Einsatz von SOPs, um Agenten ihre Aufgaben zuverlässig ausführen zu lassen

Haben Sie sich jemals gefragt, wie KI-Agenten eine konstante Leistung erzielen und Aufgaben fehlerfrei bewältigen können? Das Geheimnis liegt in der Umwandlung von Standardarbeitsanweisungen (SOPs) in Ihre KI-Agenten-Flows.

Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass KI-Agenten Aufgaben konsistent und zuverlässig ausführen. Standardarbeitsanweisungen (SOPs) spielen eine entscheidende Rolle bei der Erreichung dieses Ziels, indem sie strukturierte Richtlinien bereitstellen, die es dem Agenten ermöglichen, die Arbeit zu erledigen.

In diesem Blog werden wir untersuchen, was SOPs sind und wie SOPs Agenten deterministisch machen können. Wir werden auch die Realität der Implementierung dieser Prozeduren und die Rolle des menschlichen Trainings bei der Optimierung der Agentenleistung betrachten.

Was sind SOPs?

Standardarbeitsanweisungen sind detaillierte, schriftliche Anweisungen, die darauf abzielen, eine Einheitlichkeit in der Arbeitsweise zu erreichen. Betrachten Sie beispielsweise eine Person, die mit der Bearbeitung von Abonnementanfragen beauftragt ist. Ein SOP bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen und stellt sicher, dass die Person konsequent Kundendaten überprüft, Anfragen bearbeitet und Aufzeichnungen aktualisiert.

Durch die Übersetzung von Mitarbeiter-SOPs in einen Flow oder eine Anweisung für KI-Agenten können diese in ähnlicher deterministischer Weise operieren. Sie dienen als Blaupausen für KI-Agenten, die die notwendigen Schritte zur genauen Ausführung von Aufgaben skizzieren und die Variabilität der Ergebnisse reduzieren.

Aktuelle Herausforderungen

Nicht-deterministische KI-Agenten führen Variabilität und Unvorhersehbarkeit in Abläufe ein, was den Betrieb stören und zu inkonsistenten Ergebnissen führen kann. Wenn Agenten improvisieren oder sich an wechselnde Eingaben anpassen, kann dieselbe Aufgabe unterschiedliche Ausgaben erzeugen, was die Zuverlässigkeit verringert und die Qualitätskontrolle erschwert. Darüber hinaus erfordern nicht-deterministische Agenten oft komplexe Algorithmen zur Bewältigung von Unsicherheit, was die Rechnerbelastung erhöht und die Systemgestaltung komplizierter macht. Diese zusätzliche Komplexität kann auch umfangreichere Tests und Validierungen erfordern, um sicherzustellen, dass der Agent in verschiedenen Szenarien wie beabsichtigt funktioniert.

Beispielsweise hat die Claude AI Agent Computer Interface (ACI) derzeit erhebliche Schwierigkeiten im Vergleich zur menschlichen Kompetenz bei der Interaktion mit grafischen Benutzeroberflächen (GUIs). Während Menschen typischerweise auf einem Kompetenzniveau von 70-75 % operieren, erzielte das Claude ACI-Framework in der OSWorld-Benchmark, einem Test zur Messung der Fähigkeit von KI-Modellen, Computersysteme zu navigieren, nur eine Punktzahl von 14,9 %. Diese Lücke von fast 80 % unterstreicht die Schwierigkeiten, die nicht-deterministische Agenten bei der Durchführung realer Computeraufgaben haben.

Was sind deterministische KI-Agenten?

Deterministische KI-Agenten arbeiten nach vordefinierten Regeln und Abläufen, die sicherstellen, dass bei jeder Ausführung einer Aufgabe das gleiche Ergebnis erzielt wird. Diese Vorhersehbarkeit unterscheidet sich von nicht-deterministischen Agenten, die bei jeder Ausführung einer Aufgabe planen und die Art und Weise ändern, wie sie ein Problem lösen. Ihre Antworten sind stark von der Anfrage beeinflusst und funktionieren sehr gut, z. B. für Chatbots, aber nicht für komplexe Aufgaben oder Prozesse.

Beam AI-Agenten erreichen Determinismus, indem sie Standardarbeitsanweisungen (SOPs) und menschliche Anweisungen in strukturierte, ausführbare Abläufe übersetzen. Durch die Definition klarer Schritte und Eventualitäten führen Beam AI-Agenten Aufgaben konsistent aus, minimieren Fehler und reduzieren den manuellen Eingriff. Diese strukturierte Ausführung garantiert zuverlässige, wiederholbare Ergebnisse, die für die Aufrechterhaltung der betrieblichen Genauigkeit unerlässlich sind.

