Synthesized обяви своя Test Data Agent – нова агентна инфраструктурна функционалност, която се разработва за създаване и осигуряване на реалистични данни, бизнес контекст и системни състояния, от които предприятията се нуждаят, за да валидират безопасно AI агенти преди внедряването им в реална производствена среда.

Test Data Agent се интегрира с рамки за разработка, оценка, тестване и оркестрация на агенти, осигурявайки верни на производствената реалност среди за определяне дали даден агент може надеждно да изпълнява реални бизнес процеси, а не просто да се представя добре в контролирани демонстрации.

Тази последна иновация от Synthesized развива мисията на компанията да предоставя специфична за изкуствения интелект тестова инфраструктура за предприятия, опериращи в сложни и силно регулирани технологични среди. Test Data Agent е насочен към целева поддръжка за сложни SAP системи, помагайки на организациите да валидират агенти в критични финансови, снабдителни, логистични и оперативни работни процеси, както и в програми за тестване и трансформация от SAP ECC към S/4HANA.

Преодоляване на пропастта при валидирането на корпоративни агенти

Предприятията могат да изграждат AI агенти по-бързо, отколкото могат да докажат, че тези агенти са готови да работят в критични за мисията работни процеси.

Оценките на моделите и демонстрационните набори от данни могат да покажат дали даден агент генерира правдоподобен отговор. Те обаче не могат да установят дали той ще вземе правилното решение, когато се сблъска с данните, правата за достъп, състоянията на приложенията, бизнес правилата и междусистемните зависимости, намиращи се в реална корпоративна среда.

Тази разлика е от съществено значение. Агент, който се представя добре в контролиран тест, може да се провали, когато се сблъска с липсващи записи, необичайни транзакции, противоречиви инструкции, ограничения за достъп или сложни зависимости между множество системи.

Въпреки това, пресъздаването на тези условия е трудно. Корпоративните тестови среди често са остарели, непълни или откъснати от производствената сложност, докато изискванията за поверителност, сигурност, суверенитет и регулаторни разпоредби ограничават използването на чувствителни производствени данни при разработката и тестването.

Synthesized разработва Test Data Agent като верен на производствената реалност слой за валидиране на корпоративни AI агенти. Започвайки от бизнес сценарий или цел на тестването, той идентифицира и осигурява данните, взаимовръзките и системните състояния, необходими за тестване на представянето на даден агент при реалистични работни условия.

Test Data Agent позволява на екипите да:

  • Идентифицират бизнес обектите, записите, взаимовръзките и системните състояния, необходими за даден тест.
  • Генерират, маскират или извличат подмножества от представителни за производството данни.
  • Запазват референциалната цялост, статистическите характеристики и бизнес правилата в свързаните помежду си системи.
  • Създават повтаряеми сценарии за стандартно изпълнение („happy path“), изключения, откази и софтуерни атаки.
  • Обновяват средите за валидиране успоредно с развитието на приложенията и корпоративните данни.
  • Стартират осигуряването на данни чрез REST API и CI/CD конвейери, така че платформите за тестване и оценка надолу по веригата да могат да го извикват.
  • Работят в локални, частни облачни и хибридни среди съгласно съществуващите контроли за сигурност на предприятието.

Рамките за оценка измерват как се представя даден агент. Test Data Agent на Synthesized предоставя на платформите за разработка и тестване представителни за производството данни и реалистичен корпоративен контекст, необходими за строго валидиране на поведението и точността на агента при реални работни условия. Правейки тестването смислено и повтаряемо, той помага на организациите да определят дали даден агент може да постигне правилния бизнес резултат, а не просто да генерира правдоподобен отговор, изграждайки необходимото доверие преди внедряването му в критични работни процеси.

„Изграждането на агент става все по-лесно. Доказването, че може да му се повери реален бизнес процес – не е“, споделя Николай Балдин, главен изпълнителен директор на Synthesized. „Рамките за оценка могат да измерват как се представя даден агент, но те все още се нуждаят от реалистичен свят, в който това представяне става смислено. Test Data Agent е създаден, за да създаде този свят безопасно, преди на агента да бъде разрешено да действа в реални системи.“

От изграждане и внедряване към непрекъснато подобряване на агентите

Test Data Agent помага на организациите да преминат отвъд еднократното тестване преди внедряване и да установят цикъл за непрекъснато подобряване на агентите. Екипите могат да дефинират бизнес резултат, да генерират необходимата среда, да създават гранични случаи, да изпълняват агента през избраната от тях рамка, да оценяват резултата, да подобряват агента и да стартират отново същия пакет от сценарии, преди да одобрят нова версия.

  • Валидиране преди внедряване: Контролиране на корпоративни и хоствани агенти, преди да получат достъп до реални системи.
  • Регресионно тестване на агенти: Пресъздаване на последователни среди при отделните изпълнения, така че регресиите да могат да се припишат на направената промяна, а не на данните.
  • Непрекъсната оптимизация: Предоставяне на подбрани набори от данни и реалистични среди за оптимизиране на подкани (prompts), фина настройка (fine-tuning) и конвейери за обучение с подкрепление.
  • Сравнение на модели и рамки: Тестване на конкуриращи се модели или конфигурации на агенти срещу едни и същи корпоративни сценарии.
  • Управление на версиите: Създаване на повтаряеми доказателства, че...