Что такое агенты ИИ?

Агенты ИИ — это приложения на основе искусственного интеллекта, которые принимают решения и выполняют задачи независимо с минимальным контролем со стороны человека. Благодаря передовым моделям, агенты могут определиться с порядком действий и использовать несколько программных инструментов для выполнения. Их способность рассуждать, планировать и действовать позволяет агентам справляться с широким спектром ситуаций, которые в противном случае непрактичны или невозможны для автоматизации с помощью предварительно сконфигурированных правил и логики.

Эта технология преобразует многие современные удобства — от простых виртуальных ассистентов, которые отвечают пользователям с реакцией на акции, до самоуправляющихся транспортных средств, перемещающихся по трафику. Благодаря недавним инновациям в области генеративного ИИ современные агенты получают еще более сложные и динамичные роли с большим опытом. Несколько агентов ИИ также могут работать вместе и координировать действия со многими пользователями.

Все агенты действуют на скользящей шкале гибкости. Агенты ИИ на основе правил без памяти или с ограниченной памятью представляют наиболее жесткие формы, выполняя задачи на основе предустановленных условий. Самые автономные агенты ИИ могут решать нерегулярные, многошаговые проблемы и находить эффективные решения. Они также могут самостоятельно исправлять ошибки и адаптироваться к новой информации.

Эти расширенные возможности позволяют агентам ИИ автоматизировать сложные бизнес-функции, что делает их потенциальные сценарии использования расширенными. С помощью многоагентных систем команды агентов ИИ сотрудничают между различными отделами и организациями. Компании также могут создавать собственных агентов для выполнения своих уникальных бизнес-процессов и целей.

Как работают агенты ИИ?

Несмотря на всю сложность, интеллектуальные агенты строятся на основе четырех базовых шаблонов дизайна, которые позволяют им адаптироваться к различным сценариям. Рассмотрим эти возможности центрального агентного ИИ и посмотрим, как один продвинутый агент использует их для выполнения сложного заказа на закупку.

Проектирование плана

Чтобы определить шаги, необходимые для выполнения назначенных задач, агенты ИИ используют расширенные крупномасштабные модели ИИ, называемые пограничными моделями. Это позволяет агентам корректировать ход выполнения операций и создавать новые потоки операций, а не строго следовать предварительно определенным путям.

Пример.  Пользователь просит агента ИИ выбрать стороннего поставщика, который лучше всего соответствует приоритетам компании, таким как эффективность затрат. В ответ агент ИИ создает пользовательский поток операций агентуры для поиска лучшего поставщика. Шаги включают в себя исследование критериев выбора компании, идентификацию квалифицированных поставщиков, а также запрос и оценку предложений для вынесения рекомендаций.

Использование программных инструментов

Агенты ИИ объединяют различные инструменты для выполнения своих планов. Общие инструменты позволяют агентам собирать и анализировать данные, выполнять расчеты, а также создавать и выполнять новый код. Прикладные программные интерфейсы (API) оптимизируют коммуникацию с другим программным обеспечением, что позволяет агентам выполнять задачи в бизнес-системах. Крупные языковые модели (LLM) — тип генеративного ИИ, который интерпретирует и создает компьютерный код и текст на естественном языке, также позволяет агентам общаться с пользователями в общении. Это интуитивно понятное взаимодействие позволяет пользователям легко проверять работу агентов.

Пример:  агент ИИ использует инструменты поиска документов и веб-поиска для сканирования информации о поставщиках, разбросанной по электронной почте компании, файлам PDF, базам данных и веб-сайтам. Инструменты кодирования и калькулятора позволяют агенту сравнивать и выбирать между различными предложениями поставщиков и условиями платежа. В течение нескольких минут агент генерирует подробный письменный отчет, рекомендующий стороннего поставщика.

