Trong khi các tác nhân AI đã trở thành tiêu đề công nghệ trên toàn thế giới, các ví dụ thực tế về tác nhân AI không phải lúc nào cũng rõ ràng.
Trong bài viết này, tôi sẽ đưa bạn qua các loại tác nhân AI với các ví dụ về từng loại. Nhưng hãy nhớ rằng: mặc dù chúng được chia theo loại, hầu hết các hệ thống AI tiên tiến là sự kết hợp của nhiều loại tác nhân AI.
Ví dụ, xe tự lái - hoặc xe tự lái - liên quan đến các tác nhân dựa trên tiện ích, tác nhân dựa trên mục tiêu, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình và tác nhân học tập. Đó là một quá trình phức tạp, vì vậy nó đòi hỏi rất nhiều bộ phận chuyển động.
Và đó cũng là tiền đề cho các tác nhân AI trong quản lý chuỗi cung ứng. Họ sẽ sử dụng một số loại đại lý để tối ưu hóa hậu cần, quản lý hàng tồn kho, tồn kho và giao hàng.
Nhưng để dễ hiểu hơn, chúng ta hãy cùng tìm hiểu từng loại AI tác nhân được thiết kế để thực hiện mục đích gì, cùng với một vài ví dụ về cách chúng thể hiện trong thế giới thực.
Ví dụ, các tác nhân AI ngày càng trở thành bot doanh nghiệp cho các tác vụ mà trước đây không thể tự động hóa. Các nền tảng xây dựng AI linh hoạt có nghĩa là các trường hợp sử dụng là vô tận.
- Các tác nhân AI thương mại điện tử được sử dụng để đặt hàng, theo dõi và cung cấp thông tin cập nhật về việc vận chuyển, hỗ trợ tìm kiếm dựa trên hình ảnh, gửi thông báo theo dõi về việc hủy giỏ hàng, cung cấp đánh giá sản phẩm từ khách hàng trước đó và đưa ra gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa cho người dùng.
- Hầu hết các tác nhân AI được tạo ra trên Botpress được sử dụng cho các chức năng bán hàng và tiếp thị, như Tạo khách hàng tiềm năng bằng AI hoặc khác cách sử dụng AI trong bán hàng.
- Các tác nhân này có thể xây dựng danh sách khách hàng tiềm năng, gửi thông tin liên lạc được cá nhân hóa và đánh giá khách hàng tiềm năng (thậm chí còn tốt hơn con người). Họ có thể lập chiến lược và tạo điều kiện cho các chiến dịch tiếp thị, đồng thời chạy phân tích về đối thủ cạnh tranh.
- TRONG Hỗ trợ khách hàng AI, Các tác nhân AI có thể thực hiện các hành động thay mặt cho người dùng, như thay đổi mật khẩu hoặc quản lý việc hoàn lại tiền.
- Họ có thể cung cấp gợi ý sản phẩm và thậm chí là hỗ trợ kỹ thuật nâng cao . (Khách hàng của chúng tôi đã giảm được 65% số phiếu hỗ trợ nhờ các tác nhân AI.)
- Khách sạn và các doanh nghiệp dịch vụ lưu trú khác hoàn toàn phù hợp với trợ lý AI: chúng đa ngôn ngữ, 24/7 và dễ dàng tiếp cận với khách. Các tác nhân AI dành cho khách sạn có thể sắp xếp hợp lý các dịch vụ phòng, gợi ý các tiện nghi gần đó, bán thêm các dịch vụ khách sạn và giúp nhân viên phối hợp nhu cầu.
1. Các đại lý dựa trên tiện ích
Không giống như các tác nhân đơn giản hơn có thể chỉ phản ứng với các kích thích môi trường, các tác nhân dựa trên tiện ích đánh giá các hành động tiềm năng của chúng dựa trên tiện ích dự kiến. Họ sẽ dự đoán mức độ hữu ích hoặc có lợi của mỗi tùy chọn liên quan đến mục tiêu đã đặt ra của họ.
Các tác nhân dựa trên tiện ích vượt trội trong môi trường ra quyết định phức tạp với nhiều kết quả tiềm năng - như cân bằng các rủi ro khác nhau để đưa ra quyết định đầu tư hoặc cân nhắc tác dụng phụ của các lựa chọn điều trị.
Chức năng tiện ích của các tác nhân thông minh này là một biểu diễn toán học về sở thích của nó. Chức năng tiện ích ánh xạ đến thế giới xung quanh nó, quyết định và xếp hạng tùy chọn nào là thích hợp nhất. Sau đó, một tác nhân tiện ích có thể chọn hành động tối ưu.
Vì chúng có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu, chúng hữu ích trong bất kỳ lĩnh vực nào liên quan đến việc ra quyết định cổ phần cao.
Giao dịch tài chính
Các đại lý dựa trên tiện ích rất phù hợp với thị trường chứng khoán và tiền điện tử – họ có thể mua hoặc bán dựa trên các thuật toán nhằm tối đa hóa lợi nhuận tài chính hoặc giảm thiểu tổn thất. Loại chức năng tiện ích này có thể tính đến cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu thị trường theo thời gian thực.
Hệ thống định giá động
Bạn đã bao giờ trả thêm tiền cho Uber hoặc Lyft trong mưa? Đó là một đại lý dựa trên tiện ích tại nơi làm việc - họ có thể điều chỉnh giá trong thời gian thực cho các chuyến bay, khách sạn hoặc đi chung xe, dựa trên nhu cầu, cạnh tranh hoặc thời gian đặt phòng.
Bộ điều khiển lưới điện thông minh
Những loại tác nhân thông minh này là 'thông minh' trong lưới điện thông minh: đó là các tác nhân dựa trên tiện ích kiểm soát việc phân phối và lưu trữ điện.
Họ tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên dựa trên dự báo nhu cầu và giá năng lượng để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.
Đề xuất nội dung được cá nhân hóa
Bạn xem xong một bộ phim và Netflix đề xuất thêm 3 bộ phim nữa giống như nó.
Các dịch vụ phát trực tuyến như Netflix và Spotify sử dụng các tác nhân dựa trên tiện ích để đề xuất nội dung tương tự cho người dùng. Tiện ích được tối ưu hóa ở đây là khả năng bạn nhấp vào nó.
2. Các tác nhân dựa trên mục tiêu
Các tác nhân AI dựa trên mục tiêu - bạn đoán nó - được thiết kế để đạt được các mục tiêu cụ thể với trí tuệ nhân tạo.
Thay vì chỉ phản ứng với các kích thích, những tác nhân hợp lý này có khả năng xem xét hậu quả trong tương lai của hành động của họ, vì vậy họ có thể đưa ra quyết định chiến lược để đạt được mục tiêu của mình.
Không giống như các tác nhân phản xạ đơn giản, phản ứng trực tiếp với các kích thích dựa trên các quy tắc hành động có điều kiện, các tác nhân dựa trên mục tiêu đánh giá và lập kế hoạch hành động để đạt được mục tiêu của họ.
Điều làm cho chúng khác biệt với các loại tác nhân thông minh khác là khả năng kết hợp tầm nhìn xa và lập kế hoạch chiến lược để hướng tới các kết quả cụ thể.
Phòng làm việc
Máy hút bụi robot - giống như Roomba yêu quý - được thiết kế với một mục tiêu cụ thể: làm sạch tất cả không gian sàn có thể tiếp cận. Tác nhân dựa trên mục tiêu này có một mục tiêu đơn giản, và nó làm tốt điều đó.
Tất cả các quyết định của họ được đưa ra bởi tác nhân dựa trên mục tiêu này (như khi nào nên luân chuyển) được đưa ra để theo đuổi mục tiêu cao cả này. Những con mèo ngồi trên đầu chúng chỉ là một phần thưởng.
Phần mềm quản lý dự án
Mặc dù nó cũng có thể sử dụng một tác nhân dựa trên tiện ích, phần mềm quản lý dự án thường tập trung vào việc đạt được một mục tiêu dự án cụ thể.
Các tác nhân AI này thường sẽ lên lịch các nhiệm vụ và phân bổ nguồn lực để một nhóm được tối ưu hóa để hoàn thành dự án đúng hạn. Đại lý đánh giá quá trình thành công có khả năng nhất và hành động thay mặt cho một nhóm.
