AI trợ lý ảo là gì?
AI trợ lý ảo là gì?
AI trợ lý ảo là một hệ thống AI tự trị có thể hoạt động độc lập để đạt được các mục tiêu đã xác định trước. Phần mềm truyền thống tuân theo các quy tắc được xác định trước và trí tuệ nhân tạo truyền thống cũng cần tạo câu lệnh và hướng dẫn từng bước. Tuy nhiên, AI trợ lý ảo chủ động và có thể thực hiện các tác vụ phức tạp mà không cần sự giám sát liên tục của con người. “Trợ lý ảo” biểu thị khả năng tự chủ - khả năng các hệ thống này hoạt động độc lập, nhưng theo cách hướng đến mục tiêu.
Các tác tử AI có thể giao tiếp với nhau và các hệ thống phần mềm khác để tự động hóa các quy trình kinh doanh hiện có. Nhưng ngoài tự động hóa tĩnh, chúng cũng đưa ra các quyết định theo ngữ cảnh độc lập. Chúng học hỏi từ môi trường của mình và thích nghi với các điều kiện thay đổi, cho phép chúng thực hiện quy trình công việc phức tạp một cách chính xác.
Ví dụ: một hệ thống AI trợ lý ảo có thể tối ưu hóa lịch làm việc của nhân viên. Nếu một nhân viên nghỉ ốm, tác tử có thể liên lạc với các nhân viên khác và điều chỉnh lại lịch trình trong khi vẫn đáp ứng các yêu cầu về nguồn lực và thời gian của dự án.
AI trợ lý ảo có những đặc điểm gì?
Dưới đây là các đặc trưng chính của một hệ thống AI trợ lý ảo.
Chủ động
AI trợ lý ảo hoạt động chủ động thay vì chờ đợi đầu vào trực tiếp. Các hệ thống truyền thống có tính phản ứng, chỉ phản hồi khi được kích hoạt và tuân theo quy trình làm việc được xác định trước. Ngược lại, các hệ thống tác tử dự đoán nhu cầu, xác định các mô hình mới nổi và chủ động giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn. Hành vi chủ động của chúng được thúc đẩy bởi nhận thức về môi trường và khả năng đánh giá kết quả so với các mục tiêu dài hạn.
Ví dụ: trong thiết lập chuỗi cung ứng, một nền tảng hậu cần truyền thống cập nhật trạng thái cung cấp khi người dùng kiểm tra hoặc thông qua các thông báo định kỳ. Tuy nhiên, một hệ thống AI trợ lý ảo có thể theo dõi mức tồn kho, theo dõi điều kiện thời tiết và dự đoán sự chậm trễ trong vận chuyển. Nó có thể chủ động đưa ra cảnh báo và thậm chí định tuyến lại các lô hàng để giảm thời gian ngừng hoạt động.
Có khả năng thích ứng
Một đặc trưng chính của AI trợ lý ảo là khả năng thích ứng với môi trường thay đổi và các lĩnh vực cụ thể. Các giải pháp SaaS truyền thống được xây dựng để điều chỉnh quy mô giữa các ngành và xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, nhưng chúng thường thiếu chiều sâu để hiểu các tình huống cụ thể về lĩnh vực cụ thể. Các hệ thống tác tử giải quyết thiếu sót này bằng cách sử dụng nhận thức ngữ cảnh và kiến thức về lĩnh vực, cho phép các tác tử AI phản hồi một cách thông minh. Chúng điều chỉnh hành động của mình dựa trên đầu vào theo thời gian thực và có thể xử lý các tình huống phức tạp mà các giải pháp tiêu chuẩn không thể.
Ví dụ: trong khi một nền tảng dịch vụ khách hàng thông thường có thể phản hồi với các câu trả lời được xác định trước, một hệ thống AI trợ lý ảo hỗ trợ nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiểu thuật ngữ y tế và tuân thủ các quy định về chăm sóc sức khỏe. Nó có thể thích ứng với những mối quan ngại ngày càng phát triển của bệnh nhân và cung cấp hỗ trợ chính xác, đúng ngữ cảnh hơn.
Cộng tác
AI trợ lý ảo được thiết kế để cộng tác với con người và với các hệ thống AI trợ lý ảo khác. Các tác tử AI làm việc như một phần của một đội ngũ lớn hơn. Chúng có thể hiểu các mục tiêu chung, giải thích ý định của con người và phối hợp hành động cho phù hợp. Chúng hoạt động tốt trong các môi trường đòi hỏi sự giám sát của con người hoặc ra quyết định bằng cách xem xét đầu vào từ nhiều nguồn.
Ví dụ: một tác tử lập kế hoạch điều trị có thể phối hợp với một số đội ngũ y tế khác nhau để chuẩn bị một kế hoạch điều trị và theo dõi tích hợp cho bệnh nhân ung thư.
Chuyên biệt
AI trợ lý ảo thường xây dựng dựa trên nhiều tác tử siêu chuyên biệt, mỗi tác tử tập trung vào một lĩnh vực chuyên môn hẹp. Các tác tử do AI hỗ trợ này phối hợp với nhau, chia sẻ thông tin chuyên sâu và giao tác vụ khi cần thiết. Cách tiếp cận này cho phép cung cấp hiệu năng theo lĩnh vực cụ thể sâu hơn đáng kể.
Ví dụ: trong các dịch vụ tài chính, một tác tử có thể chuyên về tuân thủ quy định, một tác tử khác trong công tác phát hiện gian lận và một tác tử khác trong công tác tối ưu hóa danh mục đầu tư. Bằng cách hợp tác với cùng nhau, chúng có thể theo dõi các giao dịch trong thời gian thực, đánh dấu sự bất thường và đề xuất điều chỉnh đầu tư, tất cả trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ quy định.
AI trợ lý ảo có các trường hợp sử dụng nào?
AI trợ lý ảo có các ứng dụng không giới hạn và có thể được tùy chỉnh toàn phần theo bất kỳ yêu cầu nào. Chúng tôi đưa ra một số ví dụ về việc áp dụng sớm.
Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển
Nghiên cứu và phát triển trong bất kỳ lĩnh vực nào đều đòi hỏi rất nhiều quy trình thủ công, chẳng hạn như kiểm thử giả thuyết, thu thập thông tin nghiên cứu, thu thập dữ liệu, tổng hợp thông tin chuyên sâu giữa các nguồn dữ liệu, v.v. AI trợ lý ảo có thể giảm nhu cầu can thiệp của con người với các quy trình thủ công này. Nó hợp lý hóa nghiên cứu và điều phối tốt hơn các đội ngũ đang làm việc với các thách thức nghiên cứu và phát triển.
AI trợ lý ảo cũng tạo điều kiện điều phối nhiều tác tử, trong đó các giám sát viên sử dụng nhiều mô hình chuyên môn để xây dựng các quy trình nghiên cứu và phát triển phức tạp. Ví dụ: AI trợ lý ảo có thể đúc kết từ nghiên cứu gần đây được công bố trên các nền tảng đáng tin cậy, tổng hợp kết quả, lên kế hoạch các kiểm thử tiếp theo và trình bày cho các nhà nghiên cứu sản phẩm cuối cùng mà họ cần điều tra. Cách tiếp cận này tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí liên quan đến nghiên cứu.
Chuyển đổi mã
AI trợ lý ảo có thể sử dụng các tác tử chuyên dụng được AI hỗ trợ để loại bỏ sự phức tạp của các tác vụ hiện đại hóa và di chuyển. Ví dụ: các mô hình AI trợ lý ảo dành cho .NET có thể hiện đại hóa các ứng dụng .NET dựa trên Windows sang Linux nhanh hơn đáng kể bằng cách sử dụng máy học, mạng nơ-ron đồ thị, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và suy luận tự động.