Отражение на производительности

Используя LLM в качестве механизмов рассуждения, агенты ИИ повышают свою производительность, многократно самостоятельно оценивая и исправляя свой выход. Мультиагентные системы оценивают свою производительность с помощью механизмов обратной связи. Их обширная память также позволяет агентам хранить данные из прошлых сценариев, создавая богатую базу знаний для устранения новых препятствий. Этот процесс отражения позволяет агентам устранять проблемы по мере их возникновения и определять закономерности для будущих прогнозов — все это без дополнительного программирования.

Пример:  самостоятельно оценивая результаты, агент ИИ повышает качество и точность выбора закупок. Агент также может включать в себя дополнительные факторы принятия решений, такие как экологическая устойчивость.

Сотрудничество с членами группы и другими агентами

Вместо одного агента, выполняющего все задачи, сеть агентов, специализированных для определенных ролей, может работать вместе в многоагентных системах. Такое агентное сотрудничество позволяет команде агентов более эффективно решать сложные задачи. Агенты ИИ могут при необходимости координировать свои действия с разными пользователями, запрашивая информацию или подтверждение перед продолжением работы.

Пример:  перед отправкой заказа агент предлагает пользователю проверить поток операций агента и утвердить окончательный выбор. Для обработки более сложных заказов агент ИИ закупок может быть заменен несколькими специализированными агентами, такими как агент сотрудника отдела закупок или агент менеджера контрактов. Этот многоагентный формат позволяет автоматизировать более сложные потоки операций, особенно при встраивании в унифицированные системы и приложения данных компании.

Каковы преимущества агентов ИИ?

Автономные агенты ИИ, оснащенные нюансами рассуждений и возможностей обучения, предлагают более глубокие уровни специализации по сравнению с другими стандартными решениями. Эта расширенная функциональность дает множество преимуществ для компаний по мере их роста. При интеграции в потоки бизнес-операций интеллектуальные агенты могут:

• Повышение продуктивности
  Агентные инструменты ИИ экономят время команд за счет принятия постоянных решений, необходимых для выполнения сложных задач без серьезного вмешательства человека, что повышает общую эффективность.
• Повышение точности работы агентов ИИ позволяет самостоятельно анализировать их результаты, выявляя пробелы в информации и исправляя ошибки. Это позволяет агентам поддерживать высокий уровень точности при ускорении нескольких процессов.
• Расширение доступности Агенты могут продолжать работу в фоновом режиме, начиная с выполнения задач по текущим проектам и заканчивая устранением проблем клиентов за пределами обычных рабочих часов.
• Освобождение ответственности команд благодаря адаптируемым агентным потокам операций агенты ИИ освобождают команды от тяжелой операционной нагрузки, чтобы они могли сосредоточиться на больших инвестициях и инновациях.
• Экономия на затратах. Автоматизация агентов ИИ может значительно сократить операционные расходы за счет устранения дорогостоящих неэффективности и ошибок ручных процессов и межфункционального сотрудничества.
• Разрушение разрозненности Сеть взаимосвязанных агентов совместной работы может снизить общие препятствия сложных процессов за счет оптимизации сбора данных и рабочих процессов в различных отделах.
• Создание специализированных приложений Организации могут создавать группы индивидуальных агентов для выполнения функций, уникальных для их потребностей, обучения агентов внутренним данным и потоков операций для автоматизации пользовательских бизнес-процессов.
• Масштабирование в соответствии с меняющимися потребностями Агенты ИИ могут легко адаптироваться к растущим объемам задач, позволяя компаниям расширяться, повышая операционную гибкость и эффективность затрат.
• Принятие решений на основе данных С помощью анализа данных агенты ИИ могут выявлять закономерности в рамках сложных наборов данных и предлагать потенциальную аналитическую информацию о будущих результатах, помогая компаниям принимать решения.

Какие типы агентов ИИ существуют?

