Коли AI-агент стає особистим: Як побудувати систему для мільйонів користувачів
Пам’ятаєте перші спроби налаштування голосового помічника? Спочатку все здається чудово, поки система не починає плутати ваші вподобання. Більшість сучасних AI-систем функціонують як індивідуальні помічники для одного користувача. Але що робити, якщо ви хочете створити AI, корисний для тисяч і мільйонів людей, який водночас враховує унікальні потреби кожного?
Я, Lila Hart, занурююся у світ технологій, щоб розкрити механізми такої взаємодії. Сьогодні поговоримо про побудову AI-агента, який не просто масштабується, а стає по-справжньому особистим.
Уявіть email-асистента, який не лише фільтрує листи, а й розуміє важливі теми, пріоритетних співрозмовників та стиль вашого спілкування. Або систему управління проєктами, яка автоматично адаптується до вашого робочого процесу, пам’ятає пріоритети та пропонує дійсно релевантні рішення. Звучить привабливо, але реалізація набагато складніша, ніж здається.
Традиційно розробники прив’язують AI-агентів до одного облікового запису. Це працює для поодиноких користувачів, але стає проблемою під час масштабування на тисячі або мільйони. Головне питання – як забезпечити індивідуальний підхід без втрати продуктивності та безпеки?
Саме тут на допомогу приходить Arcade – платформа, що вирішує проблеми аутентифікації та масштабування для AI-агентів. Принцип роботи подібний до готельних ключів: замість ручного відкривання кожних дверей, ви надаєте гостю ключ для самостійного входу. Arcade дозволяє агенту отримувати доступ до облікових записів користувачів через OAuth, гарантуючи безпеку та зручність масштабування.
Ключові переваги:
- Персоналізація: Агент запам’ятовує індивідуальні вподобання
- Масштабованість: Обробка тисяч користувачів без втрати продуктивності
- Безпека: Захищений доступ через OAuth
- Простота: Фокус на розвитку агента, а не вирішенні технічних проблем
Технічна реалізація:
Ми використали LangGraph – потужний фреймворк для створення агентів. Розробили графік взаємодії, який визначає порядок комунікації агента з користувачем та інструментами. Коли агенту потрібен доступ до облікового запису, запускається OAuth-процес, де користувач може надати дозвіл.
Механізм пам’яті:
Агент не просто отримує доступ, але й запам’ятовує контекст взаємодії. Наприклад, після пошуку листів від колеги Колі, система автоматично врахує цей контекст у наступних запитах, створюючи ефект персонального помічника.
Потенційні сценарії використання:
- Email-асистент з автосортуванням та плануванням
- Система управління проєктами з адаптивним плануванням
- Персональний тренер з індивідуальними рекомендаціями
- Фінансовий консультант з персоніфікованими порадами
Корисні ресурси:
- Arcade.dev
- Документація Arcade для LangGraph
- GitHub репозиторій агента
- Документація LangGraph з пам’яті
Майбутнє AI – за персоналізацією. З Arcade та LangGraph ви можете створити агента, який дійсно розуміє та допомагає досягати цілей.
Експериментуйте, створюйте нове та діліться результатами!
