Launch HN: Human Layer (YC F24) – API ที่มีมนุษย์ร่วมอยู่ในกระบวนการสำหรับระบบ AI

 (news.ycombinator.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2024-11-27 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp

  • แนะนำ HumanLayer

    • HumanLayer เป็น API ที่ช่วยให้ AI agent โต้ตอบกับมนุษย์เพื่อรับฟีดแบ็ก ข้อมูลนำเข้า การอนุมัติ และอื่น ๆ ได้
    • รองรับการนำระบบ AI อัตโนมัติที่ปลอดภัยไปใช้งานจริง และเริ่มต้นได้ง่ายผ่าน Python และ TypeScript SDK
    • มีให้ทดลองใช้ฟรีและใช้นโยบายราคาแบบคิดตามการใช้งานอย่างโปร่งใส

  • การจัดการความเสี่ยงของระบบ AI

    • รองรับกรณีที่ต้องมีมนุษย์เข้ามาแทรกแซงเพื่อลดความเสี่ยงของระบบ AI
    • เริ่มต้นจากการพัฒนา AI agent สำหรับทีมข้อมูล และพบว่าลูกค้าไม่สบายใจที่จะให้ AI agent เข้าถึงระบบโปรดักชันโดยตรง
    • จึงสร้าง approval flow ขั้นพื้นฐานเพื่อให้ AI ขอการอนุมัติจากมนุษย์ก่อนทำงานสำคัญ

  • ความสามารถของ HumanLayer

    • เมื่อนำ HumanLayer SDK ไปผสานรวม AI agent จะสามารถขอการอนุมัติจากมนุษย์ได้ทุกเมื่อระหว่างการทำงาน
    • ระบบจะส่งคำขอไปยังบุคคลที่เหมาะสม จัดการสถานะระหว่างรอคำตอบ และให้ audit trail ที่ครบถ้วน
    • นอกจาก "คำขออนุมัติ" แล้ว ยังรองรับความสามารถแบบ "มนุษย์ในฐานะเครื่องมือ" ที่สามารถเปิดให้ LLM หรือ agent framework ใช้งานได้

  • กรณีการใช้งานของ HumanLayer

    • AI SDR เขียนอีเมลขายแบบปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และรับการอนุมัติจากมนุษย์ใน Slack ก่อนส่ง
    • AI newsletter สนทนาทางอีเมลกับผู้สมัครรับข่าวสาร โดย HumanLayer จะ route อีเมลขาเข้าไปยัง agent และจัดเตรียมเครื่องมือสำหรับตอบกลับ
    • สร้าง DevOps agent สำหรับลูกค้าเพื่อขอการอนุมัติจากมนุษย์ในการตรวจ PR วางแผน DB migration และการรันจริง

  • นโยบายราคาและการสนับสนุน

    • มี free tier และนโยบายราคาแบบยืดหยุ่นที่อิงตามเครดิต
    • สำหรับทีมที่สร้าง agent สำหรับลูกค้า จะมี white-labeling ฟีเจอร์เพิ่มเติม และการสนับสนุนแบบลำดับความสำคัญสูง

  • ข้อมูลเพิ่มเติม

    • หากต้องการผสาน HumanLayer เข้ากับระบบ สามารถดูได้ที่เอกสาร หรือทดลองผ่านการจองเดโม
    • ขณะนี้ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น และยินดีรับไอเดียกับประสบการณ์เกี่ยวกับ agent ความน่าเชื่อถือ และการสร้างสมดุลของภาระงานระหว่างมนุษย์กับ AI

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2024-11-27
ความเห็นจาก Hacker News

  • มีความเห็นว่าเจ้าของสตาร์ทอัพต้องการใช้ AI เพื่อสร้างบริการภายในแบบ DIY เอง แม้จะคิดว่าการใช้ SaaS น่าจะดีกว่า แต่ก็มีราคาแพงและไม่ได้ซับซ้อนนัก จึงมองว่าหากมีการแข่งขัน ราคาก็น่าจะลดลง

  • มีความกังวลเกี่ยวกับต้นทุนที่สูงของบริการ AI และมีความเห็นว่าจำเป็นต้องมีการให้เครดิตฟรีหรือปรับราคา

  • มีความกังวลเกี่ยวกับ automation bias และ automation complacency โดยมีความเสี่ยงที่มนุษย์อาจอนุมัติการตัดสินใจของ AI โดยไม่ตั้งคำถาม

  • มีการเสนอแนวคิดในการใช้ตัวแทนมนุษย์มาทำงานแทนในสิ่งที่ AI agent ทำไม่ได้

  • มีการชี้ปัญหาของเฟรมเวิร์กที่จัดการการเรียกใช้เครื่องมือแบบ asynchronous หรือแบบรันระยะยาว แม้จะมีไอเดียสำหรับแก้ปัญหานี้ แต่จะพูดถึงในบทความอื่น

  • มีความเห็นว่าจำเป็นต้องพยายามคงสถานะให้อยู่บนชั้น API ต่อไป

  • มีความเห็นว่าในช่วงแรกของ AI มนุษย์เป็นผู้ทำตรรกะเอง และหลังจากตัดมนุษย์ออกไปคุณภาพก็ลดลง โดยเปรียบว่าให้บริษัทภายนอกเอามนุษย์กลับมาใส่อีกครั้งเป็นเพียงทางแก้ชั่วคราว

  • ในสตาร์ทอัพ มีการให้ความสำคัญกับการแทรกแซงของมนุษย์ และมองว่าจำเป็นต้องมีการควบคุมและกำกับดูแลเพื่อเปลี่ยนศักยภาพของ LLM ให้เป็นคุณค่าที่ใช้งานได้จริง จึงได้สร้าง workflow แบบปรับแต่งเองและกระบวนการแบบ manual ขึ้นมา

  • มีความเห็นว่าบริการที่ให้ความสามารถด้าน input/output พื้นฐานนั้นมีอยู่แล้วในหลายระบบ และน่าจะคุ้มค่าที่จะลองใช้ก่อนลงมือพัฒนาเอง

  • บริษัทอุปกรณ์การแพทย์แห่งหนึ่งกำลังพิจารณาใช้ AI เป็น workflow agent และมีแผนใช้ LLM เพื่อสนับสนุนกระบวนการประกันคุณภาพ ISO13485 โดยต้องการฟังความเห็นจากผู้ใช้ HN คนอื่นๆ