Integrace generativních AI agentů do obchodních procesů se očekává, že bude rychle růst, jak organizace začnou využívat jejich potenciál. S pokrokem v multimodálním AI, které je schopné interpretovat a generovat text, obrázky, zvuk a video, se aplikace těchto technologií výrazně rozšíří. Tento článek zkoumá agentickou AI architekturu a její implementaci. Generativní AI agenti v posledních letech proměnili krajinu AI, díky pokrokům v oborových jazykových modelech (LLM) a zpracování přirozeného jazyka (NLP). Společnosti jako Anthropic, Cohere a Amazon vyvinuly pokročilé jazykové modely, které jsou schopny generovat obsah podobný lidskému ve různých modalitách, čímž přetvářejí způsob, jakým podniky integrují AI. Tito AI agenti vykazují všestrannost a zajišťují úkoly, jako je kreativní psaní, generování kódu, analýza dat a další. Jejich schopnost zapojit se do inteligentního dialogu a poskytovat kontextově citlivé odpovědi zlepšuje přístupy podniků k řešení problémů, zákaznickému servisu a sdílení znalostí. Dopad generativních AI agentů zahrnuje augmentaci lidských schopností prostřednictvím synchronních a asynchronních vzorů. V synchronní orchestraci dohlíží nadřízený agent na spolupráci více agentů, systematicky řídí informace a úkoly, a tím umožňuje podnikům delegovat opakující se úkoly. Naopak asynchronní choreografie umožňuje agentům fungovat nezávisle v událostmi řízeném režimu, vytvářet pracovní postupy na základě svých interakcí, zlepšovat zákaznické zážitky a zvyšovat spokojenost a loajalitu. Agentická AI architektura představuje významnou evoluci v automatizaci procesů, která umožňuje podnikům řešit složité problémy s minimálním lidským zapojením. Využívá více AI agentů, kteří spolupracují, projevují cílené chování a přizpůsobivost. Na rozdíl od tradičních systémů s jedním agentem (např.

Alexa) umožňují systémy s více agenty vykonávat složitější úkoly v různých oblastech. Například ve scénáři rezervace cestování se agent pro plánování cestování zapojuje s uživateli, aby zjistil klíčové detaily jejich cesty, a následně kooridinuje se specializovanými agenty pro rezervaci letů a hotelů. Každý agent přidává hodnotu tím, že se zabývá specifickými úkoly, zatímco zajišťuje koherentní výstup. Diskuze také kontrastuje synchronní orchestraci, kde dohlíží nadřízený agent na pracovní tok, s asynchronní choreografií, která umožňuje agentům jednat autonomně na základě událostí. Druhý přístup vytváří dynamické, flexibilní prostředí, ale může zavést složitost při sledování pracovních toků. Aby byla rovnováha mezi kontrolou a flexibilitou, článek představuje vzor agenta brokera, který slouží jako centrální uzel pro distribuci zpráv, spojující prvky jak orchestrace, tak systémů řízených událostmi. Tento hybridní model umožňuje snadnou integraci nových agentů bez úpravy stávajících pracovních toků. Pomocí Amazon Bedrock’s Converse API může tato architektura dynamicky směrovat zprávy a využívat služby AWS pro zpracování zpráv. Vzor agenta brokera umožňuje snadné přidání nových agentů, což zjednodušuje přizpůsobení se měnícím potřebám bez prostoje. Článek také naznačuje, jak může vzor nadřízeného agenta zlepšit tuto architekturu spravováním složitých, stavových interakcí, kde je kontextová uvědomělost klíčová. Tato kombinace umožňuje sofistikované pracovní postupy, které se mohou přizpůsobovat vyvíjejícím se požadavkům. Na závěr, agentická AI architektura je významným pokrokem v automatizovaných AI systémech, které spojují flexibilitu s mocí generativní AI pro vytváření škálovatelných a inteligentních procesů. Vzory agenta brokera a nadřízeného zlepšují dynamické směrování a interakce s více kroky s Kontextovou znalostí. Podniky mohou využít tyto pokroky pro větší provozní efektivitu a inovaci. Shrnutí povzbuzuje organizace, aby prozkoumaly Amazon Bedrock, prototypovaly systémy agenta brokera, identifikovaly relevantní případy, byly informovány o vývoji AI, spolupracovaly ve společnostech a investovaly do školení týmů, aby plně využily automatizaci řízenou AI. **Autoři:** Aaron Sempf a Joshua Toth, oba odborníci na integraci pokročilých technologií do obchodních řešení, přispívají svými názory na vývoj generativních AI architektur pro růst organizací.