अध्ययन उद्यम टीमों के लिए एजेंटिक एआई को पुनर्परिभाषित करता है, मॉडल चयन से ध्यान हटाकर वास्तुशिल्प निर्णयों पर केंद्रित करता है। इसमें प्रशिक्षण बजट आवंटन, मॉड्यूलरिटी का संरक्षण, और लागत, लचीलेपन और जोखिम के बीच के ट्रेड-ऑफ जैसे कारकों पर विचार करना शामिल है। शोधकर्ताओं ने एजेंटिक एआई परिदृश्य के भीतर दो प्राथमिक आयामों की पहचान की: एजेंट अनुकूलन और उपकरण अनुकूलन। एजेंट अनुकूलन में एजेंटिक सिस्टम को रेखांकित करने वाले फाउंडेशन मॉडल को उसके आंतरिक मापदंडों या नीतियों को अपडेट करके संशोधित करना शामिल है।

एजेंटिक एआई के तेजी से विकास के कारण उपकरणों और फ्रेमवर्क की भरमार हो गई है, जिससे डेवलपर्स के लिए उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम विकल्पों का निर्धारण करना मुश्किल हो गया है। एजेंटिक एआई से तात्पर्य विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए स्वायत्त कार्रवाई करने में सक्षम एआई सिस्टम से है। ये सिस्टम अक्सर बड़े भाषा मॉडल को योजना, मेमोरी और उपकरण-उपयोग क्षमताओं के साथ जोड़ते हैं।

फ्रेमवर्क से डेवलपर्स के लिए स्पष्टता और दिशा प्रदान करने की उम्मीद है, जिससे वे एजेंटिक एआई सिस्टम के डिजाइन और कार्यान्वयन के बारे में अधिक सूचित निर्णय ले सकेंगे। अपनी ताकत और कमजोरियों के आधार पर फ्रेमवर्क को वर्गीकृत करके, शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि वे विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करेंगे और विभिन्न उद्योगों में एजेंटिक एआई को अपनाने में तेजी लाएंगे। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि एजेंट और उपकरण अनुकूलन के बीच ट्रेड-ऑफ को समझना एजेंटिक एआई सिस्टम के प्रदर्शन और दक्षता को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है।