Agentic AI ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਧਾਰਣ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਾਰਵਾਈ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ। UX ਟੀਮਾਂ, ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੈਕਟਿਵਜ਼ ਲਈ, ਇਸ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ, ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Agentic AI ਨੂੰ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (RPA) ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਨਿਯਮਾਂ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਫਰਕ ਕਠੋਰਤਾ ਬਨਾਮ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਹੈ। RPA ਇੱਕ ਸਖਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ: ਜੇਕਰ X ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Y ਕਰੋ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ AI ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਕ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਰੇਖਿਕ ਲਿਪੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਇੱਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਭਰਤੀ ਵਰਕਫਲੋ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਇੱਕ RPA ਬੋਟ ਇੱਕ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਏਜੰਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਲਾਇੰਟ ਲੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਰ-ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸ ਮੈਚ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਊਟਰੀਚ ਈਮੇਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। RPA ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ; Agentic AI ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵਰਤੇ ਹਨ। ਇਕ ਹੋਰ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਵਾਦਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਲੰਡਰ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਕਰਮੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਜਕ੍ਰਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਸੰਭਾਵੀ ਟਕਰਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀਆਂ ਦੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਯਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਭਾਗੀਦਾਰ ਛੁੱਟੀ 'ਤੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ AI, ਉਸੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਸਿਰਫ ਵਿਵਾਦਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੋਵੇਗਾ। ਕਿਸੇ ਮੁੱਖ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਏਜੰਟ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਸਾਰੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਮਾਂ ਸਲਾਟ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਸਾਰੇ ਹਾਜ਼ਰੀਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਨਵੇਂ ਮੀਟਿੰਗ ਸੱਦੇ ਭੇਜੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਟਕਰਾਅ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਭਾਗੀਦਾਰ ਨਾਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਏਜੰਟ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੜ-ਨਿਯਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਕੈਲੰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਮੀਟਿੰਗ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨਾਲ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ।
ਇਹ ਏਜੰਟ AI ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ (ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾਉਣਾ), ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ, ਵਿਕਲਪ ਲੱਭਣਾ, ਸੱਦੇ ਭੇਜਣਾ), ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੇ ਹੱਲ ਹੋਣ ਤੱਕ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਕੁਝ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਧੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਖਲ ਨਾਲ। ਇਹ "ਏਜੰਟਿਕ" ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਜੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਵੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਵਾਂਗ ਸੋਚੋ। ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਕਸਰ ਸਮਝ ਅਤੇ ਤਰਕ ਲਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਾਧਨਾਂ, APIs, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਹੋਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਵੀ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਉਹ ਪਿਛਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਰੀਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਸੀਂ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੇ ਚਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਤਰੱਕੀ ਵਾਂਗ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਤੰਤਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਮੋਡਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਸੂਚੀ ਲਈ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਏਜੰਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਲਈ ਇਸਨੂੰ "ਸੁਝਾਅ ਮੋਡ" ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ। ਅਸੀਂ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ (SAE ਲੈਵਲ) ਲਈ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਢਾਲ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਦੇਖੋ-ਅਤੇ-ਸੁਝਾਓ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਮਾਨੀਟਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜਾਂ ਜਾਂ ਮੌਕਿਆਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ੀਰੋ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਿੰਨਤਾ ਅਗਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਉਲਟ, ਏਜੰਟ ਕੋਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਯੋਜਨਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ExampleA DevOps ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਸਰਵਰ CPU ਸਪਾਈਕ ਨੂੰ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਨ-ਕਾਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੈ। ਇਸ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ,ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ, ਗੈਰ-ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸੁਝਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਏ ਬਿਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। UX ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਰਣਨੀਤੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਪੂਰੀ ਯੋਜਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਿੰਨਤਾ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਉਹੀ DevOps ਏਜੰਟ CPU ਸਪਾਈਕ ਨੂੰ ਨੋਟਿਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੌਗਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਪਚਾਰ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਦੋ ਵਾਧੂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਸਪਿਨ ਕਰੋ। ਲੋਡ ਬੈਲੈਂਸਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰੋ। ਪੁਰਾਣੇ ਲੌਗਸ ਨੂੰ ਆਰਕਾਈਵ ਕਰੋ।
