Agenți AI · Ghid Agent AI: instrumente, opțiuni și cei șase pași pentru crearea primului agent

Din ce este alcătuit un agent AI

Un agent AI este un program care decide singur, cu un model lingvistic, care este următorul pas și folosește instrumente în acest scop. Articolul nostru agenți AI pentru companii explică ce este un agent și prin ce se deosebește de un chatbot și de automatizarea clasică. Din punct de vedere tehnic, fiecare agent are aceleași componente:

• Model: modelul lingvistic care citește, planifică și formulează.
• Instrucțiuni: sarcina, tonul, regulile și, mai ales, momentul în care agentul predă cazul unei persoane.
• Instrumente: interfețe prin care citește date sau face ceva, de exemplu verifică o comandă sau creează un tichet.
• Cunoștințe: documente la care are acces, de exemplu liste de prețuri, manuale sau răspunsuri anterioare.
• Limite: drepturi, aprobări, sume maxime și limite de cost.
• Jurnal și teste: fiecare decizie poate fi urmărită, fiecare modificare este verificată pe exemple reale.

Trei opțiuni comparate

În practică, opțiunile sunt adesea combinate: un agent în cod preia verificarea complexă, iar n8n îl conectează la căsuța poștală, gestiunea mărfurilor și CRM. Platforma potrivită depinde mai puțin de instrument decât de locul în care sunt datele dumneavoastră, de persoana care va întreține ulterior agentul și de cerințele privind protecția datelor. n8n poate fi operat, de exemplu, pe servere proprii în UE, mai multe detalii la găzduirea proprie a n8n.

Conectarea instrumentelor: ce este MCP

Pentru ca un agent să poată face ceva, are nevoie de acces la sistemele dumneavoastră. Model Context Protocol (MCP) este un standard deschis prin care aplicațiile AI sunt conectate uniform la instrumente și surse de date. Anthropic l-a prezentat la sfârșitul anului 2024, iar între timp este susținut de mulți furnizori și multe instrumente. Pentru companii, aceasta înseamnă că o conexiune construită o singură dată, de exemplu la gestiunea mărfurilor, poate fi folosită cu modele și platforme diferite. MCP este util, dar nu este o condiție. Mulți agenți se descurcă cu puține interfețe programate direct.

Construirea unui agent AI în șase pași

1. Alegeți o sarcină restrânsă: De exemplu, „Răspuns la întrebări despre stadiul livrării” în loc de „Preluarea serviciului clienți”.
2. Colectați exemple reale: 30 până la 50 de cazuri tipice cu răspunsul corect. Ele sunt reperul dumneavoastră pentru fiecare modificare.
3. Instrumente cu drepturi minime: Agentul poate citi comenzi, dar nu poate înregistra note de credit. Drepturi de scriere numai acolo unde sunt cu adevărat necesare.
4. Stabiliți instrucțiunile și predarea: Ce are voie agentul, ce nu, și când predă cazul unei persoane, de exemplu la reclamații sau incertitudine.
5. Testați și măsurați: Rulați agentul pe exemple, sortați erorile după tip, îmbunătățiți instrucțiunile și instrumentele, testați din nou.
6. Puneți-l în funcțiune cu aprobare: La început, agentul propune, iar o persoană aprobă. Abia când rezultatele sunt corecte timp de săptămâni, poate rezolva mai multe singur. Limitele de cost și jurnalele funcționează de la început.

Securitate și legislație

Agenții citesc texte care vin din exterior, de exemplu e-mailuri sau pagini web. Acestea pot conține instrucțiuni ascunse menite să determine agentul să facă ceva. OWASP clasifică această așa-numită Prompt Injection drept cel mai mare risc al aplicațiilor AI, urmat, printre altele, de permisiuni prea largi. Cele mai importante contramăsuri sunt drepturile minime, aprobările pentru acțiuni cu consecințe și separarea citirii de scriere.

Din punct de vedere juridic, majoritatea agenților din companii nu sunt problematici. Dacă un agent vorbește direct cu oameni, trebuie să fie clar că este un AI (Art. 50 EU AI Act). Pentru utilizări în domenii sensibile, precum selecția personalului, se aplică din decembrie 2027 obligațiile pentru AI cu risc ridicat. Datele cu caracter personal necesită un contract de prelucrare a datelor și, pe cât posibil, servere în UE.

Construiți singur sau lăsați pe altcineva?

Construirea pe cont propriu merită pentru ajutoare interne cu risc redus, dacă cineva din echipă are disponibilitatea și timpul să se familiarizeze. Sprijinul merită dacă agentul lucrează cu date ale clienților, conectează mai multe sisteme sau trebuie să funcționeze fiabil pe termen lung. Pagina dezvoltarea agenților AI explică modul în care procedăm. Ca agenție de agenți AI, vă însoțim de la primul prototip până la operare.