С быстрым развитием области ИИ вы заметите, что роль ИИ в практическом использовании проходит изменения.

Фактически, ИИ уже постепенно входит в этап выполнения, например, запуск торговых команд, участие в планировании операционных процессов, влияние на порядок распределения ресурсов и даже прямое воздействие на реальные доходы в некоторых сценариях. Это изменение в большей степени является естественным расширением ответственности на уровень бизнеса по мере развития возможностей модели.
Параллельно вышеупомянутому тренду наблюдается отставание базовой системной архитектуры. Многие системы ИИ по-прежнему разработаны вокруг одного запроса и одного ответа, им не хватает управления долгосрочным состоянием, а также системного учета непрерывного выполнения операций.
Когда поведение ИИ начинает пересекать временные границы, участвовать в многоэтапных процессах и оказывать кумулятивное влияние на результаты, такая ориентированная на "одиночный выход" структура постепенно раскрывает свои ограничения.
По мере входа выполнения в реальные деловые процессы, проблемы начинают сосредоточиваться на уровне инфраструктуры. Является ли поведение выполнения отслеживаемым, проверяемым, может ли оно быть включено в систему ответственности и расчетов — это становится предпосылкой для долгосрочной надежности системы.
Долгосрочное поведение должно постоянно регистрироваться, сотруднические отношения должны быть четко разложены, результаты должны быть понятны и проанализированы.
Эти условия, возможно, определяются не самой способностью модели, а тем, обладает ли базовая система структурным дизайном для поддержки выполнения операций.
От сети ресурсов к опыту выполнения: практическая отправная точка Melos
Оглядываясь на путь развития Melos за последние несколько лет, он не исходит из концепции интеллектуального агента. Ранний Melos был ближе к