Technische dinsdag:waarom orkestratie de sleutel is tot effectieve inzet van AI-agenten

Nieuw bij agentische orkestratie? Begin hier .

Laten we eerlijk zijn:AI-agents zijn niet eenvoudig te bouwen of in te zetten. Maar als ze eenmaal zijn ingebed, is de impact ongelooflijk. Ik hoor graag van UiPath-klanten zoals Ainara Etxeandia Sagasti, hoofd van de Digital Services bij Lantik, die "RPA, generatieve AI en agentische technologie combineert [om] openbare diensten toegankelijker, efficiënter en burgergerichter te maken dan ooit." Er zijn al meer dan 10.000 AI-agenten gebouwd op het UiPath Platform™. Agenten kunnen de procesefficiëntie en winstgevendheid transformeren, maar ze hebben sterke orkestratie en hulp nodig van automatisering en mensen die erbij betrokken zijn.

In deze blogpost bespreek ik de meest voorkomende pijnpunten bij het op grote schaal bouwen, testen of inzetten van AI-agents. Ik zal ook uitleggen hoe een georkestreerde aanpak – gebaseerd op gecontroleerde keuzevrijheid en interoperabiliteit – deze problemen kan verzachten.

1. Prestaties en betrouwbaarheid van agenten

Ontwikkelaars en gebruikers noemen de onbetrouwbaarheid van AI-agenten vaak als een belemmering voor de productie. Grote taalmodellen (LLM's) maken agenten flexibel en aanpasbaar, maar dit leidt ook tot inconsistente resultaten. Dit kan het ontwikkelen en testen frustreren. Zoals een ingenieur het verwoordde:"Mijn agenten werken soms perfect, maar mislukken vervolgens volledig bij soortgelijke invoer. We hebben betere manieren nodig om edge cases te simuleren en fouten consistent te reproduceren... het monitoren van de drift van agenten in de loop van de tijd is een echte hoofdpijn."

Een andere uitdaging zijn hallucinaties – agenten die feiten verzinnen of input uit gereedschap halen – die processen tot stilstand kunnen brengen. Een gebruiker die AI-workflows bouwde deelde:“De grootste pijnpunten die we tegenkomen zijn herhaalbaarheid en hallucinaties… ervoor zorgen dat de LLM-agenten bij dezelfde of soortgelijke vragen niet ontsporen en input naar andere tools hallucineren.” Deze onvoorspelbaarheid vereist uitgebreide tests en validatie, maar de tools voor het testen van agenten zijn nog onvolwassen. Als er fouten optreden, kunnen deze moeilijk te diagnosticeren zijn vanwege de ondoorzichtige modelredenering. Dit zorgt ervoor dat teams extreem voorzichtig zijn met veranderingen:“We zijn op dit moment zo op onze hoede voor systeempromptwijzigingen omdat we verbrand zijn door de agent te vertellen iets niet te doen en dan begint hij zich raar te gedragen… zo vaak.”

De prestaties van onderliggende AI-modellen zijn een ander probleem. Grote modellen kunnen veel hulpbronnen vereisen of traag zijn, terwijl kleinere modellen mogelijk minder goed presteren. Het vinden van de juiste balans is een uitdaging.

Een gebrek aan consistente, betrouwbare resultaten maakt het moeilijk om AI-agenten missiekritieke of klantgerichte taken toe te vertrouwen zonder uitgebreide waarborgen. In de praktijk vereist het bereiken van een hoge betrouwbaarheid vaak het vereenvoudigen van het gedrag van agenten, het introduceren van strikte beperkingen of het hebben van terugval (zoals constante menselijke tussenkomst). Toch hebben deze maatregelen de neiging de autonomie, de efficiëntie en dus de bruikbaarheid van agenten in ondernemingsscenario's met toegevoegde waarde in gevaar te brengen.

2. Gecontroleerde instantie en mens-in-the-loop

Hoewel AI-agenten complexe taken kunnen automatiseren, vinden ontwikkelaars dat menselijk toezicht en samenwerking essentieel zijn – en het vinden van de juiste balans lastig is. Volledig hands-off autonomie is vaak onpraktisch omdat agenten fouten kunnen maken of onduidelijke beslissingen kunnen nemen. Bedrijven hebben controle nodig over de mate van keuzevrijheid, die in de loop van de tijd kan toenemen naarmate agenten nauwkeuriger en betrouwbaarder worden.

Een gebruikelijke aanpak is om een ‘mens op de hoogte’ te houden voor bepaalde goedkeuringen of om randgevallen af te handelen, maar dit kan processen vertragen als deze niet goed worden georkestreerd. Vervolgens wordt er een ‘human-in-the-loop’ ingeschakeld voor bepaalde goedkeuringen, cruciale beslissingen en het afhandelen van uitzonderingen. Eén AI-ingenieur merkte op dat het beperken van agenten en het betrekken van mensen tot betere resultaten leidt:“Sterk beperkte LLM’s met menselijk toezicht kunnen goede resultaten behalen voor middelcomplexe taken… [Volledig] autonome agenten voor algemene doeleinden [op schaal]” zijn nog niet realistisch.

Aan de andere kant:als de AI te strak wordt gecontroleerd of voortdurend moet worden gecontroleerd, levert dit geen ROI op. Soms kan een agent workflows onderbreken of meer moeite doen dan het bespaart. Eén ontwikkelaar legde bijvoorbeeld uit hoe het coderen van Copilot de productiviteit verstoorde door handmatige correcties af te dwingen:“Het begint ergens mee, maar maakt het niet af… Ik moet mijn aandacht afleiden van het controleren en sluiten van de tags, haakjes, enz. Het verstoort mijn flow en vertraagt ​​me.”

De uitdaging is het ontwerpen van hybride workflows waarbij agenten het werk afhandelen, maar de beoordeling naadloos aan mensen overlaten, zonder extra wrijving te creëren.

3. Zorgen over kosten en ROI

De ROI van AI-agents is een terugkerend probleem, vooral omdat het gebruik toeneemt. Grote taalmodel-API's (en de infrastructuur om ze uit te voeren) kunnen duur zijn. Teams maken zich zorgen over kostenexplosies als agenten niet zijn geoptimaliseerd. Eén gebruiker beweerde dat de huidige agenten “te duur” zijn voor wat ze bereiken. De ROI kan moeilijk te meten zijn als de betrouwbaarheid laag is. Als een agent slechts een deel van de tijd slaagt, kunnen de kosten van de mislukkingen (en handmatige reparaties) groter zijn dan de voordelen.

Bedrijven proberen de kosten onder controle te houden via methoden als modeloptimalisaties en gebruiksbeleid. Eén gebruiker beschreef het implementeren van caching om herhaalde oproepen te verminderen en het zorgvuldig verzamelen van gegevens van hoge kwaliteit om de uitvoerefficiëntie te verbeteren. Anderen concentreren zich op het kiezen van het juiste model voor de taak:"Ik zou [graag] een raamwerk hebben waarin ik mijn prompt kan hebben... deze over alle verschillende modellen heen kan laten lopen, [en] de beste en goedkoopste kan vinden. Op dit moment gebruikt mijn AI-agent meer dan 200 prompt-sjablonen, en het testen en opnieuw testen ervan is duur." Uiteindelijk brengen snelle engineering en modelexperimenten reële kosten met zich mee.

Prijsmodellen van leveranciers (per token, per oproep, etc.) spelen ook een rol. Het gebruik van GPT-4 voor alles zou bijvoorbeeld overdreven kunnen zijn, maar het gebruik van een goedkoper model zou de kwaliteit kunnen verminderen. Teams moeten een evenwicht vinden om de ROI te rechtvaardigen. Bovendien zou het management de zakelijke waarde van agentprojecten in twijfel kunnen trekken als deze aanzienlijke doorlopende uitgaven vereisen voor cloud-AI-diensten of gespecialiseerde infrastructuur. Zonder duidelijke winsten (in omzetwinst of kostenbesparingen door automatisering) kunnen investeringen moeilijk te verdedigen zijn. Het optimaliseren van de kosten en het aantonen van de ROI staan dus voorop. Teams willen met AI-agenten “de goedkoopste waar voor hun geld krijgen” door modellen te mixen en matchen en zich tegelijkertijd te concentreren op hoogwaardige gebruiksscenario’s.

4. Bezorgdheid over bestuur, beveiliging en privacy

Organisaties moeten beveiligings-, compliance- en ethische richtlijnen voor AI-agenten afdwingen, maar dit is gemakkelijker gezegd dan gedaan. Gegevensprivacy is een topprioriteit:veel bedrijven verbieden of beperken cloud-AI-services totdat ze er zeker van zijn dat gevoelige gegevens niet zullen lekken. Eén ontwikkelaar vertelde dat hun werkplek tools als ChatGPT verbiedt vanwege risico's op het gebied van intellectueel eigendom:"Nee. Het wordt als een te groot IP-risico beschouwd, [uit angst] dat het onze geheimen zou kunnen lekken of het auteursrecht van iemand anders zou schenden." Bij het gebruik van AI-API’s van derden maken praktijkmensen zich zorgen dat klantgegevens onbedoeld naar die diensten worden verzonden.

