AI agents zijn de toekomst van kunstmatige intelligentie - en als de belangrijkste AI-trend voor 2025 worden ze steeds populairder naarmate de AI-technologie zich verder ontwikkelt.
AI-agenten vormen een brede categorie:
- LLM agents die grote taalmodellen gebruiken voor AI-taken in conversaties
- Multi-agent systemen die complexe taken coördineren
- AI-chatbots voor klantondersteuning die upsellen, cross-sellen en wachtwoorden opnieuw instellen
- Op smartphones gebaseerde AI-assistenten zoals Siri en Alexa
Laten we dus eens duiken in de wijde wereld van AI-agenten en waar je ze voor kunt gebruiken.
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is software die taken uitvoert namens een gebruiker. Ze kunnen processen automatiseren, beslissingen nemen en op intelligente wijze interacteren met hun omgeving.
"AI-agenten zijn als magie", zegt Patrick Hamelin, software engineer lead bij Botpress. "Het zijn deze magische entiteiten die verder gaan dan typische chatbots."
AI-agenten zijn entiteiten die zijn ontworpen om hun omgeving waar te nemen en acties te ondernemen om specifieke doelen te bereiken. Deze agenten kunnen softwaregebaseerde of fysieke entiteiten zijn.
Ze nemen hun omgeving waar met behulp van sensoren, verwerken de informatie met behulp van algoritmen of modellen en ondernemen vervolgens acties met behulp van actuatoren of andere middelen.
Wat betekenen AI-agenten voor het personeelsbestand?
Hoewel het gemakkelijk is om je een wereld voor te stellen vol autonome software die de taken van een kantoorgebouw uitvoert, zullen AI-agenten in de nabije toekomst menselijke werknemers assisteren - niet vervangen.
AI-agenten hebben menselijke triggers nodig om hun workflows te voltooien. Hoewel het gebruik van AI zal blijven toenemen in verschillende sectoren - zoals het opschalen van ondersteuning met chatbots voor klantenservice of het creëren van agenten voor leadgeneratie binnen AI-verkoopkanalen - zijn AI-agenten en chatbots niet ontworpen om menselijke werknemers te vervangen.
We zullen waarschijnlijk een toename zien in opleidingen en trainingen voor werknemers om kunstmatige intelligentie te gebruiken in hun werkprocessen, vooral in industrieën die taken gemakkelijk kunnen automatiseren. Als deze bijscholing goed wordt uitgevoerd, kunnen werknemers meer tijd besteden aan complexe of meer strategische taken. Dit zou de productiviteit en werktevredenheid van werknemers moeten verbeteren.
Sterker nog, er zijn al veel praktijkvoorbeelden van AI-agenten. En die zullen alleen maar toenemen naarmate de technologie geavanceerder wordt.
Maar critici hebben gelijk - de introductie van meer autonome agenten in het personeelsbestand moet gebeuren met intentie en zorg voor de mensen naast wie ze zullen werken.
Wat is het verschil tussen een AI-agent en een AI-chatbot?
AI-agenten en chatbots verschillen in hun doel en mogelijkheden. Chatbots is ontworpen voor interactie met mensen, terwijl agenten zijn ontworpen om autonome taken uit te voeren.
Het grootste verschil is hun vermogen om autonome acties te ondernemen. Omdat AI chatbots ontworpen is voor gesprekken met mensen, zijn ze meestal niet geprogrammeerd om autonome acties uit te voeren - hun doel is om mensen direct te helpen.
AI-agenten kunnen daarentegen helemaal geen interactie hebben met een gebruiker. In sommige gevallen krijgen ze een taak van een ontwikkelaar en voeren ze die zelfstandig uit, zonder interactie met een ander mens.
Ze nemen ook verschillende vormen aan. Chatbots is vaak gebaseerd op tekst of spraak, terwijl AI-agenten de vorm kunnen aannemen van een robotstofzuiger of een slimme thermostaat.
Ze hebben echter veel overeenkomsten. Naast andere overlappingen gebruiken ze allebei:
- Natuurlijke taalverwerking om tekst te begrijpen
- Een groot taalmodel om hun uitvoer te voeden (zoals GPT van OpenAI of Gemini van Google)
- Vector databases om tekstuele input van een menselijke interactie beter te begrijpen
Kenmerken van AI-agenten
Autonomie
AI-agenten kunnen zonder menselijke tussenkomst werken, zelfstandig beslissingen nemen en daarnaar handelen. Dankzij hun autonomie kunnen AI-agenten complexe taken uitvoeren en real-time beslissingen nemen over hoe een proces het beste kan worden voltooid, zonder dat een mens de specifieke stappen voor een bepaalde taak hoeft te coderen.
Hoewel het idee van een autonome agent misschien beelden oproept van HAL 9000, de pratende computer uit 2001: A Space Odyssey, zijn AI-agenten nog steeds afhankelijk van menselijke instructies. Een gebruiker of ontwikkelaar zal tijd moeten besteden aan het vertellen van wat de agent moet doen - maar de agent zal zelf problemen oplossen om de taak zo goed mogelijk uit te voeren.
Voortdurend leren
Feedback is essentieel voor de verbetering van de AI-agent in de loop van de tijd. Deze feedback kan van twee bronnen komen: een criticus of de omgeving zelf.
De criticus kan een menselijke operator zijn of een ander AI-systeem dat de prestaties van de agent beoordeelt. De omgeving van de AI-agent kan feedback geven in de vorm van resultaten die voortvloeien uit de acties van de agent.
Door deze feedbacklus kan de agent zich aanpassen, leren van zijn ervaringen en in de toekomst betere beslissingen nemen. De agent leert betere resultaten te creëren naarmate hij meer taken uitvoert. Door hun vermogen om te leren en te verbeteren, kunnen AI-agenten zich aanpassen aan snel veranderende omgevingen.
Reactief en proactief
AI-agenten zijn zowel reactief als proactief in hun omgeving. Omdat ze sensorische input ontvangen, kunnen ze hun acties aanpassen op basis van veranderingen in de omgeving.
Een slimme thermostaat kan bijvoorbeeld merken dat de temperatuur in de kamer kouder wordt als het onverwacht begint te onweren. Als gevolg daarvan zal hij de intensiteit van de airconditioning verlagen.
Maar het is ook proactief - als de zon elke dag op ongeveer hetzelfde tijdstip in een kamer schijnt, zal het proactief de airconditioning verhogen om samen te vallen met de opkomst van de zonnewarmte.
Onderdelen van een AI-agent
Een AI-agent lijkt op het eerste gezicht ingewikkeld. Dat is ook zo. Maar een beter begrip van de belangrijkste componenten van een AI-agent kan je helpen de innerlijke werking ervan te begrijpen.
Deze elementen zijn cruciaal om AI-tools te maken die autonoom taken kunnen uitvoeren.
Wat is een agentfunctie?
De agentfunctie is de kern van een AI-agent. Deze definieert hoe de agent de verzamelde gegevens koppelt aan acties.
Met andere woorden, met de agentfunctie kan de AI bepalen welke acties hij moet ondernemen op basis van de informatie die hij heeft verzameld. Dit is waar de "intelligentie" van de agent zit, omdat het gaat om redeneren en het selecteren van acties om zijn doelen te bereiken.
Wat zijn percepties?
Percepties zijn de zintuiglijke input die de AI-agent ontvangt van zijn omgeving. Deze geven informatie over de huidige staat van de waarneembare omgeving waarin de agent opereert. Als de AI-agent bijvoorbeeld een chatbot voor klantenservice is, kunnen de waarnemingen bestaan uit:
- Berichten
- Informatie gebruikersprofiel
- Locatie gebruiker
- Chat geschiedenis
- Taalvoorkeuren
- Tijd en datum
- Gebruikersvoorkeuren
- Emotieherkenning bij de gebruiker
Wat is een actuator?
Actuatoren zijn mechanismen waarmee AI-agenten fysiek kunnen interageren met hun omgeving. Deze acties kunnen variëren van het besturen van een zelfrijdende auto tot het typen van tekst op een scherm.
Actuatoren kunnen worden gezien als de spieren van de AI-agent, die de beslissingen van de agentfunctie uitvoeren.
Voorbeelden van actuatoren zijn:
- Tekstantwoordgeneratoren zijn verantwoordelijk voor het genereren en verzenden van tekstgebaseerde antwoorden naar gebruikers. Ze nemen het tekstgebaseerde antwoord van de chatbot en leveren het af aan de gebruiker via een chatinterface.
- Een chatbot moet misschien een systeem integreren - zoals het CRM-systeem van het bedrijf - om toegang te krijgen tot klantgegevens, support tickets aan te maken of de status van bestellingen te controleren. API's voor service-integratie zorgen ervoor dat de chatbot kan communiceren met externe systemen en informatie kan ophalen of bijwerken als dat nodig is.
