Hoewel AI-agenten wereldwijd de krantenkoppen hebben gehaald, zijn de echte voorbeelden van AI-agenten niet altijd voor de hand liggend.
In dit artikel neem ik de soorten AI-agenten met voorbeelden met je door. Maar onthoud: ook al zijn ze onderverdeeld per type, de meeste geavanceerde AI-systemen zijn combinaties van meerdere soorten AI-agenten.
Bij zelfrijdende auto's - of autonome voertuigen - zijn bijvoorbeeld nutsgebaseerde agenten, doelgebaseerde agenten, modelgebaseerde reflexagenten en lerende agenten betrokken. Het is een complex proces, dus er zijn veel bewegende delen nodig.
En het is hetzelfde uitgangspunt voor AI-agenten in supply chain management. Ze zullen verschillende soorten agents gebruiken om logistiek, voorraadbeheer, bevoorrading en leveringen te optimaliseren.
Maar om het makkelijker te maken, duiken we in wat elk type agentische AI wil bereiken, met een paar voorbeelden van hoe het zich al manifesteert in de echte wereld.
AI-agenten worden bijvoorbeeld steeds vaker ingezet als bedrijfsbots voor taken die voorheen onmogelijk te automatiseren waren. Flexibele AI-bouwplatforms betekenen dat de use cases eindeloos zijn.
- AI-agenten voor e-commerce worden gebruikt om bestellingen te plaatsen, de verzending te volgen en van updates te voorzien, zoeken op basis van afbeeldingen te vergemakkelijken, follow-ups te sturen over afgebroken aankopen, productbeoordelingen van vorige klanten te geven en gebruikers gepersonaliseerde productsuggesties te geven.
- De meeste AI-agenten op Botpress worden gebruikt voor verkoop- en marketingfuncties, zoals AI-leadgeneratie of andere manieren om AI te gebruiken in verkoop.
- Dezeagents kunnen lijsten met leads samenstellen, gepersonaliseerde communicatie versturen en leads kwalificeren (zelfs beter dan een mens). Ze kunnen marketingcampagnes strategiseren en faciliteren en analyses van concurrenten uitvoeren.
- In AI-klantondersteuningAI-agenten kunnen acties uitvoeren namens gebruikers, zoals het wijzigen van hun wachtwoord of het beheren van een terugbetaling.
- Ze kunnen productsuggesties doen en zelfs geavanceerde technische ondersteuning bieden. (Onze klanten hebben hun supporttickets met 65% teruggebracht met AI-agenten).
- Hotels en andere horecabedrijven zijn perfect geschikt voor AI-assistenten: ze zijn meertalig, 24/7 beschikbaar en gemakkelijk toegankelijk voor gasten. AI-agenten voor hotels kunnen roomservices stroomlijnen, suggesties doen voor voorzieningen in de buurt, hotelservices upsellen en personeel helpen bij het coördineren van behoeften.
1. Op nut gebaseerde agenten
In tegenstelling tot eenvoudigere agenten die alleen maar reageren op omgevingsstimuli, evalueren nutsgebaseerde agenten hun potentiële acties op basis van het verwachte nut. Ze voorspellen hoe nuttig of voordelig elke optie is met betrekking tot hun gestelde doel.
Op nut gebaseerde agenten blinken uit in complexe besluitvormingsomgevingen met meerdere potentiële uitkomsten - zoals het afwegen van verschillende risico's om investeringsbeslissingen te nemen, of het afwegen van bijwerkingen van behandelingsopties.
De nutsfunctie van deze intelligente agenten is een wiskundige weergave van hun voorkeuren. De nutsfunctie brengt de wereld om zich heen in kaart en bepaalt en rangschikt welke optie de voorkeur heeft. Vervolgens kan een nutsagent de optimale actie kiezen.
Omdat ze grote hoeveelheden gegevens kunnen verwerken, zijn ze nuttig op elk gebied waar beslissingen moeten worden genomen waar veel op het spel staat.
Financiële handel
Op nut gebaseerde agenten zijn zeer geschikt voor aandelen- en cryptocurrency markten - ze kunnen kopen of verkopen op basis van algoritmes die gericht zijn op het maximaliseren van financiële opbrengsten of het minimaliseren van verliezen. Dit type nutsfunctie kan rekening houden met zowel historische gegevens als real-time marktgegevens.
Dynamische prijssystemen
Ooit extra betaald voor een Uber of Lyft in de regen? Dat is een utility-based agent aan het werk - ze kunnen de prijzen in realtime aanpassen voor vluchten, hotels of ride-sharing, op basis van de vraag, de concurrentie of het moment van boeken.
Smart Grid Regelaars
Dit soort intelligente agenten zijn de 'smart' in smart grids: het zijn agenten van nutsbedrijven die de distributie en opslag van elektriciteit regelen.
Ze optimaliseren het gebruik van hulpbronnen op basis van vraagvoorspellingen en energieprijzen om de efficiëntie te verbeteren en de kosten te verlagen.
Gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen
Je bent klaar met het kijken van een film en Netflix beveelt je nog 3 soortgelijke films aan.
Streamingdiensten zoals Netflix en Spotify gebruiken utility-based agents om vergelijkbare inhoud aan gebruikers voor te stellen. Het geoptimaliseerde nut is hier hoe waarschijnlijk het is dat je erop klikt.
2. Op doelen gebaseerde agenten
Op doelen gebaseerde AI-agenten zijn - je raadt het al - ontworpen om specifieke doelen te bereiken met kunstmatige intelligentie.
In plaats van alleen maar te reageren op stimuli, zijn deze rationele agenten in staat om de toekomstige gevolgen van hun acties te overwegen, zodat ze strategische beslissingen kunnen nemen om hun doelen te bereiken.
In tegenstelling tot eenvoudige reflex-agenten, die direct reageren op stimuli gebaseerd op conditie-actie regels, evalueren en plannen doel-gebaseerde agenten acties om hun doelen te bereiken.
Wat hen onderscheidt van andere soorten intelligente agenten is hun vermogen om vooruitziendheid en strategische planning te combineren om naar specifieke resultaten te navigeren.
Roomba
Robotstofzuigers - zoals de geliefde Roomba - zijn ontworpen met een specifiek doel: alle toegankelijke vloeroppervlakken schoonmaken. Deze doelgerichte agent heeft een eenvoudig doel en doet dat goed.
Al hun beslissingen die door deze doelgerichte agent worden genomen (zoals wanneer ze moeten roteren) worden genomen om dit verheven doel na te streven. De katten die bovenop hen zitten zijn slechts een bonus.
Software voor projectbeheer
Hoewel het ook een utility-gebaseerde agent kan gebruiken, richt projectmanagementsoftware zich meestal op het bereiken van een specifiek projectdoel.
Deze AI-agenten plannen vaak taken en wijzen middelen toe zodat een team optimaal in staat is om een project op tijd af te ronden. De agent evalueert de meest waarschijnlijke weg naar succes en voert acties uit namens een team.
AI in videogames
In strategie- en rollenspellen fungeren AI-personages als doelgerichte agenten - hun doelen kunnen variëren van het verdedigen van een locatie tot het verslaan van een tegenstander.
Deze opgedirkte AI-agenten overwegen verschillende strategieën en middelen - welke aanval te gebruiken, welke power-up te verbranden - zodat ze hun doel kunnen bereiken.
3. Modelgebaseerde reflexagenten
Als je je moet aanpassen aan informatie die niet altijd zichtbaar of voorspelbaar is, dan zijn modelgebaseerde reflexagenten het gereedschap om te gebruiken.
In tegenstelling tot eenvoudige reflexagenten die alleen reageren op basis van huidige waarnemingen, behouden modelgebaseerde reflexagenten een interne toestand waarmee ze gedeeltelijk observeerbare omgevingen kunnen voorspellen. Dit is een intern model van het deel van de wereld dat relevant is voor hun taken.
Dit model wordt voortdurend bijgewerkt met binnenkomende gegevens uit de omgeving, zodat de AI-agent conclusies kan trekken over ongeziene delen van de omgeving en kan anticiperen op toekomstige omstandigheden.
Ze beoordelen de mogelijke gevolgen van hun acties voordat ze beslissingen nemen, waardoor ze complicaties aankunnen. Dit is vooral handig bij complexe taken, zoals het besturen van een auto in een stad of het beheren van een geautomatiseerd slim thuissysteem.
Door hun vermogen om kennis uit het verleden en real-time gegevens te combineren, kunnen modelgebaseerde reflexagenten hun prestaties optimaliseren, ongeacht de taak. Net als een mens kunnen ze contextbewuste beslissingen nemen, zelfs als de omstandigheden onvoorspelbaar zijn.
Autonome voertuigen
Hoewel deze auto's meerdere soorten intelligente agenten omvatten, zijn ze een goed voorbeeld van modelgebaseerde reflexagenten.
Complexe systemen zoals verkeers- en voetgangersbewegingen zijn precies het soort uitdaging waar modelgebaseerde reflexagenten voor ontworpen zijn.
Hun interne model wordt gebruikt om real-time beslissingen op de weg te nemen, zoals remmen wanneer een andere auto door rood licht rijdt, of snel afremmen wanneer de auto voor hen hetzelfde doet. Hun interne systeem wordt voortdurend bijgewerkt op basis van de input uit de omgeving: andere auto's, activiteit bij zebrapaden, het weer.
Moderne irrigatiesystemen
Modelgebaseerde reflexagenten zijn de krachtpatsers achter moderne irrigatiesystemen. Hun vermogen om te reageren op onverwachte feedback uit de omgeving is perfect geschikt voor het weer en de bodemvochtigheid.
Het interne model van de AI-agent vertegenwoordigt en voorspelt verschillende omgevingsfactoren, zoals bodemvochtniveaus, weersomstandigheden en waterbehoeften van planten.
Deze agenten verzamelen continu gegevens van sensoren in hun velden, waaronder realtime informatie over vochtigheid, temperatuur en neerslag.
Door deze gegevens te analyseren, kan de modelgebaseerde reflexagent weloverwogen beslissingen nemen over wanneer water te geven, hoeveel water te sproeien en welke zones van een veld meer aandacht nodig hebben. Dit voorspellend vermogen stelt het irrigatiesysteem in staat om het watergebruik te optimaliseren, zodat planten precies krijgen wat ze nodig hebben om te gedijen (zonder water te verspillen).
Domotica systemen
Het interne model is hier dat van de omgeving van een huis - deze systemen worden voortdurend bijgewerkt met gegevens van sensoren en gebruiken deze informatie om hun beslissingen te onderbouwen.
Een thermostaat zal veranderende temperaturen detecteren en indien nodig aanpassen. Of een verlichtingssysteem kan buiten duisternis detecteren en zich daaraan aanpassen - omdat deze duisternis kan komen van de nacht of van een onverwachte onweersbui, is er een intelligente agent nodig om zowel te anticiperen als te reageren op verschillen.
4. Lerende agenten
Lerende agenten onderscheiden zich door hun vermogen om zich in de loop van de tijd aan te passen en te verbeteren op basis van hun ervaringen.
In tegenstelling tot meer statische AI-agenten die alleen werken met voorgeprogrammeerde regels of modellen, kan een lerende agent zijn gedrag en strategieën ontwikkelen. Vanwege dit leerelement worden ze het vaakst gebruikt in veranderende omgevingen.
Fraudedetectie
Fraudedetectiesystemen werken door voortdurend gegevens te verzamelen en deze vervolgens aan te passen om frauduleuze patronen effectiever te herkennen. Omdat oplichters hun tactieken voortdurend veranderen, moeten fraude detectiesystemen zich ook blijven aanpassen.
Aanbeveling voor inhoud
Platformen zoals Netflix en Amazon gebruiken een systeem met een lerende agent om hun aanbevelingen voor films, programma's en producten te verbeteren.
Zelfs als je profiel zegt dat je van horror- en thrillerfilms moet houden, als je plotseling overschakelt op romcoms, zullen je aanbevelingen zich aanpassen. Net als wij is het altijd bijleren.
Software voor spraakherkenning
Toepassingen zoals Google Assistant en Siri maken gebruik van een lerende agent om zure verminkte pogingen om tegen hen te spreken beter te begrijpen.