AI trò chơi điện tử
Trong các trò chơi chiến lược và nhập vai, các nhân vật AI đóng vai trò là tác nhân dựa trên mục tiêu - mục tiêu của họ có thể bao gồm từ bảo vệ vị trí đến đánh bại đối thủ.
Các tác nhân AI búp bê này xem xét nhiều chiến lược và tài nguyên khác nhau - tấn công để sử dụng, sức mạnh nào để đốt cháy - để họ có thể đạt được mục tiêu của mình.
3. Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình
Khi bạn cần thích ứng với thông tin không phải lúc nào cũng hiển thị hoặc có thể dự đoán được, các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là công cụ để sử dụng.
Không giống như các tác nhân phản xạ đơn giản chỉ phản ứng dựa trên nhận thức hiện tại, các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình duy trì trạng thái bên trong cho phép chúng dự đoán môi trường có thể quan sát được một phần. Đây là một mô hình nội bộ của phần thế giới liên quan đến nhiệm vụ của họ.
Mô hình này được cập nhật liên tục với dữ liệu đến từ môi trường của chúng, để tác nhân AI có thể đưa ra suy luận về các phần vô hình của môi trường và dự đoán các điều kiện trong tương lai.
Họ đánh giá kết quả tiềm năng của hành động của họ trước khi đưa ra quyết định, cho phép họ xử lý các biến chứng. Điều này đặc biệt hữu ích khi thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, như lái xe trong thành phố hoặc quản lý hệ thống nhà thông minh tự động.
Do khả năng kết hợp kiến thức trong quá khứ và dữ liệu thời gian thực, các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có thể tối ưu hóa hiệu suất của chúng, bất kể nhiệm vụ là gì. Giống như một con người, họ có thể đưa ra quyết định nhận thức ngữ cảnh, ngay cả khi các điều kiện không thể đoán trước.
Xe tự hành
Mặc dù những chiếc xe này trải rộng trên nhiều loại tác nhân thông minh, nhưng chúng là một ví dụ điển hình về các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình.
Các hệ thống phức tạp như giao thông và chuyển động của người đi bộ chính xác là loại thách thức mà các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình được thiết kế.
Mô hình bên trong của họ được sử dụng để đưa ra quyết định thời gian thực trên đường, như phanh khi một chiếc xe khác vượt đèn đỏ hoặc giảm tốc độ nhanh chóng khi xe phía trước cũng làm như vậy. Hệ thống nội bộ của họ liên tục cập nhật dựa trên đầu vào môi trường của họ: những chiếc xe khác, hoạt động ở lối băng qua đường, thời tiết.
Hệ thống tưới tiêu hiện đại
Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình là sức mạnh đằng sau các hệ thống tưới tiêu hiện đại. Khả năng đáp ứng với phản hồi môi trường bất ngờ của chúng hoàn toàn phù hợp với thời tiết và độ ẩm của đất.
Mô hình nội bộ của tác nhân AI đại diện và dự đoán các yếu tố môi trường khác nhau, như độ ẩm của đất, điều kiện thời tiết và yêu cầu nước thực vật.
Các tác nhân này liên tục thu thập dữ liệu từ các cảm biến trong lĩnh vực của họ, bao gồm thông tin thời gian thực về độ ẩm, nhiệt độ và lượng mưa.
Bằng cách phân tích dữ liệu này, tác nhân phản xạ dựa trên mô hình có thể đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm tưới nước, lượng nước cần phân phối và vùng nào của trường cần chú ý nhiều hơn. Khả năng dự đoán này cho phép hệ thống tưới tiêu tối ưu hóa việc sử dụng nước, đảm bảo rằng thực vật nhận được chính xác những gì chúng cần để phát triển mạnh (mà không lãng phí nước).
Hệ thống tự động hóa gia đình
Mô hình bên trong ở đây là môi trường của ngôi nhà - các hệ thống này được cập nhật liên tục với dữ liệu từ các cảm biến và sử dụng thông tin này để thông báo quyết định của họ.
