Warum statische Workflows jetzt veraltet sind

In einer Welt, die von schnell wachsenden Technologien geprägt ist, suchen Unternehmen und Entwickler ständig nach schlauer Lösungen, die die Produktivität, Personalisierung und reibungslose Erfahrungen verbessern. Der Zustrom neuer Agenten -KI -Systeme ist die Umgestaltung der Erledigung der Arbeit und der organisierten und abgeschlossenen Aufgaben. Statische Workflows, früher das Herz der Automatisierung, werden durch agierende Architekturen ersetzt, die Arbeiten in Echtzeit ohne Interaktion oder Aufsicht lernen, anpassen und optimieren. In diesem Weblog werden die Unterschiede zwischen den beiden AI -Paradigmen eingebunden, Beispiele mit Codeausschnitten enthält und erklärt, warum Agentensysteme den Automatisierungsstandard neu definieren und erhöhen.

Was sind statische VS -Agenten -KI -Systeme?

Bevor wir in die Particulars eintauchen, klären wir, was diese Begriffe bedeuten und warum sie wichtig sind.

Statische KI -Systeme

Diese Arten von Workflows basieren auf starren, hartcodierten Sequenzen. Sie arbeiten linear mit einer starre Reihe von Sequenzen, die alles über den Kontext oder die Nuance vergessen: Sie liefern Daten oder auslösen Ereignisse, und das System führt eine vorgeplante Reihe von Operationen aus. Klassische Beispiele sind regelbasierte Chatbots, geplante E-Mail-Erinnerungen und lineare Datenverarbeitungsskripte.

Schlüsselmerkmale der statischen KI:

• Feste Logik: Keine Abweichungen; Jeder gegebene Eingang ergibt die erwartete Ausgabe.
• Keine Personalisierung: Arbeitsprozesse sind bei allen Benutzern gleich.
• Kein Lernen: Verpasste Möglichkeiten werden verpasste Möglichkeiten, bis Sie sich für die Umprogrammierung entscheiden.
• Geringe Flexibilität: Wenn Sie den perfekten Workflow wünschen, müssen Sie den Code neu schreiben.

Agenten -KI -Systeme

Agentensysteme stellen ein grundlegend neues Niveau der Autonomie dar. Sie lassen sich von intelligenten Agenten (Agenten) inspirieren und können Entscheidungen treffen, Subziele bestimmen und Aktionen basieren, die auf dem Suggestions, dem Kontext und dem Verständnis ihres Fortschritts der Benutzer basieren. Agenten -KI -Systeme erledigen mehr als nur Aufgaben; Sie erleichtern den gesamten Prozess und suchen nach Möglichkeiten, um das Ergebnis oder den Prozess zu verbessern.

Schlüsselmerkmale der Agenten -KI:

• Adaptive Logik: Die Fähigkeit, einen Kontext wiederzugeben und sich an einen Kontext anzupassen
• Personalisierung: Die Fähigkeit, für jeden Benutzer und jede State of affairs einzigartige Erlebnisse zu schaffen
• Lernfähiger: Die Fähigkeit, sich selbst zu korrigieren und Suggestions zu integrieren, um sich zu verbessern
• Hoch flexibel: Die Fähigkeit, neue Verhaltensweisen und Optimierungen ohne menschliche Intervention zu ermöglichen.

Statische vs. Agentic AI: Kernunterschiede

Fassen wir ihre Unterschiede in einer Tabelle zusammen, damit Sie schnell verstehen können, was die Agenten -KI auszeichnet

Hände an: Vergleich des Code

Um die funktionalen Unterschiede zu präsentieren, werden wir nun den Bau eines Aufgabenerinnerungsbots durchlaufen.

Beispiel 1: Erinnerung des statischen Programs Aufgabe Bot

Dieser Bot nimmt eine Aufgabe und eine Frist an, setzt die Erinnerung an und danach keine Maßnahmen. Der Benutzer trägt die volle Verantwortung für Updates. Der Bot kann überhaupt nicht helfen, sobald die Frist übersehen wurde.

