Mapagkakatiwalaan mo ba ang mga AI agent sa iyong trabaho?

Pagbuo ng mas magandang sistema

Sa nakaraang post ipinakita ko sa iyo ang math na hindi isinasama sa mga demo. Ang isang AI agent na 95% maaasahan sa bawat hakbang ng isang gawain ay hindi 95% maaasahan sa buong trabaho.

Ang totoong trabaho ay mahahabang kadena, kaya ang isang ahente na gumagawa ng lahat ay marupok. Nagtapos ang post na iyon sa isang kutob: baka ang sagot ay hindi isang mas malaking ahente. Baka isa itong sistema.

Ang salitang iyon ay maaaring pakinggan bilang isang palusot, kaya hayaan mong gawin ko itong kongkreto, simula sa isang palpak mula sa aming sariling pag-test.

Ano ba talaga ang hitsura ng mas ligtas na AI

Bawat linggo ay may bagong kwento tungkol sa mga “agent swarm” ng AI na nakakawala sa pag-test. Gusto kang papaniwalain ng mga nakakagulat na bersyon na ang AI ay masyadong malaki at masyadong kumplikado para maintindihan ng sinumang tao. Nilalagpasan niyan ang tanong na mahalaga para sa isang negosyo: kapag nagkamali ang isang AI system, may nakakapansin ba nito, at napipigilan ba itong mangyari nang dalawang beses?

Paano nahuhuli ng isang sistema ang mga pagkakamali ng mga ahente

Ang maayos na pamamahala ng trabaho ay nangangailangan ng espesyal na kaalaman. Sa ilalim ni Aqua ay may tinatawag kaming world model: isang koleksyon ng mga virtual object na kumakatawan sa mga natatanging aspeto ng kooperatibong paggawa (ang gawain, sino ang humahawak nito, ano ang totoo, ano ang dapat pang gawin) sa halip na isang mahabang malabong chat na kailangang basahin muli ng AI at umasang nakuha nito nang tama.

Dahil ang trabaho ay hawak bilang mga virtual object na may karaniwang istraktura, ang sistema ay makakagawa ng tatlong bagay na hindi magagawa ng isang out-of-the-box na ahente.

Ang unang dalawang hakbang ang dahilan kung bakit, kahit na gumawa ng maling desisyon ang sistema, maaari nating ituro nang direkta ang bahagi ng trabaho na nag-trigger nito. Ang pangatlo ang dahilan kung bakit nahuhuli ang isang masamang resulta kung saan ito nangyari, bago pa ito lumala sa mga susunod na hakbang.

Memorya na nagtatago ng mga resibo

Ang bawat sistema ng pananagutan ay nangangailangan ng pag-iingat ng rekord. Dito nagkukulang ang halos bawat tool sa merkado, kahit na pare-pareho nilang ina-advertise ang iisang salita: memorya. Ang ibig nilang sabihin sa memorya at kung ano ang talagang kailangan ng iyong negosyo ay hindi iisang bagay.

Karamihan sa “AI memory” ngayon ay isang malaking kahon ng mga tala. Ang Aquarius world model ay nagtatago ng isang filing cabinet na may mga may label na drawer.

Ang malaking kahon ng mga tala ay ayos lang para sa pag-alala. Hindi nito masasabi sa iyo kung ano ang nangyari noong Martes, dahil hindi pinaghihiwalay ng kahon ang mga tala na may mga label na may petsa na maaari mong ituro. Gayunpaman, ang pagpapatakbo ng isang Aquarius Project ay may kasamang filing cabinet: ang bawat hakbang ay bumubuo ng isang run record na maaari mong buksan at suriin, o ng isang AI manager.

Ang filing cabinet na iyon ang dahilan kung bakit nahanap ang pagkakamali ng aming receptionist sa simula pa lang. Mayroong naitalang account kung ano ang nangyari sa task chain para mahanap at matugunan ng AI manager. Tatawagin ko itong isang mapapanagot na rekord ng mga operasyon, at ang halaga nito ay higit pa sa tiwala.

Iyong Trabaho, Iyong Modelo

Dahil ang modelo ni Aqua ay standardized, at dahil sa iyo ito, isa itong asset. Maaari mo itong gamitin para patakbuhin ang negosyo. Maaari mo itong ibahagi, ibibigay sa isang contractor o bagong hire ang eksaktong bahagi na kailangan nila. At kapag nagpalit ng may-ari ang isang negosyo, ang rekord kung paano ito aktwal na tumatakbo ay bahagi ng ibinebenta. Hindi magagawa ng isang kahon ng mga chat log ang alinman sa mga iyon. Hindi mo gustong ibigay iyon, at siguradong hindi mo ito pagkakakitaan.

Hindi mo gusto ng AI na misteryoso. Gusto mo ng AI na nagtatago ng mga rekord na maaari mong buksan, angkinin, at ipasa.

FAQ

Kaya mapagkakatiwalaan ko ba ang AI sa totoong trabaho o hindi? Para sa maikli at nakapaloob na mga trabaho, kadalasan oo. Para sa mahabang trabaho na may maraming hakbang, tanging kung mayroong sistema na sumusuri sa bawat hakbang, hindi isang ahente na nagpapatakbo sa buong kadena nang walang nagbabantay. Magtiwala sa setup na makakahuli at makakaayos ng pagkakamali, tulad ng pagtitiwala mo sa pagtutubero na may mga shutoff valve, hindi sa isa na nangangakong hindi ito kailanman tutulo.

Ano ang ibig mong sabihin sa isang “world model”? Ito ang bahagi ng aming sistema na humahawak sa iyong negosyo bilang isang set ng totoo at magkakahiwalay na piraso (ang gawain, sino ang humahawak nito, ano ang totoo, ano ang dapat pang gawin) sa halip na isang mahabang daloy ng chat. Ang paghawak sa trabaho sa ganoong paraan ang nagbibigay-daan sa sistema na hatiin ang isang trabaho sa mga hakbang, ibigay ang bawat isa sa tamang bahagi ng crew, at suriin ang bawat isa bago magpatuloy.

Paano iyon naiiba sa “AI memory”? Karamihan sa AI memory ay nag-iimbak kung ano ang sinabi: nakaraang text na hinahanap nito sa pamamagitan ng pagkakatulad, o isang profile ng iyong mga kagustuhan. Nakakatulong iyon para maging pare-pareho ang tunog nito. Hindi ito nagbibigay sa iyo ng rekord kung ano ang aktwal na ginawa, na naka-log bilang mga kaganapan na maaari mong suriin at iwasto. Ang una ay isang kahon ng mga tala; ang pangalawa ay isang filing cabinet.

---

Mula sa aming team patungo sa inyo. Ang Aquarius ay bumubuo ng custom AI para sa mga indibidwal at maliliit na negosyo. Ginawa namin si Aqua, ang iyong personal na business wizard. Natututunan nito kung paano mo ginagawa ang mga bagay, pagkatapos ay ginagamit ang aming Working World Model para gumawa ng isang crew ng mga AI na hinubog para punan ang iyong mga kakulangan. peopleaquarius.com