დღესდღეობით ჩემს სვეტში წარმოგიდგენთ ახალ სტრატეგიას, რომელიც მიზნად ისახავს მულტიქართული AI-ს გამოყენების ოპტიმიზირებას. როგორც აგენტური AI, რომელიც მოიცავს გენერატიულ AI-სა და დიდ ენათა მოდელებს (LLMs), რომლებიც კონკრეტულ ამოცანებს ასრულებენ, მეტობამ მოუწოდებს ოდნავ ახალ AI-ებს. შესაბამისად, ზუსტად ფორმირებული პრომპტებისგან დამოკიდებულია ამ შესაბამისი აგენტური AI-ების ჩართვა. უხანდაზმული პრომპტები შეიძლება გამოიწვიოს საჭირო პროგრამების შემთხვევაში გაწვდილი ან ვერ გააქტიუროს ძირითადი AI-ები. ეს სვეტი ჩემი მიმდინარე Forbes სისტემის ნაწილია, რომელიც გულისთვისგასტაობს AI-ს უახლესი განვითარების და სხვადასხვა კომპლექსურობების განხილვას. **პრომპტის ინჟინერია აგენტური AI-ს ეპოქაში** წინასწარ ვიუჯებდა ბევრ პრომპტის ინჟინერის ტექნიკას, რომელიც თქვენს შედეგებს გენერატიულ AI-სთან შეიძლება გააუმჯობესოს, რაც შესაძლო გამდიდრების შესაძლებლობებს გთავაზობს. აგენტური AI-ს აღმავლობა ახალ განზომილებებს გვთავაზობს პრომპტის ინჟინერიაში. განსახილება ვაჭრობის დაგეგმვას გენერატიულ AI-თან: თავდაპირველი დაგეგმვა შეიძლება მარტივი იყოს, თუმცა დაჯავშნა ხშირად მესამე მხარის ვებსაიტებზე გადადის. აქ შედის აგენტური AI, რომელიც ხდება ვირტუალური ტურისტული აგენტი, რომელიც ინტერაქციებს ბუნებრივი ენის საშუალებით ახორციელებს. **მულტიქართული AI-ების სარგებელი** ერთ ტექნოლოგიურ AI-ზე დაყრდნობით ღმერთზე გამოსახვების მრავალი Agent-ის გამოყენება გააძლიერებს ეფექტურობას. თუმცა, ეს ასევე აყენებს გამოწვევას, რომელი აგენტები უნდა ჩართვა. არასწორი არჩევანი შესაძლოა ხარჯებს გამოიწვიოს ან დავალების გამოკვლევა გაირთულოს, ხოლო შესაბამისი აგენტების არ ჩართვა შესაძლოა პროგრესის დამახინჯებას გამოიწვიოს. ჩემით შემოთავაზებული ორი ძირითადი მიდგომაა მულტიქართული AI-ზე პრომპტის ფორმირების მიზნით: 1. **მანქანის საჭე:** მომხმარებელი აღნიშნავს, რომელი AI აგენტები უნდა ჩაერთონ და რა თანმიმდევრობით, რაც შავლა ნაკლებია. 2. **მნახველის ადგილი:** მომხმარებელი outlines ზოგადი დავალება, რაც გენერატიული AI-ს საშუალებას აძლევს, რომ თვითონ გადაწყვიტოს, რომელი აგენტები უნდა ჩაერთონ. ყველა მიდგომას აქვს თავისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები. მანქანის საჭე მართვის კონტროლს გაწვდავს, თუმცა მასთან ერთად შეიძლება რთული წარმოუდგინოს, ხოლო მგზავრის ადგილზე სიმარტივე აქვს მაგრამ მოითხოვს ნათელი კომუნიკაციის ულვაშას. **მაგალითები კოდის დახმარების სფეროში** აღსანიშნავად, ვნახოთ კოდის სცენარი, სადაც ხუთი AI აგენტები ცხადდება: 1.

**CodeFixer:** კოდის გამომწვდვა და ოპტიმიზაცია. 2. **CodeReviewer:** კოდის საუკეთესო პრაქტიკის შეფასება. 3. **BugHunter:** სისაძღვისა და ლოგიკური შეცდომების განსაზღვრა. 4. **PerfAnalyzer:** შესრულების შეფასება და ოპტიმიზაციების შეთავაზება. 5. **DocWriter:** დოკუმენტაციის შექმნა. *ამჟამინდელი მანქანის საჭე:* როდესაც Python-ის სკრიპტის გადაყვანა მჩუქნიან, შესაძლოა ვთქვა: “ჩართეთ CodeFixer, შემდეგ BugHunter, შემდეგ PerfAnalyzer. ” გენერატიული AI პოძევს და მშვენივრად უსმენს მითითებულ თანმიმდევრობას. *მნახველის ადგილის მაგალითი:* სხვაგვარად, შესაძლოა ვთქვა: “მჭირდება დახმარება ჩემი Python-სკრიპტზე; გთხოვთ ჩართოთ აგენტები, რომლებიც შეგიძლიათ დაეხმარონ. ” AI ჩემი მოთხოვნის ინტერპრეტაციისგან არქექტაინებს აგენტებს და ჩემს შესახებ ატარებს ინფორმაციას. თუმცა, ბუნდოვანი პრომპტები ნაკლებ ეფექტურ შედეგებზე შეიძლება შედეგი გამოიწვიოს. მაგალითად, უბრალოდ „დახმარება მინდა ჩემი Python-სკრიპტზე“ შეიძლება არ გამოიწვიოს სასარგებლო აგენტის ჩართვა, თუ არ გაწვდოს თვალსაზრისი. **ახალი კვლევები მულტიქართული AI-ში** AI საზოგადოების კვლევა სწრაფად ვითარდება. ბოლო კვლევაში წარმოდგენილია "AgentRec", რომელიც მომხმარებელთა პრომპტების საფუძველზე აგენტების ეფექტურად შერჩევაში კონცენტრირდება. ამ კვლევის სიხშირეები უსვამენ შესაძლებობას გენერატიული AI-ს გაწვდოს სწორი აგენტების არჩევის უნარების გაუმჯობესების საფუძველი. რადგან ჩვენ მივიღებთ და გავწვდთ ამ ტექნიკების გამოყენებას, რისსაც ხელოვნური ინტელექტების მულტიქართულ აგენტთა უფლებების წმინდა პრაქტიკა მეტად მნიშვნელოვანი იქნება. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრ გენერატიულ AI აპლიკაციას ამჟამად პირდაპირი აგენტის ჩართვა შეზღუდულია, მომავალი გაუმჯობესების მოლოდინით. . . გახსოვდეთ ლინკონის სიტყვები: "მომავლის საუკეთესო მხარე ისაა, რომ იგი მხოლოდ ერთ დღეში მოდის, " რაც მულტიქალური აგენტური AI-ს განვითარებადი ლანდშაფტისთვის ასევე განკუთვნილია.