ਮਨੁੱਖ ਤਰਕ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ "ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿਓ" 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਹਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਤਰਕ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। UX ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਕਿਰਿਆ-ਨਾਲ-ਪੁਸ਼ਟੀ ਏਜੰਟ ਸਾਰੇ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਪੜਾਅਵਾਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਵਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹਿੱਲਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਭਿੰਨਤਾ ਇਹ "ਯੋਜਨਾ-ਅਤੇ-ਪ੍ਰਸਤਾਵ" ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਪੜਾਅਵਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਰਗੜ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਨਹੀਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਭਰਤੀ ਏਜੰਟ ਪੰਜ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸੱਦੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੈਲੰਡਰਾਂ 'ਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰ ਇਵੈਂਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ "ਸਭ ਭੇਜੋ" ਬਟਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਮ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। UX ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਐਕਟ-ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਏਜੰਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਭਿੰਨਤਾਉਪਭੋਗਤਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਖੁਦ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ। ਉਦਾਹਰਨ: ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਏਜੰਟ ਵਿਵਾਦ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੂੰ ਬੈਕਅੱਪ ਸਲਾਟ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਮੀਦਵਾਰ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਵੇਖਦਾ ਹੈ: ਇੰਟਰਵਿਊ ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਨਿਯਤ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਾਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਜੰਟ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲੌਗਿੰਗ, ਸਪਸ਼ਟ ਓਵਰਰਾਈਡ ਵਿਧੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਿੱਲ ਸਵਿੱਚਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। UX ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਨੂੰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਾਗੂ ਹਨ।
ਆਉ ਇਹਨਾਂ ਮੋਡਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੇਖਣ ਲਈ HR ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੇਖੀਏ। ਇੱਕ "ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੋਆਰਡੀਨੇਸ਼ਨ ਏਜੰਟ" 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਕਿ ਭਰਤੀ ਦੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਨੇ ਨੋਟਿਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊਰ ਡਬਲ-ਬੁੱਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ 'ਤੇ ਵਿਵਾਦ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਚੇਤਾਵਨੀ: ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ 2 PM ਇੰਟਰਵਿਊ ਲਈ ਡਬਲ-ਬੁੱਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।" ਪਲਾਨ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਸਾਰਾਹ ਦੇ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਮੈਂ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੂੰ ਵੀਰਵਾਰ ਨੂੰ ਸਵੇਰੇ 10 ਵਜੇ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਰਾਹ ਦੇ 1:1 ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।" ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇਸ ਤਰਕ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਉਮੀਦਵਾਰ ਅਤੇ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੈਲੰਡਰ ਦੇ ਸੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ। ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਦੇਖਦਾ ਹੈ: "ਵੀਰਵਾਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਮਾਂ-ਤਹਿ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ। ਅੱਪਡੇਟ ਭੇਜੋ?" ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ "ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ" 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਨੋਮਸ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਝਗੜੇ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: "ਹਮੇਸ਼ਾ ਅੰਦਰੂਨੀ 1:1 ਸਕਿੰਟ ਨਾਲੋਂ ਉਮੀਦਵਾਰ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।" ਇਹ ਮੀਟਿੰਗ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਲੌਗ ਐਂਟਰੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ: “ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆਉਮੀਦਵਾਰ ਬੀ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਟਕਰਾਅ।
ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰਾਈਮਰ: ਕੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਏਜੰਟ AI ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਖੋਜ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸੁਭਾਅ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਏਜੰਟ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਈਮਰ ਏਜੰਟ AI ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਲੱਖਣ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਨਸਿਕ-ਮਾਡਲ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਇਹ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਸੰਕਲਪ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਫੋਕਸ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ 'ਤੇ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨਾਲ "ਏਜੰਟ" ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਜੋ ਸਹਾਇਤਾ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, "ਸਹਾਇਕ" ਜਾਂ "ਸਿਸਟਮ" ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰੋ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ ਕਿ ਉਪਯੋਗਕਰਤਾ ਸਹਾਇਕ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਘੁਸਪੈਠ ਵਾਲੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾ ਕਿੱਥੇ ਖਿੱਚਦੇ ਹਨ।
ਢੰਗ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਲਪਨਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ, ਖਿੱਚਣ ਜਾਂ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ। ਮੁੱਖ ਪੜਤਾਲਾਂ (ਕਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ): ਲੋੜੀਂਦੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਓਵਰ-ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਸੰਭਾਵੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਪੁੱਛੋ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਫਲਾਈਟ ਰੱਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੋਗੇ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਚਿੰਤਾ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੰਚਾਰ ਬਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੁੱਛੋ: ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹਾਇਕ ਤੁਹਾਡੇ ਸਮਾਰਟ ਘਰ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਪੈਕੇਜ ਡਿਲੀਵਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋਗੇ?
ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਪੁੱਛੋ: ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਮੀਟਿੰਗ ਨਿਯਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਵਿਕਲਪ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?
ਵਿਧੀ ਦੇ ਲਾਭ: ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਦਾ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵਿਵਹਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟ ਜਰਨੀ ਮੈਪਿੰਗ: ਰਵਾਇਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਯਾਤਰਾ ਮੈਪਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਏਜੰਟ ਯਾਤਰਾ ਮੈਪਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਅਨੁਮਾਨਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਧੀ: ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੈਪ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਤੱਕ, ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਸਮੇਤ। ਨਕਸ਼ੇ ਲਈ ਮੁੱਖ ਤੱਤ: ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ: ਏਜੰਟ ਕਿਹੜੇ ਖਾਸ ਕੰਮ ਜਾਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਨਪੁੱਟ/ਆਊਟਪੁੱਟ: ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਬਿੰਦੂ: ਏਜੰਟ ਚੋਣਾਂ ਕਿੱਥੇ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੋਣਾਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ? ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਪੁਆਇੰਟਸ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੱਥੇ ਇਨਪੁਟ, ਸਮੀਖਿਆ, ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਬਿੰਦੂ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਖਾਸ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗਲਤ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਇਕਾਈ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ: ਗਲਤ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਗਲਤ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭੇਜਣਾ), ਓਵਰਡਰਾਫਟ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਪਲਬਧ ਫੰਡਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਭੁਗਤਾਨ), ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਸਪਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਗਲਤ ਮਿਤੀ ਲਈ ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਨਾ)।
ਰਿਕਵਰੀ ਪਾਥ: ਏਜੰਟ ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹਨਾਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਸੁਧਾਰ ਜਾਂ ਦਖਲ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ?
ਵਿਧੀ ਦੇ ਲਾਭ: ਏਜੰਟ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲੁਕਵੀਂ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ, ਗਲਤੀ ਸੰਭਾਲਣ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਟੈਸਟਿੰਗ: ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਤਣਾਅ-ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਏਜੰਟ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਮੁਰੰਮਤ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।
ਵਿਧੀ: ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਲੈਬ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਗਲਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਹੁਕਮ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਮੂਲੇਟ ਕਰਨ ਲਈ "ਦੁਰਾਚਾਰ" ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ: ਹੁਕਮਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ: ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦੋ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਆਰਡਰ ਦੇਣਾ)। ਜਾਣਕਾਰੀ ਓਵਰਲੋਡ/ਅੰਡਰਲੋਡ: ਏਜੰਟ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਵੇਰਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਣਚਾਹੀ ਕਾਰਵਾਈ: ਏਜੰਟ ਅਜਿਹੀ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ ਜਾਂ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਸੀ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬਿਨਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਸਟਾਕ ਖਰੀਦਣਾ)। ਸਿਸਟਮ ਅਸਫਲਤਾ: ਏਜੰਟ ਕਰੈਸ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ ਦੁਬਿਧਾਵਾਂ: ਏਜੰਟ ਨੈਤਿਕ ਉਲਝਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਣਪਛਾਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦੂਜੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ)।
ਨਿਰੀਖਣ ਫੋਕਸ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਨਿਰਾਸ਼ਾ, ਗੁੱਸਾ, ਉਲਝਣ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ)? ਰਿਕਵਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਏਜੰਟ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਅਣਡੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਚੁੱਕਦੇ ਹਨ? ਟਰੱਸਟ ਰਿਪੇਅਰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ: ਕੀ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਰਿਕਵਰੀ ਜਾਂ ਫੀਡਬੈਕ ਵਿਧੀ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ? ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਲਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਕਿਵੇਂ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ? ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ਿਫਟ: ਕੀ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ?