Dankzij lerende agenten worden deze systemen beter in het begrijpen van accenten en jargon - zodat we Siri dingen kunnen vragen als, "Och, Siri, kunt u mij de dichtstbijzijnde chippy vinden voor wat avondeten? Ik heb trek!"
Adaptieve thermostaten
Zelfs slimme thermostaten - zoals Nest - leren van gebruikersgedrag, zoals wanneer gebruikers thuis of weg zijn en hun voorkeurstemperaturen.
Deze informatie kan altijd veranderen, dus thermostaten moeten zich in de loop van de tijd kunnen aanpassen.
.webp)
5. Hiërarchische agenten
Hiërarchische agenten verschillen van andere soorten AI-agenten door hun gestructureerde, meerlaagse benadering van problemen.
Hiërarchische agenten zijn vergelijkbaar met een complexe organisatiestructuur, met verschillende besluitvormingsniveaus. Verschillende agenten binnen het systeem hebben verschillende specialisatiegebieden, waardoor ze efficiënter zijn in het afhandelen van complexe taken die uit meerdere stappen bestaan.
Hiërarchische agenten zijn een van de meer complexe manieren om AI-agenten in te zetten, omdat ze zijn opgebouwd uit meerdere kleinere AI-agenten.
In een zin: Bij een hiërarchische agentstructuur gaat het om het gestructureerde proces van besluitvorming over verschillende niveaus van een systeem.
Productierobots
In geavanceerde productiesystemen orkestreren hiërarchische agenten de productielijn.
Agenten op hoog niveau plannen en verdelen taken over het systeem, terwijl agenten op lager niveau specifieke machines besturen, zoals robotarmen voor assemblagetaken.
Elk van hen kan met de ander communiceren om een soepele productiestroom te garanderen - dat is besluitvorming op meerdere niveaus.
Luchtverkeerscontrolesystemen
Deze systemen maken gebruik van hiërarchische agenten om de veilige en efficiënte doorstroming van het luchtverkeer te beheren. Omdat het een complexe taak is die meerdere functies omvat, is een hiërarchisch agentsysteem noodzakelijk voor een goede uitvoering.
Agenten op een hoger niveau houden zich bezig met breder regionaal verkeersmanagement, terwijl agenten op een lager niveau zich richten op specifieke taken zoals opstijgen, landen en taxiën op individuele luchthavens.
Autonome magazijnrobots
Hiërarchische agenten beheren de inventaris en de verwerking van pakketten in magazijnen die zijn uitgebreid met machine learning.
Agenten op hoog niveau optimaliseren de lay-out van het magazijn en de voorraaddistributie, terwijl agenten op lager niveau individuele vorkheftrucks en sorteerders bedienen om de fysieke taken van het verplaatsen en organiseren van goederen uit te voeren.
6. Robotische agenten
Het is precies waar we aan denken als we ons een intelligente agent voorstellen: de robotagent.
Met een toegevoegd prestatie-element zijn robotagenten de poster-kinderen van kunstmatige intelligentie-agenten. Deze intelligente agenten opereren in een fysieke omgeving, in plaats van alleen als softwareagent te bestaan.
Deze fysieke belichamingen van AI-agenten zijn meestal uitgerust met sensoren zoals camera's of aanraaksensoren. Dit soort AI-agent is vooral nuttig bij taken die gevaarlijk of zeer repetitief zijn - het kan efficiënter en kosteneffectiever zijn om een agent met kunstmatige intelligentie deze taken te laten uitvoeren.
Dit type AI-agent wordt gecombineerd met andere soorten kunstmatige intelligentie, zodat het fysiek nutstaken of doeltaken kan uitvoeren, soms binnen multi-agent systemen of hiërarchische systemen.
Assemblagelijnrobots
Er zijn tal van robots op assemblagelijnen. Deze AI-agenten voeren taken uit zoals lassen, verven en onderdelen in elkaar zetten, allemaal met hoge precisie en snelheid.
Omdat het intelligente agenten zijn, kunnen ze de productietijd optimaliseren met behoud van een vaste prestatienorm.
Chirurgische robots
Chirurgie is zowel belangrijk als nauwkeurig, waardoor het ideaal is voor AI-agenten.
