AI-агенты и мэйнфреймы: оптимизированные системы на базе LLM.

#Инструменты ИИ
2025-09-28 18:499 минут

Введение в содержание

Это видео исследует интеграцию ИИ-агентов в мейнфреймовую обработку, подчеркивая потенциал для проактивного улучшения корпоративных систем. Оно обсуждает ограничения традиционных моделей по сравнению с ИИ-агентами, которые могут воспринимать, принимать обоснованные решения и предпринимать действия на основе сложных данных из различных источников. Память ИИ-агента делится на контекст (бизнес-потребности) и знания (данные из систем, таких как Call Home). Видео предполагает, что развертывание ИИ-агентов может оптимизировать операции, сократить время простоя и улучшить управление ресурсами в нескольких системных комплексах бизнеса. Подчеркнуто, что потенциал ИИ снизить нагрузку на системных программистов и администраторов, позволяя им сосредоточиться на инновациях и новых возможностях, является ключевым преимуществом этого технологического прогресса.

Ключевая информация

  • Обсуждение сосредоточено на интеграции ИИ-агентов с мейнфреймовыми вычислениями для повышения проактивного управления аппаратным обеспечением и процессов принятия решений.
  • AI-агенты отличаются от традиционных моделей машинного обучения тем, что они могут воспринимать входные данные, принимать обоснованные решения и выполнять действия, а не просто указывать на проблемы.
  • Контекст и знания являются важными компонентами для AI-агента, чтобы оптимизировать бизнес-потребности, такие как минимизация времени простоя или предотвращение ошибок.
  • Использование агентной технологии в различных системах может помочь более эффективно управлять сложными окружениями, улучшая управление рабочей нагрузкой и сокращая ненужные простои.
  • Внедрение ИИ-агентов освободит системных программистов и администраторов от задач обработки данных, позволяя им сосредоточиться на инновациях и разработке.
  • Вместо того чтобы ограничивать ИИ распространенными случае использования, такими как обнаружение мошенничества, есть возможность использовать его более широко внутри внутренних систем для улучшения общей продуктивности и пользовательского опыта.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

AI-агенты и мейнфреймные вычисления

Видео обсуждает интеграцию ИИ-агентов в мейнфреймные вычисления, улучшая способность управлять сложными корпоративными системами. ИИ-агенты могут воспринимать входные данные, принимать обоснованные решения и предпринимать действия на основе контекстуального понимания и знаний, полученных как из структурированных, так и из неструктурированных данных.

Проактивное обслуживание

В статье вводится концепция проактивного обслуживания с использованием ИИ-агентов, подчеркивая, как агенты могут предсказывать аппаратные проблемы, отслеживая производительность системы и избегая потенциальных проблем с помощью своевременных уведомлений и планового обслуживания.

Контекст и Знания в ИИ

Агенты ИИ используют контекст, который относится к бизнес-потребностям, которые они стремятся оптимизировать (например, минимизация простоя), и знания, полученные из данных системы (таких как записи Call Home или SMF), чтобы информировать свои действия.

Управление сложной средой

Видео подчеркивает важность целостного взгляда на несколько окружений sysplex для улучшения принятия решений. Вместо отключения ресурсов агенты ИИ могут помочь правильно распределить загрузку, обеспечивая оптимальное выполнение задач по всей системе.

Улучшение эффективности системных администраторов

Автоматизируя обработку данных и принятие решений, агенты ИИ могут освободить системных программистов от скучных задач, позволяя им сосредоточиться на более инновационных проектах и улучшить общую производительность в корпоративных системах.

За пределами распространенных случаев использования ИИ.

Презентация выступает за расширение использования ИИ за пределами традиционных приложений, таких как обнаружение мошенничества, призывая к его интеграции в мейнфреймы для улучшения опыта программистов и снижения ручной нагрузки.

Связанные вопросы и ответы

Какова основная тема этой презентации?

Презентация сосредоточена на интеграции искусственных интеллект-агентов в мэйнфрейм-компьютинг для оптимизации бизнес-систем.

"Call Home" в контексте мейнфрейм-систем означает функцию, которая позволяет вычислительной системе автоматически уведомлять службу поддержки или администратора о возникших проблемах или событиях.

'Call Home' — это функция, которая отправляет уведомления о проблемах с оборудованием, позволяя проводить профилактическое обслуживание до возникновения проблем.

Что отличает AI-агентов от традиционных моделей машинного обучения?

Агентам ИИ доступны входные данные, они могут принимать обоснованные решения и действовать, в отличие от традиционных моделей, которые часто сосредоточены на узкой задаче.

Презентация упоминает две подчасти "памяти".

Две подсистемы - это 'контекст' и 'знание'.

Контекст влияет на принятие решений ИИ-агента несколькими способами. Во-первых, контекст предоставляет重要ную информацию о текущей ситуации, которая может помочь агенту лучше понять, какие действия следует предпринять. Например, в игре, если агент знает, что оппонент играет агрессивно, это может повлиять на его стратегию. Во-вторых, контекст может включать информацию о предпочтениях и прошлых действиях пользователей, что позволяет ИИ-агенту предлагать более персонализированные решения. Кроме того, контекст помогает ИИ-агентам учитывать различные факторы, такие как время, место и цели, которые могут варьироваться от ситуации к ситуации. Таким образом, игнорирование контекста может привести к неэффективным или ошибочным решениям, тогда как его учет позволяет ИИ-агентам действовать более эффективно и целесообразно. В конечном счете, понимание контекста значительно улучшает способность ИИ-агентов принимать обоснованные решения.

Контекст определяет бизнес-потребности, которые агент стремится оптимизировать, такие как минимизация времени простоя или управление использованием ЦПУ.

Какие типы данных анализируют агенты ИИ?

AI-агенты анализируют как структурированные, так и неструктурированные данные, чтобы принимать лучшие решения.

Каковы потенциальные действия, которые может предпринять агент ИИ на основе своего анализа?

ИИ-агент может выполнять такие действия, как перекладывание нагрузок, генерация отчетов или предоставление рекомендаций.

Как агенты ИИ могут улучшить общее управление системой в сложных условиях?

AI-агенты могут синтезировать информацию из нескольких систем, чтобы принимать более обоснованные решения, а не управлять каждой из них независимо.

Каковы преимущества интеграции ИИ для системных программистов и администраторов?

Интеграция ИИ позволяет системным программистам сосредоточиться на более инновационных задачах, вместо того чтобы тратить время на ручную обработку данных.

Одним из распространенных примеров использования ИИ в мейнфреймах, упомянутых в презентации, является автоматизация процессов обработки данных.

Распространенным случаем использования является обнаружение мошенничества, но презентация предполагает дальнейшие приложения для улучшения внутренних систем.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: