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Startup israelense xpander.ai apresentou o Agent Graph System (AGS), que afirma ser uma nova abordagem significativa para a construção de agentes de IA de várias etapas mais confiáveis e eficientes, baseados em modelos básicos de IA, como a série GPT-4o da OpenAI.
O objetivo é redefinir a forma como os agentes de IA interagem com APIs e outras ferramentas, tornando tarefas de automação avançadas acessíveis a organizações de todos os setores.
Resolvendo desafios de agentes de IA em várias etapas
As chamadas de função, a espinha dorsal da maioria dos fluxos de trabalho de agentes de IA, permitem que os modelos interajam com sistemas externos para executar tarefas como recuperar dados em tempo real ou executar ações.
No entanto, essas interações muitas vezes falham quando confrontadas com esquemas API complexos ou respostas imprevisíveis, levando a ineficiências e erros.
O Agent Graph System do xpander.ai apresenta uma solução estruturada para esses problemas usando um fluxo de trabalho baseado em gráfico que executa agentes por meio de chamadas de API apropriadas, passo a passo.
Em vez de apresentar todas as ferramentas disponíveis em cada estágio, o AGS limita de forma inteligente as opções apenas àquelas que são consistentes com o contexto da tarefa atual, reduzindo significativamente as chamadas de função fora de sequência ou conflitos.
Ran Sheinberg, cofundador e diretor de produto da xpander.ai, explicou em entrevista à VentureBeat: “Com a AGS, garantimos que o agente use apenas as ferramentas relevantes e siga o esquema correto em cada etapa, o que promove precisão e eficiência .”
Sheinberg trabalhou anteriormente em diversas outras startups e como líder sênior de arquitetura de soluções na Amazon Web Services (AWS), onde liderou projetos de computação em grande escala com clientes corporativos.
Democratizando o desenvolvimento de agentes de IA
xpander.ai visa tornar o desenvolvimento da inteligência artificial agente acessível a um público mais amplo. “Nosso objetivo era criar uma plataforma acessível que permitisse a qualquer pessoa construir agentes de IA, experimentar tecnologia e começar a automatizar tarefas repetitivas para que possamos nos concentrar no que realmente importa”, disse David Twizer, cofundador e CEO da xpander.ai. mesma conversa.
A empresa também oferece conectores prontos para IA que se integram facilmente ao NVIDIA NIM (Nvidia Inference Microservices) e outros sistemas. Esses conectores enriquecem as ferramentas de API com documentação detalhada, IDs de operação e esquemas, reduzindo a carga técnica dos desenvolvedores e aumentando a precisão do tempo de execução.
“Assim que a configuração estiver concluída, você poderá conectá-lo a qualquer sistema de IA que suporte chamadas de função”, disse Twizer. “Foi fundamental para nós projetarmos uma tecnologia que se adaptasse aos clientes onde eles estivessem e oferecesse a flexibilidade para atualizar os modelos ao longo do tempo.”
Twizer também trabalhou anteriormente na AWS como arquiteto-chefe de soluções e líder em arquitetura de vendas generativas de IA para entrada no mercado.
Principais benefícios e impacto no mundo real
Em testes de benchmarking, o xpander.ai demonstrou que o AGS, em conjunto com suas Interfaces Agentes, permitiu que os agentes de IA alcançassem 98% de sucesso em tarefas de várias etapas, em comparação com apenas 24% para os agentes que usam métodos tradicionais.
Esses agentes concluíram fluxos de trabalho 38% mais rápido e com 31,5% menos tokens, ressaltando a capacidade da AGS de reduzir custos e melhorar o desempenho.
Um exemplo de AGS realmente trabalhando em ação envolveu benchmarking, onde um agente de IA teve que pesquisar empresas em plataformas como LinkedIn e Crunchbase e depois organizar os resultados no Notion. A AGS simplificou o processo e garantiu que as ferramentas fossem utilizadas na ordem correta e os esquemas fossem rigorosamente seguidos.
“Fornecemos um agente de IA completo que pode criar uma interface para qualquer sistema”, acrescentou Twizer. “A interface de dados é nativa da IA pela primeira vez e resolve um grande problema que o mundo enfrenta.”
O papel do AGS na IA do agente
xpander.ai classifica o AGS como uma etapa crítica na evolução da IA baseada em agentes, permitindo que ferramentas como os microsserviços Nvidia NIM se integrem mais facilmente aos sistemas corporativos.
“Os agentes de IA precisarão usar APIs para casos de uso síncronos que envolvam estruturas de dados complexas, onde as interfaces de usuário tradicionais simplesmente não são suficientes”, observou Sheinberg.
Por meio do AGS, o xpander.ai está transformando a forma como os agentes de IA lidam com o gerenciamento de erros e a continuidade do contexto. Ao incorporar recursos de fallback diretamente em suas estruturas gráficas, o AGS permite que os agentes refaçam operações que falharam ou mudem para fluxos de trabalho alternativos sem intervenção humana, mantendo assim a estabilidade da tarefa.
Este nível de confiabilidade garante que os agentes dos equipamentos AGS não sejam apenas reativos, mas também adaptáveis, capazes de lidar até mesmo com os fluxos de trabalho mais imprevisíveis.
Construindo o futuro dos fluxos de trabalho de IA
A introdução do AGS pela xpander.ai junto com suas Interfaces Agentic representa um salto significativo para agentes de IA de várias etapas.
Ao permitir fluxos de trabalho estruturados e adaptáveis e simplificar interações API complexas, a AGS estabelece um novo padrão de confiabilidade e eficiência na automação.
À medida que a empresa continua a crescer, as suas ferramentas prometem permitir que as empresas aproveitem todo o potencial dos fluxos de trabalho orientados pela IA.
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