हम नियंत्रित AI Agent विकसित करते हैं जो ज्ञान खोज सकते हैं, सिस्टम टूल चला सकते हैं और मानव अनुमोदन के साथ बहु-चरणीय कार्य पूरे कर सकते हैं। सुरक्षा, लॉगिंग, लागत और विफलता प्रबंधन को शुरू से डिजाइन किया जाता है।
पूर्ण अनुरोध की आवश्यकता नहीं है। हमें उन मुद्दों के बारे में सूचित करने की आवश्यकता है जो हम चाहते हैं, उपलब्ध सॉफ्टवेयर की स्थिति और योजनाबद्ध समय, और यह सूचित करने के लिए कि यह प्रत्यक्ष विकास या सत्यापन के लिए उपयुक्त है; जब कार्यक्षेत्र स्पष्ट है तो औपचारिक प्रस्ताव और प्रस्ताव प्रदान किए जाते हैं।
एजेंट से पूछो ग्राहक पहचान पर अधिकृत डेटा की जांच करने और मानक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए; शिकायतों, वापसी और अनास्थापित अनुरोधों के मामले में मैनुअल पर हाथ।
देखेंउद्धरण क्षेत्रों के लिए अनुरोध को निकालने, उत्पादों और ज्ञान सामग्री की खोज करने और ड्राफ्ट बनाने के लिए जो पुनर्निर्माण किया जा सकता है; औपचारिक प्रस्तावों की पुष्टि परिचालन नियमों और मैनुअल अनुमोदनों द्वारा की जाती है।
देखेंकॉलेटिंग की समस्या, ऐतिहासिक रिकॉर्ड और सिफारिशें की जा सकती हैं, वर्कशीट या सहयोगी प्लेटफार्मों को जोड़ने, यह पहचानना कि कौन उन्हें संभालता है, कौन उन्हें पुष्टि करता है और उन्हें कैसे विसंगतियों के मामले में लेने के लिए।
देखेंटूल इंटरफेस, खाता विशेषाधिकार, पुन: परीक्षण और कॉल लागत की जाँच प्रोटोटाइप परीक्षण, लॉग और मैनुअल रिट्रीट के पूरक के लिए और फिर धीरे ऑनलाइन जाना।
देखेंपहला चरण "इन्फो-सोर्टिंग एंड ड्राफ्टिंग" तक सीमित हो सकता है और स्वचालित रूप से उद्धरण या विकल्प पेशेवर निर्णय नहीं भेजता है।
ग्राहक न केवल एक संवाद विंडो प्राप्त करते हैं बल्कि इंटरफेस, इंटरफेस, सोर्स कोड, परीक्षण और तैनाती की जानकारी पर भी सहमत होते हैं।
मामलों का खुलासा किया गया है, जिसमें ज्ञान आधार, आदेश और सदस्य प्रश्नों, मैनुअल अधिग्रहण और ऑनलाइन मूल्यांकन प्रक्रियाएं शामिल हैं। यह समझने में मदद करता है कि कैसे AI व्यवसाय प्रणाली में प्रवेश करता है, प्रभाव और सबूत के साथ मामले पृष्ठ पर कैलिब्रेट किया गया है।
कार्यान्वयन और सत्यापन निर्देश देखें
सामान्य चैट रोबोट वास्तविक व्यवसाय नहीं कर सकते हैं।
मॉडल आउटपुट अस्थिर है, प्राधिकरण की कमी, लेखा परीक्षा और मैनुअल समीक्षा तंत्र
ज्ञान आधार, टूल कॉल और मौजूदा सिस्टम के बीच एकरूपता की कमी
कार्य विघटित, योजना और बहुचरण एजेंट वर्कफ़्लो डिजाइन
RAG नॉलेज रिट्रीवल, टूल कॉल, API और ऑपरेशन
एकल एजेंट, बहु एजेंट और मैनुअल अनुमोदन नोड
पहचान अधिकार, परिचालन लेखा परीक्षा, संवेदनशील सूचना सुरक्षा और प्रवर्तन वापसी
वास्तविक कार्य सेट, ऑफ़लाइन मूल्यांकन और ऑनलाइन प्रभाव निगरानी
मॉडल पथ, युक्तियाँ और ज्ञान गुणवत्ता अनुकूलन, चल रही लागत शासन
अंतिम वितरण सीमाओं को सेवाओं के दायरे, निर्माण चरण और सहयोग की गतिशीलता के अनुसार परिभाषित किया गया है, और इसे सामान्य परिणामों के रूप में नीचे वर्णित किया गया है।
सेवा क्षेत्र और पहली चरण पूरा करने के लिए व्यापार बंद लूप: कार्य विघटित, योजना और बहु-चरण एजेंट वर्कफ़्लो डिजाइन, RAG ज्ञान पुनर्प्राप्ति, टूल कॉल, API और संचालन प्रणाली एकीकरण
मौजूदा कोड, डेटा, सिस्टम, उपकरण और दस्तावेजों की अखंडता का स्तर और लेखा परीक्षा, स्थानांतरित या फिर से इंजीनियर होने के लिए कवरेज का दायरा
तृतीय-पक्ष इंटरफेस, समन्वय जिम्मेदारियों, डेटा की गुणवत्ता, असामान्य मुआवजा और बाहरी आपूर्तिकर्ता सहयोग की संख्या
गैर कार्यात्मक आवश्यकताओं जैसे प्रदर्शन, उपलब्धता, सुरक्षा, प्राधिकरण, लेखा परीक्षा, अनुपालन और एक्सेस विंडो
डिलिवरी गहराई और दीर्घकालिक जिम्मेदारी: प्रतियोगी मैट्रिक्स, ऑडिट लॉग और असामान्य प्रतिगमन कार्यक्रम, मूल्यांकन रिपोर्ट, ऑनलाइन मैनुअल, यातायात और उपयोग फ़ाइलों, और गुणवत्ता आश्वासन, शांति की निरंतरता रेंज
परियोजना उद्देश्यों, जिम्मेदार व्यक्तियों और स्वीकृति मानदंड स्थापित नहीं किए गए हैं
कुंजी खातों, डेटा, इंटरफेस या व्यापार प्राधिकरण उपलब्ध नहीं है
केवल अधिकतम कीमत या बहुत कम चक्र की मांग की जाती है, और आवश्यक परीक्षण और गुणवत्ता नियंत्रण स्वीकार नहीं किया जाता है
निम्नलिखित कार्यान्वयन पद्धति, डेटा कैलिबर और जिम्मेदारी की सीमाओं को समझाने के लिए उपयोग किया जाता है, और कार्यात्मक सूचियों द्वारा परियोजना निर्णय के लिए प्रॉक्सी के रूप में उपयोग नहीं किया जाता है।
जब परियोजना शुरू की जाती है, तो एक व्यावसायिक लिंक का चयन करें जिसे अधिकांश सुधार की आवश्यकता होती है, वास्तविक उपयोगकर्ता का साक्षात्कार और हाल के नमूने को लेने के लिए रिकॉर्ड प्रसंस्करण, औसत समय लेने वाली, प्रतीक्षा समय, बैक-टू-वर्क, असामान्य संख्या और मैनुअल संपर्क बिंदुओं के आसपास "टैस्क डिसमैंटलिंग, योजना और बहु-चरण एजेंट वर्कफ़्लो डिजाइन"; यदि उपलब्ध डेटा अधूरा है, तो बेसलाइन एक पंक्ति में एक से दो सप्ताह के लिए एक मैनुअल टेबल खाते पर आधारित है। बेसलाइन के बिना, केवल इंटरफ़ेस का मूल्यांकन परियोजना के पूरा होने के बाद किया जा सकता है, और यह निर्णय लेना संभव नहीं है कि क्या AI खुफिया और एजेंट विकास स्थायी व्यापार बदलाव के बारे में है।
बेसलाइन को सांख्यिकी और बहिष्करण के दायरे को भी इंगित करना चाहिए। उदाहरण के लिए, प्रसंस्करण समय सूचना की उपलब्धता या ग्राहक द्वारा पहली जमा करने के साथ शुरू होता है, अपवाद तीसरे पक्ष के इंटरफेस को शामिल करने में विफल रहता है, और मैनुअल संशोधन मामूली प्रूफरीडिंग या फिर प्रसंस्करण होते हैं।
पहला मुद्दा, जो सभी क्षेत्रों को कवर करने की कोशिश नहीं करता है, "RAG ज्ञान पुनर्प्राप्ति, टूल कॉल, API और व्यावसायिक सिस्टम एकीकरण" के बारे में है ताकि एक बंद लूप बनाया जा सके जो वास्तविक जीवन को चला सके: स्पष्ट इनपुट, प्रसंस्करण नियम, सिस्टम क्रिया, जिम्मेदारी भूमिकाएं, असामान्य आंदोलन और अंतिम आउटपुट। प्रमुख भूमिकाओं में कम से कम व्यवसाय मालिकों, वास्तविक उपयोगकर्ताओं, तकनीकी इंटरफेस और प्राप्त करने और निरीक्षण प्रबंधक शामिल हैं, प्रबंधन द्वारा वर्णित मांग से बचने और अन्य समूह द्वारा ऑनलाइन फ्रंट पर इस्तेमाल किया जा रहा है।
आवश्यकता आकलन प्रत्येक प्रतिस्पर्धा को व्यापार दृश्य, उपयोगकर्ता भूमिका और नमूना स्वीकृति के अनुरूप है। ऐसे मामले जो वैध डेटा प्रदान नहीं करते हैं, इंटरफ़ेस या निर्णय निर्माताओं को पूर्व-स्थिति या बाद के चरण के रूप में शामिल किया जाना चाहिए, और इसे निश्चित-श्रेणी के प्रस्ताव में चुपचाप शामिल नहीं किया जाना चाहिए।
एक विशिष्ट पथ उच्च मूल्य कार्यों और सेवा प्रणालियों की पहचान करना है, डेटा, विशेषाधिकार और स्वीकृति संकेतकों को निर्धारित करना, PoC को पूरा करना और प्रभाव और प्रक्रिया बंद लूप, उत्पादन विकास, एकीकरण, सुरक्षा परीक्षण और ग्रे स्केल अपलाइन को मान्य करना है। प्रत्येक चरण में दृश्य परिणाम होना चाहिए, जैसे कि प्रवाह चार्ट, प्रोटोटाइप, इंटरफ़ेस कॉम्पेक्ट्स, टेस्ट रिकॉर्ड, तैनाती बयान या प्रदर्शन चल रहा है। विकास प्रक्रिया में, आवश्यकताओं में परिवर्तन, कमियों, जोखिम और निर्णय लेने वाले रिकॉर्ड बनाए रखा जाता है; जब डेटा माइग्रेशन, बाहरी इंटरफेस या AI आउटपुट शामिल होते हैं, तो एक असफल पुन: परीक्षण, मैनुअल अधिग्रहण और प्रतिगमन कार्यक्रम तैयार किया जाता है।
मंच प्रदर्शन "काम के लिए फिट दिखता है" नहीं है। एक प्रतिनिधि नमूना सामान्य प्रक्रियाओं, लापता क्षेत्रों, दोहराने के अनुरोध, अपर्याप्त अधिकार, समय ओवर रन और बाहरी सेवाओं से ऐतिहासिक डेटा विसंगतियों को कवर करने के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए, और उन समस्याओं की पहचान करना चाहिए जो केवल उत्पादन वातावरण में ही उत्पन्न होती हैं।
परियोजना को कम से कम एजेंट दृश्य सीमा, व्यवहार्यता और जोखिम मूल्यांकन रिपोर्ट, PoC, वास्तविक कार्य सेट और प्रभाव आधार रेखा, एजेंट अनुप्रयोग, उपकरण इंटरफ़ेस, स्रोत कोड और तैनाती पैकेज को दोहराना चाहिए, और स्रोत कोड या विन्यास की पुष्टि करना चाहिए योगदान, खाता प्रबंधन, तैनाती का निर्माण, डेटा बैकअप, विफलता प्रतिक्रिया और बाद में रखरखाव जिम्मेदारियों। कार्यात्मक स्वीकृति के अलावा, विशेषाधिकार, सुरक्षा, प्रदर्शन, लॉगबुक, पुनर्प्राप्ति और कुंजी उपयोगकर्ता प्रशिक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए कि ग्राहक टीम स्वतंत्र रूप से सिस्टम सीमाओं का उपयोग और समझने में सक्षम हैं।
एक प्रक्रिया बेसलाइन प्रति माह 800 आइटम माना जाता है, औसतन 18 मिनट प्रति यूनिट, और 12 प्रतिशत की वापसी दर, जो केवल एक उदाहरण है, ग्राहक के प्रदर्शन नहीं। एक लाइन को एक ही कैलिबर में लगातार अवलोकन के लगातार चार से आठ सप्ताह बाद पालन किया जाना चाहिए, यह निर्णय लेने से पहले कि परियोजना परिचालन कार्यों में सहायता करने के लिए उन्नयन से सफल है, दोहराव और मैनुअल क्रॉस-सिस्टम चाल को कम करने, प्रबंधनीय और अनुमत की व्यवस्था करने में सक्षम है।
औपचारिक दायरे, आवधिकता, बजट और प्रभाव संकेतक परियोजना 's निदान, अनुबंध और स्वीकृति आधार रेखा में पहचाने जाते हैं।
AI स्थापना एक स्पष्ट इनपुट आउटपुट के साथ एक उच्च मूल्य कार्य के साथ शुरू होना चाहिए, एक वास्तविक नमूना उपलब्ध है, और त्रुटि लागत प्रबंधनीय हैं। सबसे पहले, कार्य पूरा करने की दर, टूल कॉल और लागत PoC द्वारा मान्य है, और फिर अनुमति, लेखा परीक्षा, मैनुअल पुष्टि, असामान्य वापसी और निरंतर मूल्यांकन उत्पादन वातावरण में प्रवेश करने से पहले पूरा हो गया है।
अनिश्चितता का स्तर इनपुट के पैमाने पर निर्णय लेने से पहले चरणों द्वारा कम किया जाता है और सहयोग की गतिशीलता।
इनपुट, आउटपुट, ज्ञान, उपकरण, क्षमता, जोखिम और हस्तक्षेप के मैनुअल अंक की पहचान करके एक बेसलाइन कार्य निर्धारित किया है।
एजेंट को वास्तविक नमूने पर नियंत्रित उपकरण को पूरा करने की दर, त्रुटि के प्रकार, देरी, लागत और मैनुअल हस्तक्षेप दर रिकॉर्ड करने के लिए कहें।
पहचान, लेखा परीक्षा, निगरानी और विफलता की वापसी, और ग्रे स्केल गो-लाइव, परिचालन मूल्यांकन और निरंतर अनुकूलन के पूरा होने तक पहुंच।
मॉडल API, तर्क एल्गोरिदम और तृतीय-पक्ष उपकरण लागत आमतौर पर वास्तविक उपयोग के लिए अलग से चार्ज की जाती है; ग्राहक डेटा और व्यावसायिक प्राधिकरण के लिए जिम्मेदार होते हैं और उच्च जोखिम वाली कार्रवाई अनुमोदन में भाग लेते हैं।
AI एजेंट कस्टम डेवलपमेंट, स्मार्ट डेवलपमेंट कॉर्पोरेशन और एजेंट आउटसोर्सिंग उसी प्रकार की खरीद जरूरतों के अनुरूप है: AI को अपने प्रतिनिधि प्राधिकारी के भीतर कई चरणों को पढ़ने, कॉल करने और निष्पादित करने की अनुमति देने के लिए। यह एक व्यवसाय बंद लूप का चयन करने के लिए उपयुक्त है, जो पूरा होने की दर, सही एक्सेस रेट, मैनुअल हस्तक्षेप दर और एक निश्चित कार्य सेट के साथ चल रही लागत का चयन करता है, और यह तय करता है कि अधिक एजेंट तक विस्तारित हो।
स्पष्ट रूप से प्रवेश और निर्यात करने के लिए प्राथमिकता दी जाती है, सिस्टम टूल अधिकृत होते हैं, त्रुटियों को मैन्युअल रूप से हल किया जाता है और व्यापार मूल्य मेस्योरेबल होते हैं।
नियंत्रित API या MCP के माध्यम से न्यूनतम एक्सेस टूल प्रदान करें, जिसमें विभिन्न प्राधिकरणों और लेखा परीक्षा नियमों के साथ खोज, लेखन, अनुमोदन और अपरिवर्तनीय कार्यों के लिए।
Beyond answer quality, verify task completion, tool parameters, state updates, permissions, safe stops, human takeover, latency, and cost per successful task.
मॉडल, ज्ञान, उपकरण और ऑपरेटिंग नियम सभी परिवर्तन करेंगे, जिन्हें प्रकाशन, प्रतिगमन मूल्यांकन, कॉल चेन मॉनिटरिंग, विफलता और लागत प्रबंधन के डाउनग्रेडिंग की आवश्यकता होगी।
प्रत्येक चरण में स्पष्ट उद्देश्य, भागीदारी भूमिकाएं और आकलन योग्य परिणाम होते हैं, और महत्वपूर्ण निर्णय परियोजना के अंत तक नहीं छोड़े जाते हैं।
सहयोग से पहले सबसे आम मुद्दों को स्पष्ट रूप से अग्रिम में बताया गया है।
यह आमतौर पर दृश्यों की संख्या, उपकरणों और इंटरफेस की संख्या, ज्ञान डेटा की गुणवत्ता, प्राधिकरण की आवश्यकताओं, जिस तरह से मॉडल तैनात किया जाता है और स्वीकृति संकेतक द्वारा निर्धारित किया जाता है।
एक एकल उच्च मूल्य परिदृश्य को पहले एक PoC के साथ मान्य किया जा सकता है और उत्पादन प्रणाली को प्राधिकरण, लेखा परीक्षा, मूल्यांकन और परिचालन क्षमता से लैस होना चाहिए।
हाँ। निजी मॉडल, मालिकाना बादल या नियंत्रित क्लाउड-आधारित मॉडलिंग सेवाओं को डेटा संवेदनशीलता, संयुक्त बाल और बिजली की स्थिति के आधार पर चुना जा सकता है।
कुछ प्रस्तुतियों को देखने के लिए संभव नहीं है। यह अनुशंसा की जाती है कि कार्य पूरा होने की दर, उत्तर के आधार पर, उपकरण की सही दर का इस्तेमाल किया जाए, मैनुअल हस्तक्षेप दर, देरी, लागत और असामान्य प्रतिगमन की जांच की जा सकती है और प्रतिवर्ती रिकॉर्ड बनाए रखा जा सकता है।
रिकॉर्डिंग लक्ष्य " जितना संभव हो उतना संभव नहीं है" लेकिन इसे AI मिशन में बहाल किया जा सकता है। उपयोगकर्ता और व्यावसायिक वस्तुएं, मॉडल और पैरामीटर, अलर्ट टेम्प्लेट, ज्ञान संस्करण और संदर्भ, उपकरण कॉल, मैनुअल अनुमोदन, अंतिम परिणाम, संशोधन और सिस्टम लेखन की आवश्यकता आमतौर पर होती है। संवेदनशील मूल निष्क्रिय, अमूर्त, हैश या नियंत्रण में संग्रहीत किया जा सकता है, और स्पष्ट रूप से एक्सेस भूमिकाएं, प्रतिधारण अवधि और हटाने तंत्र।
पूर्ण उत्तर देखें%1AI एजेंट मिशन के लिए फिट है जो अच्छी तरह से लक्षित है, टूल इंटरफेस प्रबंधनीय हैं, प्रक्रिया को दस्तावेज किया गया है और विफलता मैन्युअल रूप से लिया जा सकता है। आम परिदृश्यों में सूचना पुनर्प्राप्ति, दस्तावेज़ प्रसंस्करण, कार्यपत्रक वर्गीकरण, बिक्री तैयारी, परिचालन रिपोर्टिंग और क्रॉस-सिस्टम सूचना संयोजन शामिल हैं। भुगतान, औपचारिक प्रस्ताव, सार्वजनिक रिलीज और कुंजी डेटा संशोधन जैसे उच्च जोखिम कार्यों को प्राधिकरण अनुमोदन के लिए बनाए रखा जाना चाहिए।
