AIエージェントの最新リスト
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AIエージェントは、単に回答するだけでなく、意思決定と行動を行うソフトウェアです。AIエージェントカテゴリのZinnersは、システムから読み込み、ツールを呼び出し、タスクをエンドツーエンドで完了するエージェントを構築します。これは、サポートチケットのトリアージ、見込み客リストの調査、またはループ内の人がいない状態でのスケジュールされたデータ作業の実行を意味します。
エージェントの作業は、いくつかの隣接する専門分野と重複します。ニーズが自律エージェントよりもスクリプト化されたシーケンスに近い場合は、AI自動化とワークフローをご覧ください。エージェントを独自のドキュメントに根拠付けるには、RAG＆ナレッジベースを参照するか、AI開発のすべてを参照してください。
チャットボットはメッセージに応答して停止します。エージェントは目標を与えられ、それを達成するために、どのツールを呼び出すかを選択し、結果を読み取り、タスクが完了するか制限に達するまで次のステップを決定します。この自律性が価値であり、リスクでもあります。そのため、適切に構築されたエージェントには、明示的な権限、支出またはステップの制限、および実行したすべてのアクションのログがあります。
今日人が実行しているタスクを、開くシステムや判断を含めて正確に書き出してください。エージェントが必要とするAPIまたはアカウント、触れてもよいデータと触れてはならないデータ、および良い結果がどのようなものかをリストアップしてください。また、人間がアクションを承認する必要がある場所も決定してください。エージェントは、モデル自体よりも不明確な範囲で失敗することが最も多いです。
各Zinnerは、リスティングに独自のUSD価格を設定して表示するため、注文前に確認できます。費用は通常、エージェントが統合する必要があるシステムの数、ホスト型で実行されるか独自のインフラストラクチャで実行されるか、および含まれる評価とガードレールの作業量によって決まります。モデルとホスティングの使用料は、Zinnerに支払う料金とは別に、これらのプロバイダーによって請求されるため、誰がこれらのアカウントを保持するかを合意してください。
はい、データがネットワークから出られない一般的な要件です。自己ホスト型エージェントは、ローカルにデプロイされたモデルまたはプライベートエンドポイントに対して実行され、プロンプトとドキュメントを環境内に保持します。トレードオフは、ランタイムを所有するため、ハードウェアとメンテナンスです。Zinnerにインフラストラクチャと制約を早期に伝えてください。ローカルデプロイメントは、最後に変更される設定ではなく、設計全体を形作るからです。
モデルを信頼するのではなく、制限を設計に組み込んでください。タスクが許容する最も狭い権限を持つスコープ付きの資格情報、ステップと支出の厳格な上限、呼び出しを許可するツールの許可リスト、およびメール送信や本番データベースへの書き込みなどの不可逆的なアクションの前に人間の承認ステップを要求してください。すべての決定が後でレビューできるように、完全なログ記録を要求してください。
構築を開始する前にテストセットを合意してください。これは、それぞれから期待される結果を伴う現実的な入力のリストです。ステージング環境でそれらに対してエージェントを実行し、最終的な回答だけでなくログをレビューし、成功と同じくらい失敗ケースを注意深く確認してください。将来の変更後に自分でこれらのテストを再実行する方法をカバーするドキュメントをZinnerに引き渡すように依頼してください。
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