In che modo Block alimenta gli agenti AI collaborativi con Buzz e Unity Gateway

All'interno di Block, Buzz riunisce dipendenti e agenti AI in uno spazio di lavoro condiviso. Con Databricks Unity Gateway, i dipendenti che utilizzano Buzz possono accedere a modelli di frontiera e open-weight, sperimentare diversi harness di agenti e trovare la combinazione giusta in base alla frontiera di efficienza per ogni attività.

Man mano che gli agenti AI diventano parte del lavoro quotidiano, i team di Block avevano bisogno di un modo per lavorare con gli agenti nello stesso luogo in cui lavorano tra loro. Block ha sviluppato Buzz, uno spazio di collaborazione open source in cui persone e agenti AI possono lavorare insieme in discussioni di gruppo, conversazioni mirate e scambi individuali.

Buzz integra gli agenti nello stesso ambiente collaborativo dei dipendenti. Gli utenti possono creare un agente, scegliere il modello o l'harness di codifica sottostante e inserire tale agente in una conversazione con i colleghi. Invece di passare da uno strumento AI all'altro, i team possono lavorare con più agenti in un unico posto. 

In Block, Databricks Unity Gateway contribuisce ad alimentare l'esperienza di Buzz offrendo l'accesso a un'ampia selezione di modelli di frontiera e open-weight tramite un'unica integrazione. Ciò offre ai dipendenti la flessibilità di sperimentare diversi modelli e abbinarli al lavoro che stanno cercando di compiere.

In che modo Block Buzz riunisce persone e agenti AI in un unico ambiente

Buzz offre a persone e agenti AI uno spazio di lavoro condiviso per scambiare informazioni, contribuire con il contesto e lavorare insieme sulle attività.  I dipendenti possono creare agenti AI, lavorare con essi singolarmente o insieme ai colleghi e coinvolgere altri nel lavoro in corso. Ad esempio, un dipendente può chiedere a un agente di aiutare con la scrittura di codice o l'analisi, mentre i colleghi esaminano il suo lavoro, forniscono informazioni aggiuntive o pongono domande di approfondimento.

Buzz include il proprio agente integrato, che incorpora una versione leggera di Goose, e supporta anche altri harness e strumenti di codifica. Essendo un progetto open source, Buzz è agnostico rispetto ai modelli e può essere ospitato autonomamente, il che significa che può essere eseguito privatamente sulla propria rete o sul proprio sistema, offrendo agli utenti flessibilità nel modo in cui distribuiscono e configurano i propri agenti.

In Block, i dipendenti utilizzano Buzz per la programmazione, l'analisi e altro lavoro quotidiano. Molti inseriscono gli agenti nelle stesse conversazioni in cui i colleghi stanno già collaborando.

In che modo Block Buzz utilizza Unity Gateway per accedere ai modelli AI

Buzz consente agli utenti di scegliere il modello o l'harness alla base di ogni agente. Un'attività di codifica, una domanda analitica e una richiesta quotidiana leggera possono trarre vantaggio da modelli o harness di agenti diversi. Invece di impegnarsi su un singolo modello per ogni flusso di lavoro, Buzz consente agli utenti di fare questa scelta quando creano i loro agenti.

Unity Gateway fornisce il livello di accesso ai modelli per questa esperienza. Quando i dipendenti creano un agente in Buzz, possono selezionare Databricks come provider di inferenza e scegliere tra i modelli disponibili tramite Unity Gateway. Ciò include modelli di frontiera di OpenAI, Anthropic e Google, nonché modelli open-weight selezionati, tutti accessibili tramite un'unica integrazione.

Questa flessibilità è importante man mano che nuovi modelli diventano disponibili e i team imparano quali funzionano meglio per le diverse attività. Invece di progettare ogni agente attorno allo stesso modello, i dipendenti possono creare una raccolta di agenti specializzati, Ognuno con il proprio modello o harness, e riunirli in Buzz.

In che modo Block sperimenta flussi di lavoro multi-agente ed efficienza dei modelli

La scelta del modello diventa ancora più interessante quando più agenti collaborano alla stessa attività. Block ha sperimentato diverse combinazioni di modelli e harness di agenti per capire come influiscono sulle prestazioni e sui costi. Un approccio esplorato dai suoi ingegneri consiste nell'utilizzare un modello più capace per coordinare il lavoro attraverso un team di agenti alimentati da modelli più piccoli ed efficienti. 

L'idea è semplice perché non ogni fase di un'attività complessa richiede il modello più costoso. Un agente di coordinamento può occuparsi del lavoro più impegnativo, mentre altri agenti gestiscono le attività adatte alle loro capacità. In Buzz, queste interazioni possono avvenire all'interno dello stesso ambiente collaborativo, dove le persone possono vedere come gli agenti lavorano tra loro e partecipare al lavoro.

Block ha anche sviluppato un approccio interno per valutare questi team di agenti, offrendo ai suoi ingegneri un modo per sperimentare diverse configurazioni. Questo approccio riflette un cambiamento più ampio nel modo in cui i team concepiscono lo sviluppo dell'AI. La domanda non è più solo quale singolo modello funzioni meglio, ma come combinare modelli, harness e agenti per completare il lavoro in modo efficace.

Ripensare il modo in cui le persone lavorano con l'AI

Buzz riflette un modo diverso di pensare all'AI sul lavoro. Invece di trattare ogni agente come uno strumento individuale, Block ha creato un ambiente in cui le persone possono creare, collaborare con e coordinare più agenti nello stesso posto.

Con Unity Gateway che fornisce l'accesso a modelli di frontiera e open-weight, i dipendenti di Block possono sperimentare diverse combinazioni di modelli e harness per trovare ciò che funziona meglio per ogni attività, il tutto all'interno dell'esperienza collaborativa di Buzz.

Inizia con Block Buzz e Unity Gateway

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• Esplora Databricks Unity Gateway: Scopri come accedere a modelli di intelligenza artificiale di frontiera e open-weight tramite una singola API per le tue applicazioni e i tuoi agenti di intelligenza artificiale.

Domande frequenti

Cos'è Block Buzz e in che modo supporta la collaborazione degli agenti AI?

Block Buzz è uno spazio di lavoro di collaborazione open source in cui dipendenti e agenti AI possono lavorare insieme in canali, thread e messaggi diretti. Gli utenti possono creare agenti, scegliere i loro modelli o harness di codifica e collaborare con più agenti e colleghi nello stesso ambiente.

In che modo Block utilizza Databricks Unity Gateway con Buzz?

Block utilizza Databricks Unity Gateway per fornire un accesso centralizzato a modelli di intelligenza artificiale di frontiera e open-weight all'interno di Buzz. I dipendenti possono selezionare Databricks come provider di inferenza e scegliere tra i modelli disponibili, inclusi quelli di OpenAI, Anthropic e Google, tramite un'unica integrazione.

In che modo le aziende possono utilizzare diversi modelli AI per diversi agenti?

Le aziende possono assegnare diversi modelli agli agenti AI in base ai requisiti dell'attività, alle prestazioni e ai costi. Con Buzz e Unity Gateway, i dipendenti di Block possono sperimentare diverse combinazioni di modelli e harness di agenti anziché affidarsi a un unico modello per ogni flusso di lavoro.

In che modo i flussi di lavoro multi-agente possono contribuire a ottimizzare i costi e le prestazioni dell'AI?

I flussi di lavoro multi-agente consentono ai team di utilizzare modelli diversi per parti diverse di un'attività. Ad esempio, un modello più capace può coordinare il lavoro complesso mentre modelli più piccoli ed efficienti gestiscono attività più semplici. Block sta sperimentando queste configurazioni per capire in che modo la selezione del modello e dell'harness influisce sulle prestazioni e sui costi.

Block Buzz può essere ospitato autonomamente e utilizzato con diversi modelli AI?

Sì. Block Buzz è open source, agnostico rispetto ai modelli e può essere ospitato autonomamente. Supporta più modelli e harness di agenti, e le organizzazioni possono integrarsi con Databricks Unity Gateway per accedere a modelli di frontiera e open-weight tramite un'unica API.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale