BLUN Agents

AI vaidmenys, kurie užduotis ne tik atsako, bet ir vykdo

BLUN Agents yra savarankiškai dirbantys AI vaidmenys pasikartojančiam ir kelių pakopų darbui. Agentas gauna ne tik vardą ar asmenybę. Jis gauna konkretų tikslą, aiškią atsakomybės sritį, tinkamą BLUN modelį, leistinus įrankius ir privalomas ribas.

Taip iš bendro Chat tampa atsakinga darbo eiga. Agentas žino, už ką jis atsako, kokią informaciją gali naudoti, kuriuos žingsnius gali atlikti pats ir kada reikalingas žmogaus sprendimas.

BLUN Agents gali būti paleisti atskiroms užduotims arba nuolat įdiegti aiškiai apibrėžtai sričiai. Jie tinka visur, kur darbas reguliariai atsiranda pagal panašų šabloną, bet vis tiek reikalauja supratimo, sprendimų ir lanksčių reakcijų.

Vaidmuo su tikra atsakomybe

Kiekvienas agentas įdiegiamas remiantis aiškiais komponentais:

• Vaidmuo: Kokią funkciją atlieka agentas?
• Tikslas: Kokį rezultatą jis turi pasiekti?
• Atsakomybės sritis: Kokie darbai priklauso jo kompetencijai?
• Modelis: Kokio našumo lygio reikia?
• Įrankiai: Prie kokių sistemų ir funkcijų jis gali prisijungti?
• Ribos: Kokie veiksmai yra draudžiami arba reikalauja patvirtinimo?
• Įvestys: Kokius duomenis ir šaltinius jis gali naudoti?
• Rezultatas: Kokia forma turi būti pateiktas darbas?
• Patikra: Iš ko atpažįstama, kad užduotis atlikta teisingai?

Ši struktūra neleidžia agentui savavališkai dirbti už savo srities ribų. Užduotys, teisės ir laukiami rezultatai lieka aiškūs.

Nuo užduoties iki patikrinamo rezultato

BLUN Agent gali apdoroti užduotį per kelis žingsnius:

1. Užduoties supratimas: Patikrinami tikslas, medžiaga ir ribos.
2. Veiksmų planavimas: Agentas suskaido užduotį į prasmingus žingsnius.
3. Įrankių parinkimas: Naudojamos tik leistinos funkcijos ir duomenų šaltiniai.
4. Darbo atlikimas: Apdorojama informacija ir vykdomi veiksmai.
5. Tarpinių rezultatų patikra: Atpažįstamos klaidos ir trūkstami duomenys.
6. Eskalavimas prireikus: Neaiškūs ar užblokuoti sprendimai perduodami toliau.
7. Rezultato kontrolė: Išvestis vertinama pagal tikslą ir patikros kriterijus.
8. Užbaigimo pranešimas: Rezultatas, atlikti žingsniai ir neišspręsti klausimai skaidriai apibendrinami.

Agentas dėl to nelaikomas baigusiu darbą vien todėl, kad sukūrė įtikinamai skambantį atsakymą. Užbaigimas turi atitikti sutartą tikslą ir nustatytus patikros kriterijus.

Tinkamas modelis kiekvienam vaidmeniui

BLUN Agents priklausomai nuo užduoties gali naudoti skirtingus modelius:

• King ilgalaikėms, sudėtingoms ir stipriai tarpusavyje susijusioms užduotims
• Voice sakytinėms įvestims, telefonijai ir balsu paremtiems agentams
• Imagine vaizdinėms užduotims ir vaizdų kūrimui

Agentas gali dirbti su fiksuotu modeliu arba perduoti užduotis tinkamam našumo lygiui kontroliuojamame procese. Taip maksimalus našumas naudojamas tik ten, kur jo iš tikrųjų reikia.

Įrankiai, o ne izoliuoti atsakymai

Agentas ypač naudingas, kai gali ne tik kurti tekstą, bet ir dirbti su tikromis sistemomis. Per apibrėžtus įrankius ir BLUN MCP Server Agents gali, pavyzdžiui, prisijungti prie failų, duomenų bazių, API ir vidinių įmonės funkcijų.

Galimi agento veiksmai yra:

• Gauti informaciją iš sistemos
• Skaityti ir struktūruoti dokumentus
• Rengti užduotis ar bilietus
• Tikrinti ir atnaujinti duomenis
• Kurti ataskaitas
• Analizuoti ir redaguoti Code
• Kurti turinį svetainėms ar kampanijoms
• stebėti pasikartojančius procesus
• perduoti rezultatus kitam darbo žingsniui

Kokie veiksmai iš tikrųjų leidžiami, nustatoma pagal konfigūraciją ir atitinkamo įrankio teises.

Keli Agents kaip komanda

Sudėtingi procesai gali būti paskirstyti keliems specializuotiems vaidmenims. Vienas agentas, pavyzdžiui, atlieka planavimą ir koordinavimą, kitas – dalykinį įgyvendinimą, o trečias – kokybės patikrą.

Aiškus vaidmenų pasiskirstymas neleidžia dubliuoti darbo ir daryti prieštaringų pakeitimų. Kiekvienas agentas gauna atskirą atsakomybės sritį. Rezultatai gali būti perduodami kitiems vaidmenims neprarandant bendro tikslo.

Galimos agentų komandos yra:

• Produkto vadovavimas, kūrimas ir kokybės užtikrinimas
• Tyrimas, redagavimas ir patvirtinimas
• Support, techninė analizė ir eskalavimas
• Kampanijų planavimas, tekstas ir vaizdų kūrimas
• Duomenų patikra, ataskaita ir vadovybės santrauka

Kontrolė, ribos ir žmogaus patvirtinimai

Autonomija nereiškia neriboto prisijungimo. BLUN Agents turi dirbti aiškių leidimų ribose. Kritiniai veiksmai gali būti užblokuoti arba padaryti priklausomi nuo patvirtinimo.

Tipinės ribos yra:

• tik skaitymo prieiga prie jautrių duomenų
• pakeitimai tik konkrečiame projekte
• jokio paskelbimo be patvirtinimo
• jokių žinučių išoriniams gavėjams be patvirtinimo
• riboti įrankiai ir duomenų šaltiniai
• apibrėžti išlaidų ar vykdymo limitai
• perdavimas žmogui esant neaiškumui

Taip galima naudoti automatizavimą neperduodant atsakomybės ir kontrolės nematomai modeliui.

Tipiniai agentų vaidmenys

• Support agentas pasikartojančioms klientų užklausoms
• Kūrimo agentas aiškiai apibrėžtoms programinės įrangos užduotims
• QA agentas patikroms ir nuokrypiams
• Tyrimo agentas struktūrizuotam informacijos rinkimui
• Redakcijos agentas turiniui ir paskelbimams
• Projekto agentas užduotims, rizikoms ir pažangai
• Operations agentas vidiniams procesams
• Duomenų agentas patikrai, ištraukimui ir ataskaitoms
• Voice Agent sakytinei sąveikai

Kada BLUN Agents yra tinkamas pasirinkimas

Naudok BLUN Agents, kai:

• užduotis susideda iš kelių žingsnių,
• darbas reguliariai atsiranda pagal panašias taisykles,
• reikia naudoti įrankius ir duomenų šaltinius,
• vaidmenys ir atsakomybės turi būti aiškiai atskirti,
• rezultatą reikia kontroliuoti, o ne tik suformuluoti,
• keli specializuoti AI vaidmenys turi dirbti kartu,
• kritinėse vietose turi išlikti žmogaus patvirtinimai.