Code:

from datetime import datetime, timedelta

class AgenticBot:

    def __init__(self):

        self.reminders = {}

    def set_reminder(self, user_id, activity, deadline):

        self.reminders(user_id) = {

            'activity': activity,

            'deadline': deadline,

            'standing': 'pending'

        }

        return f"Agentic reminder: '{activity}', deadline is {deadline}."

    def update_status(self, user_id, standing):

        if user_id in self.reminders:

            self.reminders(user_id)('standing') = standing

            if standing == 'missed':

                self.suggest_reschedule(user_id)

    def suggest_reschedule(self, user_id):

        activity = self.reminders(user_id)('activity')

        deadline_str = self.reminders(user_id)('deadline')

        strive:

            # For demo, fake "Friday" is 3 days later

            deadline_date = datetime.now() + timedelta(days=3)

            new_deadline = deadline_date.strftime("%A")

        besides Exception:

            new_deadline = "Subsequent Monday"

        print(f"Activity '{activity}' was missed. Advised new deadline: {new_deadline}")

    def proactive_check(self, user_id):

        if user_id in self.reminders:

            standing = self.reminders(user_id)('standing')

            if standing == 'pending':

                print(f"Proactive examine: '{self.reminders(user_id)('activity')}' nonetheless wants consideration by {self.reminders(user_id)('deadline')}.")

# Utilization

if __name__ == "__main__":

    bot = AgenticBot()

    print(bot.set_reminder("user1", "End report", "Friday"))

    # Simulate a missed deadline

    bot.update_status("user1", "missed")

    # Proactive examine earlier than deadline

    bot.proactive_check("user1")

Ausgabe:

Rezension:

• Das Skript sendet nur eine Bestätigung, dass die Aktion abgeschlossen ist.
• Kein Observe-up nach der Aufgabe, es einzustellen, wenn die Frist verpasst wurde.
• Wenn sich die Fristen ändern oder die Aufgaben ändern, muss der Benutzer manuell auf die Informationen reagieren.

Beispiel 2: Erinnerung der Agentenaufgabe Bot

Dieser Bot ist viel intelligenter. Es verfolgt den Fortschritt, erfordert die Initiative, um einzuchecken, und schlägt Lösungen vor, wenn Zeitlinien verfolgen.

Code:

from datetime import datetime, timedelta

class TrulyAgenticBot:

    def __init__(self):

        self.duties = {}  # user_id -> activity information

    def decompose_goal(self, objective):

        """

        Simulated reasoning that decomposes a objective into subtasks.

        This mimics the pondering/planning of an agentic AI.

        """

        print(f"Decomposing objective: '{objective}' into subtasks.")

        if "report" in objective.decrease():

            return (

                "Analysis subject",

                "Define report",

                "Write draft",

                "Evaluation draft",

                "Finalize and submit"

            )

        else:

            return ("Step 1", "Step 2", "Step 3")

    def set_goal(self, user_id, objective, deadline_days):

        subtasks = self.decompose_goal(objective)

        deadline_date = datetime.now() + timedelta(days=deadline_days)

        self.duties(user_id) = {

            "objective": objective,

            "subtasks": subtasks,

            "accomplished": (),

            "deadline": deadline_date,

            "standing": "pending"

        }

        print(f"Objective set for person '{user_id}': '{objective}' with {len(subtasks)} subtasks, deadline {deadline_date.strftime('%Y-%m-%d')}")

    def complete_subtask(self, user_id, subtask):

        if user_id not in self.duties:

            print(f"No lively duties for person '{user_id}'.")

            return

        task_info = self.duties(user_id)

        if subtask in task_info("subtasks"):

            task_info("subtasks").take away(subtask)

            task_info("accomplished").append(subtask)

            print(f"Subtask '{subtask}' accomplished.")

            self.reflect_and_adapt(user_id)

        else:

            print(f"Subtask '{subtask}' not in pending subtasks.")

    def reflect_and_adapt(self, user_id):

        """

        Agentic self-reflection: examine subtasks and regulate plans.

        For instance, add an additional evaluation if the draft is accomplished.

