Agentic AI కస్టమర్ అనుభవాన్ని మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉంది, నాయకత్వం నుండి కొత్త వ్యూహాత్మక విధానం అవసరం. కృత్రిమ మేధస్సులో ఈ పరిణామం, సాధారణ సిఫార్సులను దాటి క్రియాశీలక చర్యకు వెళ్లేందుకు, పనులను ప్లాన్ చేయడానికి, అమలు చేయడానికి మరియు కొనసాగించడానికి సిస్టమ్లను శక్తివంతం చేస్తుంది. UX బృందాలు, ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు మరియు ఎగ్జిక్యూటివ్ల కోసం, ఆవిష్కరణలలో అవకాశాలను అన్లాక్ చేయడానికి, వర్క్ఫ్లోలను క్రమబద్ధీకరించడానికి మరియు సాంకేతికత ప్రజలకు ఎలా ఉపయోగపడుతుందో పునర్నిర్వచించటానికి ఈ మార్పును అర్థం చేసుకోవడం చాలా కీలకం. Agentic AIని రోబోటిక్ ప్రాసెస్ ఆటోమేషన్ (RPA)తో గందరగోళపరచడం సులభం, ఇది కంప్యూటర్లలో నిర్వహించబడే నియమాల-ఆధారిత పనులపై దృష్టి సారించే సాంకేతికత. వ్యత్యాసం దృఢత్వం మరియు తార్కికంలో ఉంది. కఠినమైన స్క్రిప్ట్ను అనుసరించడంలో RPA అద్భుతమైనది: X జరిగితే, Y చేయండి. ఇది మానవ చేతులను అనుకరిస్తుంది. ఏజెంట్ AI మానవ తార్కికతను అనుకరిస్తుంది. ఇది సరళ లిపిని అనుసరించదు; అది ఒకటి సృష్టిస్తుంది. రిక్రూటింగ్ వర్క్ఫ్లోను పరిగణించండి. ఒక RPA బాట్ రెజ్యూమ్ని స్కాన్ చేసి డేటాబేస్కి అప్లోడ్ చేయగలదు. ఇది పునరావృతమయ్యే పనిని సంపూర్ణంగా నిర్వహిస్తుంది. ఒక ఏజెంట్ సిస్టమ్ రెజ్యూమ్ను చూస్తుంది, అభ్యర్థి నిర్దిష్ట ధృవీకరణను జాబితా చేస్తుంది, కొత్త క్లయింట్ అవసరంతో క్రాస్-రిఫరెన్స్లను జాబితా చేస్తుంది మరియు ఆ మ్యాచ్ను హైలైట్ చేస్తూ వ్యక్తిగతీకరించిన అవుట్రీచ్ ఇమెయిల్ను రూపొందించాలని నిర్ణయించుకుంటుంది. RPA ముందే నిర్వచించిన ప్రణాళికను అమలు చేస్తుంది; Agentic AI లక్ష్యం ఆధారంగా ప్రణాళికను రూపొందిస్తుంది. ఈ స్వయంప్రతిపత్తి మేము గత దశాబ్దంలో ఉపయోగించిన అంచనా సాధనాల నుండి ఏజెంట్లను వేరు చేస్తుంది. సమావేశ వివాదాలను నిర్వహించడం మరొక ఉదాహరణ. మీ క్యాలెండర్లో ఇంటిగ్రేట్ చేయబడిన ప్రిడిక్టివ్ మోడల్ మీ మీటింగ్ షెడ్యూల్ను మరియు మీ సహోద్యోగుల షెడ్యూల్లను విశ్లేషించవచ్చు. అదే సమయంలో షెడ్యూల్ చేయబడిన రెండు ముఖ్యమైన సమావేశాలు లేదా కీలక పాల్గొనేవారు సెలవులో ఉన్నప్పుడు షెడ్యూల్ చేయబడిన సమావేశం వంటి సంభావ్య వైరుధ్యాలను ఇది సూచించవచ్చు. ఇది మీకు సమాచారాన్ని అందిస్తుంది మరియు సంభావ్య సమస్యలను ఫ్లాగ్ చేస్తుంది, అయితే చర్య తీసుకోవాల్సిన బాధ్యత మీపై ఉంటుంది. ఒక ఏజెంట్ AI, అదే దృష్టాంతంలో, కేవలం వైరుధ్యాలను నివారించడానికి సూచించడాన్ని మించి ఉంటుంది. కీలక భాగస్వామితో వైరుధ్యాన్ని గుర్తించిన తర్వాత, ఏజెంట్ ఇలా పని చేయవచ్చు:
అవసరమైన అన్ని పాల్గొనేవారి లభ్యతను తనిఖీ చేస్తోంది. ప్రతి ఒక్కరికీ పని చేసే ప్రత్యామ్నాయ సమయ స్లాట్లను గుర్తించడం. హాజరైన వారందరికీ ప్రతిపాదిత కొత్త సమావేశ ఆహ్వానాలను పంపడం. వైరుధ్యం బాహ్య పాల్గొనేవారితో ఉన్నట్లయితే, ఏజెంట్ రీషెడ్యూల్ మరియు ప్రత్యామ్నాయ సమయాలను అందించాల్సిన అవసరాన్ని వివరిస్తూ ఒక ఇమెయిల్ను రూపొందించవచ్చు మరియు పంపవచ్చు. ఒకసారి ధృవీకరించబడిన కొత్త సమావేశ వివరాలతో మీ క్యాలెండర్ మరియు మీ సహోద్యోగుల క్యాలెండర్లను నవీకరించడం.
