Procesy oparte na sztucznej inteligencji, zwane również ‘procesami agentowymi’, znajdują się w czołówce innowacji technologicznych. Systemy te potrafią łączyć ze sobą różne modele i narzędzia zewnętrzne w celu realizacji skomplikowanych zadań, takich jak analiza materiału wideo i dostarczanie informacji na temat jego treści. Nie są one jednak pozbawione problemów. Ich projektowanie i wdrażanie często przebiega w sposób fragmentaryczny, co prowadzi do nieefektywności, marnotrawstwa i niepotrzebnych kosztów.
Nie wszystko jednak stracone. Naukowcy z MIT i Microsoftu nie spoczywają na laurach. Opracowali inteligentny system, który pełni podwójną funkcję – usprawnia projektowanie procesów opartych na agentach oraz samodzielnie optymalizuje ich wdrażanie.
To nowe podejście do przepływu pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest co najmniej nowatorskie. Programiści mogą opisać pożądane wyniki prostym językiem, bez zagłębiania się w szczegóły. Następnie system przejmuje stery, samodzielnie decydując, z jakich modeli i narzędzi skorzystać. Ponadto sprawnie zajmuje się wszystkimi kwestiami technicznymi, takimi jak konfiguracja sprzętu i alokacja zasobów, gdy całość obsługuje dostawca usług w chmurze.
Co więcej, system ten nie jest statyczny. Dostosowuje on te konfiguracje w zależności od aktualnych potrzeb użytkownika. Chcesz obniżyć koszty? System się tym zajmie. Potrzebujesz błyskawicznej prędkości? Dostosuje się odpowiednio. Testy wykazały, że system ten radykalnie zmniejsza wymagania obliczeniowe, zapewniając znacznie większą efektywność zużycia energii i obniżając koszty bez utraty wydajności.
Tworzenie agentowych procesów roboczych nie jest bułką z masłem. Systemy te składają się z kilku autonomicznych agentów AI, wykorzystujących różne modele i narzędzia do realizacji wieloetapowych zadań, takich jak przetwarzanie danych i generowanie kodu. To właśnie oni są cichymi bohaterami wielu aplikacji przeznaczonych dla użytkowników, z których korzystamy na co dzień.
Oto Murakkab. Nazwa tej platformy pochodzi od urdu i oznacza ‘kompozycję rzeczy’ – Murakkab optymalizuje cały proces tworzenia aplikacji. Programiści opisują, jakie funkcje ma spełniać ich aplikacja, a Murakkab dobiera do tego zadania najlepsze modele i narzędzia.
Murakkab nie tylko identyfikuje najlepszych graczy, ale także opracowuje plan gry. Decyduje, które elementy powinny być uruchamiane sekwencyjnie, a które mogą ominąć opóźnienia dzięki równoległemu działaniu. Dostosowuje się nawet do zmian w środowisku, elastycznie reagując na pojawiające się modele lub procesory graficzne (akceleratory GPU).
Kiedy nadchodzi czas wdrożenia aplikacji przez dostawców usług w chmurze, Murakkab zachowuje kontrolę nad sytuacją, dbając o to, by przebieg procesu był dostosowany do wymagań użytkownika, takich jak dokładność i opóźnienia. Opracowuje optymalne harmonogramy wdrożeń i alokacje sprzętu, zachowując przy tym wysoki poziom wydajności.
Co więcej, Murakkab nie tylko sprawdza się w teorii – testy wykazały, że zmniejsza zapotrzebowanie obliczeniowe do 35% w porównaniu z innymi metodami. Zużywa również około 27% energii w porównaniu z innymi metodami, a jego koszt wynosi mniej niż 25%.
Patrząc w przyszłość, naukowcy już teraz zastanawiają się, jak rozszerzyć system Murakkab, aby można go było wykorzystywać w bardziej złożonych procesach roboczych i większych klastrach obliczeniowych. Trwają prace nad zbadaniem nowych możliwości optymalizacji aplikacji opartych na agentach. Badania te, hojnie wspierane przez Semiconductor Research Corporation oraz amerykańską Agencję Zaawansowanych Projektów Badawczych Obrony (DARPA), dają nadzieję na znaczne zwiększenie efektywności wykorzystania zasobów w procesach opartych na sztucznej inteligencji, zwłaszcza na głównych platformach chmurowych, takich jak Azure i AWS.
Jeśli chcesz zgłębić ten temat, zajrzyj do oryginalny artykuł prasowy. A jeśli chcesz wdrożyć automatyzację opartą na sztucznej inteligencji w swojej firmie, zapoznaj się z implementi.ai aby przekonać się, w jaki sposób mogą zrewolucjonizować funkcjonowanie Twojej firmy.
Ta strona używa plików cookie.