27.11.2025 Экспертиза, Безопасность, Искусственный интеллект, МенеджментВсе предприятия стремятся внедрить искусственный интеллект в свою деятельность. Некоторые из них используют автономных агентов, которые планируют, рассуждают и действуют в различных бизнес-системах, составляют расписания, генерируют контент, обрабатывают заявки и даже выполняют транзакции, пишет на портале AIwire Крис Шихан, исполнительный вице-президент по высоким технологиям и ИИ компании Applause. Однако по мере внедрения таких агентных рабочих процессов появляются проблемы: агент принимает неверное решение, бесконечно повторяет одну и ту же операцию или запускает непреднамеренное действие. Основная причина заключается не в интеллекте модели, а в отсутствии защитных механизмов, плохом контексте или слабой валидации. Агентные системы ведут себя не так, как традиционное ПО. Они динамичны, адаптивны и по своей сути непредсказуемы. Их тестирование требует новой дисциплины, сочетающей в себе инженерию, управление и постоянный контроль со стороны человека. Ниже представлены стратегии, которые используют этот комбинированный подход к разработке и обеспечению качества агентного ИИ, чтобы помочь командам усилить общее качество своих агентов и других приложений. 1. Основывайте своих агентов на надежном, актуальном контексте Для агентных рабочих процессов успех зависит не от обширных наборов данных для обучения, а от качества информации, которую агент использует для рассуждений и действий. Когда агенты полагаются на неточные результаты поиска, устаревшие данные или неполный ...
читать далее.
