Yapay zeka ajanları son yıllarda patlama yaşadı. Karmaşık teknolojileri ve yetenekleriyle bugünlerde pek çok farklı türde YZ ajanı var.
Yapay zeka ajanı, görevleri yerine getiren bir yazılımdır. Standart bir sohbet botundan farklı olarak, bir kullanıcı adına eylemlerde bulunabilir.
Akıllı termometreler ve sürücüsüz arabalardan sohbet arayüzlü aracılara kadar çok çeşitli YZ aracıları bulunmaktadır. Tüm bu kullanım durumları, yedi ana YZ aracı kategorisinden birine girmektedir. Bu makalede, 7 ana YZ aracı türünü ve bazı gerçek dünya YZ aracı örneklerini paylaşacağım.
1. Basit Refleks Ajanları
Basit bir refleks ajanı, yalnızca çevresinden gelen mevcut girdilere dayanarak karar veren bir yapay zeka sistemidir.
Gözlemlenen girdileri belirli yanıtlarla eşleştirmek için bir dizi koşul-eylem kur alı kullanır. Ortamda belirli bir durum tespit ettiğinde, ilgili kuralı yürütür.
Dünyanın hafızası ya da dahili modeli yoktur - bu nedenle yalnızca her kararın yalnızca mevcut girdiye dayalı olarak verilebildiği tamamen gözlemlenebilir ortamlarda etkili bir şekilde çalışabilir.
Basit Refleks Ajanlarına Örnekler
- Çok soğuk olduğunda ısıyı açan bir termostat
- Duvara çarptığında dönen bir robot (merhaba, üstünde kedi olan Roomba)
- Bir kullanıcı "Merhaba" dediğinde "Merhaba!" yanıtını veren basit bir sohbet robotu
.webp)
2. Model Tabanlı Refleks Ajanlar
Model tabanlı bir refleks ajanı, hem mevcut girdiye hem de dünyanın dahili bir modeline dayalı kararlar alan bir yapay zeka ajanıdır.
Basit refleks ajanlarının aksine, bu tür zaman içinde çevrenin durumunu takip eder. Ortam tam olarak gözlemlenemediğinde boşlukları doldurmak için bir model - esasen dünyanın nasıl işlediğine dair depolanmış bilgi - kullanır.
Yeni bir girdi aldığında, iç durumunu günceller, koşul-eylem kurallarına başvurur ve hem mevcut algıya hem de önceki etkileşimlerden bildiklerine dayanarak en iyi yanıtı seçer.
Model Tabanlı Refleks Ajan Örnekleri
- Bir odanın düzenini hatırlayan ve daha önce temizlediği alanlardan kaçınan bir robot süpürgesi
- Geçmiş kullanıcı girdilerini takip ederken bir görüşmeyi sürdüren bir LLM ajanı
- Sadece gördüklerine değil, aynı zamanda maçın önceki bölümlerinden bildiklerine de tepki veren bir oyun yapay zekası
3. Öğrenen Ajanlar
Öğrenen bir ajan, deneyimlerinden öğrenerek zaman içinde performansını artıran bir yapay zeka ajanıdır.
Dört ana bileşeni vardır: bir öğrenme unsuru, bir performans unsuru, bir eleştirmen ve bir sorun üretici.
Performans unsuru eylemleri seçerken, öğrenme unsuru geri bildirime dayalı olarak davranışını ayarlar. Eleştirmen, önceden tanımlanmış bir standart kullanarak eylemlerin sonucunu değerlendirir ve problem üretici, daha iyi öğrenme için denenecek yeni eylemler önerir.
Bu yapı, acentenin değişikliklere uyum sağlamasına, stratejilerini iyileştirmesine ve alışılmadık ortamlarda bile etkili bir şekilde çalışmasına olanak tanır.
Öğrenen Aracı Örnekleri
- Piyasa performansına göre ticaret stratejilerini ayarlayan bir kripto yapay zeka ajanı
- Kullanıcı davranışlarına göre ürün önerme konusunda daha iyi hale gelen bir öneri motoru
- Triyaj doğruluğunu artırmak için hasta etkileşimlerinden öğrenen bir sağlık hizmeti sohbet robotu
4. Fayda Tabanlı Ajanlar
Fayda tabanlı bir ajan, hangi sonucun en yüksek toplam değeri veya "faydayı" sağlaması beklendiğine bağlı olarak eylemleri seçen bir yapay zeka ajanıdır.
Bu ajan sadece bir hedefe ulaşmayı amaçlamak yerine, farklı olası sonuçları değerlendirir ve önceden tanımlanmış bir fayda fonksiyonunu maksimize eden sonucu seçer.
Bu, bir hedefe ulaşmak için birden fazla yolun olduğu veya ödünleşmelerin yapılması gereken durumları ele almasını sağlar. Seçenekleri karşılaştırma, sonuçları tahmin etme ve sonuçları tercihlere veya önceliklere göre sıralama becerisi gerektirir.
Fayda Temelli Ajan Örnekleri
- Satış için potansiyel müşterileri dönüşüm olasılığına göre önceliklendiren bir chatbot
- Uzun vadeli kazançları maksimize etmek için risk ve getiriyi dengeleyen bir hisse senedi alım satım botu
- Çatışmaları en aza indirmek ve rahatlığı en üst düzeye çıkarmak için toplantıları planlayan bir iş sohbet robotu
5. Hiyerarşik Ajanlar
Hiyerarşik bir ajan, karar verme sürecini birden fazla katman veya seviye halinde düzenleyen, daha yüksek seviyelerin soyut hedefleri ele aldığı ve daha düşük seviyelerin belirli eylemleri yönettiği bir yapay zeka ajanıdır.
Bu ajan karmaşık görevleri daha küçük alt görevlere böler ve hiyerarşinin her seviyesi farklı bir karar verme kapsamından sorumludur.
Üst düzey katmanlar uzun vadeli stratejiler planlayabilirken, alt katmanlar anlık sensör verilerini ve gerçek zamanlı yanıtları ele alabilir. İletişim katmanlar arasında akar ve temsilcinin geniş hedefleri ayrıntılı uygulama ile koordine etmesine olanak tanır.
Bu yapı, karmaşıklığı yönetmeyi ve farklı zaman dilimleri veya öncelikler arasında davranışı ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
Hiyerarşik Ajan Örnekleri
- Üretimde, üst düzey bir aracı montaj sürecini planlarken, alt düzeyler robot kolları ve zamanlamayı kontrol eder
- Akıllı bir fabrikada, farklı katmanlar üretim programlarını, makine koordinasyonunu ve fiziksel işlemleri yönetir
6. Hedef Tabanlı Ajanlar
Hedef tabanlı bir ajan, hangi eylemlerin belirli bir hedefe ulaşmasına yardımcı olacağını değerlendirerek karar veren bir yapay zeka ajanıdır.
Temsilciye bir veya daha fazla hedef verilir - ulaşmak istediği sonuçlar. Olası eylem dizilerini keşfetmek için arama veya planlama algoritmalarını kullanır, ardından hedefe götürme olasılığı en yüksek olanları seçer.
Refleks ajanlarının aksine, sadece tepki vermez - harekete geçmeden önce gelecekteki sonuçlar hakkında muhakeme yapar. Bu, onu dinamik veya alışılmadık ortamlarda daha esnek ve yetenekli kılar, ancak aynı zamanda hesaplama açısından daha zahmetlidir.
Hedef Tabanlı Ajan Örnekleri
- Bir varış noktasına giden en iyi rotayı hesaplayan bir navigasyon sistemi
- Tamamlanmış bir bulmacaya götürecek hamleleri arayan bir bulmaca çözme yapay zekası
- Bir ürünü başarılı bir şekilde monte etmek için bir dizi hareket planlayan robotik bir kol
7. Çok Ajanlı Sistemler (MAS)
Son olarak: çoklu etmen sistemi.
Bir çoklu etmen sistemi (MAS), bireysel veya ortak hedeflere ulaşmak için birlikte çalışan (veya bazen rekabet eden) birden fazla etkileşimli yapay zeka etmeninden oluşan bir sistemdir.
Sistemdeki her bir ajan, kendi yetenekleri, hedefleri ve çevre algısı ile bağımsız olarak çalışır.
Bu aracılar ya doğrudan mesajlar yoluyla ya da dolaylı olarak çevredeki değişiklikleri gözlemleyerek iletişim kurar ve koordinasyon sağlar. Sistem bir bütün olarak, tek bir ajanın üstesinden gelemeyeceği kadar karmaşık veya dağıtılmış sorunları çözebilir.
Çok etmenli sistemler, tasarıma ve hedeflere bağlı olarak işbirlikçi, rekabetçi veya her ikisinin bir karışımı olabilir.
Multi-Agent Sistem Örnekleri
- Çarpışmaları önlemek için kavşakta koordinasyon sağlayan otonom araçlar
- Bir dizi finans botu, yapay zeka iş akışı otomasyonu aracılığıyla faturalama, dolandırıcılık tespiti ve raporlamayı yönetiyor
- Farklı aracıların envanter, sevkiyat ve talep tahminini yönettiği bir tedarik zinciri sistemi
Özel Yapay Zeka Aracıları Oluşturun
Özelleştirilmiş bir yapay zeka aracısı oluşturmak zor değil - ve bunu ücretsiz olarak yapabilirsiniz.
Botpress , sürükle ve bırak görsel akış oluşturucu, kurumsal düzeyde güvenlik, kapsamlı bir eğitim kütüphanesi ve 20.000'den fazla bot oluşturucudan oluşan aktif bir Discord topluluğu sunar.
Genişletilebilir platformumuz, herhangi bir özel entegrasyonla herhangi bir özel sohbet botu oluşturabileceğiniz anlamına gelir - ve Entegrasyon Hub en büyük kanallara önceden oluşturulmuş bağlayıcılarla doludur.
Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.
Sıkça Sorulan Sorular
ChatGPT bir yapay zeka ajanı mı?
Evet, ChatGPT bir yapay zeka ajanı olarak düşünülebilir - girdiyi alır, işler ve nasıl konuşlandırıldığına bağlı olarak genellikle hedef veya fayda odaklı bir yaklaşım kullanarak yanıtlar üretir.
7 tür yapay zeka ajanı nedir?
Bu 7 tür şunlardır: basit refleks ajanları, model tabanlı refleks ajanları, hedef tabanlı ajanlar, fayda tabanlı ajanlar, öğrenen ajanlar, hiyerarşik ajanlar ve çok ajanlı sistemler.
Akıllı ajanlar nedir ve dijital ortamlarda nasıl çalışırlar?
Akıllı ajanlar, çeşitli dijital ortamlarda hareket etmek üzere tasarlanmış varlıklardır. Çevrelerinden bilgi toplar, mevcut durumu değerlendirir ve önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirirler. Performansları, gözlemlenebilir ortamlarda gerçekleştirdikleri dış eylemlerden etkilenir.
Yapay zeka aracı işlevselliğinde nasıl bir rol oynuyor?
Yapay Zeka, akıllı ajanlara öğrenme, muhakeme etme ve uyum sağlama yeteneği kazandırarak onları güçlendirir. Aracılar, bilgi tabanlarını geliştirmek için yapay zekayı kullanır ve çeşitli ortamlarda daha karmaşık karar verme süreçlerine olanak tanır.
Akıllı ajanların bilgi tabanını ne oluşturur?
Akıllı ajanların bilgisi, çevre hakkındaki bilgileri, önceden tanımlanmış kuralları ve mevcut durumun temel bir anlayışını kapsar. Bu bilgi, karar verme süreçlerinin temelini oluşturur.
Akıllı ajanlar bağlamında performans unsuru nedir?
Akıllı ajanların performans unsuru, hedeflere ulaşma ve belirli bir ortamda eylemlerini optimize eden kararlar alma yeteneklerini ifade eder. Bu, ajanın verimliliğini ve etkinliğini belirleyen çok önemli bir bileşendir.
Aracılar hiyerarşik yapılarda çalışabilir mi?
Evet, hiyerarşik ajanlar yapılandırılmış seviyelerde çalışan bir akıllı ajan türüdür. Üst düzey ajanlar genel karar verme sürecini yönetirken, alt düzey ajanlar daha geniş bir çerçeve içinde belirli görevleri yerine getirir. Bu hiyerarşik yapı, karmaşık ortamlarda verimli çalışmayı sağlar.
Akıllı ajanlar sınırlı zeka ile mi çalışır?
Evet, birçok akıllı ajan sınırlı zeka ile çalışır, yani tanımlanmış bir bilgi ve yetenek kapsamına sahiptirler. Bu sınırlama, uzmanlıklarının en uygun olduğu belirli görevlere ve ortamlara odaklanmalarına yardımcı olur.
İçindekiler
Bunu paylaşın:
.svg)
.webp)
