Adept stellt fortschrittliche KI-Agenten mit multimodalen Fähigkeiten vor

Adept hat eine bahnbrechende Entwicklung eingeführt in künstliche Intelligenz mit seinen neuen KI-Agenten, die darauf ausgelegt sind, komplexe Webinteraktionen und Unternehmensautomatisierungen mithilfe der maßgeschneiderten Adept Workflow Language (AWL) zu optimieren. Laut Adept.ai ist AWL eine leistungsstarke Sprache, mit der Benutzer mühelos anspruchsvolle Workflows erstellen können.

Hauptmerkmale der KI-Agenten von Adept

Die KI-Agenten von Adept sind auf Zuverlässigkeit, Robustheit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt. Diese Agenten können die Absicht des Benutzers in Aktionen umsetzen und alles von komplexen Aufgaben bis hin zu sich wiederholenden Arbeiten bewältigen. Die Agenten basieren auf einer Reihe multimodaler Modelle, die darauf trainiert wurden, Bildschirme zu verstehen, Inhalte zu verstehen und bereits in den frühesten Trainingsphasen Pläne zu erstellen.

Zu den Hauptmerkmalen der KI-Agenten von Adept gehören:

• Zuverlässigkeit: Die Agenten können Arbeitsabläufe konsistent ausführen und bleiben dabei „auf den Schienen“.
• Robustheit: Sie sind widerstandsfähig gegenüber Änderungen in der Ausführungsumgebung und behalten trotz Abweichungen ihre Funktionalität.
• Einfache Erstellung: Anweisungen für die Agenten sind einfach zu schreiben und können sogar aus einigen Zeilen natürlicher Sprache bestehen.

Adept Workflow Language (AWL)

AWL, eine von Adept entwickelte proprietäre Sprache, ist eine syntaktische Teilmenge von JavaScript ES6. Sie bietet leistungsstarke Abstraktionen zur Definition multimodaler Webinteraktionen. Benutzer schreiben Workflows in AWL, die direkt in Modellaufrufe übersetzt werden. Bestimmte AWL-Funktionen ermöglichen es Benutzern, Anweisungen in natürlicher Sprache zu schreiben, die dann vom Modell in detailliertes AWL übersetzt werden.

AWL-Funktionen wie click(“Compose”) Und act() bieten eine flexible Möglichkeit, das Verhalten von Agenten zu definieren. Ersteres lokalisiert Elemente auf dem Bildschirm und generiert Funktionsaufrufe zur Interaktion mit ihnen, während Letzteres natürliche Spracheingaben verwendet, um eine Agenten-Argumentationsschleife aufzurufen, die es dem Agenten ermöglicht, Pläne zu erstellen und Aufgaben dynamisch auszuführen.

Praktische Anwendungen

Adept demonstrierte, wie sich mit AWL Workflows für verschiedene Anwendungen erstellen lassen. Ein Beispiel war das Anzeigen einer PDF-Datei mit Veranstaltungsteilnehmern, das Extrahieren von Informationen und das Erstellen eines neuen Leads in Hubspot. Derselbe Workflow wurde mit minimalen Änderungen für Salesforce repliziert, was die Flexibilität und Effizienz von AWL demonstrierte.

Ein weiteres Beispiel zeigte, wie Patientendiagnosenotizen aus einer PDF-Datei extrahiert und in ein EMR-System eingegeben wurden. Der Agent könnte auch Aufgaben wie das Erstellen von Kundendatensätzen in Stripe aus Google Sheets-Daten und das Verwalten von Leads in Salesforce auf der Grundlage eingehender E-Mails übernehmen.

Transformatives Potenzial

Die KI-Agenten von Adept haben das Potenzial, Geschäftsabläufe zu revolutionieren. Die Möglichkeit, Automatisierungen in natürlicher Sprache zu erstellen, senkt die Akzeptanzhürde und ermöglicht es mehr Benutzern, zu Citizen Developern zu werden. Dies kann Kosten senken, die Wertschöpfungszeit verkürzen und die Nachfrage nach Automatisierungen in verschiedenen Arbeitsbereichen steigern.

Darüber hinaus können die Agenten von Adept komplexere Workflows mit unstrukturierten Daten verarbeiten und bieten so eine höhere Belastbarkeit und Robustheit. Dank ihrer Inferenzzeit-Argumentation können sie sich an zugrunde liegende Webänderungen anpassen, wodurch sie für eine breite Palette von Anwendungen geeignet sind.

Zukunftsaussichten

Adept hat sich zum Ziel gesetzt, Automatisierungen für ein breiteres Publikum einfacher zu machen und mehr Arten von Workflows häufiger zu ermöglichen. Das Potenzial für die Geschäftstransformation mit den KI-Agenten von Adept ist beträchtlich, da sie einfachere, schnellere Automatisierungen und die Möglichkeit bieten, komplexere Aufgaben zu automatisieren.

Ausführlichere Beispiele für mit AWL erstellte Workflows finden Sie im Adept.ai-Blog.

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