Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er kunstige intelligensbaseredeapplikationer, der træffer beslutninger og udfører opgaver uafhængigt med minimal menneskelig overvågning. Bakket op af avancerede modeller kan agenter beslutte et handlingsforløb og anvende flere softwareværktøjer til at udføre. Deres evne til at ræsonnere, planlægge og handle giver agenter mulighed for at tackle en lang række situationer, der ellers er upraktiske eller umulige at automatisere med prækonfigurerede regler og logik.

Denne teknologi transformerer mange moderne faciliteter – fra simple virtuelle assistenter, der reagerer på brugere med lagersvar til selvkørende køretøjer, der navigerer gennem trafikken. Med de seneste innovationer inden for generativ AI, vedtager dagens agenter endnu mere udfordrende og dynamiske roller med større ekspertise. Flere AI-agenter kan også arbejde sammen og koordinere med mange brugere.

Alle agenter handler på en glidende skala af fleksibilitet. Regelbaserede AI-agenter med ingen eller begrænset hukommelse repræsenterer de mest stive formularer og udfører opgaver baseret på foruddefinerede betingelser. De mest autonome AI-agenter kan tackle uregelmæssige, flertrinsproblemer og finde effektive løsninger. De kan også selvrette fejl og tilpasse sig nye oplysninger.

Med disse avancerede evner kan AI-agenter automatisere komplekse forretningsfunktioner, hvilket gør deres potentielle anvendelseseksempler ekspansive. Gennem systemer med flere agenter samarbejder teams af AI-agenter på tværs af forskellige afdelinger og organisationer. Virksomheder kan også opbygge deres egne agenter for at opfylde deres unikke forretningsprocesser og mål.

Hvordan virker AI-agenter?

Selv om de spænder i kompleksitet, er intelligente agenter bygget efter fire centrale designmønstre, der giver dem mulighed for at tilpasse sig forskellige scenarier. Lad os nedbryde disse centrale agentiske AI-funktioner og følge, hvordan en avanceret agent bruger dem til at håndtere en kompleks anskaffelsesordre.

Opret en plan

For at identificere de trin, der er nødvendige for at fuldføre tildelte opgaver, bruger AI-agenter meget avancerede, storstilede AI-modeller kaldet grænsemodeller. Dette giver agenter mulighed for at justere deres handlingsforløb og oprette nye arbejdsprocesser i stedet for strengt at følge foruddefinerede stier.

Eksempel: Brugeren beder AI-agenten om at vælge en tredjepartsleverandør, der bedst matcher virksomhedens prioriteter som f.eks. omkostningseffektivitet. Som svar opbygger AI-agenten en brugerdefineret agentisk arbejdsproces for at finde den bedste leverandør. Trinnene omfatter undersøgelse af kriterier for udvælgelse af virksomheder, identificering af kvalificerede leverandører og opfordring til og evaluering af bud for at komme med en anbefaling.

Brug softwareværktøjer

AI-agenter kombinerer forskellige værktøjer for at udføre deres planer. Almindelige værktøjer giver behandlere mulighed for at indsamle og analysere data, udføre beregninger og oprette og køre ny kode. Applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er) strømliner kommunikationen med anden software, så agenter kan udføre opgaver inden for forretningssystemer. Store sprogmodeller (LLM'er) – en type generativ AI, der fortolker og skaber computerkode og tekst på naturligt sprog – lader også agenter kommunikere konversationelt med brugerne. Denne intuitive interaktion hjælper brugere med nemt at gennemgå behandlernes arbejde.

Eksempel: AI-agenten bruger dokument- og websøgeværktøjer til at scanne leverandøroplysninger spredt gennem virksomhedens e-mails, PDF-filer, databaser og websteder. Kodnings- og beregnerværktøjer hjælper agenten med at sammenligne og vælge mellem forskellige leverandørtilbud og betalingsbetingelser. Inden for få minutter genererer agenten en detaljeret skriftlig rapport, der anbefaler en tredjepartsleverandør.

Reflekser over ydeevne

Ved at bruge LLM'er som ræsonnementer forbedrer AI-agenter deres ydeevne ved gentagne gange at selvevaluere og korrigere deres output. Multiagentsystemer vurderer deres ydeevne gennem feedbackmekanismer. Deres rigelige hukommelse giver også agenter mulighed for at gemme data fra tidligere scenarier og opbygge en rig videnbase til at tackle nye forhindringer. Denne refleksionsproces gør det muligt for agenter at fejlfinde problemer, når de opstår, og identificere mønstre til fremtidige forudsigelser – alt sammen uden ekstra programmering.

Eksempel: Ved at selvvurdere resultaterne forbedrer AI-agenten kvaliteten og nøjagtigheden af anskaffelsesvalget. Agenten kan også indarbejde flere beslutningsfaktorer som miljømaessig baeredygtighed.

Samarbejd med teammedlemmer og andre agenter

I stedet for en enkelt gør-det-all-agent kan et netværk af agenter, der er specialiseret i specifikke roller, arbejde sammen i multi-agent systemer. Dette agentiske samarbejde giver teamet af agenter mulighed for at løse komplekse problemer mere effektivt. AI-agenter kan også koordinere med forskellige brugere, hvor det er nødvendigt, og bede om oplysninger eller bekræftelse, før de fortsætter.

Eksempel: Inden du sender en ordre, beder agenten brugeren om at gennemgå den agentiske arbejdsproces og godkende det endelige valg. For at håndtere mere komplekse ordrer kan AI-agenten for anskaffelse erstattes med flere specialiserede agenter, fx en sagsbehandler eller kontraktchefagent. Dette format med flere agenter hjælper med at automatisere mere komplekse arbejdsprocesser, især når de er integreret i virksomhedens samlede datasystemer og -applikationer.

Hvad er fordelene ved AI-agenter?

Udstyret med nuancerede ræsonnementer og læringsmuligheder tilbyder autonome AI-agenter dybere specialiseringsniveauer sammenlignet med andre standardløsninger. Denne øgede funktionalitet giver mange fordele for virksomheder i takt med, at de vokser. Ved integration i forretningsworkflows kan intelligente agenter:

• Øg produktiviteten
  Agentiske AI-værktøjer sparer teams tid ved at overtage de konstante beslutninger, der er nødvendige for komplekse opgaver uden tung menneskelig indgriben, hvilket øger den samlede effektivitet.
• Forbedre nøjagtigheds-AI-agenterkan selv undersøge deres output, opdage informationshuller og rette fejl. Dette giver agenter mulighed for at opretholde høje nøjagtighedsniveauer og samtidig accelerere flere processer.
• Udvid tilgængelighedAgenterkan fortsætte med at arbejde bag kulisserne, fra at udføre opgaver til igangværende projekter til fejlfinding af kundespørgsmål ud over de sædvanlige kontortider.
• Frigør teamets ansvarsområderGennemfleksible agentiske arbejdsgange frigør AI-agenter teams fra tunge arbejdsbelastninger, så de i stedet kan fokusere på store investeringer og innovation.
• Spar på omkostningerAI-agentautomatiseringkan reducere driftsudgifterne dramatisk ved at fjerne den dyre ineffektivitet og fejl i manuelle processer og tværfunktionelt samarbejde.
• Etnetværk af forbundne samarbejdspartnere kan reducere de fælles hindringer for komplekse processer ved at strømline dataindsamling og arbejdsgange på tværs af forskellige afdelinger.
• Opret specialiserede applikationerOrganisationer kan oprette teams af skræddersyede agenter til at udføre funktioner, der er unikke for deres behov, oplære agenter om interne data og arbejdsprocesser for at automatisere brugerdefinerede forretningsprocesser.
• Skaler til skiftende behovAI-agenter kan nemt tilpasse sig til stigende mængder af opgaver, så virksomheder kan ekspandere og samtidig forbedre deres operationelle smidighed og omkostningseffektivitet.
• Kør databaseret beslutningstagningGennem dataanalyse kan AI-agenter identificere mønstre inden for komplekse datasæt og foreslå potentiel indsigt i fremtidige resultater, hvilket sætter virksomheder i stand til at træffe beslutninger.

Hvilke typer AI-agenter findes der?