Một bộ điều chỉnh nhiệt sẽ phát hiện nhiệt độ thay đổi và cấu hình khi cần thiết. Hoặc một hệ thống chiếu sáng có thể phát hiện bóng tối ngoài trời và điều chỉnh cho phù hợp - vì bóng tối này có thể đến từ ban đêm hoặc từ một cơn giông bão bất ngờ, nó đòi hỏi một tác nhân thông minh để dự đoán và phản ứng với sự khác biệt.
4. Các tác nhân học tập
Các tác nhân học tập nổi bật do khả năng thích ứng và cải thiện theo thời gian dựa trên kinh nghiệm của họ.
Không giống như các tác nhân AI tĩnh hơn chỉ hoạt động trên các quy tắc hoặc mô hình được lập trình sẵn, một tác nhân học tập có thể phát triển hành vi và chiến lược của nó. Do yếu tố học tập này, chúng thường được sử dụng trong môi trường thay đổi.
Phát hiện gian lận
Hệ thống phát hiện gian lận hoạt động bằng cách liên tục thu thập dữ liệu và sau đó điều chỉnh để nhận ra các mẫu gian lận hiệu quả hơn. Vì những kẻ lừa đảo luôn thay đổi chiến thuật của họ, các đại lý phát hiện gian lận cũng cần phải tiếp tục thích nghi.
Đề xuất nội dung
Các nền tảng như Netflix và Amazon sử dụng một hệ thống được trang bị một tác nhân học tập để cải thiện các đề xuất của họ cho phim, chương trình và sản phẩm.
Ngay cả khi hồ sơ của bạn nói rằng bạn nên thích phim kinh dị và kinh dị, nếu bạn đột nhiên chuyển sang rom-com, các đề xuất của bạn sẽ thích ứng. Cũng giống như chúng tôi, nó luôn luôn học hỏi.
Phần mềm nhận dạng giọng nói
Các ứng dụng như Google Assistant và Siri sử dụng một tác nhân học tập để hiểu rõ hơn về những nỗ lực cắt xén chua chát để nói chuyện với họ.
Nhờ các tác nhân học tập mà các hệ thống này hiểu rõ hơn về giọng và tiếng lóng - vì vậy chúng ta có thể hỏi Siri những điều như, "Och, Siri, bạn có thể tìm cho tôi chippy gần nhất cho bữa tối không? Ta thuần túy mổ xẻ!"
Bộ điều nhiệt thích ứng
Ngay cả các bộ điều nhiệt thông minh - như Nest - học hỏi từ hành vi của người dùng, như khi người dùng có xu hướng ở nhà hoặc đi vắng và nhiệt độ ưa thích của họ.
Thông tin này có thể luôn thay đổi, vì vậy bộ điều nhiệt phải có khả năng thích ứng theo thời gian - điều này làm cho chúng trở thành một ví dụ khác về tác nhân học tập.
.webp)
5. Đại lý phân cấp
Các tác nhân phân cấp khác với các loại tác nhân AI khác phần lớn là do cách tiếp cận có cấu trúc, nhiều lớp của chúng đối với các vấn đề.
Các tác nhân phân cấp tương tự như một cấu trúc tổ chức phức tạp, với các cấp độ ra quyết định khác nhau. Các tác nhân khác nhau trong hệ thống sẽ có các lĩnh vực chuyên môn khác nhau, giúp chúng hiệu quả hơn trong việc xử lý các tác vụ phức tạp, nhiều bước.
Các tác nhân phân cấp là một trong những cách phức tạp hơn để triển khai các tác nhân AI, vì chúng được tạo thành từ nhiều tác nhân AI nhỏ hơn.
Trong một câu: Cấu trúc tác nhân phân cấp là tất cả về quá trình ra quyết định có cấu trúc trên các cấp độ khác nhau của một hệ thống.
Sản xuất Robot
Trong các hệ thống sản xuất tiên tiến, các tác nhân phân cấp điều phối dây chuyền sản xuất.
Các đại lý cấp cao lập kế hoạch và phân bổ nhiệm vụ trên toàn hệ thống, trong khi các đặc vụ cấp thấp hơn kiểm soát các máy móc cụ thể như cánh tay robot cho các nhiệm vụ lắp ráp.
Mỗi bên có thể giao tiếp với nhau để đảm bảo dòng chảy sản xuất trơn tru - đó là việc ra quyết định đa cấp trong công việc.
Hệ thống kiểm soát không lưu
Các hệ thống này sử dụng các tác nhân phân cấp để quản lý luồng giao thông hàng không an toàn và hiệu quả. Vì nhiệm vụ là một nhiệm vụ phức tạp trải dài nhiều chức năng, một hệ thống tác nhân phân cấp là cần thiết để thực hiện đúng.
Các đại lý cấp cao hơn xử lý quản lý giao thông khu vực rộng hơn, trong khi các đại lý cấp thấp hơn tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể như cất cánh, hạ cánh và taxi tại các sân bay riêng lẻ.
Robot nhà kho tự trị
Các đại lý phân cấp là những gì quản lý hàng tồn kho và xử lý gói hàng trong kho được tăng cường với học máy.
Các đại lý cấp cao tối ưu hóa bố trí kho và phân phối hàng tồn kho, trong khi các đại lý cấp thấp hơn vận hành xe nâng và máy phân loại robot riêng lẻ để thực hiện các nhiệm vụ vật lý là di chuyển và tổ chức hàng hóa.
6. Các tác nhân robot
Đó chính xác là những gì chúng ta muốn nghĩ đến khi chúng ta hình dung ra một tác nhân thông minh: tác nhân robot.
Với một yếu tố hiệu suất được bổ sung, các tác nhân robot là đứa con áp phích của các đặc vụ trí tuệ nhân tạo. Các tác nhân thông minh này hoạt động trong một môi trường vật lý, thay vì chỉ tồn tại như các tác nhân phần mềm.
Những phương án vật lý này của các tác nhân AI thường được trang bị các cảm biến như máy ảnh hoặc cảm biến cảm ứng. Loại tác nhân AI này đặc biệt hữu ích trong các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc rất lặp đi lặp lại - có thể hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn khi có một tác nhân trí tuệ nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ này thay thế.
Loại tác nhân AI này được kết hợp với các loại trí tuệ nhân tạo khác, vì vậy nó có thể thực hiện các nhiệm vụ tiện ích hoặc nhiệm vụ mục tiêu, đôi khi trong các hệ thống đa tác nhân hoặc hệ thống phân cấp.
Robot dây chuyền lắp ráp
Có rất nhiều robot trên dây chuyền lắp ráp. Các tác nhân AI này thực hiện các nhiệm vụ như hàn, sơn và lắp ráp các bộ phận, tất cả đều có độ chính xác và tốc độ cao.
Vì chúng là những tác nhân thông minh, chúng có thể tối ưu hóa thời gian sản xuất trong khi vẫn duy trì tiêu chuẩn hiệu suất cố định.
Robot phẫu thuật
Phẫu thuật vừa có cổ phần cao vừa chính xác, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các tác nhân AI.
Các tác nhân robot như Hệ thống phẫu thuật da Vinci hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật khi họ thực hiện các thủ tục chính xác và xâm lấn tối thiểu. Các tác nhân AI này không thực hiện phẫu thuật một cách tự động, nhưng chúng mở rộng khả năng của bác sĩ phẫu thuật.
Robot nông nghiệp
Robot thường được sử dụng trong chu trình nông nghiệp, từ gieo hạt, thu hoạch cây trồng, đến giám sát điều kiện đồng ruộng.
Những tác nhân AI này giúp tăng năng suất, bởi vì máy móc có thể trồng 10.000 hạt cà rốt dễ dàng hơn là khiến con người làm điều đó.
Robot dịch vụ
Robot dịch vụ nổi tiếng nhất trong tất cả - đúng vậy, đó là WALL-E. Một á quân xa là các robot nhà hàng mang các đơn đặt hàng vô tận của bạn về tất cả các món sushi bạn có thể ăn trực tiếp đến bàn của bạn.
Chúng tôi sử dụng robot dịch vụ ở khắp mọi nơi: robot hút bụi, cung cấp thông tin cho khách tại khách sạn và giao hàng cho khách hàng tại tất cả các loại cơ sở.
7. Trợ lý ảo
Trợ lý ảo được hỗ trợ bởi xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo – và chúng có lẽ là ví dụ quen thuộc nhất về tác nhân AI đối với công chúng.
