Amazon Quick развивает ИИ-агентов от простых ответов на вопросы к выполнению сложных действий: планированию встреч, исследованию, генерации отчетов.
Основная проблема — отсутствие единого языка для описания базовых компонентов работы агентов: кто выполняет задачу, что запускает работу, как она выполняется и когда.
В новой таксономии выделены четыре ключевых вопроса: When? (когда), What? (что), Who? (кто) и How? (как). Это позволяет четко разделять три элемента: триггеры, агенты и их возможности.
Триггеры запускают работу — это могут быть запросы пользователя, события или расписания. Агент — это обучаемый исполнитель с набором инструкций, возможностей и накопленной памяти.
Возможности агента — инструменты, навыки и рабочие процессы, которые обеспечивают выполнение задач с разной степенью автономности и детерминированности.
Единая таксономия и четкое разделение ролей в работе ИИ-агентов позволяют компаниям создавать более прозрачные, управляемые и масштабируемые решения на базе ИИ, снижая сложность интеграции и повышая эффективность автоматизации.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.