Van chaos naar duidelijkheid: Hoe je een robuuste AI-orchestratielaag bouwt

AI-agenten lijken tegenwoordig onvermijdelijk. De meeste bedrijven maken al gebruik van een AI-toepassing en hebben mogelijk minstens één enkel agent-systeem geïmplementeerd, met plannen om workflows met meerdere agenten te testen.

Het beheren van al die uitspattingen, vooral wanneer men probeert om op de lange termijn interoperabiliteit te creëren, kan overweldigend worden. Het bereiken van die agentische toekomst betekent het creëren van een werkbaar orchestratiekader dat de verschillende agenten aanstuurt.

De vraag naar AI-toepassingen en orchestration heeft geleid tot een opkomend strijdtoneel, waarbij bedrijven die zich richten op het bieden van kaders en tools klanten aantrekken. Nu kunnen ondernemingen kiezen tussen verschillende aanbieders van orchestration frameworks zoals LangChain, LlamaIndex, Crew AI, Microsofts AutoGen en OpenAI's Swarm.

De juiste keuze maken

Bedrijven moeten ook nadenken over het type orchestratiekader dat ze willen implementeren. Ze kunnen kiezen tussen een op prompts gebaseerd framework, agent-georiënteerde workflow engines, retrieval- en indexeerframeworks, of zelfs end-to-end orchestration.

Veel organisaties beginnen net met het experimenteren met meerdere AI-agent systemen of willen een groter AI-ecosysteem opbouwen. Bepaalde criteria staan bovenaan hun lijst wanneer ze het orchestratiekader kiezen dat het beste bij hun behoeften past.

Deze grotere pool van opties in orchestration duwt de ruimte verder, waardoor ondernemingen worden aangemoedigd om alle mogelijke keuzes voor het orkestreren van hun AI-systemen te verkennen in plaats van hen in iets anders te dwingen. Hoewel het overweldigend kan lijken, is er een manier voor organisaties om naar de beste praktijken te kijken bij het kiezen van een orchestratiekader en erachter te komen wat goed voor hen werkt.

Belangrijke componenten van AI-managementsystemen

Het orchestratieplatform Orq merkte in een blogpost op dat AI-managementsystemen vier belangrijke componenten bevatten: promptbeheer voor consistente interactie met modellen, integratietools, statusbeheer en monitoringtools om de prestaties te volgen.

Beste praktijken om te overwegen

Voor bedrijven die van plan zijn hun orchestratiepad te beginnen of hun huidige te verbeteren, wijzen enkele experts van bedrijven zoals Teneo en Orq op ten minste vijf beste praktijken om mee te beginnen:

Zoals bij elk AI-project, moeten organisaties zich laten leiden door hun zakelijke behoeften. Wat zijn de specifieke vereisten en doelen voor hun AI-initiatieven? Door deze vragen te beantwoorden, kunnen ze een solide basis leggen voor hun orchestratie-inspanningen.

Door deze beste praktijken te volgen, kunnen bedrijven hun AI-systemen effectiever en efficiënter orkestreren, wat leidt tot betere prestaties en resultaten in hun bedrijfsvoering.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini