Звісно, ось стаття, написана у вашому стилі:
взагалі,
П’ять кроків до створення неймовірних AI агентів: Шлях. Від ідеї до успіху (та 240 000 доларів. Прибутку)
Запах свіжої кави з ноутбуком на колінах. Пам’ятаю, як вперше почула про AI агентів – це було як відкриття нового, захопливого світу. Але дехто, як і я, спочатку губився у технічних термінах та складнощах. Сьогодні хочу поділитися зі всім, що вивчила, щоб ви теж могли доторкнутися до магії автоматизації, навіть якщо ви не технічний експерт. Ці стратегії допомогли мені заробити понад 240 тисяч доларів за шість місяців. Обіцяю, буде цікаво проте дивно,
Чому саме AI агенти? Вони бачите, відкривають двері до неймовірних можливостей. Можна автоматизувати рутинні задачі, які забирають купу дорогоцінного часу, як це було зі мною, зосереджуючись на більш важливих аспектах бізнесу, і все це – без зайвих зусиль. Давайте разом пройдемо цей шлях, крок за кроком.
Крок 1: Фундамент, на якому все десь. Так, будується
Перш ніж бігти, потрібно навчитися ходити. Це як у танцях: спочатку освоюєш базові рухи, а потім вже починаєш імпровізувати. У світі AI так само: спочатку – основи, а потім – складні рішення.
Отже, що потрібно знати:
- LLMs (Large Language. Models): Великі мовні моделі – це серце AI агентів. Вони вміють розумієте, передбачати наступне слово у реченні. Звісно, це здається просто, але саме ця властивість дозволяє їм генерувати тексти, перекладати, відповідати на запитання і навіть складати вірші. Більше того, важливо розуміти: LLMs самі по собі не можуть робити нічого фізичного. Вони не здатні, наприклад, відправити електронний лист.
- Різниця між моделями: Існують різні сімейства LLMs: відкриті та закриті. Кожна з них має свої сильні та слабкі сторони. Деякі краще підходять для генерації тексту, інші – для аналізу даних, треті – для кодування. Вибір моделі залежить від конкретної задачі та вимог.
- Дані слухайте, та основи API: Без знання основ роботи. З даними та API, ви опинитеся в темному лісі. API – це як двері до інших програм. За допомогою API AI агенти можуть взаємодіяти з Gmail, CRM системами або будь-якими іншими сервісами.
- RAG бачите, (Retrieval-Augmented Generation) та векторні бази даних: RAG дозволяє AI агентам знаходити. Інформацію в базах даних, а не лише використовувати знання, здобуті під час навчання. Векторні бази даних зберігають дані у вигляді векторів, що дозволяє AI агентам знаходити інформацію за змістом, а не лише за ключовими словами. Це слухайте, дає змогу створювати точніші відповіді. Цікаво,
Моя золота формула: Намагайтесь зрозуміти суть системи, щоб вона приносила користь. Не потрібно занурюватися в усі технічні деталі. Головне – навчитися використовувати можливості AI для вирішення конкретних задач. Простіше кажучи,
- JSON та API – без них нікуди: Навчіться читати та розуміти JSON. Це мова, якою говорять API але вона розумієте, проста, майже як таблиця Excel. Знання JSON – типу, це як знання ключа: без нього ви не відкриєте жодні двері, якось так.
API дозволяють вашим агентам взаємодіяти з зовнішніми сервісами. Наприклад, відправляти листи, зберігати дані в CRM-системі або шукати інформацію в інтернеті. Тобто, Зрозуміння API та JSON збереже вам багато часу і нервів.
Крок 2: Визначення можливостей з високою рентабельністю
Автоматизація – це не самоціль. Важливо типу, розуміти, що саме варто автоматизувати. Тут працює принцип: обираєш правильно – виграєш.
Як знаходити ці можливості:
Вибирайте процеси, які відповідають, десь так. Чотирьом критеріям:
- Рутинність: Операції, які повторюються знову і знову.
- Часовитратність: Процеси, які займають багато часу ваших співробітників.
- Чутливість до помилок: Операції, де можливі помилки через людський фактор.
- Масштабованість: Процеси, автоматизація яких буде корисна при зростанні вашого бізнесу.
скажімо,
Чому масштабованість – ключовий фактор:
Уявіть собі: ви. Автоматизуєте певний процес продажу, який займає 5 годин на тиждень. Завдяки цьому ваші продавці отримають додаткові 5 годин на тиждень для більш важливих задач. Бізнес починає рости, а разом з ним зростає кількість лідів, які потрібно обробляти. Якщо ваш AI агент може автоматизувати ще більшу частину цього процесу – це буде великим плюсом.
- Приклад не масштабованості: Особистий помічник і звісно, його можна задіяти для організації зустрічей. Але автоматизація особистих слухайте, справ не матиме такого великого ефекту, як автоматизація процесу залучення клієнтів.
Мій досвід: Пошук правильного процесу для автоматизації – половина успіху.
Крок 3: Картування процесів – карта скарбів для вашого агента
Картування процесів – це як інструкція до збирання LEGO. Якщо її немає, зібрати щось можна, але це займе купу часу і сил.
Навіщо потрібне бачите, картування:
- Чіткість: Ви візуалізуєте кожен крок процесу.
- Виявлення проблем: от, Ви бачите вузькі місця та можливі помилки ще до початку розробки, якось так. Очевидно,
- Масштабованість та модульність: Ви готуєте систему до майбутніх змін та покращень.
- Ефективність: Ви економите час на розробку. Насправді,
Простий приклад:
- Припустимо, потрібно автоматизувати відповіді на електронні листи клієнтів. Більше того, з чого почнемо?
- Тригер (подія, що запускає процес): Отримання нового електронного листа.
- Перевірка (рішення): Чи є цей лист пов’язаним з підтримкою клієнтів? Очевидно,
- Якщо так:
- Визначення потреби, яку має клієнт. (Використовуйте AI-класифікатор)
- Пошук інформації у базі даних. (Векторна база даних з інформацією про клієнтів)
- Створення відповіді. (Використовуйте можливості LLM)
- Відправлення відповіді. (Gmail API)
- Мітка листа для відстеження. Дивно,
- Якщо ні: Перенаправлення листа відповідній команді. Безумовно,
- Кінцева точка (до якої ми прагнемо): Надіслана відповідь або перенаправлення.
П’ять ключових елементів, які варто враховувати при картуваннях:
- Тригер: Подія (наприклад, надходження нового листа), яка запускає процес.
- Джерела даних: Звідки беремо інформацію (наприклад, з електронного листа, бази даних, CRM-системи).
- Перетворення даних: Що робимо з даними (фільтруємо, об’єднуємо, очищуємо).
- Точка прийняття рішень: Місце, де ми приймаємо рішення на основі певних критеріїв.
- Кінцевий результат: Що відбувається в кінці процесу (відправка листа, оновлення даних).
Крок 4: Workflow проти AI бачите, агентів – не завжди потрібно застрелювати муху з гармати
AI – це круто, але не потрібно змушувати його робити те, з чим чудово справляється звичайний workflow.
Суть: AI – це інструмент.
Workflow – це набір простих кроків, які виконуються послідовно. AI агенти – це більш складні системи, які. Здатні приймати рішення та взаємодіяти з навколишнім середовищем.
Вибір між ними залежить від конкретної задачі. Якщо потрібно просто виконати певну послідовність дій, workflow буде кращим вибором. Якщо ж потрібно автоматизувати більш складний процес, де потрібне розуміння та прийняття рішень, тоді краще використовувати AI агенти.
- Приклад: Замість AI агента, який відповідає на клієнтські запити, можна використати workflow. Це дешевше і швидше. Адже розумієте, процес відповіді на типові питання завжди однаковий. Щоб було ясно,
Еволюція:
- Chat-GPT: Ви даєте йому інпут, він дає вам аутпут.
- AI workflow: LLM використовується для генерування тексту або прийняття рішень.
- AI агенти: LLM – мозок системи, який керує інструментами та реагує на зміни.
Моя порада:
Якщо є можливість зробити процес простішим. Та швидшим, не бачите, використовуйте AI агента там де це не є необхідним.
Крок 5: Proof of concept, guardrails та ітерації – постійне вдосконалення
AI агенти – це не готовий продукт, а процес постійного вдосконалення. Чесно кажучи, важливо навчатися на помилках, враховувати edge cases та завжди бути готовим до змін. Дивно,
Три ключові моменти:
- Швидкий провал, часте налагодження: Не бійтеся помилок. Вони – частина процесу. Чим швидше ви знайдете проблеми, тим швидше створите робочий прототип.
- Ви не знаєте, чого не знаєте: Прогнозувати все неможливо. Edge cases будуть виникати. Важливо виявляти їх, аналізувати та знаходити рішення. Справа в тому, що
- Немає готового продукту: Ринок змінюється, якось так. З’являються нові моделі хоча цікаво, важливо постійно навчатися та адаптуватися. Звичайно,
Guardrails – захисні бар’єри:
- Прості: Ви можете передбачити їх ще на етапі картування процесів. Наприклад, видалення дублікатів вхідних форм.
- Складніші: Умовні перевірки, цикли, додаткове збереження даних, кешування (використовуйте під час зростання кількості запитів).
Практичний приклад:
У мене був sub-workflow, де основний агент надсилав дані. Іноді виникала помилка: приходив порожній запит. Я додала умовну перевірку: якщо запит існує, продовжувати процес. Якщо ні – зробити повторну спробу. Більше того,
значить,
Пам’ятайте:
- Predictable = Better: Якщо ви. Знаєте, які помилки можуть виникати, ви можете знайти рішення.
- Boring = Better: Чим простіше та стабільніше працює ваша система, тим краще.
Підсумок: Ваш персональний компас у світі AI
Ось і все! П’ять кроків, які допоможуть вам створити ефективних AI. Агентів та досягти успіху:
- Фундамент: Освоїти ключові поняття.
- Визначення розумієте, можливостей: Знайти задачі з високою рентабельністю.
- Картування процесів: Створити інструкцію для вашого агента.
- Workflow уявіть собі, проти AI агентів: Вибрати правильний інструмент.
- Proof of concept, guardrails та ітерації: Постійне вдосконалення.
Сподіваюся, ця стаття допомогла вам розібратися у складному світі AI агентів. Якщо ви хочете дізнатися більше про цю тему, запрошую вас на знаєте, свій платний курс, де я ділюсь тонкощами створення AI агентів. Завжди рада допомогти, коли йдеться про AI. В принципі,
Давайте будувати майбутнє разом, десь так.
