Agentudviklingslivscyklus

I denne artikel lærer du om agentudviklingslivscyklussen og hvordan den adskiller sig fra traditionelle softwareudviklingsmetoder. Agentudviklingslivscyklussen omfatter fem faser: opdagelse, eksperimentering, opbygning, udrulning og operationel steady state. At forstå disse faser hjælper dig med at designe og implementere effektive AI-agentløsninger.

Agentudvikling kræver en specialiseret tilgang på grund af AI-modellernes dynamiske natur og dataafhængigheder. I modsætning til traditionel softwareudvikling lægger agentudvikling vægt på iterative processer, kontinuerlig feedback og tidlig risikominimering gennem validering.

Trin	Fase	Beskrivelse
1	Discovery	Identificer krav, interessenter, behov og projektets omfang
2	Eksperimenteren	Test hypoteser, udforsk teknologier og vurder heltereaktioner
3	Bygge	Udvikl den fulde løsning med korrekt arkitektur
4	Udrulle	Udgivelse til produktionsmiljøet og gå live
5	Operationel stationær tilstand	Vedligehold, overvåge og løbende forbedre systemet

Følgende principper ligger til grund for disse faser:

• Iterativ: Faser kan overlappe og iterere
• Feedback-drevet: Hver fase informerer den næste
• Risikoreduktion: Tidlig validering reducerer risikoen

Opdagelses- og eksperimenteringsfaser

Discovery-fasen fokuserer på at forstå forretningskrav og identificere passende anvendelsestilfælde for agentimplementering. Denne fase kræver nøje overvejelse af, om AI-implementering leverer meningsfuld værdi for at retfærdiggøre den øgede kompleksitet.

Eksperimenter skal baseres på virkelige datasæt og aktuelle modeller frem for syntetiske eller begrænsede testdata. Proof of concept-idéudvikling med syntetiske data øger risikoen for, at agenter ikke fungerer som forventet i produktionsmiljøer. Minimer tiden mellem eksperimenterings- og byggefaserne for at mindske risikoen for, at model- eller datadrift påvirker agentens ydeevne.

Bygge- og udrulningsfaser

Byggefasen omsætter eksperimentelle indsigter til produktionsklare agentimplementeringer. De arkitektbeslutninger, du træffer i denne fase, påvirker direkte driftspålidelighed og vedligeholdelseskrav.

Implementering indebærer overførsel af agenter fra udviklingsmiljøer til produktionssystemer, samtidig med at kvalitets- og ydelseskarakteristika, der er etableret under eksperimenteringen, opretholdes.

Operationel stationær tilstand

Den operationelle stationære tilstand repræsenterer den løbende vedligeholdelse og optimering af agentens ydeevne. I denne fase overvåger, evaluerer og justerer du løbende for at opretholde driftsstandarder, efterhånden som forretningskrav og underliggende teknologier udvikler sig.

Næste trin

Lær hvordan du vælger den rigtige hostplatform. Værtsplatformen bestemmer orkestreringsmuligheder, modeladgang og operationelle funktioner, der er tilgængelige for din agent. Disse funktioner påvirker direkte responskvalitet og ydeevne.

Valg af agent host