AI-agenter kommer i forskellige typer, der varierer i kompleksitet, fra enkel til sofistikeret. Ved at kombinere dem kan organisationer oprette tilpassede multi-agent systemer, der passer til deres specifikke behov. Her er seks typer AI-agenter, og hvordan de fungerer bedst til forskellige scenarier:

Reaktive stoffer

Reaktive AI-agenter følger klassiske regelbaserede systemer. Også kendt som refleks agenter, de lancerer i handling efter brugernes ledetekster, altid overholder forudindstillede regler. Denne tilgang fungerer bedst til repetitive opgaver. For eksempel kan en reaktiv AI-agent bruge en chatbot til at behandle almindelige anmodninger som nulstilling af en adgangskode fra samtalenøgleord eller fraser.

Reaktive stoffer mangler generelt betydelig hukommelse, hvilket gør dem bedre egnede til begrænsede, kortsigtede scenarier. På plussiden viser reaktive AI-agenter lav vedligeholdelse, der kræver minimal programmering for at fungere.

Proaktive stoffer

Langt mere nimble end reaktive midler, proaktive AI-agenter bruger prædiktive algoritmer til at drive mere nuancerede funktioner. Disse modeller identificerer mønstre, forudsiger sandsynlige resultater og vælger den bedste fremgangsmåde uden menneskelig tilskyndelse. Disse agenter kan overvåge komplekse systemer som forsyningskæder, proaktivt identificere problemer og anbefale løsninger.

Hybridmidler

Som navnet antyder, kombinerer hybride systemer effektiviteten af reaktive agentiske systemer med den nuancerede erkendelse af proaktive AI-agenter. Kombinationen tilbyder det bedste fra begge verdener. De kan reagere effektivt på rutinescenarier efter foruddefinerede regler. De kan også observere og reagere på mere nuancerede situationer.

Forsyningsbaserede behandlere

Brugsbaserede AI-agenter fokuserer på at finde den bedst mulige sekvens for at opnå et ønsket resultat. De bedømmer hvert potentielt handlingsforløb baseret på brugertilfredshedsmetrikker og vælger derefter muligheden med de højeste karakterer. Hjælpebaserede agenter er drivkraften bag bilnavigationssystemer, robotteknologi og finansiel handel.

Læringsagenter

AI-agenter kan forbedre deres performance baseret på tidligere oplevelser. De bruger problemgeneratorer, der opretter testscenarier til at prøve nye strategier, indsamle data og evaluere resultaterne. Læring AI-agenter sporer også brugerfeedback og -adfærd for at finpudse den bedste tilgang, hvilket forbedrer den overordnede nuance og nøjagtighed over tid. Aktuelle AI-agenter inden for læring hjælper med at oprette sofistikerede virtuelle assistenter, der tilpasser sig brugernes behov.

Samarbejdsbehandlere

Kollaborative AI-agenter beskriver et netværk af agentiske AI-systemer, der koordinerer sammen for at udføre komplekse opgaver på tværs af organisatoriske siloer. De kan opbygge brugerdefinerede arbejdsprocesser og uddelegere opgaver til andre entiteter, selv personer og andre AI-agenter.

Hvordan bruger du AI-agenter?

AI-agenter tilpasser sig nemt til forskellige anvendelseseksempler. Nogle agenter er rollespecifikke og fungerer som specialiserede assistenter til individuelle afdelinger. Andre opfylder behov, der gælder for flere forretningsområder – f.eks. en agent, der løser transaktionstvister, uanset om de stammer fra kundeservice-, kreditor- eller forsyningskædeteams. Kombineret arbejder de sammen om at løse opgaver i hele virksomheden. Agenter kan aktiveres af brugerinteraktioner eller automatisk af forretningshændelser. Selvom deres potentielle anvendelseseksempler er grænseløse, kan AI-agenter her imødekomme forskellige operationelle behov:

