિઓનો સંકલિત સમૂહ છે જે AI ને વાતથી કાર્ય તરફ આગળ વધવા દે છે. જ્યારે તમે સાંકડા લક્ષ્યોને અવકાશ આપો છો, રેલિંગ વહેલા સેટ કરો છો અને બધું જ સાધન કરો છો ત્યારે મૂલ્ય દેખાય છે. જોખમો વાસ્તવિક-હાઇજેકિંગ, ગોપનીયતા એક્સપોઝર, ફ્લેકી ઇવલ છે - તેથી સ્થાપિત ફ્રેમવર્ક અને સેન્ડબોક્સિંગ પર આધાર રાખો. નાનું બનાવો, બાધ્યતાથી માપો, આત્મવિશ્વાસ સાથે વિસ્તૃત કરો [3][4][5].

સંદર્ભ

1. ગુગલ ક્લાઉડ - એજન્ટિક એઆઈ શું છે? (વ્યાખ્યા, ખ્યાલો). લિંક

2. AWS - AI એજન્ટોનો ઉપયોગ કરીને તમારી એપ્લિકેશનમાં કાર્યોને સ્વચાલિત કરો. (બેડ્રોક એજન્ટ્સ દસ્તાવેજો). લિંક

3. NIST ટેકનિકલ બ્લોગ - AI એજન્ટ હાઇજેકિંગ મૂલ્યાંકનને મજબૂત બનાવવું. (જોખમ અને મૂલ્યાંકન). લિંક

4. NIST - AI રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF). (શાસન અને નિયંત્રણો). લિંક

5. યુકે એઆઈ સેફ્ટી ઇન્સ્ટિટ્યૂટ - નિરીક્ષણ: સેન્ડબોક્સિંગ. (ટેકનિકલ સેન્ડબોક્સિંગ માર્ગદર્શન). લિંક

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે