Adept presenta agentes de inteligencia artificial avanzados con capacidades multimodales

Adept ha introducido un desarrollo innovador en inteligencia artificial con sus nuevos agentes de IA, diseñados para optimizar interacciones web complejas y automatizaciones empresariales mediante el lenguaje de flujo de trabajo Adept (AWL) personalizado. Según Adept.ai, AWL es un lenguaje potente que permite a los usuarios crear flujos de trabajo sofisticados con facilidad.

Características principales de los agentes de IA de Adept

Los agentes de inteligencia artificial de Adept están diseñados para ser confiables, robustos y fáciles de usar. Estos agentes pueden traducir la intención del usuario en acciones y gestionar todo, desde tareas complejas hasta tareas repetitivas. Los agentes se basan en un conjunto de modelos multimodales que han sido entrenados para comprender pantallas, razonar sobre el contenido y hacer planes desde las primeras etapas del entrenamiento.

Las características clave de los agentes de IA de Adept incluyen:

• Fiabilidad: Los agentes pueden ejecutar flujos de trabajo de manera consistente y sin perder el rumbo.
• Robustez: Son resilientes a los cambios en el entorno de ejecución, manteniendo la funcionalidad a pesar de las variaciones.
• Facilidad de creación: Las instrucciones para los agentes son sencillas de escribir e incluso pueden ser unas pocas líneas de lenguaje natural.

Lenguaje de flujo de trabajo avanzado (AWL)

AWL, un lenguaje propietario desarrollado por Adept, es un subconjunto sintáctico de JavaScript ES6. Ofrece abstracciones potentes para definir interacciones web multimodales. Los usuarios escriben flujos de trabajo en AWL, que se traducen directamente en llamadas de modelo. Las funciones específicas de AWL permiten a los usuarios escribir instrucciones en lenguaje natural, que luego el modelo traduce en AWL detallado.

Las funciones de AWL son las siguientes: click(“Compose”) y act() Proporcionan una forma flexible de definir el comportamiento del agente. El primero ubica elementos en la pantalla y genera llamadas a funciones para interactuar con ellos, mientras que el segundo toma entradas de lenguaje natural para invocar un bucle de razonamiento del agente, lo que le permite hacer planes y ejecutar tareas de forma dinámica.

Aplicaciones prácticas

Adept demostró cómo se puede utilizar AWL para crear flujos de trabajo para varias aplicaciones. Un ejemplo consistió en ver un PDF de los asistentes a un evento, extraer información y crear un nuevo cliente potencial en Hubspot. El mismo flujo de trabajo se replicó para Salesforce con cambios mínimos, lo que demuestra la flexibilidad y la eficiencia de AWL.

Otro ejemplo destacó la extracción de notas de diagnóstico de pacientes de un PDF y su ingreso en un sistema EMR. El agente también podría manejar tareas como crear registros de clientes en Stripe a partir de datos de Google Sheets y administrar clientes potenciales en Salesforce en función de los correos electrónicos entrantes.

Potencial transformador

Los agentes de inteligencia artificial de Adept tienen el potencial de revolucionar las operaciones comerciales. La capacidad de crear automatizaciones en lenguaje natural reduce la barrera de adopción, lo que permite que más usuarios se conviertan en desarrolladores ciudadanos. Esto puede reducir los costos, acelerar el tiempo de obtención de valor y aumentar el apetito por las automatizaciones en varios espacios de trabajo.

Además, los agentes de Adept pueden gestionar flujos de trabajo más complejos que involucran datos no estructurados, lo que ofrece mayor resiliencia y robustez. Su razonamiento en tiempo de inferencia les permite adaptarse a los cambios web subyacentes, lo que los hace adecuados para una amplia gama de aplicaciones.

Perspectivas futuras

Adept se compromete a facilitar las automatizaciones a un público más amplio, lo que permite más tipos de flujos de trabajo con mayor frecuencia. El potencial de transformación empresarial con los agentes de IA de Adept es significativo, ya que ofrecen automatizaciones más simples y rápidas y la capacidad de automatizar tareas más complejas.

Para obtener ejemplos más detallados de flujos de trabajo creados con AWL, visita el blog de Adept.ai.

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