agentic 使い方
エージェンティックAIは、データを分析し、目標を設定し、最小限の人間の監視で独立した行動を取ることができる自律エージェントを作成する人工知能のブレークスルーを表しています。新しい情報や状況に動的に適応します。
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目標と要件を定義する: AIエージェントに何をさせたいのかを明確に特定します - ゲームのテスト、ライブプレイヤーのサポート、またはゲームプレイシナリオの探索など
プラットフォームにアクセスする: 既存のコンピュータ/コンソール/電話を使用してエージェンティックのクラウドベースのプラットフォームにアクセスします - 追加のハードウェアは不要です
統合方法を選択する: 従来のコーディングまたはエージェンティックのSDKを使用したビジュアルスクリプティングのいずれか、好みの統合方法を選択します。これらはUnreal、Unity、またはC++エンジンをサポートしています
エージェントをトレーニングする: 自然言語の指示を使用してエージェントに何をさせたいかを単純に伝えます。初期結果は1分以内に表示されます
ダッシュボードで監視する: エージェンティックのオンラインダッシュボードを使用して、ゲームとのすべてのエージェントのインタラクションを表示および追跡します
展開をスケールする: 必要な規模でトレーニングされたAIエージェントを展開します - ライブプレイヤーサポートのための数人のエージェントから、テストのための数千人まで
結果を分析する: ダッシュボードを使用してエージェントのパフォーマンスを分析し、洞察をレビューし、問題や改善の余地を特定します
反復して洗練する: 結果と洞察に基づいて、パフォーマンスを最適化するためにエージェントのトレーニングと展開を必要に応じて調整します
agenticのよくある質問
エージェンティックAIは、意思決定、行動計画、経験からの学習ができることで従来のAIを超える技術です。特にゲーム開発者にとって、テスト、ライブプレイヤーのサポート、データ駆動の洞察を提供するAIプレイヤーを提供します。
agentic の月間トラフィック傾向
Agenticは2025年1月に34.6Kのアクセス数を達成し、89.0%の成長を記録しました。この大幅な増加は、最近の記事や業界予測で注目されているエージェント型AIへの関心の高まりによるものと考えられ、この技術が複雑なタスクを自動化・最適化する可能性が強調されています。
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