Інтеграція генеративних агентів штучного інтелекту в бізнес-процеси очікується швидко зростати, оскільки організації починають використовувати їх потенціал. Завдяки прогресу в мультимодальному ШІ, здатному інтерпретувати та генерувати текст, зображення, аудіо та відео, застосування цих технологій, ймовірно, значно розшириться. Ця стаття досліджує агентну архітектуру ШІ та її впровадження. Генеративні агенти штучного інтелекту трансформували сферу штучного інтелекту в останні роки завдяки зростанню великих мовних моделей (LLM) та обробки природної мови (NLP). Компанії, такі як Anthropic, Cohere та Amazon, розробили просунуті мовні моделі, здатні генерувати контент, схожий на людський, в різних модальностях, переосмислюючи спосіб, яким бізнеси впроваджують ШІ. Ці агенти ШІ демонструють універсальність, виконуючи такі завдання, як креативне письмо, генерація коду, аналіз даних і багато іншого. Їх здатність вести інтелектуальний діалог і надавати контекстуально чутливі відповіді покращує підходи бізнесу до вирішення проблем, обслуговування клієнтів і обміну знаннями. Вплив генеративних агентів ШІ включає доповнення людських можливостей через синхронні та асинхронні моделі. У синхронній оркестрації агент-наставник координує співпрацю багатьох агентів, методично спрямовуючи інформацію та завдання, що дозволяє бізнесам делегувати повторювані завдання. Навпаки, асинхронна хореографія дозволяє агентам діяти незалежно в подієвій манері, створюючи робочі процеси на основі їх взаємодій, що покращує досвід клієнтів і підвищує задоволеність та лояльність. Агентна архітектура ШІ є значним еволюційним кроком у автоматизації процесів, дозволяючи бізнесам вирішувати складні проблеми з мінімальним людським залученням. Вона використовує кілька агентів ШІ, які працюють разом, демонструючи цілеспрямовану поведінку та адаптивність.

На відміну від традиційних систем з одним агентом (наприклад, Alexa), системи з кількома агентами дозволяють виконувати більш складні завдання у різних сферах. Наприклад, у сценарії бронювання подорожей, агент планування подорожей взаємодіє з користувачем, щоб зібрати ключові деталі про їх поїздку, після чого координує роботу зі спеціалізованими агентами для бронювання рейсів і готелів. Кожен агент додає цінність, виконуючи специфічні завдання, забезпечуючи при цьому узгоджений результат. Обговорення також порівнює синхронну оркестрацію, де агент-наставник контролює робочий процес, з асинхронною хореографією, яка дозволяє агентам діяти автономно на основі подій. Остання створює динамічне, гнучке середовище, але може ускладнити відстеження робочих процесів. Щоб збалансувати контроль з гнучкістю, у статті представлений шаблон брокера агентів, який слугує центральним вузлом для розподілу повідомлень, об’єднуючи елементи як оркестрації, так і подієвих систем. Ця гібридна модель дозволяє легко інтегрувати нових агентів без зміни існуючих робочих процесів. Використовуючи Converse API Amazon Bedrock, ця архітектура може динамічно перенаправляти повідомлення та використовувати послуги AWS для їх обробки. Шаблон брокера агентів дозволяє легко додавати нових агентів, спростивши адаптацію до змінних потреб без простоїв. Стаття також окреслює, як шаблон наглядача може покращити цю архітектуру, керуючи складними станом взаємодіями, де контекстуальна обізнаність важлива. Ця комбінація дозволяє створювати складні робочі процеси, які можуть адаптуватися до змінюваних вимог. На закінчення, агентна архітектура ШІ є значним досягненням в автоматизованих системах ШІ, поєднуючи гнучкість з можливостями генеративного ШІ для створення масштабованих і інтелектуальних процесів. Шаблони брокера агентів і наглядача покращують динамічне маршрутизацію та контекстуально чутливі багатоступеневі взаємодії. Бізнеси можуть використовувати ці досягнення для підвищення операційної ефективності та інновацій. Резюме закликає організації досліджувати Amazon Bedrock, прототипувати системи брокера агентів, визначати відповідні випадки використання, бути в курсі розвитку ШІ, співпрацювати в спільнотах і інвестувати в навчання команд для повного використання автоматизації на основі ШІ. **Автори:** Аарон Семпф і Джошуа Тот, обидва експерти з інтеграції новітніх технологій у бізнес-рішеннях, діляться своїми думками щодо розвитку генеративних архітектур ШІ для зростання організацій.