- Actuators kunnen meldingen en waarschuwingen versturen, zoals e-mailmeldingen of sms-berichten. Ze kunnen worden gebruikt om gebruikers betrokken en geïnformeerd te houden door pushmeldingen te sturen om hen te waarschuwen voor aanstaande afspraken, wijzigingen in de bestelstatus, promoties of andere relevante updates.
Wat is een kennisbank?
De kennisbank is waar de AI-agent zijn initiële kennis over de omgeving opslaat. Deze kennis is meestal vooraf gedefinieerd of aangeleerd tijdens de training. Het dient als basis voor het besluitvormingsproces van de agent.
Een zelfrijdende auto kan bijvoorbeeld een kennisbank hebben met informatie over verkeersregels en provinciale verordeningen. Ondertussen zal een autonome agent voor de klantenservice toegang hebben tot databases met de producten en het retourbeleid van een bedrijf.
Elk bedrijf dat een AI-agent gebruikt, zal deze moeten trainen op bedrijfsgegevens. Terwijl een groot taalmodel gebruik kan maken van het internet, zal een agent met een specifieke functie een output moeten creëren die specifiek is voor het traject van de gebruiker.
Toepassingen van AI-agenten
AI-agenten hebben een breed scala aan toepassingen - ze beginnen furore te maken in tal van sectoren over de hele wereld. Hier zijn een paar van de meest voorkomende:
Klantenservice
Chatbots voor klantenservice zijn een van de meest gebruikte soorten AI-agenten.
Omdat ze kunnen worden aangesloten op bedrijfsgegevens, kan een bedrijf een AI-agent gebruiken als klantassistent. Ze kunnen overal ter wereld direct toegang bieden tot het apparaat van de gebruiker, inclusief een webpagina via hun computer of verschillende apps (zoals WhatsApp of Facebook Messenger).
Deze chatbots en virtuele agenten kunnen klanten de weg wijzen naar specifieke polissen, hen een idee geven van welke artikelen aan hun behoeften zouden kunnen voldoen of zelfs toegang tot hun account geven door een wachtwoord opnieuw in te stellen.
Van bedrijven wordt steeds meer verwacht dat ze klantenservice chatbots aanbieden - de meeste worden aangestuurd door grote taalmodellen en kunnen specifieke taken uitvoeren. De beste zijn ook in staat om actie te ondernemen namens een bedrijf, zoals het reserveren van een tafel of het bijwerken van een klantendossier.
Autonome voertuigen
Een van de meest flitsende toepassingen van AI-agenten zijn zelfrijdende auto's en drones. Deze voertuigen kunnen werken met beperkte menselijke input, dankzij de kracht van AI-agenten.
AI-agenten zijn een integraal onderdeel van hun werking - ze nemen de omgeving van de auto waar en nemen weloverwogen beslissingen (zoals wanneer het veilig is om te draaien of wanneer je moet vertragen). Ze kunnen identificeren wanneer de auto een stopbord nadert of een nieuw type terrein verkent door rekening te houden met omgevingsinputs.
Virtuele assistenten
Agents zoals Siri, Alexa en Google Assistant gebruiken AI om natuurlijke taal te begrijpen, taken uit te voeren, informatie te geven en slimme apparaten te bedienen.
Het concept van een AI-assistent is ons al bekend. AI-agenten maken de volgende stap van diep gepersonaliseerde planning mogelijk - als je een vakantie aan het plannen bent, kan het niet alleen locaties voor een nieuwe bestemming voorstellen en hotels identificeren, maar ook optreden als een persoonlijke reisagent. Omdat een AI-agent taken autonoom kan uitvoeren, zal een reisbot slechts een moment nodig hebben om namens jou reserveringen te boeken, van vliegtickets tot je hotel.
Andere toepassingen
- AI-agenten kunnen smart home-apparaten besturen en optimaliseren, zoals de temperatuur van je verwarming aanpassen of een inbraakalarm instellen.
- AI-agenten worden gebruikt in de robotica, omdat ze autonome taken zoals bouwen kunnen uitvoeren. Zodra ze een taak krijgen, kunnen ze die uitvoeren op basis van hun eigen beoordeling van de beste werkwijze.
- Net als in smart home-apparaten kunnen AI-agenten worden gebruikt in cyberbeveiliging. Ze kunnen acties uitvoeren zoals bedreigingsdetectie, anomalie-identificatie en beveiligingsbeheer, zich verdedigen tegen cyberaanvallen en de integriteit van het systeem waarborgen.
- In supply chain-processen kunnen AI-agenten worden gebruikt om routes te optimaliseren, voorraden te beheren, de vraag te voorspellen en de algehele efficiëntie van logistieke operaties te verbeteren - ze kunnen oplossingen identificeren die de mensen die ze bedienen misschien nog niet eerder hebben gezien.
Soorten AI-agenten
Er zijn een paar verschillende soorten AI-agenten - de optimale soort hangt af van de taak.
Eenvoudige reflexmiddelen
Deze agenten werken op basis van een set vooraf gedefinieerde conditie-actieregels. Ze reageren op de huidige waarneming en houden geen rekening met de geschiedenis van eerdere waarnemingen.
Ze zijn geschikt voor taken met een beperkte complexiteit en een beperkt aantal mogelijkheden. Een voorbeeld van een eenvoudige reflexagent is een slimme thermostaat.
Modelgebaseerde reflexagenten
Modelgebaseerde agenten hebben een meer geavanceerde aanpak. Ze onderhouden een intern model van de omgeving en nemen beslissingen op basis van het begrip van hun model. Hierdoor kunnen ze complexere taken aan.
Ze worden gebruikt bij de ontwikkeling van technologie voor zelfrijdende auto's, omdat ze gegevens kunnen verzamelen zoals de snelheid van de auto, de afstand tussen de auto voor de auto en een naderend stopbord. De agent kan weloverwogen beslissingen nemen over wanneer te remmen op basis van de snelheid en de remcapaciteiten van de auto.
Op nut gebaseerde agenten
Op nut gebaseerde agenten nemen beslissingen door het verwachte nut van elke mogelijke actie in overweging te nemen. Ze worden vaak gebruikt in situaties waarin het essentieel is om verschillende opties af te wegen en de optie met het hoogste verwachte nut te kiezen. Als je wilt dat een agent dingen aanbeveelt, zoals een actieplan of verschillende soorten computers voor een bepaalde taak, dan kan een agent op basis van nut helpen.
Lerende agenten
Deze agenten zijn ontworpen om in onbekende omgevingen te opereren. Ze leren van hun ervaringen en passen hun acties na verloop van tijd aan. Diep leren en neurale netwerken worden vaak gebruikt bij de ontwikkeling van lerende agenten.
Ze worden vaak gebruikt in e-commerce en streaming platformtechnologie om gepersonaliseerde aanbevelingssystemen te voeden, omdat ze in de loop van de tijd leren waar gebruikers de voorkeur aan geven.
Geloof-Wens-Intentie Agenten
Deze agenten modelleren menselijk gedrag door overtuigingen over de omgeving, verlangens en intenties te handhaven. Ze kunnen redeneren en hun acties dienovereenkomstig plannen, waardoor ze geschikt zijn voor complexe systemen.
Op logica gebaseerde agenten
Op logica gebaseerde agenten gebruiken deductief redeneren om beslissingen te nemen, meestal over logische regels. Ze zijn zeer geschikt voor taken die complexe logische redeneringen vereisen.
Op doelen gebaseerde agenten
Deze agenten handelen om hun doelen te bereiken en kunnen hun acties daaraan aanpassen. Ze hebben een flexibelere benadering van besluitvorming gebaseerd op de toekomstige gevolgen van hun huidige acties.
Een veel voorkomende toepassing voor doelgerichte agenten is robotica - zoals een agent die door een magazijn navigeert. Het zou mogelijke routes kunnen analyseren en de meest efficiënte route naar hun doelbestemming kunnen kiezen.
.webp)
De toekomst van AI-agenten
Het AI-tijdperk is nog maar net begonnen. En het heeft een lange weg afgelegd - van de eerste computers, tot het internet, tot het eerste grote taalmodel, tot nieuwe agenttechnologie, technologie breidt onze wereld met de dag uit.
De ontwikkeling van AI zal een nieuwe zakenwereld creëren. In contact komen met een AI-assistent is al de norm geworden bij de interactie met grote bedrijven - naarmate de technologie voortschrijdt en agents beter in staat worden om verschillende taken zelfstandig uit te voeren, zullen ze in steeds meer sectoren worden gebruikt.
Maak een AI-agent met Botpress
Botpress is een volgende generatie AI chatbot bouwer. Dankzij het zeer uitbreidbare en aanpasbare ontwerp kun je het gebruiken om AI-agenten te maken.
Je kunt je project opstarten met kant-en-klare sjablonen, het gedrag ervan aanpassen en het naadloos inzetten op meerdere kanalen.
Of je nu een persoonlijke assistent, een chatbot voor klantenservice of een andere AI-agent bouwt, Botpress biedt je de tools die je nodig hebt om aan de slag te gaan.
Wil je een AI-agent maken? Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Inhoudsopgave
Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over AI-agenten
Deel dit op:
.svg)
