यह ढांचा AI समुदाय में बढ़ रही एक समस्या का समाधान करता है: एजेंटिक उपकरणों के तेजी से प्रसार ने डेवलपर्स के लिए उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम समाधान निर्धारित करना मुश्किल बना दिया है। यह जटिलता विश्लेषण पक्षाघात (analysis paralysis) का कारण बन सकती है, जिससे नवाचार में बाधा आती है और नए AI-संचालित अनुप्रयोगों का विकास धीमा हो जाता है।

शोधकर्ताओं ने एजेंटिक ढांचों को वर्गीकृत करने के लिए दो प्राथमिक आयामों की पहचान की: एजेंट अनुकूलन और उपकरण अनुकूलन। एजेंट अनुकूलन में उस आधार मॉडल को संशोधित करना शामिल है जो एजेंटिक प्रणाली को रेखांकित करता है। यह एजेंट के आंतरिक मापदंडों या नीतियों को फाइन-ट्यूनिंग या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसी विधियों के माध्यम से अपडेट करके प्राप्त किया जा सकता है। दूसरी ओर, उपकरण अनुकूलन, उन उपकरणों को संशोधित करने पर केंद्रित है जिनका उपयोग एजेंट पर्यावरण के साथ बातचीत करने के लिए करता है। इसमें नए उपकरण बनाना, मौजूदा उपकरणों को संशोधित करना या एजेंट के लिए उपलब्ध उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए रणनीतियों का विकास करना शामिल हो सकता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह पुन: फ़्रेमिंग उद्यम टीमों के लिए ध्यान को केवल एक मॉडल का चयन करने से हटाकर वास्तुशिल्प निर्णय लेने पर केंद्रित करता है। इन निर्णयों में यह निर्धारित करना शामिल है कि प्रशिक्षण बजट कैसे आवंटित किया जाए, कितनी मॉड्यूलरिटी बनाए रखी जाए, और लागत, लचीलेपन और जोखिम के बीच किन ट्रेडऑफ़ को स्वीकार किया जाए।

एजेंटिक AI का उदय अधिक स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है। एजेंटिक AI प्रणालियाँ अपने पर्यावरण को समझने, अपने लक्ष्यों के बारे में तर्क करने और उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्रवाई करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं। इन प्रणालियों में स्वास्थ्य सेवा, वित्त और परिवहन सहित विभिन्न उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता है। हालाँकि, एजेंटिक AI प्रणालियों को विकसित और तैनात करने की जटिलता एक महत्वपूर्ण चुनौती प्रस्तुत करती है।

नया ढांचा एजेंटिक AI के परिदृश्य को समझने और नेविगेट करने के लिए एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान करके इस चुनौती का समाधान करना चाहता है। अपने अनुकूलन रणनीतियों के आधार पर ढांचों को वर्गीकृत करके, शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि वे डेवलपर्स को अधिक सूचित निर्णय लेने और नवीन AI अनुप्रयोगों के विकास को गति देने के लिए सशक्त बनाएंगे। अध्ययन विभिन्न दृष्टिकोणों के बीच ट्रेडऑफ़ पर विचार करने के महत्व पर भी प्रकाश डालता है, जैसे कि एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की लागत बनाम एक मॉड्यूलर प्रणाली का उपयोग करने का लचीलापन। शोधकर्ताओं ने ढांचे को परिष्कृत करना और एजेंटिक AI प्रणालियों को वर्गीकृत करने के लिए नए आयामों की खोज जारी रखने की योजना बनाई है। उन्हें उद्योग भागीदारों के साथ वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में ढांचे को मान्य करने की भी उम्मीद है।