Tương tự, AI trợ lý ảo có thể phân tách các ứng dụng COBOL z/OS đơn khối thành các thành phần riêng lẻ, giảm khung thời gian của quá trình này từ vài tháng xuống còn vài phút. AI trợ lý ảo cung cấp tốc độ, quy mô và hiệu năng chưa từng có trong việc tự động hóa việc di chuyển và hiện đại hóa ứng dụng.
Tự động hóa ứng phó sự cố
Bất cứ khi nào xảy ra sự cố, cho dù do lỗ hổng bảo mật hay lỗi thủ công, AI trợ lý ảo có thể đẩy nhanh quá trình ứng phó sự cố, tiết kiệm thời gian kinh doanh của bạn và cải thiện thời gian phục hồi. AI trợ lý ảo có thể tự động hóa toàn bộ lộ trình ứng phó sự cố, khắc phục các vấn đề, tạo báo cáo sự cố và thông báo cho bất kỳ thành viên nào trong đội ngũ cần cập nhật thông tin.
AI trợ lý ảo tăng cường tốc độ ứng phó sự cố, đồng thời cung cấp phân tích cụ thể và chuyên sâu hơn sau sự cố để ngăn chặn các lỗi tương tự lặp lại trong tương lai.
Tự động hóa dịch vụ khách hàng
Trong nhiều tình huống dịch vụ khách hàng, thông tin mà khách hàng cần đã trực tuyến trong hướng dẫn hoặc bài viết trợ giúp. AI trợ lý ảo xử lý các yêu cầu về dịch vụ khách hàng và nhanh chóng tìm kiếm thông qua các tài liệu công ty có sẵn để tìm ra câu trả lời phù hợp để giúp họ. Nếu điều này không đủ để giải quyết một truy vấn, AI trợ lý ảo sau đó có thể giao tiếp với người dùng để thu thập thêm thông tin về trường hợp của họ và hướng họ đến một giải pháp. Chúng được thiết kế với các thành phần dạng mô-đun, chẳng hạn như công cụ lập luận, bộ nhớ, kỹ năng nhận thức và công cụ, cho phép chúng khắc phục phần lớn các vấn đề.
Các tác tử được AI hỗ trợ có thể hoạt động độc lập, học hỏi từ môi trường của chúng, thích ứng với các điều kiện thay đổi và phát triển các chiến lược hiệu quả hơn để hỗ trợ khách hàng. Nếu sau nhiều lần thử, tác tử không thể giải quyết vấn đề của khách hàng, sau đó nó sẽ liên hệ với một nhân viên hỗ trợ của con người và chỉ định họ cho vụ việc. Việc sử dụng dạng thức AI này trong các tình huống dịch vụ khách hàng giúp giảm bớt gánh nặng cho các đội ngũ con người và cho phép phần lớn các dịch vụ hướng đến khách hàng hoạt động 24/7.
AI trợ lý ảo mang lại những lợi ích gì?
Có một số lợi ích kinh doanh khi sử dụng AI trợ lý ảo.
Tăng hiệu quả
Trí tuệ nhân tạo trợ lý ảo cho phép các doanh nghiệp đơn giản hóa sự phức tạp của các tác vụ đầy thách thức hoặc chuyên biệt khác nhau thông qua tự động hóa. Thay vì dựa vào các phương pháp thủ công do con người định hướng, việc sử dụng AI trợ lý ảo có thể tự động hóa các quy trình tẻ nhạt, giải phóng thời gian cho nhân viên của bạn. Nhân viên của bạn có thể sử dụng khoảng thời gian mà AI trợ lý ảo giúp họ tiết kiệm cho các tác vụ đòi hỏi khắt khe hơn, chẳng hạn như giải quyết vấn đề, lập kế hoạch chiến lược và các động lực tăng trưởng khác.
Tăng niềm tin của người dùng
AI trợ lý ảo có thể cung cấp mức độ cá nhân hóa cao hơn khi tương tác với khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng hiện có, AI trợ lý ảo có thể nhanh chóng tạo ra thông điệp phù hợp, tương tác với khách hàng theo giọng điệu ưa thích của họ và đưa ra các đề xuất sản phẩm thiết thực. Theo thời gian, AI trợ lý ảo cải thiện mối quan hệ khách hàng và xây dựng lòng tin giữa khách hàng và doanh nghiệp của bạn.
Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo trợ lý ảo để phân tích phản hồi của khách hàng, xác định thông tin xảy ra thường xuyên nhất và cung cấp thông tin đó cho các kỹ sư sản phẩm. Trí tuệ nhân tạo trợ lý ảo cũng có thể phản hồi trực tiếp với những người dùng để lại phản hồi, tạo ra các vòng lặp phản hồi tích cực mà trong đó, khách hàng cảm thấy rằng phản hồi của họ được công ty của bạn coi trọng.
Cải thiện liên tục
AI trợ lý ảo có thể liên tục học hỏi và cải thiện, thích ứng với bất kỳ tác vụ nào được giao cho nó. Nó tương tác, học hỏi từ phản hồi và tối ưu hóa việc ra quyết định dựa trên vòng lặp đệ quy này. Đối với các doanh nghiệp, điều này có nghĩa là nó tiếp tục mang lại lợi ích ở mức cao hơn theo thời gian.
Tăng cường cho con người
AI trợ lý ảo có thể đóng vai trò như một công cụ cộng tác tuyệt vời cho các nhân viên con người, nâng cao năng suất của họ và giảm số lượng các tác vụ thủ công tốn nhiều công sức mà họ phải hoàn thành. Bằng cách làm việc cùng với các mô hình AI trợ lý ảo, các nhân viên con người có thể vượt qua những thách thức phức tạp, tự động hóa các lộ trình ra quyết định khó khăn và thúc đẩy hiệu quả.
Có những loại hệ thống AI trợ lý ảo nào?
AI trợ lý ảo có thể là thiết lập một hoặc nhiều tác tử. Trong một hệ thống AI một tác tử, một tác tử AI xử lý tất cả các tác vụ một cách tuần tự. Những hệ thống này được ưu tiên hơn khi các doanh nghiệp cần một giải pháp nhanh hơn có thể giải quyết một vấn đề hoặc quy trình được xác định rõ ràng.
Mặt khác, AI nhiều tác tử liên quan đến nhiều tác tử AI cộng tác để chia nhỏ các quy trình làm việc phức tạp thành các phân đoạn nhỏ hơn. Cách tiếp cận này có quy mô linh hoạt hơn các hệ thống đơn lẻ và linh hoạt hơn nhiều để giải quyết các tình huống phức tạp. Phần lớn các tác tử AI trợ lý ảo đề cập đến hình thức triển khai AI đa dạng hơn sau này.
Dưới đây là một vài cấu trúc khác nhau của các hệ thống nhiều tác tử.
AI nhiều tác tử theo chiều ngang
AI nhiều tác tử theo chiều ngang là một hệ thống làm việc mà mọi tác tử AI đều có cùng mức độ thành thạo kỹ thuật và độ phức tạp. Mỗi tác tử chuyên về một kỹ năng hẹp, kết hợp những nội dung phát hiện của chúng lại với nhau để giải quyết một vấn đề phức tạp. Cấu trúc này sử dụng khả năng hợp tác và giao tiếp lân cận giữa các tác tử AI chuyên biệt.
Nhiều tác tử theo chiều dọc
Trong hệ thống nhiều tác tử theo chiều dọc, có một cấu trúc phân cấp trong đó các tác tử AI cấp thấp hơn có các tác vụ “dễ dàng” hơn so với các tác tử cấp cao hơn. Các cấp độ cao nhất của cấu trúc này xử lý các tác vụ đòi hỏi nhiều năng lực xử lý và LLM hơn, chẳng hạn như tư duy phản biện, lập luận và ra quyết định. Các tác tử AI cấp thấp hơn trong cấu trúc này thực hiện các tác vụ như thu thập dữ liệu, định dạng hoặc xử lý dữ liệu để chuyển nó lên các cấp cao hơn.
AI trợ lý ảo hoạt động như thế nào?
Các tác tử AI trợ lý ảo hoạt động bằng cách sử dụng một đường dẫn có cấu trúc di chuyển qua bốn giai đoạn - nhận thức, suy luận, hành động và học hỏi. Mỗi giai đoạn trong quá trình này tích hợp một số công nghệ và phương pháp AI tiên tiến.
Nhận thức
Ở giai đoạn nhận thức, các tác tử AI thu thập dữ liệu theo thời gian thực từ một loạt các nguồn đa dạng, thu thập dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Các tác tử tương tác trực tiếp với các API RESTful, dịch vụ gRPC và các điểm cuối GraphQL để tải nhập dữ liệu khi cần thiết từ các nền tảng đám mây, hệ thống doanh nghiệp và các ứng dụng SaaS.
Trong một số hệ thống cũ nhất định hoặc các hệ thống cũ yêu cầu tương tác với môi trường sử dụng nhiều tài liệu, công nghệ nhận dạng ký tự tối ưu (OCR) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp sàng lọc các tài liệu được quét để tìm thông tin liên quan. Ở giai đoạn nhận thức, các tác tử cũng xử lý dữ liệu để xác định những thông tin hữu ích dựa trên bối cảnh tác vụ mà chúng đang làm việc.
Suy luận
Giai đoạn suy luận được cung cấp bởi LLM giúp giải thích bối cảnh của các mục tiêu mà một mô hình có, phát triển kế hoạch hành động để thực hiện theo và thích ứng trong thời gian thực bằng cách sử dụng thông tin mới nhận được thông qua giai đoạn nhận thức. Các LLM sử dụng các mô hình sử dụng suy luận ngữ nghĩa, xử lý lỗi và điều chỉnh theo bất kỳ đầu vào mơ hồ nào của người dùng.
Ngoài việc chỉ xử lý ý tưởng và phát triển chiến lược trong giai đoạn này, một số LLM sử dụng các mô hình máy học dự đoán để quản lý các vấn đề phức tạp. Ví dụ: một mô hình ML dự đoán có thể dự báo nhu cầu tăng vọt, cho phép chuẩn bị tốt hơn cho các trường hợp sử dụng trong tương lai.
Ở giai đoạn này, các LLM sử dụng hệ thống bộ nhớ dài hạn để đảm bảo rằng các tác vụ phụ thuộc vào tình huống và ngữ cảnh vẫn nhất quán trong toàn bộ quá trình.
Hành động
Ở giai đoạn hành động, AI trợ lý ảo thực hiện hành động để đạt được những mục tiêu đã được thiết lập bởi giai đoạn suy luận một cách hiệu quả. Vì AI trợ lý ảo có thể truy cập các plugin do quản trị viên cài đặt trên mỗi hệ thống phần mềm bên ngoài này, nó có thể tương tác trực tiếp và chạy các tác vụ trên các ứng dụng của bên thứ ba này.
Giai đoạn hành động điều phối một số tác vụ con mà các mô hình tác tử sau đó sẽ giải quyết tuần tự, với các hành động cụ thể khác nhau, từ biên dịch mã đến tương tác với phần mềm và tài liệu, chạy mô phỏng, di chuyển ứng dụng và thực hiện các chức năng trong ứng dụng của bên thứ ba. Đối với một số mô hình AI trợ lý ảo, các hành động được kiểm soát bởi các hệ thống đưa con người tham gia vào quy trình, trong đó các nhà phát triển phải xác minh mô hình đang làm gì và phê duyệt các hành động của mô hình.
Tất cả các hành động được thực hiện bởi một mô hình được theo dõi chặt chẽ và được tạo bản ghi, cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh cho phù hợp với công tác quản trị và bảo vệ việc sử dụng công nghệ này.
