Co to są agenty AI?

Agenty AI to aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, które podejmują decyzje i wykonują zadania niezależnie przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka. Dzięki zaawansowanym modelom agenty mogą decydować o sposobie działania i korzystać z różnych narzędzi programowych przy jego wykonywaniu. Umiejętności w zakresie rozumowania, planowania i działania pozwalają agentom zajmować się sprawami, których automatyzacja w oparciu o wstępnie skonfigurowane reguły i logikę byłaby niepraktyczna lub niemożliwa.

Technologia ta przekształca wiele nowoczesnych udogodnień — od prostych wirtualnych asystentów, które udzielają użytkownikom gotowych odpowiedzi, po samojezdne pojazdy uczestniczące w ruchu drogowym. Dzięki najnowszym innowacjom w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji obecne agenty przyjmują jeszcze bardziej wymagające i dynamiczne role, wymagające szerszej wiedzy specjalistycznej. Agenty AI potrafią często również współpracować i koordynować działania z wieloma użytkownikami.

Wszystkie agenty działają na ruchomej skali elastyczności. Agenty AI oparte na regułach, niewyposażone w pamięć lub z pamięcią ograniczoną, stanowią postać najbardziej sztywną, wykonującą zadania w oparciu o wstępnie skonfigurowane warunki. Najbardziej autonomiczne agenty AI potrafią rozwiązywać nietypowe, wieloetapowe problemy i znajdować skuteczne rozwiązania. Mogą również samodzielnie korygować błędy i dostosowywać się do nowych informacji.

Te zaawansowane umiejętności umożliwiają agentom AI automatyzację złożonych funkcji biznesowych, dzięki czemu lista ich potencjalnych zastosowań stale się wydłuża. Zespoły agentów AI w systemach z wieloma agentami podejmują współpracę z różnymi działami i organizacjami. Firmy mogą również budować własne agenty, aby realizować swoje unikalne procesy biznesowe i cele.

Jak działają agenty AI?

Inteligentne agenty, choć różnią się stopniem złożoności, opierają się na czterech podstawowych wzorcach projektowych, które umożliwiają im dostosowywanie się do różnych scenariuszy. Przyjrzyjmy się tym głównym funkcjom sztucznej inteligencji opartej na agentach i zobaczmy, jak taki zaawansowany agent wykorzystuje je w przypadku skomplikowanego zamówienia zakupu.

Projektowanie planu

Przy identyfikowaniu kroków niezbędnych do wykonania przypisanych zadań agenty AI używają wysoce zaawansowanych, wielkoskalowych modeli AI, zwanych modelami granicznymi. Dzięki temu mogą dostosowywać swój sposób działania i tworzyć nowe przepływy pracy, zamiast ściśle przestrzegać wstępnie zaprogramowanych ścieżek.

Przykład: użytkownik prosi agenta AI o wybranie dostawcy zewnętrznego, który najlepiej odpowiada priorytetom firmy, takim jak efektywność kosztowa. W odpowiedzi agent AI tworzy niestandardowy przepływ pracy w celu znalezienia najlepszego dostawcy. Kroki obejmują badanie kryteriów wyboru firmy, identyfikację wykwalifikowanych dostawców oraz pozyskiwanie i ocenę ofert w celu wydania rekomendacji.

Korzystanie z oprogramowania

Realizując swoje plany, agenty AI łączą różne narzędzia. Zwykle umożliwiają one gromadzenie i analizowanie danych, przeprowadzanie obliczeń oraz tworzenie i uruchamianie nowego kodu. Interfejsy programowania aplikacji (API) usprawniają komunikację z innym oprogramowaniem, dzięki czemu agenty mogą wykonywać zadania w ramach systemów biznesowych. Dzięki dużym modelom językowym (LLM) — rodzajowi generatywnej sztucznej inteligencji, która interpretuje i tworzy kod komputerowy oraz teksty w języku naturalnym — możliwa jest również komunikacja w modelu konwersacyjnym między agentem a użytkownikiem. Ta intuicyjność interakcji ułatwia weryfikację pracy agentów.

