Hva er KI-agenter?

KI-agenter er intelligensbaserteapplikasjoner som tar beslutninger og utfører oppgaver uavhengig av hverandre med minimalt med menneskelig tilsyn. Støttet av avanserte modeller, kan agenter bestemme et handlingsforløp og bruke flere programvareverktøy for å utføre. Deres evne til å begrunne, planlegge og handle lar agenter takle et bredt spekter av situasjoner som ellers er upraktiske eller umulige å automatisere med forhåndskonfigurerte regler og logikk.

Denne teknologien forvandler mange moderne fasiliteter – fra enkle virtuelle assistenter som svarer på brukere med lagerrespons på selvkjørende kjøretøy som navigerer gjennom trafikken. Med nylige innovasjoner innen generativ KI, tar dagens agenter i bruk enda mer utfordrende og dynamiske roller med større ekspertise. Flere KI-agenter kan også samarbeide og koordinere med mange brukere.

Alle agenter virker på en glidende skala av fleksibilitet. Regelbaserte KI-agenter uten eller begrenset minne representerer de stive skjemaene, og utfører oppgaver basert på forhåndsdefinerte betingelser. De mest autonome AI-agentene kan takle uregelmessige, flertrinns problemer og finne effektive løsninger. De kan også korrigere feil selv og tilpasse seg ny informasjon.

Disse avanserte evnene lar KI-agenter automatisere komplekse forretningsfunksjoner, noe som gjør de potensielle brukstilfellene ekspansive. Gjennom systemer med flere agenter samarbeider team av KI-agenter på tvers av ulike avdelinger og organisasjoner. Bedrifter kan også bygge sine egne agenter for å oppfylle sine unike forretningsprosesser og mål.

Hvordan fungerer KI-agenter?

Mens de varierer i kompleksitet, er intelligente agenter bygget etter fire kjernedesignmønstre som gjør at de kan tilpasse seg ulike scenarier. La oss bryte ned disse sentrale agentiske KI-funksjonene og følge hvordan én avansert agent bruker dem til å håndtere en kompleks anskaffelsesordre.

Utforme en plan

For å identifisere trinnene som kreves for å fullføre tilordnede oppgaver, bruker KI-agenter svært avanserte KI-modeller i stor skala som kalles grensemodeller. På denne måten kan agentene justere handlingsforløpet og opprette nye arbeidsflyter i stedet for strengt å følge forhåndsdefinerte baner.

Eksempel:  Brukeren ber KI-agenten om å velge en tredjepartsleverandør som best samsvarer med firmaprioriteringer som kostnadseffektivitet. Som svar oppretter KI-agenten en egendefinert agentisk workflow for å finne den beste leverandøren. Trinnene inkluderer å undersøke kriterier for valg av bedrift, identifisere kvalifiserte leverandører og be om og evaluere tilbud for å komme med en anbefaling.

Bruk programvareverktøy

KI-agenter kombinerer ulike verktøy for å utføre planene sine. Med vanlige verktøy kan agenter samle inn og analysere data, utføre beregninger og opprette og kjøre ny kode. Programmeringsgrensesnitt for applikasjoner (API-er) effektiviserer kommunikasjonen med annen programvare, slik at agenter kan utføre oppgaver innenfor forretningssystemer. Store språkmodeller (LLM) – en type generativ KI som tolker og skaper datakode og naturlig språktekst – lar også agenter kommunisere samtalebasert med brukere. Denne intuitive interaksjonen hjelper brukerne med å kontrollere arbeidet til agentene på en enkel måte.

Eksempel:  KI-agenten bruker dokument- og websøkeverktøy til å skanne leverandørinformasjon spredt gjennom firmaets e-poster, PDF-filer, databaser og nettsteder. Koding og kalkulatorverktøy hjelper agenten med å sammenligne og velge mellom ulike leverandørtilbud og betalingsvilkår. I løpet av minutter genererer behandleren en detaljert skriftlig rapport som anbefaler en tredjepartsleverandør.

Reflektere prestasjon

Ved å bruke LLM som resonnementsmotorer, forbedrer AI-agenter ytelsen ved gjentatte ganger å evaluere og korrigere produksjonen. Systemer med flere agenter vurderer deres ytelse ved hjelp av tilbakekoblingsmekanismer. Deres rikelig minne gjør det også mulig for agenter å lagre data fra tidligere scenarier, og bygge en rik kunnskapsbase for å takle nye hindringer. Denne refleksjonsprosessen gjør det mulig for agenter å feilsøke problemer når de oppstår og identifisere mønstre for fremtidige spådommer – alt uten ekstra programmering.

Eksempel:  Ved å vurdere resultatene selv forbedrer KI-agenten kvaliteten og nøyaktigheten for anskaffelsesutvalget. Agenten kan også inkludere flere beslutningsfaktorer som miljømessig bærekraft.

Samarbeid med teammedlemmer og andre agenter

I stedet for en enkelt gjør-det-alt agent, kan et nettverk av agenter spesialisert for spesifikke roller arbeide sammen i multi-agent-systemer. Dette agentiske samarbeidet gjør at teamet av agenter kan løse komplekse problemer mer effektivt. KI-agenter kan også koordinere med ulike brukere der det er nødvendig, og be om informasjon eller bekreftelse før du fortsetter.

Eksempel:  Før en ordre sendes, ber agenten brukeren om å kontrollere den agentiske arbeidsflyten og godkjenne det endelige valget. Hvis du vil håndtere mer komplekse ordrer, kan KI-agenten for anskaffelse erstattes med flere spesialiserte agenter, for eksempel en innkjøpsagent eller agent for kontraktansvarlig. Dette multiagentformatet bidrar til å automatisere mer komplekse arbeidsflyter, spesielt når det er innebygd i selskapets enhetlige datasystemer og applikasjoner.

Hva er fordelene med KI-agenter?

Utstyrt med nyanserte resonnement- og læringsmuligheter, tilbyr autonome KI-agenter dypere spesialiseringsnivåer sammenlignet med andre standardløsninger. Denne økte funksjonaliteten gir mange fordeler for bedrifter etter hvert som de vokser. Når intelligente agenter integreres i forretningsarbeidsflyter, kan de:

• Øk produktiviteten
  Agentisk KI-verktøy sparer teamene tid ved å ta over de konstante beslutningene som trengs for komplekse oppgaver uten store menneskelige inngrep, noe som øker den generelle effektiviteten.
• Forbedre nøyaktighets-KI-agenter kan selv undersøke utdataene sine, oppdage informasjonshull og korrigere feil. Dette gjør det mulig for agenter å opprettholde høye nøyaktighetsnivåer mens de akselererer flere prosesser.
• Utvide tilgjengelighetAgenter kan fortsette å jobbe bak kulissene, fra å fullføre oppgaver for pågående prosjekter til feilsøking av kundespørsmål utover de vanlige kontortidene.
• Gjennom fleksible agentiske arbeidsflyter frigjør KI-agenter team fra tunge arbeidsbelastninger, slik at de i stedet kan fokusere på store investeringer og innovasjon.
• Lagre kostnadsKI-agentautomatisering kan redusere driftskostnadene dramatisk ved å fjerne de kostbare ineffektivitetene og feilene i manuelle prosesser og tverrfunksjonelt samarbeid.
• Et nettverk av samordnede agenter kan redusere de vanlige hindringene for komplekse prosesser ved å effektivisere datainnsamling og arbeidsflyt på tvers av ulike avdelinger.
• Opprett spesialiserte applikasjoner Organisasjoner kan opprette team av skreddersydde agenter for å utføre funksjoner som er unike for deres behov, opplæringsagenter for interne data og arbeidsflyter for å automatisere egendefinerte forretningsprosesser.
• Skaler til endrende behov KI-agenter kan enkelt tilpasse seg økende oppgavevolumer, slik at foretakene kan utvide seg samtidig som de forbedrer sin driftsmessige smidighet og kostnadseffektivitet.
• Kjør dataaktivert beslutningstaking Gjennom dataanalyse kan KI-agenter identifisere mønstre i komplekse datasett og foreslå potensiell innsikt i fremtidige resultater, noe som gir bedrifter mulighet til å ta beslutninger.

Hvilke typer KI-agenter finnes det?

AI-agenter kommer i ulike typer som varierer i kompleksitet, fra enkle til sofistikerte. Ved å kombinere dem, kan organisasjoner opprette tilpassede multi-agent-systemer som passer deres spesifikke behov. Her er seks typer KI-agenter og hvordan de fungerer best for ulike scenarioer:

Reaktive agenser

Reaktive KI-agenter følger klassiske regelbaserte systemer. Også kjent som refleksagenter, de starter i handling etter brukernes ledetekster, alltid i henhold til forhåndsinnstilte regler. Denne tilnærmingen fungerer best for gjentakende oppgaver. En reaktiv KI-agent kan for eksempel bruke en chatbot til å behandle vanlige forespørsler som å tilbakestille et passord fra samtalenøkkelord eller fraser.

Reaktive midler mangler generelt betydelig hukommelse, noe som gjør dem bedre egnet for begrensede, kortsiktige scenarier. På plussiden viser reaktive AI-agenter lavt vedlikehold, og trenger minimal programmering for å fungere.

Proaktive stoffer

Langt mer kvikkelig enn reaktive midler bruker proaktive AI-midler prediktive algoritmer for å drive mer nyanserte funksjoner. Disse modellene identifiserer mønstre, prognoser sannsynlige resultater, og velger det beste handlingsforløpet uten menneskelig ledetekst. Disse agentene kan overvåke komplekse systemer som forsyningskjeder, proaktivt identifisere problemer og anbefale løsninger.

Hybridmidler

Som deres navn antyder, kombinerer hybridsystemer effektiviteten av reaktive agentiske systemer med nyansert skjelning av proaktive AI-midler. Kombinasjonen gir det beste fra begge verdener. De kan reagere effektivt på rutinescenarioer etter forhåndsdefinerte regler. De kan også observere og reagere på mer nyanserte situasjoner.

Bruksbaserte agenter

Utilitetsbaserte AI-agenter fokuserer på å finne den best mulige sekvensen for å oppnå et ønsket resultat. De vurderer hvert potensielle handlingsforløp basert på målinger av brukertilfredshet, og velger deretter alternativet med de høyeste merkene. Utility-baserte agenter er drivkraften bak bilnavigasjonssystemer, robotikk og økonomisk handel.

Læringsagenter

Læring KI-agenter kan begrense ytelsen basert på tidligere erfaringer. De bruker problemgeneratorer som oppretter testscenarioer for å prøve nye strategier, samle inn data og evaluere resultatene. Læring av KI-agenter sporer også tilbakemeldinger fra brukere og atferd for å finjustere den beste tilnærmingen, og forbedre den generelle nyansen og nøyaktigheten over tid. Gjeldende KI-agenter bidrar til å opprette avanserte virtuelle assistenter som tilpasser seg brukernes behov.

Samarbeidsagenter

Samordnede KI-agenter beskriver et nettverk av agentisk KI-systemer som samarbeider om å fullføre komplekse oppgaver på tvers av organisasjonssiloer. De kan bygge egendefinerte arbeidsflyter og delegere oppgaver til andre entiteter, til og med personer og andre KI-agenter.

Hvordan bruker du KI-agenter?

AI-agenter tilpasser seg lett til forskjellige brukstilfeller. Noen agenter er rollespesifikke, og fungerer som spesialiserte assistenter for individuelle avdelinger. Andre oppfyller behovene som gjelder for flere bransjer, for eksempel en agent som løser transaksjonstvister, enten de stammer fra kundeservice-, leverandør- eller forsyningskjedeteamene. Kombinert jobber de sammen for å løse oppgaver i hele foretaket. Agenter kan aktiveres av brukerinteraksjoner eller automatisk av forretningshendelser. Selv om de potensielle brukstilfellene er grenseløse, kan KI-agenter imøtekomme ulike driftsbehov:

Finansielle tjenester

• Effektivisere kontantstrømstyring ved å automatisere ledgerrapporter, avregning, fakturering, kvitteringer og avgifts- og konformitetsposter
• Automatisere dokumentasjon, behandling og henting av regnskapsdata i sanntid, noe som reduserer behovet for manuell registrering
• Flagge fakturatvister, tilby anbefalinger basert på interne kunnskapskilder og automatisere løsningsprosesser
• Bruke prediksjonsanalyser til å opprette beslutningstakingsinnsikt i budsjettfordelinger, kredittbeslutninger, inntektsmuligheter og risikostyring

Personaladministrasjon

• Forenkle ansettelsesprosessen ved å generere jobbrekvisisjoner og -beskrivelser, kontrollere kandidater og automatisere introduksjonsprogramprosesser
• Behandle forespørsler om fri for ansatte ved å konsultere fraværssaldoer og policysamsvar, fastsette om forutsetninger er oppfylt og sende inn til ledergodkjenning
• Supplere medarbeidernes kvalifikasjoner ved å bygge individuelle læringsplaner, søke gjennom interne og eksterne kilder for relevante opplæringskurs

IT og utvikling

• Styrke sikkerheten ved å proaktivt oppdage og redusere potensielle trusler, redusere systemsårbarheter
• Effektivisere arbeidsflyter for utvikling, inkludert kodegjennomgang, automatisert testing og kontinuerlig integrasjon / kontinuerlig utrulling

Markedsføring og handel

• Analyser konsumentdata for å prognostisere aktivitet, spore preferanser og tilpasse engasjement
• Overvåke markedstrender og gi proaktive skreddersydde anbefalinger for potensielle vekstmuligheter
• Optimalisere publikumsengasjement ved å spore salgsfremmende innhold i sanntid, identifisere underytende annonser og proaktivt designe og kjøre A/B-tester

Anskaffelse

• Forskning og anbefaler leverandører for bestemte bud, og utvikle deretter forhandlingsstrategier ved å gå gjennom tidligere arbeids- og bransjetrender
• Automatisere leverandøronboarding, innkjøpsordrer og fakturering
• Forutsi forsinkelser i oppfyllelsen, anbefaler alternative leverandører som passer til prosjektkrav og tidslinjer, og omdiriger produksjonen for å minimere forstyrrelser

Salg og service

• Oppdage tvister, validere problemer og velge og utføre løsninger proaktivt, noe som reduserer ventetiden dramatisk
• Klassifisere kundeforespørsler og servicebilletter, rute dem til de riktige teamene, og anbefale løsninger som kundeservicemedarbeideren kan godkjenne
• Produsere individualisert kundeinnsikt for å identifisere og anbefale salgsmuligheter
• Suppler teamkunnskapsdatabasen ved å analysere nye lukkede saker og produsere artikler som oppsummerer viktige problemer og løsninger

Forsyningskjede

• Prognostisert behov i sanntid, evaluering av beholdnings- og leveringslogistikk for å komme med proaktive anbefalinger
• Justere leveranser for å minimere forstyrrelser, velge alternative ruter som oppfyller bestemte firmamål som lavere transportkostnader og miljøavtrykk
• Øke kvalitetskontrollen ved å forenkle kontrollprosessen, identifisere feil i produksjon, transport og lagring
• Feilsøke produksjonsavbrudd ved å bestille reparasjonsdeler, be om vedlikeholdstjenester og omdirigere produksjonen til alternativt utstyr

Hva er den beste måten å implementere AI-agenter på arbeidsplassen?

De potensielle applikasjonene av autonome KI-agenter er omfattende. For å oppnå sitt fulle løfte jobber imidlertid agenter best med gjennomtenkt integrasjon og koordinering. Vurder disse beste praksisene før du innlemmer agent-KI-systemer.

• Følg KI-etiske prinsipper
  Mennesker er til syvende og sist ansvarlig for å skape etiske KI-agenter, holde de høyeste standarder for rettferdighet, åpenhet, ansvarlighet og personvern. For å oppnå dette bør ansvarlige AI-prosedyrer følge en human-in-the-loop (HITL) designprosess, hvor mennesker overvåker alle stadier av utvikling og bruk. Data som brukes til agentopplæring, bør analyseres nøye for å redusere potensiell skjevhet og diskriminering.
• Fremhev menneskelig tilsyn
  Ekspertpersoner bør fortsatt ha endelig myndighet over agentens AI-beslutningstakingsprosess. De bør fastsette agentenes selvstendighet og kreve endelig godkjenning før agentene fullfører følsomme oppgaver. Menneskelige eksperter kan også feilsøke problemer ved å gjennomgå agentiske arbeidsflyter for logiske feil eller manglende viktige data.
• Forberede interne data Ytelsen til KI-agenter avhenger i stor grad av et solid grunnlag for forretningsdata av høy kvalitet. Agenter trenger tilgang til et fullstendig og kontekstrikt dataøkosystem for å begrunne sine beslutninger og handlinger. For å få mest mulig ut av agentisk KI kan brukere investere i administrasjonsløsninger som samler og styrer data på tvers av systemene sine.
• Foster et samarbeidende tankesett
  KI-agenter fungerer bare hvis teammedlemmene vet hvordan de skal bruke agentisk autonomi effektivt. Teamene bør nøye vurdere hvor AI-agentautomatisering kan avlaste operasjonelle hindringer for å forenkle arbeidsansvarsområdene.
• Støtt pågående opplæring
  Etter hvert som AI-agentteknologien utvikler seg, bør organisasjoner prioritere kontinuerlig opplæring. Regelmessige opplæringsøkter kan hjelpe teamene med å holde seg oppdatert om de nyeste innovasjonene, applikasjonene og beste praksisene.
• Mål og evaluer
  Organisasjoner bør regelmessig evaluere deres KI-agenters totale effektivitet og produktivitet. Evalueringsprosessen bør inkludere overvåkningstilbakemeldinger fra både ansatte og kunder. Regelmessige evalueringer kan gi innsikt i mulige områder for forbedring og optimalisering.

Hva er forskjellen mellom KI-agenter og KI-kopiloter?

Ved første øyekast ser det ut til at KI-agenter overlapper med en populær KI-basert teknologi –KI-kopiloter. KI-kopiloter er ofte integrert i daglige arbeidsapplikasjoner, og er personlige, virtuelle AI-assistenter som jobber sammen med brukere for å støtte forretningsoppgavene sine ved hjelp av data og beregning. I praksis oppfyller imidlertid begge verktøyene ulike driftsfunksjoner og behov. Når de kombineres i systemer med flere agenter, kan deres ferdigheter utfylle hverandre og gi næring til innsiktsfull beslutningstaking og samarbeid. Slik kan kopiloter og agenter samarbeide for å løse utfordringer og øke produktiviteten i hele bedriften:

• Intuitiv interaksjon og tilpasning
  Støttet av samtale-KI fungerer kopiloter som intuitive grensesnitt for KI-agenter og brukere å samarbeide. Brukere kan administrere agenter med naturlig menneskelig uttrykk, alt direkte gjennom kopiloter innebygd i deres kjerneforretningsapplikasjoner. Copilots tilbyr også veiledede plattformer med lav eller ingen kode for bygging og skalering av tilpassede intelligente agenter. De gir veiledede workflower for å definere verktøyene, datakildene og reglene som behandleren må utføre.
• Samarbeidspartnere
  Deeply integrert i forretningsdata og operasjoner, KI-kopiloter og agenter jobber sammen for å fullføre oppgaver. Kopiloter kan fungere som agentorkestratorer, og avgjøre hvilke agenter som er nødvendige for å fullføre brukernes forespørsler. Copilots er integrert på tvers av ulike avdelingsapplikasjoner, og kobler også sammen agenter i samarbeidsnettverk, slik at de fungerer sammen i stedet for isolert.
• Dynamisk funksjonalitet
  Noen oppgaver drar nytte av total automatisering, mens andre trenger trinnvis menneskelig involvering. KI-kopiloter og agenter arbeider sammen i harmoni og betjener begge scenariene. Copilots tilbyr sanntidshjelp mens brukerne jobber – ved å anskaffe og oppsummere informasjon, svare på forretningsspørsmål, produsere innsikt i beslutningstaking og anbefale løsninger. Agenter imøtekommer begge behov. De kan samarbeide tett med brukere for å samle inn mer informasjon eller godkjenne handlinger som påvirker forretningsprosessene. De kan også kjøre autonomt som frittstående enheter, problemløsende problemer i bakgrunnen uten å trenge konstante inndata.

Ofte stilte spørsmål