Finansielle services

• Strømlin likviditetsstyring ved at automatisere ledgerrapporter, afregning, fakturering, kvitteringer og afgifts- og overholdelsesrecords
• Automatiser regnskabsdatadokumentation, -behandling og -hentning i realtid, og reducer behovet for manuel indtastning
• Marker faktureringstvister, tilbyd anbefalinger baseret på interne videnskilder, og automatiser løsningsprocesser
• Brug prognoseanalyser til at skabe beslutningsindsigt i budgetallokeringer, kreditbeslutninger, indtægtsmuligheder og risikostyring

HR

• Gør ansættelsesprocessen nemmere ved at generere jobrekvisitioner og beskrivelser, screene kandidater og automatisere onboarding-processer
• Behandl anmodninger om fravær for medarbejder ved at konsultere fraværssaldi og overholdelse af politikker, afgøre, om forudsætninger er opfyldt, og send til ledelsesgodkendelse
• Suppler medarbejderkvalifikationer ved at opbygge individualiserede læringsplaner, søge gennem interne og eksterne kilder for relevante kurser

IT og udvikling

• Styrke sikkerheden ved proaktivt at opdage og afbøde potentielle trusler, reducere systemsårbarheder
• Strømlin udviklingsworkflows, herunder kodegennemgang, automatiseret test og kontinuerlig integration/kontinuerlig implementering

Markedsføring og handel

• Analyser forbrugerdata for at forudsige aktivitet, spore præferencer og personalisere engagement
• Overvåg markedstendenser, og giv proaktive skræddersyede anbefalinger til potentielle vækstmuligheder
• Optimer målgruppeengagement ved at spore reklameindhold i realtid, identificere underpræsterende annoncer og proaktivt designe og køre A/B-test

Indkøb

• Undersøge og anbefale leverandører til specifikke bud, derefter udvikle forhandlingsstrategier ved at gennemgå tidligere arbejde og branchetendenser
• Automatiser onboarding af leverandører, indkøbsordrer og fakturering
• Forudsig opfyldelsesforsinkelser, anbefaler alternative leverandører, der passer til projektets krav og tidslinjer, og omdiriger produktionen for at minimere afbrydelser

Salg og service

• Registrer proaktivt afklaringssager, valider problemer, og vælg og udfør løsninger, hvilket reducerer ventetiderne dramatisk
• Klassificer kundeanmodninger og servicetickets, diriger dem til de rette teams, og anbefaler løsninger, som kundeservicerepræsentanten kan godkende
• Producer individualiseret kundeindsigt for at identificere og anbefale salgsmuligheder
• Suppler teamets videnbase ved at analysere nye lukkede sager og producere artikler, der opsummerer centrale problemer og løsninger

Forsyningskæde

• Prognosticere efterspørgslen i realtid, evaluere lager- og leveringslogistik for at komme med proaktive anbefalinger
• Juster leveringer for at minimere afbrydelser ved at vælge alternative ruter, der opfylder specifikke virksomhedsmål som lavere transportomkostninger og miljøaftryk
• Styrk kvalitetskontrollen ved at forenkle kontrolprocessen, identificere fejl i produktion, transport og opbevaring
• Fejlfinding af produktionsafbrydelser ved at bestille reparationsdele, anmode om vedligeholdelsesservice og omdirigere produktionen til alternativt udstyr

Hvad er den bedste måde at implementere AI-agenter på arbejdspladsen?

De potentielle anvendelser af autonome AI-agenter er brede i omfang. For at opnå deres fulde løfte, arbejder agenter dog bedst med tankevaekkende integration og koordinering. Overvej disse bedste fremgangsmåder, før du integrerer agent-AI-systemer.

• Følg AI etiske principper
  Mennesker er i sidste ende ansvarlige for at skabe etiske AI agenter, holde de højeste standarder for retfærdighed, gennemsigtighed, ansvarlighed og privatliv. For at opnå dette bør ansvarlige AI-procedurer følge en human-in-the-loop-designproces (HITL), hvor mennesker overvåger alle udviklings- og anvendelsesstadier. Data, der anvendes til uddannelse af agenter, bør analyseres omhyggeligt for at afbøde potentielle skævheder og diskrimination.
• Fremhæv det menneskelige tilsyn
  Ekspertpersoner bør stadig have den endelige myndighed over agent-AI-beslutningsprocessen. De bør fastlægge agenternes grad af autonomi og kræve endelig godkendelse, før agenter udfører følsomme opgaver. Menneskelige eksperter kan også foretage fejlfinding af problemer ved at gennemgå agentiske arbejdsgange for logiske fejl eller manglende vigtige data.
• Forbered interne dataAI-agenternes ydeevne afhænger i høj grad af et solidt fundament af forretningsdata af høj kvalitet. Agenter har brug for adgang til et komplet og kontekstrigt dataøkosystem for at kunne basere deres beslutninger og handlinger. For at få mest muligt ud af agentisk AI kan brugerne investere i ledelsesløsninger, der forener og styrer data på tværs af deres systemer.
• Fremme en fælles tankegang
  AI-agenter virker kun, hvis teammedlemmer ved, hvordan man bruger agentisk autonomi effektivt. Teams bør nøje overveje, hvor AI-agentautomatisering kan aflaste operationelle forhindringer for at lette arbejdsansvaret.
• Understøt løbende uddannelse
  Efterhånden som AI-agent-teknologien udvikler sig, bør organisationer prioritere løbende uddannelse. Regelmæssige uddannelsessessioner kan hjælpe teams med at holde sig opdateret om de nyeste innovationer, applikationer og bedste praksis.
• Mål og evaluer
  Organisationer bør regelmæssigt evaluere deres AI-agenters samlede effektivitet og produktivitet. Evalueringsprocessen bør omfatte overvågning af feedback fra både medarbejdere og kunder. Regelmæssige evalueringer kan give indsigt i mulige områder for forbedring og optimering.

Hvad er forskellen mellem AI-agenter og AI-copilots?

Ved første øjekast synes AI-agenter at overlappe med en populær AI-baseret teknologi –AI-copilots. Ofte integreret i daglige arbejdsapplikationer er AI-copilots personlige virtuelle AI-assistenter, der arbejder sammen med brugere for at understøtte deres forretningsopgaver ved hjælp af data og beregning. Rent praktisk opfylder begge vaerktøjer dog forskellige driftsfunktioner og behov. Når de kombineres i systemer med flere agenter, kan deres færdigheder supplere hinanden og fremme indsigtsfuld beslutningstagning og samarbejde. Sådan kan copilots og agenter samarbejde om at løse udfordringer og øge produktiviteten i hele virksomheden:

• Intuitiv interaktion og tilpasning
  Med baggrund i samtale-AI fungerer copilots som intuitive grænseflader for AI-agenter og brugere til at samarbejde. Brugere kan administrere agenter med naturlige menneskelige udtryk, alle direkte gennem copilots indlejret i deres kerneforretningsapplikationer. Copilots tilbyder også guidede lavkode eller ikke-kode platforme til opbygning og skalering af brugerdefinerede intelligente agenter. De leverer guidede workflows til at definere de værktøjer, datakilder og regler, som agenten skal udføre.
• Samarbejdspartnerskab
  Deeply integreret i forretningsdata og operationer, AI copilots og agenter arbejder sammen om at fuldføre opgaver. Copilots kan fungere som agentorkestratorer og beslutte, hvilke agenter der er nødvendige for at gennemføre brugernes anmodninger. Integreret på tværs af forskellige afdelingsapplikationer forbinder copilots også agenter i samarbejdsnetværk, så de arbejder sammen i stedet for isoleret.
• Dynamisk funktionalitet
  Nogle opgaver drager fordel af total automatisering, mens andre har brug for trin-for-trin menneskelig involvering. AI-copilots og agenter arbejder sammen i harmoni og tjener begge scenarier. Copilots tilbyder hjælp i realtid, når brugerne arbejder – indkøb og opsummering af oplysninger, besvarelse af forretningsspørgsmål, skabelse af indsigt til beslutningstagning og anbefaling af løsninger. Agenter imødekommer begge behov. De kan arbejde tæt sammen med brugerne for at indsamle flere oplysninger eller godkende handlinger, der påvirker forretningsprocesser. De kan også køre selvstændigt som selvstændige enheder, problemløsningsproblemer i baggrunden uden konstant input.

Ofte stillede spørgsmål