AIエージェントが企業で働くために必要なこと

プロセスに入ると違いが現れます

ThinkUp では、アンダーソン氏が Discord、Jira、そして私たちが行っている意思決定に関する知識を使用して、どのようにして私たちのエンジニアリング プロセス内で仕事を始めたかについて話しました。私にとって重要だったのは、彼がシステム内で自分自身の位置を特定し、私たちがどのように機能するかを理解できたことです。

この話は、SourcingUp と CommerceUp での私自身の経験です。これは、どのエージェントも別の組織で同じことを実行できるという意味ではなく、デモンストレーションが解決された操作と同等であるという意味でもありません。

定義すべき4つの条件

1. 検証可能なタスク。 チケットの解決は、会社の改善などの指示よりも範囲が明確です。仕事がうまくいったかどうかを認識する方法が必要です。
2. 回復できるコンテキスト。 ルール、以前の決定事項、および文書は、要求された内容を解釈するのに役立ちます。どの情報がまだ有効であるかを区別することも必要です。
3. 適切なツールと権限。 ドキュメントを読むこととシステムを変更することは別のアクションです。アクセスはタスクの要求に応答する必要があります。
4. レビューの一種。 誰が結果をチェックするのか、情報が欠落している場合やエラーが表示された場合はどうするのかを決定する必要があります。

継続すると何が変わるのか？

企業の仕事の一部は、何かが特定の方法で行われた理由を思い出すことです。そのコンテキストが利用可能な場合、エージェントが制約を尊重し、以前の決定を活用しているかどうかを評価できます。また、ドキュメントの修正が必要な時期を検出することもできます。

その版では、35 時間以上の実行時間のテストを数えました。それは私たちの仕事を観察したものであり、一般的な基準や自主性の約束ではありませんでした。エージェントを評価するには、彼らが働いていた時間に加えて、彼らが何を解決し、チームにどれだけの仕事を残したかに興味があります。

範囲を広げる前に何に注目しますか?

完了したタスク、エラー、人間の介入、やり直しを確認します。また、不完全な命令や失敗したツールに遭遇したときに何が起こるかをテストします。彼らの行動を再構築できなければ、プロセスを修正することは困難になります。

自律性はタスクによって定義されます。チームは、提案を準備し、それを実装する前にレビューを要求することを許可する場合があります。その境界は、指示に記載されるだけでなく、作業システムにも存在する必要があります。

まずは作品の一部から

立ち上げたばかりの会社の場合、私はフローが限られていて、情報源が特定され、責任のある人がいることを好みます。そのベースを使用すると、エージェントが何を貢献し、チームがまだ何を必要としているかを知ることができます。最初のプロセスがまだ明確でない場合は、次の基準を残しました。 特定の問題から AI を始める。