Przykład: agent AI używa narzędzi do wyszukiwania dokumentów i stron internetowych do skanowania informacji o dostawcach w firmowych wiadomościach e-mail, plikach PDF, bazach danych i na stronach internetowych. Narzędzia z dziedziny kodowania i kalkulator pomagają porównać różne oferty i warunki płatności. W ciągu kilku minut agent generuje na piśmie szczegółowy raport z rekomendacją zewnętrznego dostawcy.

Refleksja nad wydajnością

Dzięki wykorzystywaniu modeli LLM jako mechanizmów rozumowania agenty AI poprawiają swoją wydajność, wielokrotnie dokonując samooceny i korekty swoich wyników. Systemy wieloagentowe oceniają wydajność za pomocą mechanizmów informacji zwrotnej. Obszerna pamięć pozwala również agentom przechowywać dane z poprzednich scenariuszy i tworzyć bogatą bazę wiedzy, ułatwiającą pokonywanie nowych przeszkód. Ten proces refleksji pozwala agentom rozwiązywać problemy, gdy tylko się pojawią, i wykrywać wzorce na potrzeby prognozowania — bez dodatkowego programowania.

Przykład: poprzez samoocenę wyników agent AI poprawia jakość i dokładność wyboru opcji zakupowych. Agent może również uwzględnić więcej czynników decyzyjnych, takich jak zrównoważony rozwój i ochrona środowiska.

Współpraca z członkami zespołu i innymi agentami

Zamiast jednego, uniwersalnego agenta warto zbudować sieć agentów specjalizujących się w określonych rolach, które mogą współpracować ze sobą w systemach wieloagentowych. Taka współpraca pozwala zespołowi agentów skuteczniej rozwiązywać złożone problemy. Agenty AI mogą również w razie potrzeby koordynować działania z różnymi użytkownikami, prosząc ich o informacje lub potwierdzenie, zanim będą kontynuować działania.

Przykład: przed przesłaniem zamówienia agent prosi użytkownika o sprawdzenie przepływu pracy i zatwierdzenie ostatecznego wyboru. Przy bardziej złożonych zamówieniach agent AI zajmujący się zakupami może zostać zastąpiony przez wiele wyspecjalizowanych agentów, zajmujących się zadaniami na poziomie pracownika działu zakupów oraz menedżera ds. kontraktów. Wykorzystanie wielu agentów pomaga zautomatyzować bardziej złożone przepływy pracy, zwłaszcza gdy są wbudowane w ujednolicone systemy danych i aplikacje firmy.

Jakie są zalety agentów AI?

Autonomiczne agenty AI dysponują możliwościami zniuansowanego rozumowania i uczenia się, dzięki czemu oferują głębszy poziom specjalizacji w porównaniu z innymi, standardowymi rozwiązaniami. Ta zwiększona funkcjonalność oferuje wiele korzyści dla rozwijających się firm. Integracja inteligentnych agentów z biznesowymi przepływami pracy zapewnia następujące korzyści:

• Większa produktywność
  Narzędzia AI oparte na agentach oszczędzają czas zespołów, przejmując stałe procesy realizowane w ramach złożonych zadań bez poważnej interwencji człowieka i zwiększając ogólną wydajność.
• Poprawa dokładnościAgenty AI dokonują samooceny wyników swojej pracy, wykrywają luki w informacjach i korygują błędy. Dzięki temu są w stanie utrzymać wysoki poziom dokładności, a jednocześnie przyspieszyć wiele procesów.
• Poszerzenie dostępnościAgenty mogą działać w tle: od wykonywania zadań w ramach bieżących projektów po rozwiązywanie problemów klientów poza standardowymi godzinami pracy.
• Uwolnienie czasu zespołuDzięki elastycznym przepływom pracy agenty AI uwalniają zespoły od dużych obciążeń operacyjnych, a pracownicy mogą skupić się na większych przedsięwzięciach i innowacjach.
• Oszczędność finansowaAutomatyzacja zapewniana przez agenty AI może znacznie ograniczyć wydatki operacyjne, usuwając kosztowne nieefektywności i błędy związane z procesami realizowanymi ręcznie i współpracą międzydziałową.
• Rozwiązanie problemu rozproszonych źródeł danychSieć połączonych agentów współpracujących ze sobą może wyeliminować typowe przeszkody związane ze złożonymi procesami dzięki usprawnieniu gromadzenia danych i przepływów pracy w różnych działach.
• Tworzenie specjalistycznych aplikacji
  Organizacje mogą tworzyć zespoły agentów do wykonywania specjalistycznych funkcji, odpowiadających potrzebom, trenując agenty na wewnętrznych danych i przepływach pracy, w celu automatyzacji niestandardowych procesów biznesowych.
• Skalowanie zgodnie ze zmieniającymi się potrzebami
  Agenty AI mogą łatwo dostosowywać się do rosnącej liczby zadań, umożliwiając firmom rozwój, a jednocześnie zapewniając elastyczność operacyjną i efektywność kosztową.
• Podejmowanie decyzji w oparciu o dane
  Dzięki analizie danych agenty AI mogą wykrywać wzorce w złożonych zbiorach danych i sugerować potencjalne analizy przyszłych wyników, usprawniając procesy decyzyjne w firmach.

Jakie rodzaje agentów AI są dostępne?

Dostępne są różne rodzaje agentów AI, które różnią się złożonością: od prostych do zaawansowanych. Łącząc je, organizacje mogą tworzyć dostosowane systemy wieloagentowe, odpowiadające ich specyficznym potrzebom. Oto sześć rodzajów agentów AI i ich najlepsze zastosowania w różnych scenariuszach:

Agenty reaktywne

Reaktywne agenty AI są klasycznymi systemami opartymi na regułach. Są również nazywane agentami opartymi na modelu refleksowym. Działają zgodnie z poleceniami użytkownika, zawsze przestrzegając wstępnie ustawionych reguł. Takie podejście najlepiej sprawdza się w przypadku powtarzalnych zadań. Na przykład reaktywny agent AI może używać chatbota do przetwarzania typowych żądań, takich jak resetowanie hasła na podstawie użytych w rozmowie słów lub fraz kluczowych.

Czynniki reaktywne na ogół nie dysponują obszerną pamięcią, dzięki czemu są lepiej dostosowane do ograniczonych, krótkich scenariuszy. Ich zaletą są niskie wymagania w zakresie utrzymywania i programowania.

Agenty aktywne

Aktywne agenty AI, o wiele bardziej sprawne niż reaktywne, wykorzystują algorytmy predykcyjne do realizowania bardziej wyspecjalizowanych funkcji. Modele te identyfikują wzorce, prognozują prawdopodobne wyniki i wybierają najlepsze sposoby działania bez instrukcji ze strony człowieka. Mogą monitorować złożone systemy, takie jak łańcuchy dostaw, aktywnie wykrywać problemy i rekomendować rozwiązania.

Agenty hybrydowe

Jak sugeruje nazwa, agenty hybrydowe łączą efektywność reaktywnych systemów agentowych ze zniuansowaną wnikliwością aktywnych agentów AI. Taka kombinacja łączy zalety obu opcji. Agenty hybrydowe potrafią efektywnie reagować w scenariuszach rutynowych, zachowując się zgodnie ze wstępnie zdefiniowanymi regułami. Mogą również reagować na bardziej zniuansowane sytuacje.

Agenty oparte na użyteczności

Agenty AI oparte na użyteczności koncentrują się na wyszukiwaniu najlepszej sekwencji umożliwiającej osiągnięcie pożądanego wyniku. Oceniają każdy potencjalny kierunek działania na podstawie wskaźników zadowolenia użytkownika, a następnie wybierają opcję z najwyższą oceną. Agenty oparte na użyteczności są siłą napędową systemów nawigacji samochodowej, robotyki i operacji finansowych.