ఈ ఏజెంట్ AI లక్ష్యాన్ని అర్థం చేసుకుంటుంది (సమావేశ వైరుధ్యాన్ని పరిష్కరించడం), దశలను ప్లాన్ చేస్తుంది (లభ్యతను తనిఖీ చేయడం, ప్రత్యామ్నాయాలను కనుగొనడం, ఆహ్వానాలను పంపడం), ఆ దశలను అమలు చేస్తుంది మరియు వైరుధ్యం పరిష్కరించబడే వరకు కొనసాగుతుంది, అన్నీ కనిష్ట ప్రత్యక్ష వినియోగదారు జోక్యంతో. ఇది "ఏజెంటిక్" వ్యత్యాసాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది: సిస్టమ్ వినియోగదారుకు సమాచారాన్ని అందించడం కంటే, వినియోగదారు కోసం చురుకైన చర్యలు తీసుకుంటుంది. Agentic AI సిస్టమ్లు లక్ష్యాన్ని అర్థం చేసుకుంటాయి, దానిని సాధించడానికి వరుస దశల శ్రేణిని ప్లాన్ చేస్తాయి, ఆ దశలను అమలు చేస్తాయి మరియు విషయాలు తప్పుగా ఉంటే కూడా స్వీకరించబడతాయి. ప్రోయాక్టివ్ డిజిటల్ అసిస్టెంట్ లాగా ఆలోచించండి. అంతర్లీన సాంకేతికత తరచుగా అవగాహన మరియు తార్కికం కోసం పెద్ద భాషా నమూనాలను (LLMలు) మిళితం చేస్తుంది, సంక్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించదగిన చర్యలుగా విభజించే ప్రణాళిక అల్గారిథమ్లతో. ఈ ఏజెంట్లు తమ లక్ష్యాలను సాధించడానికి వివిధ సాధనాలు, APIలు మరియు ఇతర AI మోడల్లతో పరస్పర చర్య చేయవచ్చు మరియు విమర్శనాత్మకంగా, వారు నిరంతర స్థితిని కొనసాగించగలరు, అంటే వారు మునుపటి చర్యలను గుర్తుంచుకుంటారు మరియు కాలక్రమేణా లక్ష్యం వైపు పని చేయడం కొనసాగించవచ్చు. ఇది వాటిని సాధారణ ఉత్పాదక AI నుండి ప్రాథమికంగా భిన్నంగా చేస్తుంది, ఇది సాధారణంగా ఒకే అభ్యర్థనను పూర్తి చేసి ఆపై రీసెట్ చేస్తుంది. ఎజెంటిక్ బిహేవియర్స్ యొక్క సాధారణ వర్గీకరణ మేము ఏజెంట్ ప్రవర్తనను స్వయంప్రతిపత్తి యొక్క నాలుగు విభిన్న రీతులుగా వర్గీకరించవచ్చు. ఇవి తరచుగా పురోగతి వలె కనిపిస్తున్నప్పటికీ, అవి స్వతంత్ర ఆపరేటింగ్ మోడ్లుగా పనిచేస్తాయి. షెడ్యూలింగ్ కోసం స్వయంప్రతిపత్తితో వ్యవహరించడానికి ఏజెంట్ను వినియోగదారు విశ్వసించవచ్చు, కానీ ఆర్థిక లావాదేవీల కోసం దానిని "సూచన మోడ్"లో ఉంచండి. ఆటోనమస్ వాహనాల (SAE స్థాయిలు) కోసం పరిశ్రమ ప్రమాణాలను డిజిటల్ వినియోగదారు అనుభవ సందర్భాలకు అనుగుణంగా మార్చడం ద్వారా మేము ఈ స్థాయిలను పొందాము. గమనించి-సూచించండి ఏజెంట్ మానిటర్గా పనిచేస్తుంది. ఇది డేటా స్ట్రీమ్లను విశ్లేషిస్తుంది మరియు క్రమరాహిత్యాలు లేదా అవకాశాలను ఫ్లాగ్ చేస్తుంది, కానీ సున్నా చర్య తీసుకుంటుంది. భేదం తదుపరి స్థాయి వలె కాకుండా, ఏజెంట్ సంక్లిష్ట ప్రణాళికను రూపొందించదు. ఇది ఒక సమస్యను సూచిస్తుంది. ExampleA DevOps ఏజెంట్ సర్వర్ CPU స్పైక్ను గమనించి ఆన్-కాల్ ఇంజనీర్ను హెచ్చరిస్తుంది. దాన్ని ఎలా పరిష్కరించాలో లేదా ఎలా పరిష్కరించాలో దానికి తెలియదు, కానీ ఏదో తప్పు ఉందని దానికి తెలుసు. ఈ స్థాయిలో డిజైన్ మరియు పర్యవేక్షణ కోసం చిక్కులు,డిజైన్ మరియు పర్యవేక్షణ స్పష్టమైన, చొరబడని నోటిఫికేషన్లకు ప్రాధాన్యతనివ్వాలి మరియు వినియోగదారులు సూచనలపై చర్య తీసుకోవడానికి బాగా నిర్వచించబడిన ప్రక్రియ. నియంత్రణ తీసుకోకుండా సమయానుకూలమైన మరియు సంబంధిత సమాచారంతో వినియోగదారుని శక్తివంతం చేయడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడింది. UX ప్రాక్టీషనర్లు సూచనలను స్పష్టంగా మరియు సులభంగా అర్థం చేసుకోవడంపై దృష్టి పెట్టాలి, అయితే ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు వినియోగదారుని అధికం చేయకుండా సిస్టమ్ విలువను అందించేలా చూసుకోవాలి. ప్లాన్ మరియు ప్రపోజ్ ఏజెంట్ ఒక లక్ష్యాన్ని గుర్తిస్తాడు మరియు దానిని సాధించడానికి బహుళ-దశల వ్యూహాన్ని రూపొందిస్తాడు. ఇది మానవ సమీక్ష కోసం పూర్తి ప్రణాళికను అందిస్తుంది. భేదం ఏజెంట్ వ్యూహకర్తగా వ్యవహరిస్తాడు. ఇది అమలు చేయదు; ఇది మొత్తం విధానంపై ఆమోదం కోసం వేచి ఉంది. ఉదాహరణ అదే DevOps ఏజెంట్ CPU స్పైక్ని గమనించి, లాగ్లను విశ్లేషిస్తుంది మరియు పరిష్కార ప్రణాళికను ప్రతిపాదిస్తుంది:
రెండు అదనపు సందర్భాలను స్పిన్ చేయండి. లోడ్ బ్యాలెన్సర్ను పునఃప్రారంభించండి. పాత లాగ్లను ఆర్కైవ్ చేయండి.
