Walaupun ejen AI telah menjadi tajuk utama teknologi di seluruh dunia, contoh dunia sebenar ejen AI tidak selalunya jelas.
Dalam artikel ini, saya akan membawa anda melalui jenis ejen AI dengan contoh masing-masing. Tetapi perlu diingat: walaupun ini dibahagikan mengikut jenis, sistem AI yang paling maju adalah gabungan pelbagai jenis ejen AI.
Sebagai contoh, kereta pandu sendiri - atau kenderaan autonomi - melibatkan ejen berasaskan utiliti, ejen berasaskan matlamat, ejen refleks berasaskan model, dan ejen pembelajaran. Ia adalah proses yang kompleks, jadi ia memerlukan banyak bahagian yang bergerak.
Dan ia adalah premis yang sama untuk ejen AI dalam pengurusan rantaian bekalan. Mereka akan menggunakan beberapa jenis ejen untuk mengoptimumkan logistik, pengurusan inventori, stok dan penghantaran.
Tetapi untuk menjadikannya lebih mudah, mari kita selami perkara yang direka bentuk untuk dicapai oleh setiap jenis AI agen , dengan beberapa contoh bagaimana ia sudah nyata di dunia nyata.
Sebagai contoh, ejen AI semakin menjadi bot perusahaan untuk tugasan yang sebelum ini mustahil untuk diautomasikan. Platform binaan AI yang fleksibel bermakna kes penggunaan tidak berkesudahan.
- Ejen AI e-dagang digunakan untuk membuat pesanan, menjejak dan menyediakan kemas kini tentang penghantaran, memudahkan carian berasaskan imej, menghantar susulan tentang pengabaian troli, memberikan ulasan produk daripada pelanggan terdahulu dan memberikan cadangan produk yang diperibadikan kepada pengguna.
- Kebanyakan ejen AI dibuat pada Botpress digunakan untuk fungsi jualan dan pemasaran, seperti Penjanaan utama AI atau lain-lain cara menggunakan AI dalam jualan.
- Ejen ini boleh membina senarai petunjuk, menghantar komunikasi yang diperibadikan dan melayakkan petunjuk (malah lebih baik daripada manusia). Mereka boleh menyusun strategi dan memudahkan kempen pemasaran, dan menjalankan analisis mengenai pesaing.
- Dalam sokongan pelanggan AI, ejen AI boleh mengambil tindakan bagi pihak pengguna, seperti menukar kata laluan mereka atau menguruskan bayaran balik.
- Mereka boleh memberikan cadangan produk dan juga sokongan teknikal lanjutan . (Pelanggan kami telah mengekang tiket sokongan mereka sebanyak 65% dengan ejen AI.)
- Hotel dan perniagaan hospitaliti lain sangat sesuai untuk pembantu AI: mereka berbilang bahasa, 24/7 dan mudah diakses oleh tetamu. Ejen AI untuk hotel boleh menyelaraskan perkhidmatan bilik, mencadangkan kemudahan berdekatan, menjual perkhidmatan hotel dan membantu kakitangan menyelaraskan keperluan.
1. Ejen Berasaskan Utiliti
Tidak seperti ejen yang lebih mudah yang mungkin hanya bertindak balas terhadap rangsangan alam sekitar, ejen berasaskan utiliti menilai tindakan potensi mereka berdasarkan utiliti yang diharapkan. Mereka akan meramalkan betapa berguna atau bermanfaat setiap pilihan berkaitan dengan matlamat yang ditetapkan.
Ejen berasaskan utiliti cemerlang dalam persekitaran membuat keputusan yang kompleks dengan pelbagai hasil yang berpotensi - seperti mengimbangi risiko yang berbeza untuk membuat keputusan pelaburan, atau menimbang kesan sampingan pilihan rawatan.
Fungsi utiliti ejen pintar ini adalah perwakilan matematik pilihannya. Fungsi utiliti memetakan ke dunia di sekelilingnya, menentukan dan menilai pilihan mana yang paling disukai. Kemudian ejen utiliti boleh memilih tindakan yang optimum.
Oleh kerana mereka dapat memproses sejumlah besar data, mereka berguna dalam mana-mana bidang yang melibatkan pengambilan keputusan yang tinggi.
Perdagangan Kewangan
Ejen berasaskan utiliti sangat sesuai untuk pasaran saham dan cryptocurrency - mereka dapat membeli atau menjual berdasarkan algoritma yang bertujuan untuk memaksimumkan pulangan kewangan atau meminimumkan kerugian. Fungsi utiliti jenis ini boleh mengambil kira kedua-dua data sejarah dan data pasaran masa nyata.
Sistem Harga Dinamik
Pernah membayar tambahan untuk Uber atau Lyft dalam hujan? Itulah ejen berasaskan utiliti di tempat kerja - mereka boleh menyesuaikan harga dalam masa nyata untuk penerbangan, hotel, atau perkongsian perjalanan, berdasarkan permintaan, persaingan, atau masa tempahan.
Pengawal Grid Pintar
Jenis ejen pintar ini adalah 'pintar' dalam grid pintar: ia adalah ejen berasaskan utiliti yang mengawal pengedaran dan penyimpanan elektrik.
Mereka mengoptimumkan penggunaan sumber berdasarkan ramalan permintaan dan harga tenaga untuk meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos.
Cadangan Kandungan Diperibadikan
Anda selesai menonton filem dan Netflix mengesyorkan 3 lagi seperti itu.
Perkhidmatan penstriman seperti Netflix dan Spotify menggunakan ejen berasaskan utiliti untuk mencadangkan kandungan yang serupa kepada pengguna. Utiliti yang dioptimumkan di sini adalah kemungkinan anda mengkliknya.
2. Agen Berasaskan Matlamat
Ejen AI berasaskan matlamat adalah - anda meneka - direka untuk mencapai matlamat tertentu dengan kecerdasan buatan.
Daripada hanya bertindak balas terhadap rangsangan, ejen rasional ini mampu mempertimbangkan akibat masa depan tindakan mereka, sehingga mereka dapat membuat keputusan strategik untuk mencapai matlamat mereka.
Tidak seperti ejen refleks mudah, yang bertindak balas secara langsung kepada rangsangan berdasarkan peraturan tindakan keadaan, ejen berasaskan matlamat menilai dan merancang tindakan untuk memenuhi matlamat mereka.
Apa yang menjadikan mereka berbeza daripada jenis ejen pintar lain adalah keupayaan mereka untuk menggabungkan pandangan jauh dan perancangan strategik untuk menavigasi ke arah hasil tertentu.
Roomba
Pembersih vakum robotik - seperti Roomba yang dikasihi - direka dengan matlamat tertentu: membersihkan semua ruang lantai yang boleh diakses. Ejen berasaskan matlamat ini mempunyai matlamat yang mudah, dan ia melakukannya dengan baik.
Semua keputusan mereka yang dibuat oleh ejen berasaskan matlamat ini (seperti bila hendak berputar) dibuat dalam mengejar matlamat yang tinggi ini. Kucing yang duduk di atasnya hanyalah bonus.
Perisian Pengurusan Projek
Walaupun ia juga boleh menggunakan ejen berasaskan utiliti, perisian pengurusan projek biasanya memberi tumpuan kepada mencapai objektif projek tertentu.
Ejen AI ini sering menjadualkan tugas dan memperuntukkan sumber supaya pasukan dioptimumkan untuk menyelesaikan projek tepat pada masanya. Ejen menilai perjalanan kejayaan dan tindakan yang paling mungkin bagi pihak pasukan.
Permainan Video AI
Dalam strategi dan permainan peranan, watak AI bertindak sebagai ejen berasaskan gol - objektif mereka mungkin terdiri daripada mempertahankan lokasi untuk mengalahkan lawan.
Ejen AI yang dikasari ini mempertimbangkan pelbagai strategi dan sumber - yang menyerang untuk digunakan, yang kuasa untuk membakar - supaya mereka dapat mencapai matlamat mereka.
3. Agen Refleks Berasaskan Model
Apabila anda perlu menyesuaikan diri dengan maklumat yang tidak selalu kelihatan atau boleh diramalkan, ejen refleks berasaskan model adalah alat untuk digunakan.
Tidak seperti ejen refleks mudah yang bertindak balas semata-mata berdasarkan persepsi semasa, ejen refleks berasaskan model mengekalkan keadaan dalaman yang membolehkan mereka meramalkan persekitaran yang dapat dilihat sebahagiannya. Ini adalah model dalaman bahagian dunia yang berkaitan dengan tugas mereka.
Model ini sentiasa dikemas kini dengan data masuk dari persekitaran mereka, supaya ejen AI dapat membuat kesimpulan tentang bahagian persekitaran yang tidak kelihatan dan menjangkakan keadaan masa depan.
Mereka menilai hasil potensi tindakan mereka sebelum membuat keputusan, yang membolehkan mereka menangani komplikasi. Ini amat berguna apabila melakukan tugas yang rumit, seperti memandu kereta di bandar, atau menguruskan sistem rumah pintar automatik.
Kerana keupayaan mereka untuk menggabungkan pengetahuan masa lalu dan data masa nyata, ejen refleks berasaskan model dapat mengoptimumkan prestasi mereka, tidak kira tugasnya. Seperti manusia, mereka boleh membuat keputusan yang sedar konteks, walaupun keadaannya tidak dapat diramalkan.
Kenderaan autonomi
Walaupun kereta ini merangkumi pelbagai jenis ejen pintar, mereka adalah contoh yang baik dari ejen refleks berasaskan model.
Sistem kompleks seperti lalu lintas dan pergerakan pejalan kaki adalah jenis cabaran yang direka untuk ejen refleks berasaskan model.
Model dalaman mereka digunakan untuk membuat keputusan masa nyata di jalan raya, seperti brek apabila kereta lain menjalankan lampu merah, atau melambatkan dengan cepat apabila kereta di hadapan melakukan perkara yang sama. Sistem dalaman mereka sentiasa dikemas kini berdasarkan input alam sekitar mereka: kereta lain, aktiviti di persimpangan jalan, cuaca.
Sistem pengairan moden
Ejen refleks berasaskan model adalah kuasa besar di sebalik sistem pengairan moden. Keupayaan mereka untuk bertindak balas terhadap maklum balas alam sekitar yang tidak dijangka sangat sesuai untuk tahap kelembapan cuaca dan tanah.
Model dalaman ejen AI mewakili dan meramalkan pelbagai faktor persekitaran, seperti tahap kelembapan tanah, keadaan cuaca, dan keperluan air tumbuhan.
Ejen-ejen ini terus mengumpul data daripada sensor dalam bidang mereka, termasuk maklumat masa nyata mengenai kelembapan, suhu, dan pemendakan.
Dengan menganalisis data ini, ejen refleks berasaskan model boleh membuat keputusan termaklum tentang masa untuk air, berapa banyak air yang akan dikeluarkan, dan zon mana bidang memerlukan lebih banyak perhatian. Keupayaan ramalan ini membolehkan sistem pengairan mengoptimumkan penggunaan air, memastikan tumbuhan menerima apa yang mereka perlukan untuk berkembang maju (tanpa membuang air).
Sistem automasi rumah
Model dalaman di sini ialah persekitaran rumah - sistem ini sentiasa dikemas kini dengan data daripada sensor, dan menggunakan maklumat ini untuk memaklumkan keputusan mereka.
