Компания Databricks со штаб-квартирой в Сан-Франциско представила второе поколение своего бизнес-ИИ-ассистента Genie, который теперь позиционируется как автономный агент, работающий непрерывно, по данным портала Indiatimes. Новая версия может управлять сложными бизнес-задачами, координировать нескольких агентов и сама запрашивать подключение сотрудников, когда требуется решение.
Сотрудники теперь могут ставить цели вместо отдельных инструкций. Genie может делегировать работу субагентам, отслеживать прогресс, запрашивать недостающую информацию и уведомлять пользователей, когда необходимо их участие. Новый приоритетный инбокс выделяет ожидающие решения, а уведомления по электронной почте информируют пользователей, даже когда они отсутствуют.
Платформа опирается на Genie Ontology, которая охватывает бизнес-определения, метрики, организационную структуру и процессы, чтобы агенты понимали, как работает предприятие. Genie может обращаться к структурированным и неструктурированным данным из различных систем, включая приложения за пределами среды Databricks. Добавлена и функция Genie Search для поиска по бизнес-приложениям, таким как Google Drive, Jira и Confluence, с более чем 100 коннекторами, которые обеспечивают интеграцию без необходимости перемещения или копирования данных.
Databricks сообщает, что Genie и Genie Ontology общедоступны, тогда как постоянно активный агент, Genie Search и Ontology Manager будут внедрены через программы предварительного просмотра и бета-тестирования. Генеральный директор Али Годси заявил, что Genie помогает ему быть значительно продуктивнее и возвращаться только тогда, когда требуется решение.
Что это значит для компаний
Для компаний, внедряющих ИИ-агентов, ключевой посыл в том, что ценность зависит от качества бизнес-контекста, то есть определений метрик, данных и полномочий. Инструменты, связывающие приложения без копирования данных, могут снизить затраты на интеграцию, но одновременно повышают значимость управления доступом и точностью данных. Компаниям следует учитывать, что часть функций еще не общедоступна, поэтому планирование внедрения нужно привязывать к этапам тестирования. Автономные агенты также меняют способ распределения задач и отслеживания решений, что может потребовать адаптации внутренних процессов.
Это краткое изложение подготовлено с помощью ИИ на основе указанного источника и проверено автоматическими правилами. Точные детали смотрите в оригинальной статье.