Integrácia generatívnych AI agentov do obchodných procesov sa očakáva, že rýchlo porastie, keď organizácie začnú využívať ich potenciál. S pokrokom v multimodálnom AI, schopnom interpretovať a generovať text, obrázky, zvuk a video, sa aplikácie týchto technológií významne rozšíria. Tento článok skúma agentickú AI architektúru a jej implementáciu. Generatívni AI agenti zmenili krajinu AI v posledných rokoch, vďaka pokrokom v rozsiahlych jazykových modeloch (LLM) a spracovaní prirodzeného jazyka (NLP). Spoločnosti ako Anthropic, Cohere a Amazon vyvinuli pokročilé jazykové modely, ktoré sú zručné v generovaní obsahu, ktorý sa podobá ľudskej reči v rôznych modality, a preformulovali spôsob, akým podniky integrujú AI. Títo AI agenti vykazujú všestrannosť, vykonávajú úlohy ako kreatívne písanie, generovanie kódu, analýzu dát a ďalšie. Ich schopnosť zapojiť sa do inteligentného dialógu a poskytovať odpovede citlivé na kontext zlepšuje obchodné prístupy k riešeniu problémov, zákazníckemu servisu a zdieľaniu vedomostí. Dopad generatívnych AI agentov zahŕňa zvyšovanie ľudských schopností prostredníctvom synchronných a asynchronných vzorov. V synchronnej orchestrácii koordinuje supervízny agent spoluprácu viacerých agentov, systematicky riadiac informácie a úlohy, čím umožňuje podnikům delegovať opakujúce sa úlohy. Naopak, asynchrónna choreografia umožňuje agentom pracovať nezávisle v event-driven spôsobe, vytvárajúc pracovné postupy na základe ich interakcií, čo zlepšuje zákaznícke zážitky a zvyšuje spokojnosť a lojalitu. Agentická AI architektúra predstavuje významný pokrok v automatizácii procesov, ktorý umožňuje podnikům riešiť zložité problémy s minimálnym zapojením človeka. Využíva viacero AI agentov, ktorí pracujú spolu, preukazujúc cielené správanie a prispôsobivosť. Na rozdiel od tradičných systémov s jedným agentom (napr.

Alexa) umožňujú systémy s viacerými agentmi realizovať zložitejšie úlohy v rôznych oblastiach. Napríklad v scenári rezervácie cestovania sa agent na plánovanie ciest zapája do komunikácie s používateľom, aby zhromaždil kľúčové informácie o ich ceste, a následne koordinuje so špecializovanými agentmi na rezervácie letov a hotelov. Každý agent pridáva hodnotu spracovaním špecifických úloh, pričom zabezpečuje koherentný výsledok. Diskusia tiež porovnáva synchronnú orchestráciu, kde supervízny agent dohliada na pracovný tok, s asynchrónnou choreografiou, ktorá umožňuje agentom konať autonomne na základe udalostí. Túto druhú metodu vytvára dynamické, flexibilné prostredie, ale môže priniesť zložitosť pri sledovaní pracovných postupov. Aby sa dosiahla rovnováha medzi kontrolou a flexibilitou, článok uvádza vzor agenta brokera, ktorý slúži ako centrálny uzol pre distribúciu správ, spájajúci prvky orchestrácie a event-driven systémov. Tento hybridný model umožňuje ľahkú integráciu nových agentov bez potreby meniť existujúce pracovné postupy. Pomocou API Amazon Bedrock’s Converse môže táto architektúra dynamicky smerovať správy a využívať služby AWS na spracovanie správ. Vzor agenta brokera umožňuje jednoduché pridávanie nových agentov, čím uľahčuje prispôsobenie sa meniacim potrebám bez prestojov. Článok tiež načrtáva, ako zlepšiť túto architektúru pomocou vzoru supervízora, ktorý riadi zložité interakcie s uchovávaním stavu, kde je kontextová informovanosť zásadná. Táto kombinácia umožňuje sofistikované pracovné postupy, ktoré sa môžu prispôsobiť vyvíjajúcim sa požiadavkám. Na záver, agentická AI architektúra je významný pokrok v automatizovaných AI systémoch, ktorý spája flexibilitu s mocou generatívnej AI na vytvorenie škálovateľných a inteligentných procesov. Vzory agenta brokera a supervízora zvyšujú dynamické smerovanie a interakcie viacero krokov citlivé na kontext. Podniky môžu využiť tieto pokroky na zvýšenie operačnej efektívnosti a inovácií. Zhrnutie povzbudzuje organizácie, aby preskúmali Amazon Bedrock, prototypovali systémy agenta brokera, identifikovali relevantné prípady použitia, boli informované o vývoji AI, spolupracovali v komunitách a investovali do školenia tímov, aby plne využili automatizáciu poháňanú AI. **Autori:** Aaron Sempf a Joshua Toth, obaja odborníci na integráciu pokročilých technológií do obchodných riešení, prispievajú svojimi poznatkami o rozvoji generatívnych AI architektúr pre rast organizácií.