Агент AI: мощный, но хрупкий — что вам нужно знать

Catchpoint спонсировал этот пост.

Как раз тогда, когда вы наконец обернули голову по ИИ, вот и его автономный двоюродный брат, агент агент. Думайте об этом как о ИИ, который не просто помогает, но и действует. Он принимает решения, занимается задачами и сами по себе общается с другими системами. Хотя это революционизирует цепочки поставок и опыт клиентов, есть улов. Эти автономные агенты полагаются на множество сторонних услуг, и когда кто-то терпит неудачу, все останавливается.

Исследование компаний электронной коммерции показало, что 88% респондентов потеряли более 100 000 долларов в месяц из-за сбоев в Интернете. Риск растет по мере расширения агента AI, причем каждая зависимость умножает вероятность простоя. Когда ИИ терпит неудачу, операции останавливаются, доходы падают и страдают репутацией.

Итак, как вы используете силу агентского ИИ без риска, когда все это рушится, когда одна связь в цепи разрывается? Ответ прост: видимость. Давайте разберемся, почему знание того, что происходит за кулисами, имеет решающее значение.

Обещание автономии

Традиционные системы ИИ часто полагаются на человеческий надзор за принятием решений. Агент ИИ идет еще дальше — эти автономные агенты выполняют задачи, принимают решения и самим взаимодействуют с внешними системами. От автоматизации цепочек поставок до персонализации обслуживания клиентов, потенциал огромный. Но вот залов: эти агенты зависят от сети внешних служб, и даже небольшое нарушение в одной службе может остановить все. Когда цепь ломается, последствия являются немедленными и далеко идущими.

Скрытые ловушки агента

Недавние отключения ИИ показали нам, насколько хрупкой может быть взаимосвязанная технология. Агентные агенты ИИ получают данные из нескольких внешних служб, каждый из которых вводит новую точку отказа. Когда что -то идет не так, определить проблему не просто. Это требует сквозной видимости, которую большинство инструментов мониторинга просто не могут предоставить. Без этого вы остались в темноте, пытаясь диагностировать проблему, так как все останавливается.

Вот где команды застряли:

  • Они знают Их управляемая ИИ сервис проходит или работает медленно.
  • Они не знают Является ли проблема внутренней, с поставщиком ИИ или похоронена где -то в сетевом пути.

Рассмотрим, как фирма по финансовым услугам полагается на агентов, основанных на AI, для обработки запросов клиентов о транзакциях и инвестициях. Эти агенты зависят от нескольких критических компонентов, как показано на диаграмме ниже.

Когда агент запрашивает данные у внешней службы, он запускает цепочку событий — каждое действие между агентами и системами увеличивает сложность. Если одна из этих услуг не удается, весь процесс может остановиться, оставляя клиентов без поддержки. Для предприятий, особенно в таких конфиденциальных отраслях, как финансы, это может быстро разрушить доверие и подтолкнуть клиентов к конкурентам.

Вот почему видимость имеет значение: если вы не можете точно определить, где произошел сбой — будь то внутри вашей инфраструктуры, с поставщиком ИИ или в сетевом пути — вы не можете исправить это быстро. А в таких отраслях, как финансы, каждая минута простоя может привести к потерянному доходу и значительному повреждению репутации.

Без единого взгляда на зависимости агента искусственного интеллекта восстановление является медленным и дорогостоящим, что приводит к неэффективным сессиям военной комнаты и растущему разочарованию, как внутри, так и среди клиентов, которые полагаются на беспроблемное обслуживание.

Строительство устойчивого агента AI: ключевые возможности и шаги

Чтобы защитить ваши агентские системы ИИ от сбоев, важно иметь правильные возможности для проактивного мониторинга. Это включает в себя понимание ваших зависимостей с искусственным интеллектом и возможность определить, где могут возникнуть неудачи во всем технологическом стеке. Без этой видимости команды могут изо всех сил пытаться определить основную причину проблем, что приводит к более медленному времени восстановления и большему воздействию клиентов.

