✅ Создание AI-агентов: 5% ИИ и 100% программная инженерия

Построение ИИ-агентов: 5% ИИ и 100% программная инженерия

В современном мире, где технологии развиваются с невероятной скоростью, создание ИИ-агентов становится все более актуальным. Однако, как показывает практика, успешный ИИ-агент — это не только передовые алгоритмы, но и качественная программная инженерия. Давайте разберем, как построение ИИ-агентов зависит от программных решений, а не только от самой технологии ИИ.

Что такое пайплайн «документ-чат»?

Пайплайн «документ-чат» представляет собой архитектурное решение, которое позволяет обрабатывать документы компании. Этот процесс включает в себя инжестирование информации, стандартизацию, индексирование и управление доступом. Например, ваш ИИ-агент может выполнять запросы, отвечая на вопросы сотрудников, используя данные из различных источников, при этом гарантируя соблюдение всех необходимых дозволов и стандартов.

Интеграция с существующими системами

Чтобы ваши ИИ-агенты работали без сбоев, необходимо правильно интегрировать их с существующими системами. Используйте стандартные интерфейсы, такие как REST/JSON или gRPC, что позволит создать надежный слой хранения данных. К примеру, база данных Iceberg обеспечивает соответствие стандартам ACID, что критично для воспроизводимости запросов.

Ключевые аспекты управления данными

Таблицы Iceberg: обеспечивают надежность и скрытую партиционирование данных.
pgvector: позволяет комбинировать SQL и векторные запросы в одном плане.
Milvus: представляет масштабируемую архитектуру для больших объемов данных.

Координация агентов и человека

Эффективные ИИ-агенты требуют явных точек координации для взаимодействия с человеком. Инструменты, такие как AWS A2I, обеспечивают процессы проверки, что минимизирует вероятность ошибок. Это особенно важно для низкоуверенных выводов агента. Фреймворки вроде LangGraph помогают моделировать эти контрольные точки в рабочих процессах.

Обеспечение надежности перед развертыванием моделей

Репутация вашего ИИ-агента во многом зависит от его надежности. Используйте многоуровневую стратегию защиты:

Ограничения по языку и контенту: предварительно проверяйте входные и выходные данные.
Обнаружение и маскировка личных данных: применяйте инструменты, такие как Microsoft Presidio.
Контроль доступа: реализуйте ограничения на уровне строк и столбцов данных.
Оценка качества запросов: оценивайте результаты с использованием метрик, таких как правдоподобие и точность контекста.

Масштабирование индексации и извлечения данных

Для того, чтобы ваш ИИ-агент мог эффективно работать с реальным объемом трафика, необходимо уделить внимание двум основным аспектам: производительности ввода и одновременному запросу. Например, нормализуйте данные на уровне хранилища и сохраняйте их в Iceberg для создания версионных снимков.

Мониторинг за пределами логов

Эффективный мониторинг предполагает комбинацию трассировки, метрик и оценок:

Распределенная трассировка: применяйте OpenTelemetry для получения полной видимости систем.
Платформы наблюдаемости: используйте инструменты, такие как LangSmith и Arize Phoenix.
Постоянная оценка: планируйте периодические оценки на канарейках для отслеживания производительности.

Заключение: Важность программной инженерии в ИИ

Утверждение о том, что построение ИИ-агентов — это 5% ИИ и 100% программной инженерии, подчеркивает реальность, что большинство проблем связано не с моделью, а с качеством данных, доступом и ухудшением извлечения информации. Применяя надежные практики управления данными и наблюдаемости, организации могут гарантировать, что их ИИ-системы будут надежными и эффективными.