OpenAI обновила свой API Responses, сигнализируя о сдвиге в разработке AI-агентов, в то время как новые архитектуры памяти появляются для снижения затрат и повышения производительности, согласно недавним отчетам VentureBeat. Обновления API, который позволяет разработчикам получать доступ к нескольким агентским инструментам одним вызовом, включают Server-side Compaction и Hosted Shell. Одновременно с этим отрасль изучает альтернативные архитектуры памяти, такие как "observational memory", для расширения возможностей AI-агентов.
Достижения в технологии AI-агентов происходят в то время, когда отрасль борется с проблемами масштабирования этих систем. По словам приглашенного редактора VentureBeat Тарин Пламб, "чего не хватало, так это основ, необходимых для масштабирования". Ограничения существующих систем, особенно в долгосрочных, насыщенных инструментами агентах, подтолкнули к поиску более эффективных решений. "RAG не всегда достаточно быстр или умен для современных агентских AI-рабочих процессов", - отметил Шон Майкл Кернер из VentureBeat.
Одним из многообещающих направлений является "observational memory", технология с открытым исходным кодом, разработанная Mastra, которая отдает приоритет сохраняемости и стабильности над динамическим извлечением. Этот подход направлен на снижение затрат и повышение производительности, потенциально сокращая затраты на AI-агентов в 10 раз и превосходя RAG по долгосрочным бенчмаркам, согласно VentureBeat.
Применение AI в обнаружении мошенничества также подчеркивает быстрые достижения в этой области. Decision Intelligence Pro (DI Pro) от Mastercard использует сложные AI-модели для анализа отдельных транзакций и выявления подозрительной активности за миллисекунды, согласно VentureBeat. Йохан Гербер, исполнительный вице-президент Mastercard, объяснил, что DI Pro фокусируется на "каждой транзакции и связанном с ней риске". Эта технология имеет решающее значение, поскольку Mastercard обрабатывает примерно 160 миллиардов транзакций ежегодно, а в пиковые периоды - до 70 000 транзакций в секунду.
Эволюция AI-агентов также изучается в контексте Global Business Services (GBS). Хотя потенциал агентского AI для преобразования предприятий значителен, фактическое развертывание отстает от шумихи. Как отметил Н. Шашидар из EdgeVerve в VentureBeat, "Как и во многих новых технологиях, риторика опередила развертывание в данном случае".
MIT Technology Review также запустила новую еженедельную рассылку "Making AI Work" для изучения практического применения генеративного AI в различных секторах. В рассылке будут рассмотрены конкретные примеры использования и предоставлены сведения о том, как профессионалы могут применять AI в своей повседневной работе.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment