Найбільшою перешкодою для розгортання автономних агентів штучного інтелекту у виробництві є не можливості, а надійність. У той час як демонстрації демонструють вражаючу автономну поведінку, більшість організацій стикаються з труднощами, коли агенти потрапляють у безладні реалії корпоративного середовища. Цикли, керовані токенами, дрейфують непередбачувано, контекстні вікна забруднюються, а управління станами зазнає збою в різних сеансах. 🏭 Постійне управління станами @MongoDB гарантує, що агенти зберігають повний контекст під час перезапуску системи та збоїв 🧠 Наші інтелектуальні системи пошуку усувають забруднення контексту, вивчаючи, яка історична інформація виявляється цінною ⚙️ Робочі процеси LlamaIndex забезпечують детерміноване керування в автономній роботі, забезпечуючи можливість контролю без шкоди для адаптивності 📈 Реальна валідація від @cemex показує, що цикли розробки знижуються з трьох тижнів до менш ніж одного дня Майбутнє полягає не у виборі між інтелектом і надійністю, а в побудові автономних агентів на інфраструктурі, достатньо надійній, щоб підтримувати справді незалежну роботу. Коли постійне керування станами поєднується з інтелектуальними агентськими структурами, організації нарешті можуть розгорнути агентів, які послідовно працюють у виробництві. Читайте, як @MongoDB та LlamaIndex вирішують кризу надійності в автономних агентах: