Что такое агент рабочий процесс? Узнайте больше о микросервисах ИИ
7 июля 2025 г.Крупные языковые модели (LLM) штурмовали мир ИИ, но не все, что на них построено, готово к производству. ПокаИИ агентыСоздайте много шума, их реальное представление ... ну, не в восторге. В отличие,Агентные рабочие процессынабирают почву как более прагматичный и масштабируемый способ применения ИИ. Давайте рассмотрим почему.
Агенты ИИ: все еще круто, но не совсем готово
1. Точность, которой нельзя доверять
Агенты ИИ выглядят гладко в демонстрационных видео. Но на практике? Они терпят неудачу.
БратьClaude's ACI (компьютерный интерфейс AI -агента)- это достигает просто14%Из точности вы ожидаете от человека, выполняющего те же задачи. Openai'sОператоримеет лучшие результаты, но все еще парят между30–50%, по сравнению с человеческими показателями более 70%.
Агент | Скорость успеха | Человеческий эталон |
|---|---|---|
Claude Aci | 14% | > 70% |
Openai Operator | 30-50% | > 70% |
Независимо от того, нажимает ли это неверную кнопку или недоразумение пользовательских команд, агентов искусственного интеллекта еще нет.
2. Плохая адаптивность = высокая частота отказов
Большинство агентов искусственного интеллекта не могут динамически адаптироваться к изменениям, таким как всплывающее объявление или слегка обновленный пользовательский интерфейс. Им не хватает мониторинга в реальном времени и восстановления ошибок, что делает их хрупкими в хаотических или непредсказуемых средах.
3. высокая стоимость, низкая доходность
Пользовательские API. Логика для конкретной задачи. Бесконечная отладка. Все это делает здание и масштабирование агентов ИИ дорогой игрой. Некоторые оценки показываютСкорость успеха агента ниже 20%- И это после огромных инвестиций в разработку.
Так куда это оставляет нас?
Агент рабочий процесс: умнее, более простая альтернатива
Вместо того, чтобы строить ИИ, чтобыДелай все, Агент рабочий процесс разбивает задачи начетко определенные шагии давайте специализированными компонентами обрабатывают каждую.
Думайте об этом как о«Микросервисы» Версия ИИ: Маленькие, ориентированные на цели задач, связанные вместе с значимым целым.
1. Что такое агент?
Это структурированный подход, при котором LLM или инструменты организованы:
- Получить информацию
- Преобразовать или проанализировать это
- Подача выходов на следующий шаг
- Доставить окончательные результаты
В отличие от сквозных агентов искусственного интеллекта, агентские рабочие процессы прозрачны, легче отладить игораздо более надежныйПолем
💡 В одном исследовании работники знаний проводят до 30% своего времени, просто поиск и организацию информации. Агентные рабочие процессы направлены на то, чтобы резко сократить это.
2. Агентная тряпка: персонализация в масштабе
Одна крутая эволюцияАгентская тряпка(Поизводимое поколение). Вместо того, чтобы просто отвечать на вопросы с публичными данными, это:
- ВытягиваеттвойДанные (PDFS, базы данных, примечания к собранию)
- Создает пользовательский контекст
- А затем использует LLMS для генерации умных, персонализированных ответов
Инструменты, какГлубокое исследование Chatgptранние шаги в этом направлении-представьте себе, что вы запускаете сложный многоэтапный исследовательский проект через несколько подсказок и получение подробного резюме.
Будет ли агент Agentic Workflow будет следующей большой вещью?
Честно? Это уже происходит.
По сравнению с хрупкими агентами, агентские рабочие процессы:
- РешатьРеальные бизнес -проблемыкак поиск по междокументам или автоматическая отчетность
- Являютсямодульный- Легко интегрировать, не разрывая стек
- Соответствовать сегодняшним потребностям предприятия, какСпоры данных, синтез контента, иАвтоматизация рабочего процесса
Будь то трубопроводы по заказу электронной коммерции, исследование медицинской диагностики или персонализированные пути образования, эти рабочие процессы находят тягу в разных отраслях.
И самое главное: ониработаПолем
Последние мысли
Мечта о агентах ИИ не мертва - она просто занимает больше времени, чем ожидалось. Тем временем,Агент рабочий процессТихо меняется, как мы работаем, по одной задаче за раз.
В мире, который вознаграждает практичность, может быть, следующая большая вещь не является цифровым супер-помощником. Это набор маленьких, умных инструментов, работающихвместе, Решение реальных проблем сегодня.
Потому что в технологиях идеи, которые не являются самыми яркими - это те, которые выполняют работу.
Оригинал