- Agenci AI obejmują zarówno proste systemy odruchowe reagujące na bieżące dane wejściowe, jak i zaawansowane agenty, które planują, uczą się i koordynują złożone zadania w różnych dziedzinach.
- Proste agenty odruchowe działają wyłącznie w bezpośrednich warunkach, podczas gdy agenty odruchowe oparte na modelach usprawniają podejmowanie decyzji przy użyciu wewnętrznych modeli do śledzenia i przewidywania zmian środowiskowych.
- Systemy wieloagentowe obejmują wielu agentów AI współpracujących lub konkurujących ze sobą, umożliwiając zaawansowane aplikacje, takie jak autonomiczne samochody koordynujące ruch drogowy lub zarządzanie skomplikowanymi łańcuchami dostaw.
W ostatnich latach nastąpił gwałtowny rozwój agentów AI. A dzięki ich złożonej technologii i możliwościom istnieje obecnie wiele różnych typów agentów AI.
Agent AI to oprogramowanie, które wykonuje zadania. W przeciwieństwie do standardowego chatbota, może on podejmować działania w imieniu użytkownika.
Istnieje szeroka gama agentów AI, od inteligentnych termometrów i samojezdnych samochodów, po agentów z interfejsami czatu. Wszystkie te przypadki użycia należą do jednej z siedmiu głównych kategorii agentów AI. W tym artykule podzielę się 7 głównymi typami agentów AI i kilkoma rzeczywistymi przykładami agentów AI .
1. Proste środki odruchowe
Prosty agent refleksyjny to system sztucznej inteligencji, który podejmuje decyzje wyłącznie w oparciu o bieżące dane wejściowe ze swojego środowiska.
Używa zestawu reguł warunku i działania do mapowania obserwowanych danych wejściowych na określone reakcje. Gdy wykryje określony stan w środowisku, wykonuje odpowiednią regułę.
Nie ma pamięci ani wewnętrznego modelu świata - może więc skutecznie działać tylko w pełni obserwowalnych środowiskach, w których każda decyzja może być podjęta wyłącznie na podstawie bieżących danych wejściowych.
Przykłady prostych środków odruchowych
- Termostat, który włącza ogrzewanie, jeśli jest zbyt zimno
- Robot, który obraca się, gdy uderzy w ścianę (cześć, Roomba z kotem na górze)
- Podstawowy chatbot, który odpowiada "Cześć!", gdy użytkownik mówi "Cześć".
.webp)
2. Agenty refleksyjne oparte na modelach
Agent refleksyjny oparty na modelu to agent AI, który podejmuje decyzje zarówno na podstawie bieżących danych wejściowych, jak i wewnętrznego modelu świata.
W przeciwieństwie do prostych agentów refleksyjnych, ten typ śledzi stan środowiska w czasie. Wykorzystuje model - zasadniczo przechowywane informacje o tym, jak działa świat - aby wypełnić luki, gdy środowisko nie jest w pełni obserwowalne.
Kiedy otrzymuje nowe dane wejściowe, aktualizuje swój stan wewnętrzny, konsultuje się z regułami warunku-działania i wybiera najlepszą reakcję w oparciu zarówno o bieżącą percepcję, jak i to, co wie z poprzednich interakcji.
Przykłady agentów refleksyjnych opartych na modelach
- Robot odkurzający, który zapamiętuje układ pomieszczenia i omija obszary, które już sprzątał.
- AgentLLM , który kontynuuje konwersację, śledząc wcześniejsze dane wejściowe użytkownika
- Sztuczna inteligencja w grze, która reaguje nie tylko na to, co widzi, ale także na to, co wie z wcześniejszych etapów meczu.
3. Agenci uczący się
Agent uczący się to agent AI, który z czasem poprawia swoją wydajność, ucząc się na podstawie swoich doświadczeń.
Składa się z czterech głównych elementów: elementu nauki, elementu wydajności, krytyka i generatora problemów.
Element wydajności wybiera działania, podczas gdy element uczenia się dostosowuje swoje zachowanie w oparciu o informacje zwrotne. Krytyk ocenia wyniki działań przy użyciu wcześniej zdefiniowanego standardu, a generator problemów sugeruje nowe działania, które należy wypróbować w celu lepszego uczenia się.
