Co jsou agenti umělé inteligence?

Agenti umělé inteligence jsou aplikace založené na umělé inteligenci, které rozhodují a provádějí úkoly nezávisle s minimálním lidským dohledem. Na základě pokročilých modelů mohou agenti rozhodnout o průběhu akce a k provedení použít více softwarových nástrojů. Jejich schopnost rozumovat, plánovat a jednat umožňuje agentům řešit širokou škálu situací jinak nepraktické nebo nemožné automatizovat s předkonfigurovanými pravidly a logikou.

Tato technologie transformuje mnoho moderních vybavení – od jednoduchých virtuálních asistentů, kteří reagují na reakce uživatelů se zásobními reakcemi na samohybná vozidla procházející dopravou. Díky nedávným inovacím v oblasti generativní umělé inteligence zaujímají dnešní agenti ještě náročnější a dynamičtější role s většími odbornými znalostmi. Několik agentů umělé inteligence může také spolupracovat a koordinovat práci s mnoha uživateli.

Všichni agenti jednají v posuvném rozsahu flexibility. Agenti umělé inteligence na základě pravidel bez paměti nebo s omezenou pamětí představují nejrigidnější formuláře, kteří provádějí úlohy na základě předem nastavených podmínek. Nejautonomnější agenti umělé inteligence se mohou vypořádat s nepravidelnými vícekrokovými problémy a najít účinná řešení. Mohou také samo opravit chyby a přizpůsobit se novým informacím.

Tyto pokročilé schopnosti umožňují agentům umělé inteligence automatizovat složité podnikové funkce a rozšiřují tak jejich potenciální případy použití. Prostřednictvím multiagentních systémů týmy agentů umělé inteligence spolupracují napříč různými odděleními a organizacemi. Společnosti mohou také budovat své vlastní agenty, aby splnily své jedinečné obchodní procesy a cíle.

Jak agenti umělé inteligence působí?

Inteligentní agenti jsou sice komplexně sestaveni podle čtyř základních vzorů návrhu, které jim umožňují přizpůsobit se různým scénářům. Pojďme rozdělit tyto funkce centrální agentní umělé inteligence a sledovat, jak je jeden pokročilý agent používá k řešení složité objednávky.

Navrhnout plán

K identifikaci kroků potřebných k dokončení přidělených úkolů používají agenti umělé inteligence vysoce pokročilé rozsáhlé modely umělé inteligence nazývané hraniční modely. To agentům umožní upravit jejich průběh akce a vytvářet nové workflow namísto striktního sledování předdefinovaných cest.

Příklad:  Uživatel požádá agenta umělé inteligence, aby si vybral dodavatele třetí strany, který nejlépe odpovídá prioritám společnosti, jako je nákladová efektivita. V reakci vytvoří agent umělé inteligence vlastní agentní workflow k nalezení nejlepšího dodavatele. Kroky zahrnují průzkum kritérií výběru společnosti, identifikaci kvalifikovaných dodavatelů a vyžádání a vyhodnocení nabídek za účelem doporučení.

Použít softwarové nástroje

Agenti umělé inteligence kombinují různé nástroje k provádění svých plánů. Společné nástroje umožňují agentům shromažďovat a analyzovat data, provádět výpočty a vytvářet a spouštět nový kód. Aplikační programovací rozhraní (API) zjednodušují komunikaci s jiným softwarem, takže agenti mohou provádět úlohy v rámci podnikových systémů. Velké jazykové modely (LLM) – typ generativní umělé inteligence, která interpretuje a vytváří počítačový kód a text v přirozeném jazyce – také umožňují agentům konverzační komunikaci s uživateli. Tato intuitivní interakce pomáhá uživatelům snadno kontrolovat práci agentů.

Příklad:  Agent umělé inteligence používá nástroje pro vyhledávání dokumentů a webu ke skenování informací o dodavatelích rozptýlených prostřednictvím firemních e-mailů, souborů PDF, databází a webových stránek. Nástroje pro kódování a kalkulačku pomáhají agentovi porovnávat a vybírat mezi různými nabídkami dodavatele a platebními podmínkami. Během několika minut agent vygeneruje podrobný písemný výkaz doporučující dodavatele třetí strany.

