Agentic AI ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ, ನಾಯಕತ್ವದಿಂದ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿನ ಈ ವಿಕಸನವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮುಂದುವರಿಯಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಸರಳ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. UX ತಂಡಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ, ನಾವೀನ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು, ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಜನರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮರುವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಈ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ರೊಬೊಟಿಕ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್ (RPA) ಜೊತೆಗೆ Agentic AI ಅನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವುದು ಸುಲಭ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಗಟ್ಟಿತನದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಲ್ಲಿ RPA ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ: X ಸಂಭವಿಸಿದರೆ, Y ಮಾಡಿ. ಇದು ಮಾನವ ಕೈಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಮಾನವ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ರೇಖೀಯ ಲಿಪಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಅದು ಒಂದನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ನೇಮಕಾತಿ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. RPA ಬೋಟ್ ರೆಸ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ರೆಸ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ, ಹೊಸ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡ-ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಔಟ್ರೀಚ್ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಕರಡು ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. RPA ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ; Agentic AI ಗುರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯು ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ನಾವು ಬಳಸಿದ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಸಭೆಯ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿರುವ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಸಭೆಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿಗದಿತ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಸಭೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಮುಖ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವವರು ರಜೆಯಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಸಭೆಯಂತಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಅದು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಮಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತೀರಿ. ಏಜೆಂಟ್ AI, ಅದೇ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವವರೊಂದಿಗಿನ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಏಜೆಂಟ್ ಈ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು:
ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪರ್ಯಾಯ ಸಮಯ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು. ಎಲ್ಲಾ ಪಾಲ್ಗೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಹೊಸ ಸಭೆಯ ಆಮಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಂಘರ್ಷವು ಬಾಹ್ಯ ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗಿದ್ದರೆ, ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಸಮಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಇಮೇಲ್ ಅನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಳುಹಿಸಬಹುದು. ಒಮ್ಮೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿದ ಹೊಸ ಸಭೆಯ ವಿವರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಗುರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಸಭೆಯ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು), ಹಂತಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ (ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು, ಆಹ್ವಾನಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು), ಆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲವೂ ಕನಿಷ್ಠ ನೇರ ಬಳಕೆದಾರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ. ಇದು "ಏಜೆಂಟಿಕ್" ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ: ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಬದಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುರಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾದರೆ ಸಹ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕನಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (LLM ಗಳು) ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಯೋಜನಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ವಿವಿಧ ಪರಿಕರಗಳು, API ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ AI ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ಅವರು ನಿರಂತರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಗುರಿಯತ್ತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯಿಂದ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಮರುಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಎ ಸಿಂಪಲ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ಆಫ್ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಬಿಹೇವಿಯರ್ಸ್ ನಾವು ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ನಾಲ್ಕು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ಇವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಯಂತೆ ಕಂಡರೂ, ಅವು ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ನಂಬಬಹುದು, ಆದರೆ ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು "ಸಲಹೆ ಮೋಡ್" ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವದ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳಿಗೆ (SAE ಮಟ್ಟಗಳು) ಉದ್ಯಮದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಗಮನಿಸಿ ಮತ್ತು ಸೂಚಿಸಿ ಏಜೆಂಟ್ ಮಾನಿಟರ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಶೂನ್ಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವುದೇ ಸಂಕೀರ್ಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ExampleA DevOps ಏಜೆಂಟ್ ಸರ್ವರ್ CPU ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಆನ್-ಕಾಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಅನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಏನೋ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅದು ತಿಳಿದಿದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು,ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟ, ಒಳನುಗ್ಗಿಸದ ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳದೆಯೇ ಸಕಾಲಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಸಬಲೀಕರಣಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. UX ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅಗಾಧಗೊಳಿಸದೆಯೇ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ ಏಜೆಂಟ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಹು-ಹಂತದ ತಂತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಏಜೆಂಟ್ ತಂತ್ರಜ್ಞನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಧಾನದ ಅನುಮೋದನೆಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಅದೇ DevOps ಏಜೆಂಟ್ CPU ಸ್ಪೈಕ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ, ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ:
ಎರಡು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಸ್ಪಿನ್ ಮಾಡಿ. ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಹಳೆಯ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೈವ್ ಮಾಡಿ.
