Agentic AI gyina hɔ a wasiesie ne ho sɛ ɛbɛsakra adetɔfoɔ suahunu ne adwumayɛ mu mmɔdenbɔ, a ɛhia sɛ wɔfa ɔkwan foforɔ a wɔfa so yɛ adwuma a ɛfiri akannifoɔ hɔ. Saa nkɔso a ɛba wɔ nyansa a wɔde ayɛ nneɛma mu yi ma nhyehyɛe ahorow tumi yɛ nhyehyɛe, di ho dwuma, na ɛkɔ so yɛ nnwuma, na ɛkɔ akyiri sen nyansahyɛ ahorow a ɛnyɛ den so kɔ adeyɛ a edi kan so. Wɔ UX akuo, nneɛma so ahwɛfoɔ, ne adwumayɛfoɔ fam no, nsakraeɛ yi nteaseɛ ho hia paa ma hokwan ahodoɔ a wɔbɛbue wɔ nnoɔma foforɔ mu, adwumayɛ nhyehyɛeɛ a wɔbɛma ayɛ mmerɛ, ne sɛdeɛ mfiridwuma som nnipa no a wɔbɛsan akyerɛkyerɛ mu. Ɛnyɛ den sɛ wobɛfrafra Agentic AI ne Robotic Process Automation (RPA), a ɛyɛ mfiridwuma a ɛtwe adwene si nnwuma a egyina mmara so a wɔyɛ wɔ kɔmputa so so. Nsonsonoe no wɔ kateeyɛ ne nsusuwii mu. RPA ye yiye wɔ nkyerɛwee a ɛyɛ katee akyi di mu: sɛ X si a, yɛ Y. Ɛsuasua nnipa nsa. Agent AI suasua nnipa nsusuwii. Ɛnni nkyerɛwde a ɛwɔ nkyerɛwde so akyi; ɛbɔ biako. Susuw adwuma a wɔfa so gye nnipa ho hwɛ. RPA bot betumi ahwehwɛ resume na ɛde akɔ database so. Ɛyɛ adwuma a wɔtaa yɛ no pɛpɛɛpɛ. Agentic nhyehyɛe bi hwɛ resume no, ɛhyɛ no nsow sɛ candidate no akyerɛw adansedi krataa pɔtee bi, cross-references saa ne client ahwehwɛde foforo, na osi gyinae sɛ wɔbɛkyerɛw personalized outreach email a ɛtwe adwene si saa match no so. RPA di nhyehyɛe bi a wɔadi kan akyerɛ ho dwuma; Agent AI gyina botae bi so na ɛyɛ nhyehyɛe no. Saa ahofadi yi tetew agent ahorow fi nkɔmhyɛ nnwinnade a yɛde adi dwuma mfe du a atwam no ho. Nhwɛso foforo ne nhyiam ahorow mu ntawntawdi a wobedi ho dwuma. Ebia nkɔmhyɛ nhwɛso bi a wɔde ahyɛ wo kalenda mu no bɛhwehwɛ wo nhyiam nhyehyɛe ne wo mfɛfo adwumayɛfo nhyehyɛe mu. Afei ebetumi akyerɛ ntawntawdi ahorow a ebetumi aba, te sɛ nhyiam abien a ɛho hia a wɔayɛ ho nhyehyɛe bere koro mu, anaa nhyiam bi a wɔayɛ ho nhyehyɛe bere a obi titiriw bi a ɔde ne ho hyɛ mu no wɔ akwamma. Ɛma wunya nsɛm na ɛde frankaa kyerɛ nsɛm a ebetumi aba, nanso ɛyɛ w’asɛyɛde sɛ woyɛ ho biribi. AI a ɛyɛ agent, wɔ tebea koro no ara mu no, bɛkɔ akyiri asen ntawntawdi ahorow a ɛsɛ sɛ wɔkwati ho nyansahyɛ kɛkɛ. Sɛ ɔnanmusifo no hu ntawntawdi bi a ɔne obi a ɔde ne ho hyɛ mu titiriw bi wɔ a, obetumi ayɛ ade denam:
Hwɛ sɛ wɔn a wɔde wɔn ho hyɛ mu a ɛho hia nyinaa wɔ hɔ. Bere nhyehyɛe foforo a ɛyɛ adwuma ma obiara a wobehu. Nhyiamfo nsato krataa foforo a wɔahyɛ ho nyansa a wɔde bɛmena wɔn a wɔbaa ase no nyinaa. Sɛ ntawntawdi no ne obi a ofi abɔnten so de ne ho hyɛ mu a, ɔnanmusifo no betumi akyerɛw na ɔde email akɔma a ɛkyerɛkyerɛ hia a ehia sɛ wɔsan yɛ nhyehyɛe foforo na ɔde mmere foforo bɛma. Wo kalenda ne wo mfɛfo adwumayɛfo kalenda a wode nhyiam ho nsɛm foforo no yɛ foforo bere a wɔasi so dua pɛn no.
