మీ AI ఏజెంట్కు ఎంత స్వయంప్రతిపత్తి ఉండాలి?
ప్రజలు ఏజెంటిక్ AI (Agentic AI) గురించి మరింత స్వయంప్రతిపత్తి కోసం జరిగే పోటీగా మాట్లాడుతున్నారు.
వారు మరిన్ని టూల్స్, మరింత రీజనింగ్ (reasoning), మరింత స్వతంత్రతను కోరుకుంటున్నారు.
సాఫ్ట్వేర్ ఇంజనీర్లు ఈ విధంగా పనిచేయరు. మైక్రోసర్వీసెస్ (microservices) ప్రాచుర్యంలో ఉన్నాయని మాత్రమే మేము వాటిని నిర్మించము. మేము సామర్థ్యం మరియు సంక్లిష్టత మధ్య సమతుల్యతను పాటించే వ్యవస్థలను నిర్మిస్తాము.
AI ఏజెంట్లకు కూడా ఇదే విధానం అవసరం.
ప్రశ్న ఏజెంట్ ఎంత స్వతంత్రంగా ఉండగలదు అన్నది కాదు. ప్రశ్న ఏజెంట్ ఎంత స్వతంత్రంగా ఉండాలి అన్నది.
స్వయంప్రతిపత్తి అనేది ఒక డిజైన్ నిర్ణయం. ఏజెంట్ ప్రతిసారి ఒక నిర్ణయం తీసుకున్నప్పుడు, మీరు దాని బాధ్యతను పెంచుతున్నారు.
అధిక స్వయంప్రతిపత్తి ఏజెంట్ కొత్త పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారడానికి సహాయపడుతుంది. నిరంతర మార్గదర్శకత్వం లేకుండా లక్ష్యాలను చేరుకోవడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.
కానీ అధిక స్వయంప్రతిపత్తి వల్ల ఏజెంట్ను అంచనా వేయడం మరియు డీబగ్ (debug) చేయడం కష్టమవుతుంది. దానిని నమ్మడం కూడా కష్టమవుతుంది.
స్వయంప్రతిపత్తి అనేది ఒక స్పెక్ట్రమ్ (spectrum).
- తక్కువ స్వయంప్రతిపత్తి: కేవలం టెక్స్ట్ను మాత్రమే రూపొందించే వ్యవస్థలు.
- మధ్యస్థ స్వయంప్రతిపత్తి: చర్యలను సూచించే మరియు టూల్స్ను ఉపయోగించే వ్యవస్థలు.
- అధిక స్వయంప్రతిపత్తి: స్వల్ప మానవ సహాయంతో లక్ష్యాన్ని ఎలా చేరుకోవాలో నిర్ణయించే వ్యవస్థలు.
ప్రతి దశ సామర్థ్యాన్ని మరియు సంక్లిష్టతను పెంచుతుంది. మీ సమస్యకు అవసరమైన స్థాయి వద్ద మీరు ఆగిపోవాలి.
ఒక HR అసిస్టెంట్ను పరిగణించండి. అది పాలసీ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది. ఉద్యోగుల రికార్డులను సవరించే అధికారం దానికి ఇస్తే, అది పెద్దగా విలువను చేర్చకుండానే రిస్క్ను పెంచుతుంది.
ఇప్పుడు ఒక ఆపరేషన్స్ ఏజెంట్ను పరిగణించండి. అది ప్రొడక్షన్ ఇన్సిడెంట్లను (production incidents) పరిశోధిస్తుంది. అది లాగ్లను (logs) తనిఖీ చేయాలి మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను వెతకాలి. అది కనుగొన్న అంశాల ఆధారంగా తన సెర్చ్ను మార్చుకోవాల్సి ఉంటుంది. ఇక్కడ ఫిక్స్డ్ వర్క్ఫ్లో (fixed workflow) విఫలమవుతుంది. అధిక స్వయంప్రతిపత్తి ఈ పరిష్కారాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
సమస్యే స్వయంప్రతిపత్తి స్థాయిని నిర్ణయిస్తుంది.
విజయవంతమైన ప్రొడక్షన్ వ్యవస్థలు తరచుగా ఉద్దేశపూర్వకంగా పరిమితులతో ఉంటాయి. దీనిని బౌండెడ్ ఆటోనమీ (bounded autonomy) అని పిలుస్తారు. వ్యవస్థను నమ్మదగినదిగా ఉంచడానికి మీరు పరిమితులను నిర్ణయిస్తారు.
పరిమితులకు ఉదాహరణలు:
- టూల్ యాక్సెస్ను పరిమితం చేయడం
- టాస్క్ పరిధిని తగ్గించడం
- పెద్ద చర్యల కోసం మానవ ఆమోదం తప్పనిసరి చేయడం
- ఖర్చు పరిమితులను నిర్ణయించడం
- ఎప్పుడు మనిషికి పంపాలి (escalate) అనేది నిర్ణయించడం
ఈ పరిమితులు మీ ఏజెంట్ను మరింత అంచనా వేయదగినదిగా చేస్తాయి.
మీరు మరింత స్వయంప్రతిపత్తిని ఇచ్చే ముందు, ఈ ప్రశ్నలు అడగండి:
- ఒక ఫిక్స్డ్ వర్క్ఫ్లో దీనిని పరిష్కరించగలదా?
- తదుపరి దశ తెలియని సమాచారంపై ఆధారపడి ఉందా?
- ఏజెంట్ విఫలమైతే ఏమవుతుంది?
- రిస్క్ ఉన్న చర్యలను, తక్కువ రిస్క్ ఉన్న రీజనింగ్ నుండి వేరు చేయగలరా?
ఉత్తమ ఇంజనీర్లు స్వయంప్రతిపత్తిని గరిష్ట స్థాయికి పెంచరు. అది ఎక్కడ మొదలవ్వాలి మరియు ఎక్కడ ముగియాలి అనేది వారు ఖచ్చితంగా నిర్ణయిస్తారు.
మంచి ఆర్కిటెక్చర్ అంటే అవసరమైనది మాత్రమే చేయడం, అంతకంటే ఎక్కువ కాదు.
Source: https://dev.to/rohith_kn/how-much-autonomy-should-your-ai-agent-have-4h4n