Agenty uczące się

Uczące się agenty AI doskonalą swoje wyniki na podstawie poprzednich doświadczeń. Wykorzystują generatory problemów, które tworzą scenariusze testowe, aby wypróbowywać nowe strategie, zbierać dane i oceniać wyniki. Uczące się agenty AI śledzą również informację zwrotną od użytkowników i ich zachowania w celu przyjęcia najlepszego podejścia, doskonaląc się i poprawiając dokładność w miarę stosowania. Obecnie uczące się agenty AI pomagają w tworzeniu zaawansowanych wirtualnych asystentów, które dostosowują się do potrzeb użytkowników.

Agenty oparte na współpracy

Agenty AI oparte na współpracy to sieć agentowych systemów AI koordynujących działania w celu realizacji złożonych zadań w skomplikowanych strukturach organizacyjnych. Potrafią tworzyć niestandardowe przepływy pracy i delegować zadania do innych encji, a nawet osób i innych agentów AI.

Jak korzystać z agentów AI?

Agenty AI łatwo dostosowują się do różnych zastosowań. Czasem są przygotowane pod kątem określonej funkcji — pełnią wówczas rolę wyspecjalizowanych asystentów w poszczególnych działach. Inne realizują zadania dotyczące wielu obszarów biznesowych, tak jak agent rozwiązujący spory transakcyjne, niezależnie od tego, czy dotyczą obsługi klienta, rozrachunków z dostawcami czy zespołów łańcucha dostaw. Połączone, współpracują ze sobą, wykonując zadania w całym przedsiębiorstwie. Agent może zostać aktywowany przez interakcję z użytkownikiem lub automatycznie przez zdarzenia biznesowe. Potencjalne zastosowania są nieograniczone. Oto przykłady wykorzystania agentów AI w odniesieniu do różnych potrzeb operacyjnych:

Usługi finansowe

• Sprawne zarządzanie przepływem środków pieniężnych dzięki automatyzacji raportów z ksiąg rachunkowych, wpisów dotyczących rozliczeń, fakturowania, wpływów oraz podatków i zgodności z przepisami
• Automatyzacja dokumentacji, przetwarzania i pobierania danych księgowych w czasie rzeczywistym, ograniczająca potrzebę ręcznego wprowadzania informacji
• Oznaczanie spraw spornych dotyczących faktur, oferowanie rekomendacji na podstawie wewnętrznych źródeł wiedzy i automatyzacja procesów rozwiązywania problemów
• Analityka predykcyjna, która pozwala uzyskać wgląd w decyzje dotyczące alokacji budżetu, decyzje kredytowe, szanse uzyskania przychodu i zarządzanie ryzykiem

Zasoby ludzkie

• Uproszczenie procesu zatrudniania dzięki możliwości generowania wniosków o zatrudnienie pracownika i opisów stanowisk, sprawdzania kandydatów oraz automatyzacji procesów wdrażania do pracy
• Przetwarzanie wniosków o urlop z uwzględnieniem dostępności pozostałego personelu i zgodności z zasadami oraz weryfikacją spełnienia warunków wstępnych, a następnie przesłaniem do zatwierdzenia przez kierownictwo
• Rozwijanie kompetencji pracowników przez opracowywanie zindywidualizowanych planów szkoleń i przeszukiwanie wewnętrznych oraz zewnętrznych źródeł odpowiednich kursów

IT i rozwój

• Wzmocnienie bezpieczeństwa poprzez aktywne wykrywanie i łagodzenie potencjalnych zagrożeń oraz eliminowanie luk w zabezpieczeniach systemu
• Usprawnienie procesów projektowania, w tym przegląd kodu, zautomatyzowane testowanie i ciągłą integrację / ciągłe wdrażanie

Marketing i handel

• Analizowanie danych dotyczących klientów w celu przewidywania aktywności, śledzenia preferencji i personalizowania interakcji
• Monitorowanie trendów rynkowych i aktywne przedstawianie dostosowanych do potrzeb rekomendacji, dotyczących potencjalnych szans rozwoju
• Optymalizacja interakcji z odbiorcami przez śledzenie treści promocyjnych w czasie rzeczywistym w celu wykrywania niedostatecznie skutecznych reklam, a także aktywne projektowanie i przeprowadzanie testów A/B

Zakupy

• Analizowanie i rekomendowanie dostawców w odniesieniu do konkretnych ofert, a następnie opracowywanie strategii negocjacji na podstawie dotychczasowych wyników i trendów branżowych
• Automatyzacja wdrażania dostawców, obsługi zamówień i fakturowania
• Przewidywanie opóźnień realizacji, rekomendowanie alternatywnych dostawców, którzy spełniają wymagania projektu i wpisują się w harmonogramy, oraz przekierowywanie produkcji w celu zminimalizowania zakłóceń

Sprzedaż i usługi

• Aktywne wykrywanie sporów, weryfikacja problemów oraz wybór i realizacja rozwiązań, znacznie skracające czas oczekiwania
• Klasyfikowanie zgłoszeń od klientów i zgłoszeń serwisowych, kierowanie ich do właściwych zespołów i rekomendowanie rozwiązań do zatwierdzenia przez przedstawiciela ds. obsługi klienta
• Generowanie zindywidualizowanych spostrzeżeń dotyczących klientów w celu identyfikacji i rekomendowania szans sprzedaży
• Wzbogacanie bazy wiedzy zespołu poprzez analizę zamkniętych spraw i tworzenie artykułów podsumowujących kluczowe kwestie i rozwiązania

Łańcuch dostaw

• Prognozowanie zapotrzebowania w czasie rzeczywistym, ocena logistyki zapasów i dostaw w celu przedstawienia rekomendacji
• Planowanie dostaw pod kątem minimalizacji zakłóceń i wybór alternatywnych tras z uwzględnieniem określonych celów firmy, takich jak niższe koszty transportu i stopień oddziaływania na środowisko
• Szersza kontrola jakości dzięki uproszczeniu i możliwości wykrywania błędów w obszarze produkcji, transportu i magazynowania
• Rozwiązywanie problemów związanych z awariami produkcyjnymi poprzez zamawianie części naprawczych, zgłaszanie zapotrzebowania na usługi serwisowe i przekierowywanie produkcji na inny sprzęt

Jaki jest najlepszy sposób na wdrożenie agentów AI w miejscu pracy?

Potencjalne zastosowania autonomicznych agentów AI mają szeroki zakres. Aby jednak wyzwolić swój pełny potencjał, agenty powinny być w przemyślany sposób zintegrowane i skoordynowane. Przed wdrożeniem systemów agentów AI warto poznać te najlepsze praktyki.

• Przestrzeganie zasad etyki AI
  To ludzie ponoszą ostateczną odpowiedzialność za tworzenie etycznych agentów AI, przestrzeganie najwyższych standardów uczciwości, przejrzystości, odpowiedzialności i prywatności. Dlatego opracowywanie odpowiedzialnej AI powinny uwzględniać udział człowieka w procesie (ang. human-in-the-loop, HITL), zgodnie z podejściem, w którym ludzie monitorują każdy etap rozwoju i użytkowania rozwiązania. Dane wykorzystywane do trenowania agentów powinny zostać starannie przeanalizowane w celu ograniczenia potencjalnych uprzedzeń i dyskryminacji.
• Podkreślenie nadzoru ze strony człowieka
  Eksperci powinni nadal mieć ostateczną władzę nad procesem podejmowania decyzji wspomaganym sztuczną inteligencją. Powinni ustalić stopień autonomii agentów i wymagać ostatecznego zatwierdzenia, zanim agent przeprowadzi działania o charakterze wrażliwym. Eksperci mogą również rozwiązywać problemy, przeglądając agentowe przepływy pracy pod kątem błędów logicznych lub brakujących istotnych danych.
• Przygotowanie danych wewnętrznych
  Wydajność agentów AI zależy w dużej mierze od solidnej bazy wysokiej jakości danych biznesowych. Agenty potrzebują dostępu do kompletnego ekosystemu danych wzbogaconych o kontekst, aby podejmować decyzje i odpowiednie działania. Aby w pełni wykorzystać agentową sztuczną inteligencję, użytkownicy mogą inwestować w rozwiązania do zarządzania, które ujednolicają dane i zarządzają nimi w swoich systemach.
• Nastawienie na współpracę
  Agenty AI działają tylko wtedy, gdy członkowie zespołu wiedzą, jak skutecznie korzystać z ich autonomii. Zespoły powinny dokładnie rozważyć, gdzie automatyzacja agentów AI jest w stanie wyeliminować przeszkody operacyjne i uprościć obowiązki służbowe.
• Ciągłe szkolenie
  W miarę rozwoju technologii agentów AI organizacje powinny stawiać na nieustanne szkolenie. Regularne sesje edukacyjne mogą pomóc w przekazywaniu zespołom wiedzy o najnowszych innowacjach, zastosowaniach i najlepszych praktykach.
• Pomiar i ocena
  Organizacje powinny regularnie oceniać ogólną wydajność i produktywność swoich agentów AI. Proces przeglądu powinien obejmować monitorowanie informacji zwrotnej od pracowników i klientów. Regularne oceny mogą wskazać obszary potencjalnie wymagające optymalizacji.

Jaka jest różnica między agentami AI a asystentami AI?

Na pierwszy rzut oka wydaje się, że definicja agentów AI pokrywa się z definicją popularnej technologii opartej na sztucznej inteligencji —asystentami AI. Asystenty AI, często zintegrowane z codziennymi aplikacjami roboczymi, są osobistymi wirtualnymi asystentami, które współpracują z użytkownikiem w celu wsparcia go w realizacji zadań biznesowych za pomocą danych i obliczeń. W praktyce jednak oba narzędzia pełnią różne funkcje operacyjne i odpowiadają na odmienne potrzeby. Jeśli agenty są połączone w system, ich umiejętności mogą się wzajemnie uzupełniać, co ułatwia świadome podejmowanie decyzji i współpracę. Oto przykłady sposobów współpracy asystentów i agentów przy stawianiu czoła wyzwaniom i zwiększaniu produktywność w całym przedsiębiorstwie:

• Intuicyjna interakcja i możliwość dostosowywania
  Oparte na konwersacyjnej sztucznej inteligencji asystenty działają jako intuicyjny łącznik między agentem AI a użytkownikiem, ułatwiając współpracę. Użytkownicy mogą zarządzać agentami z naturalną ludzką ekspresją za pośrednictwem asystentów osadzonych w podstawowych aplikacjach biznesowych. Asystenty oferują również platformy typu low-code i no-code do budowania i skalowania niestandardowych, inteligentnych agentów według wskazówek. Zapewniają wspomagane przepływy pracy dotyczące definiowania narzędzi, źródeł danych i reguł, których agent potrzebuje do wykonywania swoich zadań.
• Partnerstwo oparte na współpracy
  Głęboko zintegrowane z danymi biznesowymi i operacjami asystenty i agenty AI współpracują ze sobą podczas realizacji zadań. Asystenty mogą koordynować działanie agentów, decydując, które są potrzebne przy wykonywaniu określonych poleceń użytkownika. Wbudowane w różne aplikacje poszczególnych działów asystenty łączą również agenty w sieci współpracy, dzięki czemu działają razem, a nie w izolacji.
• Dynamiczna funkcjonalność
  Niektóre zadania podlegają całkowitej automatyzacji, podczas gdy inne wymagają zaangażowania człowieka na poszczególnych etapach. Współpracujące ze sobą bez przeszkód asystenty i agenty AI obsługują oba scenariusze. Asystenty oferują pomoc w czasie rzeczywistym podczas pracy użytkownika — pozyskują i podsumowują informacje, odpowiadają na pytania biznesowe, generują analizy na potrzeby podejmowania decyzji i rekomendują rozwiązania. Agenty obsługują oba obszary. Mogą współpracować z użytkownikiem, wymagając polecenia zebrania większej ilości informacji lub zatwierdzenia czynności, które mają wpływ na procesy biznesowe. Mogą również działać autonomicznie jako niezależne podmioty, rozwiązując problemy w tle bez konieczności ciągłego wprowadzania danych.

Najczęstsze pytania