Saa agentic AI yi te botae no ase (nhyiam no mu ntawntawdi a wobesiesie), ɛyɛ anammɔn ahorow no ho nhyehyɛe (ɛhwɛ sɛ ɛwɔ hɔ, hwehwɛ akwan foforo, de nsato krataa bɛmena), ɛyɛ saa anammɔn ahorow no, na ɛkɔ so kosi sɛ wobesiesie ntawntawdi no, ne nyinaa a nea ɔde di dwuma no de ne ho bɛhyɛ mu tẽẽ kakraa bi. Eyi kyerɛ nsonsonoe a ɛwɔ “agentic” mu: nhyehyɛe no tu anammɔn a ɛyɛ nnam ma nea ɔde di dwuma no, sen sɛ ɛde nsɛm bɛma nea ɔde di dwuma no ara kwa. Agentic AI nhyehyɛe ahorow te botae bi ase, wɔyɛ anammɔn ahorow a wɔbɛyɛ de adu ho, wɔyɛ saa anammɔn ahorow no, na sɛ nneɛma ankɔ yiye mpo a, wɔyɛ nsakrae. Fa no sɛ dijitaal boafo a ɔyɛ nnam. Mfiridwuma a ɛwɔ aseɛ no taa ka kasa ho nhwɛsoɔ akɛseɛ (LLM) bom ma nteaseɛ ne nsusuiɛ, ne nhyehyɛeɛ nhyehyɛeɛ a ɛpaapae nnwuma a ɛyɛ den mu kɔ nneyɛeɛ a wɔtumi di ho dwuma. Saa ananmusifoɔ yi tumi ne nnwinnadeɛ ahodoɔ, API ahodoɔ, ne AI nhwɛsoɔ foforɔ mpo di nkitaho de di wɔn botaeɛ ho dwuma, na nea ɛho hia no, wɔbɛtumi akura tebea a ɛkɔ so daa mu, a ɛkyerɛ sɛ wɔkae nneyɛeɛ a atwam na wɔkɔ so yɛ adwuma de du botaeɛ bi ho wɔ berɛ mu. Eyi ma wɔyɛ soronko koraa wɔ generative AI a wɔtaa yɛ, a ɛtaa wie adesrɛ biako na afei ɛsan de si hɔ no ho. Agentic Suban Ho Nkyekyɛm a Ɛyɛ Mmerewa Yebetumi akyekyɛ agent nneyɛe mu ayɛ no akwan horow anan a ɛsono emu biara a ɛfa ahofadi ho. Bere a eyinom taa yɛ te sɛ nkɔso no, ɛyɛ adwuma sɛ akwan a wɔfa so yɛ adwuma a ɛde ne ho. Ebia obi a ɔde di dwuma de ne ho bɛto ɔnanmusifo bi so sɛ ɔbɛyɛ n’ade wɔ ne ho wɔ nhyehyɛe mu, nanso ɔde sie “nyansahyɛ kwan” mu ma sikasɛm mu nkitahodi. Yɛnyaa saa dodoɔ yi denam nnwuma gyinapɛn a yɛsesaa ma kar a ɛde ne ho (SAE gyinabea) ma ɛne digyital dwumadiefoɔ suahunu tebea hyia. Hwɛ-na-Fa Nyansahyɛ Ma Agent no yɛ adwuma sɛ obi a ɔhwɛ nneɛma so. Ɛhwehwɛ data nsuten mu na ɛhyɛ anomalies anaa hokwan ahorow ho frankaa, nanso ɛnyɛ ade biara. NsonsonoeɛNte sɛ ɔfa a ɛdi hɔ no, ɔnanmusifoɔ no mma nhyehyɛeɛ a ɛyɛ den biara mma. Ɛtwe adwene si ɔhaw bi so. NhwɛsoɔDevOps agent bi hyɛ server CPU spike nsow na ɔbɔ on-call engineer no kɔkɔ. Ennim ɔkwan a wɔbɛyɛ anaasɛ ɛmmɔ mmɔden sɛ ebesiesie, nanso enim sɛ biribi asɛe. Nkyerɛkyerɛmu a ɛfa nhyehyɛe ne ɔhwɛ hoWɔ saa gyinabea yi, .ɛsɛ sɛ nhyehyɛe ne ɔhwɛ de amanneɛbɔ a emu da hɔ a ɛnyɛ nea ɛde ne ho hyɛ mu ne nhyehyɛe a wɔakyerɛkyerɛ mu yiye a ɛbɛma wɔn a wɔde di dwuma no adi nyansahyɛ ahorow ho dwuma di kan. Nea wɔde adwene si so ne sɛ wɔbɛma nea ɔde di dwuma no tumi denam nsɛm a ɛyɛ ne bere mu de na ɛfata a wɔrenhyɛ so. Ɛsɛ sɛ UX adwumayɛfoɔ de wɔn adwene si nyansahyɛ ahodoɔ a wɔbɛma emu ada hɔ na ɛnyɛ den sɛ wɔbɛte aseɛ so, berɛ a ɛsɛ sɛ nneɛma so ahwɛfoɔ hwɛ hu sɛ nhyehyɛeɛ no de mfasoɔ ma a ɛrenhyɛ nea ɔde di dwuma no so. Nhyehyɛe-ne-Nsusuwii Ɔnanmusifo no kyerɛ botae bi na ɔyɛ anammɔn pii nhyehyɛe a ɔde bedu ho. Ɛde nhyehyɛe a edi mũ a wɔayɛ ama nnipa nhwehwɛmu no ma. NsonsonoeɛAdwumayɛfoɔ no yɛ adwuma sɛ ɔkwankyerɛfoɔ. Ɛnkum obi; ɛtwɛn sɛ wɔbɛpene ɔkwan a wɔfa so yɛ no nyinaa so. NhwɛsoDevOps agent koro no ara hyɛ CPU spike no nsow, ɔhwehwɛ logs no mu, na ɔhyɛ nhyehyɛe a wɔde besiesie ho nyansa:
Spin up abien foforo instances. San hyɛ load balancer no ase bio. Fa nneɛma dedaw a wɔakyerɛw so no sie.
Onipa no hwɛ ntease no mu na ɔbɔ “Approve Plan”. Nkyerεkyerεmu a εfa nhyehyeε ne ɔhwɛ hoWɔ ananmusifoɔ a wɔyɛ nhyehyɛɛ na wɔhyɛ nyansa no, εsε sε nhyehyeε hwε sε nhyehyεeε a wɔahyɛ ho nyansa no bεte ase ntɛm na wɔn a wɔde di dwuma no wɔ akwan a εte ase a wɔfa so sesa anaa wɔpo. Hwɛ ho hia kɛse wɔ nsusuwii ahorow a ɛyɛ papa ne agent’s planning logic a wɔhwɛ so no mu. Ɛsɛ sɛ UX adwumayɛfoɔ yɛ nhyehyɛeɛ a wɔahyɛ ho nyansa no ho mfonini a emu da hɔ, na ɛsɛ sɛ nneɛma so ahwɛfoɔ de nhwehwɛmu ne pene adwumayɛ nhyehyɛeɛ a ɛda adi pefee si hɔ. Adeyɛ-a-Nea-Si so dua Ɔnanmusifo no wie ahosiesie adwuma nyinaa na ɔde adeyɛ a etwa to no to tebea a wɔahyɛ da ayɛ mu. Ɛma ɔpon no bue wɔ ɔkwan a etu mpɔn so, twɛn sɛ wɔbɛbɔ ne ti ase. NsonsonoeEyi yɛ soronko wɔ “Nhyehyɛe-ne-Nsusuwii” ho efisɛ wɔayɛ adwuma no dedaw na wɔayɛ no stage. Ɛtew akasakasa so. Nea ɔde di dwuma no si nea ebefi mu aba no so dua, na ɛnyɛ ɔkwan a wɔfa so yɛ no. NhwɛsoɔAdwumayɛfoɔ a ɔgye nnipa kyerɛw nsɛmbisa nsato krataa anum, hwehwɛ mmerɛ a wɔbue wɔ kalenda so, na ɔbɔ kalenda mu nsɛm a ɛsisi. Ɛde “Send All” button bi kyerɛ. Ɔdefoɔ no de tumi krataa a ɛtwa toɔ ma sɛ ɛbɛkanyan abɔnten adeyɛ no. Nkyerεkyerεmu a εfa nhyehyeε ne ɔhwɛ hoSε ananmusifoɔ yɛ adwuma de si so dua a, εsε sε nhyehyeε no de adeyε a εbεyε da adi no ho nsɛm tiawa a ɛda adi pefee na ɛyɛ tiawa ma, na εkyerɛkyerɛ nea εbεtumi afi mu aba no mu pefee. Ɛsɛ sɛ ɔhwɛ hwɛ sɛ ɔkwan a wɔfa so si so dua no mu yɛ den na wɔmmisa wɔn a wɔde di dwuma no sɛ wɔmfa anifurae nmpene nneyɛe so. Ɛsɛ sɛ UX adwumayɛfoɔ hyehyɛ nsɛm a wɔde si so dua a emu da hɔ na ɛde nsɛm a ɛho hia nyinaa ma, na ɛsɛ sɛ nneɛma so ahwɛfoɔ de akontabuo kwan a ɛyɛ den di kan ma nneyɛeɛ a wɔasi so dua nyinaa. Adeyɛ-Ahofadi Agent no yɛ nnwuma a ɔde ne ho wɔ ahye a wɔakyerɛkyerɛ mu mu. NsonsonoeɛObi a ɔde di dwuma no hwɛ nneyɛeɛ abakɔsɛm mu, ɛnyɛ nneyɛeɛ no ankasa. NhwɛsoɔƆnanmusifoɔ a ɔfa nnipa no hunu ntawntawdie bi, ɔde nsɛmbisa no kɔ backup slot, ɔma ɔkannifoɔ no foforɔ, na ɔbɔ adwumayɛfoɔ a wɔfa wɔn adwuma mu no sohwɛfoɔ amanneɛ. Onipa no hu amanneɛbɔ bi nkutoo: Wɔasan ayɛ nsɛmbisa ho nhyehyɛe akɔ Yawda. Nkyerεkyerεmu a εbεma nhyehyeε ne εhwε so εfa nsεmfua a εwɔ ahofadie ho no, εhia sε nhyehyeε no de ahyeε a εda adi pefee a wɔadi kan apene so sisi hɔ na εma nnwinnadeε a εyε den a εbεhwε so. Ɔhwɛ hwehwɛ sɛ wɔkɔ so hwehwɛ agent no adwumayɛ mu wɔ saa ahye yi mu, hia a ɛho hia kɛse sɛ wɔyɛ logging a ɛyɛ den, override akwan a emu da hɔ, ne kill switches a ɔde di dwuma no akyerɛkyerɛ mu na ama wɔakura ɔdefo no tumi ne ahotoso mu. Ɛsɛ sɛ UX adwumayɛfoɔ de wɔn adwene si dashboards a ɛtu mpɔn a wɔbɛhyehyɛ de ahwɛ autonomous agent suban so, na ɛsɛ sɛ nneɛma so ahwɛfoɔ hwɛ sɛ nniso ne abrabɔ pa ho akwankyerɛ a emu da hɔ wɔ hɔ.
Momma yɛnhwɛ wiase ankasa mu dwumadie bi wɔ HR mfiridwuma mu na yɛahunu saa akwan yi reyɛ adwuma. Susuw “Interview Coordination Agent” bi a wɔayɛ sɛ ɔmfa adwuma a wɔfa nnipa adwuma mu ho nhyehyɛe ho dwuma.
Wɔ Suggest Mode mu no agent no hyɛ no nsow sɛ wɔagye obi a ɔrebisabisa nsɛm no mprenu. Ɛtwe adwene si ntawntawdi a ɛwɔ recruiter’s dashboard so so: “Kɔkɔbɔ: Wɔakyerɛw Sarah mprenu ama nsɛmbisa no 2 PM.” Wɔ Plan Mode mu no agent no hwehwɛ Sarah kalenda ne candidate no a ɔwɔ hɔ. Ɛde ano aduru ma: “Mekamfo kyerɛ sɛ momfa nsɛmbisa no nkɔ Dwoda anɔpa 10. Eyi hwehwɛ sɛ wɔde Sarah’s 1:1 ne ne panyin no kɔ baabi foforo.” Nea ɔfa nnipa adwuma mu no san hwɛ saa ntease yi mu. Wɔ Confirmation Mode mu no agent no kyerɛw emails no kɔma candidate no ne manager no. Ɛhyɛ kalenda so nsato krataa no ma. Nea ɔregye adwuma no hu nsɛm a wɔaboaboa ano: “Woasiesie wo ho sɛ wobɛsan ayɛ nhyehyɛe akɔ Dwoda. Fa nsɛm foforo mena?” Nea ɔregye adwumayɛfo no klik “Confirm.” Wɔ Autonomous Mode mu no agent no di ntawntawdi no ho dwuma ntɛm ara. Ɛkyerɛ obu ma mmara bi a wɔadi kan ahyɛ ato hɔ: “Momfa nsɛm a wobisabisa wɔn a wɔpɛ sɛ wɔpaw wɔn no di kan bere nyinaa sen 1:1 ahorow a ɛwɔ wo mu.” Ɛkanyan nhyiam no na ɛde amanneɛbɔ ahorow no mena. Nea ɔregye adwuma no hu sɛ wɔakyerɛw biribi wɔ kyerɛwtohɔ mu: “Wɔasiesienhyehyɛe mu ntawntawdi ma Ɔkannifo B.”
