This is the Trace Id: 320967870d53a6c401ca0fc34d950059
Preskoči na glavni sadržaj Work IQ AI čavrljanje Dovršavajte zadatke uz značajku Suradnja Agenti za posao Izradite vlastite agente Copilot u vašim aplikacijama Copilot za pojedinačne korisnike Tarife i cijene Uvođenje za tvrtke Implementacija i prihvaćanje Vodič za dnevne upite Savjeti i trikovi za upite Najbolji slučajevi korištenja prema ulozi Iskustva korisnika Tehnička spremnost Blog o rješenju Microsoft 365 Copilot Podrška Program Microsoft Frontier Plan razvoja umjetne inteligencije na poslu Microsoft 365 Microsoft Teams Otvori Copilot Chat Preuzmite aplikaciju
Žena sjedi na kauču i koristi se prijenosnim računalom.

Što su okviri za agente AI?

Okviri za agente AI definiraju kako inteligentni agenti planiraju, komuniciraju i djeluju u velikom opsegu – pomažući tvrtkama ili ustanovama da odaberu pravi pristup za svoje poslovanje.
Saznajte više

Pregled okvira za agente AI

Okviri za agente AI strukturirani su modeli koji definiraju kako inteligentni agenti djeluju, komuniciraju i surađuju. Uspostavljaju logiku, orkestraciju i upravljanje u svim AI sustavima – omogućujući sigurno, skalabilno i ciljano djelovanje. Tvrtke ili ustanove koriste te okvire kako bi povezale pojedinačne AI modele i sustave s više agenata, upravljale tijekovima rada vođenim umjetnom inteligencijom i automatizirale poslovne procese uz dosljednost i nadzor.
  • Okviri za agente AI definiraju kako inteligentni agenti planiraju, djeluju, komuniciraju i slijede pravila upravljanja u svim sustavima. 
  • Okviri omogućuju sigurnu, skalabilnu koordinaciju među više agenata, nadilazeći modele AI s jednim zadatkom. 
  • Različiti okviri podržavaju različite tijekove rada, od suradnje na zadacima prema ulogama do složene orkestracije u više koraka. 
  • Odabir pravog okvira ovisi o poslovnim ciljevima, potrebama integracije i zahtjevima upravljanja, a ne samo o tehničkim mogućnostima.
  • Okviri spremni za poduzeća pomažu tvrtkama ili ustanovama da s pouzdanjem prošire prihvaćanje umjetne inteligencije, uravnotežujući autonomiju s nadzorom i usklađenošću.

Razumijevanje arhitekture agenata AI

Ključne komponente slojeva agenata AI

Okvir za agente AI sastoji se od zasebnih slojeva koji definiraju kako agenti planiraju, djeluju, komuniciraju i funkcioniraju pod upravljanjem. U središtu okvira nalazi se modul za planiranje i orkestraciju koji upravlja ciljevima, razlaže složene zadatke na manje korake i dodjeljuje odgovornosti. Ovaj je modul ključan jer omogućuje agentima autonomno zaključivanje i koordinaciju radnji kao dio šireg sustava.

Većina okvira za agente AI izgrađena je oko četiri osnovna sloja koji usmjeravaju način na koji agenti rade zajedno. Ti osnovni slojevi uključuju sljedeće:
  • Planiranje i orkestracija, koji postavljaju ciljeve, razlažu posao na korake i koordiniraju aktivnost agenata.
  • Izvršavanje, u kojem agenti obavljaju zadatke pomoću povezanih API-ja, izvora podataka ili alata.
  • Komunikacija, koja agentima omogućuje razmjenu konteksta, suradnju i održavanje dosljednosti informacija.
  • Upravljanje, koje obuhvaća usklađenost, reviziju, kontrolu pristupa i provedbu pravila.

Kako okviri za agentsku umjetnu inteligenciju djeluju u poslovnim sustavima

U poslovnim okruženjima agenti AI rijetko djeluju samostalno. Rade unutar povezanih sustava, zajedničkih podataka i ustaljenih procesa – gdje su pouzdanost, sigurnost i upravljanje jednako važni kao i automatizacija. Okviri za agentsku umjetnu inteligenciju pružaju strukturu koja agentima omogućuje učinkovito djelovanje unutar tih sustava.
 

Operativni tijek

Okvir za agentsku umjetnu inteligenciju omogućuje agentima produktivnu suradnju u sklopu sustava s više agenata, uz očuvanje pouzdanosti i kontrole u poslovnim okruženjima. Protokoli orkestracije i komunikacije osiguravaju pouzdanu suradnju agenata, umjesto da djeluju izolirano.

Uobičajeni operativni tijek slijedi unaprijed određeni redoslijed, uključujući sljedeće:
  1. Definicija zadatka, u kojoj se definiraju poslovni ciljevi ili korisnički zahtjevi.
  2. Planiranje, u kojem se zadaci razlažu na korake, a odgovornosti dodjeljuju.
  3. Izvršavanje, u kojem agenti djeluju pomoću povezanih alata, izvora podataka i API-ja.
  4. Procjena, u kojoj se ishodi procjenjuju u odnosu na ciljeve i ograničenja.
  5. Povratne informacije, u kojima rezultati služe za ispravke, poboljšanja ili sljedeće korake.

Ključne značajke za implementaciju u poduzeću

Okviri za agentsku umjetnu inteligenciju osmišljeni su imajući na umu zahtjeve poduzeća, kombinirajući fleksibilnost s upravljanjem. Uobičajene značajke uključuju:
  • Ugrađeno upravljanje i mogućnost revizije, koji podupiru usklađenost, provedbu pravilnika i nadzor.
  • Integracija s postojećim sustavima, uključujući izvore podataka, API-je i alate za povećanje produktivnosti.
  • Modularni, slojeviti dizajn, koji okvirima olakšava skaliranje i prilagodbu tijekom vremena.
  • Četiri temeljna sloja – planiranje, izvršavanje, komunikacija i upravljanje – koji omogućuju koordiniranu autonomiju.

Popularni okviri za agente AI

Nekoliko okvira za agente AI pomaže tvrtkama ili ustanovama u dizajniranju i koordinaciji inteligentnih agenata. Svaki je okvir prilagođen različitim vrstama tijekova rada i razinama složenosti.
 

AutoGen

AutoGen osmišljen je kako bi podržao suradnju više agenata AI kroz strukturirane razgovore i primopredaju zadataka. Omogućuje agentima asinkrono zajedničko zaključivanje, što ga čini idealnim za tijekove rada koji uključuju više koraka ili iterativno dorađivanje.

Tipični primjeri upotrebe uključuju cikluse istraživanja, nacrta i pregleda, analizu u više koraka i scenarije u kojima agenti moraju usklađivati odluke kroz vrijeme.

CrewAI

CrewAI usmjeren je na suradnju agenata temeljenu na ulogama, pri čemu svaki agent ima jasno definiranu odgovornost i način interakcije s drugima. Zbog toga je posebno prikladan za delegirane tijekove rada koji nalikuju radu ljudskih timova.

Uobičajeni primjeri upotrebe uključuju kanale za izradu sadržaja, koordinaciju istraživanja i složene tijekove rada.

LangChain

LangChain pruža gradivne blokove za povezivanje velikih jezičnih modela s alatima, API-jima i vanjskim izvorima podataka. Često se koristi kao temelj za agente kojima je potreban pristup informacijama ili sustavima iz stvarnog svijeta.

Tipični scenariji uključuju asistente s podrškom za alate, agente svjesne podataka i aplikacije koje kombiniraju zaključivanje s dohvaćanjem informacija ili integracijom sustava.

LangGraph

LangGraph se nadovezuje na LangChain dodavanjem orkestracije temeljene na grafovima za složene, stacionarne tijekove rada. Podržava logiku grananja, ponovne pokušaje i ovisnosti između zadataka.

Ovaj je pristup koristan za procese s više agenata s uvjetnim putovima, dugotrajnim tijekovima rada ili zadatke koji ovise o zajedničkom stanju i koordinaciji.

Kako odabrati najbolji okvir za agente AI?

Odabir pravog okvira za agente AI ovisi o tome kako vaša tvrtke ili ustanova planira dizajnirati inteligentne agente, implementirati ih i upravljati njima. Najbolji pristup uravnotežuje tehničke mogućnosti s poslovnim rezultatima, skalabilnošću i kontrolom. Evo nekoliko stvari koje biste mogli razmotriti:

Ciljevi i potrebe tijeka rada

Krenite od toga da jasno definirate što želite da agenti postignu. Neki su okviri bolje prilagođeni timovima agenata koji surađuju, dok drugi podržavaju tijekove rada temeljene na ulogama ili pomoćnike s podrškom za alate. Vaši ciljevi trebali bi usmjeravati način na koji agenti planiraju zadatke i međusobno surađuju.

Složenost zadataka

Razmotrite koliko su vaši tijekovi rada složeni. Jednostavni, sekvencijalni zadaci mogu dobro funkcionirati uz lagane okvire, dok složeniji ili granajući procesi imaju više koristi od okvira koji podržavaju koordinaciju i iteraciju.

Zahtjevi za integraciju

Procijenite koliko se lako okvir povezuje sa sustavima koje vaša tvrtka ili ustanova već koristi. Poslovni scenariji često zahtijevaju da agenti pristupaju API-jima, bazama podataka i alatima za povećanje produktivnosti kako bi učinkovito radili unutar postojećih tijekova rada.

Zaštita privatnosti podataka, sigurnost i usklađenost

Upravljanje je ključno pri uvođenju agenata u poslovnim okruženjima. Tražite okvire koji podržavaju sigurnu obradu podataka, upravljanje dozvolama i usklađenost s regulatornim zahtjevima, osobito kada agenti rade s povjerljivim informacijama.

Skalabilnost i orkestracija

Kako prihvaćanje raste, okviri bi trebali podržavati rad više agenata kroz tijekove rada bez kompromisa po pitanju pouzdanosti. Mogućnosti orkestracije pomažu u upravljanju paralelnim izvršavanjem, koordinacijom i performansama u velikom opsegu.

Poslovni ishodi

Naposljetku, procijenite kako svaki okvir podržava mjerljive rezultate, kao što su brže donošenje odluka, manje ručnog rada i bolja suradnja. Pravi okvir omogućuje agentima da stvaraju vrijednost, uz istodobno usklađivanje s prioritetima tvrtke ili ustanove.

Primjeri upotrebe agenata AI u poduzećima

Okviri za agente AI podržavaju širok raspon poslovnih scenarija omogućujući agentima da rade unutar zajedničke logike, upravljanja i modela koordinacije. Primjeri upotrebe obično se kreću od pojedinačnih timova do tijekova rada koji obuhvaćaju cijelu tvrtku ili ustanovi.
 

Automatizacija na razini odjela

Na razini odjela, okviri za agente AI pomažu u automatizaciji ponavljajućih, vremenski zahtjevnih zadataka uz zadržavanje nadzora. Timovi mogu implementirati agente za obradu rutinskih zahtjeva, praćenje statusa ili pokretanje radnji na temelju unaprijed definiranih pravila.

Uobičajeni primjeri uključuju botove za podršku zaposlenicima, automatizirana odobrenja troškova ili tijekove rada za raspoređivanje u okruženjima ljudskih resursa, financija i podrške za korisnike. Ti scenariji omogućuju timovima da poboljšaju učinkovitost bez uvođenja nekontrolirane automatizacije. Pogledajte kako se to primjenjuje u poslovnim okruženjima uz Microsoft 365 Copilot za velike tvrtke. 

Koordinacija među odjelima

Kako prihvaćanje raste, tvrtke ili ustanove koriste okvire za agente AI za usklađivanje tijekova rada među odjelima. Više agenata može surađivati prema zajedničkim pravilima o upravljanju, razmjenjujući kontekst uz poštivanje granica podataka i kontrola pristupa.

Na primjer, tijek rada nabave može uključivati agenta za kupnju koji radi zajedno s agentima za inventar i financije kako bi provjerio dostupnost, proračune i odobrenja. U tim scenarijima vrijednost okvira leži u njegovoj sposobnosti da se sigurno skalira, integrira s poslovnim sustavima i osigura da agenti ostanu usklađeni s pravilnicima tvrtke ili ustanove.

Izradite plan razvoja za prihvaćanje okvira za agentski AI

Jasan plan razvoja pomoći će tvrtkama ili ustanovama da prijeđu s eksperimentiranja na skalabilnu, kontroliranu upotrebu agenata AI. Uspješno prihvaćanje započinje usmjerenom implementacijom i razvija se kroz kontinuirano usavršavanje.
 

Praktični koraci za voditelje

Voditelji mogu započeti traženjem primjera upotrebe s velikim utjecajem u kojima agenti AI mogu ukloniti prepreke ili automatizirati dobro definirane procese. Početak s malim, kontroliranim pilot-projektima daje timovima prostora za testiranje pretpostavki, potvrdu vrijednosti i prilagodbu upravljanja prije daljnjeg skaliranja.

U početku je korisno usredotočiti se na nekoliko praktičnih temelja:
  • Definirajte kako izgleda uspjeh, kako bi timovi mogli mjeriti učinak.
  • Jasno odredite odgovornost, uključujući tko nadzire ponašanje i rezultate agenata.
  • Postavite jasna pravila za ponašanje agenata, primjerice kako agenti planiraju zadatke, djeluju i pristupaju podacima.

Uspostava odgovornosti i upravljanja od samog početka pomaže osigurati da agenti AI dosljedno djeluju u skladu s pravilnicima tvrtke ili ustanove kako prihvaćanje raste.

Skaliranje i optimizacija

Kako prihvaćanje raste, tvrtke ili ustanove često prelaze s pojedinačnih timova na povezanije ekosustave agenata na razini tvrtke. Kontinuirane povratne informacije i praćenje učinka pomažu timovima da razumiju što funkcionira, rano uoče probleme i s vremenom dodatno usavrše tijekove rada.

Neprekidnim usavršavanjem obrazaca orkestracije, upravljanja i integracije, tvrtke ili ustanove mogu s povjerenjem skalirati agentsku umjetnu inteligenciju – dajući agentima veću autonomiju uz zadržavanje odgovarajuće razine kontrole kako složenost raste.

Maksimiziranje poslovne vrijednosti pomoću okvira za agente AI

Okviri za agente AI pomažu tvrtkama ili ustanovama da shvate složenost dok automatiziraju procese i uvode autonomnije AI sustave. Pružajući strukturu za koordinaciju i upravljanje, ti okviri omogućuju agentima da pouzdano rade u različitim timovima i tijekovima rada.

Stvarna vrijednost za poduzeća dolazi iz pojednostavljivanja procesa u više koraka, smanjenja ponavljajućeg ručnog rada i poboljšanja načina na koji se odluke provode u velikom opsegu, čime se jača povezanost između AI-ja i produktivnosti u cijeloj tvrtki ili ustanovi. Uz strukturirani pristup agentskom AI-ju, tvrtke ili ustanove mogu održavati dosljednost, transparentnost i nadzor, a istodobno podržavati suradnju među odjelima.

Kako prihvaćanje AI-ja raste, okviri spremni za poduzeća pomažu osigurati da agenti ostanu usklađeni s poslovnim ciljevima, pravilnicima o podacima i zahtjevima za usklađenost – gradeći povjerenje, a pritom ostavljajući prostora za inovacije.

Izradite i implementirajte agente AI uz Microsoft Copilot Studio

Kako tvrtke ili ustanove prelaze s istraživanja na implementaciju u poduzeću, upravljana platforma postaje ključna. Copilot Studio donosi načela agentskog AI-ja u siguran okvir spreman za poduzeća koji pomaže tvrtkama ili ustanovama u dizajniranju agenata AI, njihovoj implementaciji i upravljanju njima u velikim razmjerima.

