AI Agent: Visi NVIDIA Automasi Tahap Seterusnya

Masa depan automasi perusahaan terletak pada kerjasama pintar AI agent, yang mampu menaakul, merancang, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks secara autonomi. Menurut Bartley Richardson, Pengarah Kanan Kejuruteraan dan Infrastruktur AI di NVIDIA, peralihan ini memerlukan pemikiran semula asas tentang bagaimana teknologi berinteraksi dan menyampaikan nilai merentasi organisasi. Beliau menegaskan bahawa AI agentik mewakili evolusi seterusnya dalam automasi, membolehkan perniagaan mencapai tahap kecekapan dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Mentakrifkan Semula Automasi dengan AI Agent

Richardson membingkaikan AI agentik bukan semata-mata sebagai kemajuan teknologi, tetapi sebagai perubahan paradigma dalam cara automasi didekati. Beliau mencadangkan bahawa idea teras di sebalik AI agentik adalah untuk meluaskan automasi ke senario yang sebelum ini terlalu kompleks atau dinamik untuk sistem berasaskan peraturan tradisional. Sistem ini direka untuk melihat persekitaran mereka, menaakul tentang matlamat, dan mengambil tindakan untuk mencapai matlamat tersebut, belajar dan menyesuaikan diri dari masa ke masa.

Di tengah-tengah sistem termaju ini, model penaakulan AI memainkan peranan penting. Richardson menekankan bahawa model ini dilatih untuk "berfikir dengan kuat," membolehkan mereka menyatakan proses penaakulan mereka dan membuat keputusan perancangan yang lebih baik. Keupayaan ini adalah penting untuk tugas-tugas kompleks yang memerlukan penyelesaian masalah dan membuat keputusan.

Kuasa Model Penaakulan

Richardson menyamakan proses penaakulan model AI ini dengan sesi sumbang saran dengan rakan sekerja atau keluarga. Model ini boleh menganalisis situasi, menjana penyelesaian yang berpotensi, dan menilai keberkesanannya sebelum mengambil tindakan. Pendekatan "berfikir dengan kuat" ini membolehkan ketelusan dan memudahkan kerjasama antara AI agent dan pengguna manusia.

Keistimewaan model Llama Nemotron NVIDIA terletak pada fleksibiliti mereka. Pengguna boleh togol penaakulan hidup atau mati dalam model yang sama, mengoptimumkan prestasi untuk jenis tugas tertentu. Keupayaan menyesuaikan diri ini menjadikan model sesuai untuk pelbagai aplikasi, dari perkhidmatan pelanggan hingga pengurusan rantaian bekalan.

Menavigasi Landskap Pelbagai Vendor

Dalam persekitaran IT moden, perusahaan sering mendapati diri mereka bekerja dengan pelbagai vendor dan teknologi. Richardson mengakui realiti ini, menekankan bahawa organisasi mungkin akan mempunyai sistem AI agent dari pelbagai sumber yang beroperasi serentak. Cabarannya, kemudian, terletak pada memastikan bahawa sistem yang berbeza ini boleh beroperasi bersama dengan lancar.

Richardson menunjukkan bahawa kunci kejayaan adalah dengan menemui cara untuk membiarkan agent ini bekerjasama dengan cara yang koheren, menyediakan pengalaman yang bersatu untuk pekerja. Ini memerlukan perancangan dan pelaksanaan yang teliti, dengan fokus untuk mewujudkan protokol dan piawaian yang sama.

Pelan Tindakan AI-Q: Rangka Kerja untuk Kejayaan

Untuk menangani cabaran membangun dan menggunakan sistem AI agentik, NVIDIA telah mencipta Pelan Tindakan AI-Q. Pelan tindakan ini menyediakan rangka kerja yang komprehensif untuk membina AI agent yang boleh mengautomasikan tugas-tugas kompleks, memecahkan silo operasi, dan memacu kecekapan merentasi industri. Pelan Tindakan AI-Q memanfaatkan toolkit NVIDIA Agent Intelligence (AIQ) sumber terbuka, memperkasakan pasukan untuk menilai dan membuat profil alur kerja agent, mengoptimumkan prestasi, dan memastikan interoperabiliti antara agent, alat dan sumber data.

Dengan menyediakan pendekatan yang standard untuk pembangunan agent, Pelan Tindakan AI-Q membantu mengurangkan kerumitan dan mempercepatkan masa untuk penggunaan. Ia juga memudahkan kerjasama antara pasukan dan organisasi yang berbeza, membolehkan mereka berkongsi amalan terbaik dan membina berdasarkan kerja masing-masing.