మానవుడు లాజిక్ని సమీక్షించి, “ప్లాన్ను ఆమోదించు” క్లిక్ చేస్తాడు. డిజైన్ మరియు పర్యవేక్షణ కోసం చిక్కులు ప్లాన్ మరియు ప్రతిపాదించే ఏజెంట్ల కోసం, డిజైన్ ప్రతిపాదిత ప్లాన్లు సులభంగా అర్థమయ్యేలా మరియు వాటిని సవరించడానికి లేదా తిరస్కరించడానికి వినియోగదారులకు స్పష్టమైన మార్గాలు ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవాలి. ప్రతిపాదనల నాణ్యతను మరియు ఏజెంట్ యొక్క ప్రణాళిక తర్కాన్ని పర్యవేక్షించడంలో పర్యవేక్షణ కీలకం. UX అభ్యాసకులు ప్రతిపాదిత ప్లాన్ల యొక్క స్పష్టమైన విజువలైజేషన్లను రూపొందించాలి మరియు ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు స్పష్టమైన సమీక్ష మరియు ఆమోద వర్క్ఫ్లోలను ఏర్పాటు చేయాలి. ధృవీకరణతో చట్టం ఏజెంట్ అన్ని తయారీ పనులను పూర్తి చేసి, తుది చర్యను దశలవారీ స్థితిలో ఉంచుతారు. ఇది ప్రభావవంతంగా తలుపు తెరిచి ఉంచుతుంది, ఆమోదం కోసం వేచి ఉంది. భేదం ఇది "ప్లాన్-అండ్-ప్రపోజ్" నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే పని ఇప్పటికే పూర్తయింది మరియు ప్రదర్శించబడింది. ఇది రాపిడిని తగ్గిస్తుంది. వినియోగదారు వ్యూహాన్ని కాకుండా ఫలితాన్ని నిర్ధారిస్తారు. ExampleA రిక్రూటింగ్ ఏజెంట్ ఐదు ఇంటర్వ్యూ ఆహ్వానాలను డ్రాఫ్ట్ చేస్తుంది, క్యాలెండర్లలో ఓపెన్ టైమ్లను కనుగొంటుంది మరియు క్యాలెండర్ ఈవెంట్లను సృష్టిస్తుంది. ఇది "అన్నీ పంపు" బటన్ను ప్రదర్శిస్తుంది. బాహ్య చర్యను ట్రిగ్గర్ చేయడానికి వినియోగదారు తుది అధికారాన్ని అందిస్తారు. డిజైన్ మరియు పర్యవేక్షణ కోసం చిక్కులు ఏజెంట్లు నిర్ధారణతో పని చేసినప్పుడు, డిజైన్ ఉద్దేశించిన చర్య యొక్క పారదర్శక మరియు సంక్షిప్త సారాంశాలను అందించాలి, సంభావ్య పరిణామాలను స్పష్టంగా వివరిస్తుంది. నిర్ధారణ ప్రక్రియ పటిష్టంగా ఉందని మరియు చర్యలను గుడ్డిగా ఆమోదించమని వినియోగదారులను అడగడం లేదని పర్యవేక్షణ ధృవీకరించాలి. UX అభ్యాసకులు స్పష్టమైన మరియు అవసరమైన మొత్తం సమాచారాన్ని అందించే నిర్ధారణ ప్రాంప్ట్లను రూపొందించాలి మరియు ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు అన్ని ధృవీకరించబడిన చర్యల కోసం బలమైన ఆడిట్ ట్రయల్కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. చట్టం-స్వయంప్రతిపత్తి ఏజెంట్ నిర్వచించిన సరిహద్దుల్లో స్వతంత్రంగా విధులను నిర్వర్తిస్తాడు. భేదం వినియోగదారు చర్యల చరిత్రను సమీక్షిస్తారు, చర్యలు కాదు. ఉదాహరణ రిక్రూటింగ్ ఏజెంట్ వైరుధ్యాన్ని చూస్తారు, ఇంటర్వ్యూని బ్యాకప్ స్లాట్కి తరలిస్తారు, అభ్యర్థిని అప్డేట్ చేస్తారు మరియు నియామక నిర్వాహకుడికి తెలియజేస్తారు. మానవుడు నోటిఫికేషన్ను మాత్రమే చూస్తాడు: ఇంటర్వ్యూ మంగళవారంకి రీషెడ్యూల్ చేయబడింది. డిజైన్ మరియు పర్యవేక్షణ కోసం చిక్కులు స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల కోసం, డిజైన్ స్పష్టమైన ముందస్తు-ఆమోదిత సరిహద్దులను ఏర్పాటు చేయాలి మరియు బలమైన పర్యవేక్షణ సాధనాలను అందించాలి. పర్యవేక్షణకు ఈ సరిహద్దులలోని ఏజెంట్ పనితీరు యొక్క నిరంతర మూల్యాంకనం అవసరం, బలమైన లాగింగ్, స్పష్టమైన ఓవర్రైడ్ మెకానిజమ్లు మరియు వినియోగదారు నియంత్రణ మరియు నమ్మకాన్ని కొనసాగించడానికి వినియోగదారు నిర్వచించిన కిల్ స్విచ్ల యొక్క క్లిష్టమైన అవసరం. UX అభ్యాసకులు స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ ప్రవర్తనను పర్యవేక్షించడానికి సమర్థవంతమైన డాష్బోర్డ్ల రూపకల్పనపై దృష్టి పెట్టాలి మరియు ఉత్పత్తి నిర్వాహకులు స్పష్టమైన పాలన మరియు నైతిక మార్గదర్శకాలు అమలులో ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవాలి.
ఈ మోడ్లను చర్యలో చూడటానికి HR టెక్నాలజీలో వాస్తవ-ప్రపంచ అప్లికేషన్ను చూద్దాం. నియామకం యొక్క లాజిస్టిక్లను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడిన “ఇంటర్వ్యూ కోఆర్డినేషన్ ఏజెంట్”ని పరిగణించండి.
సజెస్ట్ మోడ్లో, ఒక ఇంటర్వ్యూయర్ రెండుసార్లు బుక్ చేయబడినట్లు ఏజెంట్ గమనిస్తాడు. ఇది రిక్రూటర్ డ్యాష్బోర్డ్లోని వైరుధ్యాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది: "హెచ్చరిక: సారా 2 PM ఇంటర్వ్యూ కోసం రెండుసార్లు బుక్ చేయబడింది." ప్లాన్ మోడ్లో ఏజెంట్ సారా క్యాలెండర్ మరియు అభ్యర్థి లభ్యతను విశ్లేషిస్తారు. ఇది ఒక పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది: "గురువారం ఉదయం 10 గంటలకు ఇంటర్వ్యూని మార్చమని నేను సిఫార్సు చేస్తున్నాను. దీనికి సారా యొక్క 1:1ని ఆమె మేనేజర్తో తరలించడం అవసరం." రిక్రూటర్ ఈ లాజిక్ను సమీక్షిస్తాడు. నిర్ధారణ మోడ్లో ఏజెంట్ అభ్యర్థికి మరియు మేనేజర్కి ఇమెయిల్లను డ్రాఫ్ట్ చేస్తాడు. ఇది క్యాలెండర్ ఆహ్వానాలను నింపుతుంది. రిక్రూటర్కి సారాంశం కనిపిస్తుంది: "గురువారానికి రీషెడ్యూల్ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉన్నారా. అప్డేట్లను పంపాలా?" రిక్రూటర్ "నిర్ధారించు" క్లిక్ చేస్తాడు. అటానమస్ మోడ్లో ఏజెంట్ సంఘర్షణను తక్షణమే నిర్వహిస్తుంది. ఇది ముందుగా సెట్ చేయబడిన నియమాన్ని గౌరవిస్తుంది: "ఎల్లప్పుడూ అంతర్గత 1:1s కంటే అభ్యర్థుల ఇంటర్వ్యూలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి." ఇది సమావేశాన్ని కదిలిస్తుంది మరియు నోటిఫికేషన్లను పంపుతుంది. రిక్రూటర్ లాగ్ ఎంట్రీని చూస్తాడు: “పరిష్కరించబడిందిఅభ్యర్థి B కోసం షెడ్యూల్ వైరుధ్యం."
పరిశోధన ప్రైమర్: ఏమి పరిశోధన చేయాలి మరియు ఎలా సాంప్రదాయిక సాఫ్ట్వేర్ లేదా ఉత్పాదక AIతో పోల్చితే సమర్థవంతమైన ఏజెంట్ AIని అభివృద్ధి చేయడం ఒక ప్రత్యేకమైన పరిశోధనా విధానాన్ని కోరుతుంది. AI ఏజెంట్ల స్వయంప్రతిపత్తి స్వభావం, నిర్ణయాలు తీసుకునే వారి సామర్థ్యం మరియు క్రియాశీలక చర్య కోసం వారి సామర్థ్యం వినియోగదారు అంచనాలను అర్థం చేసుకోవడానికి, సంక్లిష్ట ఏజెంట్ ప్రవర్తనలను మ్యాపింగ్ చేయడానికి మరియు సంభావ్య వైఫల్యాలను అంచనా వేయడానికి ప్రత్యేక పద్దతులు అవసరం. కింది పరిశోధన ప్రైమర్ ఏజెంట్ AI యొక్క ఈ ప్రత్యేక అంశాలను కొలవడానికి మరియు మూల్యాంకనం చేయడానికి కీలక పద్ధతులను వివరిస్తుంది. మానసిక-మోడల్ ఇంటర్వ్యూలు ఈ ఇంటర్వ్యూలు AI ఏజెంట్ ఎలా ప్రవర్తించాలి అనే దాని గురించి వినియోగదారుల ముందస్తు ఆలోచనలను వెలికితీస్తాయి. వినియోగదారులు ఏమి కోరుకుంటున్నారో అడగడానికి బదులుగా, ఏజెంట్ యొక్క సామర్థ్యాలు మరియు పరిమితుల యొక్క అంతర్గత నమూనాలను అర్థం చేసుకోవడంపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడుతుంది. మేము పాల్గొనేవారితో "ఏజెంట్" అనే పదాన్ని ఉపయోగించకుండా ఉండాలి. ఇది సైన్స్ ఫిక్షన్ బ్యాగేజీని కలిగి ఉంటుంది లేదా మద్దతు లేదా సేవలను అందించే హ్యూమన్ ఏజెంట్తో చాలా సులభంగా తికమకపడే పదం. బదులుగా, "సహాయకులు" లేదా "సిస్టమ్" చుట్టూ చర్చను రూపొందించండి. ఉపయోగకరమైన ఆటోమేషన్ మరియు చొరబాటు నియంత్రణ మధ్య వినియోగదారులు ఎక్కడ గీతను గీసారు అని మేము కనుగొనాలి.
విధానం: వివిధ ఊహాజనిత దృశ్యాలలో ఏజెంట్తో వారి ఊహించిన పరస్పర చర్యలను వివరించడానికి, గీయడానికి లేదా వివరించడానికి వినియోగదారులను అడగండి. కీ ప్రోబ్స్ (వివిధ పరిశ్రమలను ప్రతిబింబిస్తుంది): కావలసిన ఆటోమేషన్ యొక్క సరిహద్దులను మరియు ఓవర్-ఆటోమేషన్ చుట్టూ సంభావ్య ఆందోళనలను అర్థం చేసుకోవడానికి, అడగండి: మీ విమానం రద్దు చేయబడితే, సిస్టమ్ స్వయంచాలకంగా ఏమి చేయాలని మీరు కోరుకుంటున్నారు? మీ స్పష్టమైన సూచన లేకుండా అలా చేస్తే మీరు ఏమి చింతిస్తారు?
ఏజెంట్ యొక్క అంతర్గత ప్రక్రియలు మరియు అవసరమైన కమ్యూనికేషన్ గురించి వినియోగదారు యొక్క అవగాహనను అన్వేషించడానికి, అడగండి: డిజిటల్ అసిస్టెంట్ మీ స్మార్ట్ హోమ్ని నిర్వహిస్తున్నారని ఊహించుకోండి. ఒక ప్యాకేజీ డెలివరీ చేయబడితే, దానికి ఎలాంటి చర్యలు తీసుకుంటారని మీరు ఊహిస్తారు మరియు మీరు ఏ సమాచారాన్ని స్వీకరించాలని భావిస్తున్నారు?
బహుళ-దశల ప్రక్రియలో నియంత్రణ మరియు సమ్మతి చుట్టూ ఉన్న అంచనాలను వెలికితీసేందుకు, అడగండి: మీటింగ్ని షెడ్యూల్ చేయమని మీరు మీ డిజిటల్ అసిస్టెంట్ని అడిగితే, అది ఎలాంటి చర్యలు తీసుకుంటుందని మీరు ఊహించారు? మీరు ఏ పాయింట్లలో సంప్రదించాలి లేదా ఎంపికలు ఇవ్వాలనుకుంటున్నారు?
పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాలు: అవ్యక్తమైన ఊహలను వెల్లడిస్తుంది, ఏజెంట్ యొక్క ప్రణాళికాబద్ధమైన ప్రవర్తన వినియోగదారు అంచనాల నుండి విభేదించే ప్రాంతాలను హైలైట్ చేస్తుంది మరియు తగిన నియంత్రణలు మరియు ఫీడ్బ్యాక్ మెకానిజమ్ల రూపకల్పనను తెలియజేస్తుంది.
ఏజెంట్ జర్నీ మ్యాపింగ్: సాంప్రదాయిక యూజర్ జర్నీ మ్యాపింగ్ మాదిరిగానే, ఏజెంట్ జర్నీ మ్యాపింగ్ ప్రత్యేకంగా AI ఏజెంట్ యొక్క ఊహించిన చర్యలు మరియు నిర్ణయ పాయింట్లపై వినియోగదారు పరస్పర చర్యతో పాటుగా దృష్టి పెడుతుంది. సంభావ్య ఆపదలను ముందుగానే గుర్తించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
విధానం: ఏజెంట్ యొక్క ఆపరేషన్ యొక్క వివిధ దశలను, అన్ని సంభావ్య చర్యలు, నిర్ణయాలు మరియు బాహ్య సిస్టమ్లు లేదా వినియోగదారులతో పరస్పర చర్యలతో సహా ప్రారంభించడం నుండి పూర్తి చేయడం వరకు వివరించే దృశ్యమాన మ్యాప్ను సృష్టించండి. మ్యాప్కు కీలక అంశాలు: ఏజెంట్ చర్యలు: ఏజెంట్ ఏ నిర్దిష్ట పనులు లేదా నిర్ణయాలను నిర్వహిస్తారు? సమాచార ఇన్పుట్లు/అవుట్పుట్లు: ఏజెంట్కి ఏ డేటా అవసరం మరియు అది ఏ సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది లేదా కమ్యూనికేట్ చేస్తుంది? డెసిషన్ పాయింట్లు: ఏజెంట్ ఎక్కడ ఎంపికలు చేస్తాడు మరియు ఆ ఎంపికల కోసం ప్రమాణాలు ఏమిటి? వినియోగదారు పరస్పర చర్య పాయింట్లు: వినియోగదారు ఇన్పుట్ను ఎక్కడ అందిస్తారు, సమీక్షిస్తారు లేదా చర్యలను ఆమోదించారు? వైఫల్యం యొక్క పాయింట్లు: ముఖ్యంగా, ఏజెంట్ సూచనలను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం, తప్పుడు నిర్ణయం తీసుకోవడం లేదా తప్పు ఎంటిటీతో పరస్పర చర్య చేసే నిర్దిష్ట సందర్భాలను గుర్తించడం. ఉదాహరణలు: తప్పు గ్రహీత (ఉదా., తప్పుడు వ్యక్తికి సున్నితమైన సమాచారాన్ని పంపడం), ఓవర్డ్రాఫ్ట్ (ఉదా., అందుబాటులో ఉన్న నిధులను మించిన ఆటోమేటెడ్ చెల్లింపు), ఉద్దేశాన్ని తప్పుగా అర్థం చేసుకోవడం (ఉదా., అస్పష్టమైన భాష కారణంగా తప్పు తేదీకి విమానాన్ని బుక్ చేయడం).