Вот как вы можете создать эти возможности и ввести их в действие:

1. Сопоставьте свои зависимости от ИИ

Начните с картирования всех зависимостей, на которые полагаются ваши агенты ИИ. В идеале вы хотите визуализировать каждый микросервис, API, сеть доставки контента (CDN) и DNS-маршрут на простой, интерактивной карте в реальном времени. Это дает вам живое представление о всей экосистеме, от которой зависит ваш ИИ, что позволяет вам немедленно определить проблемы, которые влияют на производительность. Имея всеобъемлющее представление об этих внешних услугах, вы можете быстро диагностировать проблемы, улучшая оба среднего времени для выявления (MTTI) и среднего времени для восстановления (MTTR).

Карта интернет -стека Catchpoint

2. Мониторинг непрерывно

Убедитесь, что ваши системы искусственного интеллекта работают плавно, внедряя непрерывный мониторинг производительности в Интернете. Благодаря проактивному мониторинге в режиме реального времени вы можете имитировать поездки пользователей и обнаружить аномалии, прежде чем они превратятся в серьезные проблемы. Это позволяет вам контролировать каждый уровень вашего интернет -стека, обеспечивая непрерывную производительность.

Остановившись впереди потенциальных сбоев, вы можете быстро определить проблемы и поддерживать оптимальную доступность обслуживания, минимизировать время простоя и улучшая пользовательский опыт.

3. Использование инструментов автоматизации для сквозного тестирования рабочего процесса

Используйте инструменты автоматизации, такие как Playwright для моделирования реальных взаимодействий пользователей в полных рабочих процессах. Это включает в себя такие задачи, как добавление продуктов в корзину, проверка и взаимодействие с агентами, основанными на AI. Сценарий этих процессов, вы можете моделировать поведение пользователей, гарантируя, что ИИ работает так же, как и ожидалось. Эта возможность позволяет вам определить точки трения или проблемы с производительностью, прежде чем они повлияют на пользовательский опыт, помогая вам активно устранять потенциальные сбои.

Сквозное тестирование рабочего процесса с Playwright в Catchpoint

4. Планируйте отказоустойчивость

В случае, если критическая служба искусственного интеллекта не удается, есть ли у вас план отступления? Будь то переход на модель резервного копирования или задачи очередей до восстановления обслуживания, наличие четко определенной стратегии отказоустойчивости имеет важное значение для минимизации воздействия отключений.

5. Регулярно просмотрите данные о производительности

Не ждите отключения, чтобы заставить вашу руку. Расписание рутинных обзоров эффективности ваших зависимостей с искусственным интеллектом для выявления закономерностей или тонких проблем, таких как увеличение времени отклика или случайные тайм -ауты, которые могут указывать на основные проблемы.

Объединив эти возможности с действенными шагами, вы можете гарантировать, что ваши агентские системы ИИ оставались устойчивыми, упреждающими и способными минимизировать время простоя. С четким пониманием ваших рабочих процессов ИИ и постоянного мониторинга, вы будете готовы управлять сбоями и поддерживать свои услуги без гладких — оставаться впереди следующего распада ИИ.

Сегодняшний цифровой мир требует устойчивости и исключительной работы. Цифровые предприятия обращаются к платформе IPM Catchpoint IPM, чтобы активно выявлять и решать проблемы в интернет -стеке, прежде чем они повлияют на клиентов или рабочую силу. Интернет опирается на Catchpoint. Узнайте больше последних из The Catchpoint Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Говард Бидердер отвечает за глобальную стратегию выхода на рынок для портфеля решений Catchpoint, с карьерой, охватывающей несколько ведущих компаний и стартапов. Прежде чем присоединиться к Catchpoint, Ховард был старшим директором по маркетингу продуктов для ServiceNow. Он отвечал за привлечение создателя … читайте больше от Говарда Бидрера

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *