- Ang mga ahente ng AI ay mula sa mga simpleng reflex system na tumutugon sa mga kasalukuyang input hanggang sa mga sopistikadong ahente na nagpaplano, natututo, at nagko-coordinate ng mga kumplikadong gawain sa iba't ibang domain.
- Ang mga simpleng reflex agent ay kumikilos lamang sa mga agarang kondisyon, habang ang mga modelong reflex agent ay nagpapahusay sa paggawa ng desisyon gamit ang mga panloob na modelo upang masubaybayan at mahulaan ang mga pagbabago sa kapaligiran.
- Nagtatampok ang mga multi-agent system ng maraming ahente ng AI na nagtutulungan o nakikipagkumpitensya, na nagpapagana ng mga advanced na application tulad ng mga self-driving na kotse na nag-coordinate sa trapiko o pamamahala ng masalimuot na mga supply chain.
Ang mga ahente ng AI ay sumabog sa mga nakaraang taon. At sa kanilang kumplikadong teknolohiya at mga kakayahan, maraming iba't ibang uri ng mga ahente ng AI sa mga araw na ito.
Ang ahente ng AI ay isang software na nagsasagawa ng mga gawain. Hindi tulad ng karaniwang chatbot, maaari itong gumawa ng mga pagkilos sa ngalan ng isang user.
Mayroong malawak na hanay ng mga ahente ng AI, mula sa mga smart thermometer at self-driving na mga kotse, hanggang sa mga ahente na may mga interface ng chat. Ang lahat ng mga kaso ng paggamit na ito ay nabibilang sa isa sa pitong pangunahing kategorya ng mga ahente ng AI. Sa artikulong ito, ibabahagi ko ang 7 pangunahing uri ng ahente ng AI at ilang mga tunay na halimbawa ng mga ahente ng AI.
1. Mga Simpleng Reflex Agents
Ang isang simpleng reflex agent ay isang AI system na gumagawa ng mga desisyon batay lamang sa kasalukuyang input mula sa kapaligiran nito.
Gumagamit ito ng isang hanay ng mga tuntunin sa pagkilos na kondisyon para imapa ang mga naobserbahang input sa mga partikular na tugon. Kapag nakita nito ang isang tiyak na estado sa kapaligiran, ipapatupad nito ang kaukulang panuntunan.
Wala itong memorya o panloob na modelo ng mundo — kaya maaari lamang itong gumana nang epektibo sa ganap na napapansin na mga kapaligiran kung saan ang bawat desisyon ay maaaring gawin batay sa kasalukuyang input lamang.
Mga Halimbawa ng Simple Reflex Agents
- Isang termostat na i-on ang init kung ito ay masyadong malamig
- Isang robot na lumiliko kapag tumama ito sa dingding (hello, Roomba na may pusa sa ibabaw)
- Isang pangunahing chatbot na tumutugon sa "Hello!" kapag sinabi ng isang user ng "Hi"
.webp)
2. Model-Based Reflex Agents
Ang reflex agent na nakabatay sa modelo ay isang ahente ng AI na gumagawa ng mga desisyon batay sa parehong kasalukuyang input at panloob na modelo ng mundo.
Hindi tulad ng mga simpleng reflex agent, sinusubaybayan ng ganitong uri ang kalagayan ng kapaligiran sa paglipas ng panahon . Gumagamit ito ng isang modelo — mahalagang, nakaimbak na impormasyon tungkol sa kung paano gumagana ang mundo — upang punan ang mga puwang kapag ang kapaligiran ay hindi ganap na napapansin.
Kapag nakatanggap ito ng bagong input, ina-update nito ang panloob na estado nito, kinokonsulta ang mga tuntunin sa pagkilos-kondisyon nito, at pinipili ang pinakamahusay na tugon batay sa kasalukuyang percept at kung ano ang alam nito mula sa mga nakaraang pakikipag-ugnayan.
