ما وراء الأتمتة الساكنة: كيف تتعلم الوكلاء الذكية تحسين أنفسها

معظم أدوات الأتمتة تعمل بنفس الطريقة إلى الأبد. إنها تشغل تدفقات ثابتة، تتبع قواعد مبرمجة مسبقًا، وعندما تتغير الأشياء، يجب أن يتدخل شخص ما ويصلحها يدويًا. هذا ليس تعلماً.

في Beam AI، قمنا ببناء وكالات مختلفة. إنها تتعلم في كل مرة تعمل فيها من خلال Tool Tuner، نظام التحسين التلقائي لدينا الذي يتيح لوكالات الذكاء الاصطناعي تحسين أدائها باستمرار.

مشكلة الأتمتة التقليدية

تتبع أتمتة التقليدية نهجًا ثابتًا: تقوم ببنائها مرة واحدة، تنشرها، وتأمل أن تستمر في العمل. عندما تتدهور الأداء أو تحدث أخطاء، يتطلب الأمر تدخلًا بشريًا لتعديل الإعدادات يدويًا، إعادة كتابة التكوينات، واختبار التغييرات.

هذا النهج كان يعمل للأنظمة البسيطة التي تعتمد على القواعد، لكن وكالات الذكاء الاصطناعي تعمل بشكل مختلف. إنها أنظمة احتمالية تعالج بيانات من العالم الحقيقي التي لا تتطابق دائمًا مع سيناريوهات الاختبار.

كيف يعمل Tool Tuner

ينشئ Tool Tuner حلقة تعلم حيث تلاحظ الوكالات، تتكيف، وتحسن تلقائيًا من خلال ثلاث قدرات أساسية:

1. التحسين التلقائي

تنقيح الموجهات: يكتب Tool Tuner تلقائيًا موجهات الأدوات من أجل الوضوح، السياق، واستجابات أفضل بناءً على بيانات الأداء.

ضبط المعلمات: يقترح النظام أو يضبط تلقائيًا قيم الإدخال الافتراضية بناءً على أنماط الاستخدام السابقة.

معايرة الاستجابة: يحسن Tool Tuner اتساق المخرجات عن طريق المواءمة مع النغمة المطلوبة، الطول، أو متطلبات الشكل.

2. التعلم المدفوع بالملاحظات

حلقة ملاحظات المستخدم: يجمع النظام التقييمات، الإعجاب أو عدم الإعجاب، أو ملاحظات نصية حرة من المستخدمين لفهم ما الذي يعمل.

تصحيح الأخطاء: يكتشف Tool Tuner حالات الفشل الشائعة مثل الهلوسة، المخرجات الفارغة، أو الأشكال الخاطئة، ثم يضبط سلوك الأدوات تلقائيًا.

التحسين المستمر: يحسن النظام جودة الأدوات بشكل تكراري باستخدام هذه الإشارات التعزيزية من الاستخدام الحقيقي.

3. التحليلات والتقارير

لوحة عرض درجات الجودة: تصور اتجاهات أداء الأدوات بمرور الوقت لتتبع التحسين.

تتبع أنماط الفشل: حدد الأخطاء المتكررة أو الاستخدامات الخاطئة لتحديد فرص التحسين.

مقاييس التبني: شاهد كيف يزيد الضبط من الاستخدام ورضا المستخدم في جميع أنحاء منظمتك.

نتائج حقيقية: دراسة حالة Trade Republic

قمنا باختبار Tool Tuner من أجل أحد عملائنا، وتحسين وكيل التحقق من العناوين الذي كان يحقق في البداية دقة 60.6% فقط.

بعد ثلاث دورات ضبط تلقائية بدون إعادة كتابة موجهات وبدون تدخل مهندسين:

• زاد Tool Tuner الدقة إلى 95.7%

• انخفض معدل الخطأ بأكثر من 35 نقطة

• التدخل البشري المطلوب: صفر

في بضع دقائق، تعلم الوكيل ما يهم وثبت في التدفق الأمثل.

ميزة الوكلاء المتعلمين

يمثل Tool Tuner تحولًا أساسيًا من الأتمتة الثابتة إلى الأنظمة المتعلمة:

الوكلاء يبنون تدفقات منظمة: تلاحظ وكالات الذكاء الاصطناعي كيفية عمل البشر، صنع القرارات، وحل المشكلات. هذا يبني صورة عن كيفية إنجاز الأشياء فعليًا، مما يصبح تدفقات منظمة تتطور مع مرور الوقت.

كل مهمة تصبح ملاحظة: هل كانت المخرجات دقيقة؟ هل قام إنسان بتعديلها؟ هل تمت الموافقة عليها أو إعلامها؟ إذا لم يعمل شيء ما، يعلم الوكيل السبب ويعدل سلوكه في المرة القادمة.

التحسين الآمن: يفحص Tool Tuner كل تغيير مقابل مجموعة بيانات موثوقة. إذا تعطل شيء ما، فإنه لا يتم نشره.

ما بعد الأتمتة الضبط والنسيان

تتطلب الأتمتة التقليدية صيانة يدوية مستمرة. يخلق Tool Tuner وكلاء يضبطون أنفسهم، يتعلمون أنفسهم، ويثبتون أنفسهم من خلال التحسين المستمر.

بدلاً من بناء أتمتة تتدهور مع مرور الوقت، نشر وكلاء يتحسنون في وظائفهم مع كل مهمة يقومون بها. يحددون فجوات الأداء، ينفذون التحسينات، ويصادقون على التغييرات تلقائيًا.

النتيجة هي AI لا ينفذ فقط العمل، بل يحسن باستمرار طريقة إنجاز هذا العمل. تصبح وكالاتك أكثر دقة، وأكثر موثوقية، وأكثر قيمة مع كل تفاعل.

يتوفر Tool Tuner كجزء من منصة Beam AI، مما يساعد الفرق على الانتقال من الأتمتة الثابتة إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعلم نفسها وتتحسن في الإنتاج.