2023 జనరేటివ్ AI సంవత్సరం అయితే, 2025 త్వరగా ఏజెంట్ AI సంవత్సరంగా మారుతోంది. జనరేటివ్ మోడల్స్ ఇమెయిల్లను వ్రాయగలవు, డ్రాఫ్ట్ కోడ్ను లేదా చిత్రాలను సృష్టించగలవు. ఏజెంట్ సిస్టమ్లు ఒక అడుగు ముందుకు వేస్తాయి: అవి తక్కువ చేతి పట్టుతో బహుళ-దశల పనులను పూర్తి చేయడానికి ప్లాన్ చేస్తాయి, పనిచేస్తాయి మరియు అనుగుణంగా ఉంటాయి.
నాయకులకు, ప్రశ్న ఇకపై "మనం AI ని ఉపయోగించాలా?" కాదు, అది:
మన స్టాక్లో ఏ రకమైన AI ఎక్కడ ఉంది: జనరేటివ్, ఏజెంట్ లేదా రెండూ?
ఈ గైడ్ ఏజెంట్ AI vs జనరేటివ్ AI ని సాధారణ భాషలో విభజిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి ఎక్కడ ప్రకాశిస్తుందో చూపిస్తుంది మరియు సరైన డేటా, మానవ పర్యవేక్షణ మరియు మూల్యాంకనం వాటిని మీ వ్యాపారానికి ఎలా సురక్షితంగా మరియు ప్రభావవంతంగా చేయగలవో వివరిస్తుంది.
1. ఏజెంట్ AI vs జనరేటివ్ AI ఇప్పుడు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి
ఉత్పాదక AI మనం కంటెంట్ను డ్రాఫ్ట్ చేసే విధానాన్ని, ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇచ్చే విధానాన్ని మరియు ఆలోచనలను అన్వేషించే విధానాన్ని మార్చింది. కానీ చాలా సంస్థలు కంటెంట్ జనరేషన్ మాత్రమే లూప్ను మూసివేయదని కనుగొన్నాయి. ఎవరైనా ఇప్పటికీ అవుట్పుట్ను తనిఖీ చేయాలి, ఇతర సిస్టమ్లలో బటన్లను నొక్కాలి మరియు విధానాలు అనుసరించబడుతున్నాయని నిర్ధారించుకోవాలి.
ఇంతలో, ఏజెంట్ AI తదుపరి దశగా ఉద్భవించింది: ప్రాంప్ట్లకు సమాధానం ఇవ్వడమే కాకుండా, సాధనాలలో చర్యలు తీసుకోగల AI ఏజెంట్లు. అవి రికార్డులను నవీకరిస్తాయి, వర్క్ఫ్లోలను ప్రేరేపిస్తాయి మరియు మానవులతో సహకరిస్తాయి.
అనేక ప్రారంభ ప్రాజెక్టులు ఖర్చు, సంక్లిష్టత లేదా అస్పష్టమైన విలువ కారణంగా రద్దు చేయబడినప్పటికీ, రాబోయే కొన్ని సంవత్సరాలలో సంస్థలలో ఏజెంట్ AI స్వీకరణ వేగంగా పెరుగుతుందని విశ్లేషకులు భావిస్తున్నారు. ఇది బజ్ మరియు నిజమైన వ్యాపార ప్రభావం మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం మరింత ముఖ్యమైనది.
2. జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి? (సృజనాత్మక ఇంజిన్)
జనరేటివ్ AI అనేది పెద్ద డేటాసెట్ల నుండి నేర్చుకుని, ప్రాంప్ట్ ఆధారంగా కొత్త కంటెంట్—టెక్స్ట్, కోడ్, ఇమేజ్లు, ఆడియో లేదా వీడియో—ను రూపొందించే మోడల్లను సూచిస్తుంది.
