Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
In dit artikel leer je over de levenscyclus van agentontwikkeling en hoe deze verschilt van traditionele softwareontwikkelingsbenaderingen. De ontwikkelingscyclus van agenten omvat vijf fasen: ontdekking, experimenteren, bouwen, uitrollen en operationele steady. Het begrijpen van deze fasen helpt je effectieve AI-agentoplossingen te ontwerpen en implementeren.
Agentontwikkeling vereist een gespecialiseerde aanpak vanwege het dynamische karakter van AI-modellen en dataafhankelijkheden. In tegenstelling tot traditionele softwareontwikkeling legt agentontwikkeling de nadruk op iteratieve processen, continue feedback en vroege risicobeperking via validatie.
| Step | Phase | Description |
|---|---|---|
| 1 | Ontdekking | Identificeer eisen, belanghebbenden, behoeften en projectscope |
| 2 | Proefneming | Test hypothesen, verken technologieën en evalueer heldenreacties |
| 3 | Bouwen | Ontwikkel de volledige oplossing met een juiste architectuur |
| 4 | Deploy | Release in de productieomgeving en live gaan |
| 5 | Operationele stabiele toestand | Het systeem onderhouden, monitoren en continu verbeteren |
De volgende principes vormen de basis voor deze fasen:
- Iteratief: Fasen kunnen overlappen en itereren
- Feedback-gestuurd: elke fase beïnvloedt de volgende
- Risicobeperking: Vroege validatie vermindert het risico
Ontdekkings- en experimentatiefasen
De ontdekkingsfase richt zich op het begrijpen van bedrijfsvereisten en het identificeren van geschikte gebruikssituaties voor agentimplementatie. Deze fase vereist zorgvuldige overweging of AI-implementatie betekenisvolle waarde levert om de extra complexiteit te rechtvaardigen.
Experimenten moeten gebaseerd zijn op echte datasets en huidige modellen in plaats van synthetische of beperkte testdata. Proof of concept-ideation met behulp van synthetische data verhoogt het risico dat agenten niet presteren zoals verwacht in productieomgevingen. Minimaliseer de tijd tussen experimenten en bouwfasen om het risico te verminderen dat model- of datadrift de prestaties van agenten beïnvloedt.
Bouw- en implementatiefasen
De bouwfase vertaalt experimentele inzichten naar productieklare agentimplementaties. De architectuurbeslissingen die je in deze fase neemt, hebben direct invloed op operationele betrouwbaarheid en onderhoudsvereisten.
Implementatie houdt in dat agenten worden overgezet van ontwikkelingsomgevingen naar productiesystemen, terwijl kwaliteits- en prestatiekenmerken behouden blijven die tijdens experimenten zijn vastgesteld.
Operationele stabiele toestand
De operationele stationaire toestand vertegenwoordigt het voortdurende onderhoud en optimalisatie van de agentprestaties. Tijdens deze fase monitort, evalueert en past u continu aan om operationele standaarden te handhaven naarmate bedrijfsvereisten en onderliggende technologieën zich ontwikkelen.
Volgende stap
Leer hoe je het juiste hostplatform kiest. Het hostplatform bepaalt de orkestratiemogelijkheden, modeltoegang en operationele functies die beschikbaar zijn voor uw agent. Deze kenmerken beïnvloeden direct de responskwaliteit en prestaties.