Những trợ lý cá nhân thông minh này hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người (với xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để thực hiện các tác vụ, như đặt lời nhắc và quản lý email.
Loại tác nhân AI này cũng bao gồm một yếu tố học tập: họ có thể học hỏi từ các tương tác của người dùng, họ trở nên cá nhân hóa và hiệu quả hơn theo thời gian.
Siri
Một trong những trợ lý ảo chính thống đầu tiên, Siri được tích hợp vào hầu hết các thiết bị của Apple, bao gồm iPhone, iPad, Mac và Apple Watch.
Siri trợ giúp nhiều tác vụ khác nhau, như thực hiện cuộc gọi, gửi tin nhắn văn bản, đặt lời nhắc, cung cấp chỉ đường và trả lời các câu hỏi kiến thức chung.
Alexa
Có sẵn trên các thiết bị Amazon Echo và các sản phẩm hỗ trợ Alexa khác, trợ lý ảo này phát nhạc, điều khiển các thiết bị nhà thông minh, lập danh sách mua sắm và cung cấp cập nhật tin tức. Và phá hỏng cái tên 'Alexa' cho con người.
Trợ lý Google
Bạn biết chương trình đại lý này từ điện thoại Android và thiết bị Google Home. Trợ lý Google vượt trội trong việc lấy thông tin từ web, lên lịch sự kiện, quản lý các sản phẩm nhà thông minh và tạo điều kiện dịch theo thời gian thực.
Sự tích hợp sâu sắc của nó với các dịch vụ của Google làm cho nó đặc biệt mạnh mẽ cho các tác vụ liên quan đến bản đồ, YouTube và các chức năng tìm kiếm.
8. Hệ thống đa tác nhân
Vẻ đẹp của các hệ thống đa tác nhân nằm ở tính đa dạng và sự phong phú trong các tương tác của chúng.
Các tác nhân trong các hệ thống này thường rất đa dạng, từ một tác nhân phần mềm đơn giản lọc dữ liệu đến các thực thể phức tạp quản lý các chức năng quan trọng trong lưới điện thông minh hoặc mạng lưới giao thông.
Mỗi tác nhân hoạt động bán tự động nhưng được thiết kế để tương tác với các tác nhân khác, tạo thành một hệ sinh thái năng động nơi hành vi tập thể xuất hiện từ các hành động cá nhân. Đối với loại chương trình đại lý này, sự hợp tác là chìa khóa.
Hệ thống quản lý giao thông
Bạn có thể tìm thấy các tác nhân thông minh này trong quản lý giao thông, nhiều tác nhân đại diện cho các tín hiệu giao thông, camera giám sát và hệ thống thông tin khác nhau.
Các tác nhân AI này cộng tác để tối ưu hóa lưu lượng giao thông, giảm tắc nghẽn và ứng phó với các điều kiện thời gian thực như tai nạn hoặc công việc trên đường. Mỗi đại lý xử lý dữ liệu từ địa phương của mình và liên lạc với những người khác để điều chỉnh tín hiệu giao thông cho phù hợp - vì vậy làm việc theo nhóm là điều cần thiết.
Lưới điện thông minh để quản lý năng lượng
Lưới điện thông minh cũng liên quan đến nhiều tác nhân AI, mỗi tác nhân kiểm soát các khía cạnh khác nhau của phân phối điện, từ các trạm phát điện đến đồng hồ thông minh riêng lẻ trong nhà.
Các tác nhân AI này làm việc cùng nhau để cân bằng hiệu quả cung và cầu năng lượng, tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo và duy trì sự ổn định của lưới điện.
Sự phối hợp của một hệ thống đa tác nhân đảm bảo phân phối năng lượng tối ưu và hiệu quả chi phí trên toàn mạng.
Chuỗi cung ứng và Logistics
Trong quản lý chuỗi cung ứng, các đại lý đại diện cho các bên liên quan khác nhau như nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối và nhà bán lẻ. Các đại lý này phối hợp để tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng, từ mua sắm đến giao hàng, đảm bảo hiệu quả và giảm chi phí.
Robot Swarm tự trị
Đôi khi trong các nhiệm vụ thăm dò hoặc cứu hộ, bầy robot được triển khai.
Mỗi tác nhân robot hoạt động bán độc lập nhưng phối hợp với các tác nhân AI khác để bao phủ các khu vực lớn hơn, chia sẻ dữ liệu cảm giác hoặc hợp tác di chuyển các đối tượng.
Điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường đầy thách thức - như các tòa nhà sụp đổ hoặc bề mặt hành tinh - nơi làm việc theo nhóm giữa một hệ thống AI lớn có thể đạt được nhiều hơn các tác nhân AI riêng lẻ.
9. Các tác nhân phản xạ đơn giản
Một tác nhân phản xạ đơn giản là runt của rác. Nó có trí thông minh rất hạn chế và hoạt động theo quy tắc hành động có điều kiện trực tiếp.
Các tác nhân dựa trên quy tắc này không phù hợp với các tác vụ phức tạp. Tuy nhiên, họ hoàn toàn thành thạo các nhiệm vụ cụ thể mà họ được thiết kế.
Các tác nhân phản xạ đơn giản phù hợp cho các nhiệm vụ đơn giản trong một môi trường có thể dự đoán được. Loại hành động của tác nhân này ảnh hưởng đến thế giới xung quanh nó, nhưng chỉ trong các nhiệm vụ cụ thể.
Nhiệt
Bây giờ là 6 giờ tối vào mùa đông? Quây mà nóng lên. Bây giờ là buổi trưa mùa hè? Tác nhân phản xạ đơn giản này, với trí thông minh hạn chế, sẽ bật AC.
Cửa tự động
Trong khi trí thông minh nhận thức của nó thấp, cửa tự động thường là ví dụ về các tác nhân phản xạ đơn giản. Tác nhân AI này cảm nhận được một con người trước cánh cửa và nó mở ra. Đẹp đơn giản.
Đầu báo khói
Tác nhân AI này hoạt động từ trần nhà bếp của bạn. Vâng, nó cũng là một tác nhân phản xạ đơn giản. Nó cảm nhận được khói, và nó phát ra âm thanh báo động.
Bộ lọc thư rác cơ bản
Một số tác nhân trong trí tuệ nhân tạo đã giúp chúng ta hàng ngày trong nhiều năm. Bộ lọc thư rác email là một trong số đó. Các phiên bản cơ bản không sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mà là từ khóa hoặc danh tiếng của người gửi.
Xây dựng một tác nhân AI của riêng bạn
Có rất nhiều loại tác nhân AI, một số khó xây dựng hơn nhiều so với những loại khác.
Nhưng nếu bạn đang tìm cách xây dựng một chatbot đại lý - có thể thực hiện hành động vào hệ thống hàng ngày của bạn, như gửi email và đặt cuộc họp - chúng tôi có thể giúp bạn.
Nền tảng của chúng tôi có giao diện kéo và thả dễ dàng cho người mới bắt đầu và khả năng mở rộng vô tận cho các nhà phát triển chuyên nghiệp.
Chúng tôi thậm chí còn tổ chức một cộng đồng tích cực gồm 20.000+ nhà xây dựng bot, nếu bạn muốn được hỗ trợ trong suốt quá trình.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
Các tác nhân AI có tri giác không?
Không, các tác nhân AI không có tri giác. Họ tuân theo các chương trình phần mềm chỉ ra mục tiêu của họ, mặc dù họ có thể hành động tự chủ để đạt được kết quả.
Quy trình quyết định và hành động cho các tác nhân AI là gì?
Các loại tác nhân AI khác nhau sẽ quan sát môi trường của chúng và thực hiện các hành động khác nhau. Một số sử dụng dữ liệu mô hình hóa và một số khác sử dụng cảm biến. Họ có các mục tiêu khác nhau dựa trên lý luận được lập trình của họ.
Tác nhân dựa trên mô hình là gì?
Tác nhân dựa trên mô hình là một cách khác để chỉ tác nhân phản xạ dựa trên mô hình, một loại tác nhân AI kết hợp dữ liệu trong quá khứ và đầu vào hiện tại để xác định hướng hành động tốt nhất.
Mục lục
Chia sẻ điều này trên:
.svg)
.webp)
