Laporan Agen Pendamping AI

Google telah melakukannya lagi!

Ini adalah laporan paling rinci yang pernah saya lihat sejauh ini...

Baru-baru ini,

Google merilis sebuah whitepaper yang sangat rinci tentang Agen AI.

Kali ini, makalah ini dipenuhi dengan detail tentang membangun Agentic RAG, sistem multi-agen, dan banyak lagi.

Berikut adalah ringkasan tentang apa yang termasuk dalam laporan:

Dasar Arsitektur Agen: Laporan ini membangun pada makalah sebelumnya yang memperkenalkan apa yang terdiri dari Agen dan bagaimana Anda dapat menggunakan konsep-konsep ini untuk membangun Agen yang lebih baik.
Operasi Agen: Operasi Agen (AgentOps) fokus pada pengoperasian agen secara efisien, termasuk pengelolaan alat, rekayasa prompt, dan orkestrasi, membangun pada prinsip DevOps dan MLOps.
Evaluasi Agen: Mengevaluasi agen melibatkan penilaian kemampuan, trajektori, dan penggunaan alat, serta kualitas respons akhir, menggunakan metrik otomatis dan umpan balik manusia dalam loop untuk perbaikan terus-menerus.
Sistem multi-agen: Sistem ini melibatkan beberapa agen khusus yang bekerja sama untuk mencapai tujuan yang kompleks, menawarkan akurasi, efisiensi, dan skalabilitas yang ditingkatkan dibandingkan dengan sistem agen tunggal.
Agentic RAG: Ini melibatkan prinsip-prinsip menggunakan agen otonom untuk memperbarui kueri pencarian, mengambil informasi yang relevan, dan memvalidasi respons, meningkatkan akurasi dan adaptabilitas dalam tugas pengambilan pengetahuan.
Aplikasi Perusahaan: Google membagikan contoh-contoh yang sangat rinci dan ditulis dengan baik tentang alat yang didorong oleh AI yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas dan mempermudah alur kerja di lingkungan perusahaan, menyediakan solusi yang aman dan scalable.
Kerangka Kontraktor: Mengembangkan agen menjadi "kontraktor" dengan kontrak yang ditentukan untuk tugas, hasil, dan loop umpan balik memastikan kejelasan, negosiasi, dan perbaikan iteratif dalam penyelesaian tugas.
Studi Kasus AI Otomotif: Sistem multi-agen untuk AI otomotif menunjukkan agen-agen khusus (misalnya, navigasi, pencarian media) yang bekerja sama melalui pola seperti hierarkis, berlian, peer-to-peer, dan kolaboratif untuk menyediakan pengalaman yang mulus di dalam mobil.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.