        """

        activity = self.duties(user_id)

        if len(activity("subtasks")) == 0:

            activity("standing") = "accomplished"

            print(f"Objective '{activity('objective')}' accomplished efficiently.")

        else:

            # Instance adaptation: if draft finished however no evaluation, add "Additional evaluation" subtask

            if "Write draft" in activity("accomplished") and "Evaluation draft" not in activity("subtasks") + activity("accomplished"):

                print("Reflecting: including 'Additional evaluation' subtask for higher high quality.")

                activity("subtasks").append("Additional evaluation")

            print(f"{len(activity('subtasks'))} subtasks stay for objective '{activity('objective')}'.")

    def proactive_reminder(self, user_id):

        if user_id not in self.duties:

            print("No duties discovered.")

            return

        activity = self.duties(user_id)

        if activity("standing") == "accomplished":

            print(f"Person '{user_id}' activity is full, no reminders wanted.")

            return

        days_left = (activity("deadline") - datetime.now()).days

        print(f"Reminder for person '{user_id}': {days_left} day(s) left to finish the objective '{activity('objective')}'")

        print(f"Pending subtasks: {activity('subtasks')}")

        if days_left <= 1:

            print("⚠️ Pressing: Deadline approaching!")

    def suggest_reschedule(self, user_id, extra_days=3):

        """

        Mechanically suggests rescheduling if the duty is overdue or wants extra time.

        """

        activity = self.duties.get(user_id)

        if not activity:

            print("No activity discovered to reschedule.")

            return

        new_deadline = activity("deadline") + timedelta(days=extra_days)

        print(f"Suggesting new deadline for '{activity('objective')}': {new_deadline.strftime('%Y-%m-%d')}")

        activity("deadline") = new_deadline

# Demo utilization to match in your weblog:

if __name__ == "__main__":

    agentic_bot = TrulyAgenticBot()

    # Step 1: Set person objective with deadline in 5 days

    agentic_bot.set_goal("user1", "End quarterly report", 5)

    # Step 2: Full subtasks iteratively

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Analysis subject")

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Define report")

    # Step 3: Proactive reminder earlier than deadline

    agentic_bot.proactive_reminder("user1")

    # Step 4: Full extra subtasks

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Write draft")

    # Step 5: Mirror provides an additional evaluation subtask

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Evaluation draft")

    # Step 6: Full added subtask

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Additional evaluation")

    agentic_bot.complete_subtask("user1", "Finalize and submit")

    # Step 7: Ultimate proactive reminder (activity needs to be accomplished)

    agentic_bot.proactive_reminder("user1")

    # Bonus: Recommend rescheduling if person wanted additional time

    agentic_bot.suggest_reschedule("user1", extra_days=2)

Ausgabe:

Rezension:

Dieses Skript zeigt, was einen Systemagenten ausmacht. Im Gegensatz zum statischen Bot setzt es nicht nur Erinnerungen fest. Es unterteilt ein Ziel in kleinere Stücke, passt sich an, wenn sich die Umstände ändern, und stapft den Benutzer proaktiv. Der Bot reflektiert den Fortschritt (fügen Sie bei Bedarf zusätzliche Überprüfungsschritte hinzu), verfolgen Unterhöfe und schlägt sogar die Umplanungsfristen vor, anstatt auf menschliche Eingaben zu warten.

Es zeigt Autonomie, Kontextbewusstsein und Anpassungsfähigkeit-die Kennzeichen eines Agentensystems. Auch ohne LLM -Integration zeigt das Design, wie sich Workflows in Echtzeit entwickeln, sich von verpassten Schritten erholen und sich anpassen können, um die Ergebnisse zu verbessern

Daher zeigt dieses System selbst in Ermangelung einer LLM -Fähigkeit die Kernprinzipien der Agenten -KI, wenn es all diese Funktionen demonstrieren kann.

