Integrasi agen AI generatif ke dalam proses perniagaan dijangka berkembang pesat apabila organisasi mula memanfaatkan potensi mereka. Dengan kemajuan dalam AI multimodal yang mampu mentafsir dan menjana teks, imej, audio, dan video, aplikasi untuk teknologi ini dijadualkan untuk berkembang dengan ketara. Artikel ini meneroka seni bina AI agentic dan pelaksanaannya. Agen AI generatif telah mengubah lanskap AI dalam beberapa tahun kebelakangan ini, berkat kemajuan dalam model bahasa besar (LLM) dan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Syarikat seperti Anthropic, Cohere, dan Amazon telah membangunkan model bahasa maju yang mahir dalam menjana kandungan yang menyerupai gaya manusia merentasi berbagai modaliti, mengubah cara perniagaan menggabungkan AI. Agen-agen AI ini menunjukkan versatiliti, melaksanakan tugas seperti penulisan kreatif, penjanaan kod, analisis data, dan banyak lagi. Keupayaan mereka untuk terlibat dalam dialog pintar dan memberikan respons yang sensitif terhadap konteks meningkatkan pendekatan penyelesaian masalah, perkhidmatan pelanggan, dan perkongsian pengetahuan perniagaan. Kesan agen AI generatif termasuk memperkukuhkan keupayaan manusia melalui corak segerak dan tidak segerak. Dalam penyelarasan segerak, agen penyelia mengkoordinasi kerjasama multi-agen, mengarahkan maklumat dan tugas secara sistematik, membolehkan perniagaan untuk mendelegasikan tugas berulang. Sebaliknya, koreografi tidak segerak membolehkan agen beroperasi secara bebas dalam cara yang didorong oleh acara, mencipta aliran kerja berdasarkan interaksi mereka, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan memperbaiki kepuasan serta kesetiaan. Seni bina AI agentic mewakili evolusi yang signifikan dalam automasi proses, membolehkan perniagaan untuk menangani masalah kompleks dengan keterlibatan manusia yang minimum. Ia memanfaatkan pelbagai agen AI yang bekerja bersama, menunjukkan perilaku yang berorientasikan tujuan dan penyesuaian.

Berbanding dengan sistem agen tunggal tradisional (contohnya, Alexa), sistem multi-agen memudahkan tugas yang lebih rumit merentasi berbagai domain. Sebagai contoh, dalam senario tempahan perjalanan, agen perancangan perjalanan berinteraksi dengan pengguna untuk mengumpulkan butiran penting mengenai perjalanan mereka, seterusnya berkoordinasi dengan agen khusus untuk tempahan penerbangan dan hotel. Setiap agen menambah nilai dengan menangani tugas tertentu sambil memastikan hasil yang kohesif. Perbincangan juga membandingkan penyelarasan segerak, di mana agen penyelia mengawasi aliran kerja, dengan koreografi tidak segerak, yang membolehkan agen bertindak secara autonomi berdasarkan kejadian. Yang terakhir mencipta persekitaran yang dinamik dan fleksibel tetapi mungkin memperkenalkan kerumitan dalam menjejak aliran kerja. Untuk menyeimbangkan kawalan dengan fleksibiliti, artikel ini memperkenalkan corak broker agen, yang berfungsi sebagai pusat utama untuk pengedaran mesej, menggabungkan elemen penyelarasan dan sistem yang dipacu oleh acara. Model hibrid ini membolehkan integrasi agen baru dengan mudah tanpa mengubah aliran kerja yang sedia ada. Menggunakan API Converse Amazon Bedrock, seni bina ini dapat mengarah mesej secara dinamik dan memanfaatkan perkhidmatan AWS untuk pemprosesan mesej. Corak broker agen membolehkan agen baru ditambah dengan mudah, memudahkan penyesuaian terhadap keperluan yang berubah tanpa waktu henti. Artikel ini juga menggariskan bagaimana corak penyelia boleh meningkatkan seni bina ini dengan mengurus interaksi kompleks dan berkeadaan di mana kesedaran konteks adalah penting. Gabungan ini membolehkan aliran kerja yang canggih yang boleh menyesuaikan diri dengan keperluan yang berkembang. Sebagai kesimpulan, seni bina AI agentic adalah kemajuan yang signifikan dalam sistem AI automatik, menggabungkan fleksibiliti dengan kuasa AI generatif untuk mencipta proses yang boleh skala dan pintar. Corak broker agen dan penyelia meningkatkan pengaliran dinamik dan interaksi pelbagai langkah yang sensitif terhadap konteks. Perniagaan boleh memanfaatkan kemajuan ini untuk kecekapan operasional yang lebih besar dan inovasi. Ringkasan ini menggalakkan organisasi untuk meneroka Amazon Bedrock, membuat prototaip sistem broker agen, mengenal pasti kes penggunaan yang relevan, sentiasa mengikuti perkembangan AI, berkolaborasi dalam komuniti, dan melabur dalam latihan pasukan untuk memanfaatkan sepenuhnya automasi yang didorong oleh AI. **Penulis:** Aaron Sempf dan Joshua Toth, kedua-duanya pakar dalam mengintegrasikan teknologi maju dalam penyelesaian perniagaan, menyumbangkan pandangan mereka tentang membangunkan seni bina AI generatif untuk pertumbuhan organisasi.