AI ఏజెంట్‌లు అంటే ఏమిటి, మీరు వాటిని నేర్చుకోవాలా?

కృత్రిమ మేధస్సులో ఎక్కువగా చర్చించే అంశాల్లో AI ఏజెంట్‌లు ఒకటిగా మారాయి. ఏజెంట్‌లు పని ప్లాన్ చేయగలవని, టూల్స్ వాడగలవని, నిర్ణయాలు తీసుకోగలవని, తక్కువ మానవ ప్రమేయంతో పనులు పూర్తి చేయగలవని మీరు వినుండవచ్చు. అది శక్తివంతంగా అనిపిస్తుంది. అది ఈ సబ్జెక్ట్‌ను నిజంగా ఉన్నదానికన్నా క్లిష్టంగా కూడా అనిపించేలా చేయగలదు. AI, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు LLM ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడంతో పాటు, మీరు AI ఏజెంట్‌లు నేర్చుకోవాలా వద్దా అని నిర్ణయించే ముందు, సరళమైన ప్రశ్నతో మొదలుపెట్టండి: ఒక సాధారణ AI అసిస్టెంట్ కంటే AI ఏజెంట్‌ను వేరుగా చేసేది ఏమిటి?

AI అసిస్టెంట్ సాధారణంగా స్పందిస్తుంది

ఒక సాధారణ AI అసిస్టెంట్ ఎక్కువగా మీ సూచన కోసం వేచి ఉంటుంది. మీరు ఒక ప్రశ్న అడుగుతారు, అది సమాధానం ఇస్తుంది. మీరు కోడ్ రాయమని అడుగుతారు, అది కోడ్ జనరేట్ చేస్తుంది. మీరు ఒక డాక్యుమెంట్‌ను సారాంశం చేయమని అడుగుతారు, అది సారాంశం తయారు చేస్తుంది. ఈ ఇంటరాక్షన్ సాధారణంగా ఇలా ఉంటుంది: మీరు అడుగుతారు → AI స్పందిస్తుంది.

AI ఏజెంట్ దీనికన్నా ముందుకు వెళ్లగలదు. కేవలం సమాధానం ఇవ్వడానికి బదులు, ఒక పనిని పూర్తి చేయడానికి ఇది అనేక దశల్లో పనిచేయవచ్చు.

ఏజెంట్ చర్యలు తీసుకోగలదు

మీరు ఒక AI సిస్టమ్‌ను ఇలా అడిగారనుకోండి: "ఈ సపోర్ట్ టికెట్‌లను రివ్యూ చేయి, సాధారణ సమస్యలను గ్రూప్ చేయి, ఒక చిన్న రిపోర్ట్ తయారు చేయి." ఒక సాధారణ AI అసిస్టెంట్ మీరు అందించిన టికెట్‌లను విశ్లేషించడంలో సహాయపడవచ్చు. AI ఏజెంట్ టికెట్‌లు చదవగలదు, సమాచారాన్ని నిర్వహించగలదు, సాధారణ సమస్యలను గుర్తించగలదు, అవసరమైతే మరో టూల్ వాడగలదు, రిపోర్ట్ తయారు చేయగలదు, ఫలితాన్ని సేవ్ చేయగలదు.

ముఖ్యమైన తేడా AI అకస్మాత్తుగా పూర్తిగా కొత్త రకంగా తెలివైనదిగా మారడం కాదు. తేడా ఏమిటంటే, AIకి టూల్స్, సూచనలు, అనేక దశల్లో పనిచేసే సామర్థ్యం ఇవ్వబడ్డాయి. ఆ కలయికే ఒక ఏజెంట్‌ను ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది.

దీన్ని ఆలోచించడానికి ఒక సరళమైన మార్గం

ఒక AI ఏజెంట్‌కు సాధారణంగా కొన్ని ప్రాథమిక భాగాలు ఉంటాయి: ఒక లక్ష్యం, ఏమి చేయాలో నిర్ణయించడంలో సహాయపడే ఒక AI మోడల్, అది వాడగల టూల్స్, పని పూర్తయ్యే వరకు దశలను పునరావృతం చేసే సామర్థ్యం. ఉదాహరణకు, కస్టమర్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌లో ప్రధాన సమస్యలు కనుక్కోవాలనే లక్ష్యంతో, ఏజెంట్ ఫీడ్‌బ్యాక్ చదవవచ్చు, సారూప్య కామెంట్‌లను గ్రూప్ చేయవచ్చు, ఏ సమస్యలు ఎక్కువగా కనిపిస్తున్నాయో నిర్ణయించవచ్చు, ఒక సారాంశం తయారు చేయవచ్చు, పని పూర్తయ్యిందో లేదో తనిఖీ చేయవచ్చు. ఇది ఒక సింగిల్ ప్రశ్న-సమాధాన ఇంటరాక్షన్ కంటే ఒక చిన్న వర్క్‌ఫ్లోకు చాలా దగ్గరగా ఉంటుంది.

ఏజెంట్‌లు పూర్తిగా స్వతంత్రమైనవి కావు

"ఏజెంట్" అనే పదం AI పూర్తిగా స్వతంత్రంగా ఉన్నట్టు అనిపించేలా చేయగలదు. ఆచరణలో, సాధారణంగా మనం కోరుకునేది అది కాదు. ఏజెంట్‌లకు స్పష్టమైన లక్ష్యాలు, పరిమితులు, యాక్సెస్ కంట్రోల్‌లు, నమ్మదగిన టూల్స్, వాలిడేషన్, రిస్క్ ఎక్కువగా ఉన్నచోట మానవ రివ్యూ ఇంకా అవసరం. ఇమెయిల్‌లు పంపగల, రికార్డులు మార్చగల, సాఫ్ట్‌వేర్ డిప్లాయ్ చేయగల, డబ్బు ఖర్చు చేయగల ఏజెంట్‌కు, కేవలం డాక్యుమెంట్లను సారాంశం చేసే ఏజెంట్ కంటే చాలా బలమైన నియంత్రణలు అవసరం. ఏజెంట్ ఎంత ఎక్కువ చేయగలిగితే, దాన్ని అంత జాగ్రత్తగా డిజైన్ చేయాలి.

మీరు AI ఏజెంట్‌లు నేర్చుకోవాలా?

అది మీ పాత్రపై ఆధారపడి ఉంటుంది. మీరు ప్రధానంగా రాయడానికి, రీసెర్చ్‌కు, కోడింగ్ సహాయానికి, లేదా విశ్లేషణకు AI టూల్స్ వాడుతుంటే, ఏజెంట్‌లు అంటే ఏమిటో తెలుసుకోవడం, అవి ఎక్కడ ఉపయోగపడతాయో అర్థం చేసుకోవడం మాత్రమే మీకు అవసరం కావచ్చు. మీరు AIతో అప్లికేషన్‌లు నిర్మించే డెవలపర్ అయితే, ఏజెంట్ కాన్సెప్ట్‌లు వాడాల్సి రావచ్చు: ఒక AI సిస్టమ్ లక్ష్యం ఎలా అందుకుంటుంది, తర్వాతి దశ ఎలా ఎంచుకుంటుంది, టూల్స్ ఎలా వాడుతుంది, సందర్భాన్ని ఎలా ట్రాక్ చేస్తుంది, ఎర్రర్‌లను ఎలా హ్యాండిల్ చేస్తుంది, ఎప్పుడు ఆగాలో ఎలా నిర్ణయిస్తుంది అనేవి అర్థం చేసుకోవడం. మీరు పెద్ద AI సిస్టమ్‌లు డిజైన్ చేస్తుంటే, రిలయబిలిటీ, సెక్యూరిటీ, మూల్యాంకనం, పర్మిషన్‌లు, వర్క్‌ఫ్లో డిజైన్ గురించి లోతైన పరిజ్ఞానం అవసరం కావచ్చు.

మళ్లీ చెప్పాలంటే, ఇది జనాదరణ పొందింది కాబట్టి మీరు ఈ సబ్జెక్ట్‌లో నైపుణ్యం సాధించాల్సిన అవసరం లేదు.

ఏజెంట్‌లకన్నా ముందు వర్క్‌ఫ్లోలతో మొదలుపెట్టండి

నివారించాల్సిన ఒక ఉపయోగకరమైన తప్పు — ప్రతి సమస్యకు ఒక ఏజెంట్‌ను నిర్మించడానికి ప్రయత్నించడం. కొన్నిసార్లు ఒక సాధారణ వర్క్‌ఫ్లో మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. దశలు ఇప్పటికే తెలిసినవి, ఊహించదగినవి అయితే, సాధారణ సాఫ్ట్‌వేర్ సరళంగా, నమ్మదగినదిగా ఉండవచ్చు. ఉదాహరణకు: ఫైల్ పొందండి → వాలిడేట్ చేయండి → స్టోర్ చేయండి → నోటిఫికేషన్ పంపండి. దీనికి మీకు AI ఏజెంట్ అవసరం లేకపోవచ్చు.

దశల మధ్య కొంత తీర్పు అవసరమైనప్పుడు ఏజెంట్‌లు ఎక్కువ ఉపయోగకరంగా మారతాయి. ఉదాహరణకు: కస్టమర్ అభ్యర్థన చదవండి → సమస్యను అర్థం చేసుకోండి → సరైన టూల్ ఎంచుకోండి → సమాచారం సేకరించండి → స్పందన సిద్ధం చేయండి. ఈ తేడా ముఖ్యం. టెక్నాలజీ కొత్తది కాబట్టి ఒక ఏజెంట్‌ను వాడకండి. ఏజెంట్ అందించే ఫ్లెక్సిబిలిటీ నిజంగా సమస్యకు అవసరమైనప్పుడే వాడండి.

ఫ్రేమ్‌వర్క్‌కన్నా ముందు ఆలోచనను నేర్చుకోండి

AI ఏజెంట్‌లు నిర్మించడానికి ఇప్పటికే చాలా టూల్స్, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు ఉన్నాయి. అవి మారుతూనే ఉంటాయి. ప్రతి ఫ్రేమ్‌వర్క్ నేర్చుకోవడం మొదలుపెట్టకండి. ముందుగా ప్రాథమిక ఆలోచనలు అర్థం చేసుకోండి: లక్ష్యం, సందర్భం, రీజనింగ్, టూల్స్, చర్యలు, ఫీడ్‌బ్యాక్, పరిమితులు, మానవ రివ్యూ. ఆ ఆలోచనలు స్పష్టమయ్యాక, ఒక ఫ్రేమ్‌వర్క్ నేర్చుకోవడం చాలా సులభమవుతుంది. మీరు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌తో మొదలుపెడితే, సిస్టమ్ ఎందుకు ఆ విధంగా ప్రవర్తిస్తుందో అర్థం చేసుకోకుండా ఒక టూల్‌ను వాడటం మాత్రమే నేర్చుకోవచ్చు.

చివరి మాట

AI ఏజెంట్‌లు కేవలం కొత్త పేరుతో ఉన్న చాట్‌బాట్‌లు కావు. ఇవి ఒక లక్ష్యాన్ని పూర్తి చేయడానికి అనేక దశల్లో పనిచేసి, టూల్స్ వాడగల AI సిస్టమ్‌లు. అదే వాటిని ఉపయోగకరంగా చేస్తుంది. అదే వాటిని జాగ్రత్తగా నియంత్రించడం మరింత ముఖ్యంగా చేస్తుంది. చాలామందికి, మొదటి అడుగు AI ఏజెంట్ నిపుణుడు కావడం కాదు. అది ఏజెంట్‌లు ఎక్కడ ఉపయోగపడతాయో, ఎక్కడ సాధారణ వర్క్‌ఫ్లో మెరుగ్గా ఉంటుందో, మీ పాత్రకు ఈ సబ్జెక్ట్ ఎంత అవసరమో అర్థం చేసుకోవడం.

ఏజెంట్‌కు నిజమైన సామర్థ్యాలు వచ్చాక దాన్ని సురక్షితంగా ఉంచడంపై ప్రాక్టీషనర్ వివరాల కోసం, Navigating the AI World పుస్తకంలోని Give tools narrow authority, Control an agent outside the model అధ్యాయాలు చూడండి (ఆంగ్లంలో).