Termostat akan mengesan perubahan suhu dan mengkonfigurasi mengikut keperluan. Atau sistem pencahayaan mungkin mengesan kegelapan di luar rumah dan menyesuaikan diri dengan sewajarnya - kerana kegelapan ini mungkin datang dari waktu malam, atau dari ribut petir yang tidak dijangka, ia memerlukan ejen pintar untuk menjangka dan bertindak balas terhadap perbezaan.
4. Agen Pembelajaran
Ejen pembelajaran menonjol kerana keupayaan mereka untuk menyesuaikan diri dan bertambah baik dari masa ke masa berdasarkan pengalaman mereka.
Tidak seperti ejen AI statik yang beroperasi semata-mata pada peraturan atau model pra-diprogramkan, ejen pembelajaran boleh mengembangkan tingkah laku dan strateginya. Kerana elemen pembelajaran ini, mereka paling sering digunakan dalam persekitaran yang berubah-ubah.
Pengesanan Penipuan
Sistem pengesanan penipuan beroperasi dengan terus mengumpul data dan kemudian menyesuaikan diri untuk mengenali corak penipuan dengan lebih berkesan. Oleh kerana penipu sentiasa mengubah taktik mereka, ejen pengesan penipuan juga perlu terus menyesuaikan diri.
Cadangan Kandungan
Platform seperti Netflix dan Amazon menggunakan sistem yang dilengkapi dengan ejen pembelajaran untuk meningkatkan cadangan mereka untuk filem, rancangan dan produk.
Walaupun profil anda mengatakan bahawa anda harus menyukai filem seram dan thriller, jika anda tiba-tiba beralih ke rom-com, cadangan anda akan menyesuaikan diri. Sama seperti kita, ia sentiasa belajar.
Perisian Pengecaman Pertuturan
Aplikasi seperti Google Assistant dan Siri menggunakan ejen pembelajaran untuk lebih memahami percubaan masam garbled untuk bercakap dengan mereka.
Terima kasih kepada ejen pembelajaran bahawa sistem ini menjadi lebih baik dalam memahami aksen dan slanga - jadi kita boleh bertanya kepada Siri perkara seperti, "Och, Siri, bolehkah kamu mencari saya chippy terdekat untuk makan malam? Saya peckish tulen!
Termostat Adaptif
Malah termostat pintar - seperti Nest - belajar dari tingkah laku pengguna, seperti ketika pengguna cenderung berada di rumah atau jauh, dan suhu pilihan mereka.
Maklumat ini mungkin sentiasa berubah, jadi termostat mesti dapat menyesuaikan diri dari masa ke masa - ini menjadikannya satu lagi contoh ejen pembelajaran.
.webp)
5. Ejen Hierarki
Ejen hierarki berbeza daripada jenis ejen AI lain sebahagian besarnya disebabkan oleh pendekatan berstruktur dan berbilang lapisan mereka terhadap masalah.
Ejen hierarki adalah serupa dengan struktur organisasi yang kompleks, dengan tahap membuat keputusan yang berbeza. Ejen yang berbeza dalam sistem akan mempunyai bidang pengkhususan yang berbeza, menjadikan mereka lebih cekap dalam mengendalikan tugas-tugas yang kompleks dan pelbagai langkah.
Ejen hierarki adalah salah satu cara yang lebih kompleks untuk menggunakan ejen AI, kerana mereka terdiri daripada pelbagai ejen AI yang lebih kecil.
Dalam satu ayat: Struktur ejen hierarki adalah mengenai proses berstruktur membuat keputusan merentasi pelbagai peringkat sistem.
Robot Pembuatan
Dalam sistem pembuatan canggih, ejen hierarki mengatur barisan pengeluaran.
Ejen peringkat tinggi merancang dan memperuntukkan tugas di seluruh sistem, manakala ejen peringkat rendah mengawal jentera tertentu seperti lengan robot untuk tugas pemasangan.
Masing-masing boleh berkomunikasi dengan yang lain untuk memastikan aliran pengeluaran yang lancar - iaitu membuat keputusan pelbagai peringkat di tempat kerja.
Sistem Kawalan Trafik Udara
Sistem ini menggunakan agen hierarki untuk menguruskan aliran trafik udara yang selamat dan cekap. Oleh kerana tugas itu adalah kompleks yang merangkumi pelbagai fungsi, sistem ejen hierarki diperlukan untuk pelaksanaan yang betul.
Ejen peringkat tinggi mengendalikan pengurusan trafik serantau yang lebih luas, manakala ejen peringkat rendah memberi tumpuan kepada tugas-tugas tertentu seperti berlepas, pendaratan, dan teksi di lapangan terbang individu.
Robot Gudang Autonomi
Ejen hierarki adalah apa yang menguruskan inventori dan pengendalian pakej di gudang yang dipertingkatkan dengan pembelajaran mesin.
Ejen peringkat tinggi mengoptimumkan susun atur gudang dan pengedaran inventori, manakala ejen peringkat rendah mengendalikan forklift robotik individu dan pengisih untuk melaksanakan tugas fizikal bergerak dan mengatur barangan.
6. Ejen Robotik
Inilah yang kita suka fikirkan apabila kita menggambarkan ejen pintar: ejen robotik.
Dengan elemen prestasi tambahan, ejen robotik adalah anak poster ejen kecerdasan buatan. Ejen pintar ini beroperasi dalam persekitaran fizikal, bukan hanya wujud sebagai ejen perisian.
Penjelmaan fizikal ejen AI ini biasanya dilengkapi dengan sensor seperti kamera atau sensor sentuh. Ejen AI jenis ini amat berguna dalam tugas-tugas yang berbahaya atau sangat berulang - ia boleh menjadi lebih cekap dan kos efektif untuk mempunyai ejen kecerdasan buatan melakukan tugas-tugas ini.
Ejen AI jenis ini digabungkan dengan jenis kecerdasan buatan lain, jadi ia secara fizikal boleh menjalankan tugas utiliti atau tugas matlamat, kadang-kadang dalam sistem berbilang ejen atau sistem hierarki.
Robot Talian Perhimpunan
Terdapat banyak robot di barisan pemasangan. Ejen AI ini melakukan tugas seperti kimpalan, lukisan, dan memasang bahagian, semuanya dengan ketepatan dan kelajuan yang tinggi.
Oleh kerana mereka adalah ejen pintar, mereka dapat mengoptimumkan masa pengeluaran sambil mengekalkan standard prestasi tetap.
Robot Pembedahan
Pembedahan adalah taruhan tinggi dan tepat, menjadikannya sesuai untuk ejen AI.
Ejen robotik seperti Sistem Pembedahan da Vinci membantu pakar bedah apabila mereka melakukan prosedur invasif yang tepat dan minimum. Ejen AI ini tidak melakukan pembedahan secara autonomi, tetapi mereka memperluaskan keupayaan pakar bedah.
Robot Pertanian
Robot biasanya digunakan dalam kitaran pertanian, dari menanam benih, untuk menuai tanaman, untuk memantau keadaan lapangan.
Ejen AI ini membantu meningkatkan produktiviti, kerana lebih mudah bagi mesin untuk menanam 10,000 biji lobak merah daripada mendapatkan manusia untuk melakukannya.
Robot Perkhidmatan
Robot perkhidmatan yang paling terkenal - betul, ia adalah WALL-E. Naib juara yang jauh ialah robot restoran yang membawa pesanan anda yang tidak berkesudahan dari semua sushi yang anda boleh makan terus ke meja anda.
Kami menggunakan robot perkhidmatan di mana-mana: pembersih vakum robotik, memberikan maklumat kepada tetamu di hotel, dan menghantar barangan kepada pelanggan di semua jenis pertubuhan.