Mga Halimbawa ng Model-Based Reflex Agents
- Isang robot vacuum na naaalala ang layout ng isang silid at iniiwasan ang mga lugar na nalinis na nito
- Isang ahente LLM na nagpapatuloy sa isang pag-uusap habang sinusubaybayan ang mga nakaraang input ng user
- Isang larong AI na tumutugon hindi lamang sa kung ano ang nakikita nito kundi pati na rin sa kung ano ang nalalaman nito mula sa naunang laban
3. Mga Ahente sa Pag-aaral
Ang learning agent ay isang AI agent na nagpapahusay sa performance nito sa paglipas ng panahon sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa mga karanasan nito.
Mayroon itong apat na pangunahing bahagi : isang elemento ng pag-aaral, isang elemento ng pagganap, isang kritiko, at isang generator ng problema.
Pinipili ng elemento ng pagganap ang mga aksyon, habang inaayos ng elemento ng pag-aaral ang gawi nito batay sa feedback. Sinusuri ng kritiko ang kinalabasan ng mga aksyon gamit ang isang paunang natukoy na pamantayan, at ang tagalikha ng problema ay nagmumungkahi ng mga bagong aksyon upang subukan para sa mas mahusay na pag-aaral.
Ang istrukturang ito ay nagbibigay-daan sa ahente na umangkop sa mga pagbabago , pinuhin ang mga diskarte, at epektibong gumana kahit sa mga hindi pamilyar na kapaligiran.
Mga Halimbawa ng Learning Agents
- Isang ahente ng crypto AI na nag-aayos ng mga diskarte sa pangangalakal batay sa pagganap ng merkado
- Isang engine ng rekomendasyon na nagiging mas mahusay sa pagmumungkahi ng mga produkto batay sa gawi ng user
- Isang chatbot sa pangangalagang pangkalusugan na natututo mula sa mga pakikipag-ugnayan ng pasyente upang mapabuti ang katumpakan ng pagsubok
4. Mga Ahente na Nakabatay sa Utility
Ang ahente na nakabatay sa utility ay isang ahente ng AI na pumipili ng mga aksyon batay sa kung aling resulta ang inaasahang magbibigay ng pinakamataas na kabuuang halaga o "utility."
Sa halip na maghangad lamang na makamit ang isang layunin, sinusuri ng ahente na ito ang iba't ibang posibleng resulta at pinipili ang isa na nagpapalaki sa isang paunang natukoy na function ng utility.
Binibigyang-daan nito na pangasiwaan ang mga sitwasyon kung saan maraming paraan para maabot ang isang layunin , o kung saan dapat gawin ang mga trade-off . Nangangailangan ito ng kakayahang ihambing ang mga opsyon, hulaan ang mga kahihinatnan, at ranggo ang mga resulta batay sa mga kagustuhan o priyoridad.
Mga Halimbawa ng Utility-Based Ahente
- Isang chatbot para sa mga benta na inuuna ang mga lead batay sa posibilidad na mag-convert
- Isang bot sa pangangalakal ng stock na nagbabalanse sa panganib at nagbabalik upang i-maximize ang mga pangmatagalang kita
- Isang business chatbot na nag-iskedyul ng mga pagpupulong para mabawasan ang mga salungatan at mapakinabangan ang kaginhawahan
5. Mga Ahente ng Hierarchical
Ang hierarchical agent ay isang AI agent na nag-aayos ng proseso ng paggawa ng desisyon nito sa maraming layer o antas , na may mas matataas na antas na humahawak ng abstract na mga layunin at mas mababang antas sa pamamahala ng mga partikular na aksyon.
Hinahati ng ahente na ito ang mga kumplikadong gawain sa mas maliliit na sub-task , na ang bawat antas ng hierarchy ay responsable para sa ibang saklaw ng paggawa ng desisyon.
Maaaring magplano ang mga high-level na layer ng mga pangmatagalang diskarte, habang ang mga lower layer ay humahawak ng agarang data ng sensor at mga real-time na tugon. Ang komunikasyon ay dumadaloy sa pagitan ng mga layer, na nagpapahintulot sa ahente na i-coordinate ang malawak na layunin na may detalyadong pagpapatupad.
Pinapadali ng istrukturang ito ang pamamahala sa pagiging kumplikado at pag-uugali ng sukat sa iba't ibang time frame o priyoridad.
Mga Halimbawa ng Hierarchical Agents
- Sa pagmamanupaktura, pinaplano ng isang mataas na antas na ahente ang proseso ng pagpupulong habang ang mas mababang antas ay kumokontrol sa mga robotic arm at timing
- Sa isang matalinong pabrika, ang iba't ibang mga layer ay namamahala sa mga iskedyul ng produksyon, koordinasyon ng makina, at mga pisikal na operasyon
6. Mga Ahente na Nakabatay sa Layunin
Ang ahente na nakabatay sa layunin ay isang ahente ng AI na gumagawa ng mga desisyon sa pamamagitan ng pagsusuri kung aling mga aksyon ang makakatulong dito na makamit ang isang partikular na layunin.
Ang ahente ay binibigyan ng isa o higit pang mga layunin — ninanais na mga resulta na nais nitong maabot. Gumagamit ito ng mga algorithm sa paghahanap o pagpaplano upang tuklasin ang mga posibleng pagkakasunud-sunod ng mga aksyon, pagkatapos ay pinipili ang mga pinakamalamang na humantong sa layunin.
Hindi tulad ng mga reflex agent, hindi lang ito nagre-react — ito ay nangangatuwiran tungkol sa mga kahihinatnan sa hinaharap bago kumilos. Ginagawa nitong mas nababaluktot at may kakayahang sa dynamic o hindi pamilyar na mga kapaligiran, ngunit mas nangangailangan din ng computation.
Mga Halimbawa ng Mga Ahente na Nakabatay sa Layunin
- Isang navigation system na kinakalkula ang pinakamagandang ruta patungo sa isang destinasyon
- Isang puzzle-solving AI na naghahanap ng mga galaw na hahantong sa isang nakumpletong puzzle
- Isang robotic arm na nagpaplano ng pagkakasunod-sunod ng mga galaw upang matagumpay na mag-assemble ng isang produkto
7. Multi-Agent Systems (MAS)
Panghuli ngunit hindi bababa sa: ang multi-agent system .
Ang multi-agent system (MAS) ay isang system na binubuo ng maraming nakikipag-ugnayan na mga ahente ng AI na nagtutulungan (o minsan ay nakikipagkumpitensya) upang makamit ang mga indibidwal o ibinahaging layunin.
Ang bawat ahente sa system ay gumagana nang nakapag-iisa , na may sariling mga kakayahan, layunin, at pang-unawa sa kapaligiran.
Ang mga ahenteng ito ay nakikipag-usap at nakikipag-ugnayan — alinman nang direkta sa pamamagitan ng mga mensahe o hindi direkta sa pamamagitan ng pagmamasid sa mga pagbabago sa kapaligiran. Ang sistema sa kabuuan ay kayang lutasin ang mga problemang masyadong kumplikado o naipamahagi para sa isang ahente .
Ang mga multi-agent system ay maaaring maging kooperatiba, mapagkumpitensya, o isang halo ng pareho, depende sa disenyo at mga layunin.
Mga Halimbawa ng Multi-Agent Systems
- Mga autonomous na sasakyan na nag-coordinate sa isang intersection para maiwasan ang mga banggaan
- Isang hanay ng mga finance bot ang namamahala sa pag-invoice, pagtuklas ng panloloko, at pag-uulat sa pamamagitan ng AI workflow automation
- Isang sistema ng supply chain kung saan pinamamahalaan ng iba't ibang ahente ang imbentaryo, pagpapadala, at pagtataya ng demand
Bumuo ng Mga Custom na Ahente ng AI
Hindi mahirap bumuo ng customized na ahente ng AI - at magagawa mo ito nang libre.
Botpress nag-aalok ng drag-and-drop visual flow builder, enterprise-grade security, isang malawak na library ng edukasyon, at isang aktibong komunidad ng Discord na may 20,000+ bot builder.