పునరుద్ధరణ మార్గాలు: ఈ వైఫల్యాల నుండి ఏజెంట్ లేదా వినియోగదారు ఎలా కోలుకోగలరు? దిద్దుబాటు లేదా జోక్యం కోసం ఏ యంత్రాంగాలు ఉన్నాయి?
పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాలు: ఏజెంట్ యొక్క కార్యాచరణ ప్రవాహం యొక్క సమగ్ర వీక్షణను అందిస్తుంది, దాచిన డిపెండెన్సీలను వెలికితీస్తుంది మరియు ప్రతికూల ఫలితాలను నిరోధించడానికి లేదా తగ్గించడానికి రక్షణలు, లోపం నిర్వహణ మరియు వినియోగదారు జోక్య పాయింట్ల యొక్క క్రియాశీల రూపకల్పనను అనుమతిస్తుంది.
అనుకరణ తప్పుడు ప్రవర్తన పరీక్ష: AI ఏజెంట్ విఫలమైనప్పుడు లేదా అంచనాల నుండి వైదొలిగినప్పుడు సిస్టమ్ను ఒత్తిడి-పరీక్షించడానికి మరియు వినియోగదారు ప్రతిచర్యలను గమనించడానికి ఈ విధానం రూపొందించబడింది. ఇది ప్రతికూల పరిస్థితుల్లో ట్రస్ట్ రిపేర్ మరియు భావోద్వేగ ప్రతిస్పందనలను అర్థం చేసుకోవడం.
విధానం: నియంత్రిత ల్యాబ్ అధ్యయనాలలో, ఏజెంట్ పొరపాటు చేసిన, ఆదేశాన్ని తప్పుగా అర్థం చేసుకున్న లేదా ఊహించని విధంగా ప్రవర్తించే సందర్భాలను ఉద్దేశపూర్వకంగా పరిచయం చేయండి. అనుకరించడానికి "తప్పుడు ప్రవర్తన" రకాలు: ఆదేశంతప్పుడు వ్యాఖ్యానం: ఏజెంట్ వినియోగదారు ఉద్దేశించిన దానికి కొద్దిగా భిన్నమైన చర్యను నిర్వహిస్తారు (ఉదా., ఒకటికి బదులుగా రెండు అంశాలను ఆర్డర్ చేయడం). సమాచారం ఓవర్లోడ్/అండర్లోడ్: ఏజెంట్ చాలా అసంబద్ధమైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది లేదా తగినంత క్లిష్టమైన వివరాలను అందించలేదు. అయాచిత చర్య: వినియోగదారు స్పష్టంగా కోరుకోని లేదా ఆశించని చర్యను ఏజెంట్ తీసుకుంటాడు (ఉదా., ఆమోదం లేకుండా స్టాక్ కొనుగోలు చేయడం). సిస్టమ్ వైఫల్యం: ఏజెంట్ క్రాష్ అవుతుంది, ప్రతిస్పందించదు లేదా దోష సందేశాన్ని అందిస్తుంది. నైతిక సందిగ్ధతలు: ఏజెంట్ నైతిక చిక్కులతో నిర్ణయం తీసుకుంటాడు (ఉదా., ఊహించని మెట్రిక్ ఆధారంగా ఒక పనికి మరొక పనికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం).
పరిశీలన దృష్టి: వినియోగదారు ప్రతిచర్యలు: వినియోగదారులు మానసికంగా ఎలా స్పందిస్తారు (నిరాశ, కోపం, గందరగోళం, నమ్మకం కోల్పోవడం)? పునరుద్ధరణ ప్రయత్నాలు: ఏజెంట్ ప్రవర్తనను సరిచేయడానికి లేదా దాని చర్యలను రద్దు చేయడానికి వినియోగదారులు ఏ చర్యలు తీసుకుంటారు? ట్రస్ట్ రిపేర్ మెకానిజమ్స్: సిస్టమ్ యొక్క అంతర్నిర్మిత రికవరీ లేదా ఫీడ్బ్యాక్ మెకానిజమ్లు నమ్మకాన్ని పునరుద్ధరించడంలో సహాయపడతాయా? లోపాల గురించి వినియోగదారులు ఎలా తెలియజేయాలనుకుంటున్నారు? మెంటల్ మోడల్ షిఫ్ట్: దుర్వినియోగం ఏజెంట్ యొక్క సామర్థ్యాలు లేదా పరిమితుల గురించి వినియోగదారు యొక్క అవగాహనను మారుస్తుందా?