7. Pembantu Maya
Pembantu maya dikuasakan oleh pemprosesan bahasa semula jadi dan kecerdasan buatan – dan mereka mungkin contoh ejen AI yang paling biasa kepada orang awam.
Pembantu peribadi pintar ini memahami dan memproses bahasa manusia (dengan pemprosesan bahasa semula jadi) untuk melaksanakan tugas, seperti menetapkan peringatan dan menguruskan e-mel.
Ejen AI jenis ini juga termasuk elemen pembelajaran: mereka boleh belajar daripada interaksi pengguna, mereka menjadi lebih peribadi dan berkesan dari semasa ke semasa.
Siri
Salah satu pembantu maya arus perdana pertama, Siri disepadukan ke dalam kebanyakan peranti Apple, termasuk iPhone, iPad, Mac dan Apple Watch.
Siri membantu dengan pelbagai tugas, seperti membuat panggilan, menghantar teks, menetapkan peringatan, memberikan arah dan menjawab soalan pengetahuan umum.
Alexa
Tersedia pada peranti Amazon Echo dan produk lain yang didayakan Alexa, pembantu maya ini memainkan muzik, mengawal peranti rumah pintar, membuat senarai membeli-belah dan menyediakan kemas kini berita. Dan merosakkan nama 'Alexa' untuk manusia.
Pembantu Google
Anda tahu program ejen ini daripada telefon Android dan peranti Google Home. Google Assistant cemerlang dalam menarik maklumat daripada web, menjadualkan acara, mengurus produk rumah pintar dan memudahkan penterjemahan masa nyata.
Penyepaduannya yang mendalam dengan perkhidmatan Google menjadikannya sangat berkuasa untuk tugas yang melibatkan peta, YouTube dan fungsi carian.
8. Sistem Pelbagai Agen
Keindahan sistem berbilang ejen terletak pada kepelbagaian mereka dan kekayaan interaksi mereka.
Ejen dalam sistem ini sering sangat berbeza, mulai dari ejen perisian mudah yang menapis data kepada entiti kompleks yang menguruskan fungsi kritikal dalam grid pintar atau rangkaian pengangkutan.
Setiap ejen beroperasi secara separa autonomi tetapi direka untuk berinteraksi dengan ejen lain, membentuk ekosistem dinamik di mana tingkah laku kolektif muncul dari tindakan individu. Untuk program ejen seperti ini, kerjasama adalah kunci.
Sistem Pengurusan Trafik
Anda boleh menemui ejen pintar ini dalam pengurusan lalu lintas, pelbagai ejen mewakili isyarat lalu lintas yang berbeza, kamera pengawasan, dan sistem maklumat.
Ejen AI ini bekerjasama untuk mengoptimumkan aliran trafik, mengurangkan kesesakan, dan bertindak balas terhadap keadaan masa nyata seperti kemalangan atau kerja jalan raya. Setiap ejen mengendalikan data dari kawasannya dan berkomunikasi dengan orang lain untuk menyesuaikan isyarat lalu lintas dengan sewajarnya - jadi kerja berpasukan adalah satu keperluan.
Grid Pintar untuk Pengurusan Tenaga
Grid pintar juga melibatkan banyak ejen AI, masing-masing mengawal aspek pengedaran elektrik yang berbeza, dari stesen penjanaan hingga meter pintar individu di rumah.
Ejen AI ini bekerjasama untuk mengimbangi bekalan dan permintaan tenaga dengan cekap, mengintegrasikan sumber tenaga boleh diperbaharui, dan mengekalkan kestabilan grid.
Penyelarasan sistem pelbagai ejen memastikan pengagihan tenaga yang optimum dan kecekapan kos di seluruh rangkaian.
Rantaian Bekalan dan Logistik
Dalam pengurusan rantaian bekalan, ejen mewakili pelbagai pihak berkepentingan seperti pembekal, pengeluar, pengedar, dan peruncit. Ejen-ejen ini menyelaras untuk mengoptimumkan proses rantaian bekalan, daripada perolehan kepada penghantaran, memastikan kecekapan dan mengurangkan kos.
