Agen AI telah meledak dalam beberapa tahun terakhir. Dan dengan teknologi dan kemampuannya yang kompleks, ada banyak jenis agen AI yang berbeda akhir-akhir ini.
Agen AI adalah perangkat lunak yang melakukan tugas. Tidak seperti chatbot standar, agen AI dapat mengambil tindakan atas nama pengguna.
Ada berbagai macam agen AI, mulai dari termometer pintar dan mobil swakemudi, hingga agen dengan antarmuka obrolan. Semua kasus penggunaan ini termasuk dalam salah satu dari tujuh kategori utama agen AI. Dalam artikel ini, kami akan membagikan 7 jenis utama agen AI dan contoh-contoh yang dapat mereka lakukan.
7 Jenis Utama Agen Perangkat Lunak
1. Agen Refleks Sederhana
Agen refleks sederhana adalah entitas AI fundamental yang beroperasi berdasarkan aturan kondisi-tindakan langsung. Mereka membuat keputusan hanya berdasarkan persepsi saat ini, merespons isyarat lingkungan langsung tanpa memori internal tentang peristiwa masa lalu.
- Contoh: Termostat yang menyalakan AC ketika suhu saat ini melebihi ambang batas tertentu adalah agen refleks sederhana.
.webp)
2. Agen Refleks Berbasis Model
Dibangun di atas kesederhanaan agen refleks, agen refleks berbasis model mempertahankan model internal lingkungan. Mereka menggunakan sensor untuk mengumpulkan informasi dan mempertimbangkan riwayat persepsi, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih canggih.
- Contoh: AI pemain catur yang mempertimbangkan riwayat langkah dan kondisi papan saat ini untuk menentukan langkah berikutnya adalah agen berbasis model.
3. Agen Pembelajaran
Agen pembelajaran lebih dari sekadar respons berbasis aturan. Mereka beradaptasi dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu melalui teknik pembelajaran mesin. Elemen pembelajaran memungkinkan mereka memperoleh pengetahuan baru dan menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan pengalaman.
- Contoh: Filter spam yang belajar mengidentifikasi jenis email spam baru berdasarkan umpan balik pengguna adalah agen pembelajaran.
4. Agen Berbasis Utilitas
Juga dikenal sebagai agen berbasis tujuan, agen berbasis utilitas membuat keputusan dengan mengevaluasi kelayakan hasil potensial menggunakan fungsi utilitas. Agen-agen ini bertujuan untuk memaksimalkan kinerja mereka secara keseluruhan dengan memilih tindakan yang mengarah pada hasil yang paling menguntungkan.
- Contoh: AI penasihat investasi yang mengevaluasi berbagai opsi investasi berdasarkan potensi keuntungan dan risiko adalah agen berbasis tujuan.
5. Agen Hirarkis
Agen hirarkis mengatur pengambilan keputusan ke dalam hirarki yang terstruktur dengan agen tingkat tinggi dan agen tingkat rendah. Organisasi ini memungkinkan penanganan tugas-tugas yang kompleks secara efisien dengan membagi tanggung jawab di antara berbagai tingkatan.
- Contoh: Dalam proses manufaktur, sistem agen hirarkis mungkin memiliki agen tingkat tinggi yang mengelola tujuan produksi secara keseluruhan dan agen tingkat rendah yang mengendalikan mesin individual.
6. Asisten Virtual
Asisten virtual, seperti Google Assistant, memainkan peran penting dalam kehidupan sehari-hari. Asisten virtual ini memanfaatkan pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin untuk memahami dan merespons bahasa manusia, yang berkontribusi pada interaksi yang lancar dan cerdas.
- Contoh: Google Assistant, yang memahami perintah yang diucapkan, memberikan informasi, dan belajar dari preferensi pengguna, adalah asisten virtual.
7. Agen Robotik
Agen robotik, seperti mobil tanpa pengemudi dan penyedot debu, menavigasi dan berinteraksi dengan lingkungan secara mandiri. Mereka mengandalkan kombinasi sensor, algoritme pengambilan keputusan, dan model internal untuk melakukan tugas di lingkungan yang kompleks.
- Contoh: Mobil swakemudi yang menggunakan sensor untuk mendeteksi rintangan dan mengikuti peraturan lalu lintas untuk bernavigasi adalah agen robot.
Apa Saja Jenis Chatbot yang Paling Canggih?
Berbagai jenis teknologi chatbot yang canggih telah muncul, masing-masing memiliki kemampuan yang berbeda. Chatbot terbaik dapat berisi berbagai macam komponen yang membawa kemampuannya ke garis depan inovasi.
chatbots berikut ini dapat membawa standar kinerja ke tingkat yang lebih tinggi:
Didukung AI Chatbots
chatbots ini menggunakan kecerdasan buatan (AI) canggih dan algoritme pembelajaran mesin untuk memahami dan merespons pertanyaan pengguna. Mereka dapat belajar dari interaksi, meningkatkan respons mereka dari waktu ke waktu.
- Aplikasi: Asisten virtual, dukungan pelanggan, dan pengalaman pengguna yang dipersonalisasi.
Didukung NLP Chatbots
Chatbot pemrosesan bahasa alami (NLP) memiliki kemampuan pemahaman bahasa yang canggih. Mereka dapat memahami input pengguna, memahami konteks, dan menghasilkan respons seperti manusia.
- Aplikasi: Antarmuka percakapan, sistem yang diaktifkan dengan suara, dan interaksi pengguna yang kompleks.
Sadar akan Konteks Chatbots
chatbots ini dapat mempertahankan konteks sepanjang percakapan, mengingat interaksi sebelumnya dan preferensi pengguna. Hal ini memungkinkan tanggapan yang lebih koheren dan personal.
- Aplikasi: Dukungan pelanggan, rekomendasi yang dipersonalisasi, dan alur percakapan yang dinamis
Multibahasa Chatbots
chatbots ini mampu memahami dan merespons dalam berbagai bahasa. Mereka memanfaatkan model bahasa dan kemampuan penerjemahan untuk memberikan pengalaman yang mulus bagi pengguna secara global.
- Aplikasi: Dukungan pelanggan internasional
Generatif Chatbots
Generatif chatbots menggunakan teknik pembuatan bahasa alami yang canggih untuk membuat tanggapan secara dinamis. Mereka dapat menghasilkan jawaban yang relevan secara kontekstual dan beragam.
- Aplikasi: Pembuatan konten, penceritaan dinamis, dan percakapan interaktif
Chatbots dengan Model Pembelajaran Mesin
chatbots ini mengintegrasikan model pembelajaran mesin untuk tugas-tugas tertentu, yang memungkinkan mereka untuk melakukan fungsi-fungsi seperti analisis sentimen, pengenalan gambar, atau sistem rekomendasi.
- Aplikasi: Analisis sentimen dalam umpan balik pelanggan, rekomendasi yang dipersonalisasi.
Asisten Virtual Bertenaga AI
Asisten AI virtual lebih dari sekadar fungsi obrolan dasar. Mereka dapat melakukan tugas, menjadwalkan janji temu, dan berintegrasi dengan berbagai aplikasi untuk memberikan pengalaman pengguna yang komprehensif.
- Aplikasi: Produktivitas pribadi, otomatisasi tugas, dan kontrol rumah pintar.
Menerapkan Agen AI Khusus
Botpress adalah platform agen AI revolusioner yang membuat pembuatan sistem cerdas menjadi sangat cepat dan efisien. Baik Anda pengembang berpengalaman atau baru memulai, program perangkat lunak inovatif ini memberdayakan Anda untuk membuat chatbot yang dinamis dan responsif untuk berbagai skenario.
Rasakan masa depan teknologi chatbot. Mulai membangun hari ini. Gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa yang dimaksud dengan agen cerdas, dan bagaimana mereka beroperasi di lingkungan digital?
Agen cerdas adalah entitas yang dirancang untuk bertindak dalam berbagai lingkungan digital. Mereka mengumpulkan pengetahuan dari lingkungan mereka, menilai situasi saat ini, dan menjalankan tindakan untuk mencapai tujuan yang telah ditentukan. Kinerja mereka dipengaruhi oleh tindakan eksternal yang mereka lakukan dalam lingkungan yang dapat diamati.
Bagaimana kecerdasan buatan berperan dalam fungsi agen?
Kecerdasan Buatan memberdayakan agen cerdas dengan memberi mereka kemampuan untuk belajar, bernalar, dan beradaptasi. Agen menggunakan AI untuk meningkatkan basis pengetahuan mereka, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih canggih di berbagai lingkungan.
Apa yang menjadi dasar pengetahuan dari agen cerdas?
Pengetahuan agen cerdas mencakup informasi tentang lingkungan, aturan yang telah ditetapkan, dan pemahaman mendasar tentang situasi saat ini. Pengetahuan ini menjadi dasar bagi proses pengambilan keputusan mereka.
Apa elemen kinerja dalam konteks agen cerdas?
Elemen kinerja agen cerdas mengacu pada kemampuan mereka untuk mencapai tujuan dan membuat keputusan yang mengoptimalkan tindakan mereka dalam lingkungan tertentu. Ini adalah komponen penting yang menentukan efisiensi dan efektivitas agen.
Dapatkah agen beroperasi dalam struktur hirarkis?
Ya, agen hirarkis adalah jenis agen cerdas yang beroperasi dalam tingkatan terstruktur. Agen tingkat tinggi mengawasi pengambilan keputusan secara umum, sementara agen tingkat rendah menangani tugas-tugas spesifik dalam kerangka kerja yang lebih luas. Struktur hirarkis ini memungkinkan operasi yang efisien dalam lingkungan yang kompleks.
Apakah agen intelijen beroperasi dengan kecerdasan yang terbatas?
Ya, banyak agen intelijen beroperasi dengan kecerdasan yang terbatas, yang berarti mereka memiliki cakupan pengetahuan dan kemampuan yang ditentukan. Keterbatasan ini membantu mereka fokus pada tugas dan lingkungan tertentu di mana keahlian mereka paling relevan.
.svg)