ఉత్పాదక AI ని చాలా వేగంగా, సహేతుక పరిజ్ఞానం కలిగిన రచయిత మరియు డిజైనర్గా భావించండి. మీరు వీటిని అడుగుతారు:
- ప్రతిపాదన యొక్క మొదటి ముసాయిదా
- 20 పేజీల నివేదిక సారాంశం
- కొన్ని బుల్లెట్ పాయింట్ల నుండి ఉత్పత్తి వివరణ
- కోడ్ యొక్క ఒక చిన్న భాగం లేదా పరీక్ష కేసు
...మరియు ఆ మోడల్ మానవుడికి చాలా ఎక్కువ సమయం పట్టేదాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
సాధారణ ఎంటర్ప్రైజ్ వినియోగ సందర్భాలలో ఇవి ఉన్నాయి:
- ఇమెయిల్లు, సమావేశ గమనికలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను రూపొందించే ఉత్పాదకత కోపైలట్లు
- కోడ్ లేదా రీఫ్యాక్టర్ ఫంక్షన్లను సూచించే డెవలపర్ సాధనాలు
- నాలెడ్జ్ బేస్ కంటెంట్ ఆధారంగా ప్రత్యుత్తరాలను ప్రతిపాదించే సహాయకులకు మద్దతు ఇవ్వండి.
జనరేటివ్ మోడల్లు శక్తివంతమైనవి, కానీ అవి మీరు అడిగే వరకు వేచి ఉంటాయి మరియు మొత్తం వర్క్ఫ్లోను స్వంతం చేసుకోవు. అవి స్వయంగా టిక్కెట్లను మూసివేయవు, సిస్టమ్లను నవీకరించవు లేదా బహుళ-దశల ప్రక్రియలను సురక్షితంగా నిర్వహించవు.
3. ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి? (స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన ఆపరేటర్)
ఏజెంట్ AI అనేది పరిమిత పర్యవేక్షణతో లక్ష్యాలను సాధించడానికి ప్రణాళికలు రూపొందించగల, చర్య తీసుకోగల మరియు స్వీకరించగల ఏజెంట్లుగా AI వ్యవస్థలను రూపొందించబడిన ఒక విధానం.
కేవలం కంటెంట్ను రూపొందించడానికి బదులుగా, ఒక AI ఏజెంట్:
- ఒక లక్ష్యాన్ని అర్థం చేసుకుంటుంది (ఉదాహరణకు, “ఈ మద్దతు కేసును పరిష్కరించండి”).
- దానిని దశలుగా విభజిస్తుంది (సందర్భాన్ని తిరిగి పొందడం, స్పష్టమైన ప్రశ్నలు అడగడం, ప్రతిస్పందనను రూపొందించడం, వ్యవస్థలను నవీకరించడం).
- సాధనాలు లేదా APIలను (CRM, టికెటింగ్, ఇమెయిల్, అంతర్గత సేవలు) ఎంచుకుని కాల్ చేస్తుంది.
- ఫలితాలను గమనించి దాని ప్రణాళికను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
సారూప్యత:
- జనరేటివ్ AI అనేది ప్రతిభావంతులైన రచయిత లేదా డిజైనర్ లాంటిది.
- ఏజెంట్ AI అనేది ఒక ప్రాజెక్ట్ మేనేజర్ లాంటిది, అతను పనిని అప్పగించి, పురోగతిని ట్రాక్ చేసి, పని పూర్తయ్యేలా చూసుకుంటాడు.
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఆన్-కాల్ విశ్వసనీయత ఏజెంట్ పర్యవేక్షణ హెచ్చరికలను పర్యవేక్షిస్తాడు, సంబంధిత వాటిని సమూహపరుస్తాడు, ఇటీవలి విస్తరణలను తనిఖీ చేస్తాడు, సంభావ్య మూల కారణాలను సూచిస్తాడు మరియు మానవ ఇంజనీర్లను లూప్లో ఉంచుతూ సంఘటనలను తెరుస్తాడు లేదా నవీకరిస్తాడు.
ఏజెంట్ వ్యవస్థలు దాదాపు ఎల్లప్పుడూ బహుళ నమూనాలు మరియు సాధనాలను ఉపయోగిస్తాయి మరియు తరచుగా నిర్దిష్ట దశల కోసం (ఉదాహరణకు, సందేశాలు లేదా ప్రశ్నలను రూపొందించడం) జనరేటివ్ AIని పొందుపరుస్తాయి. ఆచరణలో, ఏజెంట్ AI అనేది ఒక "సూపర్ మోడల్" గురించి కాకుండా అనేక భాగాలను దృఢమైన రీతిలో ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడం గురించి ఎక్కువగా ఉంటుంది.
4. ఏజెంట్ AI vs జనరేటివ్ AI: కీలక తేడాలు
ఉత్పాదక AI మరియు ఏజెంట్ AI తరచుగా కలిసి పనిచేస్తాయి, కానీ అవి ఒకేలా ఉండవు. లక్ష్యాలు, ఇన్పుట్లు, అవుట్పుట్లు, డేటా మరియు మూల్యాంకనం అంతటా వ్యత్యాసాన్ని చూడటానికి ఒక ఉపయోగకరమైన మార్గం.
| కారక | ఏజెంట్ AI | జనరేటివ్ AI |
|---|---|---|
| ప్రాథమిక లక్ష్యం | బహుళ-దశల పనులు మరియు వర్క్ఫ్లోలను స్వయంప్రతిపత్తిగా పూర్తి చేయండి | అధిక-నాణ్యత కంటెంట్ను (టెక్స్ట్, కోడ్, మీడియా) రూపొందించండి. |
| సాధారణ ఇన్పుట్ | లక్ష్యం ప్లస్ సందర్భం (ఉదా., “ఒప్పందం X ను పునరుద్ధరించు”) | ప్రాంప్ట్ (ఉదా., “Y గురించి ఇమెయిల్ రాయండి”) |
| సాధారణ అవుట్పుట్ | తీసుకున్న చర్యలు మరియు వ్యవస్థలలో నవీకరించబడిన స్థితి | కొత్త కంటెంట్ (టెక్స్ట్, చిత్రాలు, కోడ్, మొదలైనవి) |
| డేటా ఫోకస్ | రియల్-టైమ్ ఇంటరాక్షన్ లాగ్లు, టూల్ ట్రేస్లు, ఈవెంట్లు | పెద్ద, క్యూరేటెడ్ కార్పోరా మరియు డొమైన్-నిర్దిష్ట ఫైన్-ట్యూనింగ్ |
| మూల్యాంకనం | పని పూర్తి, సామర్థ్యం, భద్రత, విధాన కట్టుబడి ఉండటం | పొందిక, వాస్తవికత, శైలి, విషపూరితం |
| సాధనసంపత్తి | ఆర్కెస్ట్రేషన్, మల్టీ-ఏజెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్లు, పర్యవేక్షణ | ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్, RAG, ఫైన్-ట్యూనింగ్ |
సంక్షిప్తంగా:
- ఉత్పాదక AI అడుగుతుంది: "మనం సహాయకరమైన, సురక్షితమైన అవుట్పుట్ను అందించామా?"
- ఏజెంట్ AI అడుగుతుంది: "మనం ఆ పనిని సరిగ్గా మరియు సురక్షితంగా పూర్తి చేశామా?"
5. వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు: ప్రతి ఒక్కటి ఎక్కడ ప్రకాశిస్తుంది
| ఉత్పాదక AI ఉదాహరణలు | ఏజెంట్ AI ఉదాహరణలు |
|---|---|
|
అమ్మకాల కంటెంట్ మరియు జాబితాలు
ఒక జనరేటివ్ మోడల్ ఉత్పత్తి వివరణలను స్పష్టంగా మరియు మరింత ఒప్పించేలా తిరిగి వ్రాస్తుంది, క్లిక్-త్రూ మరియు మార్పిడిని మెరుగుపరుస్తుంది.
|
కస్టమర్ సపోర్ట్ వర్క్ఫ్లో ఏజెంట్
ఒక సపోర్ట్ ఏజెంట్ AI టికెట్ను చదువుతుంది, CRM చరిత్రను తీస్తుంది, పాలసీని తనిఖీ చేస్తుంది, ప్రత్యుత్తరాన్ని రూపొందిస్తుంది, టికెట్ను అప్డేట్ చేస్తుంది మరియు రిజల్యూషన్ను లాగ్ చేస్తుంది. పంపే ముందు మానవుడు ఆమోదిస్తాడు, కానీ AI చాలా వరకు ఆర్కెస్ట్రేషన్ను నిర్వహిస్తుంది.
|
|
డెవలపర్ ఉత్పాదకత
కోడ్ అసిస్టెంట్లు విధులు, పరీక్షలు మరియు రీఫ్యాక్టర్లను సూచిస్తారు, కాబట్టి ఇంజనీర్లు బాయిలర్ప్లేట్కు బదులుగా ఆర్కిటెక్చర్ మరియు ఎడ్జ్ కేసులపై దృష్టి పెడతారు.
|
భద్రతా సంఘటన ఏజెంట్
ఒక ఏజెంట్ గుర్తింపు, ఎండ్పాయింట్లు మరియు క్లౌడ్ అంతటా హెచ్చరికలను పరస్పరం అనుసంధానిస్తాడు, టైమ్లైన్ను నిర్మిస్తాడు, సిఫార్సు చేయబడిన పరిష్కార ప్రణాళికను రూపొందిస్తాడు మరియు ఆమోదాలతో అమలు అభ్యర్థనలను తెరుస్తాడు.
|
|
జ్ఞాన సారాంశం
ఉద్యోగులు సంక్షిప్త సారాంశాలు, కార్యాచరణ అంశాలు లేదా కస్టమర్-సిద్ధంగా ఉన్న వివరణలను పొందడానికి చాట్ ఇంటర్ఫేస్లో పొడవైన పత్రాలను అతికిస్తారు.
|
ఆపరేషన్స్ మరియు SRE ఏజెంట్
ఒక SRE ఏజెంట్ ఆన్-కాల్ హెచ్చరికలను పరిశీలిస్తాడు, డాష్బోర్డ్లను తనిఖీ చేస్తాడు, రన్బుక్ల నుండి సురక్షిత ఆటోమేషన్లను అమలు చేస్తాడు మరియు ఇంజనీర్లు సమీక్షించడానికి చాట్ చేయడానికి స్థితి సారాంశాలను పోస్ట్ చేస్తాడు.
|
|
ప్రతీ సందర్భంలో,
ఒక మానవుడు ఇప్పటికీ కంటెంట్ను సమీక్షించి, తర్వాత ఏమి చేయాలో నిర్ణయిస్తాడు.
|
ఈ సందర్భాలలో,
ఏజెంట్ ఏమి చేయాలో వివరించడం మాత్రమే కాదు - అది గార్డ్రెయిల్స్లో పని చేస్తోంది.
|
[ఇంకా చదవండి: AI vs ML vs LLM vs జనరేటివ్ AI: తేడా ఏమిటి మరియు అది ఎందుకు ముఖ్యమైనది]
6. ఏజెంట్ మరియు జనరేటివ్ AI ఎలా కలిసి పనిచేస్తాయి
ఆధునిక నిర్మాణాలలో, జనరేటివ్ మరియు ఏజెంట్ AI చాలా అరుదుగా పోటీపడతాయి. ఆచరణలో, అవి సహకరిస్తాయి.
ప్రభావవంతమైన మానసిక నమూనా:
- ఏజెంట్ AI అనేది వర్క్ఫ్లో స్పైన్ - ఇది లక్ష్యాలను దశలుగా విభజిస్తుంది, సాధనాలను ఎంచుకుంటుంది, APIలను పిలుస్తుంది మరియు స్థితిని ట్రాక్ చేస్తుంది.
- ఉత్పాదక AI అనేది సృజనాత్మక కండరం - ఇది ఏజెంట్కు అవసరమైనప్పుడు ఇమెయిల్లను డ్రాఫ్ట్ చేస్తుంది, ఎంపికలను వివరిస్తుంది, కోడ్ స్నిప్పెట్లను వ్రాస్తుంది లేదా ప్రశ్నలను రూపొందిస్తుంది.
ఒక సాధారణ సంస్థ ప్రవాహం ఇలా ఉండవచ్చు:
- ఒక కస్టమర్ ఒక సంక్లిష్టమైన అభ్యర్థనను సమర్పించారు.
- ఏజెంట్ లక్ష్యాన్ని అన్వయించి, CRM మరియు జ్ఞాన స్థావరాల నుండి సందర్భాన్ని తీసుకుంటాడు.
- ఇది ప్రతిస్పందనను రూపొందించడానికి లేదా తదుపరి చర్యను ప్రతిపాదించడానికి ఒక జనరేటివ్ మోడల్ను అడుగుతుంది.
- ఏజెంట్ ప్రతిపాదన సోర్స్ సిస్టమ్లలోని విధానం మరియు డేటాతో సమలేఖనం చేయబడిందో లేదో తనిఖీ చేస్తాడు.
- ఇది రికార్డులను నవీకరిస్తుంది, దశలను లాగ్ చేస్తుంది మరియు అధిక-రిస్క్ చర్యలను ఆమోదించమని మానవుడిని అడుగుతుంది.
ఈ హైబ్రిడ్ లూప్లో అధిక-విలువ ఆటోమేషన్ ఉద్భవిస్తుంది - మరియు డేటా, లాగింగ్ మరియు మూల్యాంకనం ఇక్కడ కీలకంగా మారతాయి.
7. ప్రమాదాలు, పరిమితులు మరియు గమనించవలసిన హైప్
ఏదైనా శక్తివంతమైన సాంకేతికత లాగే, జనరేటివ్ మరియు ఏజెంట్ AI రెండూ ట్రేడ్-ఆఫ్లతో వస్తాయి.
| ఉత్పాదక AI ప్రమాదాలు | ఏజెంట్ AI ప్రమాదాలు |
|---|---|
|
నమూనాలు నమ్మదగిన డేటాపై ఆధారపడి ఉండకపోతే భ్రాంతులు మరియు దోషాలు.
|
ఖర్చు మరియు సంక్లిష్టత: అనేక సాధన అనుసంధానాలతో కూడిన బహుళ-ఏజెంట్ వ్యవస్థలను నిర్మించడం మరియు నిర్వహించడం ఖరీదైనది కావచ్చు.
|
|
సరైన ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు మూల్యాంకనం లేకుండా అస్థిరమైన స్వరం లేదా శైలి.
|
“ఏజెంట్-వాషింగ్”: కొన్ని ఉపకరణాలు మార్కెటింగ్లో చుట్టబడిన సాధారణ స్క్రిప్ట్లుగా ఉన్నప్పటికీ వాటిని “ఏజెంటిక్”గా బ్రాండ్ చేస్తారు.
|
|
సున్నితమైన డేటాను శిక్షణ కోసం ఉపయోగిస్తే లేదా నియంత్రణలు లేకుండా ప్రాంప్ట్ చేస్తే నియంత్రణ సమస్యలు.
|
దాచిన వైఫల్య రీతులు: ఏజెంట్లు పేలవంగా మూల్యాంకనం చేయబడితే, వారు నిశ్శబ్దంగా తక్కువ-నాణ్యత నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు లేదా ఉత్పాదకత లేని మార్గాల్లో లూప్ కావచ్చు.
|
సురక్షితమైన విస్తరణలు మానవులను లూప్లో ఉంచుతాయి, ప్రతి చర్యను రికార్డ్ చేస్తాయి మరియు మోడల్ స్కోర్ల ఆధారంగా కాకుండా వ్యాపార ఫలితాల ఆధారంగా విజయాన్ని కొలుస్తాయి.
8. షైప్ ఎక్కడ సరిపోతాడు: డేటా, మూల్యాంకనం మరియు హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్
మీరు జనరేటివ్ AI, ఏజెంట్ AI లేదా రెండింటి మిశ్రమాన్ని అమలు చేస్తున్నా, ఒకే ఒక స్థిరాంకం మిగిలి ఉంది: మీ సిస్టమ్లు వాటి వెనుక ఉన్న డేటా, మూల్యాంకనం మరియు మానవ పర్యవేక్షణ వలె మాత్రమే నమ్మదగినవి.
షైప్ ఏజెంట్ మరియు జనరేటివ్ AI ప్రాజెక్టులకు మూడు కీలక బలాలను తెస్తుంది:
- అధిక-నాణ్యత, డొమైన్-నిర్దిష్ట శిక్షణ డేటా
Shaip టెక్స్ట్, ఆడియో, ఇమేజ్ మరియు వీడియో అంతటా క్యూరేటెడ్ AI శిక్షణ డేటా సేవలను అందిస్తుంది, కాబట్టి మీ మోడల్లు సాధారణ ఇంటర్నెట్ నాయిస్ కంటే విభిన్నమైన, ప్రాతినిధ్య ఉదాహరణలపై నేర్చుకుంటాయి. ఉదాహరణ: AI శిక్షణ డేటా సేవలు - కంటెంట్ మరియు వర్క్ఫ్లోల కోసం జనరేటివ్ AI పరిష్కారాలు
జనరేటివ్ AI సేవలు మరియు పరిష్కారాలతో, Shaip బృందాలకు నమూనాలను రూపొందించడానికి మరియు చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి, RAG పైప్లైన్లను అమలు చేయడానికి మరియు జనరేటివ్ మోడల్లు మరియు ఏజెంట్ వర్క్ఫ్లోలను ఫీడ్ చేసే సింథటిక్ డేటాను రూపొందించడానికి సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణ: జనరేటివ్ AI సేవలు మరియు పరిష్కారాలు - హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ మూల్యాంకనం మరియు భద్రత
ఏజెంట్ వ్యవస్థలు మరియు పెద్ద భాషా నమూనాలకు ప్రయోగశాల ప్రమాణాలు మాత్రమే కాకుండా వాస్తవ ప్రపంచ మూల్యాంకనం అవసరం. షైప్ యొక్క హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ విధానం భద్రత, పక్షపాత తగ్గింపు మరియు నిరంతర ఫీడ్బ్యాక్ లూప్లపై దృష్టి పెడుతుంది - నిజమైన చర్యలు తీసుకునే ఏజెంట్ AIకి ఇది చాలా కీలకం. ఉదాహరణ: జనరేటివ్ AI కోసం హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్
మీ రోడ్మ్యాప్లో ఏజెంట్ AI ఎక్కడ ఉందో మీరు అన్వేషిస్తుంటే, ఆచరణాత్మక ప్రారంభ స్థానం:
- అధిక-ప్రభావాన్ని కలిగి ఉన్న కానీ పరిమితమైన వర్క్ఫ్లోను గుర్తించండి (ఉదాహరణకు, పోస్ట్-రిజల్యూషన్ మద్దతు ఫాలో-అప్లు లేదా అంతర్గత సంఘటన సారాంశాలు).
- మీకు సరైన డేటాసెట్లు మరియు మూల్యాంకన ప్రక్రియలు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోండి.
- Shaip యొక్క డేటా సేవలు మరియు జనరేటివ్ AI సమర్పణలను ఉపయోగించి వర్క్ఫ్లోను పైలట్ చేయండి, ఆపై మూల్యాంకన ఫలితాలు విశ్వసనీయతను రుజువు చేస్తున్నందున క్రమంగా మరింత ఏజెంట్ స్వయంప్రతిపత్తిని జోడించండి.
