agentic 사용법
Agentic AI는 데이터를 분석하고, 목표를 설정하며, 최소한의 인간 감독으로 독립적인 행동을 취할 수 있는 자율 에이전트를 생성하는 인공지능의 혁신을 나타내며, 새로운 정보와 상황에 동적으로 적응합니다.
더 보기agentic 사용 방법
목표 및 요구 사항 정의: AI 에이전트가 수행하기 원하는 작업을 명확하게 식별합니다 - 게임 테스트, 라이브 플레이어 지원 또는 게임 플레이 시나리오 탐색 중 하나입니다.
플랫폼 접근: 기존의 컴퓨터/콘솔/휴대폰을 사용하여 Agentic의 클라우드 기반 플랫폼에 접근합니다 - 추가 하드웨어는 필요하지 않습니다.
통합 방법 선택: 전통적인 코딩 또는 Unreal, Unity 또는 C++ 엔진을 지원하는 Agentic의 SDK를 사용한 시각적 스크립팅 중 선호하는 통합 방법을 선택합니다.
에이전트 훈련: 자연어 지침을 사용하여 에이전트에게 원하는 작업을 간단히 알려줍니다. 초기 결과는 1분 이내에 나타납니다.
대시보드 통해 모니터링: Agentic의 온라인 대시보드를 사용하여 게임과의 모든 에이전트 상호 작용을 보고 추적합니다.
배포 확장: 필요한 규모에 따라 훈련된 AI 에이전트를 배포합니다 - 라이브 플레이어 지원을 위한 몇 개의 에이전트에서 테스트를 위한 수천 개까지.
결과 분석: 대시보드를 사용하여 에이전트 성능을 분석하고, 통찰력을 검토하며, 문제나 개선이 필요한 영역을 식별합니다.
반복 및 개선: 결과와 통찰력을 바탕으로 에이전트 훈련 및 배포를 조정하여 성능을 최적화합니다.
agentic 자주 묻는 질문
에이전틱 AI는 결정을 내리고, 행동을 계획하며, 경험에서 학습할 수 있는 전통적인 AI를 넘어서는 기술입니다. 특히 게임 개발자에게는 테스트, 실시간 플레이어 지원 및 데이터 기반 통찰력을 제공하는 AI 플레이어를 제공합니다.
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Free TrialLarge Language Models (LLMs)
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Gemini - Google Vids AI
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