Агенты ИИ бывают разных типов, которые различаются по сложности, от простых до сложных. Объединяя их, организации могут создавать индивидуальные мультиагентные системы в соответствии с их конкретными потребностями. Существует шесть типов агентов ИИ и их оптимальная работа для различных сценариев:

Реактивные агенты

Реактивные агенты ИИ следуют классическим системам на основе правил. Также известные как рефлекторные агенты, они запускают в действие в соответствии с подсказками пользователей, всегда соблюдая предустановленные правила. Этот подход лучше всего подходит для повторяющихся задач. Например, реактивный агент ИИ может использовать чат-бот для обработки общих запросов, таких как сброс пароля из диалоговых ключевых слов или фраз.

Реактивные агенты, как правило, лишены существенной памяти, что делает их лучше подходящими для ограниченных, краткосрочных сценариев. С другой стороны, реактивные агенты ИИ оказываются низкими, требуя минимального программирования для работы.

Проактивные агенты

Более маневренными, чем реактивные агенты, проактивные агенты ИИ используют прогнозные алгоритмы для выполнения более тонких функций. Эти модели определяют закономерности, прогнозируют возможные результаты и выбирают наилучший способ действий без подсказки со стороны человека. Эти агенты могут отслеживать сложные системы, такие как логистические цепочки, заранее выявлять проблемы и рекомендовать решения.

Гибридные агенты

Как следует из их названия, гибридные системы сочетают эффективность реактивных агентных систем с детальным распознаванием упреждающих агентов ИИ. Комбинация предлагает лучшее из обоих миров. Они могут эффективно реагировать на рутинные сценарии в соответствии с предварительно установленными правилами. Они также могут наблюдать и реагировать на более тонкие ситуации.

Агенты на основе коммунального хозяйства

Агенты, работающие с ИИ, ориентированы на поиск наилучшей последовательности для достижения желаемого результата. Они оценивают каждый потенциальный курс действий на основе показателей удовлетворенности пользователей, а затем выбирают опцию с наивысшими отметками. Агенты, основанные на утилитах, являются движущей силой автомобильных навигационных систем, робототехники и финансовой торговли.

Учебные агенты

Агенты Learning AI могут уточнять свою производительность на основе предыдущего опыта. Они используют генераторы проблем, которые создают сценарии тестирования для разработки новых стратегий, сбора данных и оценки результатов. Обучающие агенты ИИ также отслеживают обратную связь и поведение пользователей, чтобы выбрать лучший подход, повышая общие нюансы и точность с течением времени. Текущие учебные агенты ИИ помогают создавать сложных виртуальных помощников, которые адаптируются к потребностям пользователей.

Агенты сотрудничества

Коллаборативные агенты ИИ описывают сеть систем агентного ИИ, координируя работу над решением сложных задач во всех подразделениях организации. Они могут создавать пользовательские потоки операций и делегировать задачи другим сущностям, даже людям и другим агентам ИИ.

Как вы используете агентов ИИ?

Агенты ИИ легко адаптируются к различным сценариям использования. Некоторые агенты зависят от конкретной роли и служат в качестве специализированных помощников в отдельных отделах. Другие исполняют требования по нескольким направлениям бизнеса, например, агенту, решающему споры по сделкам, будь то группы обслуживания клиентов, бухгалтерии кредиторов или цепочки поставок. Вместе они совместно решают задачи в масштабе всего предприятия. Агенты могут быть активированы при взаимодействии с пользователем или автоматически посредством бизнес-событий. Хотя их потенциальные сценарии использования безграничны, агенты ИИ могут удовлетворить различные операционные потребности:

Финансовые услуги

• Оптимизация управления движением денежных средств за счет автоматизации отчетов по регистру, расчетов, выставления счетов, квитанций, учета налогов и соблюдения нормативных требований
• Автоматизация документирования, обработки и извлечения бухгалтерских данных в реальном времени, снижающая необходимость в ручном вводе
• Отмечать случаи выяснения по счетам, предлагать рекомендации на основе внутренних источников знаний и автоматизировать процессы решения
• Использование прогнозной аналитики для принятия решений о распределении бюджета, принятии кредитных решений, возможностях получения доходов и управлении рисками

