สิบวิธีในการต่อสายเอเจนต์ AI และเมื่อใดควรใช้แต่ละวิธี

Ten Agentic AI Architecture Patterns, Read As Risk Decisions

จุดเริ่มต้นที่แตกต่าง

วิธีปกติในการนำเสนอรูปแบบเอเจนต์คือแคตตาล็อก วิธีที่มีประโยชน์กว่าสำหรับผู้นำคือลำดับการตัดสินใจ เริ่มจากความเสี่ยงที่คุณยินดีแบกรับ แล้วปล่อยให้สิ่งนั้นเลือกรูปแบบ รูปแบบสิบแบบเดิมปรากฏขึ้น แต่คำถามเปลี่ยนจากสิ่งนี้ทำอะไรได้บ้างเป็นสิ่งนี้อาจทำลายอะไรได้บ้าง

จากอิสรภาพต่ำสุดไปสูงสุด

เริ่มด้วยเอเจนต์เดี่ยวที่มีเครื่องมือและไปป์ไลน์ตามลำดับ นี่คือตัวเลือกอิสรภาพต่ำ พวกมันคาดเดาได้ สังเกตได้ และช้าที่จะทำให้คุณประหลาดใจ เป็นสิ่งก่อสร้างแรกที่ถูกต้องสำหรับงานองค์กรส่วนใหญ่ เพราะให้คุณเรียนรู้เวิร์กโฟลว์ก่อนส่งมอบการควบคุม

ต่อไปไปยังการดึงข้อมูลที่เสริมด้วยเครื่องมือและวงจรไตร่ตรอง สิ่งเหล่านี้เพิ่มคุณภาพโดยไม่เพิ่มรัศมีแรงระเบิดมากนัก การดึงข้อมูลยึดระบบไว้กับความรู้ของคุณเอง และการไตร่ตรองบังคับให้มองครั้งที่สองก่อนผลลัพธ์ออกจากอาคาร ต้นทุนคือโทเคนและเวลาแฝง ซึ่งเป็นต้นทุนที่คุณวัดและจัดงบประมาณได้

ก้าวขึ้นไปยังผู้วางแผนและผู้ปฏิบัติงานและผู้ควบคุมที่มีเอเจนต์ย่อย ที่นี่อิสรภาพเพิ่มขึ้นเพราะระบบตอนนี้ตัดสินใจว่าจะแบ่งงานอย่างไรและส่งไปที่ไหน รางวัลคือความครอบคลุมข้ามโดเมน ความเสี่ยงใหม่คือตรรกะการประสานงานเองอาจผิดพลาดในรูปแบบที่มองยาก ดังนั้นการตรวจสอบจึงเปลี่ยนจากผลลัพธ์ไปเป็นการกำหนดเส้นทาง

ไปถึงการกระจายและลดแบบขนาน เอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ และการเจรจาหลายเอเจนต์ เมื่อระดับก่อนหน้ามั่นคงแล้วเท่านั้น สิ่งเหล่านี้มอบความกว้าง การตอบสนอง และการจัดการการแลกเปลี่ยนที่ซับซ้อน พวกมันยังกระจุกความเสี่ยงไว้ในขั้นตอนการรวม คิวเหตุการณ์ และตรรกะการเจรจาตามลำดับ แต่ละอันต้องการการสังเกตได้จริงก่อนจะแตะการตัดสินใจการผลิต

ด่านตรวจที่ทำให้ส่วนที่เหลือปลอดภัย

ในทุกระดับ ด่านตรวจมนุษย์-ใน-วงคือการควบคุมที่เปลี่ยนอิสรภาพให้เป็นสิ่งที่องค์กรปกป้องได้ ทักษะคือการจัดวาง วางการอนุมัติไว้ที่ต้นทุนของการกระทำผิดสูงและย้อนกลับไม่ได้ และนำออกที่การกระทำถูกและย้อนกลับได้ ด่านตรวจในที่ผิดเพิ่มความล่าช้าโดยไม่เพิ่มความปลอดภัย

กรอบการเปรียบเทียบ

เปรียบเทียบวงจรไตร่ตรองกับด่านตรวจมนุษย์-ใน-วง การไตร่ตรองคือการแก้ไขตนเองโดยระบบ เร็วและถูกเมื่อเทียบกับคน แต่ถูกจำกัดด้วยสิ่งที่โมเดลรู้อยู่แล้ว การอนุมัติของมนุษย์คือการแก้ไขโดยคน ช้ากว่าและแพงกว่า แต่สามารถจับความล้มเหลวที่โมเดลมองไม่เห็นในตัวเองได้ ใช้การไตร่ตรองเพื่อยกพื้นคุณภาพในระดับมวลชน และใช้การอนุมัติของมนุษย์เพื่อจำกัดด้านล่างของการตัดสินใจที่สำคัญที่สุด

เลนส์สามตัวบนทางเลือกเดียวกัน

สำหรับผู้บริหาร ถือว่าระดับเป็นบันไดธรรมาภิบาล คุณไม่ได้ซื้อเอเจนต์ คุณกำลังตัดสินใจว่ากระบวนการของคุณรับการกระทำอิสระได้มากแค่ไหน

สำหรับผู้อ่านด้านเทคนิค ติดตั้งเครื่องมือที่ขอบของแต่ละระดับ การเปลี่ยนผ่านที่อันตรายคือที่อิสรภาพเพิ่มขึ้น ดังนั้นที่นั่นคือที่ที่การติดตาม การประเมิน และเงื่อนไขหยุดของคุณต้องแข็งแกร่งที่สุด

สำหรับธุรกิจ ผลตอบแทนคือจังหวะการนำไปใช้ที่ปกป้องได้ คุณเคลื่อนที่เร็วขึ้นแม่นยำเพราะคุณสามารถแสดงให้เห็นว่าทำไมแต่ละขั้นตอนจึงปลอดภัย

ถ้าคุณจัดอันดับโครงการ AI ปัจจุบันของคุณตามอิสรภาพแทนที่จะเป็นกระแส อันไหนนั่งอยู่สูงกว่าระดับที่การควบคุมความเสี่ยงของมันรับรองหนึ่งระดับ และคุณจะเปลี่ยนอะไรก่อน?

Think mathematically. Engineer intelligently. Lead strategically. Build responsibly. Scale globally. Create real business value through artificial intelligence.

Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.