- Agen AI adalah sistem perangkat lunak khusus yang melakukan tugas secara mandiri, mulai dari reaksi sederhana seperti membuka pintu hingga pengambilan keputusan yang rumit seperti mengelola lalu lintas atau perdagangan keuangan.
- Agen refleks berbasis model mempertahankan model dunia internal untuk menangani lingkungan yang tidak dapat diprediksi, dan agen pembelajaran beradaptasi dari waktu ke waktu berdasarkan data dan pengalaman baru.
- Sistem hirarkis dan multi-agen membagi tugas di antara beberapa agen atau lapisan AI, memungkinkan koordinasi yang canggih di berbagai bidang seperti manufaktur, logistik, dan kota pintar.
- Agen robot dan asisten virtual menggabungkan tindakan fisik atau digital dengan penalaran AI, memungkinkan aplikasi dari robot bedah hingga asisten suara seperti Alexa dan Siri.
Meskipun agen AI telah menjadi berita utama teknologi di seluruh dunia, contoh nyata dari agen AI tidak selalu jelas.
Dalam artikel ini, saya akan mengajak Anda membahas jenis-jenis agen AI beserta contohnya. Namun perlu diingat: meskipun dibagi berdasarkan jenisnya, sebagian besar sistem AI yang canggih adalah kombinasi dari beberapa jenis agen AI.
Sebagai contoh, mobil swakemudi - atau kendaraan otonom - melibatkan agen berbasis utilitas, agen berbasis tujuan, agen refleks berbasis model, dan agen pembelajaran. Ini adalah proses yang kompleks, sehingga membutuhkan banyak bagian yang bergerak.
Dan ini adalah premis yang sama untuk agen AI dalam manajemen rantai pasokan. Mereka akan menggunakan beberapa jenis agen untuk mengoptimalkan logistik, manajemen inventaris, stok, dan pengiriman.
Namun untuk membuatnya lebih mudah, mari kita selami apa yang ingin dicapai oleh setiap jenis AI agen, dengan beberapa contoh bagaimana hal tersebut sudah terwujud di dunia nyata.
Sebagai contoh, agen AI semakin banyak digunakan sebagai bot perusahaan untuk tugas-tugas yang sebelumnya tidak mungkin diotomatisasi. Platform pembangunan AI yang fleksibel berarti kasus penggunaannya tidak terbatas.
- Agen AI e-commerce digunakan untuk melakukan pemesanan, melacak dan memberikan informasi terbaru tentang pengiriman, memfasilitasi pencarian berbasis gambar, mengirimkan tindak lanjut tentang troli yang ditinggalkan, memberikan ulasan produk dari pelanggan sebelumnya, dan memberikan saran produk yang dipersonalisasi kepada pengguna.
- Sebagian besar agen AI yang dibuat di Botpress digunakan untuk fungsi penjualan dan pemasaran, seperti Pembuatan prospek AI atau lainnya cara-cara untuk menggunakan AI dalam penjualan.
- Agen-agenini dapat membuat daftar prospek, mengirimkan komunikasi yang dipersonalisasi, dan mengkualifikasikan prospek (bahkan lebih baik daripada manusia). Mereka dapat menyusun strategi dan memfasilitasi kampanye pemasaran, serta menjalankan analisis terhadap pesaing.
- Dalam Dukungan pelanggan AIagen AI dapat mengambil tindakan atas nama pengguna, seperti mengubah kata sandi atau mengelola pengembalian dana.
- Mereka dapat memberikan saran produk dan bahkan dukungan teknis tingkat lanjut. (Klien kami telah mengurangi tiket dukungan mereka sebesar 65% dengan agen AI).
- Hotel dan bisnis perhotelan lainnya sangat cocok dengan asisten AI: mereka multibahasa, 24/7, dan mudah diakses oleh para tamu. Agen AI untuk hotel dapat merampingkan layanan kamar, menyarankan fasilitas terdekat, meningkatkan layanan hotel, dan membantu staf mengoordinasikan kebutuhan.
1. Agen Berbasis Utilitas
Tidak seperti agen yang lebih sederhana yang hanya bereaksi terhadap rangsangan lingkungan, agen berbasis utilitas mengevaluasi tindakan potensial mereka berdasarkan utilitas yang diharapkan. Mereka akan memprediksi seberapa berguna atau menguntungkan setiap opsi terkait dengan tujuan yang telah ditetapkan.
Agen berbasis utilitas unggul dalam lingkungan pengambilan keputusan yang kompleks dengan berbagai hasil potensial - seperti menyeimbangkan berbagai risiko untuk membuat keputusan investasi, atau menimbang efek samping dari pilihan pengobatan.
Fungsi utilitas dari agen cerdas ini adalah representasi matematis dari preferensinya. Fungsi utilitas memetakan dunia di sekelilingnya, memutuskan dan memberi peringkat opsi mana yang paling disukai. Kemudian agen utilitas dapat memilih tindakan yang optimal.
Karena dapat memproses data dalam jumlah besar, mereka berguna dalam bidang apa pun yang melibatkan pengambilan keputusan berisiko tinggi.
Perdagangan Finansial
Agen berbasis utilitas sangat cocok untuk pasar saham dan mata uang kripto - agen ini dapat membeli atau menjual berdasarkan algoritme yang bertujuan untuk memaksimalkan keuntungan finansial atau meminimalkan kerugian. Jenis fungsi utilitas ini dapat memperhitungkan data historis dan data pasar real-time.
Sistem Penetapan Harga Dinamis
Pernah membayar ekstra untuk Uber atau Lyft saat hujan? Itulah cara kerja agen berbasis utilitas - mereka dapat menyesuaikan harga secara real-time untuk penerbangan, hotel, atau berbagi tumpangan, berdasarkan permintaan, persaingan, atau waktu pemesanan.
Pengontrol Jaringan Cerdas
Jenis agen cerdas ini adalah 'pintar' dalam jaringan pintar: agen berbasis utilitas yang mengontrol distribusi dan penyimpanan listrik.
Mereka mengoptimalkan penggunaan sumber daya berdasarkan perkiraan permintaan dan harga energi untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.
Rekomendasi Konten yang Dipersonalisasi
Anda selesai menonton sebuah film dan Netflix merekomendasikan 3 film lainnya yang serupa.
Layanan streaming seperti Netflix dan Spotify menggunakan agen berbasis utilitas untuk menyarankan konten serupa kepada pengguna. Utilitas yang dioptimalkan di sini adalah seberapa besar kemungkinan Anda mengkliknya.
2. Agen Berbasis Sasaran
Agen AI berbasis tujuan - Anda dapat menebaknya - dirancang untuk mencapai tujuan tertentu dengan kecerdasan buatan.
Alih-alih hanya merespons rangsangan, agen-agen rasional ini mampu mempertimbangkan konsekuensi masa depan dari tindakan mereka, sehingga mereka dapat membuat keputusan strategis untuk mencapai tujuan mereka.
Tidak seperti agen refleks sederhana, yang merespons secara langsung terhadap rangsangan berdasarkan aturan kondisi-tindakan, agen berbasis tujuan mengevaluasi dan merencanakan tindakan untuk memenuhi tujuan mereka.
Yang membuat mereka berbeda dari jenis agen cerdas lainnya adalah kemampuan mereka untuk menggabungkan pandangan ke depan dan perencanaan strategis untuk menavigasi ke arah hasil yang spesifik.
Roomba
Penyedot debu robotik - seperti Roomba yang dicintai - dirancang dengan tujuan khusus: membersihkan semua ruang lantai yang dapat diakses. Agen berbasis sasaran ini memiliki tujuan yang sederhana, dan ia melakukannya dengan baik.
Semua keputusan yang dibuat oleh agen berbasis tujuan ini (seperti kapan harus melakukan rotasi) dibuat untuk mencapai tujuan yang mulia ini. Kucing yang duduk di atasnya hanyalah bonus.
Perangkat Lunak Manajemen Proyek
Meskipun mungkin juga menggunakan agen berbasis utilitas, perangkat lunak manajemen proyek biasanya berfokus pada pencapaian tujuan proyek tertentu.
Agen AI ini akan menjadwalkan tugas dan mengalokasikan sumber daya sehingga tim dapat dioptimalkan untuk menyelesaikan proyek tepat waktu. Agen ini mengevaluasi jalan yang paling mungkin untuk sukses dan menindaklanjutinya atas nama tim.
AI Permainan Video
Dalam game strategi dan role-playing, karakter AI bertindak sebagai agen berbasis tujuan - tujuan mereka dapat berkisar dari mempertahankan lokasi hingga mengalahkan lawan.
Agen AI boneka ini mempertimbangkan berbagai strategi dan sumber daya - serangan mana yang akan digunakan, kekuatan mana yang akan dibakar - sehingga mereka dapat mencapai tujuan mereka.
3. Agen Refleks Berbasis Model
Ketika Anda perlu beradaptasi dengan informasi yang tidak selalu terlihat atau dapat diprediksi, agen refleks berbasis model adalah alat yang tepat untuk digunakan.
Tidak seperti agen refleks sederhana yang bereaksi semata-mata berdasarkan persepsi saat ini, agen refleks berbasis model mempertahankan kondisi internal yang memungkinkan mereka untuk memprediksi sebagian lingkungan yang dapat diamati. Ini adalah model internal dari bagian dunia yang relevan dengan tugas mereka.
Model ini terus diperbarui dengan data yang masuk dari lingkungan mereka, sehingga agen AI dapat membuat kesimpulan tentang bagian lingkungan yang tidak terlihat dan mengantisipasi kondisi di masa depan.
Mereka menilai hasil potensial dari tindakan mereka sebelum membuat keputusan, sehingga memungkinkan mereka untuk menangani komplikasi. Hal ini sangat berguna ketika melakukan tugas-tugas yang rumit, seperti mengemudikan mobil di kota, atau mengelola sistem rumah pintar otomatis.
Karena kemampuannya untuk menggabungkan pengetahuan masa lalu dan data real-time, agen refleks berbasis model dapat mengoptimalkan kinerjanya, apa pun tugasnya. Seperti manusia, mereka dapat membuat keputusan yang sadar akan konteks, bahkan ketika kondisinya tidak dapat diprediksi.
Kendaraan Otonom
Meskipun mobil-mobil ini menjangkau berbagai jenis agen cerdas, mereka adalah contoh yang baik dari agen refleks berbasis model.
Sistem yang kompleks seperti lalu lintas dan pergerakan pejalan kaki adalah jenis tantangan yang dirancang untuk agen refleks berbasis model.
Model internal mereka digunakan untuk membuat keputusan waktu nyata di jalan, seperti mengerem saat mobil lain menerobos lampu merah, atau melambat dengan cepat saat mobil di depan melakukan hal yang sama. Sistem internal mereka terus diperbarui berdasarkan masukan dari lingkungan sekitar: mobil lain, aktivitas di penyeberangan jalan, dan cuaca.
Sistem irigasi modern
Agen refleks berbasis model adalah pembangkit tenaga listrik di balik sistem irigasi modern. Kemampuannya untuk merespons umpan balik lingkungan yang tak terduga sangat cocok untuk cuaca dan tingkat kelembapan tanah.
Model internal agen AI mewakili dan memprediksi berbagai faktor lingkungan, seperti tingkat kelembapan tanah, kondisi cuaca, dan kebutuhan air tanaman.
Agen-agen ini secara terus-menerus mengumpulkan data dari sensor di lapangan, termasuk informasi waktu nyata tentang kelembapan, suhu, dan curah hujan.
Dengan menganalisis data ini, agen refleks berbasis model dapat membuat keputusan yang tepat tentang kapan harus menyiram, berapa banyak air yang harus diberikan, dan zona mana di ladang yang membutuhkan perhatian lebih. Kemampuan prediktif ini memungkinkan sistem irigasi untuk mengoptimalkan penggunaan air, memastikan bahwa tanaman menerima apa yang mereka butuhkan untuk tumbuh subur (tanpa membuang-buang air).
Sistem otomatisasi rumah
Model internal di sini adalah model lingkungan rumah - sistem ini terus diperbarui dengan data dari sensor, dan menggunakan informasi ini untuk menginformasikan keputusan mereka.
Termostat akan mendeteksi perubahan suhu dan mengonfigurasinya sesuai kebutuhan. Atau sistem pencahayaan dapat mendeteksi kegelapan di luar ruangan dan menyesuaikannya - karena kegelapan ini mungkin berasal dari malam hari, atau dari badai petir yang tak terduga, maka diperlukan agen cerdas untuk mengantisipasi dan bereaksi terhadap perbedaan.
4. Agen Pembelajaran
Agen pembelajaran menonjol karena kemampuan mereka untuk beradaptasi dan berkembang dari waktu ke waktu berdasarkan pengalaman mereka.
Tidak seperti agen AI yang lebih statis yang beroperasi hanya berdasarkan aturan atau model yang telah diprogram sebelumnya, agen pembelajaran dapat mengembangkan perilaku dan strateginya. Karena elemen pembelajaran ini, agen pembelajaran paling sering digunakan dalam lingkungan yang berubah-ubah.
Deteksi Penipuan
Sistem pendeteksi penipuan beroperasi dengan mengumpulkan data secara terus menerus dan kemudian menyesuaikan diri untuk mengenali pola-pola penipuan secara lebih efektif. Karena penipu selalu mengubah taktik mereka, agen pendeteksi penipuan juga harus terus beradaptasi.
Rekomendasi Konten
Platform seperti Netflix dan Amazon menggunakan sistem yang dilengkapi dengan agen pembelajaran untuk meningkatkan rekomendasi mereka untuk film, acara, dan produk.
Meskipun profil Anda mengatakan bahwa Anda menyukai film horor dan thriller, jika Anda tiba-tiba beralih ke film komedi romantis, rekomendasi Anda akan beradaptasi. Sama seperti kita, selalu belajar.
Perangkat Lunak Pengenalan Suara
Aplikasi seperti Google Assistant dan Siri memanfaatkan agen pembelajaran untuk lebih memahami upaya yang tidak jelas untuk berbicara dengan mereka.
Berkat agen pembelajaran, sistem ini menjadi lebih baik dalam memahami aksen dan bahasa gaul - sehingga kita bisa bertanya kepada Siri seperti, "Och, Siri, bisakah Anda mencarikan saya makanan ringan terdekat untuk makan malam? Saya benar-benar lapar!"
Termostat Adaptif
Bahkan termostat pintar - seperti Nest - belajar dari perilaku pengguna, seperti kapan pengguna cenderung berada di rumah atau di luar rumah, dan suhu yang mereka sukai.
Informasi ini mungkin akan selalu berubah, sehingga termostat harus dapat beradaptasi seiring waktu - ini menjadikannya contoh lain dari agen pembelajaran.
.webp)
5. Agen Hirarkis
Agen hirarkis berbeda dengan jenis agen AI lainnya karena pendekatannya yang terstruktur dan berlapis-lapis terhadap masalah.
Agen hirarkis mirip dengan struktur organisasi yang kompleks, dengan tingkat pengambilan keputusan yang berbeda. Agen yang berbeda dalam sistem akan memiliki bidang spesialisasi yang berbeda, sehingga lebih efisien dalam menangani tugas-tugas yang kompleks dan multi-langkah.
Agen hirarkis adalah salah satu cara yang lebih kompleks untuk menggunakan agen AI, karena agen ini terdiri dari beberapa agen AI yang lebih kecil.
Dalam sebuah kalimat: Struktur agen hirarkis adalah tentang proses pengambilan keputusan yang terstruktur di berbagai tingkat sistem.
Robot Manufaktur
Dalam sistem manufaktur tingkat lanjut, agen hirarkis mengatur jalur produksi.
Agen tingkat tinggi merencanakan dan mengalokasikan tugas di seluruh sistem, sementara agen tingkat rendah mengontrol mesin tertentu seperti lengan robot untuk tugas perakitan.
Masing-masing dapat berkomunikasi satu sama lain untuk memastikan kelancaran aliran produksi - itulah pengambilan keputusan multi-level di tempat kerja.
Sistem Kontrol Lalu Lintas Udara
Sistem ini menggunakan agen hirarkis untuk mengelola arus lalu lintas udara yang aman dan efisien. Karena tugas ini merupakan tugas yang kompleks yang mencakup berbagai fungsi, sistem agen hirarkis diperlukan untuk pelaksanaan yang tepat.
Agen tingkat yang lebih tinggi menangani manajemen lalu lintas regional yang lebih luas, sementara agen tingkat yang lebih rendah berfokus pada tugas-tugas spesifik seperti lepas landas, pendaratan, dan taksi di masing-masing bandara.
Robot Gudang Otonom
Agen hirarkis adalah yang mengelola inventaris dan penanganan paket di gudang yang disempurnakan dengan pembelajaran mesin.
Agen tingkat tinggi mengoptimalkan tata letak gudang dan distribusi inventaris, sementara agen tingkat rendah mengoperasikan forklift robotik dan penyortir individu untuk melaksanakan tugas fisik memindahkan dan mengatur barang.
6. Agen Robotik
Ini persis seperti yang kita bayangkan saat membayangkan agen cerdas: agen robotik.
Dengan elemen kinerja tambahan, agen robotik adalah anak kandung dari agen kecerdasan buatan. Agen cerdas ini beroperasi di lingkungan fisik, bukan hanya sebagai agen perangkat lunak.
Perwujudan fisik agen AI ini biasanya dilengkapi dengan sensor seperti kamera atau sensor sentuh. Agen AI semacam ini sangat berguna dalam tugas-tugas yang berbahaya atau sangat berulang - akan lebih efisien dan hemat biaya jika agen kecerdasan buatan melakukan tugas-tugas ini.
Jenis agen AI ini digabungkan dengan jenis kecerdasan buatan lainnya, sehingga secara fisik dapat melakukan tugas utilitas atau tugas tujuan, terkadang dalam sistem multi-agen atau sistem hirarkis.
Robot Jalur Perakitan
Ada banyak robot di jalur perakitan. Agen AI ini melakukan tugas-tugas seperti mengelas, mengecat, dan merakit suku cadang, semuanya dengan presisi dan kecepatan tinggi.
Karena mereka adalah agen cerdas, mereka dapat mengoptimalkan waktu produksi sambil mempertahankan standar kinerja yang tetap.
Robot Bedah
Pembedahan memiliki risiko tinggi dan presisi, sehingga ideal untuk agen AI.
Agen robotik seperti Sistem Bedah da Vinci membantu dokter bedah ketika mereka melakukan prosedur yang tepat dan minimal invasif. Agen AI ini tidak melakukan pembedahan secara mandiri, tetapi mereka memperluas kemampuan dokter bedah.
Robot Pertanian
Robot biasanya digunakan dalam siklus pertanian, mulai dari menanam benih, memanen hasil panen, hingga memantau kondisi lapangan.
Agen AI ini membantu meningkatkan produktivitas, karena akan lebih mudah bagi mesin untuk menanam 10.000 benih wortel daripada menyuruh manusia untuk melakukannya.
Robot Layanan
Robot pelayan yang paling terkenal dari semuanya - benar, itu adalah WALL-E. Runner-up berikutnya adalah robot restoran yang membawa pesanan sushi sepuasnya langsung ke meja Anda.
Kami menggunakan robot servis di mana-mana: robot penyedot debu, memberikan informasi kepada tamu di hotel, dan mengantarkan barang kepada pelanggan di semua jenis perusahaan.
7. Asisten Virtual
Asisten virtual didukung oleh pemrosesan bahasa alami dan kecerdasan buatan - dan mereka mungkin merupakan contoh agen AI yang paling dikenal oleh masyarakat umum.
Asisten pribadi yang cerdas ini memahami dan memproses bahasa manusia (dengan pemrosesan bahasa alami) untuk melakukan tugas-tugas, seperti mengatur pengingat dan mengelola email.
Jenis agen AI ini juga memiliki elemen pembelajaran: mereka dapat belajar dari interaksi pengguna, mereka menjadi lebih personal dan efektif dari waktu ke waktu.
Siri
Salah satu asisten virtual arus utama pertama, Siri terintegrasi ke sebagian besar perangkat Apple, termasuk iPhone, iPad, Mac, dan Apple Watch.
Siri membantu dengan berbagai tugas, seperti melakukan panggilan, mengirim teks, mengatur pengingat, memberikan petunjuk arah, dan menjawab pertanyaan pengetahuan umum.
Alexa.
Tersedia di perangkat Amazon Echo dan produk berkemampuan Alexa lainnya, asisten virtual ini memainkan musik, mengontrol perangkat rumah pintar, membuat daftar belanja, dan memberikan pembaruan berita. Dan merusak nama 'Alexa' bagi manusia.
Asisten Google
Anda mengenal program agen ini dari ponsel Android dan perangkat Google Home. Google Assistant unggul dalam menarik informasi dari web, menjadwalkan acara, mengelola produk rumah pintar, dan memfasilitasi penerjemahan waktu nyata.
Integrasinya yang mendalam dengan layanan Google membuatnya sangat kuat untuk tugas-tugas yang melibatkan peta, YouTube, dan fungsi pencarian.
8. Sistem Multi-Agen
Keindahan sistem multi-agen terletak pada keragaman dan kekayaan interaksinya.
Agen dalam sistem ini sering kali sangat bervariasi, mulai dari agen perangkat lunak sederhana yang menyaring data hingga entitas kompleks yang mengelola fungsi-fungsi penting dalam jaringan pintar atau jaringan transportasi.
Setiap agen beroperasi secara semi-otonom namun dirancang untuk berinteraksi dengan agen lain, membentuk ekosistem dinamis di mana perilaku kolektif muncul dari tindakan individu. Untuk program agen semacam ini, kolaborasi adalah kuncinya.
Sistem Manajemen Lalu Lintas
Anda dapat menemukan agen cerdas ini dalam manajemen lalu lintas, beberapa agen mewakili sinyal lalu lintas yang berbeda, kamera pengintai, dan sistem informasi.
Agen-agen AI ini berkolaborasi untuk mengoptimalkan arus lalu lintas, mengurangi kemacetan, dan merespons kondisi waktu nyata seperti kecelakaan atau perbaikan jalan. Setiap agen menangani data dari wilayahnya dan berkomunikasi dengan yang lain untuk menyesuaikan sinyal lalu lintas yang sesuai - jadi kerja sama tim adalah suatu keharusan.
Jaringan Cerdas untuk Manajemen Energi
Smart grid juga melibatkan banyak agen AI, yang masing-masing mengendalikan berbagai aspek distribusi listrik, mulai dari stasiun pembangkit hingga meteran pintar individu di rumah-rumah.
Agen-agen AI ini bekerja sama untuk menyeimbangkan pasokan dan permintaan energi secara efisien, mengintegrasikan sumber energi terbarukan, dan menjaga stabilitas jaringan.
Koordinasi sistem multi-agen memastikan distribusi energi yang optimal dan efisiensi biaya di seluruh jaringan.
Rantai Pasokan dan Logistik
Dalam manajemen rantai pasokan, agen mewakili berbagai pemangku kepentingan seperti pemasok, produsen, distributor, dan pengecer. Para agen ini berkoordinasi untuk mengoptimalkan proses rantai pasokan, mulai dari pengadaan hingga pengiriman, memastikan efisiensi dan mengurangi biaya.