Управление персоналом

• Упрощение процесса приема на работу за счет генерации заявок на подбор персонала и описаний, отбора кандидатов и автоматизации процессов адаптации
• Обработка заявок на отсутствие сотрудников путем консультации по остаткам отпусков и соблюдение политики, определение выполнения предпосылок и отправка на утверждение руководству
• Повышение квалификации сотрудников за счет создания индивидуальных планов обучения, поиска внутренних и внешних источников соответствующих учебных курсов

ИТ и разработки

• Усиление безопасности за счет упреждающего обнаружения и снижения потенциальных угроз, снижения уязвимостей системы
• Оптимизация рабочих процессов разработки, включая проверку кода, автоматизированное тестирование и непрерывную интеграцию/непрерывное развертывание

Маркетинг и коммерция

• Анализ данных о потребителях для прогнозирования деятельности, отслеживания предпочтений и персонализации взаимодействия
• Мониторинг рыночных тенденций и предоставление проактивных индивидуальных рекомендаций по потенциальным возможностям роста
• Оптимизация взаимодействия с аудиторией за счет отслеживания рекламного контента в реальном времени, выявления недоэффективных объявлений и упреждающего проектирования и выполнения A/B-тестов

Заготовка

• Исследование и рекомендации поставщиков по конкретным предложениям, а затем разработка стратегий переговоров на основе анализа прошлой работы и отраслевых тенденций
• Автоматизация адаптации поставщиков, заказов на закупку и выставления счетов
• Прогнозирование задержек выполнения, рекомендации альтернативных поставщиков, соответствующих проектным требованиям и срокам, и перенаправление производства для минимизации сбоев

Продажи и обслуживание

• Проактивное выявление споров, проверка проблем, выбор и выполнение решений, что значительно сокращает время ожидания
• Классифицируйте запросы клиентов и сервисные заявки, направляйте их нужным командам и рекомендуйте решения сотрудникам сервисной службы для утверждения
• Предоставление персонализированной информации о клиентах для выявления и рекомендации возможностей продаж
• Пополнение базы знаний команды путем анализа новых закрытых случаев и составления статей, обобщающих ключевые проблемы и решения

Цепочка поставок

• Прогнозирование спроса в реальном времени, оценка запасов и логистики поставок для создания упреждающих рекомендаций
• Корректировка поставок для минимизации сбоев, выбор альтернативных маршрутов, отвечающих определенным целям компании, таких как снижение транспортных затрат и экологических следов
• Усиление контроля качества за счет упрощения процесса контроля и выявления ошибок в производстве, транспортировке и хранении
• Устранение сбоев производства путем заказа запасных частей для ремонта, запроса услуг по обслуживанию и перенаправления производства на альтернативное оборудование

Как лучше всего внедрить агентов ИИ на рабочем месте?

Потенциальные приложения автономных агентов ИИ имеют широкий охват. Однако для того, чтобы выполнить свое полное обещание, агенты лучше всего работают с продуманной интеграцией и координацией. Ознакомьтесь с этими передовыми практиками, прежде чем внедрять системы ИИ агента.

• Соблюдайте этические принципы использования ИИ
  Люди в конечном итоге отвечают за создание агентов по этичному ИИ, соблюдение высочайших стандартов справедливости, прозрачности, подотчетности и конфиденциальности. Для этого ответственные процедуры ИИ должны следовать процессу проектирования HITL (human-in-the-loop), в рамках которого люди отслеживают все этапы разработки и использования. Данные, используемые для обучения агентов, следует тщательно анализировать с целью смягчения потенциального предвзятости и дискриминации.
• Подчеркните человеческий надзор
  Эксперты по-прежнему должны иметь окончательные полномочия на процесс принятия решений по ИИ агента. Они должны установить уровень автономности агентов и требовать окончательного утверждения перед тем, как агенты выполнят конфиденциальные задачи. Человеческие эксперты также могут устранять проблемы, проверяя потоки операций агентов на предмет логических ошибок или отсутствия важных данных.
• Подготовка внутренних данных Производительность агентов ИИ во многом зависит от надежной основы качественных бизнес-данных. Агентам необходим доступ к полной экосистеме данных с учетом контекста для принятия решений и действий. Чтобы максимально эффективно использовать агентный ИИ, пользователи могут инвестировать в решения по управлению, которые объединяют данные во всех системах и управляют ими.
• Поощряйте совместное мышление
  Агенты ИИ работают только в том случае, если члены команды знают, как эффективно использовать автономию агентов. Командам следует тщательно продумать, где автоматизация агентов ИИ может устранить операционные препятствия, чтобы упростить выполнение рабочих обязанностей.
• Поддержка непрерывного обучения
  По мере развития технологий агентов ИИ организациям следует расставлять приоритеты непрерывного обучения. Регулярные учебные занятия помогут командам оставаться в курсе последних инноваций, приложений и передовых практик.
• Измерение и оценка
  Организации должны регулярно оценивать общую эффективность и продуктивность агентов ИИ. Процесс проверки должен включать мониторинг обратной связи как от сотрудников, так и от клиентов. Регулярные оценки позволяют получить представление о возможных областях для улучшения и оптимизации.

В чем разница между агентами ИИ и копилотами на базе ИИ?

На первый взгляд, агенты ИИ, похоже, пересекаются с популярной технологией на базе ИИ —AI copilots. Часто интегрированные в повседневные рабочие приложения, искусственный интеллект является персональным виртуальным ассистентом ИИ, который работает вместе с пользователями для поддержки своих бизнес-задач с помощью данных и вычислений. Однако с практической точки зрения оба инструмента отвечают различным операционным функциям и потребностям. При объединении в мультиагентные системы их навыки могут дополнять друг друга, поддерживая продуманное принятие решений и сотрудничество. Вот как копилоты и агенты могут совместно решать проблемы и повышать производительность в масштабе всего предприятия:

• Интуитивно понятное взаимодействие и пользовательская настройка
  С помощью диалогового ИИ копилоты выступают в качестве интуитивно понятных интерфейсов для взаимодействия агентов и пользователей ИИ. Пользователи могут управлять агентами с помощью естественного человеческого выражения, все это непосредственно через копилоты, встроенные в их основные бизнес-приложения. Копилоты также предлагают управляемые платформы low-code или no-code для создания и масштабирования пользовательских интеллектуальных агентов. Они предоставляют управляемые потоки операций для определения инструментов, источников данных и правил, которые должен выполнять агент.
• Совместное партнерство
  Глубоко интегрированные в бизнес-данные и операции, копилоты ИИ и агенты совместно работают над выполнением задач. Копилоты могут выступать в качестве оркестраторов агентов, принимая решение о том, какие агенты необходимы для выполнения запросов пользователей. Встроенные в различные приложения отделов копилоты также соединяют агентов в сетях совместной работы, поэтому они работают вместе, а не изолированно.
• Динамическая функциональность
  Некоторые задачи выигрывают от полной автоматизации, в то время как другим требуется пошаговое участие человека. Работая вместе в гармонии, копилоты и агенты ИИ обслуживают оба сценария. Компания Copilots предлагает помощь в режиме реального времени по мере работы пользователей: поиск и обобщение информации, ответы на бизнес-вопросы, получение аналитической информации для принятия решений и рекомендации решений. Агенты удовлетворяют обоим потребностям. Они могут тесно сотрудничать с пользователями для сбора дополнительной информации или утверждения действий, влияющих на бизнес-процессы. Они также могут автономно выполняться как автономные объекты, решать проблемы в фоновом режиме без постоянного ввода.

Часто задаваемые вопросы