ಮಾನವನು ತರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು "ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿ" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಯೋಜನೆಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟರ ಯೋಜನಾ ತರ್ಕವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. UX ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಉದ್ದೇಶಿತ ಯೋಜನೆಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದನೆ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು. ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಆಕ್ಟ್ ಏಜೆಂಟ್ ಎಲ್ಲಾ ತಯಾರಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದು ಹಂತದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆದಿರುತ್ತದೆ, ನಮನಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಇದು "ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವನೆ" ಯಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ, ತಂತ್ರವಲ್ಲ. ExampleA ನೇಮಕಾತಿ ಏಜೆಂಟ್ ಐದು ಸಂದರ್ಶನದ ಆಮಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ಗಳಲ್ಲಿ ತೆರೆದ ಸಮಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಈವೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು "ಎಲ್ಲವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ" ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಅಂತಿಮ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು ದೃಢೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ, ವಿನ್ಯಾಸವು ಉದ್ದೇಶಿತ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ದೃಢವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಅನುಮೋದಿಸಲು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. UX ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ದೃಢೀಕರಣ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಎಲ್ಲಾ ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾದ ಆಡಿಟ್ ಟ್ರಯಲ್ ಅನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು. ಆಕ್ಟ್-ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಬಳಕೆದಾರರು ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆ ನೇಮಕಾತಿ ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಸಂದರ್ಶನವನ್ನು ಬ್ಯಾಕಪ್ ಸ್ಲಾಟ್ಗೆ ಸರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನೇಮಕ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾನವನು ಅಧಿಸೂಚನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುತ್ತಾನೆ: ಸಂದರ್ಶನವನ್ನು ಮಂಗಳವಾರಕ್ಕೆ ಮರು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ವಿನ್ಯಾಸವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪೂರ್ವ-ಅನುಮೋದಿತ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಮತ್ತು ದೃಢವಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕು. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಈ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ನಿರಂತರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ದೃಢವಾದ ಲಾಗಿಂಗ್, ಸ್ಪಷ್ಟ ಅತಿಕ್ರಮಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಕಿಲ್ ಸ್ವಿಚ್ಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಗತ್ಯ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು UX ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಗಮನಹರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನೋಡಲು HR ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನೋಡೋಣ. ನೇಮಕದ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ "ಸಂದರ್ಶನ ಸಮನ್ವಯ ಏಜೆಂಟ್" ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
ಸಲಹೆ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಶಕನು ಎರಡು-ಬುಕ್ ಮಾಡಿರುವುದನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ಗಮನಿಸುತ್ತಾನೆ. ಇದು ನೇಮಕಾತಿದಾರರ ಡ್ಯಾಶ್ಬೋರ್ಡ್ನಲ್ಲಿನ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ: "ಎಚ್ಚರಿಕೆ: 2 PM ಸಂದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ಸಾರಾ ಅವರನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಬುಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ." ಪ್ಲಾನ್ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಸಾರಾ ಅವರ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ: "ಸಂದರ್ಶನವನ್ನು ಗುರುವಾರ ಬೆಳಗ್ಗೆ 10 ಗಂಟೆಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ನಾನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಸಾರಾ ಅವರ 1:1 ಅನ್ನು ಅವರ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ." ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರು ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ದೃಢೀಕರಣ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗೆ ಇಮೇಲ್ಗಳನ್ನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಆಹ್ವಾನಗಳನ್ನು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರು ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ: "ಗುರುವಾರಕ್ಕೆ ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಾ. ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದೇ?" ನೇಮಕಾತಿ ಮಾಡುವವರು "ದೃಢೀಕರಿಸಿ" ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮೋಡ್ನಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪೂರ್ವ-ನಿಗದಿತ ನಿಯಮವನ್ನು ಗೌರವಿಸುತ್ತದೆ: "ಯಾವಾಗಲೂ ಆಂತರಿಕ 1:1s ಗಿಂತ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ." ಇದು ಸಭೆಯನ್ನು ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಧಿಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ನೇಮಕಾತಿದಾರರು ಲಾಗ್ ನಮೂದನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ: “ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆಬಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಂಘರ್ಷ.
ರಿಸರ್ಚ್ ಪ್ರೈಮರ್: ಏನು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸ್ವಭಾವ, ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಏಜೆಂಟ್ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ವಿಶೇಷ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರೈಮರ್ ಏಜೆಂಟ್ AI ಯ ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನಸಿಕ-ಮಾದರಿ ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಈ ಸಂದರ್ಶನಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪೂರ್ವಗ್ರಹದ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು ಎಂದು ಸರಳವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಬದಲು, ಏಜೆಂಟ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳ ಆಂತರಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಂದಿಗೆ ನಾವು "ಏಜೆಂಟ್" ಪದವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಾಮಾನುಗಳನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಬೆಂಬಲ ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗಿ ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾದ ಪದವಾಗಿದೆ. ಬದಲಾಗಿ, "ಸಹಾಯಕರು" ಅಥವಾ "ಸಿಸ್ಟಮ್" ಸುತ್ತ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿ. ಸಹಾಯಕವಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಒಳನುಗ್ಗುವ ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಡುವೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಿ ರೇಖೆಯನ್ನು ಎಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.
ವಿಧಾನ: ವಿವಿಧ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಅವರ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ಸೆಳೆಯಲು ಅಥವಾ ನಿರೂಪಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕೇಳಿ. ಪ್ರಮುಖ ಶೋಧನೆಗಳು (ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ): ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅತಿ-ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಸುತ್ತ ಸಂಭಾವ್ಯ ಆತಂಕಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಕೇಳಿ: ನಿಮ್ಮ ವಿಮಾನವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ? ನಿಮ್ಮ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅದು ಮಾಡಿದರೆ ನಿಮಗೆ ಚಿಂತೆ ಏನು?
ಏಜೆಂಟ್ನ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಸಂವಹನದ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಕೇಳಿ: ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಹೋಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ವಿತರಿಸಿದರೆ, ಅದು ಯಾವ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಊಹಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಬಹು-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಸುತ್ತಲಿನ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು, ಕೇಳಿ: ಮೀಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕರನ್ನು ನೀವು ಕೇಳಿದರೆ, ಅದು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಊಹಿಸುತ್ತೀರಿ? ಯಾವ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಸಮಾಲೋಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ?
ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಸೂಚ್ಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಏಜೆಂಟ್ನ ಯೋಜಿತ ನಡವಳಿಕೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಬಹುದಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಏಜೆಂಟ್ ಜರ್ನಿ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರಯಾಣದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನಂತೆಯೇ, ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರಯಾಣದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ AI ಏಜೆಂಟ್ನ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನದ ಜೊತೆಗೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವಿಧಾನ: ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗಿನ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಮುಕ್ತಾಯದವರೆಗೆ ಏಜೆಂಟ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ದೃಶ್ಯ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ನಕ್ಷೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ? ಮಾಹಿತಿ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು/ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಯಾವ ಡೇಟಾ ಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಂವಹನ ಮಾಡುತ್ತದೆ? ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂಶಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ ಎಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಮಾನದಂಡಗಳು ಯಾವುವು? ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಾದದ ಅಂಶಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ಇನ್ಪುಟ್, ವಿಮರ್ಶೆ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ? ವೈಫಲ್ಯದ ಅಂಶಗಳು: ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ತಪ್ಪಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಘಟಕದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗಳು: ತಪ್ಪಾದ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು (ಉದಾ., ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು), ಓವರ್ಡ್ರಾಫ್ಟ್ (ಉದಾ., ಲಭ್ಯವಿರುವ ನಿಧಿಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪಾವತಿ), ಉದ್ದೇಶದ ತಪ್ಪಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ (ಉದಾ., ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾಷೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ತಪ್ಪು ದಿನಾಂಕಕ್ಕಾಗಿ ವಿಮಾನವನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸುವುದು).
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳು: ಈ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಂದ ಏಜೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು? ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗೆ ಯಾವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಜಾರಿಯಲ್ಲಿವೆ?
ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹರಿವಿನ ಸಮಗ್ರ ನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಗುಪ್ತ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಋಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಅಥವಾ ತಗ್ಗಿಸಲು ಸುರಕ್ಷತೆಗಳು, ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಬಿಂದುಗಳ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನುಕರಿಸಿದ ದುರ್ವರ್ತನೆ ಪರೀಕ್ಷೆ: AI ಏಜೆಂಟ್ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಂಡಾಗ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಒತ್ತಡ-ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಪ್ರತಿಕೂಲ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯ ದುರಸ್ತಿ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ವಿಧಾನ: ನಿಯಂತ್ರಿತ ಲ್ಯಾಬ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್ ತಪ್ಪು ಮಾಡುವ, ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುವ ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವರ್ತಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿ. ಅನುಕರಿಸಲು "ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ತಿಸುವ" ವಿಧಗಳು: ಆಜ್ಞೆತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಏಜೆಂಟರು ಬಳಕೆದಾರರು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದ್ದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ಭಿನ್ನವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ (ಉದಾ., ಒಂದರ ಬದಲಿಗೆ ಎರಡು ಐಟಂಗಳನ್ನು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವುದು). ಮಾಹಿತಿ ಓವರ್ಲೋಡ್/ಅಂಡರ್ಲೋಡ್: ಏಜೆಂಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕ ವಿವರಗಳಿಲ್ಲ. ಅಪೇಕ್ಷಿಸದ ಕ್ರಮ: ಬಳಕೆದಾರನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಬಯಸದ ಅಥವಾ ನಿರೀಕ್ಷಿಸದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ (ಉದಾ., ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸ್ಟಾಕ್ ಖರೀದಿಸುವುದು). ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೈಫಲ್ಯ: ಏಜೆಂಟ್ ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಆಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ದೋಷ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನೈತಿಕ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು).
ವೀಕ್ಷಣಾ ಗಮನ: ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ಭಾವನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ (ಹತಾಶೆ, ಕೋಪ, ಗೊಂದಲ, ನಂಬಿಕೆಯ ನಷ್ಟ)? ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು: ಏಜೆಂಟ್ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಅದರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ? ಟ್ರಸ್ಟ್ ದುರಸ್ತಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು: ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಚೇತರಿಕೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆಯೇ? ದೋಷಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ತಿಳಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ? ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿ ಶಿಫ್ಟ್: ದುರ್ವರ್ತನೆಯು ಏಜೆಂಟ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ವಿಧಾನದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ದೋಷ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅಂತರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಎಷ್ಟು ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಏನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇದು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಕ್ಷಮಿಸುವ ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, UX ಅಭ್ಯಾಸಕಾರರು ಸರಳವಾಗಿ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದರ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಅವರ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಬೆಳೆಸಬಹುದು. ಏಜೆಂಟ್ AI ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಇವುಗಳು ಮಾತ್ರ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅನೇಕ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಆದರೆ ಇವುಗಳು ಹತ್ತಿರದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವವರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ನಾನು ಈ ಹಿಂದೆ ವಿಝಾರ್ಡ್ ಆಫ್ ಓಝ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದೇನೆ, ಇದು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಏಜೆಂಟ್ AI ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಅನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸುವಾಗ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತಪ್ಪು ನಡವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವಾಗ, ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಮಾಶಿಂಗ್ ಮ್ಯಾಗಜೀನ್ಗಾಗಿ ನಾನು ಬರೆದ ಲೇಖನ, UX ಡಿಸೈನ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ನಿಂದ ಈ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ಕ್ಲೂಸಿವ್ ಡಿಸೈನ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನಿಂದ ಈ ಪುಟ ಸೇರಿದಂತೆ ನೈತಿಕ UX ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಅನೇಕ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳಿವೆ. ಏಜೆಂಟ್ AI ಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಏಜೆಂಟ್ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಸಮಗ್ರ ಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ನಂಬಿಕೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಕರು ಸುಧಾರಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. 1. ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ದರ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ, ನಾವು ಮೌನದಿಂದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತೇವೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಸೆಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ (ಉದಾ. 24 ಗಂಟೆಗಳು) ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ದರವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ: ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮನುಷ್ಯ ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಜಿಗಿಯುತ್ತಾನೆ? ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ ದರವು ನಂಬಿಕೆ ಅಥವಾ ತರ್ಕದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. 2. ಪ್ರತಿ 1,000 ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುದ್ದೇಶಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆವರ್ತನೆ ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೆಟ್ರಿಕ್ AI ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಅಪೇಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ 1,000 ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ AI ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಬಳಕೆದಾರರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಗಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ AI ಯ ಸಂದರ್ಭದ ತಿಳುವಳಿಕೆ, ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅದರ ಸುರಕ್ಷತಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳ ದೃಢತೆಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. 3. ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಅಥವಾ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ದರಗಳು ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬಳಕೆದಾರರು AI ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ರದ್ದುಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ದರಗಳು AI ಪದೇ ಪದೇ ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ AI ನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮೇಲೆ ನೀವು ಮೈಕ್ರೋಸರ್ವೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಸರಳ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕೇಳಬಹುದು: "ತಪ್ಪಾದ ಸಮಯ? ತಪ್ಪು ವ್ಯಕ್ತಿ? ಅಥವಾ ನೀವೇ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದ್ದೀರಾ?" ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅನುಗುಣವಾದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. 4. ದೋಷದ ನಂತರ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಸಮಯ ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್AI ಮಾಡಿದ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಿತಿಯಿಂದ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅವಧಿಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯವು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ-ಸ್ನೇಹಿ ದೋಷ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ದೋಷವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸುಲಭ, ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರವೇಶ ಮತ್ತು AI ಒದಗಿಸಿದ ದೋಷ ಸಂದೇಶಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ ಆಕ್ಷನ್ ಐಡಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಂ ಅನ್ನು ಸಲಕರಣೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಫ್ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸುವಂತಹ ಏಜೆಂಟ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಿಯೆಯು ಲಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ID ಅನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕು. ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ದರವನ್ನು ಅಳೆಯಲು, ನಾವು ತಕ್ಷಣದ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ-ಕ್ರಿಯೆಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. 9:00 AM ಕ್ಕೆ ಕ್ರಿಯೆಯ ID ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರು ಮರುದಿನ 9:00 AM ವರೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ID ಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಹಿಂತಿರುಗಿಸದಿದ್ದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯ ದೃಢೀಕರಣದ ಬದಲಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೌನವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಇದು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ದರಗಳಿಗೆ, ಕಚ್ಚಾ ಎಣಿಕೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕಾರಣವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ಇಂಟರ್ಸೆಪ್ಟ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಬೇಕು. ಏಜೆಂಟ್-ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಹಿಮ್ಮುಖಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಹಗುರವಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿ. ಇದು ಸರಳವಾದ ಮೂರು-ಆಯ್ಕೆ ಮಾದರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ದೋಷವನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಸಂದರ್ಭದ ಕೊರತೆ, ಅಥವಾ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸರಳ ಆದ್ಯತೆ. ಇದು ಗುಣಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಟೆಲಿಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮುರಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಆದ್ಯತೆಯ ಅಸಂಗತತೆಯ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು, ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ, ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ದೃಢವಾದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಂಚನೆಯ ವಿರುದ್ಧ ವಿನ್ಯಾಸ ಏಜೆಂಟರು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥರಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ನಾವು ಹೊಸ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತೇವೆ: ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಸ್ಲಡ್ಜ್. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕೆಸರು ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಚಂದಾದಾರಿಕೆಯನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಖಾತೆಯನ್ನು ಅಳಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಸರು ಹಿಮ್ಮುಖವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ದೋಷಕ್ಕೆ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರಕ್ಕೆ ಲಾಭದಾಯಕವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ತುಂಬಾ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕಿಂಗ್ಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳಿಲ್ಲದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪಾಲುದಾರ ವಿಮಾನಯಾನ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಚು ಹೋಟೆಲ್ಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು. ಇದು ಈ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು, ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ, ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಶಿಫಾರಸನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಮೋಸಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅನುಕೂಲತೆಯ ಸೋಗಿನಲ್ಲಿ ಆದಾಯವನ್ನು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಲ್ಪಿಸಿದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಪಾಯ ವಂಚನೆಯು ದುರುದ್ದೇಶದಿಂದ ಉಂಟಾಗದಿರಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ನಲ್ಲಿ ಇಮ್ಯಾಜಿನ್ಡ್ ಕಾಂಪಿಟೆನ್ಸ್ ಆಗಿ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ತಪ್ಪಾದ ಬುಕಿಂಗ್ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸತ್ಯದಂತೆಯೇ ಅದೇ ವಿಶ್ವಾಸದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಸ್ವರವನ್ನು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ನಂಬಬಹುದು. ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂತರವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂತರವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ನಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಬೇಕು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ನಯಗೊಳಿಸಿದ ಗದ್ಯದಿಂದ ಅದನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಬದಲು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಸ್ ಮೂಲಕ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಕೆಸರು ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಪ್ರತಿವಿಷವು ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕ್ರಿಯೆಗೆ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೂಲವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಟ್ಯಾಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶದ ಹಿಂದಿನ ಲಾಜಿಕ್ ಚೈನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ನಾವು ಪ್ರಾಚೀನತೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಉತ್ತರಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಬೇಕು. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರೈಮಿಟಿವ್ಗಳು ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಮಾಡುವ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ. ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗೆ, ಇದು API ಕರೆ ಅಥವಾ ಲಾಜಿಕ್ ಗೇಟ್ನಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಯಂತೆ ಗೋಚರಿಸಬೇಕು. ಈ ತಾಂತ್ರಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಮಾನವ-ಓದಬಲ್ಲ ತಾರ್ಕಿಕತೆಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಸವಾಲು ಇರುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಮಾನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದರೆ, ಏಕೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಸಲಹೆಯ ಹಿಂದೆ ಮರೆಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಾಚೀನತೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬೇಕು: ತರ್ಕ: ಅಗ್ಗದ_ಡೈರೆಕ್ಟ್_ಫ್ಲೈಟ್ ಅಥವಾ ಲಾಜಿಕ್: Partner_Airline_Priority. ಚಿತ್ರ 4 ಈ ಅನುವಾದದ ಹರಿವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕಚ್ಚಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಚೀನವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ - ನಿಜವಾದ ಕೋಡ್ ಲಾಜಿಕ್ - ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರ-ಫೇಸಿಂಗ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸಭೆಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ಹೇಳಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ: ನಾನು 4 PM ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದ್ದೇನೆಸಭೆ ಈ ಮಟ್ಟದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಏಜೆಂಟರ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ತಮ್ಮ ಹಿತದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನು ಗಾಜಿನ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅಂತಿಮ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಹಂತವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೊಸ ಮಟ್ಟದ ಮಾನಸಿಕ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ನಮ್ಮನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಧಾನಗಳು, ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅನುಚಿತ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವವರೆಗೆ, ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ಬಳಕೆದಾರ-ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಈ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಅವಶ್ಯಕ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ. ಏಜೆಂಟ್ AI ಗೆ ಬದಲಾವಣೆಯು ಬಳಕೆದಾರ-ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಬಂಧದ ಮರುವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಾಗಿದೆ. ಆಜ್ಞೆಗಳಿಗೆ ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ನಮ್ಮ ಪರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪಾಲುದಾರರಿಗಾಗಿ ನಾವು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಇದು ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯಿಂದ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಭವಿಷ್ಯ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ವಿನ್ಯಾಸದ ಅನಿವಾರ್ಯತೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. AI ವಿಮಾನವನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಅಂತಿಮ ಕ್ಲಿಕ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಡುವಾಗ, ಅದರ "ಆನ್-ರಾಂಪ್ಸ್" ಮತ್ತು "ಆಫ್-ರಾಂಪ್ಸ್" ವಿನ್ಯಾಸವು ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಚಕ್ರವನ್ನು ಹಸ್ತಾಂತರಿಸಿದಾಗಲೂ ಸಹ ಅವರು ಚಾಲಕನ ಸೀಟಿನಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಮ್ಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಹೊಸ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಯುಎಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧಕನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಸಹ ಉನ್ನತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸದ ಪಾಲಕರಾಗುತ್ತೇವೆ, ಏಜೆಂಟ್ನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನ ನಿರ್ವಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿರುವುದರ ಹೊರತಾಗಿ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಳಗೆ ನಾವು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ರಕ್ಷಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ವಕೀಲರಾಗುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾಚೀನತೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ಎರಡೂ ದೃಢವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಏಜೆಂಟ್ AI ಅನ್ನು ಸಂಶೋಧಿಸುವ "ಏನು" ಮತ್ತು "ಏಕೆ" ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಿದೆ. ನಮ್ಮ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ಗಳು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಾವು ಹೊಸ, ಮುಂದೆ ನೋಡುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಮುಂದಿನ ಲೇಖನವು ಈ ಅಡಿಪಾಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿನ್ಯಾಸದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಏಜೆಂಟ್ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವರು ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಯುಎಕ್ಸ್ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವುದು. ಏಜೆಂಟ್ AI ಯ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು:
ಏಜೆಂಟಿಕ್ AI ನಲ್ಲಿ Google AI ಬ್ಲಾಗ್ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಕುರಿತು Microsoft ನ ಸಂಶೋಧನೆ