Robotika Kawanan Otonom
Kadang-kadang selama misi eksplorasi atau penyelamatan, kawanan robot dikerahkan.
Setiap agen robotik beroperasi secara semi-independen, tetapi berkoordinasi dengan agen AI lainnya untuk menjangkau area yang lebih luas, berbagi data sensorik, atau secara kolaboratif memindahkan objek.
Hal ini sangat berguna dalam lingkungan yang menantang - seperti bangunan yang runtuh atau permukaan planet - di mana kerja sama tim di antara sistem AI yang besar dapat mencapai lebih banyak hal daripada agen AI individu.
9. Agen Refleks Sederhana
Agen refleks sederhana adalah yang paling kerdil dari sampah. Agen ini memiliki kecerdasan yang sangat terbatas dan beroperasi berdasarkan aturan kondisi-tindakan langsung.
Agen berbasis aturan ini tidak cocok untuk tugas-tugas yang kompleks. Namun, mereka sangat mahir dalam tugas-tugas spesifik yang dirancang untuk mereka.
Agen refleks sederhana cocok untuk tugas-tugas yang mudah dalam lingkungan yang dapat diprediksi. Tindakan agen semacam ini memengaruhi dunia di sekitarnya, tetapi hanya dalam tugas-tugas tertentu.
Termostat
Sekarang jam 6 sore di musim dingin? Engkol yang memanas. Sekarang tengah hari di musim panas? Agen refleks sederhana ini, dengan kecerdasannya yang terbatas, akan menyalakan AC.
Pintu otomatis
Meskipun kecerdasan yang dirasakan rendah, pintu otomatis sering kali merupakan contoh agen refleks sederhana. Agen AI ini mendeteksi adanya manusia di depan pintu, dan pintu pun terbuka. Sangat sederhana.
Detektor asap
Agen AI ini beroperasi dari langit-langit dapur Anda. Ya, ini adalah agen refleks yang sederhana. Ia mendeteksi asap dan membunyikan alarm.
Filter spam dasar
Beberapa agen dalam kecerdasan buatan telah membantu kita setiap hari selama bertahun-tahun. Filter spam email adalah salah satunya. Versi dasar tidak menggunakan pemrosesan bahasa alami, melainkan kata kunci atau reputasi pengirim.
Bangun agen AI Anda sendiri
Ada banyak jenis agen AI, beberapa di antaranya jauh lebih sulit untuk dibangun daripada yang lain.
Namun jika Anda ingin membangun chatbot agen - yang dapat mengambil tindakan ke dalam sistem harian Anda, seperti mengirim email dan membuat janji temu - kami dapat membantu Anda.
Platform kami memiliki antarmuka seret dan lepas yang mudah untuk pemula, dan ekstensibilitas tanpa batas untuk pengembang profesional.
Kami bahkan menjadi tuan rumah bagi komunitas aktif yang terdiri dari 20.000+ pembuat bot, jika Anda menginginkan dukungan selama prosesnya.
Mulailah membangun hari ini. It’s free.
Hal-hal yang sering ditanyakan
Apakah agen AI memiliki kesadaran?
Tidak, agen AI tidak memiliki kesadaran. Mereka mengikuti program perangkat lunak yang menunjukkan tujuan mereka, meskipun mereka dapat bertindak secara otonom untuk mencapai hasil.
Bagaimana proses pengambilan keputusan dan tindakan untuk agen AI?
Berbagai jenis agen AI akan mengamati lingkungan mereka dan mengambil tindakan secara berbeda. Beberapa menggunakan data pemodelan, dan yang lainnya menggunakan sensor. Mereka memiliki tujuan yang berbeda berdasarkan penalaran yang diprogram.
Apa yang dimaksud dengan agen berbasis model?
Agen berbasis model adalah cara lain untuk menyebut agen refleks berbasis model, jenis agen AI yang menggabungkan data masa lalu dan input saat ini untuk menentukan tindakan terbaik.
.webp)