Struktura ta pozwala agentowi dostosowywać się do zmian, udoskonalać strategie i skutecznie działać nawet w nieznanych środowiskach.
Przykłady agentów uczących się
- Agent kryptowalutowej sztucznej intelig encji, który dostosowuje strategie handlowe w oparciu o wyniki rynkowe
- Silnik rekomendacji, który coraz lepiej sugeruje produkty na podstawie zachowań użytkowników
- Chatbot dla służby zdrowia, który uczy się na podstawie interakcji z pacjentami, aby poprawić dokładność triażu.
4. Agenty oparte na użyteczności
Agent oparty na użyteczności to agent AI, który wybiera działania w oparciu o to, który wynik zapewni najwyższą ogólną wartość lub "użyteczność".
Zamiast po prostu dążyć do osiągnięcia celu, agent ten ocenia różne możliwe wyniki i wybiera ten, który maksymalizuje wcześniej zdefiniowaną funkcję użyteczności.
Pozwala to radzić sobie z sytuacjami, w których istnieje wiele sposobów osiągnięcia celu lub w których należy dokonać kompromisów. Wymaga to zdolności do porównywania opcji, przewidywania konsekwencji i szeregowania wyników w oparciu o preferencje lub priorytety.
Przykłady agentów opartych na użyteczności
- Chatbot dla działu sprzedaży, który priorytetyzuje leady na podstawie prawdopodobieństwa konwersji.
- Bot do handlu akcjami, który równoważy ryzyko i zwrot, aby zmaksymalizować długoterminowe zyski
- Biznesowy chatbot, który planuje spotkania, aby zminimalizować konflikty i zmaksymalizować wygodę.
5. Agenci hierarchiczni
Agent hierarchiczny to agent AI, który organizuje swój proces decyzyjny na wiele warstw lub poziomów, przy czym wyższe poziomy obsługują abstrakcyjne cele, a niższe poziomy zarządzają konkretnymi działaniami.
Agent ten dzieli złożone zadania na mniejsze podzadania, przy czym każdy poziom hierarchii odpowiada za inny zakres podejmowania decyzji.
Warstwy wysokiego poziomu mogą planować długoterminowe strategie, podczas gdy niższe warstwy obsługują natychmiastowe dane z czujników i reakcje w czasie rzeczywistym. Komunikacja przepływa między warstwami, umożliwiając agentowi koordynację szerokich celów ze szczegółowym wykonaniem.
Taka struktura ułatwia zarządzanie złożonością i skalowanie zachowań w różnych ramach czasowych lub priorytetach.
Przykłady agentów hierarchicznych
- W produkcji agent wysokiego poziomu planuje proces montażu, podczas gdy niższe poziomy kontrolują ramiona robotów i synchronizację czasu
- W inteligentnej fabryce różne warstwy zarządzają harmonogramami produkcji, koordynacją maszyn i operacjami fizycznymi
6. Agenty oparte na celach
Agent oparty na celach to agent AI, który podejmuje decyzje, oceniając, które działania pomogą mu osiągnąć określony cel.
Agent otrzymuje jeden lub więcej celów - pożądanych rezultatów, które chce osiągnąć. Używa algorytmów wyszukiwania lub planowania, aby zbadać możliwe sekwencje działań, a następnie wybiera te, które najprawdopodobniej doprowadzą do celu.
W przeciwieństwie do agentów odruchowych, nie tylko reaguje - rozważa przyszłe konsekwencje przed podjęciem działania. Sprawia to, że jest bardziej elastyczny i zdolny do działania w dynamicznych lub nieznanych środowiskach, ale także bardziej wymagający obliczeniowo.
Przykłady agentów opartych na celach
- System nawigacji, który oblicza najlepszą trasę do miejsca docelowego
- Sztuczna inteligencja rozwiązująca łamigłówki, która wyszukuje ruchy prowadzące do ukończenia układanki.
- Ramię robota, które planuje sekwencję ruchów w celu pomyślnego złożenia produktu.
7. Systemy wieloagentowe (MAS)
Ostatni, ale nie mniej ważny: system wieloagentowy.
System wieloagentowy (MAS) to system składający się z wielu współdziałających agentów AI, którzy współpracują ze sobą (lub czasami konkurują), aby osiągnąć indywidualne lub wspólne cele.
Każdy agent w systemie działa niezależnie, z własnymi możliwościami, celami i postrzeganiem środowiska.