పద్ధతి యొక్క ప్రయోజనాలు: ఎర్రర్ రికవరీ, ఫీడ్బ్యాక్ మరియు వినియోగదారు నియంత్రణకు సంబంధించిన డిజైన్ గ్యాప్లను గుర్తించడం కోసం కీలకం. ఏజెంట్ వైఫల్యాలను ఎదుర్కొనేందుకు వినియోగదారులు ఎంతగా మన్నికగా ఉంటారు మరియు నమ్మకాన్ని కొనసాగించడానికి లేదా పునర్నిర్మించడానికి ఏమి అవసరమో, ఇది మరింత దృఢమైన మరియు క్షమించే ఏజెంట్ సిస్టమ్లకు దారితీసే అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
ఈ పరిశోధనా పద్దతులను ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, UX అభ్యాసకులు వాటిని విశ్వసనీయంగా, నియంత్రించదగినదిగా మరియు జవాబుదారీగా చేయడానికి, వినియోగదారులు మరియు వారి AI ఏజెంట్ల మధ్య సానుకూల మరియు ఉత్పాదక సంబంధాన్ని పెంపొందించడానికి ఏజెంట్ సిస్టమ్లను ఉపయోగించగలిగేలా చేయడం కంటే ముందుకు సాగవచ్చు. ఏజెంట్ AIని సమర్థవంతంగా అన్వేషించడానికి ఇవి మాత్రమే సంబంధించిన పద్ధతులు కాదని గమనించండి. అనేక ఇతర పద్ధతులు ఉన్నాయి, కానీ ఇవి సమీప కాలంలో అభ్యాసకులకు అత్యంత అందుబాటులో ఉంటాయి. నేను ఇంతకుముందు విజార్డ్ ఆఫ్ ఓజ్ పద్ధతిని కవర్ చేసాను, ఇది కాన్సెప్ట్ టెస్టింగ్ యొక్క కొంచెం అధునాతన పద్ధతి, ఇది ఏజెంట్ AI భావనలను అన్వేషించడానికి కూడా విలువైన సాధనం. రీసెర్చ్ మెథడాలజీలో నైతిక పరిగణనలు ఏజెంట్ AIని పరిశోధిస్తున్నప్పుడు, ముఖ్యంగా దుష్ప్రవర్తన లేదా లోపాలను అనుకరిస్తున్నప్పుడు, నైతిక పరిగణనలు పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. స్మాషింగ్ మ్యాగజైన్ కోసం నేను రాసిన వ్యాసం, UX డిజైన్ ఇన్స్టిట్యూట్ నుండి ఈ మార్గదర్శకాలు మరియు ఇన్క్లూజివ్ డిజైన్ టూల్కిట్ నుండి ఈ పేజీతో సహా నైతిక UX పరిశోధనపై దృష్టి సారించే అనేక ప్రచురణలు ఉన్నాయి. ఏజెంట్ AI కోసం కీ మెట్రిక్స్ ఏజెంట్ AI సిస్టమ్ల పనితీరు మరియు విశ్వసనీయతను సమర్థవంతంగా అంచనా వేయడానికి మీకు సమగ్రమైన కీలక కొలమానాలు అవసరం. ఈ కొలమానాలు వినియోగదారు నమ్మకం, సిస్టమ్ ఖచ్చితత్వం మరియు మొత్తం వినియోగదారు అనుభవానికి సంబంధించిన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. ఈ సూచికలను ట్రాక్ చేయడం ద్వారా, డెవలపర్లు మరియు డిజైనర్లు అభివృద్ధి కోసం ప్రాంతాలను గుర్తించగలరు మరియు AI ఏజెంట్లు సురక్షితంగా మరియు సమర్ధవంతంగా పనిచేస్తున్నారని నిర్ధారించుకోవచ్చు. 1. జోక్యం రేటు స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల కోసం, మేము నిశ్శబ్దం ద్వారా విజయాన్ని కొలుస్తాము. ఏజెంట్ ఒక పనిని అమలు చేస్తే మరియు వినియోగదారు సెట్ చేసిన విండోలో (ఉదా. 24 గంటలు) చర్యను జోక్యం చేసుకోకపోతే లేదా రివర్స్ చేయకపోతే, మేము దానిని అంగీకారంగా పరిగణిస్తాము. మేము జోక్యం రేటును ట్రాక్ చేస్తాము: ఏజెంట్ను ఆపడానికి లేదా సరిచేయడానికి మనిషి ఎంత తరచుగా దూకుతాడు? అధిక జోక్య రేటు నమ్మకం లేదా తర్కంలో తప్పుగా అమర్చడాన్ని సూచిస్తుంది. 2. 1,000 టాస్క్లకు ఉద్దేశించని చర్యల ఫ్రీక్వెన్సీ ఈ క్లిష్టమైన మెట్రిక్ AI ఏజెంట్ చేసిన చర్యల సంఖ్యను గణిస్తుంది, అవి వినియోగదారు కోరుకోని లేదా ఊహించనివి, 1,000 పూర్తయిన టాస్క్లకు సాధారణీకరించబడతాయి. అనాలోచిత చర్యల యొక్క తక్కువ పౌనఃపున్యం వినియోగదారు ఉద్దేశాన్ని ఖచ్చితంగా వివరించే మరియు నిర్వచించబడిన సరిహద్దులలో పని చేసే చక్కగా సమలేఖనం చేయబడిన AIని సూచిస్తుంది. ఈ కొలమానం AI యొక్క సందర్భం యొక్క అవగాహన, ఆదేశాలను అస్పష్టం చేసే సామర్థ్యం మరియు దాని భద్రతా ప్రోటోకాల్ల పటిష్టతతో ముడిపడి ఉంది. 3. రోల్బ్యాక్ లేదా అన్డు రేట్లు వినియోగదారులు AI ద్వారా చేసే చర్యను ఎంత తరచుగా రివర్స్ చేయాలి లేదా అన్డూ చేయాలి అనే విషయాలను ఈ మెట్రిక్ ట్రాక్ చేస్తుంది. అధిక రోల్బ్యాక్ రేట్లు AI తరచుగా తప్పులు చేస్తోందని, సూచనలను తప్పుగా అర్థం చేసుకుంటోందని లేదా వినియోగదారు అంచనాలకు అనుగుణంగా లేని విధంగా వ్యవహరిస్తుందని సూచిస్తున్నాయి. ఈ రోల్బ్యాక్ల వెనుక ఉన్న కారణాలను విశ్లేషించడం వలన AI యొక్క అల్గారిథమ్లను మెరుగుపరచడం, వినియోగదారు ప్రాధాన్యతలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు కావాల్సిన ఫలితాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం కోసం విలువైన అభిప్రాయాన్ని అందించవచ్చు. ఎందుకు అని అర్థం చేసుకోవడానికి, మీరు చర్య రద్దు చర్యపై మైక్రోసర్వేని తప్పనిసరిగా అమలు చేయాలి. ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు షెడ్యూలింగ్ మార్పును రివర్స్ చేసినప్పుడు, ఒక సాధారణ ప్రాంప్ట్ ఇలా అడగవచ్చు: "తప్పు సమయం? తప్పు వ్యక్తి? లేదా మీరే దీన్ని చేయాలనుకుంటున్నారా?" వారి తార్కికానికి ఉత్తమంగా సరిపోయే ఎంపికపై క్లిక్ చేయడానికి వినియోగదారుని అనుమతిస్తుంది. 4. లోపం తర్వాత రిజల్యూషన్ సమయం ఈ మెట్రిక్AI చేసిన లోపాన్ని సరిదిద్దడానికి లేదా AI సిస్టమ్ స్వయంగా తప్పు స్థితి నుండి కోలుకోవడానికి వినియోగదారుకు పట్టే వ్యవధిని కొలుస్తుంది. రిజల్యూషన్కు తక్కువ సమయం సమర్ధవంతమైన మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వక లోప పునరుద్ధరణ ప్రక్రియను సూచిస్తుంది, ఇది వినియోగదారు నిరాశను తగ్గించగలదు మరియు ఉత్పాదకతను కొనసాగించగలదు. ఇది లోపాన్ని గుర్తించే సౌలభ్యం, అన్డు లేదా కరెక్షన్ మెకానిజమ్ల యాక్సెసిబిలిటీ మరియు AI అందించిన ఎర్రర్ మెసేజ్ల స్పష్టతను కలిగి ఉంటుంది.
ఈ కొలమానాలను సేకరించడానికి ఏజెంట్ యాక్షన్ IDలను ట్రాక్ చేయడానికి మీ సిస్టమ్ని ఇన్స్ట్రుమెంట్ చేయడం అవసరం. షెడ్యూల్ను ప్రతిపాదించడం లేదా విమానాన్ని బుక్ చేయడం వంటి ఏజెంట్ తీసుకునే ప్రతి ప్రత్యేక చర్య తప్పనిసరిగా లాగ్లలో కొనసాగే ప్రత్యేక IDని రూపొందించాలి. జోక్యం రేటును కొలవడానికి, మేము తక్షణ వినియోగదారు ప్రతిస్పందన కోసం చూడము. మేము నిర్వచించిన విండోలో ప్రతి-చర్య లేకపోవడం కోసం చూస్తాము. ఒక చర్య ID 9:00 AMకి రూపొందించబడితే మరియు మరుసటి రోజు 9:00 AM నాటికి మానవ వినియోగదారు ఆ నిర్దిష్ట IDని సవరించకపోతే లేదా తిరిగి మార్చకపోతే, సిస్టమ్ లాజికల్గా దానిని ఆమోదించినట్లు ట్యాగ్ చేస్తుంది. యాక్టివ్ కన్ఫర్మేషన్ కంటే యూజర్ సైలెన్స్ ఆధారంగా విజయాన్ని లెక్కించడానికి ఇది మమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. రోల్బ్యాక్ రేట్ల కోసం, ముడి గణనలు సరిపోవు ఎందుకంటే వాటికి సందర్భం లేదు. అంతర్లీన కారణాన్ని సంగ్రహించడానికి, మీరు మీ అప్లికేషన్ యొక్క అన్డు లేదా రివర్ట్ ఫంక్షన్లలో తప్పనిసరిగా ఇంటర్సెప్ట్ లాజిక్ను అమలు చేయాలి. ఏజెంట్ ప్రారంభించిన చర్యను వినియోగదారు రివర్స్ చేసినప్పుడు, తేలికపాటి మైక్రోసర్వేని ప్రారంభించండి. లోపాన్ని వాస్తవంగా తప్పుగా వర్గీకరించమని, సందర్భం లేనిదిగా లేదా పనిని మాన్యువల్గా నిర్వహించడానికి సాధారణ ప్రాధాన్యతగా వర్గీకరించమని వినియోగదారుని కోరే సాధారణ మూడు-ఎంపిక మోడల్ ఇది. ఇది క్వాంటిటేటివ్ టెలిమెట్రీని గుణాత్మక అంతర్దృష్టితో మిళితం చేస్తుంది. విరిగిన అల్గోరిథం మరియు వినియోగదారు ప్రాధాన్యత అసమతుల్యత మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ఇది ఇంజనీరింగ్ బృందాలను అనుమతిస్తుంది. ఈ కొలమానాలు, స్థిరంగా ట్రాక్ చేయబడినప్పుడు మరియు సమగ్రంగా విశ్లేషించబడినప్పుడు, నియంత్రణ, సమ్మతి మరియు జవాబుదారీతనంలో నిరంతర అభివృద్ధిని అనుమతించే ఏజెంట్ AI సిస్టమ్ల పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడానికి బలమైన ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తాయి. మోసానికి వ్యతిరేకంగా రూపకల్పన ఎజెంట్లు మరింత సామర్థ్యాన్ని పెంచుకోవడంతో, మేము కొత్త ప్రమాదాన్ని ఎదుర్కొంటాము: ఎజెంటిక్ స్లడ్జ్. సాంప్రదాయ బురద ఘర్షణను సృష్టిస్తుంది, ఇది చందాను రద్దు చేయడం లేదా ఖాతాను తొలగించడం కష్టతరం చేస్తుంది. ఏజెంట్ స్లడ్జ్ రివర్స్లో పనిచేస్తుంది. ఇది పొరపాటుకు ఘర్షణను తొలగిస్తుంది, వినియోగదారు వారి స్వంత ప్రయోజనాల కంటే వ్యాపారానికి ప్రయోజనం చేకూర్చే చర్యకు అంగీకరించడం చాలా సులభం. ప్రయాణ బుకింగ్లో సహాయపడే ఏజెంట్ను పరిగణించండి. స్పష్టమైన రక్షణ మార్గాలు లేకుండా, సిస్టమ్ భాగస్వామి ఎయిర్లైన్ లేదా అధిక మార్జిన్ హోటల్కు ప్రాధాన్యత ఇవ్వవచ్చు. ఇది ఈ ఎంపికను సరైన మార్గంగా చూపుతుంది. వినియోగదారు, సిస్టమ్ అధికారాన్ని విశ్వసిస్తూ, పరిశీలన లేకుండా సిఫార్సును అంగీకరిస్తారు. సౌలభ్యం ముసుగులో ఆదాయం కోసం సిస్టమ్ ఆప్టిమైజ్ చేసే మోసపూరిత నమూనాను ఇది సృష్టిస్తుంది. తప్పుగా ఊహించిన యోగ్యత ప్రమాదం మోసం హానికరమైన ఉద్దేశం నుండి ఉత్పన్నం కాకపోవచ్చు. ఇది తరచుగా AIలో ఇమాజిన్డ్ కాంపిటెన్స్గా వ్యక్తమవుతుంది. పెద్ద భాషా నమూనాలు తప్పుగా ఉన్నప్పటికీ తరచుగా అధికారికంగా ధ్వనిస్తాయి. వారు తప్పుడు బుకింగ్ నిర్ధారణ లేదా సరికాని సారాంశాన్ని ధృవీకరించిన వాస్తవం వలె అదే విశ్వాసంతో ప్రదర్శిస్తారు. వినియోగదారులు ఈ నమ్మకమైన స్వరాన్ని సహజంగా విశ్వసించవచ్చు. ఈ అసమతుల్యత సిస్టమ్ సామర్థ్యం మరియు వినియోగదారు అంచనాల మధ్య ప్రమాదకరమైన అంతరాన్ని సృష్టిస్తుంది. ఈ అంతరాన్ని తగ్గించడానికి మనం ప్రత్యేకంగా డిజైన్ చేయాలి. ఏజెంట్ ఒక పనిని పూర్తి చేయడంలో విఫలమైతే, ఇంటర్ఫేస్ ఆ వైఫల్యాన్ని స్పష్టంగా సూచించాలి. సిస్టమ్ ఖచ్చితంగా తెలియకుంటే, అది మెరుగుపెట్టిన గద్యంతో ముసుగు వేయకుండా అనిశ్చితిని వ్యక్తం చేయాలి. ప్రిమిటివ్స్ ద్వారా పారదర్శకత బురద మరియు భ్రాంతి రెండింటికి విరుగుడు రుజువు. ప్రతి స్వయంప్రతిపత్త చర్యకు నిర్ణయం యొక్క మూలాన్ని వివరించే నిర్దిష్ట మెటాడేటా ట్యాగ్ అవసరం. ఫలితం వెనుక ఉన్న లాజిక్ చైన్ను తనిఖీ చేసే సామర్థ్యం వినియోగదారులకు అవసరం. దీన్ని సాధించడానికి, మనం ఆదిమాలను ఆచరణాత్మక సమాధానాలుగా అనువదించాలి. సాఫ్ట్వేర్ ఇంజినీరింగ్లో, ప్రిమిటివ్లు ఏజెంట్ చేసే సమాచారం లేదా చర్యల యొక్క ప్రధాన యూనిట్లను సూచిస్తాయి. ఇంజనీర్కి, ఇది API కాల్ లేదా లాజిక్ గేట్ లాగా కనిపిస్తుంది. వినియోగదారుకు, ఇది తప్పనిసరిగా స్పష్టమైన వివరణగా కనిపించాలి. ఈ సాంకేతిక దశలను మానవులు చదవగలిగే హేతువులకు మ్యాప్ చేయడంలో డిజైన్ సవాలు ఉంది. ఏజెంట్ నిర్దిష్ట విమానాన్ని సిఫార్సు చేస్తే, వినియోగదారు ఎందుకు తెలుసుకోవాలి. ఇంటర్ఫేస్ సాధారణ సూచన వెనుక దాచదు. ఇది తప్పనిసరిగా అంతర్లీనంగా ఉన్న ప్రాచీనతను బహిర్గతం చేయాలి: తర్కం: చౌకైన_డైరెక్ట్_ఫ్లైట్ లేదా లాజిక్: భాగస్వామి_ఎయిర్లైన్_ప్రాధాన్యత. మూర్తి 4 ఈ అనువాద ప్రవాహాన్ని వివరిస్తుంది. మేము ముడి సిస్టమ్ను ఆదిమంగా తీసుకుంటాము — అసలు కోడ్ లాజిక్ — మరియు దానిని యూజర్ ఫేసింగ్ స్ట్రింగ్కు మ్యాప్ చేస్తాము. ఉదాహరణకు, క్యాలెండర్ షెడ్యూల్ను ప్రాథమికంగా తనిఖీ చేయడం ఒక స్పష్టమైన ప్రకటన అవుతుంది: నేను 4 PMని ప్రతిపాదించానుసమావేశం. ఈ స్థాయి పారదర్శకత ఏజెంట్ చర్యలు తార్కికంగా మరియు ప్రయోజనకరంగా కనిపించేలా చేస్తుంది. ఏజెంట్ వారి ఉత్తమ ప్రయోజనాలకు అనుగుణంగా పనిచేశారని ధృవీకరించడానికి ఇది వినియోగదారుని అనుమతిస్తుంది. ఆదిమాంశాలను బహిర్గతం చేయడం ద్వారా, మేము బ్లాక్ బాక్స్ను గాజు పెట్టెగా మారుస్తాము, వినియోగదారులు వారి స్వంత డిజిటల్ జీవితాలపై తుది అధికారం ఉండేలా చూస్తాము.
డిజైన్ కోసం వేదికను సెట్ చేస్తోంది ఏజెంట్ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి మానసిక మరియు ప్రవర్తనా అవగాహన యొక్క కొత్త స్థాయి అవసరం. ఇది సాంప్రదాయిక వినియోగ పరీక్షను దాటి విశ్వాసం, సమ్మతి మరియు జవాబుదారీతనం యొక్క రంగానికి వెళ్లడానికి మనల్ని బలవంతం చేస్తుంది. మానసిక నమూనాలను పరిశీలించడం నుండి దుష్ప్రవర్తనను అనుకరించడం మరియు కొత్త కొలమానాలను స్థాపించడం వరకు మేము చర్చించిన పరిశోధన పద్ధతులు అవసరమైన పునాదిని అందిస్తాయి. స్వయంప్రతిపత్త వ్యవస్థ ఎక్కడ విఫలమవుతుందో మరియు మరింత ముఖ్యంగా, వినియోగదారు-ఏజెంట్ సంబంధాన్ని ఎలా రిపేర్ చేయాలో ముందుగానే గుర్తించడానికి ఈ అభ్యాసాలు ముఖ్యమైన సాధనాలు. ఏజెంట్ AIకి మారడం అనేది వినియోగదారు-సిస్టమ్ సంబంధానికి పునర్నిర్వచనం. మేము ఇకపై ఆదేశాలకు ప్రతిస్పందించే సాధనాల కోసం రూపొందించడం లేదు; మా తరపున పనిచేసే భాగస్వాముల కోసం మేము రూపకల్పన చేస్తున్నాము. ఇది డిజైన్ ఆవశ్యకతను సమర్థత మరియు వాడుకలో సౌలభ్యం నుండి పారదర్శకత, అంచనా మరియు నియంత్రణకు మారుస్తుంది. ఒక AI విమానాన్ని బుక్ చేయగలిగినప్పుడు లేదా తుది క్లిక్ లేకుండా స్టాక్ను వర్తకం చేయగలిగినప్పుడు, దాని “ఆన్-ర్యాంప్లు” మరియు “ఆఫ్-ర్యాంప్ల” రూపకల్పన చాలా ముఖ్యమైనది. చక్రాన్ని అప్పగించినప్పటికీ, వినియోగదారులు తాము డ్రైవర్ సీటులో ఉన్నట్లు భావించేలా చేయడం మా బాధ్యత. ఈ కొత్త వాస్తవికత UX పరిశోధకుడి పాత్రను కూడా పెంచుతుంది. ఏజెంట్ యొక్క స్వయంప్రతిపత్తిని నిర్వచించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి ఇంజనీర్లు మరియు ఉత్పత్తి నిర్వాహకులతో కలిసి పని చేస్తూ, వినియోగదారు విశ్వాసానికి మేము సంరక్షకులమవుతాము. పరిశోధకులుగా కాకుండా, అభివృద్ధి ప్రక్రియలో వినియోగదారు నియంత్రణ, పారదర్శకత మరియు నైతిక భద్రతల కోసం మేము న్యాయవాదులు అవుతాము. ఆదిమాంశాలను ఆచరణాత్మక ప్రశ్నలుగా అనువదించడం మరియు చెత్త దృశ్యాలను అనుకరించడం ద్వారా, మేము శక్తివంతమైన మరియు సురక్షితమైన పటిష్టమైన వ్యవస్థలను రూపొందించగలము. ఈ కథనం ఏజెంట్ AI పరిశోధన యొక్క “ఏమి” మరియు “ఎందుకు” గురించి వివరించింది. మన సాంప్రదాయ టూల్కిట్లు సరిపోవని మరియు మనం కొత్త, ముందుకు చూసే పద్ధతులను తప్పనిసరిగా అవలంబించాలని ఇది చూపింది. తదుపరి కథనం ఈ పునాదిపై ఆధారపడి ఉంటుంది, నిర్దిష్ట డిజైన్ నమూనాలు మరియు సంస్థాగత పద్ధతులను అందిస్తుంది, ఇది ఏజెంట్ యొక్క ప్రయోజనాన్ని వినియోగదారులకు పారదర్శకంగా చేస్తుంది, వారు విశ్వాసం మరియు నియంత్రణతో ఏజెంట్ AI యొక్క శక్తిని ఉపయోగించగలరని నిర్ధారిస్తుంది. UX యొక్క భవిష్యత్తు వ్యవస్థలను నమ్మదగినదిగా చేయడం. ఏజెంట్ AI గురించి అదనపు అవగాహన కోసం, మీరు క్రింది వనరులను అన్వేషించవచ్చు:
ఏజెంట్ AIపై Google AI బ్లాగ్ AI ఏజెంట్లపై Microsoft పరిశోధన
