Ринкова Площа Майбутнього: Погляд зсередини на AI-платформу “On Demand”
Насиченість сучасного світу штучним інтелектом (AI) вже не новинка, але концепція розподіленого AI-ринку, що дозволяє розробникам вільно ділитися, продавати та розповсюджувати власні AI-агенти, є чимось новим та захопливим. Про платформу “On Demand” розповідає автор відео, відкриваючи двері у світ, де інновації народжуються з-під пера спільноти, а масштабованість AI-рішень стає реальністю для стартапів та великих підприємств.
Перші Кроки у Динамічному Світі AI
Перше, що кидається у вічі – це щедрий жест на старті. Платформа пропонує $50 безкоштовних кредитів, щоби заохотити користувачів до експериментів та створення власних агентів. Цей крок демонструє віру у потенціал користувачів та прагнення зробити платформу доступною для широкого кола розробників.
Найцікавіше криється на ринку агентів. Тут користувачі можуть отримати доступ до різноманітних агентів, створених спільнотою. Приклади вражають:
- LinkedIn Search Agent: Майстерно збирає дані з профілів, публікацій, компаній та вакансій на LinkedIn, доповнені інтеграцією з LinkedIn Sales Navigator. Це надзвичайно корисний інструмент для маркетологів, рекрутерів та sales-менеджерів.
- Coin Market Cap Agent: Постачальник даних у сфері криптовалют. Відстежує тенденції, показники та можливості на ринку крипти. Ідеальний для інвесторів та тих, хто стежить за фінансовими трендами.
- YouTube Agent: Інструмент для завантаження відео з можливостями вилучення інформації з них. Це чудовий помічник для тих, хто працює з відеоконтентом, аналізує його або створює навчальні матеріали.
Цей ринок – справжній центр креативності, місце, де кожен може знайти щось корисне або поділитися власними напрацюваннями.
Від Ідеї До Втілення: Створюємо Власного Агента
Найцікавіше – можливість створити власний AI-агент. Для цього платформа пропонує три типи “адаптерів”:
- Rest API Agent: Для тих, хто хоче інтегрувати власні дії та потоки, використовуючи зовнішні API.
- Knowledge-Based Agent: Для зберігання та отримання інформації з документів, аудіо та відео.
- IoT Agent: Створення агентів для керування даними реального часу з IoT-пристроїв.
У якості прикладу створення агента автор обирає Knowledge-Based Agent, щоби продемонструвати як працює платформа. Завдання – створити агента для обробки запитів щодо спонсорства.
Етапи створення агента демонструють простоту та інтуїтивність платформи:
- Назва та опис: Необхідно визначити назву та короткий опис функціоналу, щоби агента було легко ідентифікувати. Є можливість покращити опис за допомогою AI, що заощаджує час.
- Іконка: Налаштування візуального представлення агента шляхом завантаження логотипа.
- Фрази для початку діалогу: Створення двох найпоширеніших запитань для допомоги користувачам.
- Документи для навчання: Завантаження інформації, яка допоможе агенту правильно відповідати на запитання. У прикладі це PDF-файл з деталями спонсорських тарифів.
- Категорія: Вибір відповідної категорії, в даному випадку, “Customer Support”.
Після збереження агент буде готовий до роботи.
Тестування та Впровадження: Від Розробника до Користувача
Настав час перевірити роботу агента. У розділі Playground, користувач може поспілкуватися з агентом. Наприклад, задати питання “Яка ваша ціна за інтегрований сегмент спонсорства?”. Агент збирає інформацію з завантажених документів та надає відповідь, демонструючи свою ефективність.
Платформа дозволяє обрати різні моделі AI. Наприклад, GPT 4.1 – лідер на ринку. Якщо потрібно використовувати іншу модель, платформа надає таку можливість.
Після перевірки, агент готовий до інтеграції в додатки через API. Для цього існує опція export code. Це дає змогу отримати код на різних мовах програмування (наприклад, Python), та використовувати агента у власних додатках. Для первинної роботи необхідно просто замінити API ключ.
AI-магія: Flow Builder та Потоки
Наступна важлива функція – “Agent Flow Builder”. Це візуальний інструмент для створення робочих процесів, що дозволяє об’єднувати AI-агентів та великі мовні моделі (LLM).
Ключові особливості Flow Builder:
- Тригери: Можливість налаштування тригерів за допомогою API або з використанням cron-завдань (планувальником).
- Послідовність дій: З’єднання блоків дії для створення складних робочих процесів.
- Використання LLM та агентів: Можливість інтегрувати LLM блоки та призначати для них агентів.
- Виведення результатів: Відправка результатів у Slack, e-mail або на власний веб-сайт.
Цей інструмент значно розширює можливості автоматизації та дозволяє створювати більш складні та корисні AI-рішення.
Свобода Вибору: Bring Your Own Model
Особливий акцент робиться на можливості Bring Your Own Model (BYOM). Користувач може розгорнути власну модель з, наприклад, Hugging Face. Така функція дає змогу настроювати AI-агентів під конкретні потреби.
Висновок: Майбутнє AI вже тут
Платформа “On Demand” – це не просто ще один інструмент. Це ціла екосистема, що змінює підхід до розробки та використання AI. Вона не тільки надає інструменти для створення агентів, але й дає змогу знаходити спільну мову розробників та бізнесу.
За словами автора, платформа може бути використана як власний агент для обробки запитів спонсорства. При отриманні електронного листа агент автоматично отримає необхідну інформацію та підготує відповідь.
Створення власного AI-агента виглядає захопливим та перспективним. Можливість заробітку на власних агентах – це ще один важливий крок до майбутнього.