Beispiel für deterministisches Verhalten

Ein einfaches Beispiel für deterministisches Verhalten ist die Auftragsabwicklung. Wenn ein SOP verlangt, dass Kundendaten überprüft, Bestände geprüft und Rechnungen erstellt werden, stellt Beam AI sicher, dass diese Schritte jedes Mal genau in derselben Reihenfolge ablaufen. Gleichzeitig kann der KI-Agent dann an wichtigen Entscheidungspunkten in einem Flow Überlegungen und Entscheidungen treffen. Dieser strukturierte Ansatz eliminiert Variabilität und stellt sicher, dass Aufgaben unabhängig von äußeren Bedingungen identisch ausgeführt werden und die Ergebnisse vorhersehbar bleiben.

Wie Beam höhere Genauigkeit erreicht: Ein strukturierter Ansatz

Um zu verstehen, wie Beam AI-Agenten eine Genauigkeit von über 90 % im Vergleich zu traditionellen KI-Agenten wie Claude ACI (die nur 14,9 % erzielen) erreichen, lassen Sie uns den Prozess Schritt für Schritt aufschlüsseln.

Beam AI-Agenten nutzen einen strukturierten, deterministischen Ansatz, um diese Herausforderungen zu bewältigen. So funktioniert es:

1. Übersetzung von Anweisungen in Aufgabenabläufe:

• Menschliche Anweisungen oder SOPs, zum Beispiel ein Video, Bild oder Dokument, werden in einen strukturierten Ablauf übersetzt.

• Dieser Ablauf definiert klare Schritte, Entscheidungspunkte und Eventualitäten, um sicherzustellen, dass der Agent einem vorgegebenen Pfad folgt.

2. Ablauf-Ausführung:

• Der Agent führt den Ablauf Schritt für Schritt aus und prüft bei jedem Schritt, ob er sich noch auf dem richtigen Pfad befindet.

• Dies eliminiert Variabilität und sorgt für konsistente Ergebnisse.

3. Menschen-Feedback-Schleife:

   • Menschen geben Feedback, um die Leistung des Agenten zu verfeinern.

   • Dieses Feedback wird in den Ablauf integriert, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.

Warum das funktioniert

Durch die Umwandlung von Anweisungen in strukturierte Abläufe erreichen Beam AI-Agenten:

• Verringerte Variabilität: Die gleiche Aufgabe wird jedes Mal auf die gleiche Weise ausgeführt.

• Erhöhte Genauigkeit: Strukturierte Abläufe eliminieren Vermutungen und erhöhen die Genauigkeit auf über 90 %.

• Minimierung der Neuplanung: Sobald der Ablauf definiert ist, konzentriert sich der Agent auf die Ausführung, nicht auf Improvisation.

Vorteile deterministischer Agenten

Deterministische KI-Agenten bieten mehrere wesentliche Vorteile, die operational Prozesse verbessern:

• Konsistenz: Sie liefern dasselbe Ergebnis für identische Eingaben und gewährleisten zuverlässige Leistung bei Aufgaben.

• Fehlerminimierung: Durch das Befolgen vordefinierter Regeln reduzieren diese Agenten die Fehlerwahrscheinlichkeit und führen zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen.

• Optimierte Abläufe: Ihre strukturierte Ausführung vereinfacht Prozesse und macht es einfacher, Operationen zu verwalten und zu optimieren.

• Vorhersehbare Leistung: Die Ergebnisse sind vorhersehbar, was für Planung und Entscheidungsfindung entscheidend ist.

• Vereinfachte Fehlerbehebung: Die vorhersehbare Natur deterministischer Agenten erleichtert es, Probleme zu identifizieren und zu lösen, wenn sie auftreten.

Reduzierung des Neuplanungsbedarfs

Durch das einmalige Training des Agenten auf einem strukturierten Ablauf wird der Bedarf an Neuplanung während der Ausführung erheblich reduziert. Sobald der Ablauf etabliert ist, kann der Agent effizient durch die vordefinierten Schritte navigieren und sich darauf konzentrieren, den richtigen Pfad innerhalb des Ablaufs zu finden, anstatt den gesamten Prozess ständig neu zu bewerten. Dieser optimierte Ansatz spart nicht nur Kosten, sondern erhöht auch die betriebliche Zuverlässigkeit, sodass der Agent sich auf die Leistungssteigerung konzentrieren kann, anstatt ständig manuell eingreifen zu müssen.

Menschliches Training & Systemintegration

Menschlicher Input verbessert die Leistung von KI-Agenten, um sicherzustellen, dass sie strukturierte Arbeitsabläufe genau befolgen. Sobald sie trainiert sind, integrieren sich die Agenten nahtlos in Systeme, führen Aufgaben autonom aus und garantieren Konsistenz.

Abschließende Überlegungen

Die deterministischen Agenten von Beam AI gewährleisten Stabilität und Vorhersehbarkeit, indem sie SOPs in strukturierte Abläufe umwandeln. Dieser Ansatz reduziert Fehler, verbessert die Effizienz und garantiert eine konsistente Aufgabenausführung. Mit menschlichem Input zur Verfeinerung ihrer Leistung liefern Beam AI-Agenten Genauigkeit und Zuverlässigkeit, was die Automatisierung reibungsloser und effektiver macht.

Bereit, um Konsistenz und Präzision in Ihre Abläufe zu bringen?