Co to jest agent AI? Odkryj przyszłość sztucznej inteligencji!

Sztuczna inteligencja (AI) szybko się rozwija, a wraz z nią koncepcja agentów AI. Ci inteligentni agenci odgrywają kluczową rolę w różnych dziedzinach, od wirtualnych agentów obsługi klienta po potęgi gromadzące dane, a wszystko to bez potrzeby interwencji człowieka. W tym artykule zagłębiamy się w zawiłości agentów AI i badamy ich znaczenie w złożonych środowiskach.

‍

Czym są agenci AI?

Agenci AI to podmioty zaprojektowane do postrzegania swojego środowiska i podejmowania działań w celu osiągnięcia określonych celów. Agenty te mogą być oparte na oprogramowaniu lub bytach fizycznych i często są budowane przy użyciu technik sztucznej inteligencji. Postrzegają swoje otoczenie za pomocą czujników, przetwarzają informacje za pomocą algorytmów lub modeli, a następnie podejmują działania za pomocą siłowników lub innych środków.

‍

Agenci sztucznej inteligencji mogą obejmować zarówno proste systemy, które przestrzegają wstępnie zdefiniowanych zasad, jak i złożone, autonomiczne jednostki, które uczą się i dostosowują na podstawie swoich doświadczeń. Są one wykorzystywane w różnych dziedzinach, w tym w robotyce, grach, wirtualnych asystentach, autonomicznych pojazdach i nie tylko. Agenty te mogą być reaktywne (reagując bezpośrednio na bodźce), celowe (planując i podejmując decyzje), a nawet mieć zdolność uczenia się (dostosowując swoje zachowanie na podstawie danych i doświadczeń).

‍

Tworzenie programów Rational Agent z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na interakcji między ludźmi a komputerami przy użyciu języka naturalnego. Obejmuje ona rozwój algorytmów i modeli, które umożliwiają komputerom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka. NLP jest niezbędne dla różnych zastosowań sztucznej inteligencji, w tym chatbotstłumaczenie języka naturalnego, analiza nastrojów i podsumowywanie tekstu.

‍

Modele uczenia maszynowego, w tym uczenie głębokie, odgrywają istotną rolę w NLP. Mogą one uczyć się wzorców i relacji w danych językowych, umożliwiając agentom AI uogólnianie i nadawanie sensu nowemu, niewidocznemu językowi. Modele te są szkolone na ogromnych zbiorach danych tekstowych, co pozwala im rozumieć i generować język z płynnością i dokładnością podobną do ludzkiej.

‍

Jak sztuczna inteligencja odnosi się do przetwarzania języka naturalnego?

‍

Składniki agenta AI

Poniższe komponenty współpracują ze sobą, aby umożliwić agentowi AI skuteczne działanie w swoim środowisku. Elementy te mają kluczowe znaczenie dla rozwoju inteligentnych agentów, którzy mogą autonomicznie wykonywać zadania w szerokim zakresie zastosowań.

‍

Funkcja agenta

Funkcja agenta jest rdzeniem agenta AI. Definiuje ona sposób, w jaki agent mapuje zebrane dane na działania. Innymi słowy, funkcja agenta pozwala sztucznej inteligencji określić, jakie działania powinna podjąć na podstawie zebranych informacji. To tutaj znajduje się "inteligencja" agenta, ponieważ obejmuje ona rozumowanie i wybieranie działań, aby osiągnąć swoje cele.

‍

Postrzeganie

Percepcje są sensorycznymi danymi wejściowymi, które agent AI otrzymuje ze swojego środowiska. Dostarczają one informacji o aktualnym stanie obserwowalnego środowiska, w którym działa agent. Na przykład, jeśli agent AI jest chatbotem do obsługi klienta, percepcje mogą obejmować: 

• Komunikaty użytkownika
• Informacje o profilu użytkownika
• Lokalizacja użytkownika
• Historia czatu
• Preferencje językowe
• Godzina i data
• Preferencje użytkownika
• Rozpoznawanie emocji użytkownika

‍

Siłowniki

Siłowniki są zasadniczo "mięśniami" agenta, wykonującymi decyzje podjęte przez funkcję agenta. Działania te mogą obejmować szeroki zakres zadań, od kierowania autonomicznym samochodem po pisanie tekstu na ekranie dla chatbota.

‍

Niektóre popularne siłowniki obejmują: 

• Generator odpowiedzi tekstowych: Ten aktor jest odpowiedzialny za generowanie i wysyłanie odpowiedzi tekstowych do użytkownika. Pobiera on tekstową odpowiedź chatbota i dostarcza ją użytkownikowi za pośrednictwem interfejsu czatu.
• Interfejsy API integracji usług: Chatbot może potrzebować integracji z systemem, takim jak firmowy system CRM, aby uzyskać dostęp do danych klienta, tworzyć zgłoszenia do pomocy technicznej lub sprawdzać status zamówień. Integracje te obejmują wywołania API jako aktorów, umożliwiając chatbotowi interakcję z zewnętrznymi systemami i pobieranie lub aktualizowanie informacji w razie potrzeby.
• Powiadomienia i alerty: Aktory powiadomień mogą wysyłać powiadomienia e-mail, wiadomości SMS lub powiadomienia push na urządzenie użytkownika, aby powiadomić go o zbliżających się spotkaniach, zmianach statusu zamówienia, promocjach lub innych istotnych aktualizacjach. Aktory te pomagają informować i angażować użytkowników.

‍

Baza wiedzy

Baza wiedzy to miejsce, w którym agent AI przechowuje swoją początkową wiedzę o środowisku. Wiedza ta jest zazwyczaj wstępnie zdefiniowana lub wyuczona podczas szkolenia. Służy ona jako podstawa procesu podejmowania decyzji przez agenta. Przykładowo, autonomiczny samochód może mieć bazę wiedzy zawierającą informacje o przepisach drogowych, podczas gdy autonomiczny agent do obsługi klienta ma dostęp do szczegółowych informacji o produktach firmy.

‍

Informacje zwrotne

Informacje zwrotne są niezbędne do doskonalenia agenta AI w czasie. Informacje zwrotne mogą pochodzić z dwóch źródeł: krytyka lub samego środowiska. Krytykiem może być ludzki operator lub inny system AI, który ocenia wydajność agenta. Alternatywnie, środowisko może dostarczać informacji zwrotnych w postaci wyników wynikających z działań agenta. Ta pętla sprzężenia zwrotnego pozwala agentowi dostosować się, uczyć się na podstawie swoich doświadczeń i podejmować lepsze decyzje w przyszłości. 

‍

Jak zbudować własnego Chatbota AI w 2024 roku: Kompletny przewodnik

‍

Rodzaje agentów AI

‍

• Proste agenty refleksyjne: Agenci ci działają w oparciu o zestaw predefiniowanych reguł warunkowo-działaniowych. Reagują na bieżącą percepcję i nie biorą pod uwagę historii poprzednich percepcji. Nadają się do zadań o ograniczonej złożoności i wąskim zakresie możliwości.
  
• Agenty refleksyjne oparte na modelach: Agenty oparte na modelach mają bardziej zaawansowane podejście. Utrzymują wewnętrzny model środowiska i podejmują decyzje w oparciu o jego zrozumienie. Pozwala im to radzić sobie z bardziej złożonymi zadaniami.
  
• Agenty oparte na użyteczności: Agenty oparte na użyteczności podejmują decyzje, biorąc pod uwagę oczekiwaną użyteczność każdego możliwego działania. Są one często wykorzystywane w sytuacjach, w których konieczne jest rozważenie różnych opcji i wybranie tej o najwyższej oczekiwanej użyteczności.
  
• Agenci uczący się: Agenci ci są zaprojektowani do działania w nieznanych środowiskach. Uczą się na podstawie swoich doświadczeń i dostosowują swoje działania w czasie. Głębokie uczenie i sieci neuronowe są często wykorzystywane w rozwoju uczących się agentów.
  
• Agenci przekonań, pragnień i intencji: Agenci ci modelują zachowanie podobne do ludzkiego poprzez utrzymywanie przekonań na temat środowiska, pragnień i intencji. Mogą rozumować i odpowiednio planować swoje działania, dzięki czemu nadają się do złożonych systemów.
  
• Agenci logiczni: Agenci logiczni wykorzystują rozumowanie dedukcyjne do podejmowania decyzji, zazwyczaj w oparciu o reguły logiczne. Dobrze nadają się do zadań wymagających złożonego rozumowania logicznego.

‍

Potencjalne zastosowania agentów AI

Agenci AI mają szeroki wachlarz zastosowań w wielu branżach, umożliwiając różne funkcje i postępy:

• Pojazdy autonomiczne: Agenci sztucznej inteligencji zasilają samojezdne samochody i drony, umożliwiając im postrzeganie otoczenia, podejmowanie decyzji i bezpieczną nawigację bez interwencji człowieka.
• Wirtualni asystenci: Agenci tacy jak Siri, Alexa i Google Assistant wykorzystują sztuczną inteligencję do rozumienia języka naturalnego, pomagania w wykonywaniu zadań, dostarczania informacji i sterowania inteligentnymi urządzeniami.
• Gaming: Agenci AI w grach symulują zachowanie podobne do ludzkiego, zwiększając wrażenia gracza i zapewniając wymagających przeciwników w trybie dla jednego lub wielu graczy.
• Opieka zdrowotna: Agenci AI pomagają w diagnostyce, spersonalizowanej medycynie, odkrywaniu leków i monitorowaniu pacjentów, poprawiając wyniki leczenia i wydajność operacyjną.
• Finanse: Agenci AI analizują ogromne ilości danych finansowych w celu wykrywania oszustw, handlu, oceny ryzyka i spersonalizowanych porad finansowych.
• Obsługa klientaChatbots i wirtualni agenci obsługują zapytania klientów, oferując wsparcie, kierując zakupami i udzielając informacji w różnych branżach.
• Inteligentne domy i IoT: Agenci AI kontrolują i optymalizują inteligentne urządzenia domowe, dostosowując ustawienia w oparciu o preferencje i warunki środowiskowe.
• Robotyka: Agenci AI w robotach umożliwiają im wykonywanie zadań w produkcji, logistyce, opiece zdrowotnej i nie tylko, dostosowując się do dynamicznych środowisk.
• Systemy rekomendacji: Agenci AI zasilają silniki rekomendacji w usługach streamingowych, handlu elektronicznym i platformach treści, oferując użytkownikom spersonalizowane sugestie.
• Cyberbezpieczeństwo: Agenci AI pomagają w wykrywaniu zagrożeń, identyfikacji anomalii i zarządzaniu bezpieczeństwem, chroniąc przed cyberatakami i zapewniając integralność systemu.
• Edukacja: Agenci AI pomagają w spersonalizowanej nauce, dostosowując się do indywidualnych potrzeb uczniów i zapewniając korepetycje oraz wsparcie edukacyjne.
• Łańcuch dostaw i logistyka: Agenci AI optymalizują trasy, zarządzają zapasami, przewidują popyt i zwiększają ogólną wydajność operacji logistycznych.

Aplikacje te pokazują różnorodność i wpływ agentów AI na rewolucjonizację branż, poprawę wydajności i umożliwianie innowacyjnych rozwiązań w różnych dziedzinach.

‍

Jak zmaksymalizować rozwój małej firmy dzięki Chatbots

‍

Przyszły rozwój technologii agentów AI

Agenci AI stoją na czele sztucznej inteligencji, odgrywając kluczową rolę w kształtowaniu sposobu, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią w naszym codziennym życiu. Dzięki zdolności do podejmowania świadomych decyzji, dostosowywania się do dynamicznych środowisk i uczenia się w czasie, agenci AI są siłą napędową następnej generacji inteligentnych systemów, które poprawią nasze codzienne życie.

‍

Wraz z postępem technologicznym, agenci AI stają się coraz bardziej wyrafinowani i zdolni. Mają one potencjał, by zrewolucjonizować sposób interakcji z inteligentnymi systemami. Struktury agentów AI, takie jak architektura GPT, oferują potężne narzędzia do tworzenia i dostosowywania agentów AI do różnych zastosowań.

‍

Jak stworzyć agenta AI nowej generacji?

Stworzenie agenta AI może wydawać się skomplikowanym przedsięwzięciem, ale dzięki odpowiednim narzędziom programowym można łatwo rozpocząć podróż do świata konwersacyjnej sztucznej inteligencji. BotpressOpenAI, potężny edytor chatbotów, oferuje środki do tworzenia agentów AI dla szerokiej gamy aplikacji. Przyjrzyjmy się, jak stworzyć agenta AI i wyposażyć go w inteligencję potrzebną do pomagania użytkownikom w różnych zadaniach.

‍

Krok 1: Instalacja i konfiguracja

• Zarejestruj się: Utwórz konto na Botpress i zaloguj się do swojego pulpitu nawigacyjnego.
  
• Wybór szablonu: Wybierz szablon z centrum szablonów Botpress , który najlepiej pasuje do Twojego projektu. Szablony te obejmują takie obszary jak zarządzanie zdrowiem, wsparcie bankowe, pomoc IT i wiele innych. Wybierz ten, który jest zgodny z celem Twojego agenta.
  
• Instalacja: Zainstaluj wybrany szablon na stronie Botpress , klikając przycisk "Zainstaluj" powiązany z preferowanym szablonem. Ten krok położy podwaliny pod agenta AI.

‍

Krok 2: Dostosowanie

• Edytor wizualny: Po instalacji można dostosować zachowanie agenta AI za pomocą edytora wizualnego Botpress. Ten interfejs typu "przeciągnij i upuść" umożliwia precyzyjne dostrojenie przebiegu konwersacji, aż spełni ona dokładnie Twoje wymagania.
  
• Integracje: Zwiększ możliwości swojego agenta, integrując go z systemami zewnętrznymi. Połącz się z systemami, których potrzebujesz, aby umożliwić użytkownikom samoobsługę.
  
• Podgląd w czasie rzeczywistym: Płynnie przełączaj się między projektowaniem chatbota a podglądem konwersacji w emulatorze, aby upewnić się, że zachowanie agenta jest zgodne z Twoją wizją.

‍

Krok 3: Wdrożenie

Połącz swojego agenta AI z kanałami, w których znajdują się Twoi użytkownicy. Botpress oferuje łatwy sposób publikowania chatbota na wielu platformach, zapewniając, że agent dotrze do docelowych odbiorców za pomocą jednego kliknięcia.

‍

Krok 4: Ciągłe doskonalenie

Po uruchomieniu agenta AI kluczowe znaczenie ma ciągłe monitorowanie. Zapewnia on przydatne wskaźniki, które poprawiają wrażenia użytkowników. Analizując wydajność agenta, można zidentyfikować obszary wymagające poprawy i dokonać świadomych korekt.

‍

Stwórz własnych niestandardowych agentów AI za pomocą Botpress

Dzięki Botpresstworzenie agentów AI nigdy nie było łatwiejsze. Możesz rozpocząć swój projekt za pomocą gotowych szablonów, dostosować jego zachowanie za pomocą edytora wizualnego i płynnie wdrożyć go w wielu kanałach. Niezależnie od tego, czy tworzysz osobistego asystenta, chatbota do obsługi klienta, czy jakiegokolwiek innego agenta AI, Botpress zapewnia narzędzia potrzebne do odniesienia sukcesu. Dołącz do rewolucji konwersacyjnej sztucznej inteligencji i zacznij budować swojego agenta A I z Botpress już dziś.

‍

Tworzenie agentów AI

Stwórz własnego agenta AI za darmo

Zacznij teraz

Nie potrzebujesz karty kredytowej

‍

Często zadawane pytania

Czym jest agent oparty na celach?

Agent oparty na celach to rodzaj agenta AI zaprojektowanego do osiągania określonych celów. Formułuje swoje działania w oparciu o pożądany wynik, podejmując decyzje, które są zgodne z efektywnym osiągnięciem tych celów.

‍

Czym jest element wydajności w kontekście agentów AI?

Element wydajności w agentach AI jest odpowiedzialny za ocenę działań agenta i określenie, jak dobrze radzą sobie one pod względem osiągania celów. Działa jako mechanizm sprzężenia zwrotnego, który kieruje procesem podejmowania decyzji przez agenta.

‍

Czym model językowy różni się od innych agentów AI?

Model językowy to specyficzny rodzaj agenta sztucznej inteligencji, który koncentruje się na rozumieniu i generowaniu ludzkiego języka. Doskonale sprawdza się w zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego i generowaniem tekstu, co czyni go cennym narzędziem do różnych zastosowań, w tym chatbots i tworzenia treści.

‍

Czym są czynniki reaktywne i jak działają?

Agenci reaktywni to rodzaj agentów AI, którzy podejmują decyzje wyłącznie w oparciu o bieżącą percepcję (natychmiastowe dane sensoryczne) bez uwzględniania wcześniejszych działań lub historii percepcji. Reagują na obecną sytuację, zamiast planować przyszłość.