Nangangahulugan ang aming napapalawak na platform na maaari kang bumuo ng anumang custom na chatbot sa anumang custom na pagsasama — at ang aming Integration Hub ay puno ng mga pre-built na konektor sa pinakamalalaking channel.
Simulan ang pagtatayo ngayon. Ito'y LIBRE.
Mga Madalas Itanong
Ano ang 7 uri ng ahente ng AI?
Ang 7 uri ay: simpleng reflex agent, model-based reflex agent, goal-based agent, utility-based agent, learning agent, hierarchical agent, at multi-agent system.
Ay ChatGPT isang ahente ng AI?
Oo, ChatGPT ay maaaring ituring na isang ahente ng AI — tumatanggap ito ng input, pinoproseso ito, at bumubuo ng mga tugon, kadalasang gumagamit ng layunin o diskarte na hinihimok ng utility depende sa kung paano ito na-deploy.
Ano ang mga matatalinong ahente, at paano sila gumagana sa mga digital na kapaligiran?
Ang mga matalinong ahente ay mga entity na idinisenyo upang kumilos sa iba't ibang mga digital na kapaligiran. Nagtitipon sila ng kaalaman mula sa kanilang kapaligiran, tinatasa ang kasalukuyang sitwasyon, at nagsasagawa ng mga aksyon upang makamit ang mga paunang natukoy na layunin. Ang kanilang pagganap ay naiimpluwensyahan ng mga panlabas na pagkilos na kanilang ginagawa sa loob ng mga nakikitang kapaligiran.
Paano gumaganap ang artificial intelligence sa paggana ng ahente?
Ang Artificial Intelligence ay nagbibigay ng kapangyarihan sa mga matatalinong ahente sa pamamagitan ng pagbibigay sa kanila ng kakayahang matuto, mangatuwiran, at umangkop. Ginagamit ng mga ahente ang AI upang mapahusay ang kanilang base ng kaalaman, na nagbibigay-daan para sa mas sopistikadong paggawa ng desisyon sa iba't ibang kapaligiran.
Ano ang bumubuo sa base ng kaalaman ng mga matatalinong ahente?
Ang kaalaman ng mga matatalinong ahente ay sumasaklaw sa impormasyon tungkol sa kapaligiran, mga paunang natukoy na panuntunan, at isang pangunahing pag-unawa sa kasalukuyang sitwasyon. Ang kaalamang ito ay bumubuo ng batayan para sa kanilang mga proseso sa paggawa ng desisyon.
Ano ang elemento ng pagganap sa konteksto ng mga matatalinong ahente?
Ang elemento ng pagganap ng mga matatalinong ahente ay tumutukoy sa kanilang kakayahang makamit ang mga layunin at gumawa ng mga pagpapasya na nag-o-optimize ng kanilang mga aksyon sa isang partikular na kapaligiran. Ito ay isang mahalagang bahagi na tumutukoy sa kahusayan at pagiging epektibo ng ahente.
Maaari bang gumana ang mga ahente sa mga hierarchical na istruktura?
Oo, ang mga hierarchical agent ay isang uri ng matalinong ahente na gumagana sa mga structured na antas. Ang mga ahenteng may mataas na antas ay nangangasiwa sa pangkalahatang paggawa ng desisyon, habang pinangangasiwaan ng mga mas mababang antas na ahente ang mga partikular na gawain sa loob ng mas malawak na balangkas. Ang hierarchical structure na ito ay nagbibigay-daan sa mahusay na operasyon sa mga kumplikadong kapaligiran.
Gumagana ba ang mga matatalinong ahente nang may limitadong katalinuhan?
Oo, maraming matatalinong ahente ang nagpapatakbo nang may limitadong katalinuhan, ibig sabihin, mayroon silang tinukoy na saklaw ng kaalaman at kakayahan. Tinutulungan sila ng limitasyong ito na tumuon sa mga partikular na gawain at kapaligiran kung saan ang kanilang kadalubhasaan ay pinakanauugnay.