Agenci ci komunikują się i koordynują swoje działania - bezpośrednio poprzez wiadomości lub pośrednio poprzez obserwowanie zmian w środowisku. System jako całość może rozwiązywać problemy, które są zbyt złożone lub rozproszone dla pojedynczego agenta.
Systemy wieloagentowe mogą być kooperacyjne, konkurencyjne lub stanowić połączenie obu, w zależności od projektu i celów.
Przykłady systemów wieloagentowych
- Autonomiczne pojazdy koordynujące działania na skrzyżowaniu w celu uniknięcia kolizji
- Zestaw botów finansowych zarządza fakturowaniem, wykrywaniem oszustw i raportowaniem poprzez automatyzację przepływu pracy AI.
- System łańcucha dostaw, w którym różni agenci zarządzają zapasami, wysyłką i prognozowaniem popytu.
Tworzenie niestandardowych agentów AI
Zbudowanie spersonalizowanego agenta AI nie jest trudne - i można to zrobić za darmo.
Botpress oferuje wizualny kreator przepływu typu "przeciągnij i upuść", bezpieczeństwo klasy korporacyjnej, obszerną bibliotekę edukacyjną i aktywną społecznośćDiscord liczącą ponad 20 000 twórców botów.
Nasza rozszerzalna platforma oznacza, że możesz zbudować dowolnego niestandardowego chatbota z dowolną niestandardową integracją - a nasze Hub integracji jest pełne gotowych konektorów do największych kanałów.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
Często zadawane pytania
Jakie jest 7 typów agentów AI?
7 typów to: proste agenty refleksyjne, agenty refleksyjne oparte na modelach, agenty oparte na celach, agenty oparte na użyteczności, agenty uczące się, agenty hierarchiczne i systemy wieloagentowe.
Czy ChatGPT jest agentem AI?
Tak, ChatGPT można uznać za agenta AI - odbiera dane wejściowe, przetwarza je i generuje odpowiedzi, często wykorzystując podejście oparte na celach lub użyteczności, w zależności od tego, jak jest wdrażany.
Czym są inteligentni agenci i jak działają w środowiskach cyfrowych?
Inteligentni agenci to podmioty zaprojektowane do działania w różnych środowiskach cyfrowych. Gromadzą wiedzę z otoczenia, oceniają bieżącą sytuację i wykonują działania, aby osiągnąć wcześniej zdefiniowane cele. Na ich wydajność wpływają działania zewnętrzne, które podejmują w obserwowalnych środowiskach.
W jaki sposób sztuczna inteligencja odgrywa rolę w funkcjonalności agenta?
Sztuczna inteligencja umożliwia inteligentnym agentom uczenie się, rozumowanie i adaptację. Agenci wykorzystują sztuczną inteligencję do poszerzania swojej bazy wiedzy, umożliwiając podejmowanie bardziej wyrafinowanych decyzji w różnych środowiskach.
Co stanowi bazę wiedzy inteligentnych agentów?
Wiedza inteligentnych agentów obejmuje informacje o środowisku, predefiniowane reguły i podstawowe zrozumienie bieżącej sytuacji. Wiedza ta stanowi podstawę ich procesów decyzyjnych.
Czym jest element wydajności w kontekście inteligentnych agentów?
Element wydajności inteligentnych agentów odnosi się do ich zdolności do osiągania celów i podejmowania decyzji, które optymalizują ich działania w danym środowisku. Jest to kluczowy element, który określa wydajność i skuteczność agenta.
Czy agenci mogą działać w strukturach hierarchicznych?
Tak, agenci hierarchiczni to rodzaj inteligentnych agentów, które działają na poziomach strukturalnych. Agenci wysokiego poziomu nadzorują ogólny proces decyzyjny, podczas gdy agenci niższego poziomu obsługują określone zadania w szerszych ramach. Ta hierarchiczna struktura umożliwia wydajne działanie w złożonych środowiskach.
Czy inteligentni agenci działają z ograniczoną inteligencją?
Tak, wielu inteligentnych agentów działa z ograniczoną inteligencją, co oznacza, że mają określony zakres wiedzy i możliwości. To ograniczenie pomaga im skupić się na konkretnych zadaniach i środowiskach, w których ich wiedza jest najbardziej odpowiednia.
.png)