Beveiliging is een ander probleem:autonome agenten vormen een risico als ze niet op de juiste manier in de sandbox worden geplaatst. Er zijn berichten dat teams extra beveiligingen bovenop agentplatforms hebben toegevoegd, bijvoorbeeld:“we moesten [een] beveiligingslaag erbovenop toevoegen… [en] caching (Redis) gebruiken voor kostenoptimalisatie” bij het inzetten van een leadgeneratieagent. Bij out-of-the-box-oplossingen ontbreekt het vaak aan beveiligingscontroles of kostenbeheer op bedrijfsniveau, en bedrijven moeten hun eigen beheer in de hand houden. Bovendien is het moeilijk om ervoor te zorgen dat agenten de regelgeving (AVG, HIPAA, enz.) naleven en het beleid van de organisatie volgen als de raamwerken van agenten geen houvast bieden voor toezicht.

Deze zorgen maken belanghebbenden voorzichtig:ze willen dat AI-agenten krachtig, maar transparant en gecontroleerd zijn “met neutrale, universeel geaccepteerde protocollen in plaats van propriëtaire systemen” die verbergen hoe gegevens worden gebruikt. Kortom, zonder robuuste governance-functies (auditlogboeken, toestemmingscontroles, menselijke overschrijving, etc.) lopen veel organisaties tegen een muur aan bij de bredere inzet van agenten.

5. Implementatie- en schaalproblemen

Het verplaatsen van een AI-agent van proof-of-concept naar productie kan een groot aantal problemen met zich meebrengen. Gebruikers melden dat wat werkt in een gecontroleerde demo vaak worstelt met de schaal, het volume en de complexiteit in de echte wereld. Veelvoorkomende problemen zijn latentie en doorvoer (door LLM aangedreven agenten kunnen te traag zijn voor toepassingen met veel verkeer of voor realtime toepassingen) en de operationele overhead van het betrouwbaar draaien van het systeem. Zoals Adrian Krebs, medeoprichter en CEO van Kadoa, het verwoordde:“Het maakt niet uit of je een orkestratieframework gebruikt als het onderliggende probleem is dat AI-agenten te traag, te duur en te onbetrouwbaar zijn.” Teams moeten de architectuur vaak opnieuw ontwerpen met het oog op efficiëntie (door gebruik te maken van caching, het uitwisselen van modellen of het vereenvoudigen van agentlogica) om aan de prestatievereisten te voldoen.

Er is ook de uitdaging van implementatie in verschillende omgevingen (cloud, on-premise, edge-apparaten) met behoud van consistentie. In bedrijfsomgevingen zullen niet alle afdelingen dezelfde tools willen gebruiken, wat een gestandaardiseerde implementatie moeilijker maakt. Operationele schaalproblemen zoals monitoring, loggen en updaten van agenten in het veld zijn eveneens onderontwikkeld. Eén Reddit-gebruiker merkte op dat zelfs eenvoudige foutopsporing “een nachtmerrie kan zijn… foutenlogboeken zijn vaak cryptisch, zonder duidelijke gids voor probleemoplossing.” Dit wordt alleen maar lastiger als er veel agenten worden ingezet. Dit alles kan de acceptatie van agenten vertragen. Zelfs grote leveranciers hebben toegegeven dat klanten “nog maar net begonnen zijn” en dat er nog steeds betekenisvolle resultaten op grote schaal ontstaan.

6. Complexiteit van orkestratie door meerdere agenten

Het bouwen van systemen waarin meerdere AI-agenten samenwerken is lastig. Ontwikkelaars hebben moeite met het coördineren van de rollen van agenten, het beheren van de gedeelde status en het voorkomen dat agenten in loops vastlopen of met elkaar in conflict komen. Zelfs met orkestratieframeworks kan een misstap in de output van één agent een hele workflow laten ontsporen. Zoals een ontwikkelaar beweerde:"Mensen zijn alleen maar aan het experimenteren. De onbetrouwbaarheid is nog steeds een groot probleem:elke ontsporing in het auto-regressieve generatieproces kan fataal zijn voor een agent." Anderen benadrukken de moeilijkheid van het creëren van zelfherstellende of veerkrachtige workflows, bijvoorbeeld door het toevoegen van logica om mislukte stappen opnieuw te proberen of door menselijk ingrijpen.

