Розподілена система штучного інтелекту з агентно-оркестрованою архітектурою

Abstract

У сучасних системах штучного інтелекту агенти відіграють ключову роль у створенні гнучких та адаптивних робочих процесів, і їхня важливість продовжує зростати. Агенти – це невеликі компоненти, які виконують цілеспрямовані завдання та обмінюються результатами за допомогою чітких правил, що робить їх корисними для побудови надійних адаптивних систем. У цій статті представлено архітектуру, оркестровану агентами, для адаптивних систем штучного інтелекту. Вона складається з оркестратора та агентів домену, які працюють разом. Оркестратор підтримує невеликий план із захищеними кроками, застосовує чіткі правила, коли вхідні дані відсутні або впевненість низька, та записує потік для кожного випадку для аудиту. Агенти домену (моделі, інструменти, сервіси) підключаються за стабільними контрактами та обробляють спеціалізовані завдання. Як практична реалізація, архітектура демонструється за допомогою робочого процесу діагностики меланоми: один агент збирає структуровані відповіді за допомогою цілеспрямованих запитань, а інший надає оцінку ризику на основі зображень. Робочий процес є практичним, піддається аудиту та адаптується до місцевої практики без додавання складності. Запропонована архітектура застосовна до областей, де невизначеність та часткова інформація є поширеними, забезпечуючи структурований спосіб забезпечення безпеки, зрозумілості та адаптивності систем. За межами медичної сфери підхід узагальнюється на реагування на інциденти, фінансовий моніторинг та підтримку клієнтів, де адаптивність є критично важливою. Внесок полягає в поєднанні оркестрації, міркування та спостережуваності як першокласних елементів дизайну, пропонуючи відтворювану основу для створення безпечніших та готових до регулювання систем штучного інтелекту.