Robotik Swarm Autonomi
Kadang-kadang semasa misi penerokaan atau menyelamat, sekumpulan robot dikerahkan.
Setiap ejen robotik beroperasi secara separa bebas tetapi menyelaras dengan ejen AI lain untuk meliputi kawasan yang lebih besar, berkongsi data deria, atau objek bergerak secara kolaboratif.
Ini amat berguna dalam persekitaran yang mencabar - seperti bangunan runtuh atau permukaan planet - di mana kerja berpasukan di kalangan sistem AI yang besar dapat mencapai lebih banyak daripada ejen AI individu.
9. Agen Refleks Mudah
Ejen refleks mudah adalah runt sampah. Ia mempunyai kecerdasan yang sangat terhad dan beroperasi pada peraturan tindakan keadaan langsung.
Ejen berasaskan peraturan ini tidak sesuai untuk tugas yang rumit. Walau bagaimanapun, mereka mahir dengan tugas tertentu yang direka untuk mereka.
Ejen refleks mudah sesuai untuk tugas mudah dalam persekitaran yang boleh diramalkan. Tindakan ejen semacam ini memberi kesan kepada dunia di sekelilingnya, tetapi hanya dalam tugas tertentu.
Termostat
Ia adalah 6 petang pada musim sejuk? Engkol yang panas. Ia tengah hari pada musim panas? Ejen refleks mudah ini, dengan kecerdasan terhad, akan menghidupkan AC.
Pintu automatik
Walaupun kecerdasan yang dirasakannya rendah, pintu automatik sering menjadi contoh agen refleks mudah. Ejen AI ini merasakan manusia di hadapan pintu, dan ia terbuka. Cantik mudah.
Pengesan asap
Ejen AI ini beroperasi dari siling dapur anda. Ya, ia juga merupakan ejen refleks yang mudah. Ia merasakan asap, dan ia kedengaran penggera.
Penapis spam asas
Sesetengah ejen dalam kecerdasan buatan telah membantu kami setiap hari selama bertahun-tahun. Penapis spam e-mel adalah salah satu daripada ini. Versi asas tidak menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi, sebaliknya kata kunci atau reputasi penghantar.
Bina ejen AI anda sendiri
Terdapat banyak jenis ejen AI, ada yang jauh lebih sukar untuk dibina daripada yang lain.
Tetapi jika anda ingin membina chatbot ejen - yang boleh mengambil tindakan ke dalam sistem harian anda, seperti menghantar e-mel dan mesyuarat tempahan - kami boleh membantu anda.
Platform kami mempunyai antara muka drag-and-drop yang mudah untuk pemula, dan kesesuaian yang tidak berkesudahan untuk pemaju profesional.
Kami juga menjadi tuan rumah komuniti aktif 20,000+ pembina bot, jika anda mahukan sokongan sepanjang proses tersebut.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
SOALAN LAZIM
Adakah ejen AI dihantar?
Tidak, ejen AI tidak dihantar. Mereka mengikuti program perisian yang menunjukkan matlamat mereka, walaupun mereka boleh bertindak secara autonomi untuk mencapai hasil.
Apakah keputusan dan proses tindakan untuk ejen AI?
Pelbagai jenis ejen AI akan memerhatikan persekitaran mereka dan mengambil tindakan secara berbeza. Sesetengah menggunakan data pemodelan, dan yang lain menggunakan sensor. Mereka mempunyai matlamat yang berbeza berdasarkan penaakulan yang diprogramkan mereka.
Apakah ejen berasaskan model?
Ejen berasaskan model adalah cara lain untuk merujuk kepada ejen refleks berasaskan model, sejenis ejen AI yang menggabungkan data masa lalu dan input semasa untuk menentukan tindakan terbaik.
Senarai Kandungan
Kongsi ini pada:
.svg)
.webp)
