Praca z agentami: członkowie drużyny AI9 min read

6 miesięcy po kluczowym momencie OpenClaw mamy 7 agentów w zespole i oni dają radę. Uwielbiam ten cytat, ponieważ dokładnie tak się teraz czuję –

„Obcy wylądowali tutaj i są gotowi do pracy, tanio i na dużą skalę”. – Daniel Schreiber, dyrektor generalny Lemonade

W tej serii artykułów omówię, jak wygląda i jak wygląda praca z agentami, wyciągnęliśmy wnioski i najlepsze praktyki, które przyjęliśmy. Ale najpierw zacznijmy od wprowadzenia do tego, gdzie jesteśmy i co moim zdaniem każdy dyrektor generalny, założyciel i lider powinien wiedzieć, ponieważ dotyczy to ciebie dzisiaj. Twoje miejsce pracy, metodologia i zespół wkrótce ulegną radykalnym zmianom i powinieneś skupić się na tym, aby jak najlepiej wykorzystać te zmiany.

Nasi agenci z zespołu w Anima działają w obszarach marketingu, BI, kontroli jakości, sukcesu klienta i zaplecza biurowego. Znajdują się na naszych kanałach na Slacku. Podchodzą do pracy o 2 w nocy lub kursują w codziennych pętlach. Badają, analizują dane, publikują treści, otwierają bilety Asana i wysyłają żądania ściągnięcia, aby inżynierowie mogli je przejrzeć.

Każdy agent podlega ludzkiemu menedżerowi, który go wdraża, zapewnia mu kontekst i stałą informację zwrotną, poszerza jego umiejętności i zestaw narzędzi, ustala rutynę i przygotowuje go do osiągnięcia sukcesu jako część zespołu.

Czat agentów kontra AI

Dzisiejsi agenci (OpenClaw, Hermes) czują się bardziej jak zdalni członkowie zespołu niż chatboty. Zmienia sposób, w jaki z nimi współpracujemy i czego od nich oczekujemy.

Mają własne komputery. Fizyczny lub w chmurze. Agent nie wyłącza się także po zamknięciu laptopa. Może pobierać gigabajty danych, analizować je godzinami, budzić się w nocy w celu wykonania zadań, przeprowadzać badania i podejmować działania. Zasadniczo praca.

Uczą się. Jesteś na ich pokładzie. Wysyłasz ich do zapoznania się z materiałami online lub offline i przeprowadzenia badań z korzyścią dla ich wiedzy. Z każdym zadaniem i informacją zwrotną lepiej rozumieją domeny, które chcesz, aby posiadali. 

Uzyskują dostęp do Twoich danych i systemów. Realizują więc zadania kompleksowo. Możesz wprowadzić ich do firmowej aplikacji do przesyłania wiadomości, takiej jak Slack lub Teams, aby mogli prowadzić długie dyskusje na świeżym powietrzu z wieloma członkami zespołu.

Współpracują. W przeciwieństwie do Twojego Claude Cowork/Codex, agent w chmurze współdzielonej może uczyć się od kilku osób i udostępniać tę wiedzę każdemu. Menedżer produktu może nauczyć go analityki. Marketerzy mogą uczyć go o atrybucji i ścieżce. Zespoły inżynieryjne mogą zapewnić mu dostęp do kodu i środowiska programistycznego. Ten sam agent może następnie nawiązywać połączenia między tymi domenami.

Nasi agenci w Anima

O naszych agentach napiszę więcej, ale oto przedsmak –

Rocket, agent marketingowy, podlega mi. Jest ekspertem w zakresie konfiguracji naszego bloga WordPress, taktyki SEO, głosu i tonu, konfiguracji list biuletynów, szablonów e-maili, ścieżki i analiz. Dobrze rozumie produkt, ma do niego dostęp i ma własne konto Anima. 