पूर्ण उत्तर देखें%1सरल कार्य PoC तेजी से किया जा सकता है, लेकिन लाइन पर उत्पादन में डेटा, टूल इंटरफेस, विशेषाधिकार, आकलन, लॉग और मैनुअल अधिग्रहण की आवश्यकता होती है। चक्र मुख्य रूप से व्यावसायिक नियमों और सिस्टम तैयारी पर निर्भर करता है, मॉडल कॉल नहीं करता है। यह अनुशंसा की जाती है कि एक एकल कार्य दो से चार सप्ताह में मान्य हो, उसके बाद चरणों में सिस्टम कार्यान्वयन और छोटे पैमाने पर परीक्षण किया गया। एक निश्चित नमूना और स्वीकृति मानक के बिना, भले ही जल्दी से प्रदर्शित किया जाए, यह निर्णय लेना असंभव है जब यह उपलब्ध होगा।
पूर्ण उत्तर देखेंAI अनुप्रयोग विकास और उद्यम AI सॉफ्टवेयर निर्माणसामान्य सॉफ्टवेयर प्रक्रियाएं इनपुट और मुख्य रूप से स्थापित नियमों के अनुसार पूर्वानुमानित परिणाम देती हैं, और AI अनुप्रयोगों में भी अस्थिर मॉडल आउटपुट की समस्या, ज्ञान संस्करणों में परिवर्तन, डेटा की गुणवत्ता और मैनुअल समीक्षा की समस्या होती है। दोनों को मांग, उत्पाद, बैक-एंड, इंटरफ़ेस, परीक्षण, तैनाती और गतिशीलता की आवश्यकता होती है, और AI सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की जगह नहीं लेता है। विश्वसनीय AI अनुप्रयोग विकास मिशन मूल्यांकन, संदर्भ आधार, प्राधिकरण बाड़, मैनुअल अधिग्रहण, मॉडल लागत और सामान्य सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के आधार पर चल रहे संचालन के अलावा है।
पूर्ण उत्तर देखेंएजेंट बेचने के कार्य की सीमाओं को समझना, उपकरण, ग्राहक विशेषाधिकारों का फोन और उत्पादन के निरीक्षण की विधि
अधिक जानकारी के लिए।उपकरण एकीकरणआंतरिक API और व्यावसायिक उपकरण एक नियंत्रित, लेखापरीक्षित तरीके से स्मार्ट्स के लिए उपलब्ध हैं
अधिक जानकारी के लिए।गुणवत्ता शासनकार्य सेट, संस्करण रिटर्न, प्राधिकरण, मैनुअल अधिग्रहण और निरंतर गुणवत्ता संचालन की स्थापना
अधिक जानकारी के लिए।AI परियोजना सेवाएंको समझना PoC, R & D आउटसोर्सिंग, सिस्टम एकीकरण उत्पादन-ऊपर सहकारी सीमा के लिए
अधिक जानकारी के लिए।बजट दिशानिर्देशदृश्य, उपकरण, डेटा, प्राधिकरण, तैनाती और मूल्यांकन द्वारा प्रदर्शित जानकारी
अधिक जानकारी के लिए।वास्तविक वितरण मामलेज्ञान, क्लाइंट डेस्क और परियोजना के सबूतों की ऑनलाइन डिलीवरी देखने
अधिक जानकारी के लिए।परियोजना के विभिन्न चरणों के कार्यान्वयन की सेवा की सीमाएं, बजट आधार और तौर-तरीकों को समान नहीं माना जाता है और इसका मूल्यांकन निम्नलिखित के साथ किया जा सकता है।
आवश्यकताएँ · ज्ञान टूल का विवरणउपकरण की आवश्यकता नहीं है प्रत्यक्ष सूक्ष्म-credit प्रदान करने के लिए; सारांश केवल ब्राउज़र में उत्पन्न होता है और स्वचालित रूप से प्रस्तुत नहीं होता है।
पहला लक्ष्य और वर्तमान स्थिति को पूरा नहीं होना चाहिए।
