人工智能工程从模型到代理生态系统的开发

AI（Genai）从专门研究的概念中迅速发展，能够创建逼真的图像，生成自然文本，产品设计，甚至编写复杂的软件代码。正如Gartner所定义的那样，Genai从现有数据中学习以产生反映培训材料的原始内容 – 而无需直接复制它们。

但是，当今这些系统的构建不再仅用于训练模型和光线。人工智能工程的界限围绕着平稳整合到机构环境中的独立智能系统的组织，动态地适应了工作需求，并通过团队和技术进行合作。

Genai的下一个时代是代理，人工智能系统不仅对请求做出响应，而且期望需求，自我改善和毫不费力地扩展其范围。随着加特纳（Gartner）期望30％的机构将在2025年实施A-Aigment的开发，不仅在模型上继续进行比赛，而且还在继续进行可衡量的业务价值的互操作因素的生态系统。

超越总方法的传统模型

Genai工程仅限于建造和精炼模型的日子。当前的模型着重于创建高级系统，其中人工智能因素可以独立起作用，并处理从数据处理到决策制定的任务。这包括管理整个生命周期 – 从思考，设计到出版，监视和重复。

从本质上讲，这一发展需要一个强大的基础设施，以增加民主，以创建建立学位的可靠性。

工具应允许代理和当前系统之间的平稳整合，从而减少工作流程中的摩擦。例如，支持完整模型管理的平台，例如Gartner的新兴市场中已知的平台，使工程师可以开发，完善和发布大型LLMS模型。

Genai工程的关键维度

构建有效的AI应用程序不是组装几种表格并连接应用程序编程的应用程序的问题 – 它与提供可靠性，大规模适应和有价值的互连功能网络有关。现代的Genai工程依赖于少数临界维度，每个机构都必须掌握取消真正的人工智能功能。

基础架构和工具

每个强大的Genai倡议都可以正确地开始：识别良好的基础架构和一组全面的工具，这些工具使AI在广泛的用户中创建。这不仅限于开发人员。所有商业团队，分析师和主题专家都应该能够参与人工智能生命周期。

这是视觉构建者，快速图书馆和人工智能代理人去除开发的地方，并使非技术团队能够善良地做出贡献。正常和常规的云结构提供的最佳志向平台迈出了这一步，因此机构可以选择最佳的特定使用条件模型，而不会锁定一个卖方。

现在，在领先平台上有180多个集成，人工智能代理不再连接到ERP或CRM或需要几个月分配开发的文档文档。结果？更快地发布运营，技术瓶颈最少，以及在客户支持，人力资源自动化和改善业务流程等领域不断创新的能力。

数据集成

如果基础架构是基础，则数据是Genai的命脉。这些数据的质量，时机和重要性决定了人工智能代理的有效性。为了表现最好，代理必须能够在实际时间内访问信息，无论是直接数量的股票，最新的组织更新还是员工的现代绩效数据。

实现这一目标需要高级数据管道，语义研究的矢量数据规则以及将信息安排并将其放置在上下文中的知识管理系统。例如，在知识管理应用程序中，这意味着绕过对愿景的普遍固定问题，动态地适应用户和历史记录的意图。

但是，凭借出色的数据造成了巨大的责任。减少偏见和保护隐私是无法商定的，并且更多的机构变成了人工数据的产生，以训练和验证模型而无需暴露敏感信息。这种方法不仅促进了合规性，而且还降低了将偏见引入人工智能输出的风险。

出版和发行

在工作发生的任何地方传播人工智能代理的能力是现代Genai工程的独特特征。无论目标是聊天机器人，它在网站上面对客户还是将合作伙伴集成的API终点，还是基金会计划中的AI助手，都必须灵活。

自适应结构允许将人工智能代理推到多个渠道，而无需重新设计基本逻辑，减少市场时间并确保经验的一致性。这种多渠道的准备使机构可以扩大人工智能接触点的范围，以关闭用户的依赖性 – 这会导致更多的工作流程，团队和地理流动，并以最小的摩擦为单位。

扩展和执行的能力

随着机构扩大AI指纹的扩展，性能要求可能令人惊讶。大规模的自然语言处理，图像的产生或多代理同步需要所有高计算工作的负担，这可能会迅速淹没设计系统。

该领先的平台涉及智能下载预算，灵活计算的平衡和实际时间资源。同样重要的是，只有在必要时才使用高性能和高成本模型制作动态模型的能力，并在工作负担允许的情况下更轻松，更快地收缩。这种方法提高了准确性和成本效率，同时随着其范围的扩大维护财务可持续的情报计划。

治理和监测

最后，如果没有强有力的监督，就无法信任人工智能系统 – 或连续的。公司必须能够跟踪投资回报率，发现异常并确保人工智能生活中的准确性。在这里，您可以在这里扮演治理框架，因为它结合了安全协议，发现漂移并进行审查以保持控制。

鉴于知识产权，网络安全和组织合规性的风险越来越大，持续验证已成为黄金标准。这意味着监视人工智能输出不仅为了技术准确性，而且为了道德对齐和品牌安全。志同道合的组织不是将治理视为限制，而是将治理视为竞争优势，以确保人工智能成为其业务的值得信赖的依恋。

处理工程挑战

最新的Genai工程是解决多方面的问题：我们如何掌握丑闻工程以设计准确的回答？如何在不破坏工作的情况下管理其他快速变化？我们如何平稳切换模型，同时保持准确性和成本效率？

这些挑战在代理的系统中得到了放大，在该系统中，人工智能必须组织数据管道并自动化生命周期。诸如即时工程 – 编程模型之类的解决方案在不改变其本质的情况下 – 归因于正面和IP保护，同时利用创始模型。诸如Kore.ai之类的初级领导者体现了这一点，为大赦国际知识管理和公共生产等类别的Genai应用提供了全面的平台。