సాధారణ పదాలలో ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి?
ఏజెంట్ AI అనేది పరిమిత పర్యవేక్షణతో బహుళ-దశల పనులను ప్లాన్ చేసి అమలు చేయగల ఏజెంట్లుగా పనిచేసే AI వ్యవస్థల విధానం. ప్రాంప్ట్లకు సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులుగా, ఏజెంట్ AI వ్యవస్థ ఒక లక్ష్యాన్ని అర్థం చేసుకుంటుంది, దానిని దశలుగా విభజిస్తుంది, సాధనాలు లేదా APIలను పిలుస్తుంది మరియు అభిప్రాయం ఆధారంగా అనుకూలీకరిస్తుంది.
ఏజెంట్ AI జనరేటివ్ AI కంటే ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది?
జనరేటివ్ AI ప్రాంప్ట్ల నుండి టెక్స్ట్, ఇమేజ్లు లేదా కోడ్ వంటి కొత్త కంటెంట్ను సృష్టిస్తుంది. ఏజెంట్ AI వర్క్ఫ్లోలను ఎండ్-టు-ఎండ్ పూర్తి చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. ఇది పని పూర్తయ్యే వరకు చర్యలు తీసుకోవడానికి మరియు సిస్టమ్లను అప్డేట్ చేయడానికి సాధనాలు, డేటా సోర్స్లు మరియు కొన్నిసార్లు జనరేటివ్ మోడళ్లను ఉపయోగిస్తుంది.
జనరేటివ్ మరియు ఏజెంట్ AI కలిసి పనిచేయగలవా?
అవును. అనేక వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణలలో, ఒక AI ఏజెంట్ వర్క్ఫ్లోను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేస్తాడు మరియు ఇమెయిల్లు, వివరణలు లేదా కోడ్ను డ్రాఫ్ట్ చేయడానికి నిర్దిష్ట దశలలో జనరేటివ్ మోడల్ను పిలుస్తాడు. ఆ తర్వాత ఏజెంట్ ఫలితాలను ధృవీకరిస్తాడు మరియు నిర్వచించిన గార్డ్రైల్స్ కింద ప్రక్రియను ముందుకు తీసుకెళ్తాడు.
ఒక వ్యాపారం ఏజెంట్ AI vs జనరేటివ్ AI ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి?
మానవ సమీక్ష కోసం కంటెంట్ను రూపొందించడం, సంగ్రహించడం లేదా మార్చడం ప్రాథమిక అవసరం అయినప్పుడు జనరేటివ్ AIని ఉపయోగించండి. కస్టమర్ సపోర్ట్ రిజల్యూషన్, పునరుద్ధరణలు లేదా సంఘటన నిర్వహణ వంటి బహుళ-దశల ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయాలనుకున్నప్పుడు ఏజెంట్ AIని ఉపయోగించండి, అదే సమయంలో అధిక-రిస్క్ నిర్ణయాల కోసం మానవులను లూప్లో ఉంచుతుంది.
ఏజెంట్ AI యొక్క అతిపెద్ద నష్టాలు ఏమిటి?
సంక్లిష్టత, ఖర్చు మరియు అస్పష్టమైన విలువ కారణంగా ఏజెంట్ AI ప్రాజెక్టులు విఫలం కావచ్చు. సాధారణ స్క్రిప్ట్లను అధునాతన ఏజెంట్లుగా మార్కెట్ చేసే చోట "ఏజెంట్-వాషింగ్" ప్రమాదం కూడా ఉంది. మంచి డేటా, లాగింగ్, మూల్యాంకనం మరియు మానవ పర్యవేక్షణ లేకుండా, ఏజెంట్లు తక్కువ-నాణ్యత లేదా అసురక్షిత నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