ਵਿਧੀ ਦੇ ਲਾਭ: ਗਲਤੀ ਰਿਕਵਰੀ, ਫੀਡਬੈਕ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ। ਇਹ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿੰਨੇ ਲਚਕੀਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਮੁਆਫ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, UX ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਨਿਯੰਤਰਣਯੋਗ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਏਜੰਟ AI ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਕਈ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹਨ। ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਜ਼ਾਰਡ ਔਫ ਓਜ਼ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੰਕਲਪ ਜਾਂਚ ਦਾ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੋਰ ਉੱਨਤ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਜੰਟ AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਾਧਨ ਵੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ ਏਜੰਟ AI ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਨੈਤਿਕ UX ਖੋਜ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੇਖ ਜੋ ਮੈਂ ਸਮੈਸ਼ਿੰਗ ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਲਈ ਲਿਖਿਆ ਸੀ, UX ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਤੋਂ ਇਹ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਸੰਮਿਲਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਟੂਲਕਿੱਟ ਤੋਂ ਇਹ ਪੰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਏਜੰਟ AI ਲਈ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਏਜੰਟ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੈੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਸਿਸਟਮ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸੂਚਕਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। 1. ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਦਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚੁੱਪ ਦੁਆਰਾ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਕੋਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵਿੰਡੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 24 ਘੰਟੇ) ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਵਜੋਂ ਗਿਣਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਾਂ: ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਜਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਮਨੁੱਖ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਅੰਦਰ ਛਾਲ ਮਾਰਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਉੱਚ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਦਰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਜਾਂ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸੰਗਤਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। 2. ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਅਣਇੱਛਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੈਟ੍ਰਿਕ AI ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੇ ਜਾਂ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਣ। ਅਣਇੱਛਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਘੱਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕਸਾਰ AI ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ AI ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਸਮਝ, ਕਮਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। 3. ਰੋਲਬੈਕ ਜਾਂ ਅਨਡੂ ਰੇਟਸ ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਣ ਜਾਂ ਅਨਡੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ ਰੋਲਬੈਕ ਦਰਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਅਕਸਰ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ। ਇਹਨਾਂ ਰੋਲਬੈਕ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ AI ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੀ ਸਮਝ, ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਉਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਨਡੂ ਐਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵੇਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ: "ਗਲਤ ਸਮਾਂ? ਗਲਤ ਵਿਅਕਤੀ? ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ?" ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਸ ਵਿਕਲਪ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਤਰਕ ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ। 4. ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦੇ ਬਾਅਦ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ AI ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਂ AI ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਠੀਕ ਹੋਣ ਲਈ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ। ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਲਈ ਥੋੜਾ ਸਮਾਂ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਗਲਤੀ ਰਿਕਵਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਸੌਖ, ਅਨਡੂ ਜਾਂ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ, ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ ਏਜੰਟ ਐਕਸ਼ਨ ਆਈ.ਡੀ. ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਹਰ ਵੱਖਰੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਨਾ, ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਆਈਡੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲੌਗਸ ਵਿੱਚ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ. ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਜਵਾਬੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਡੀ ਸਵੇਰੇ 9:00 ਵਜੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਗਲੇ ਦਿਨ ਸਵੇਰੇ 9:00 ਵਜੇ ਤੱਕ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਈਡੀ ਨੂੰ ਸੋਧਦਾ ਜਾਂ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਤਰਕ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਵਜੋਂ ਟੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਚੁੱਪ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਰੋਲਬੈਕ ਦਰਾਂ ਲਈ, ਕੱਚੀਆਂ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਨਡੂ ਜਾਂ ਰਿਵਰਟ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਇੰਟਰਸੈਪਟ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਉਲਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਰਵੇ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਿੰਨ-ਵਿਕਲਪ ਮਾਡਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗਲਤ, ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ, ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਤਰਜੀਹ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸੂਝ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹੀ ਬੇਮੇਲ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਜਦੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਟਰੈਕ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਏਜੰਟ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਧੋਖੇ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡਿਜ਼ਾਈਨਿੰਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਰੱਥ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਜੋਖਮ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਏਜੰਟਿਕ ਸਲੱਜ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਲੱਜ ਰਗੜ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਾਹਕੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਖਾਤਾ ਮਿਟਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ ਸਲੱਜ ਉਲਟਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਨੁਕਸ ਲਈ ਰਗੜ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਿੱਤਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣਾ ਬਹੁਤ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਯਾਤਰਾ ਬੁਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਗਾਰਡਰੇਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਸਹਿਭਾਗੀ ਏਅਰਲਾਈਨ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਮਾਰਜਿਨ ਵਾਲੇ ਹੋਟਲ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਚੋਣ ਨੂੰ ਸਰਵੋਤਮ ਮਾਰਗ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ, ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਅਥਾਰਟੀ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਸਟਮ ਸੁਵਿਧਾ ਦੀ ਆੜ ਵਿੱਚ ਮਾਲੀਆ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਝੂਠੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਧੋਖਾ ਖ਼ਰਾਬ ਇਰਾਦੇ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਅਕਸਰ AI ਵਿੱਚ ਕਲਪਿਤ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਵੀ ਅਕਸਰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਲੱਗਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਤੱਥ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਸੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਝੂਠੀ ਬੁਕਿੰਗ ਪੁਸ਼ਟੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬੇਮੇਲ ਸਿਸਟਮ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਪਾੜਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨੂੰ ਉਸ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਸਿਸਟਮ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ੀ ਗੱਦ ਨਾਲ ਢੱਕਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਜ਼ਾਹਰ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। Primitives ਦੁਆਰਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਸਲੱਜ ਅਤੇ ਭੁਲੇਖੇ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਐਂਟੀਡੋਟ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਮੂਲ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਟੈਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਰਕ ਲੜੀ ਦਾ ਮੁਆਇਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਢਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ API ਕਾਲ ਜਾਂ ਤਰਕ ਗੇਟ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਤਰਕਸ਼ੀਲਾਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਉਡਾਣ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ। ਇੰਟਰਫੇਸ ਇੱਕ ਆਮ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਛੁਪ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅੰਤਰੀਵ ਮੂਲ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਤਰਕ: ਸਸਤਾ_ਡਾਇਰੈਕਟ_ਫਲਾਈਟ ਜਾਂ ਤਰਕ: ਸਾਥੀ_ਏਅਰਲਾਈਨ_ਪ੍ਰਾਇਓਰਟੀ। ਚਿੱਤਰ 4 ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੱਚੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮੁੱਢਲੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ — ਅਸਲ ਕੋਡ ਤਰਕ — ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣਾ ਵਾਲੀ ਸਤਰ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਕੈਲੰਡਰ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਂਚ ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਿਆਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਮੈਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਮ 4 ਵਜੇ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਹੈਮੀਟਿੰਗ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਤਰਕਪੂਰਨ ਅਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰਵੋਤਮ ਹਿੱਤ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਆਦਿਮ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਸ਼ੀਸ਼ੇ ਦੇ ਬਕਸੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਡਿਜੀਟਲ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਅੰਤਮ ਅਧਿਕਾਰ ਬਣੇ ਰਹਿਣ।
ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਲਈ ਪੜਾਅ ਸੈੱਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸਮਝ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਪਰੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇ, ਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਤੱਕ, ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬੁਨਿਆਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੂਲ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸਿਸਟਮ ਕਿੱਥੇ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ-ਏਜੰਟ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ AI ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਯੂਜ਼ਰ-ਸਿਸਟਮ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ; ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੀ ਤਰਫ਼ੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੌਖ ਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ AI ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਅੰਤਮ ਕਲਿਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਟਾਕ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ "ਆਨ-ਰੈਂਪ" ਅਤੇ "ਆਫ-ਰੈਂਪ" ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਰਵਉੱਚ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਡ੍ਰਾਈਵਰ ਦੀ ਸੀਟ 'ਤੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹੀਆ ਸੌਂਪਿਆ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਯੂਐਕਸ ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਵੀ ਉੱਚਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਏਜੰਟ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੇ ਪਹਿਰੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪਰਖਣ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੇ ਰਖਵਾਲੇ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਵਕੀਲ ਬਣਦੇ ਹਾਂ। ਮੁੱਢਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ ਹਾਲਾਤਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਦੋਵੇਂ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਨੇ ਏਜੰਟ AI ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ "ਕੀ" ਅਤੇ "ਕਿਉਂ" ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੀਆਂ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਨਵੀਆਂ, ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਢੰਗ-ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਲੇਖ ਇਸ ਬੁਨਿਆਦ 'ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰੇਗਾ, ਖਾਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਏਜੰਟ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਏਜੰਟ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ। UX ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਏਜੰਟ AI ਦੀ ਵਾਧੂ ਸਮਝ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
Agentic AI 'ਤੇ Google AI ਬਲੌਗ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਦੀ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ 'ਤੇ ਖੋਜ