Nhwehwɛmu Primer: Nea Ɛsɛ sɛ Wɔyɛ Nhwehwɛmu Ne Ɔkwan a Wɔfa so Yɛ Agentic AI a etu mpɔn a wɔbɛyɛ no hwehwɛ sɛ wɔfa nhwehwɛmu kwan soronko so sɛ wɔde toto atetesɛm softwea anaa mpo generative AI ho a. AI adwumayɛfoɔ a wɔyɛ wɔn ho, tumi a wɔtumi si gyinaeɛ, ne tumi a wɔtumi de yɛ ade ntɛm no hwehwɛ sɛ wɔfa akwan titire a wɔfa so te wɔn a wɔde di dwuma no akwanhwɛ ase, yɛ nnuruyɛfoɔ nneyɛeɛ a ɛyɛ den ho mfonini, na wɔhwɛ kwan sɛ ɛbɛtumi adi nkoguo. Nhwehwɛmu mfitiaseɛ a ɛdidi soɔ yi kyerɛ akwan titire a wɔfa so susu na wɔsɔ saa afã soronko yi a ɛfa agentic AI ho. Adwene mu Nhwɛsode Nsɛmbisa Saa nsɛmbisa yi da adwene a wɔn a wɔde di dwuma no adi kan anya wɔ sɛnea ɛsɛ sɛ AI dwumayɛni bi yɛ n’ade ho adi. Sɛ́ anka wobebisa nea wɔn a wɔde di dwuma no pɛ kɛkɛ no, nea wɔde wɔn adwene si so ne sɛ wɔbɛte wɔn mu nhwɛso ahorow a ɛfa agent no tumi ne anohyeto ahorow ho no ase. Ɛsɛ sɛ yɛkwati sɛ yɛde asɛmfua “ɔnanmusifo” bedi dwuma wɔ wɔn a wɔde wɔn ho hyɛ mu no ho. Ɛsoa nyansahu mu ayɛsɛm mu nneɛma anaasɛ ɛyɛ asɛmfua a ɛnyɛ den dodo sɛ wɔbɛfrafra mu ne onipa nanmusifo a ɔde mmoa anaa nnwuma ma. Mmom no, fa nkɔmmɔbɔ no hyehyɛ “aboafo” anaa “nhyehyɛe” no ho. Ɛsɛ sɛ yehu baabi a wɔn a wɔde di dwuma no twetwe nsonsonoe a ɛda automation a ɛboa ne intrusive control ntam.
Ɔkwan: Bisa wɔn a wɔde di dwuma no sɛ wɔnkyerɛkyerɛ, wɔntwe mfonini, anaa wɔnka wɔne ɔnanmusifo no nkitahodi a wɔhwɛ kwan wɔ nsusuwii ahorow mu. Key Probes (a ɛda nnwuma ahorow adi): Sɛ wopɛ sɛ wote ahye a ɛwɔ automation a wopɛ ne dadwen a ebetumi aba wɔ automation a ɛboro so ho ase a, bisa sɛ: Sɛ wɔtwa wo wimhyɛn no mu a, dɛn na wobɛpɛ sɛ nhyehyɛe no yɛ ne ho? Sɛ ɛnyɛ wo akwankyerɛ a emu da hɔ a, dɛn na ɛbɛhaw wo?
Sɛ wopɛ sɛ wohwehwɛ ntease a nea ɔde di dwuma no wɔ wɔ agent no mu nhyehyɛe ne nkitahodi a ɛho hia ho a, bisa sɛ: Fa no sɛ dijitaal boafo bi rehwɛ wo fie a nyansa wom no so. Sɛ wɔde nneɛma bi kɔma a, anammɔn bɛn na wususuw sɛ etu, na nsɛm bɛn na wobɛhwɛ kwan sɛ wubenya?
Sɛ wopɛ sɛ wuhu akwanhwɛ ahorow a ɛfa tumidi ne pene a wɔpene so wɔ anammɔn pii nhyehyɛe mu a, bisa sɛ: Sɛ woka kyerɛ wo dijitaal boafo no sɛ ɔnyɛ nhyiam ho nhyehyɛe a, anammɔn bɛn na woyɛ ho mfonini sɛ ɛbɛtu? Mmere bɛn na wobɛpɛ sɛ wobisa wo nsɛm anaa wɔma wo nneɛma a wubetumi apaw?
Mfasoɔ a ɛwɔ ɔkwan no so: Ɛda nsusuiɛ a ɛda adi pefee adi, ɛtwe adwene si mmeaeɛ a ebia ɔnanmusifoɔ no nneyɛeɛ a wɔayɛ ho nhyehyɛeɛ no bɛdane afiri nea ɔde di dwuma no akwanhwɛ ho, na ɛbɔ nhyehyɛɛ a ɛfa nhyehyɛeɛ a ɛfata a wɔde di dwuma ne akwan a wɔfa so ma mmuaeɛ ho amanneɛ.
Agent Akwantuo Ho Mfonini: Te sɛ atetesɛm mu ɔdefoɔ akwantuo ho mfonini no, agent akwantuo ho mfonini no twe adwene si nneyɛeɛ a wɔhwɛ kwan ne gyinaesie nsɛntitiriw a AI agent no ankasa bɛyɛ so titire, ka ɔdefoɔ no nkitahodiɛ ho. Eyi boa ma wodi kan hu afiri a ebetumi aba.
Ɔkwan: Yɛ asase mfonini a wɔde aniwa hu a ɛkyerɛ gyinabea ahorow a ɛwɔ agent bi dwumadi mu, fi mfiase kosi bere a wɔawie, a nneyɛe a ebetumi aba, gyinaesi ahorow, ne nkitahodi a wɔne abɔnten nhyehyɛe anaa wɔn a wɔde di dwuma nyinaa ka ho. Nneɛma Titiriw a Wɔde Yɛ Asase Mfonini: Agent Actions: Nnwuma anaa gyinaesi pɔtee bɛn na agent no yɛ? Information Inputs/Outputs: Data bɛn na agent no hia, na nsɛm bɛn na ɔyɛ anaa ɔde di nkitaho? Gyinaesi Nsɛntitiriw: Ɛhe na ɔnanmusifo no paw nneɛma, na dɛn ne gyinapɛn ahorow a wɔde paw saa nneɛma no? Nkitahodi a Wɔde Di Dwuma: Ɛhe na ɔdefo no de nsɛm a ɔde hyɛ mu, hwɛ mu, anaa ɔpene nneyɛe so? Nneɛma a Ɛma Woadi nkogu: Nea ɛho hia no, kyerɛ nsɛm pɔtee bi a ɔnanmusifo no betumi akyerɛ akwankyerɛ ase wɔ ɔkwan a ɛnteɛ so, asi gyinae a ɛnteɛ, anaasɛ ɔne adwumakuw a ɛnteɛ adi nkitaho. Nhwɛsoɔ: Obi a ɔgye no a ɛntene (s.e., nsɛm a ɛho hia a ɔde kɔma onipa a ɔnyɛ papa), sika a wɔabɔ no boro so (sɛ nhwɛsoɔ, sika a wɔde tua sika a ɛnyɛ adwuma a ɛboro sika a ɛwɔ hɔ), adwene a wɔakyerɛ ase wɔ ɔkwan a ɛntene so (sɛ nhwɛsoɔ, wimhyɛn a wɔakyerɛw ama da a ɛnteɛ esiane kasa a emu nna hɔ nti).
Akwan a Wɔfa so San: Ɔkwan bɛn so na agent anaa nea ɔde di dwuma no betumi asan anya ahoɔden afi saa huammɔdi ahorow yi mu? Akwan bɛn na ɛwɔ hɔ a wɔfa so teɛteɛ anaasɛ wɔde wɔn ho gye mu?
Mfaso a ɛwɔ ɔkwan no so: Ɛma wonya adwene a edi mũ wɔ agent’s operational flow ho, ɛda nneɛma a egyina so a ahintaw adi, na ɛma kwan ma wɔyɛ ahobammɔ, mfomso a wodi ho dwuma, ne nsɛntitiriw a wɔde wɔn ho hyɛ mu a wɔde di dwuma no ho nhyehyɛe a edi kan de siw nneɛma bɔne a ebefi mu aba no ano anaasɛ wɔbrɛ ase.
Subammɔne Ho Sɔhwɛ a Wɔayɛ no Nsusuwii: Wɔayɛ saa kwan yi sɛ wɔde bɛsɔ nhyehyɛe no ahwɛ adwennwen na wɔahwɛ sɛnea wɔn a wɔde di dwuma no yɛ wɔn ade bere a AI dwumayɛni no di nkogu anaasɛ ɔtwe ne ho fi nea wɔhwɛ kwan ho no. Ɛfa ahotoso a wosiesie ne nkate mu mmuae a wɔde ma wɔ tebea horow a enye mu ntease ho.
Ɔkwan: Wɔ lab nhwehwɛmu a wɔhwɛ so mu no, hyɛ da de tebea horow a ɛkyerɛ sɛ ɔnanmusifo no di mfomso, ɔkyerɛ ahyɛde bi ase wɔ ɔkwan a ɛnteɛ so, anaasɛ ɔyɛ n’ade mpofirim ba. “Nneyɛe Bɔne” Ahorow a Ɛsɛ sɛ Wosuasua: AhyɛdeNkyerɛase a ɛnteɛ: Ɔnanmusifo no yɛ adeyɛ bi a ɛsono kakra wɔ nea nea ɔde di dwuma no pɛe sɛ ɔkra no ho (sɛ nhwɛso no, ɔkra nneɛma abien sen sɛ ɔkra biako). Information Overload/Underload: Agent no de nsɛm a ɛho nhia pii ma dodo anaasɛ ɛnyɛ nsɛm a ɛho hia a ɛdɔɔso. Adeyɛ a Wɔmrɛ: Ɔnanmusifo no yɛ adeyɛ bi a ɛda adi pefee sɛ nea ɔde di dwuma no mpɛ anaasɛ ɔmfa nhwɛ kwan (e.g., ɔtɔ stock a ɔmpene so). System Failure: Agent no hwe ase, ɛbɛyɛ nea entumi nyɛ hwee, anaasɛ ɛde mfomso nkrasɛm ma. Abrabɔ Pa mu Nsɛnnennen: Ɔnanmusifo no si gyinae a ɛwɔ abrabɔ pa ho nkyerɛkyerɛmu (e.g., ɔde adwuma biako di kan sen foforo a egyina metric a wontumi nhu so).
Nneɛma a Wɔde Hwɛ Nneɛma So: Nea Wɔde Di Dwuma: Ɔkwan bɛn so na wɔn a wɔde di dwuma no yɛ wɔn ade wɔ nkate fam (abasamtu, abufuw, adwene a ɛyɛ basaa, ahotoso a wɔhwere)? Mmɔden a Wɔbɔ sɛ Wɔbɛsan Anya: Anamɔn bɛn na wɔn a wɔde di dwuma no tu de siesie agent no nneyɛe anaasɛ wɔsan yɛ ne nneyɛe? Trust Repair Mechanisms: So system’s built-in recovery anaa feedback mechanisms boa ma ahotoso san ba? Ɔkwan bɛn so na wɔn a wɔde di dwuma no pɛ sɛ wɔbɔ wɔn amanneɛ wɔ mfomso ahorow ho? Adwene mu Nhwɛso Nsakrae: So subammɔne no sesa ntease a nea ɔde di dwuma no wɔ wɔ ɔnanmusifo no tumi anaa anohyeto ahorow ho?
Mfasoɔ a ɛwɔ ɔkwan no so: Ɛho hia ma hunu nsonsonoeɛ a ɛwɔ nhyehyɛɛ mu a ɛfa mfomsoɔ a wɔsan nya, nsɛm a wɔka, ne nea ɔde di dwuma no sohwɛ ho. Ɛma nhumu wɔ sɛnea wɔn a wɔde di dwuma no tumi gyina agent huammɔdi ano ne nea ehia na ama wɔakura ahotoso mu anaasɛ wɔbɛsan akyekye, na ɛde agent nhyehyɛe ahorow a ɛyɛ den na ɛde bɔne kyɛ ba.
Ɛdenam nhwehwɛmu akwan yi a wɔde bɛka abom so no, UX adwumayɛfo betumi akɔ akyiri asen sɛ wɔbɛma agentic nhyehyɛe ahorow adi dwuma ara kwa akɔyɛ nea wotumi de ho to so, wotumi di so, na wobu akontaa, na ama abusuabɔ pa a ɛsow aba aba wɔn a wɔde di dwuma ne wɔn AI adwumayɛfo ntam. Hyɛ no nsow sɛ ɛnyɛ eyinom nkutoo ne akwan a ɛfata a wɔfa so hwehwɛ agentic AI mu yiye. Akwan afoforo pii wɔ hɔ, nanso eyinom yɛ nea nnuruyɛfo betumi anya kɛse wɔ bere tiaa bi mu. I’ve previously covered the Wizard of Oz method, ɔkwan a ɛkɔ akyiri kakra a wɔfa so sɔ adwene hwɛ, a ɛno nso yɛ adwinnade a ɛsom bo a wɔde hwehwɛ agentic AI adwene mu. Abrabɔ Pa Ho Nsusuwii Wɔ Nhwehwɛmu Ɔkwan Mu Sɛ wɔreyɛ nhwehwɛmu wɔ agentic AI mu, titiriw bere a wɔreyɛ subammɔne anaa mfomso ho mfonini a, abrabɔ pa ho nsusuwii yɛ ade titiriw a ɛsɛ sɛ wosusuw ho. Nhoma pii wɔ hɔ a ɛtwe adwene si UX nhwehwɛmu a ɛfa abrabɔ pa ho, a asɛm bi a mekyerɛw maa Smashing Magazine, akwankyerɛ yi a efi UX Design Institute, ne kratafa yi a efi Inclusive Design Toolkit mu ka ho. Metrics Titiriw Ma Agent AI You’ll need a comprehensive set of key metrics na ama woatumi asusuw adwuma ne ahotoso a ɛwɔ agentic AI nhyehyɛe ahorow mu yiye. Saa metrics yi ma nhumu wɔ ahotoso a ɔde di dwuma, nhyehyɛe no pɛpɛɛpɛ, ne osuahu a ɔde di dwuma nyinaa ho. Ɛdenam saa nsɛnkyerɛnnede yi akyi a wobedi so no, wɔn a wɔyɛ ne wɔn a wɔyɛ nhyehyɛe no betumi ahu mmeae a ɛsɛ sɛ wotu mpɔn na wɔahwɛ ahu sɛ AI adwumayɛfo bɛyɛ adwuma dwoodwoo na wɔayɛ adwuma yiye. 1. Intervention RateWɔ autonomous agents fam no, yɛde kommyɛ susuw nkonimdi. Sɛ agent bi yɛ adwuma bi na ɔdefoɔ no mfa ne ho nnye mu anaa ɔnsan adeyɛ no wɔ mfɛnsere a wɔahyɛ mu (e.g., nnɔnhwereɛ 24) a, yɛbu saa sɛ agye atom. Yɛdi Intervention Rate no akyi: mpɛn ahe na onipa huruw kɔ mu kɔgyina anaa ɔteɛteɛ agent no? Nneɛma a wɔde wɔn ho gye mu dodow a ɛkɔ soro kyerɛ sɛ ahotoso anaa ntease nhyia. 2. Mpɛn dodow a Nneyɛe a Wɔnhyɛ da yɛ wɔ Nnwuma 1,000 biara muSaa metric a ɛho hia yi kyerɛ nneyɛe dodow a AI dwumayɛni no yɛ a na nea ɔde di dwuma no mpɛ anaasɛ nhwɛ kwan, a wɔayɛ no sɛnea ɛte wɔ nnwuma 1,000 a wɔawie mu. Nneyɛe a wɔanhyɛ da a ɛba fam no kyerɛ AI a ɛne ne ho hyia yiye a ɛkyerɛ nea ɔde di dwuma no adwene ase pɛpɛɛpɛ na ɛyɛ adwuma wɔ ahye a wɔakyerɛkyerɛ mu mu. Saa metric yi ne AI no nteaseɛ a ɛfa nsɛm a ɛfa ho, tumi a ɛtumi yi ahyɛdeɛ mu, ne ne ahobanbɔ nhyehyɛeɛ a ɛyɛ den no wɔ abusuabɔ kɛseɛ. 3. Rollback anaa Undo RatesSaa metric yi di mpɛn dodoɔ a ɛhia sɛ wɔn a wɔde di dwuma no dan anaa wɔsan yɛ adeyɛ bi a AI no ayɛ no akyi. Rollback rates a ɛkorɔn kyerɛ sɛ AI no taa di mfomso, ɛrekyerɛ akwankyerɛ ase wɔ ɔkwan a ɛnteɛ so, anaasɛ ɛreyɛ ade wɔ akwan horow so a ɛne nea ɔde di dwuma no akwanhwɛ nhyia. Nteaseɛ a ɛwɔ saa rollbacks yi akyi nhwehwɛmu no bɛtumi ama wɔanya nsɛm a ɛsom boɔ a ɛbɛma AI’s algorithms no atu mpɔn, nteaseɛ a ɛfa nea ɔde di dwuma no pɛ ho, ne tumi a ɛtumi hyɛ nkɔm sɛ ɛbɛfiri mu aba a wɔpɛ. Sɛ wobɛte nea enti a ɛte saa ase a, ɛsɛ sɛ wode microsurvey di dwuma wɔ undo adeyɛ no ho. Sɛ nhwɛso no, sɛ obi a ɔde di dwuma dan nhyehyɛe mu nsakrae bi a, asɛm tiawa bi betumi abisa sɛ: “Bere a ɛnteɛ? Onipa a ɛnteɛ? Anaasɛ na w’ankasa wo pɛ sɛ woyɛ ara kwa?” Ma nea ɔde di dwuma no kwan ma watumi klik ɔkwan a ɛne wɔn nsusuwii hyia yiye no so. 4. Bere a Wɔde Siesie Mfomso Bi AkyiThis metricsusuw bere tenten a egye na obi a ɔde di dwuma no asiesie mfomso bi a AI no ayɛ anaasɛ AI nhyehyɛe no ankasa asan anya ahoɔden afi tebea a ɛyɛ mfomso mu. Bere tiaa a wɔde siesie no kyerɛ sɛ wɔyɛ mfomso a wɔsan nya ho nhyehyɛe a etu mpɔn na ɛyɛ mmerɛw sɛ wɔde bedi dwuma, a ebetumi abrɛ nea ɔde di dwuma no abasamtu ase na ama wɔakɔ so ayɛ adwuma yiye. Nea ɛka eyi ho ne sɛnea ɛyɛ mmerɛw sɛ wobehu mfomso no, sɛnea wobetumi anya akwan a wɔfa so gyae anaasɛ wɔde siesie, ne mfomso nkrasɛm a AI no de ma no mu da hɔ.
Saa metrics yi a wobɛboaboa ano no hwehwɛ sɛ wode instrumenting wo system no di Agent Action IDs akyi. Adeyɛ soronko biara a ɔnanmusifo no bɛyɛ, te sɛ nhyehyɛe a ɔbɛhyɛ ho nyansa anaasɛ wimhyɛn a ɔbɛkyerɛw no, ɛsɛ sɛ ɔyɛ ID soronko bi a ɛkɔ so tra nsɛm a wɔakyerɛw no mu. Sɛ yɛbɛsusu Intervention Rate no a, yɛnhwehwɛ sɛnea ɔde di dwuma no bɛyɛ n’ade ntɛm ara. Yɛhwehwɛ sɛ adeyɛ a ɛko tia a enni mfɛnsere bi a wɔakyerɛkyerɛ mu mu. Sɛ wɔyɛ Action ID wɔ 9:00 AM na onipa biara a ɔde di dwuma no nsakra anaa ɔnsan saa ID pɔtee no ansa na ade kyee anɔpa 9:00 AM a, nhyehyɛe no de ntease bɛbɔ no agyirae sɛ Wɔagye atom. Eyi ma yetumi gyina nea ɔde di dwuma no kommyɛ so kyerɛ nkonimdi dodow sen sɛ yebesi so dua a ɛyɛ nnam. Wɔ Rollback Rates ho no, raw counts nnɔɔso efisɛ enni nsɛm a ɛfa ho. Sɛ wobɛkyere nteaseɛ a ɛwɔ aseɛ no a, ɛsɛ sɛ wode intercept logic di dwuma wɔ wo application’s Undo anaa Revert dwumadie no so. Sɛ obi a ɔde di dwuma dan adeyɛ bi a agent afi ase a, kanyan microsurvey a emu yɛ hare. Eyi betumi ayɛ ɔkwan a ɛyɛ mmerɛw a ɛwɔ akwan abiɛsa a ɛka kyerɛ nea ɔde di dwuma no sɛ ɔnkyekyɛ mfomso no mu sɛ ɛnyɛ nokware ankasa, enni nsɛm a ɛfa ho, anaasɛ ɔpɛ a ɛnyɛ den sɛ ɔde nsa bedi adwuma no ho dwuma. Eyi ka quantitative telemetry ne qualitative nhumu bom. Ɛma mfiridwuma akuw tumi hu nsonsonoe a ɛda algorithm a asɛe ne nea ɔde di dwuma no pɛ a ɛnhyia ntam. Saa metrics yi, sɛ wɔdi akyi daa na wɔhwehwɛ mu wɔ ne nyinaa mu a, ɛma nhyehyɛeɛ a ɛyɛ den a wɔde bɛsɔ agentic AI nhyehyɛeɛ no adwumayɛ ahwɛ, na ɛma kwan ma wɔkɔ so nya nkɔsoɔ wɔ control, pene, ne accountability mu. Nsusuwii a Wɔyɛ Tia Nsisi Bere a agents reyɛ nea wotumi yɛ kɛse no, yehyia asiane foforo: Agent Sludge. Amanne kwan so nsu a ɛyɛ fĩ ma akasakasa ba a ɛma ɛyɛ den sɛ wobɛtwa nkrataahyɛ mu anaasɛ wobɛpopa akontaabu bi. Agentic sludge yɛ adwuma wɔ ɔkwan a ɛne no bɔ abira so. Ɛyi akasakasa fi mfomso bi so, na ɛma ɛyɛ mmerɛw dodo sɛ obi a ɔde di dwuma no bɛpene adeyɛ bi a ɛbɛboa adwuma no so sen sɛ ɔbɛpene n’ankasa anigye so. Susuw ɔnanmusifo bi a ɔboa ma wɔkyerɛw akwantu ho nhyehyɛe ho hwɛ. Sɛ wɔannya awɛmfo a emu da hɔ a, ebia nhyehyɛe no de wimhyɛn adwumakuw a wɔne no yɛ adwuma anaa ahɔhodan a wɔde sika pii di kan. Ɛde saa paw yi kyerɛ sɛ ɔkwan a eye sen biara. Nea ɔde di dwuma no, a ɔwɔ system’s tumidi mu ahotoso, gye nyansahyɛ no tom a wanhwehwɛ mu yiye. Eyi de nnaadaa nhyehyɛe bi ba baabi a nhyehyɛe no yɛ nea eye sen biara ma sika a wonya wɔ akataso a ɛne sɛ ɛyɛ mmerɛw no ase. Asiane a Ɛwɔ Ahokokwaw a Wɔde Atoro Nsusuwii Ho Ebia nnaadaa mfi adwemmɔne mu. Ɛtaa da adi wɔ AI mu sɛ Imagined Competence. Kasa Nhwɛso akɛse taa te sɛ nea ɛwɔ tumi bere mpo a ɛnteɛ no. Wɔde ahotoso koro no ara te sɛ nokwasɛm a wɔagye atom te sɛ nea wɔde atoro krataa a ɛkyerɛ sɛ wɔagye din anaasɛ nsɛm a wɔaboaboa ano a ɛnyɛ nokware ma. Ebia wɔn a wɔde di dwuma no benya ɛnne a ahotoso wom yi mu ahotoso fi awosu mu. Saa nsɛsoɔ yi ma nsonsonoeɛ a ɛyɛ hu ba nhyehyɛeɛ no tumi ne nea ɔde di dwuma no akwanhwɛ ntam. Ɛsɛ sɛ yɛyɛ nhyehyɛe pɔtee de siw saa nsonsonoe yi ano. Sɛ agent bi antumi anwie adwuma bi a, ɛsɛ sɛ interface no kyerɛ saa huammɔdi no pefee. Sɛ nhyehyɛe no nni ahotoso a, ɛsɛ sɛ ɛda adwenem naayɛ adi sen sɛ ɛde nsɛm a wɔakyerɛw a wɔayɛ no fɛfɛɛfɛ bɛkata so. Nneɛma a ɛda adi pefee denam Primitives so Aduru a wɔde ko tia nsu a ɛyɛ fĩ ne nsusuwii hunu nyinaa ne baabi a efi. Adeyɛ biara a ɛyɛ ne ho hwehwɛ sɛ wɔde metadata tag pɔtee bi a ɛkyerɛkyerɛ gyinaesi no mfiase mu. Wɔn a wɔde di dwuma no hia tumi a wɔde bɛhwehwɛ ntease nkɔnsɔnkɔnsɔn a ɛwɔ nea efi mu ba no akyi. Sɛ yebetumi ayɛ eyi a, ɛsɛ sɛ yɛkyerɛ tete nsɛm ase kɔ mmuae a mfaso wɔ so. Wɔ software engineering mu no, primitives kyerɛ nsɛm anaa nneyɛe a agent bi yɛ no akuw atitiriw. Wɔ engineer no fam no, eyi te sɛ API frɛ anaa logic gate. Wɔ nea ɔde di dwuma no fam no, ɛsɛ sɛ ɛda adi sɛ nkyerɛkyerɛmu a emu da hɔ. Nsusuwii ho asɛnnennen no gyina mfiridwuma mu anammɔn ahorow yi a wɔde bɛyɛ mfonini a ɛne ntease ahorow a nnipa betumi akenkan so. Sɛ ɔnanmusifo bi kamfo wimhyɛn pɔtee bi kyerɛ a, ɛsɛ sɛ nea ɔde di dwuma no hu nea enti a ɛte saa. Interface no ntumi nhintaw nyansahyɛ a ɛfa generic akyi. Ɛsɛ sɛ ɛda primitive a ɛwɔ aseɛ no adi: Logic: Cheapest_Direct_Flight anaa Logic: Partner_Airline_Priority. Mfonini 4 kyerɛ saa nkyerɛaseɛ nsuo yi. Yɛfa raw system primitive — ankasa code logic — na yɛde map kɔ user-facing string. Sɛ nhwɛso no, primitive a ɔhwɛ kalenda nhyehyɛe bi mu wɔ nhyiam bi mu no bɛyɛ asɛm a emu da hɔ: I’ve proposed a 4 PMnhyiamu. Saa ade a ɛda adi pefee yi hwɛ hu sɛ agent’s nneyɛe no te sɛ nea ntease wom na mfaso wɔ so. Ɛma nea ɔde di dwuma no tumi hwɛ sɛ ɔnanmusifo no yɛɛ ade wɔ wɔn yiyedi mu. Ɛdenam tete nneɛma a yɛda no adi so no, yɛdan adaka tuntum ma ɛyɛ ahwehwɛ adaka, hwɛ hu sɛ wɔn a wɔde di dwuma no bɛkɔ so ayɛ tumidi a etwa to wɔ wɔn ankasa dijitaal asetra mu.