• Versatile Aufgabenabzug: Bröckelt komplexe Ziele in Unteraufgaben, um einen autonomeren Ansatz für die Planung zu verwenden, anstatt ein vorgegebenes Skript.
• Aktive Statusüberwachung: Verfolgt sowohl ausgefüllte als auch unvollendete Aufgaben, um zeitnahe, kontextbewusste Updates bereitzustellen.
• Selbstreflexion und Fähigkeit zu ändern: Ändern Sie den Workflow, indem Sie bei Bedarf Unteraufgaben hinzufügen und eine erlernte Kapazität demonstrieren.
• Proaktive Erinnerungen/Umplanung: Sendet eine Erinnerung (das Bewusstsein für die Dringlichkeit) und schlägt vor, die Termine bei Bedarf automatisch zu ändern.
• Im Allgemeinen flexibel und autonom: Arbeiten Sie unabhängig mit der Fähigkeit, sich in Echtzeit ohne manuelle Änderung anzupassen.
• Pädagogische und doch reale Welt: Demonstriert die Prinzipien der Agenten -KI auch ohne Integration in andere Formen von LLM.

Was sind die Gründe, warum statische Workflows in einer Organisation schlecht sind?

Wenn sich die Geschäftsanforderungen für Flexibilität, Automatisierung und Personalisierung entwickeln, können wir nicht mehr mit statischen Workflows arbeiten:

• Ineffizient: Es erfordert, dass jemand eingreift, damit sich es ändert.
• Vorbehaltlich des menschlichen Fehlers: Es erfordert jedes Mal, wenn es sich ändert, explizite Codierung oder jemanden, um eine Änderung vorzunehmen.
• Kein Bewusstsein/Lernen: Das System kann im Laufe der Zeit nicht „intelligenter“ werden.

Agenten -KI -Systeme können:

• Lernen Sie aus Benutzeraktionen: Sie können Fehler und Kontextverschiebungen angehen oder ihre Handlungen in einem Workflow erneut planen.
• Bieten Sie eine proaktive Erfahrung: Verringern von Besetzungen und zunehmende Benutzererfahrung.
• Bereitstellung beschleunigter Produktivität Durch die Reduzierung der Komplexität von Workflows mit minimaler Aufsicht.

Wo können Sie Agentenansätze anwenden?

Agenten -Workflows sind überall von Vorteil, wo Anpassungsfähigkeit, Personalisierung und kontinuierliche Verbesserungen bessere Ergebnisse erzielen.

• Kundendienst: Agenten, die feststellen, wann/wie das Downside gelöst wird, und es eskalieren nur dann auf den Menschen.
• Projektmanagement: Agenten, die den Kalender nach Prioritätsänderungen neu planen und ändern.
• Verkaufautomatisierung: Agenten, die die Outreach -Strategie anpassen und verändern, basierend auf Kundenfeedback und Verhalten.
• Gesundheitsverfolgung: Agenten, die Benachrichtigungen oder Empfehlungen auf der Grundlage des Patientenfortschritts ändern.

Abschluss

Die Verlagerung von statischer KI zu Agenten -KI -Systemen hat ein neues Kapitel für die Automatisierung eröffnet. Bei autonomen Workflows wurde die Notwendigkeit einer ständigen Überwachung entfernt, wodurch Workflows in ihren Handlungsrahmen gemäß den individuellen Bedürfnissen und den sich ändernden Umständen handeln können. Mit der Unterstützung von Agentenarchitekturen können Organisationen und Entwickler ihre Organisationen zukunftssicherer machen und ihren Nutzern erheblich bessere Erfahrungen bieten, wodurch das alte Paradigma statischer Workflows veraltet wird.

Häufig gestellte Fragen

Datenwissenschaftler | AWS Licensed Options Architect | KI & ML Innovator

Als Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya spezialisiere ich mich auf maschinelles Lernen, Deep Studying und KI-gesteuerte Lösungen, die NLP-, Pc-Imaginative and prescient- und Cloud-Technologien nutzen, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Mit einem B.Tech in Informatik (Knowledge Science) aus VIT- und Zertifizierungen wie AWS Licensed Options Architect und TensorFlow umfasst meine Arbeit generative KI, Anomalie -Erkennung, falsche Nachrichtenerkennung und Emotionserkennung. Ich bemühe mich, intelligente Systeme zu entwickeln, die die Zukunft der KI prägen.