Deze orkestratie-uitdagingen zorgen ervoor dat teams vaak slechts één probleem oplossen, zodat andere verschijnen:"Soms voelt het zelfs als een klap in de roos. Los één probleem op met wat snelle engineering en creëer er vervolgens nog drie."

7. Modelcompatibiliteit en integratie-uitdagingen

Geen enkele AI-agent is dominant op de markt. Organisaties kunnen de ene dag OpenAI gebruiken, de volgende dag overstappen op een open-sourcemodel en verschillende tools van derden integreren. Maar compatibiliteit en soepele integratie vormen een grote uitdaging. Tool- en modelintegratie vereist vaak aangepaste adapters of lijmcode. Het verbinden van een agent met een eigen database of een interne API kan bijvoorbeeld aanzienlijke inspanningen vergen als het raamwerk niet met dat in gedachten is ontworpen. Ontwikkelaars beweren dat veel raamwerken ‘zwaar’ zijn en aannames bevatten die niet in alle gebruiksscenario’s passen:“Helaas zijn veel van deze raamwerken behoorlijk zwaar als je alleen de basis nodig hebt.”

Omgekeerd betekent ‘framework-agnostisch’ vaak dat je een heleboel standaardteksten helemaal opnieuw moet schrijven. Gebruikers willen voorkomen dat ze het wiel opnieuw moeten uitvinden zonder vast te zitten. Een ontwikkelaar beschreef de keuze voor een flexibelere bibliotheek, specifiek om de compatibiliteit te maximaliseren:"Ik heb veel geprobeerd... Uiteindelijk heb ik gekozen voor het gebruik van [Instructor], omdat ik snel kon schakelen tussen LLM's (zowel lokaal/OS als propriëtair) en ik overal dezelfde gestructureerde invoer/uitvoer kon hebben." Dit benadrukt de behoefte aan agenten die het eenvoudig uitwisselen van AI-modellen of -diensten mogelijk maken om aan de veranderende behoeften te voldoen.

Een andere veel voorkomende behoefte is het integreren van agents met bestaande softwarestacks en workflows. Door een gebrek aan standaardinterfaces kan voor elke nieuwe agent een nieuwe integratie-inspanning nodig zijn. Zoals opgemerkt kunnen ontbrekende voorbeelden en geavanceerde instellingen dit belemmeren. Bovendien ontstaan ​​er compatibiliteitsproblemen wanneer een update van één component (bijvoorbeeld een LLM API-wijziging) de logica van de agent doorbreekt – iets dat teams actief moeten beheren. Kortom, praktijkmensen willen plug-and-play-interoperabiliteit:AI-agents die verbinding maken met verschillende modellen, gegevensbronnen en systemen zonder uitgebreide aangepaste engineering.

8. Leverancierslock-in en interoperabiliteitsproblemen

AI-modellen en -frameworks veranderen snel. Veel teams willen het beste in hun soort en zijn bang dat het kiezen van de AI-agentoplossing van één enkele leverancier hen op de lange termijn inflexibel zou kunnen maken. Er is een explosie aan agentframeworks, elk met zijn eigen API’s en overwegingen. Eén ontwikkelaar vergeleek het met de rage van het JavaScript-framework:"Binnen een paar maanden hebben we waarschijnlijk onze versie van de 'TODO-app in 100 verschillende JS-webframeworks'...Zelfs alleen al het begrijpen ervan is een enorme opgave."

Het binden aan één ecosysteem kan een beperkte flexibiliteit betekenen. Bepaalde bibliotheken geven de voorkeur aan specifieke aanbieders. Een gefrustreerde gebruiker waarschuwde bijvoorbeeld dat zijn keuze voor een raamwerk ‘voornamelijk kapot gaat’, waarbij hij benadrukte hoe sommige tools je impliciet aan bepaalde modellen of diensten binden. Het risico bouwt zich op rond de visie van een leverancier en merkt dat je later “opgesloten zit – afhankelijk van de updates, prijzen en beleidsmaatregelen, zonder dat er een haalbaar alternatief is.” Interoperabiliteit is ook een zorg bij het integreren van agenten in bestaande softwarestacks. Ontwikkelaars vinden vaak “geen duidelijke voorbeelden” om agenten te koppelen aan talen en cloudservices die ze al gebruiken, waardoor het moeilijker wordt om deze tools in verschillende teams te implementeren.

Mogelijkheden met agentische orkestratie

Veel van deze uitdagingen wijzen op de behoefte aan agentische orkestratieoplossingen die flexibel, interoperabel en mensgericht zijn. Agentische orkestratie beheert en wijst op effectieve wijze taken en verantwoordelijkheden toe aan mensen, robots en AI-agenten, afhankelijk van hun capaciteiten, waardoor de activiteiten soepel en efficiënt verlopen en in lijn zijn met de strategische resultaten van het bedrijf.

Een orkestratielaag die betrouwbare AI-agenten, deterministische automatisering en menselijke input effectief integreert, biedt verschillende voordelen:

• Verbeterde betrouwbaarheid via deterministische backstops:de ideale eindtoestand van de georkestreerde aanpak is gecontroleerde agency, wat optimale efficiëntie mogelijk maakt zonder buitensporige handmatige tussenkomst. Dit hangt af van de orkestratie van gespecialiseerde AI-agenten die in processen zorgvuldig worden ingeperkt door tools van bedrijfsniveau, deterministische robots en een comfortabel niveau van menselijke beoordeling. Door AI-agents te combineren met deterministische automatiseringsscripts of -regels, zorgt een orkestratielaag ervoor dat er altijd een terugvalpad is. Als de uitvoer van een AI-agent bijvoorbeeld niet aan een bepaalde nauwkeurigheidsdrempel voldoet, kan een vooraf gedefinieerde regel dat geval afhandelen (of op zijn minst markeren). Deze hybride aanpak maakt gebruik van de creativiteit van AI, maar dan binnen de grenzen. In de loop van de tijd zou een orkestratieplatform zelfs kunnen leren welke agent het meest betrouwbaar is voor welke taak (door de resultaten te monitoren) en taken dienovereenkomstig te routeren, waardoor de succespercentages worden geoptimaliseerd. Het netto-effect is een hogere algehele betrouwbaarheid van de workflow vergeleken met een enkele black-box-agent. Zoals een ontwikkelaar opmerkte, kunnen “sterk beperkte [agenten] met menselijk toezicht” en goed gedefinieerde processen betrouwbaar goede resultaten opleveren, precies wat orkestratie mogelijk maakt.

• Human-in-the-loop-integratie:een belangrijk voordeel van een goed ontworpen orkestratielaag is het gemak waarmee menselijke controlepunten kunnen worden geïntegreerd. De orkestratielaag kan bijvoorbeeld worden geconfigureerd om te pauzeren en om menselijke goedkeuring te vragen als het vertrouwen van een agent laag is of als zijn beslissing veel op het spel staat. Dit biedt het 'vangnet' dat nodig is om agenten in kritieke workflows in te zetten. In plaats van het menselijk toezicht afzonderlijk voor elke agent hard te coderen, kan het gemeenschappelijke platform een ​​consistente interface bieden voor escalatie naar mensen, en zelfs leren van menselijke correcties in de loop van de tijd. Deze afstemming van AI en menselijke workflows helpt de AI-snelheid waar nodig te benutten, maar altijd met een menselijke achtervang om betrouwbaarheid en vertrouwen te garanderen.

• Gecentraliseerd beheer en beveiliging:een leveranciersonafhankelijke orkestratielaag kan de beveiliging en compliance op uniforme wijze afdwingen voor alle AI-activiteiten. Het kan dienen als een gateway die controleert welke gegevens naar elke agent worden verzonden, gevoelige informatie opschoont of anonimiseert en alle beslissingen van agenten registreert voor auditdoeleinden. Hiermee worden de bestuursproblemen aangepakt door organisaties één enkel controlepunt te geven:beheerders kunnen bijvoorbeeld configureren welke AI-modellen bepaalde gegevens mogen verwerken, of eisen dat bepaalde vragen altijd door een lokaal model worden afgehandeld vanwege privacybeleid. Een dergelijk systeem zou ook kunnen worden geïntegreerd met identiteits- en toegangsbeheer (IAM) voor op rollen gebaseerde controle over agentacties. Beleid (zoals tarieflimieten of kostenbudgetten) zou mondiaal kunnen worden toegepast. Al deze mogelijkheden zorgen ervoor dat bedrijven met meer vertrouwen AI-agenten kunnen inzetten, wetende dat er een toezichtlaag is om ongewenste datalekken of ongewenst gedrag te voorkomen.

• Interoperabiliteit en het vermijden van lock-in:Dankzij een neutrale orkestratielaag kunnen teams indien nodig verschillende AI-modellen of -diensten aansluiten, zonder gebonden te zijn aan het ecosysteem van één leverancier. Dit verzacht de angst dat je alles opnieuw moet opbouwen als je van provider verandert. Zoals een ingenieur bepleitte, is het doel dat eindgebruikers “zich geen zorgen hoeven te maken over de afhankelijkheid van een leverancier… ervoor zorgen dat AI-systemen naadloos op verschillende platforms werken in plaats van gebruikers binnen het ecosysteem van één leverancier op te sluiten.” Door een “gemeenschappelijke taal” te spreken tegen meerdere AI-backends (OpenAI, Anthropic, open-sourcemodellen, enz.), zorgt een orkestratielaag ervoor dat u altijd de beste tool voor de taak kunt kiezen en kunt draaien wanneer technologie of prijzen veranderen.

• Coördinatie en specialisatie van meerdere agenten:Een orkestratieplatform kan een team van agenten beheren, elk gespecialiseerd voor een subtaak, en hun interacties deterministisch coördineren. Dit vermindert de complexiteit voor de beoefenaar:de orkestratielaag kan taakroutering, statusbeheer en foutherstel voor alle agenten afhandelen. In plaats van dat één monolithische agent alles probeert (en vaak onvoorspelbaar faalt), kun je eenvoudigere agenten hebben die zich op specifieke rollen concentreren, waarbij de orkestratielaag ze met elkaar verbindt. Een dergelijke opzet kan ook op regels gebaseerde automatisering of traditionele softwarecomponenten omvatten voor taken waarvoor geen AI nodig is, zodat AI alleen wordt gebruikt daar waar het waarde toevoegt. Het resultaat is een robuuster systeem waarbij, als een component faalt of onzekere uitvoer produceert, het orkestratieplatform dit kan opvangen (bijvoorbeeld via validaties, nieuwe pogingen of fallbacks).

• Kostenoptimalisatie en resourceflexibiliteit:een leveranciersonafhankelijk platform kan dynamisch kiezen tussen verschillende modellen of routes om de kosten te minimaliseren en tegelijkertijd aan de prestatiebehoeften te voldoen. Het kan bijvoorbeeld een goedkoper lokaal model gebruiken voor eenvoudige vragen en alleen voor complexe gevallen een duurdere API aanroepen – transparant voor de eindgebruiker. Het kan ook verzoeken in batches verwerken, resultaten in de cache opslaan of de frequentie van agentuitvoeringen aanpassen. Eén team meldde dat ze dit handmatig deden (caching toevoegen en een goedkoper model gebruiken voor bepaalde taken); een intelligent orkestratieplatform zou dergelijke optimalisaties automatisch kunnen verwerken. Bovendien kunnen organisaties, door niet gebonden te zijn aan één leverancier, profiteren van prijsconcurrentie en overstappen op een meer kosteneffectieve dienst als men de prijzen verhoogt. Deze flexibiliteit verbetert de ROI, omdat de orkestratie ervoor zorgt dat u middelen op de meest efficiënte manier gebruikt (het “beste en goedkoopste” model voor elke taak, zoals gebruikers dat wensen).

Lees "De definitieve gids voor Agentic Orchestration".

Samenvattend pakt een beproefde en betrouwbare agentische orkestratielaag direct veel pijnpunten aan:

• Het levert gecontroleerde keuzevrijheid door de betrouwbaarheid van agenten te verbeteren zonder de autonomie of het nut in gevaar te brengen

• Combineert AI met mensen en robots voor betere resultaten

• Vat de complexiteit van meerdere agenten samen in een beheersbaar raamwerk

• Vermijdt beperkingen van één leverancier

• Biedt het beheer dat nodig is voor implementatie op ondernemingsniveau

Door te leren van problemen in de echte wereld – herhaalbaarheidsproblemen, integratieproblemen, angst voor de veiligheid, kostenoverschrijdingen – kan een dergelijke oplossing beoefenaars in staat stellen om AI-agenten met veel minder wrijving en risico in te zetten. Het resultaat is een AI-agent-ecosysteem dat betrouwbaarder en aanpasbaarder is en beter aansluit bij de bedrijfsbehoeften, waardoor teams zich kunnen concentreren op het oplossen van problemen in plaats van op het bestrijden van de infrastructuur.

Volgende: