36 Halimbawa ng AI Agents sa Tunay na Mundo

Bagamat AI agents ay madalas laman ng balita sa teknolohiya, hindi palaging halata ang mga halimbawa ng AI agents sa totoong buhay.

Sa artikulong ito, ipapaliwanag ko sa iyo ang mga uri ng AI agents at mga halimbawa ng bawat isa.

Ngunit tandaan: kahit na hinati-hati ito ayon sa uri, karamihan sa mga masalimuot na AI system ay pinagsamang iba't ibang uri ng agentic AI.

Halimbawa, sa pamamahala ng AI supply chain, gumagamit sila ng ilang uri ng agent para mapahusay ang logistics, pamamahala ng imbentaryo, paglalagay ng stock, at paghahatid. Ganoon din sa self-driving na sasakyan – pinagsasama ang utility-based agents, goal-based agents, model-based reflex agents, at learning agents para mapatakbo ang isang masalimuot na proseso.

‍

Pero para magsimula sa mga pangunahing prinsipyo, talakayin natin kung ano ang layunin ng bawat uri ng agentic AI, kasama ang ilang halimbawa kung paano ito lumalabas sa totoong mundo.

Kahit wala kang self-driving na sasakyan o hindi ka nagtatrabaho sa AI-powered na bodega, malamang ay naka-engkwentro ka na ng agentic enterprise bots tulad ng:

• E-commerce AI agents na naglalagay ng order, nagbibigay ng update sa pagpapadala, at nagmumungkahi ng mga produktong akma sa bawat user.
• Customer support chatbots na sumasagot sa mga madalas itanong, nagbibigay ng refund, at nag-aayos ng mga teknikal na problema (tulad ng halimbawang ito mula sa Ruby Labs).
• Lead generation agents na nakikipag-chat, sumusuri ng mga lead, at nagbu-book ng mga meeting (tulad ng halimbawang ito mula sa Waiver Consulting Group).
• Sales chatbots at mga tungkulin sa marketing, gaya ng AI lead generation o iba pang paraan ng paggamit ng AI sa sales.

Pero hindi lahat ng AI agents ay gawa ng mga eksperto sa teknolohiya. Sa katunayan, madali na lang ngayon sa mga bagong AI building platforms ang magdisenyo at maglunsad ng sarili mong AI agent.

Kung interesado kang gumawa ng sarili mong AI agent, subukan mo na ngayon gamit ang aming tutorial sa paggawa ng AI agent.

Ngayon, talakayin natin ang 9 na uri ng AI agents at 36 na totoong halimbawa ng mga ito.

1. Utility-Based Agents

Hindi tulad ng mas simpleng agent na basta-basta lang tumutugon sa paligid, sinusuri ng utility-based agents ang mga posibleng aksyon batay sa inaasahang pakinabang. Pinipili nila kung alin ang pinakamainam para sa kanilang layunin.

Mahusay ang utility-based agents sa mga sitwasyong may maraming posibleng kinalabasan—tulad ng pagbabalanse ng iba't ibang panganib para makapagdesisyon sa pamumuhunan, o pagtimbang ng mga side effect ng mga opsyon sa paggamot.

Ang utility function ng mga intelligent agent na ito ay isang matematikal na representasyon ng kanilang mga kagustuhan. Ipinapakita ng utility function ang ugnayan nito sa mundo sa paligid, tinutukoy at niraranggo kung alin ang pinaka-nais. Pagkatapos, makakapili ang utility agent ng pinakamainam na aksyon.

Dahil kaya nilang magproseso ng napakaraming datos, nagagamit sila sa anumang larangan na may mabibigat na desisyon.

Kalakalan sa Pananalapi

Bagay ang utility-based agents sa stock at cryptocurrency markets—kaya nilang bumili o magbenta batay sa mga algorithm na layuning palakihin ang kita o bawasan ang lugi. Isinasaalang-alang ng utility function na ito ang parehong historical at real-time na datos ng merkado.

Dynamic Pricing Systems

Naranasan mo na bang magbayad ng mas mahal sa Uber o Lyft kapag umuulan? Ganyan gumagana ang utility-based agent – kaya nilang baguhin ang presyo ng mga flight, hotel, o ride-sharing nang real-time depende sa demand, kumpetisyon, o oras ng pag-book.

Smart Grid Controllers

Ang ganitong uri ng intelligent agent ang dahilan kung bakit 'smart' ang smart grids: utility-based agents ang namamahala sa pamamahagi at pag-iimbak ng kuryente.

Ina-optimize nila ang paggamit ng mga yaman batay sa forecast ng demand at presyo ng enerhiya para mapabuti ang kahusayan at mabawasan ang gastos.

Personalized Content Recommendations

Pagkatapos mong manood ng pelikula, may 3 pang inirerekomenda ang Netflix na kapareho nito.

Gumagamit ang mga streaming service tulad ng Netflix at Spotify ng utility-based agents para magmungkahi ng katulad na content sa mga user. Ang layunin dito ay pataasin ang tsansa na i-click mo ito.

2. Goal-Based Agents

Ang goal-based AI agents ay, gaya ng inaasahan, idinisenyo para makamit ang tiyak na layunin gamit ang artificial intelligence.

Sa halip na basta tumugon lang sa paligid, kaya ng mga rational agent na ito na isaalang-alang ang magiging epekto ng kanilang aksyon sa hinaharap, kaya nakakapag-desisyon silang may estratehiya para maabot ang kanilang layunin.

Hindi tulad ng simple reflex agents na diretsong tumutugon batay sa kondisyon, sinusuri at pinaplano ng goal-based agents ang mga aksyon para matupad ang kanilang layunin.

Ang nagpapakilala sa kanila sa ibang uri ng intelligent agent ay ang kakayahan nilang pagsamahin ang pagtanaw sa hinaharap at estratehikong pagpaplano para makarating sa tiyak na resulta.

Roomba

Ang mga robotic vacuum cleaner—tulad ng paboritong Roomba—ay idinisenyo para sa isang layunin: linisin ang lahat ng abot na sahig. Simple ang layunin ng goal-based agent na ito, at mahusay niya itong ginagawa.

Lahat ng desisyon ng goal-based agent na ito (tulad ng kailan iikot) ay para lang makamit ang layuning iyon. Bonus na lang ang mga pusang sumasakay dito.

Project Management Software

Bagamat maaari ring gumamit ng utility-based agent, karaniwang nakatuon ang project management software sa pagtupad ng tiyak na layunin ng proyekto.

Madalas, ang mga AI agent na ito ang nag-iiskedyul ng mga gawain at naglalaan ng resources para masigurong matatapos ng isang team ang proyekto sa tamang oras. Sinusuri ng agent ang pinakamalapit na paraan ng tagumpay at kumikilos para sa team.

Video Game AI

Sa mga strategy at role-playing na laro, ang mga AI na karakter ay kumikilos bilang goal-based agents – maaaring magkaiba ang kanilang layunin, mula sa pagdepensa ng isang lugar hanggang sa pagtalo ng kalaban.

Pinag-iisipan ng mga AI agent na ito ang iba’t ibang estratehiya at resources—alin ang atakeng gagamitin, anong power-up ang gagamitin—para makamit ang kanilang layunin.

3. Model-Based Reflex Agents

Kung kailangang mag-adjust sa impormasyong hindi laging nakikita o mahulaan, model-based reflex agents ang dapat gamitin.

Hindi tulad ng simple reflex agents na basta lang tumutugon batay sa kasalukuyang nakikita, ang model-based reflex agents ay may panloob na estado na nagbibigay-daan para mahulaan ang mga hindi ganap na nakikitang paligid. Ito ay panloob na modelo ng bahagi ng mundo na mahalaga sa kanilang gawain.

Ang modelong ito ay palaging ina-update gamit ang bagong datos mula sa kanilang paligid, para makagawa ng hinuha ang AI agent tungkol sa mga hindi nakikitang bahagi ng paligid at maasahan ang mga susunod na sitwasyon.

Sinusuri nila ang posibleng resulta ng kanilang mga aksyon bago magdesisyon, kaya nila harapin ang mga komplikasyon. Lalo itong kapaki-pakinabang sa mga masalimuot na gawain, tulad ng pagmamaneho ng sasakyan sa lungsod o pamamahala ng awtomatikong smart home system.

Dahil sa kakayahan nilang pagsamahin ang dating kaalaman at kasalukuyang datos, kayang i-optimize ng mga model-based reflex agent ang kanilang pagganap, anuman ang gawain. Tulad ng tao, nakakagawa sila ng mga desisyong akma sa konteksto, kahit hindi tiyak ang mga kalagayan.

Mga Sasakyang Awtomatik

Bagamat kabilang ang mga sasakyang ito sa iba’t ibang uri ng matatalinong ahente, magandang halimbawa sila ng model-based reflex agents.

Ang mga komplikadong sistema gaya ng trapiko at galaw ng mga tao ay eksaktong hamon na dinisenyo para sa model-based reflex agents.

Ginagamit ang kanilang panloob na modelo para gumawa ng agarang desisyon sa kalsada, tulad ng pagpreno kapag may sasakyang lumabag sa pulang ilaw, o biglaang pagbagal kapag ginawa rin ito ng nauunang sasakyan. Patuloy na ina-update ang kanilang sistema batay sa mga input mula sa paligid: ibang sasakyan, aktibidad sa tawiran, at lagay ng panahon.

Makabagong sistema ng irigasyon

Ang model-based reflex agents ang lakas ng makabagong sistema ng irigasyon. Ang kakayahan nilang tumugon sa di-inaasahang tugon ng kapaligiran ay akma para sa lagay ng panahon at antas ng kahalumigmigan ng lupa.

Ipinapakita at hinuhulaan ng panloob na modelo ng AI agent ang iba’t ibang salik ng kapaligiran, gaya ng antas ng kahalumigmigan ng lupa, lagay ng panahon, at pangangailangan ng tubig ng mga halaman.

Patuloy na nangongolekta ng datos ang mga agent na ito mula sa mga sensor sa kanilang taniman, kabilang ang real-time na impormasyon sa halumigmig, temperatura, at pag-ulan.

Sa pagsusuri ng datos na ito, kayang magpasya ng model-based reflex agent kung kailan didiligan, gaano karaming tubig ang ibubuhos, at aling bahagi ng taniman ang nangangailangan ng higit na atensyon. Dahil dito, na-o-optimize ang paggamit ng tubig, natitiyak na sapat lang ang natatanggap ng mga halaman para lumago (nang hindi nasasayang ang tubig).

Mga sistema ng awtomasyon sa bahay

Ang panloob na modelo rito ay ang kapaligiran ng bahay – patuloy na ina-update ng mga sistemang ito ang datos mula sa mga sensor, at ginagamit ito sa kanilang mga desisyon.

Nakakatukoy ang thermostat ng pagbabago sa temperatura at inaayos ito kung kinakailangan. O kaya, maaaring matukoy ng lighting system ang dilim sa labas at mag-adjust – dahil maaaring dulot ito ng gabi o biglaang bagyo, kailangan ng matalinong agent na maghanda at tumugon sa mga pagbabago.

4. Learning Agents

Namumukod-tangi ang learning agents dahil sa kakayahan nilang magbago at gumaling habang tumatagal batay sa kanilang karanasan.

Hindi tulad ng mas static na AI agents na umaasa lang sa pre-programmed na mga tuntunin o modelo, kayang baguhin ng learning agent ang kilos at estratehiya nito. Dahil sa elementong ito ng pagkatuto, madalas silang gamitin sa pabago-bagong kapaligiran.

Pagkilala ng Panlilinlang

Gumagana ang mga sistema ng fraud detection sa pamamagitan ng tuloy-tuloy na pangongolekta ng datos at pag-aangkop para mas mahusay na matukoy ang mga mapanlinlang na pattern. Dahil palaging nagbabago ang taktika ng mga scammer, kailangang magbago rin ang mga fraud detection agent.

Rekomendasyon ng Nilalaman

Gumagamit ang mga platform tulad ng Netflix at Amazon ng sistemang may learning agent para paghusayin ang kanilang rekomendasyon ng mga pelikula, palabas, at produkto.

Kahit sabihin ng iyong profile na mahilig ka sa horror at thriller, kung bigla kang manood ng rom-com, mag-aadjust ang mga rekomendasyon mo. Tulad natin, palaging natututo ito.

Software sa Pagkilala ng Boses

Gumagamit ang mga app tulad ng Google Assistant at Siri ng learning agent para mas maintindihan ang ating hindi malinaw na pagsasalita.

Dahil sa learning agents, gumagaling ang mga sistemang ito sa pag-unawa ng accent at slang – kaya nating tanungin si Siri ng mga bagay tulad ng, “Och, Siri, hanapin mo nga ang pinakamalapit na kainan, gutom na gutom na ako!”

Mga Adaptive na Thermostat

Kahit ang mga smart thermostat – tulad ng Nest – natututo mula sa kilos ng gumagamit, gaya ng oras ng pag-uwi o pag-alis, at mga paboritong temperatura.

Palaging nagbabago ang impormasyong ito, kaya kailangang makapag-adjust ang thermostat habang tumatagal – isa pa itong halimbawa ng learning agent.

5. Hierarchical Agents

Iba ang hierarchical agents sa ibang uri ng AI agents dahil sa kanilang estrukturadong, maraming antas na paraan ng paglutas ng problema.

Kawangis ng komplikadong estruktura ng organisasyon ang hierarchical agents, na may iba’t ibang antas ng pagpapasya. Iba-iba ang espesyalisasyon ng bawat agent sa sistema, kaya mas mahusay silang humawak ng komplikado at sunud-sunod na gawain.

Isa ang hierarchical agents sa mas komplikadong paraan ng pag-deploy ng AI agents, dahil binubuo sila ng maraming mas maliliit na AI agent.

Sa madaling sabi: Ang estruktura ng hierarchical agent ay tungkol sa maayos na proseso ng pagpapasya sa iba’t ibang antas ng isang sistema.

Mga Robot sa Pabrika

Sa mga advanced na sistema ng pagmamanupaktura, ang mga hierarchical agent ang nag-oorganisa ng linya ng produksyon.

Ang mga high-level agent ang nagpaplano at nag-aallocate ng mga gawain sa buong sistema, habang ang mga low-level agent ang kumokontrol sa partikular na makina gaya ng robotic arms para sa mga gawain sa asembliya.

Nakakapag-ugnayan ang bawat isa para matiyak ang tuloy-tuloy na produksyon – ito ang multi-level na pagpapasya sa aksyon.

Mga Sistema ng Kontrol sa Trapiko ng Eroplano

Gumagamit ang mga sistemang ito ng hierarchical agents para pamahalaan ang ligtas at episyenteng daloy ng trapiko sa himpapawid. Dahil komplikado ang gawaing ito at maraming aspeto, kailangan ng hierarchical agent system para sa tamang pagpapatupad.

Ang mga high-level agent ang namamahala sa mas malawak na rehiyonal na trapiko, habang ang mga low-level agent ang nakatutok sa mga partikular na gawain tulad ng pag-takeoff, pag-landing, at pag-taxi sa bawat paliparan.

Mga Autonomous na Robot sa Bodega

Hierarchical agents ang namamahala sa imbentaryo at paghawak ng mga pakete sa mga bodega na pinahusay ng machine learning.

Ang mga high-level agent ang nag-o-optimize ng layout ng bodega at distribusyon ng imbentaryo, habang ang mga low-level agent ang nagpapatakbo ng mga robotic forklift at sorter para gawin ang pisikal na paglipat at pag-aayos ng mga kalakal.

6. Robotic Agents

Ito mismo ang naiisip natin kapag sinabing matalinong agent: ang robotic agent.

Dahil may dagdag na aspeto ng pagganap, ang robotic agents ang mukha ng artificial intelligence agents. Gumagana ang mga matalinong agent na ito sa pisikal na mundo, hindi lang bilang software.

Ang mga pisikal na anyo ng AI agents na ito ay karaniwang may mga sensor tulad ng kamera o touch sensor. Lalo silang kapaki-pakinabang sa mga gawaing mapanganib o paulit-ulit – mas episyente at matipid kung AI agent ang gagawa ng mga ito.

Pinagsasama ang ganitong AI agent sa iba pang uri ng artificial intelligence, kaya nitong gawin ang mga utility o goal task, minsan bilang bahagi ng multi-agent o hierarchical system.

Mga Robot sa Assembly Line

Maraming robot sa mga assembly line. Ginagampanan ng mga AI agent na ito ang mga gawain tulad ng welding, pagpipinta, at pag-aasemble ng mga piyesa, lahat ay mabilis at eksakto.

Dahil matalinong agent sila, kaya nilang i-optimize ang oras ng produksyon habang pinananatili ang kalidad ng trabaho.

Mga Robot sa Operasyon

Mataas ang panganib at kailangan ng eksaktong galaw sa operasyon, kaya mainam ito para sa AI agents.

Tumutulong ang mga robotic agent tulad ng da Vinci Surgical System sa mga surgeon sa mga eksakto at minimally invasive na operasyon. Hindi awtomatikong nag-oopera ang mga AI agent na ito, pero pinapalawak nila ang kakayahan ng surgeon.

Mga Robot sa Agrikultura

Karaniwan nang ginagamit ang mga robot sa siklo ng agrikultura, mula pagtatanim ng buto, pag-aani, hanggang pagmamanman ng lagay ng bukid.

Tumutulong ang mga AI agent na ito na pataasin ang produktibidad, dahil mas madali para sa makina ang magtanim ng 10,000 buto ng karot kaysa tao ang gumawa nito.

Mga Robot sa Serbisyo

Ang pinakasikat na service robot sa lahat – tama, si WALL-E. Sunod dito ang mga robot sa restawran na nagdadala ng walang katapusang order ng all-you-can-eat sushi diretso sa iyong mesa.

Ginagamit natin ang mga robot na serbisyo saanman: mga robotic na vacuum cleaner, nagbibigay ng impormasyon sa mga bisita sa mga hotel, at naghahatid ng mga produkto sa mga customer sa iba’t ibang uri ng establisyemento.

7. Mga Virtual Assistant

Ang mga virtual assistant ay pinapagana ng natural na pagproseso ng wika at artipisyal na intelihensiya – at sila marahil ang pinakapamilyar na halimbawa ng mga AI agent sa pangkalahatang publiko.

Naiintindihan at napoproseso ng mga matalinong personal assistant na ito ang wikang tao (gamit ang natural na pagproseso ng wika) para magsagawa ng mga gawain, tulad ng pagtatakda ng paalala at pamamahala ng mga email.

May kasamang bahagi ng pagkatuto ang ganitong uri ng AI agent: natututo sila mula sa pakikisalamuha ng gumagamit, kaya mas nagiging akma at epektibo sila habang tumatagal.

Siri

Isa sa mga unang virtual assistant na naging tanyag, ang Siri ay naka-integrate sa karamihan ng mga Apple device, kabilang ang iPhone, iPad, Mac, at Apple Watch.

Tumutulong si Siri sa iba’t ibang gawain, tulad ng pagtawag, pagpapadala ng mensahe, pagtatakda ng paalala, pagbibigay ng direksyon, at pagsagot sa mga tanong tungkol sa pangkalahatang kaalaman.

Alexa

Makikita sa mga Amazon Echo device at iba pang produktong may Alexa, ang virtual assistant na ito ay tumutugtog ng musika, kumokontrol sa mga smart home device, gumagawa ng shopping list, at nagbibigay ng balita. At nasira na rin ang pangalang ‘Alexa’ para sa mga tao.

Google Assistant

Kilala mo ang programang agent na ito mula sa mga Android phone at Google Home device. Magaling ang Google Assistant sa paghahanap ng impormasyon sa web, pag-schedule ng mga event, pamamahala ng smart home products, at pagsasalin ng wika nang real-time.

Dahil malalim ang integrasyon nito sa mga serbisyo ng Google, napakalakas nito para sa mga gawain na may kinalaman sa mapa, YouTube, at paghahanap.

8. Multi-Agent Systems

Ang kagandahan ng multi-agent systems ay nasa kanilang pagkakaiba-iba at kasaganahan ng mga ugnayan.

Ang mga agent sa mga sistemang ito ay kadalasang napakaiba-iba, mula sa simpleng software agent na nagsasala ng datos hanggang sa mas komplikadong entity na namamahala ng mahahalagang tungkulin sa mga smart grid o mga network ng transportasyon.

Bawat agent ay gumagana nang semi-awtonomo ngunit idinisenyo para makipag-ugnayan sa iba pang agent, kaya bumubuo ng isang dinamikong ekosistema kung saan ang kolektibong kilos ay nagmumula sa mga indibidwal na aksyon. Para sa ganitong uri ng agent program, mahalaga ang pagtutulungan.

Mga Sistema ng Pamamahala ng Trapiko

Makikita mo ang mga matalinong agent na ito sa pamamahala ng trapiko, kung saan maraming agent ang kumakatawan sa iba’t ibang traffic signal, surveillance camera, at information system.

Nagkakaisa ang mga AI agent na ito para mapabuti ang daloy ng trapiko, mabawasan ang siksikan, at tumugon sa mga real-time na sitwasyon tulad ng aksidente o road work. Bawat agent ay humahawak ng datos mula sa sarili nitong lugar at nakikipag-ugnayan sa iba para i-adjust ang mga traffic signal – kaya kailangan talaga ang pagtutulungan.

Smart Grids para sa Pamamahala ng Enerhiya

Kasama rin sa smart grids ang maraming AI agent, bawat isa ay kumokontrol sa iba’t ibang aspeto ng pamamahagi ng kuryente, mula sa mga power plant hanggang sa mga smart meter sa mga bahay.

Nagkakaisa ang mga AI agent na ito para balansehin nang mahusay ang suplay at demand ng enerhiya, isama ang mga renewable energy source, at mapanatili ang katatagan ng grid.

Ang koordinasyon ng multi-agent system ang nagsisiguro ng pinakamainam na pamamahagi ng enerhiya at tipid sa gastos sa buong network.

Supply Chain at Logistics

Sa pamamahala ng supply chain, ang mga agent ay kumakatawan sa iba’t ibang stakeholder tulad ng mga supplier, manufacturer, distributor, at retailer. Nagkakaisa ang mga agent na ito para i-optimize ang proseso ng supply chain, mula pagbili hanggang paghahatid, upang maging episyente at mabawasan ang gastos.

Autonomous Swarm Robotics

Minsan sa mga eksplorasyon o rescue mission, grupo ng mga robot ang ipinapadala.

Bawat robotic agent ay gumagana nang semi-independyente ngunit nakikipag-ugnayan sa iba pang AI agent para masakop ang mas malalaking lugar, magbahagi ng sensory data, o sama-samang maglipat ng mga bagay.

Lalo itong kapaki-pakinabang sa mahihirap na lugar – tulad ng gumuhong gusali o ibabaw ng planeta – kung saan ang pagtutulungan ng malaking AI system ay mas marami ang nagagawa kaysa sa mga indibidwal na AI agent.

9. Simple Reflex Agents

Ang simple reflex agent ay parang pinakaapi sa grupo. Napakalimitado ng katalinuhan nito at gumagana lang batay sa tuwirang tuntunin ng kondisyon-aksiyon.

Hindi angkop ang mga agent na ito para sa komplikadong gawain. Pero mahusay sila sa mga tiyak na gawain na para talaga sa kanila.

Ang mga simple reflex agent ay akma para sa tuwirang gawain sa isang predictable na kapaligiran. Ang kilos ng ganitong agent ay may epekto sa paligid, pero para lang sa mga partikular na gawain.

Mga Thermostat

Alas sais ng gabi sa taglamig? Taasan ang init. Tanghali sa tag-init? Ang simpleng reflex agent na ito, na may limitadong katalinuhan, ay bubuksan ang aircon.

Awtomatikong pinto

Bagaman mababa ang tingin sa katalinuhan nito, madalas na halimbawa ng simple reflex agent ang mga awtomatikong pinto. Nakakaramdam ang AI agent na ito ng tao sa harap ng pinto, at bumubukas ito. Napakasimple.

Mga Smoke Detector

Ang AI agent na ito ay gumagana mula sa kisame ng iyong kusina. Oo, simple reflex agent din ito. Kapag nakaramdam ng usok, tumutunog ang alarma.

Pangunahing spam filter

May ilang agent sa artificial intelligence na matagal na tayong tinutulungan araw-araw. Isa na rito ang email spam filter. Ang mga pangunahing bersyon ay hindi gumagamit ng natural na pagproseso ng wika, kundi mga keyword o reputasyon ng nagpadala.

Gumawa ng sarili mong AI agent

Maraming uri ng AI agent, at may mga mas mahirap buuin kaysa sa iba.

Pero kung gusto mong gumawa ng agentic chatbot – na kayang magsagawa ng aksyon sa iyong araw-araw na sistema, tulad ng pagpapadala ng email at pag-book ng meeting – matutulungan ka namin.

Mayroon ang aming platform ng madaling drag-and-drop na interface para sa mga baguhan, at walang katapusang extensibility para sa mga propesyonal na developer.

May aktibo pa kaming komunidad ng mahigit 20,000 bot-builder, kung gusto mo ng suporta habang gumagawa.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

FAQ

May sariling pag-iisip ba ang mga AI agent?

Hindi, walang sariling pag-iisip ang mga AI agent. Sinusunod nila ang mga programang software na nagtatakda ng kanilang layunin, bagaman kaya nilang kumilos nang awtonomo para makamit ang mga resulta.

Ano ang proseso ng pagpapasya at pagkilos ng mga AI agent?

Iba-iba ang paraan ng pag-oobserba at pagkilos ng mga AI agent depende sa uri. May ilan na gumagamit ng modeling data, at ang iba naman ay sensors. Iba-iba rin ang layunin nila batay sa programang lohika na itinakda sa kanila.

Ano ang model-based agent?

Ang model-based agent ay isa pang tawag sa model-based reflex agent, isang uri ng AI agent na pinagsasama ang nakaraang datos at kasalukuyang input para matukoy ang pinakamainam na aksyon.