Impak Dunia Nyata: Mengoptimumkan Rantaian Panggilan Alat

Richardson menekankan faedah praktikal Pelan Tindakan AI-Q, sambil menyatakan bahawa pelanggan telah mencapai peningkatan prestasi yang signifikan dengan mengoptimumkan rantaian panggilan alat mereka. Rantaian panggilan alat adalah urutan tindakan yang diambil oleh AI agent untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Dengan menggunakan AI-Q untuk menganalisis dan mengoptimumkan rantaian ini, pelanggan telah dapat mencapai peningkatan kelajuan sehingga 15x.

Tahap peningkatan prestasi ini boleh memberi kesan yang dramatik terhadap operasi perniagaan, mengurangkan kos, meningkatkan masa tindak balas, dan membebaskan pekerja manusia untuk memberi tumpuan kepada aktiviti yang lebih strategik. Ia juga menggariskan kepentingan mempunyai alat dan rangka kerja yang betul untuk menyokong pembangunan dan penggunaan sistem AI agentik.

Menetapkan Jangkaan yang Realistik

Walaupun AI agentik mempunyai potensi yang sangat besar, Richardson memberi amaran terhadap jangkaan yang tidak realistik. Beliau menekankan bahawa sistem ini tidak sempurna dan pasti akan melakukan kesilapan. Walau bagaimanapun, beliau berpendapat bahawa walaupun sistem agentik hanya menyelesaikan tugas 60%, 70%, atau 80% daripada keseluruhan jalan, ia masih boleh memberikan nilai perniagaan yang signifikan.

Penekanan Richardson terhadap jangkaan yang realistik adalah penting untuk memastikan bahawa organisasi mendekati AI agentik dengan pemahaman yang jelas tentang potensi dan hadnya. Dengan menetapkan matlamat yang boleh dicapai dan memberi tumpuan kepada aplikasi praktikal, perniagaan boleh memaksimumkan faedah teknologi ini sambil mengelakkan kekecewaan.

Kepentingan AI Agentik yang Semakin Meningkat

AI agentik mewakili kemajuan yang signifikan dalam bidang kecerdasan buatan, menawarkan potensi untuk mengautomasikan tugas-tugas kompleks, meningkatkan pembuatan keputusan, dan memacu inovasi merentasi industri. Walau bagaimanapun, merealisasikan potensi penuh AI agentik memerlukan perancangan yang teliti, fokus pada interoperabiliti, dan kesediaan untuk menerima pendekatan baharu untuk automasi.

Ketika teknologi AI terus berkembang, AI agentik bersedia untuk menjadi alat yang semakin penting bagi perniagaan yang ingin mendapatkan kelebihan daya saing. Dengan menerima teknologi ini dan memanfaatkan rangka kerja dan toolkit yang disediakan oleh syarikat seperti NVIDIA, organisasi boleh membuka tahap kecekapan, produktiviti, dan inovasi yang baharu.

Pertimbangan Utama untuk Melaksanakan Sistem AI Agent

Melaksanakan sistem AI agent dengan berkesan memerlukan pertimbangan yang teliti terhadap beberapa faktor, termasuk:

• Menentukan Matlamat yang Jelas: Sebelum menggunakan AI agent, adalah penting untuk menentukan dengan jelas matlamat yang ingin dicapai oleh mereka. Ini termasuk mengenal pasti tugas-tugas tertentu yang akan diautomasikan oleh agent, metrik yang akan digunakan untuk mengukur kejayaan mereka, dan objektif perniagaan keseluruhan yang akan mereka sokong.
• Memastikan Interoperabiliti: Dalam persekitaran berbilang vendor, adalah penting untuk memastikan bahawa AI agent dari sumber yang berbeza boleh beroperasi bersama dengan lancar. Ini memerlukan mewujudkan protokol dan piawaian yang sama, serta melaksanakan mekanisme untuk bertukar data dan menyelaraskan tindakan.
• Memantau Prestasi: Sebaik sahaja AI agent digunakan, adalah penting untuk terus memantau prestasi mereka dan mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan. Ini termasuk menjejaki metrik seperti ketepatan, kecekapan, dan penjimatan kos.
• Menyediakan Latihan: Pekerja manusia mungkin memerlukan latihan untuk berinteraksi dengan berkesan dan menguruskan AI agent. Ini termasuk mempelajari cara mewakilkan tugas kepada agent, menyemak kerja mereka, dan memberikan maklum balas.
• Menangani Kebimbangan Etika: Apabila AI agent menjadi lebih autonomi, adalah penting untuk menangani kebimbangan etika seperti berat sebelah, keadilan, dan ketelusan. Ini termasuk memastikan bahawa agent dilatih pada set data yang pelbagai dan bahawa proses membuat keputusan mereka dapat diterangkan.

Masa Depan Kerja dengan AI Agent

Kebangkitan AI agent berpotensi untuk mengubah masa depan kerja, mengautomasikan tugas-tugas rutin, membebaskan pekerja manusia untuk memberi tumpuan kepada aktiviti yang lebih kreatif dan strategik, dan mewujudkan peluang baharu untuk kerjasama antara manusia dan mesin. Walau bagaimanapun, merealisasikan potensi ini memerlukan pendekatan proaktif untuk menguruskan peralihan. Ini termasuk:

• Melabur dalam Pendidikan: Untuk mempersiapkan pekerja untuk pasaran kerja yang berubah, adalah penting untuk melabur dalam program pendidikan dan latihan yang memfokuskan pada kemahiran seperti pemikiran kritis, penyelesaian masalah, dan kreativiti.
• Mewujudkan Peranan Pekerjaan Baharu: Apabila AI agent mengautomasikan tugas-tugas sedia ada, peranan pekerjaan baharu akan muncul yang memerlukan manusia untuk mengurus, menyelenggara, dan menambah baik sistem ini.
• Menggalakkan Kerjasama: Tempat kerja yang paling berjaya pada masa hadapan ialah tempat kerja yang memupuk kerjasama antara manusia dan AI agent, memanfaatkan kekuatan masing-masing untuk mencapai matlamat bersama.
• Menangani Pemindahan Pekerjaan: Adalah penting untuk menangani potensi pemindahan kerja yang disebabkan oleh automasi AI. Ini mungkin termasuk menyediakan peluang latihan semula untuk pekerja yang dipindahkan, serta meneroka dasar seperti pendapatan asas sejagat.

Mengatasi Cabaran dalam Pembangunan AI Agentik

Membangun dan menggunakan sistem AI agentik yang berjaya membentangkan beberapa cabaran. Antara yang paling ketara termasuk:

• Kerumitan: Sistem AI agentik selalunya kompleks, memerlukan kepakaran dalam pelbagai bidang seperti pembelajaran mesin, kejuruteraan perisian, dan robotik.
• Keperluan Data: Melatih AI agent memerlukan sejumlah besar data berkualiti tinggi. Data ini mungkin sukar diperoleh atau mungkin berat sebelah, yang membawa kepada hasil yang tidak tepat atau tidak adil.
• Interoperabiliti: Memastikan bahawa AI agent dari sumber yang berbeza boleh bekerjasama dengan lancar boleh menjadi mencabar, terutamanya dalam persekitaran berbilang vendor.
• Kepercayaan dan Keselamatan: Membina kepercayaan terhadap AI agent adalah penting untuk penerimaan yang meluas. Ini memerlukan memastikan bahawa agent boleh dipercayai, selamat, dan telus.
• Kebimbangan Etika: Apabila AI agent menjadi lebih autonomi, adalah penting untuk menangani kebimbangan etika seperti berat sebelah, keadilan, dan akauntabiliti.

Strategi untuk Pelaksanaan AI Agentik yang Berjaya

Untuk memaksimumkan peluang kejayaan dengan AI agentik, organisasi harus mempertimbangkan strategi berikut:

• Mulakan Kecil: Mulakan dengan projek perintis berskala kecil untuk menguji dan memperhalusi sistem AI agentik sebelum menggunakannya pada skala yang lebih besar.
• Fokus pada Kes Penggunaan Bernilai Tinggi: Kenal pasti kes penggunaan yang menawarkan potensi terbesar untuk nilai perniagaan, seperti mengautomasikan tugas-tugas rutin atau meningkatkan perkhidmatan pelanggan.
• Bina Pasukan yang Kuat: Kumpulkan pasukan dengan kepakaran yang diperlukan dalam pembelajaran mesin, kejuruteraan perisian, dan bidang berkaitan yang lain.
• Melabur dalam Kualiti Data: Pastikan bahawa AI agent dilatih pada data berkualiti tinggi yang mewakili dunia sebenar.
• Utamakan Interoperabiliti: Pilih penyelesaian AI agent yang serasi dengan sistem IT sedia ada dan yang menyokong piawaian terbuka.
• Pantau Prestasi dengan Teliti: Terus pantau prestasi AI agent dan buat pelarasan yang diperlukan untuk mengoptimumkan hasil.
• Tangani Kebimbangan Etika Secara Proaktif: Bangunkan dasar dan prosedur untuk menangani kebimbangan etika seperti berat sebelah, keadilan, dan ketelusan.

Impak AI ke atas Pelbagai Industri

AI agentik bersedia untuk merevolusikan pelbagai industri, termasuk:

• Penjagaan Kesihatan: AI agent boleh membantu doktor dan jururawat dengan tugas-tugas seperti diagnosis, per