Học hỏi
Giai đoạn học hỏi của AI trợ lý ảo là yếu tố cho phép các mô hình này liên tục cải thiện chức năng và hiệu quả. Tác tử sử dụng các kỹ thuật học tăng cường, chẳng hạn như tối ưu hóa chính sách gần (PPO) và Q-learning, để tinh chỉnh các hành động dựa trên sự thành công của một tác vụ cụ thể trong hệ thống rộng hơn.
Các tác tử AI học hỏi từ các tác tử tự trị, LLM hoặc thông qua phản hồi của con người, tất cả đều có thể tinh chỉnh hệ thống để cải thiện chức năng của tác tử. Có một số chỉ số mà một mô hình có thể sử dụng để theo dõi hiệu năng của chính nó, bao gồm độ trễ, độ tin cậy và tỷ lệ thành công. AI nhiều tác tử thường phân phối việc học trên các tác tử khác nhau, chia sẻ thông tin trong các lớp bộ nhớ chung để nâng cao hiệu năng của toàn bộ hệ thống.
Theo thời gian, phong cách học tăng cường này có thể sử dụng các lần lặp thành công để cải thiện chức năng tổng thể của tác tử và liên tục nâng cao hiệu quả.
Những thách thức của các hệ thống AI trợ lý ảo là gì?
Một số thách thức liên quan đến AI trợ lý ảo và xây dựng các mô hình hiệu quả.
Thiết kế hệ thống
Quá trình xây dựng kiến trúc nhiều tác tử phối hợp hiệu quả với các mô hình khác, có kiến thức cụ thể về cách giải quyết các tác vụ nhất định và có thể thực hiện lập luận cấp cao và lập kế hoạch chiến lược là một nhiệm vụ đầy thách thức. AI trợ lý ảo là một lĩnh vực công nghệ tiên tiến dựa trên nhiều chiến lược AI đầy thách thức. Do sự phức tạp của việc thiết kế một hệ thống hiệu quả, nhiều công ty sẽ phải vật lộn để truy cập một phiên bản hiệu quả của AI trợ lý ảo.
Kiểm thử và gỡ lỗi
AI trợ lý ảo hoạt động độc lập và với sự can thiệp tối thiểu của con người. Lợi ích này cũng khiến việc kiểm thử, gỡ lỗi và xác định vị trí mô hình AI bị sai trở thành một thách thức. Các nhà phát triển phải xây dựng khả năng truy xuất nguồn gốc và khả năng tái tạo vào mô hình AI, đặc biệt chú ý đến việc truy tìm bất kỳ lỗi nào và xác định nguyên nhân của chúng.
Tin tưởng và minh bạch
Ngay cả trong các hệ thống AI tiên tiến, ảo giác AI có thể tác động đến quy trình làm việc, dẫn đến các lỗi và vấn đề đáng kể cho doanh nghiệp vận hành mô hình. Nếu các mô hình tạo ra thông tin sai và sau đó chuyển tiếp nó đến các tác tử AI còn lại, dữ liệu không chính xác có thể nhanh chóng lan truyền, làm gia tăng lỗi trong đầu ra cuối cùng. Đặc biệt trong các ngành công nghiệp như tài chính và chăm sóc sức khỏe có tác động nghiêm trọng trong thế giới thực, các doanh nghiệp phải có rất nhiều niềm tin vào sản phẩm của họ trước khi sử dụng nó rộng rãi.
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về AI trợ lý ảo của bạn như thế nào?
AWS cam kết trở thành nơi tốt nhất để xây dựng và triển khai các tác tử đáng tin cậy và hữu ích nhất trên thế giới. AWS phù hợp với mọi cấp độ về AI trợ lý ảo của khách hàng và cung cấp mọi thứ họ cần để áp dụng AI trợ lý ảo trong doanh nghiệp của họ. Dù bạn đang muốn nhanh chóng triển khai các tác tử được xây dựng sẵn để tăng năng suất, thử nghiệm các công cụ nguồn mở hoặc xây dựng nhóm tác tử tùy chỉnh tinh vi, AWS cũng cung cấp các mô hình, công cụ, cơ sở hạ tầng và chuyên môn để giúp bạn thành công. AWS cũng cung cấp cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ, silicon tùy chỉnh và nền tảng dữ liệu giúp đảm bảo tuổi thọ cho các nỗ lực AI trợ lý ảo của bạn.
Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý toàn phần cung cấp nhiều lựa chọn mô hình nền tảng (FM) hàng đầu trong ngành cùng với một loạt các tính năng cần thiết để xây dựng các ứng dụng và tác tử dựa trên AI tạo sinh. Bedrock cung cấp quyền truy cập vào các mô hình nền tảng hàng đầu, các công cụ để tùy chỉnh riêng các mô hình và ứng dụng với dữ liệu của bạn, áp dụng quy tắc bảo vệ an toàn, tối ưu hóa chi phí và độ trễ và lặp lại nhanh chóng.
Bedrock cũng bao gồm AgentCore, một tập hợp các dịch vụ để triển khai và vận hành các tác tử một cách an toàn trên quy mô lớn bằng cách sử dụng bất kỳ khung và mô hình nào. Với Amazon Bedrock AgentCore, các nhà phát triển có thể tăng tốc quá trình đưa tác tử AI vào sản xuất với quy mô, độ tin cậy và khả năng bảo mật, rất quan trọng đối với việc triển khai trong thế giới thực. AgentCore cung cấp các công cụ và khả năng để giúp các tác tử trở nên hiệu quả và có nhiều năng lực hơn, cơ sở hạ tầng được xây dựng theo mục đích nhất định để điều chỉnh quy mô các tác tử một cách an toàn và các biện pháp kiểm soát để vận hành các tác tử đáng tin cậy.
Strands Agents là một SDK python nguồn mở do Amazon cung cấp để xây dựng các tác tử chỉ bằng cách sử dụng một vài dòng mã. SDK này rất dễ sử dụng và loại bỏ nhu cầu điều phối tác tử phức tạp bằng cách nắm bắt khả năng của các mô hình hiện đại để lập kế hoạch, lập chuỗi suy nghĩ, gọi công cụ và phản ánh.
AWS cũng cung cấp các tác tử sẵn sàng triển khai với các cơ hội tùy chỉnh hơn nữa để đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp và trường hợp sử dụng. AWS Transform là dịch vụ AI trợ lý ảo đầu tiên để chuyển đổi khối lượng công việc .NET, máy tính lớn và VMware. Được xây dựng từ 19 năm kinh nghiệm di chuyển, AWS Transform triển khai các tác tử AI chuyên biệt để tự động hóa các tác vụ phức tạp như đánh giá, phân tích mã, tái cấu trúc, phân tách, ánh xạ thành phần phụ thuộc, xác thực và lập kế hoạch chuyển đổi. Kiro là một IDE AI giúp các nhà phát triển phát triển khái niệm vào sản xuất với việc phát triển dựa trên thông số kỹ thuật. Các tác tử của Kiro giúp bạn giải quyết các vấn đề khó khăn và tự động hóa các tác vụ như tạo tài liệu và kiểm thử đơn vị. Amazon Q Business giúp tìm kiếm thông tin, thu thập thông tin chuyên sâu và hành động tại nơi làm việc và Nhà phát triển Amazon Q giúp đẩy nhanh quá trình phát triển phần mềm và tận dụng dữ liệu nội bộ của các công ty. Và AWS Marketplace cung cấp danh mục tập trung gồm các tác tử, công cụ và giải pháp được xây dựng sẵn từ các Đối tác AWS để theo dõi nhanh các nỗ lực AI trợ lý ảo
Bắt đầu sử dụng AI trợ lý ảo trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.