Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
В этой статье вы узнаете о жизненном цикле разработки агента и о том, чем он отличается от традиционных подходов к разработке программного обеспечения. Жизненный цикл разработки агента включает пять этапов: обнаружение, экспериментирование, создание, развертывание и стационарное операционное состояние. Понимание этих этапов помогает разрабатывать и внедрять эффективные решения агентов ИИ.
Разработка агентов требует специализированного подхода из-за динамической природы моделей ИИ и зависимостей данных. В отличие от традиционной разработки программного обеспечения, разработка агентов делает упор на итеративные процессы, непрерывную обратную связь и раннее снижение рисков через валидацию.
| Step | Phase | Описание |
|---|---|---|
| 1 | Открытие | Определите требования, заинтересованные стороны, потребности и объём проекта |
| 2 | Experimentation | Проверяйте гипотезы, изучайте технологии и оценивайте реакции героев |
| 3 | Сборка | Разработать полноценное решение с правильной архитектурой |
| 4 | Deploy | Релиз в производственную среду и запуск |
| 5 | Оперативное устойчивое состояние | Поддерживать, контролировать и постоянно улучшать систему |
Следующие принципы лежат в основе этих этапов:
- Итеративно: Фазы могут пересекаться и меняться
- Обратная связь: каждый этап информирует следующий
- Снижение рисков: ранняя валидация снижает риск
Этапы открытия и экспериментов
Этап обнаружения сосредоточен на понимании бизнес-требований и выявлении подходящих сценариев использования для внедрения агентов. Этот этап требует тщательного рассмотрения того, приносит ли внедрение ИИ значимую пользу для оправдания дополнительной сложности.
Эксперименты должны основываться на реальных наборах данных и текущих моделях, а не на синтетических или ограниченных тестовых данных. Доказательство концепции с использованием синтетических данных увеличивает риск того, что агенты не будут работать должным образом в производственных условиях. Минимизировать время между этапами экспериментирования и сборки, чтобы снизить риск того, что дрейф модели или данных повлияет на производительность агента.
Этапы сборки и внедрения
Этап разработки превращает выводы, полученные в ходе экспериментов, в реализации агентов, готовые к внедрению. Архитектурные решения, которые вы принимаете на этом этапе, напрямую влияют на надёжность и требования к обслуживанию.
Внедрение включает переход агентов из среды разработки в производственные системы при сохранении качества и производительности, установленных в ходе экспериментов.
Примеры стратегии развертывания и жизненного цикла для конкретной платформы см. в следующих ресурсах:
- Управление средами и версиями для декларативных агентов
- Разработка стратегии управления жизненным циклом приложения (ALM)
Оперативное устойчивое состояние
Операционное стабильное состояние отражает постоянное обслуживание и оптимизацию работы агента. На этом этапе вы непрерывно контролируете, оцениваете и корректируете, чтобы поддерживать стандарты оперативности по мере развития бизнес-требований и базовых технологий.
Следующий шаг
Узнайте, как выбрать подходящую платформу для хоста. Хост-платформа определяет возможности оркестрации, доступ к модели и операционные функции, доступные вашему агенту. Эти функции напрямую влияют на качество отклика и производительность.