Robotica zoals het da Vinci Chirurgisch Systeem helpen chirurgen bij het uitvoeren van nauwkeurige en minimaal invasieve procedures. Deze AI-agenten voeren operaties niet autonoom uit, maar breiden de mogelijkheden van de chirurg uit.
Landbouwrobots
Robots worden vaak gebruikt in de landbouwcyclus, van het planten van zaden tot het oogsten van gewassen en het bewaken van de veldomstandigheden.
Deze AI-agenten helpen de productiviteit te verhogen, omdat het voor een machine makkelijker kan zijn om 10.000 wortelzaadjes te planten dan om een mens dit te laten doen.
Service robots
De beroemdste dienstrobot van allemaal - dat klopt, dat is WALL-E. Een verre runner-up zijn de restaurantrobots die je eindeloze bestellingen van all you-can-eat sushi rechtstreeks naar je tafel brengen.
We gebruiken overal dienstrobots: robotstofzuigers, informatievoorziening aan gasten in hotels en het leveren van goederen aan klanten in allerlei bedrijven.
7. Virtuele assistenten
Virtuele assistenten worden aangedreven door natuurlijke taalverwerking en kunstmatige intelligentie - en ze zijn misschien wel de meest bekende voorbeelden van AI-agenten voor het grote publiek.
Deze intelligente persoonlijke assistenten begrijpen en verwerken menselijke taal (met natuurlijke taalverwerking) om taken uit te voeren, zoals het instellen van herinneringen en het beheren van e-mails.
Dit type AI-agent bevat ook een leerelement: ze kunnen leren van gebruikersinteracties en worden na verloop van tijd persoonlijker en effectiever.
Siri
Siri, een van de eerste mainstream virtuele assistenten, is geïntegreerd in de meeste Apple apparaten, waaronder iPhones, iPads, Macs en de Apple Watch.
Siri helpt met verschillende taken, zoals bellen, sms'en, herinneringen instellen, routebeschrijvingen geven en algemene kennisvragen beantwoorden.
Alexa
Deze virtuele assistent, die beschikbaar is op Amazon Echo-apparaten en andere Alexa-producten, speelt muziek af, bedient smart home-apparaten, maakt boodschappenlijstjes en geeft nieuwsupdates. En ruïneerde de naam 'Alexa' voor mensen.
Google Assistent
Je kent dit agentprogramma van Android-telefoons en Google Home-apparaten. Google Assistant blinkt uit in het ophalen van informatie van het web, het plannen van evenementen, het beheren van smart home producten en het vergemakkelijken van real-time vertaling.
De diepe integratie met de services van Google maakt het vooral krachtig voor taken met kaarten, YouTube en zoekfuncties.
8. Multi-Agent Systemen
De schoonheid van multi-agent systemen ligt in hun diversiteit en de rijkdom van hun interacties.
Agenten binnen deze systemen zijn vaak ongelooflijk gevarieerd, variërend van een eenvoudige softwareagent die gegevens filtert tot complexe entiteiten die kritieke functies beheren in slimme netwerken of transportnetwerken.
Elke agent werkt semi-autonoom maar is ontworpen om te interageren met andere agenten, waardoor een dynamisch ecosysteem ontstaat waar collectief gedrag voortkomt uit individuele acties. Voor dit soort agentprogramma's is samenwerking essentieel.
Verkeersbeheersystemen
Je vindt deze intelligente agenten in verkeersmanagement, meerdere agenten vertegenwoordigen verschillende verkeerssignalen, bewakingscamera's en informatiesystemen.
Deze AI-agenten werken samen om de verkeersstroom te optimaliseren, files te verminderen en te reageren op real-time omstandigheden zoals ongelukken of wegwerkzaamheden. Elke agent verwerkt gegevens van zijn locatie en communiceert met anderen om verkeerssignalen dienovereenkomstig aan te passen - teamwork is dus een noodzaak.
Slimme netwerken voor energiebeheer
Slimme netwerken omvatten ook talloze AI-agenten die elk verschillende aspecten van de elektriciteitsdistributie besturen, van opwekkingsstations tot individuele slimme meters in huizen.
Deze AI-agenten werken samen om vraag en aanbod van energie efficiënt te balanceren, hernieuwbare energiebronnen te integreren en de stabiliteit van het netwerk te handhaven.
De coördinatie van een multi-agent systeem zorgt voor een optimale energiedistributie en kostenefficiëntie over het netwerk.
Toeleveringsketen en logistiek
In supply chain management vertegenwoordigen agenten verschillende belanghebbenden zoals leveranciers, fabrikanten, distributeurs en retailers. Deze agenten coördineren om het supply chain-proces te optimaliseren, van inkoop tot levering, om efficiëntie te garanderen en kosten te verlagen.
Autonome zwermrobots
Soms worden zwermen robots ingezet tijdens verkennings- of reddingsmissies.
Elke robotagent werkt semi-onafhankelijk, maar coördineert met de andere AI-agenten om grotere gebieden te bestrijken, sensorische gegevens te delen of samen objecten te verplaatsen.
Dit is vooral nuttig in uitdagende omgevingen - zoals ingestorte gebouwen of planetaire oppervlakken - waar teamwerk tussen een groot AI-systeem veel meer kan bereiken dan individuele AI-agenten.
9. Eenvoudige reflexmiddelen
Een eenvoudige reflexagent is het onderdeurtje van het nest. Hij heeft een zeer beperkte intelligentie en werkt op basis van een directe conditie-actie regel.
Deze op regels gebaseerde agents zijn niet geschikt voor complexe taken. Ze zijn echter perfect bedreven in de specifieke taken waarvoor ze zijn ontworpen.
Eenvoudige reflex agents zijn geschikt voor eenvoudige taken in een voorspelbare omgeving. De acties van dit soort agenten hebben invloed op de wereld om hen heen, maar alleen bij specifieke taken.
Thermostaten
Is het 18.00 uur in de winter? Zet de verwarming hoger. Is het middag in de zomer? Deze eenvoudige reflexagent, met zijn beperkte intelligentie, zal de airco aanzetten.
Automatische deuren
Hoewel de waargenomen intelligentie laag is, zijn automatische deuren vaak voorbeelden van eenvoudige reflexagenten. Deze AI-agent voelt een mens voor een deur en hij gaat open. Prachtig eenvoudig.
Rookmelders
Deze AI-agent werkt vanaf het plafond van je keuken. Ja, het is ook een eenvoudige reflexagent. Hij detecteert rook en slaat alarm.
Basis spamfilters
Sommige agenten in de kunstmatige intelligentie helpen ons al jaren dagelijks. Het spamfilter voor e-mail is er daar één van. Basisversies gebruiken geen natuurlijke taalverwerking, maar trefwoorden of de reputatie van de afzender.
Bouw je eigen AI-agent
Er zijn veel soorten AI-agenten, sommige veel moeilijker te bouwen dan andere.
Maar als je een agentische chatbot wilt bouwen - die actie kan ondernemen in je dagelijkse systemen, zoals e-mails versturen en vergaderingen boeken - dan kunnen wij je helpen.
Ons platform heeft een eenvoudige drag-and-drop interface voor beginners en eindeloze uitbreidingsmogelijkheden voor professionele ontwikkelaars.
We hebben zelfs een actieve community van meer dan 20.000 bot-bouwers, als u ondersteuning wilt tijdens het hele proces.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
FAQ
Zijn AI-agenten gevoelig?
Nee, AI-agenten hebben geen gevoel. Ze volgen softwareprogramma's die hun doelen aangeven, hoewel ze autonoom kunnen handelen om resultaten te bereiken.
Wat is het beslissings- en actieproces voor AI-agenten?
Verschillende soorten AI-agenten zullen hun omgeving op verschillende manieren observeren en acties ondernemen. Sommige gebruiken modelgegevens en andere gebruiken sensoren. Ze hebben verschillende doelen op basis van hun geprogrammeerde redenering.
Wat is een modelgebaseerde agent?
Een modelgebaseerde agent is een andere manier om te verwijzen naar een modelgebaseerde reflexagent, een type AI-agent die gegevens uit het verleden en huidige input combineert om de beste handelswijze te bepalen.
.svg)
