Deep Agents tyrimų agentai: kai DI darbas trunka daugiau nei vieną klausimą
·
Deep Agents tyrimų agentai skamba kaip techninis terminas. Bet kai pažiūri praktiškai, čia yra labai žemiškas klausimas: kiek darbo darome rankomis tik todėl, kad niekas neprisėdo sutvarkyti proceso?
AWS parodė, kaip kurti kontekstą išlaikančius tyrimų agentus su Deep Agents ir Amazon Bedrock AgentCore. Tokie agentai skirti darbui, kuris netelpa į vieną klausimą ir vieną atsakymą.
Man tokiose naujienose visada įsijungia mažas vidinis buhalteris. Ne tas, kuris skaičiuoja sąskaitas, o tas, kuris klausia: kiek tai kainuos, kas prižiūrės ir kur gali lūžti?
KAS NUTIKO
Pavyzdyje kuriamas konkurencinio tyrimo agentas, kuris gali planuoti, rinkti informaciją, naudoti įrankius ir tęsti darbą izoliuotoje aplinkoje. Tai labiau primena mažą tyrimų komandą nei paprastą chatbotą.
Versle tyrimas retai būna „paklausk ir pamiršk“. Dažniau būna: surink, patikrink, palygink, grįžk prie šaltinio, pataisyk lentelę, tada padaryk išvadą. Ir čia paprastas pokalbio langelis pradeda dusti.
KODĖL TAI SVARBU
Ilgesnėms užduotims agentui reikia konteksto, darbo atminties ir galimybės saugiai naudoti įrankius. Kitaip jis kiekvieną kartą pradeda lyg nuo tuščio lapo.
DI jau nebe vien langelis, į kurį įmetame tekstą. Jis jungiasi prie įrankių, moka kviesti servisus, gali veikti keliais žingsniais ir pradeda liesti tikrus verslo pinigus. Čia romantika baigiasi. Prasideda tvarka.
KĄ TAI REIŠKIA VERSLUI
Tai aktualu rinkos analizei, konkurentų stebėsenai, pirkimams, investicijų tyrimams ir strateginiams projektams, kur informacijos daug, o sprendimas brangus.
- duoti agentui aiškų tyrimo tikslą
- reikalauti šaltinių prie svarbių išvadų
- atskirti faktų rinkimą nuo rekomendacijos
- peržiūrėti tarpinį rezultatą prieš galutinę išvadą
Praktinis testas: paprašykite agento kas savaitę paruošti konkurentų naujienų suvestinę su nuorodomis, datomis ir trumpu poveikio vertinimu.
KUR PASISLĖPUSI RIZIKA
Rizika – gauti gražią ataskaitą su prastais šaltiniais. Tyrimų agentas turi būti vertinamas pagal šaltinių kokybę, ne pagal sakinių grožį.
Blogiausia DI klaida dažnai neatrodo kaip klaida. Ji ateina gražiai parašytu sakiniu, mandagiu tonu ir labai užtikrintu veidu. Todėl verslui reikia ne tik įrankių, bet ir įpročio tikrinti.
KĄ PASIDARYTI ŠIĄ SAVAITĘ
Išsirinkite vieną tyrimų užduotį, kuri kartojasi kas mėnesį, ir aprašykite, kokį tarpinį rezultatą žmogus turi patikrinti.
Šaltinis: Amazon Web Services.
DUK
Kas yra Deep Agents?
Tai būdas kurti ilgesnes, kontekstą išlaikančias agentų darbo eigas.
Kur tai naudinga?
Tyrimuose, konkurentų analizėje, pirkimuose ir sprendimų paruošime.
Kokia pagrindinė taisyklė?
Svarbios išvados turi turėti šaltinius ir žmogaus peržiūrą.
Jei norite DI naudoti ne dėl mados, pradėkite nuo vieno proceso. Paimkite užduotį, kuri kartojasi kas savaitę, susirašykite žingsnius ir tik tada junkite įrankį. Daugiau praktinių DI taikymo pavyzdžių rasite MasterSprint.
