Mảnh ghép còn thiếu của các AI agent

Nền tảng BeeAI của IBM mang đến một cấp độ tin cậy mới cho hệ sinh thái AI agent, đã được tích hợp sẵn cho môi trường ứng dụng. Sandi Besen, Kỹ sư Nghiên cứu AI kiêm Trưởng nhóm Hệ sinh thái tại IBM Research, muốn các agent trở nên đáng tin cậy hơn, một bước quan trọng trong triển khai và mở rộng hệ thống đa tác nhân trong doanh nghiệp.

“Chúng ta hiện đã tiến đến giai đoạn mà hầu hết các công ty ít nhất đã từng thử nghiệm tạo ra các AI agent, ngay cả khi chúng chưa được đưa vào môi trường ứng dụng”, Besen cho biết trong cuộc phỏng vấn gần đây với IBM Think. “Và thường thì, một trong những lý do khiến các agent chưa hoàn toàn được đưa vào ứng dụng vì doanh nghiệp lo ngại về độ tin cậy của chúng.”

Mối lo ngại đó chính xác là điều BeeAI và RequirementAgent ra đời để giải quyết. "Điểm khác biệt của chúng tôi là, không giống các framework agent khác, khiến các nhà phát triển phải viết toàn bộ logic nghiệp vụ để kiểm soát hành vi của agent, BeeAI cho phép thực hiện điều đó chỉ trong vài dòng mã", Besen nói. "Bản thân framework xử lý logic ở phía sau, giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo ra các agent đáng tin cậy và có trách nhiệm hơn mà không cần tự mình mày mò tìm hiểu cách triển khai."

RequirementAgent giới thiệu một hệ thống quy tắc linh hoạt, xác định các ràng buộc thực thi trong khi vẫn duy trì khả năng giải quyết vấn đề một cách đa nhiệm của agent. Nó cho phép các nhà phát triển "định hình hành vi của agent theo cách vừa có thể dự đoán vừa có thể thích ứng".

Doanh nghiệp có thể cấu hình agent tuân theo các quy trình nghiêm ngặt, từng bước hoặc hoạt động với các ràng buộc tối thiểu, tùy thuộc vào tác vụ hoặc trường hợp sử dụng. Dù quy tắc là gì, chúng dễ dàng được điều chỉnh nhanh chóng khi nhu cầu kinh doanh thay đổi.

Với BeeAI, các kỹ sư như Besen không chỉ bổ sung thêm một công cụ vào thị trường agent vốn đã chật chội, mà cố gắng giải quyết một trong những rào cản lớn nhất trong môi trường thực tế: Liệu agent AI có đáng tin cậy hay không?

RequirementAgent đang nỗ lực để cân bằng cán cân.