Setting The Stage Ma Nneɛma a Wɔayɛ Agyidi nhyehyɛe a wɔbɛkyekye no hwehwɛ sɛ wonya adwene ne nneyɛe ho ntease foforo. Ɛhyɛ yɛn ma yɛkɔ akyiri nsen sɛnea wɔtaa de di dwuma ho sɔhwɛ na yɛkɔ ahotoso, pene, ne akontaabu ahemman mu. Nhwehwɛmu akwan a yɛaka ho asɛm, efi adwene mu nhwɛso ahorow a yɛhwehwɛ mu kosi suban bɔne a yɛyɛ ne metrics foforo a yɛde besi hɔ so no ma fapem a ɛho hia. Saa nneyɛe yi ne nnwinnade a ɛho hia a wɔde di kan hu baabi a nhyehyɛe a ɛde ne ho betumi adi nkogu ne nea ɛho hia kɛse no, sɛnea wobesiesie abusuabɔ a ɛda ɔdefo ne ɔnanmusifo ntam bere a ayɛ saa no. Nsakrae a ɛkɔ agentic AI so no yɛ abusuabɔ a ɛda ɔdefo ne nhyehyɛe ntam no nkyerɛase foforo. Yɛnyɛ nhyehyɛe bio mma nnwinnade a ɛyɛ ahyɛde ahorow ho biribi kɛkɛ; yɛreyɛ nhyehyɛe ama ahokafo a wogyina yɛn ananmu yɛ adwuma. Eyi sesa adwini a ɛho hia no fi sɛnea ɛyɛ adwuma yiye na ɛnyɛ den sɛ wɔde bedi dwuma so kɔ nea ɛda adi pefee, nea wotumi hyɛ ho nkɔm, ne nea wɔde di dwuma so. Sɛ AI tumi kyerɛw wimhyɛn anaasɛ ɔde ne sika di gua a wankyere nea etwa to a, sɛnea wɔayɛ ne “on-ramps” ne “off-ramps” no bɛyɛ nea ɛho hia sen biara. Ɛyɛ yɛn asɛdeɛ sɛ yɛbɛhwɛ sɛ wɔn a wɔde di dwuma no te nka sɛ wɔte ofirikafoɔ no nkongua so, berɛ mpo a wɔde ntwahonan no ahyɛ ne nsa. Saa nokwasɛm foforo yi nso ma UX nhwehwɛmufo no dwumadi kɔ soro. Yɛbɛyɛ wɔn a wɔhwɛ wɔn a wɔde di dwuma no ahotoso so, na yɛne mfiridwumayɛfo ne nneɛma so ahwɛfo yɛ adwuma bom de kyerɛkyerɛ na yɛsɔ guardrails a ɛwɔ agent’s autonomy mu hwɛ. Wɔ nhwehwɛmufoɔ a yɛyɛ akyi no, yɛbɛyɛ wɔn a wɔkamfo wɔn a wɔde di dwuma no sohwɛ, wɔnyɛ a ɛda adi pefee, ne abrabɔ pa ho banbɔ a ɛwɔ nkɔsoɔ nhyehyɛeɛ no mu. Ɛdenam tete nsɛm a yɛbɛkyerɛ ase akɔ nsɛmmisa a mfaso wɔ so mu na yɛayɛ tebea horow a enye koraa ho mfonini so no, yebetumi ayɛ nhyehyɛe ahorow a ɛyɛ den a tumi wom na ahobammɔ wom. Saa asɛm yi aka “dɛn” ne “nea enti” a ɛwɔ nhwehwɛmu a wɔyɛ wɔ agentic AI mu ho asɛm. Ɛda no adi sɛ yɛn atetesɛm nnwinnade no nnɔɔso na ɛsɛ sɛ yɛfa akwan foforo a ɛhwɛ daakye so. Asɛm a edi hɔ no bɛto saa fapem yi so, de nhyehyɛe pɔtee ne nhyehyɛe mu nneyɛe a ɛma agent bi mfaso da adi pefee ma wɔn a wɔde di dwuma no bɛma, ahwɛ ahu sɛ wobetumi de ahotoso ne tumidi a ɛwɔ agent AI tumi adi dwuma. UX daakye fa nhyehyɛe ahorow a wɔbɛma ayɛ nea wotumi de ho to so ho. Sɛ wopɛ ntease foforo wɔ agentic AI ho a, wubetumi ahwehwɛ nneɛma a edidi so yi mu:
Google AI Blog a ɛfa Agent AI ho Microsoft nhwehwɛmu a wɔyɛe wɔ AI Agents ho