Reflektovat na výkon

S využitím LLM jako argumentačních motorů zlepšují agenti umělé inteligence svůj výkon opakovaným sebehodnocením a korekcí jejich výstupu. Víceagentní systémy posuzují svou výkonnost prostřednictvím mechanismů zpětné vazby. Jejich dostatečná paměť také umožňuje agentům ukládat data z minulých scénářů a vytvářet bohatou znalostní základnu pro řešení nových překážek. Tento proces reflexe umožňuje agentům řešit problémy, které vznikají, a identifikovat vzory pro budoucí předpovědi – to vše bez dalšího programování.

Příklad:  Sebehodnocením výsledků zvyšuje agent umělé inteligence kvalitu a přesnost výběru nákupu. Zástupce může také zahrnout více rozhodovacích faktorů, jako je udržitelnost životního prostředí.

Spolupracujte se členy týmu a dalšími agenty

Namísto jediného agenta do-it-all může síť agentů specializovaných na specifické role spolupracovat v multiagentních systémech. Tato agentní spolupráce umožňuje týmu agentů efektivněji řešit složité problémy. Agenti umělé inteligence mohou také v případě potřeby koordinovat práci s různými uživateli a před pokračováním požádat o informace nebo potvrzení.

Příklad:  Před odesláním objednávky agent vyzve uživatele, aby zkontroloval pracovní postup agenta a schválil finální výběr. Pro zpracování složitějších zakázek lze agenta nákupní umělé inteligence nahradit více specializovanými agenty, jako je agent nákupčího nebo agent manažera smlouvy. Tento multiagentní formát pomáhá automatizovat složitější pracovní postupy, zejména pokud jsou integrovány do jednotných datových systémů a aplikací společnosti.

Jaké jsou výhody agentů umělé inteligence?

Autonomní agenti umělé inteligence, vybaveni diferencovanými argumentačními a výukovými schopnostmi, nabízejí ve srovnání s jinými standardními řešeními hlubší úroveň specializace. Tato zvýšená funkčnost nabízí mnoho výhod pro společnosti, jak rostou. Při integraci do business workflow mohou inteligentní agenti:

• Zvyšte produktivitu
  Agentní nástroje umělé inteligence šetří týmům čas tím, že přebírají neustálá rozhodnutí potřebná pro složité úkoly bez silného zásahu člověka, což zvyšuje celkovou efektivitu.
• Zlepšení přesnostiAgenti umělé inteligence mohou sami zkoumat svůj výstup, odhalovat informační mezery a opravovat chyby. To agentům umožňuje udržovat vysokou úroveň přesnosti při současném zrychlení více procesů.
• Rozšířit dostupnostAgenti mohou i nadále pracovat v zákulisí, od dokončování úloh pro probíhající projekty až po řešení problémů se zákazníky nad rámec běžné pracovní doby.
• Prostřednictvím přizpůsobitelných agentních pracovních postupů uvolňují agenti umělou inteligenci týmům z těžkých provozních úloh, takže se namísto toho mohou soustředit na velké investice a inovace.
• Úspora nákladů Automatizace agentů AI může výrazně snížit provozní výdaje odstraněním nákladné neefektivity a chyb manuálních procesů a spolupráce mezi funkcemi.
• Rozpad silosSíť propojených spolupracujících agentů může snížit běžné překážky složitých procesů zefektivněním sběru dat a pracovních postupů napříč různými odděleními.
• Vytvářejte specializované aplikace Organizace mohou vytvářet týmy zakázkových agentů k provádění funkcí jedinečných pro jejich potřeby, školit agenty na interních datech a pracovních postupech pro automatizaci vlastních podnikových procesů.
• Škálování podle měnících se potřeb Agenti umělé inteligence se mohou snadno přizpůsobit rostoucím objemům úkolů, umožnit společnostem růst a zároveň zlepšit jejich provozní agilitu a nákladovou efektivitu.
• Podpořte rozhodování s podporou dat Prostřednictvím analýzy dat mohou agenti umělé inteligence identifikovat vzorce v rámci komplexních datových sad a navrhnout potenciální vhled do budoucích výsledků a podpořit společnosti v jejich rozhodovacím procesu.

Jaké typy agentů umělé inteligence existují?

Agenti umělé inteligence přicházejí v různých typech, které se liší složitostí, od jednoduchých až po sofistikované. Jejich kombinací mohou organizace vytvářet přizpůsobené multiagentní systémy tak, aby vyhovovaly jejich specifickým potřebám. Zde je šest typů agentů umělé inteligence a to, jak nejlépe fungují pro různé scénáře:

Reaktivní látky

Reaktivní agenti umělé inteligence dodržují klasické systémy založené na pravidlech. Známí také jako reflexní agenti, spouštějí se do akce podle výzev uživatelů, vždy dodržují přednastavená pravidla. Tento přístup funguje nejlépe pro opakující se úkoly. Reaktivní agent umělé inteligence může například použít chatbota ke zpracování běžných požadavků, jako je resetování hesla z konverzačních klíčových slov nebo frází.

Reaktivní agenti obecně postrádají podstatnou paměť, díky čemuž se lépe hodí pro omezené, krátkodobé scénáře. Na straně plus, reaktivní AI agenti prokazují nízkou údržbu, potřebují minimální programování pro fungování.

Proaktivní agenti

Proaktivní agenti umělé inteligence používají prediktivní algoritmy k řízení více nuancovaných funkcí, což je mnohem svižnější než reaktivní agenti. Tyto modely identifikují vzorce, předpovídají pravděpodobné výsledky a volí nejlepší postup bez lidského podnětu. Tito agenti mohou monitorovat komplexní systémy, jako jsou dodavatelské řetězce, proaktivně identifikovat problémy a doporučovat řešení.

Hybridní činidla

Jak jejich název napovídá, hybridní systémy kombinují účinnost reaktivních agentních systémů s diferencovaným rozlišením proaktivních agentů umělé inteligence. Kombinace nabízí to nejlepší z obou světů. Mohou efektivně reagovat na rutinní scénáře podle přednastavených pravidel. Mohou také pozorovat a reagovat na více diferencované situace.

Agenti na bázi utilit

Agenti umělé inteligence na bázi utilit se zaměřují na nalezení nejlepší možné sekvence pro dosažení požadovaného výsledku. Ohodnocují každý potenciální postup na základě metrik spokojenosti uživatelů a poté vybírají možnost s nejvyššími známkami. Pomocní agenti jsou hnací silou automobilových navigačních systémů, robotiky a finančního obchodování.

Zástupci pro výuku

Agenti umělé inteligence ve vzdělávání mohou upřesnit svůj výkon na základě předchozích zkušeností. Používají generátory problémů, které vytvářejí testovací scénáře k pokusům o nové strategie, shromažďování dat a vyhodnocování výsledků. Agenti umělé inteligence ve vzdělávání také sledují zpětnou vazbu a chování uživatelů, aby zdokonalili nejlepší přístup a zlepšili celkovou nuanci a přesnost v průběhu času. Současní agenti umělé inteligence pomáhají vytvářet sofistikované virtuální asistenty, kteří se přizpůsobují potřebám uživatelů.

Kooperační agenti

Kolaborativní agenti umělé inteligence popisují síť agentních systémů umělé inteligence, které se vzájemně koordinují za účelem dokončení komplexních úloh napříč organizačními sítěmi. Mohou vytvářet vlastní pracovní postupy a delegovat úkoly na jiné entity, dokonce i lidi a další agenty umělé inteligence.

Jak používáte agenty umělé inteligence?

Agenti umělé inteligence se snadno přizpůsobují různým případům použití. Někteří agenti jsou specifičtí pro roli, slouží jako specializovaní asistenti pro jednotlivá oddělení. Ostatní splňují potřeby vztahující se na více oborů podnikání – například agenta řešící transakční spory, ať už pocházejí ze služeb zákazníkům, účetnictví dodavatelů nebo týmů dodavatelského řetězce. Společně pracují na řešení celopodnikových úloh. Agenti mohou být aktivováni interakcemi uživatele nebo automaticky obchodními událostmi. I když jsou jejich potenciální případy použití bezmezné, zde je návod, jak mohou agenti umělé inteligence uspokojit různé provozní potřeby:

Finanční služby

• Zefektivnění řízení cash flow automatizací výkazů účetních knih, fakturace, stvrzenek a daňových záznamů a záznamů o shodě
• Automatizace dokumentace, zpracování a načítání účetních dat v reálném čase, což snižuje potřebu manuálního zadávání
• Označovat případy k objasnění faktur, nabízet doporučení na základě interních zdrojů znalostí a automatizovat procesy řešení
• Použití prediktivní analýzy k vytvoření rozhodovacích přehledů o alokacích rozpočtu, rozhodnutích o úvěru, příležitostech k příjmům a řízení rizik

Lidské zdroje

• Zjednodušte náborový proces generováním žádostí o obsazení pozice a popisů, prověřováním kandidátů a automatizací procesů uvedení nováčka
• Zpracování požadavků na pracovní volno zaměstnance konzultováním zůstatků dovolené a souladu se zásadami, určení, zda jsou splněny předpoklady, a odeslání ke schválení manažerem
• Obohacení sad dovedností zaměstnanců vytvořením individualizovaných vzdělávacích plánů, prohledáváním interních a externích zdrojů pro relevantní školicí kurzy

IT a vývoj

• Posílení bezpečnosti proaktivním zjišťováním a zmírňováním potenciálních hrozeb, snižováním zranitelností systému
• Zjednodušte vývojové pracovní postupy včetně kontroly kódu, automatizovaného testování a kontinuální integrace/kontinuálního nasazení

Marketing a obchod

• Analýza dat spotřebitelů za účelem predikce aktivity, sledování preferencí a personalizace zapojení
• Monitorování trendů na trhu a poskytování proaktivních přizpůsobených doporučení pro potenciální příležitosti k růstu
• Optimalizujte zapojení publika sledováním propagačního obsahu v reálném čase, identifikací nedostatečně výkonných reklam a proaktivním navrhováním a spouštěním A/B testů

Pořízení

• Prozkoumejte a doporučte dodavatele pro konkrétní nabídky, poté vypracujte vyjednávací strategie přezkoumáním minulé práce a odvětvových trendů.
• Automatizace vstupního procesu dodavatele, objednávek a fakturace
• Předvídejte zpoždění plnění, doporučujte alternativní dodavatele, kteří vyhovují projektovým požadavkům a časovým osám, a přesměrujte výrobu, abyste minimalizovali narušení

Prodej a služby

• Proaktivní detekce případů k objasnění, ověřování problémů a výběr a realizace řešení, které výrazně zkracují čekací doby
• Klasifikace požadavků zákazníků a servisních tiketů, jejich přesměrování do správných týmů a doporučení řešení pro zástupce zákaznických služeb ke schválení
• Vytvoření individualizovaných přehledů o zákaznících pro identifikaci a doporučení prodejních příležitostí
• Rozšiřte znalostní databázi týmu analýzou nových uzavřených případů a vytvářením článků shrnujících klíčové problémy a řešení

Dodavatelský řetězec

• Prognóza potřeby v reálném čase, vyhodnocení logistiky zásob a dodávek pro proaktivní doporučení
• Úprava dodávek za účelem minimalizace narušení, výběr alternativních tras, které splňují konkrétní firemní cíle, jako jsou nižší náklady na dopravu a environmentální stopy
• Zvýšení kontroly kvality zjednodušením inspekčního procesu, identifikací chyb ve výrobě, přepravě a skladování
• Řešení problémů s výpadky výroby objednáním opravných dílů, žádostí o služby údržby a přesměrováním výroby na alternativní zařízení

Jaký je nejlepší způsob implementace agentů umělé inteligence na pracovišti?

Potenciální aplikace autonomních agentů umělé inteligence jsou široké v rozsahu. Pro dosažení svého plného příslibu však agenti nejlépe pracují s promyšlenou integrací a koordinací. Před začleněním systémů umělé inteligence agentů zvažte tyto osvědčené postupy.

• Dodržování etických principů umělé inteligence
  Lidé jsou v konečném důsledku zodpovědní za vytváření etických agentů umělé inteligence, udržování nejvyšších standardů spravedlnosti, transparentnosti, odpovědnosti a soukromí. K dosažení tohoto cíle by odpovědné postupy umělé inteligence měly následovat proces návrhu člověka ve smyčce (HITL), kde lidé sledují každou fázi vývoje a použití. Údaje použité pro školení agentů by měly být pečlivě analyzovány, aby se zmírnila potenciální předpojatost a diskriminace.
• Zdůraznit lidský dohled
  Odborní jedinci by měli mít i nadále finální pravomoc nad rozhodovacím procesem agenta AI. Měly by stanovit úroveň samostatnosti zástupců a vyžadovat konečné schválení předtím, než zpracovatelé dokončí citlivé úkoly. Lidští experti mohou také řešit problémy tím, že zkontrolují agentní pracovní postupy kvůli logickým chybám nebo chybějícím základním datům.
• Příprava interních dat Výkonnost agentů umělé inteligence do značné míry závisí na solidním základu kvalitních obchodních dat. Agenti potřebují přístup k úplnému datovému ekosystému bohatému na kontext, aby mohli provádět svá rozhodnutí a akce. Aby mohli uživatelé maximálně využívat agentní umělou inteligenci, mohou investovat do řešení pro správu, která sjednotí a řídí data ve svých systémech.
• Podpořte spolupráci
  Agenti umělé inteligence pracují pouze v případě, že členové týmu vědí, jak efektivně využívat agentní autonomii. Týmy by měly pečlivě zvážit, kde může automatizace agentů umělé inteligence zmírnit provozní překážky, a usnadnit tak pracovní povinnosti.
• Podpora průběžného školení
  S tím, jak se technologie agentů umělé inteligence vyvíjí, by organizace měly upřednostňovat průběžné školení. Pravidelná vzdělávací setkání mohou týmům pomoci udržet si aktuální informace o nejnovějších inovacích, aplikacích a osvědčených postupech.
• Měřit a vyhodnocovat
  Organizace by měly pravidelně vyhodnocovat celkovou efektivitu a produktivitu svých agentů umělé inteligence. Proces hodnocení by měl zahrnovat sledování zpětné vazby od zaměstnanců i zákazníků. Pravidelná hodnocení mohou poskytnout přehled o možných oblastech pro zlepšení a optimalizaci.

Jaký je rozdíl mezi agenty umělé inteligence a kopiloty umělé inteligence?

Na první pohled se zdá, že agenti umělé inteligence se překrývají s populární technologií založenou na uměléinteligenci – kopiloty umělé inteligence. Často integrovaní do každodenních pracovních aplikací jsou kopiloti umělé inteligence osobními virtuálními asistenty umělé inteligence, kteří spolupracují s uživateli na podpoře jejich obchodních úloh pomocí dat a výpočtů. Prakticky však oba nástroje plní různé provozní funkce a potřeby. Když jsou kombinovány do multiagentních systémů, jejich dovednosti se mohou vzájemně doplňovat a pečovat o důkladné rozhodování a spolupráci. Zde je návod, jak mohou kopiloti a agenti spolupracovat na řešení problémů a zvýšit produktivitu celého podniku:

• Intuitivní interakce a přizpůsobení
  Na základě konverzační umělé inteligence fungují kopiloti jako intuitivní rozhraní pro spolupráci agentů umělé inteligence a uživatelů. Uživatelé mohou spravovat agenty s přirozeným lidským výrazem, to vše přímo prostřednictvím kopilotů vložených do jejich základních podnikových aplikací. Kopiloty také nabízejí řízené platformy s nízkým kódem nebo bez kódu pro vytváření a škálování vlastních inteligentních agentů. Poskytují řízená workflow k definování nástrojů, zdrojů dat a pravidel, které agent musí provádět.
• Kolaborativní partnerství
  Hluboce integrováno do obchodních dat a operací, kopiloti umělé inteligence a agenti spolupracují na dokončení úkolů. Kopiloty mohou působit jako orchestrátoři agentů a rozhodovat o tom, kteří agenti jsou potřební k vyplnění požadavků uživatelů. Integrované napříč různými aplikacemi oddělení, copilots také propojují agenty v kooperačních sítích, takže pracují společně spíše než izolovaně.
• Dynamická funkčnost
  Některé úkoly těží z totální automatizace, zatímco jiné potřebují krok za krokem lidské zapojení. Spolupracujeme v harmonii, kopiloti umělé inteligence a agenti slouží oběma scénářům. Copilots nabízejí pomoc v reálném čase, když uživatelé pracují – získávání a shrnutí informací, odpovídání na obchodní otázky, vytváření přehledů pro rozhodování a doporučování řešení. Agenti uspokojují obě potřeby. Mohou úzce spolupracovat s uživateli na získání více informací nebo schválit akce, které mají vliv na podnikové procesy. Mohou také autonomně běžet jako samostatné entity, řešit problémy na pozadí, aniž by potřebovali konstantní vstup.

Časté dotazy