Agenci AI to przyszłość sztucznej inteligencji - i jako główny trend AI na 2025 rok, stają się coraz bardziej popularni wraz z postępem technologii AI.
Agenci sztucznej inteligencji to szeroka kategoria:
- LLM agentów wykorzystujących duże modele językowe do zadań konwersacyjnej sztucznej inteligencji
- Systemy wieloagentowe koordynujące złożone zadania
- Chatboty AI do obsługi klienta, które sprzedają, sprzedają krzyżowo i resetują hasła
- Asystenci AI na smartfonach, tacy jak Siri i Alexa
Zanurzmy się więc w szeroki świat agentów AI i do czego można ich używać.
Czym jest agent AI?
Agent AI to oprogramowanie, które wykonuje zadania w imieniu użytkownika. Mogą one automatyzować procesy, podejmować decyzje i inteligentnie wchodzić w interakcje z otoczeniem.
"Agenci AI są jak magia" - powiedział Patrick Hamelin, główny inżynier oprogramowania w Botpress. "To magiczne byty, które wykraczają poza typowe chatboty".
Agenci AI to podmioty zaprojektowane do postrzegania swojego środowiska i podejmowania działań w celu osiągnięcia określonych celów. Mogą one być oparte na oprogramowaniu lub być bytami fizycznymi.
Postrzegają swoje otoczenie za pomocą czujników, przetwarzają informacje za pomocą algorytmów lub modeli, a następnie podejmują działania za pomocą siłowników lub innych środków.
Co agenci AI oznaczają dla pracowników?
Choć łatwo wyobrazić sobie świat pełen autonomicznego oprogramowania wykonującego zadania warte budynku biurowego, agenci AI będą w najbliższej przyszłości pomagać pracownikom - a nie ich zastępować.
Agenci AI potrzebują ludzkich wyzwalaczy, aby ukończyć swoje przepływy pracy. Podczas gdy wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie nadal rosło w różnych branżach - takich jak skalowanie wsparcia za pomocą chatbotów obsługi klienta lub tworzenie agentów generujących leady w ramach lejków sprzedaży AI - agenci AI i chatboty nie są zaprojektowane tak, aby zastąpić ludzkich pracowników.
Prawdopodobnie zaobserwujemy wzrost edukacji i szkoleń dla pracowników w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji w ich przepływach pracy, szczególnie w branżach, które mogą łatwo zautomatyzować zadania. Jeśli zostanie to zrobione prawidłowo, takie podnoszenie kwalifikacji pozwoli pracownikom zwiększyć ilość czasu spędzanego na złożonych lub bardziej strategicznych zadaniach. Powinno to poprawić produktywność pracowników i ich zadowolenie z pracy.
W rzeczywistości istnieje już wiele rzeczywistych przypadków użycia agentów AI. Będzie ich coraz więcej, w miarę jak technologia będzie stawać się coraz bardziej zaawansowana.
Krytycy mają jednak rację - wprowadzenie większej liczby autonomicznych agentów do siły roboczej musi odbywać się z zamiarem i troską o ludzi, z którymi będą pracować.
Jaka jest różnica między agentem AI a chatbotem AI?
Agenci AI i chatbots różnią się celem i możliwościami. Chatbots są zaprojektowane do interakcji z ludźmi, podczas gdy agenci są zaprojektowani do wykonywania autonomicznych zadań.
Największą różnicą jest ich zdolność do podejmowania autonomicznych działań. Ponieważ AI chatbots są zaprojektowane do rozmowy z ludźmi, zwykle nie są zaprogramowane do podejmowania autonomicznych działań - ich celem jest bezpośrednia pomoc człowiekowi.
Z drugiej strony, agenci AI mogą w ogóle nie wchodzić w interakcje z użytkownikiem. W niektórych przypadkach otrzymają zadanie od dewelopera i wykonają je niezależnie, bez interakcji z innym człowiekiem.
Przybierają one również różne formy. Chatbots są często oparte na tekście lub głosie, podczas gdy agenci AI mogą przybrać formę zrobotyzowanego odkurzacza lub inteligentnego termostatu.
Mają one jednak wiele podobieństw. Między innymi się pokrywają:
- Przetwarzanie języka naturalnego w celu zrozumienia tekstu
- Duży model językowy do zasilania ich wyników (taki jak GPT z OpenAI lub Gemini z Google).
- Wektorowe bazy danych pozwalające lepiej zrozumieć tekstowe dane wejściowe pochodzące z interakcji z człowiekiem
Charakterystyka agentów AI
Autonomia
Agenci AI mogą działać bez interwencji człowieka, podejmując decyzje i działając na ich podstawie niezależnie. Ich autonomia pozwala agentom AI radzić sobie ze złożonymi zadaniami i podejmować w czasie rzeczywistym decyzje dotyczące najlepszego sposobu ukończenia procesu, ale bez udziału człowieka kodującego konkretne kroki dla danego zadania.
Choć idea autonomicznego agenta może przywodzić na myśl HAL 9000, mówiący komputer z filmu 2001: Odyseja kosmiczna, agenci AI wciąż polegają na ludzkich instrukcjach. Użytkownik lub programista będzie musiał poświęcić czas na powiedzenie agentowi, co ma zrobić - ale agent rozwiąże problem, jak najlepiej wykonać zadanie.
Ciągłe uczenie się
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 działanie agenta. Środowisko agenta AI 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. Nauczy się tworzyć lepsze wyniki, gdy doświadczy większej liczby zadań. Ze względu na ich zdolność do uczenia się i doskonalenia, agenci AI mogą dostosowywać się do szybko zmieniających się środowisk.
Reaktywny i proaktywny
Agenci AI są zarówno reaktywni, jak i proaktywni w swoich środowiskach. Ponieważ pobierają dane sensoryczne, są w stanie zmienić sposób działania w oparciu o zmiany w środowisku.
Na przykład inteligentny termostat może wyczuć, że temperatura w pomieszczeniu staje się coraz niższa, gdy zaczyna się niespodziewana burza z piorunami. W rezultacie zmniejszy intensywność klimatyzacji.
Ale jest również proaktywny - jeśli słońce świeci w pomieszczeniu w przybliżeniu o tej samej porze każdego dnia, proaktywnie zwiększy klimatyzację, aby zbiegła się z pojawieniem się ciepła słonecznego.
Składniki agenta AI
Agent AI na pierwszy rzut oka wydaje się skomplikowany. To dlatego, że tak jest. Jednak lepsze zrozumienie kluczowych elementów agenta AI może pomóc w zrozumieniu jego wewnętrznego działania.
Elementy te mają kluczowe znaczenie dla tworzenia narzędzi AI, które mogą wykonywać zadania autonomicznie.
Czym jest funkcja agenta?
Funkcja agenta jest rdzeniem agenta AI. Określa 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.
Czym są percepcje?
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:
- Wiadomości
- Informacje o profilu użytkownika
- Lokalizacja użytkownika
- Chat historia
- Preferencje językowe
- Godzina i data
- Preferencje użytkownika
- Rozpoznawanie emocji użytkownika
Co to jest siłownik?
Siłowniki to mechanizmy, które pozwalają agentom AI na fizyczną interakcję z otoczeniem. Działania te mogą obejmować zarówno kierowanie autonomicznym samochodem, jak i wpisywanie tekstu na ekranie.
Siłowniki można traktować jako mięśnie agenta AI, wykonujące decyzje podjęte przez funkcję agenta.
Przykłady siłowników obejmują:
- Generatory odpowiedzi tekstowych są odpowiedzialne za generowanie i wysyłanie odpowiedzi tekstowych do użytkowników. Pobierają one tekstową odpowiedź chatbota i dostarczają ją użytkownikowi za pośrednictwem interfejsu czatu.
- Chatbot może potrzebować integracji z systemem - takim jak firmowy system CRM - aby uzyskać dostęp do danych klientów, tworzyć zgłoszenia do pomocy technicznej lub sprawdzać status zamówień. Interfejsy API integracji usług pozwalają chatbotowi na interakcję z zewnętrznymi systemami i pobieranie lub aktualizowanie informacji w razie potrzeby.
- Aktory mogą wysyłać powiadomienia i alerty, takie jak powiadomienia e-mail lub wiadomości SMS. Mogą być wykorzystywane do utrzymywania zaangażowania i informowania użytkowników poprzez wysyłanie powiadomień push, aby ostrzegać ich o zbliżających się spotkaniach, zmianach statusu zamówień, promocjach lub innych istotnych aktualizacjach.
Czym jest 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 posiadać bazę wiedzy zawierającą informacje na temat zasad ruchu drogowego i przepisów lokalnych. Tymczasem autonomiczny agent obsługi klienta będzie miał dostęp do baz danych produktów firmy i zasad zwrotów.
Każda firma korzystająca z agenta AI będzie musiała wytrenować go na danych firmowych. Podczas gdy duży model językowy może korzystać z szerszego Internetu, agent z określoną funkcją będzie musiał stworzyć dane wyjściowe specyficzne dla podróży użytkownika.
Zastosowania agentów AI
Agenci AI mają szeroki wachlarz zastosowań - zaczynają robić furorę w wielu branżach na całym świecie. Oto kilka najpopularniejszych z nich:
Obsługa klienta
Chatboty do obsługi klienta są jednym z najpopularniejszych rodzajów wdrażania agentów AI.
Ponieważ można je podłączyć do danych firmy, firma może wykorzystać agenta AI do działania jako asystent klienta. Mogą oni zapewnić dostęp bezpośrednio do urządzenia użytkownika w dowolnym miejscu na świecie, w tym do strony internetowej za pośrednictwem komputera lub różnych aplikacji (takich jak WhatsApp lub Facebook Messenger).
Te chatbots i wirtualni agenci mogą kierować klientów do konkretnych polityk, dać im wyobrażenie o tym, jakie przedmioty mogą zaspokoić ich potrzeby, a nawet zapewnić dostęp do ich konta poprzez zresetowanie hasła.
Oczekuje się, że firmy będą oferować obsługę klienta chatbots - większość z nich jest zasilana przez duże modele językowe i może wykonywać określone zadania. Najlepsze z nich są również w stanie podejmować działania w imieniu firmy, takie jak rezerwacja stolika lub aktualizacja danych klienta.
Pojazdy autonomiczne
Jednym z najbardziej popularnych zastosowań agentów AI są autonomiczne samochody i drony. Pojazdy te mogą działać przy ograniczonym udziale człowieka, dzięki mocy agentów AI.
Agenci AI są integralną częścią ich funkcjonowania - postrzegają otoczenie samochodu i podejmują świadome decyzje (np. kiedy można bezpiecznie skręcić lub kiedy należy zwolnić). Potrafią zidentyfikować, kiedy samochód zbliża się do znaku stopu lub zbadać nowy rodzaj terenu, biorąc pod uwagę dane środowiskowe.
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.
Koncepcja asystenta AI jest nam już dobrze znana. Agenci AI pozwalają na kolejny etap głęboko spersonalizowanego planowania - jeśli planujesz wakacje, mogą nie tylko sugerować lokalizacje nowego miejsca docelowego i identyfikować hotele, ale także działać jako osobiste biuro podróży. Ponieważ agent AI może wykonywać zadania autonomicznie, bot podróżny zajmie tylko chwilę, aby zarezerwować rezerwacje w Twoim imieniu, od biletów lotniczych po hotel.
Inne zastosowania
- Agenci AI mogą kontrolować i optymalizować inteligentne urządzenia domowe - na przykład zmieniać temperaturę za pomocą systemu ogrzewania lub konfigurować alarm antywłamaniowy.
- Agenci AI są wykorzystywani w robotyce , ponieważ mogą wykonywać autonomiczne zadania, takie jak budowanie. Po otrzymaniu zadania mają możliwość jego wykonania w oparciu o własną ocenę najlepszych praktyk.
- Podobnie jak w przypadku inteligentnych urządzeń domowych, agenci AI mogą być wykorzystywani w cyberbezpieczeństwie. Są one w stanie wykonywać takie działania, jak wykrywanie zagrożeń, identyfikacja anomalii i zarządzanie bezpieczeństwem, broniąc się przed cyberatakami i zapewniając integralność systemu.
- W procesach łańcucha dostaw agenci AI mogą być wykorzystywani do optymalizacji tras, zarządzania zapasami, przewidywania popytu i zwiększania ogólnej wydajności operacji logistycznych - mogą identyfikować rozwiązania, których obsługujący je ludzie mogli wcześniej nie widzieć.
Rodzaje agentów AI
Istnieje kilka różnych typów agentów AI - optymalny będzie zależał od wykonywanego zadania.
Proste środki odruchowe
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 one do zadań o ograniczonej złożoności i wąskim zakresie możliwości. Przykładem prostego agenta refleksyjnego może być inteligentny termostat.
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.
Są one wykorzystywane w rozwoju technologii samochodów autonomicznych, ponieważ mogą zbierać dane, takie jak prędkość samochodu, odległość między samochodem przed nim a zbliżającym się znakiem stopu. Agent może podejmować świadome decyzje dotyczące momentu hamowania w oparciu o prędkość i możliwości hamowania samochodu.
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. Jeśli chcesz, aby agent rekomendował pewne rzeczy - takie jak sposób działania lub różne typy komputerów do określonego zadania - agent oparty na użyteczności może pomóc.
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.
Są one często wykorzystywane w handlu elektronicznym i technologii platform streamingowych do zasilania spersonalizowanych systemów rekomendacji, ponieważ z czasem uczą się, co preferują użytkownicy.
Czynniki przekonanie-pragnienie-intencja
Agenci ci modelują zachowanie podobne do ludzkiego, utrzymując przekonania na temat środowiska, pragnień i intencji. Mogą rozumować i odpowiednio planować swoje działania, dzięki czemu nadają się do złożonych systemów.
Agenty oparte na logice
Agenty oparte na logice wykorzystują rozumowanie dedukcyjne do podejmowania decyzji, zazwyczaj w oparciu o reguły logiczne. Są one dobrze przystosowane do zadań wymagających złożonego rozumowania logicznego.
Agenty oparte na celach
Agenci ci działają, aby osiągnąć swoje cele i mogą odpowiednio dostosowywać swoje działania. Mają bardziej elastyczne podejście do podejmowania decyzji w oparciu o przyszłe konsekwencje ich obecnych działań.
Powszechnym zastosowaniem agentów opartych na celach jest robotyka - na przykład agent poruszający się po magazynie. Może on analizować potencjalne ścieżki i wybierać najbardziej efektywną trasę do miejsca docelowego.
.webp)
Przyszłość agentów AI
Era sztucznej inteligencji dopiero się zaczyna. I przeszła długą drogę - od pierwszych komputerów, przez Internet, pierwszy duży model językowy, po nową technologię agentów, technologia rozszerza nasz świat z każdym dniem.
Rozwój sztucznej inteligencji ma stworzyć nowy świat biznesu. Łączenie się z asystentem AI stało się już normą podczas interakcji z dużymi firmami - wraz z postępem technologicznym, a agenci stają się coraz bardziej zdolni do samodzielnego wykonywania różnych zadań, rozszerzą swój zakres w różnych branżach.
Utwórz agenta AI za pomocą Botpress
Botpress to kreator chatbotów AI nowej generacji. Dzięki wysoce rozszerzalnemu i konfigurowalnemu projektowi można go używać do tworzenia agentów AI.
Możesz rozpocząć swój projekt za pomocą gotowych szablonów, dostosować jego zachowanie i płynnie wdrożyć go w wielu kanałach.
Niezależnie od tego, czy tworzysz osobistego asystenta, chatbota do obsługi klienta, czy innego agenta AI, Botpress zapewnia narzędzia potrzebne do rozpoczęcia pracy.
Chcesz stworzyć agenta AI? Zacznij tworzyć już dziś. To nic nie kosztuje.
Spis treści
Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami na temat agentów AI
Udostępnij to na:
.svg)