Uz Copilot Studio, timovi mogu povezati agente s podacima, alatima i tijekovima rada uz zadržavanje kontrole putem ugrađenog upravljanja, usklađenosti i nadzora. Ovaj pristup omogućuje tvrtkama ili ustanovama da s povjerenjem skaliraju prihvaćanje agenata, uravnotežujući autonomiju i odgovornost u svim sustavima i timovima.

Pružajući objedinjeno okruženje za izradu i orkestraciju agenata AI, Copilot Studio podržava dosljednu implementaciju, koordinaciju među tvrtkama ili ustanovama i dugoročnu prilagodljivost kako se poslovne potrebe razvijaju.

Saznajte više.
RESURSI

Istražite više resursa

  1.
Muškarac radi za računalom u uredu.
Blog

Istražite agente AI i primjere upotrebe

Saznajte kako agenti AI pomažu timovima da rade pametnije, smanje ponavljajuće zadatke i brže donose odluke.
Saznajte više
Dvije osobe gledaju u prijenosno računalo
Blog

Pregledajte pomoćnike pogonjene umjetnom inteligencijom i agente

Otkrijte kako pomoćnici pogonjeni umjetnom inteligencijom rade zajedno s agentima AI kako bi transformirali poslovanje.
Saznajte više
Povratak na odjeljak RESURSI

Najčešća pitanja

  • Okvir za agente AI koristi se za strukturiranje načina na koji inteligentni agenti rade, surađuju i slijede pravila unutar sustava. Tvrtke ili ustanove oslanjaju se na okvire za upravljanje tijekovima rada pogonjenim umjetnom inteligencijom, automatizaciju procesa i koordinaciju više agenata uz održavanje upravljanja, sigurnosti i dosljednosti u velikim razmjerima.
  • Tipični AI modeli fokusiraju se na obavljanje jednog zadatka, poput generiranja teksta ili predviđanja. Okviri za agente AI idu korak dalje jer definiraju kako više agenata planira, komunicira, izvršava zadatke i djeluje prema zajedničkoj logici i pravilima upravljanja u okviru koordiniranog sustava.
  • Ne postoji jedan „najbolji” okvir za agente AI za svaku tvrtku. Pravi izbor ovisi o čimbenicima kao što su složenost tijekova rada, potrebe za integracijom, zahtjevi za upravljanjem i željeni poslovni ishodi. Mnoge tvrtke ili ustanove procjenjuju okvire prema tome koliko dobro podržavaju skalabilnost, kontrolu i suradnju među timovima.
  • Upravljanje i sigurnost ključni su pri implementaciji okvira za agente AI u poslovnim okruženjima. Okviri usmjereni na poduzeća provode upravljanje identitetima, kontrolu pristupa i granice podataka kako bi zaštitili povjerljive informacije. Značajke kao što su zapisi o nadzoru, zapisnici aktivnosti i mehanizmi nadzora pomažu tvrtkama ili ustanovama da održe povjerenje i usklađenost s načelima odgovorne umjetne inteligencije.

Pratite Microsoft 365

Istražite Copilot Microsoft 365 Windows 11 aplikacije Profil računa Centar za preuzimanje Povrat proizvoda Praćenje narudžbe Recikliranje Microsoft Education Uređaji za obrazovanje Microsoft Teams za obrazovanje Microsoft 365 Education Office Education Obuka i razvoj predavača Ponude za učenike i roditelje Azure za učenike
Microsoft AI Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoftovo oglašavanje Microsoft Copilot Microsoft Teams Razvojni inženjer za Microsoft Microsoft Learn Podrška za aplikacije tržišnog mjesta umjetne inteligencije Zajednica Microsoft Tech Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Softverske tvrtke Visual Studio Karijere O Microsoftu Privatnost u Microsoftu Ulagači
Hrvatski (Hrvatska) Zaštita privatnosti podataka o zdravlju potrošača Kontaktirajte Microsoft Zaštita privatnosti Upravljanje kolačićima Uvjeti korištenja Zaštitni znakovi O našim oglasima EU Compliance DoCs