Częścią jego rutyny jest monitorowanie ścieżki i aktualizowanie wiedzy z kanałów dotyczących produktów, technologii i działań marketingowych, więc zawsze jest to dokładna analiza, a nie ogólna, i nie jest potrzebny dodatkowy kontekst. Sprawdza testy, które przeprowadziliśmy w SEO i monitoruje je. 

Pomaga w pisaniu i tłumaczeniu postów na blogu, znajdowaniu punktów tarcia lub awarii na ścieżce oraz wykonywaniu zadań związanych z comiesięcznymi biuletynami, od konserwacji, przez skład, aż po wysyłanie e-maili. Nadal sobie z tym radzimy, ale to on wykonuje codzienną pracę. Przychodzi ze spostrzeżeniami i na ich podstawie realizuje.

Tracey, nasza najbardziej dojrzała agentka, podlega dyrektorowi ds. technologii. Jest ekspertem w dziedzinie inteligencji biznesowej / analityki produktów, śladów logów, raportów o błędach i naszej bazy kodów. Niektóre z jej rutynowych czynności obejmują bycie inżynierem na wezwanie, budzenie się po skargach użytkowników, śledzenie problemu, przesyłanie aktualizacji kodu (PR) lub otwieranie zgłoszenia w systemie zarządzania zadaniami oraz oczywiście aktualizowanie wyników i działań w Slacku. To około 5% tego, co robi.

Cyfrowa osobliwość pracownika

Wierzę, że przekroczyliśmy to, co nazywam cyfrową osobliwością pracowników: moment, w którym agenci stają się wystarczająco zdolni, aby dołączyć do siły roboczej jako warstwa operacyjna, a nie tylko jako oprogramowanie używane przez siłę roboczą.

Agenci to magia, na którą trzeba jeszcze ciężko pracować. Konfiguracja jest nadal bliższa majsterkowaniu niż usłudze zarządzanej. Potrzebują szkolenia, konserwacji, nadzoru oraz dużo miłości i troski. Ale wysiłek się opłacił, bo to jak budowanie wędki, zamiast łowienia ryb. Gdy agent działa dobrze, jego wartość stale rośnie.

Nie wszyscy są podekscytowani sztuczną inteligencją

To duża zmiana i należy nią zarządzać z wielu perspektyw: biznesu, metod pracy, bezpieczeństwa, technologii i, co najważniejsze, ludzi. 

Trwa wielka dyskusja na temat tego, jak sztuczna inteligencja wpływa na ludzi Noam Segal u Lenny’ego. To ważne lustro dla nas wszystkich w „Grupie 1” – grupie podekscytowanej. 72% obawia się zwolnień. Wiele osób jest zdezorientowanych, niepewnych lub zestresowanych przyszłością z różnych powodów.

Wierzę, że dużą częścią zarządzania tą zmianą, a także maksymalnego jej wykorzystania, jest przejrzystość i wspólne przejście przez tę zmianę jako firma, jako zespół. Jedną z rzeczy, którą robimy, jest kącik „Historie agentów” podczas cotygodniowych sesji naszej firmy. Są ku temu dwa cele –

Uczymy się razem. Cały mój zespół to bystrzy ludzie i co tydzień korzystają z agentów na różne sposoby. To nowy, wspaniały świat i uczymy się szybciej, jeśli uczymy się razem. Posiadanie agentów jako części zespołu ma ogromny wpływ psychologiczny, więc zamiast pracować po omacku, wolę działać na otwartej przestrzeni i mieć cały mój inteligentny zespół jako część tej przygody, choć jest ona ekscytująca i dziwaczna.

Oto kilka historii agentów –

• Jeden z naszych agentów wysłał wiadomość skierowaną do klienta, choć miała zawierać jedynie wewnętrzny komentarz. Nic się nie stało, ale małe „???” od użytkownika, odpowiedział szczerze.
• Jeden e-mail nie powiódł się, ponieważ nigdy jasno nie określiliśmy, które błędy są krytyczne. Newsletter został wysłany z niewłaściwej subdomeny, co spowodowało pominięcie 166 000 e-maili. Tym razem nic się nie stało, ale nauczyliśmy się lepiej definiować swoje zadania.

Żadna z tych awarii nie wynikała z tego, że agent nie mógł korzystać z oprogramowania. Pochodziły z dwuznaczności, autorytetu i koordynacji.

Najważniejszym pytaniem nie jest zatem: „Co potrafi ten model?”. Pytanie brzmi: „Jakie uprawnienia powinien mieć ten agent, w czyim imieniu i pod jakim nadzorem?”

Umieść agentów na schemacie organizacyjnym

Używając ChatGPT, przyzwyczailiśmy się do znacznie szybszego prowadzenia badań, powtarzania kopii lub omawiania pomysłów z partnerem AI, ale to coś innego. Właściwym sposobem korzystania z agenta nie jest zarządzanie nim w skali mikro i proszenie o wykonanie każdego najmniejszego zadania.

Daj swojemu agentowi wiedzę, zrozumienie domeny oraz dostęp do narzędzi i danych, abyś mógł następnie wyznaczyć mu cel, a nie małe zadanie. I znajdzie drogę, podobnie jak człowiek. Będzie także popełniać błędy. I trzeba mu mówić, bo on pamięta i się uczy.

To sprawia, że ​​​​jest znacznie bliższy młodszemu operatorowi niż oprogramowaniu lub AI Chat.

Każdy agent potrzebuje wyznaczonego ludzkiego właściciela. Bez kogoś, kto go pielęgnuje, poprawia i poszerza jego możliwości, z biegiem czasu staje się mniej przydatny. W Twojej firmie ciągle coś się dzieje. Zmiany terminologii firmy. Metryki się zmieniają. Zmiany pozycjonowania marki. Wprowadzono nowe narzędzia. Agent nie jest jednorazowym wdrożeniem.

Szkolisz agentów jak nowych pracowników. Ufasz agentom jak nowym pracownikom.

Z tego też powodu zdecydowanie nie radzę spieszyć się z tworzeniem 100 agentów. Zacznij od jednego. Dodaj kolejny tylko wtedy, gdy oddzielenie jest konieczne ze względu na zakres, bezpieczeństwo lub specjalizację. Spędziliśmy miesiące, starając się utrzymać liczbę agentów na jak najniższym poziomie, jednocześnie czyniąc każdego z nich mądrzejszym i bardziej wydajnym.

Większa liczba agentów powoduje także większe obciążenie związane z zarządzaniem. Nie wdrażaj większej liczby agentów, niż może obsłużyć Twoja organizacja.

Od czego zacząć

Nowy agent powinien zaczynać od najniższego poziomu, który nadal tworzy wartość, a następnie rozwijać się później. Zastąp podpowiedzi procedurami operacyjnymi

Wysiłek konfiguracyjny skutecznego agenta nie polega głównie na napisaniu genialnego podpowiedzi. Bliżej jest wyszkolić nowego juniora do ściśle określonych zadań.

Najsilniejsi agenci kumulują swoje możliwości z biegiem czasu. Konfigurują swoje komputery, instalują narzędzia, tworzą umiejętności, przechowują pliki robocze i budują wiedzę na podstawie wcześniejszych zadań. Kiedy potrzebujemy nowego agenta o podobnych podstawach, możemy wykonać kopię zapasową i sklonować maszynę, co oszczędza trochę wysiłku związanego z wdrożeniem.

Sam model staje się towarem. Zmieniliśmy dostawców modeli i możemy zmienić ponownie. Trwałą wartością jest skumulowany kontekst, możliwości, procedury operacyjne i integracja agenta z organizacją.

Twój model jest wypożyczony. Twój kontekst jest podstawą.

Idź i skonfiguruj swojego pierwszego agenta. Polecam Hermesa. Będę publikować więcej z naszej podróży – obserwuj mnie, jeśli uznasz to za interesujące.