Ce sunt agenții AI?

Agenții AI sunt aplicații bazate pe inteligență artificialăcare iau decizii și efectuează sarcini independent, cu supraveghere umană minimă. Susținuți de modele avansate, agenții pot decide un curs de acțiune și pot utiliza mai multe instrumente software pentru a executa. Capacitatea lor de a raționa, planifica și acționa permite agenților să abordeze o gamă largă de situații, altfel impracticabile sau imposibil de automatizat cu reguli și logici preconfigurate.

Această tehnologie transformă multe facilități moderne – de la asistenți virtuali simpli care răspund utilizatorilor cu răspunsuri în stoc la vehiculele autonome care navighează prin trafic. Cu inovațiile recente în IA generativă, agenții de astăzi adoptă roluri și mai provocatoare și dinamice, cu o expertiză mai mare. Agenții AI multipli pot, de asemenea, să lucreze împreună și să se coordoneze cu mulți utilizatori.

Toți agenții acționează pe o scară glisantă de flexibilitate. Agenții AI bazați pe reguli fără memorie sau cu memorie limitată reprezintă cele mai rigide forme, efectuând sarcini pe baza condițiilor prestabilite. Cei mai autonomi agenți AI pot aborda probleme neregulate, în mai multe etape și pot găsi soluții eficiente. Ele pot, de asemenea, să corecteze erorile și să se adapteze la noile informații.

Aceste abilități avansate permit agenților AI să automatizeze funcții complexe de afaceri, făcând cazurile lor potențiale de utilizare extinse. Prin intermediul sistemelor multi-agent, echipele de agenți AI colaborează între diferite departamente și organizații. Companiile își pot construi, de asemenea, proprii agenți pentru a-și îndeplini procesele și obiectivele unice de afaceri.

Cum funcționează agenții AI?

În timp ce variază în complexitate, agenții inteligenți sunt creați urmând patru modele de design de bază care le permit să se adapteze la diverse scenarii. Să detaliem aceste capabilități centrale ale AI-ului pe bază de agenți și să urmărim modul în care un agent avansat le utilizează pentru a aborda o comandă de aprovizionare complexă.

Proiectarea unui plan

Pentru a identifica pașii necesari pentru finalizarea sarcinilor atribuite, agenții AI utilizează modele AI foarte avansate, la scară largă, denumite modele de frontieră. Acest lucru permite agenților să își ajusteze cursul de acțiune și să creeze fluxuri de lucru noi în loc să urmeze cu strictețe căile predefinite.

Exemplu:  Utilizatorul solicită agentului AI să aleagă un furnizor terț care corespunde cel mai bine priorităților companiei, precum eficiența costurilor. Ca răspuns, agentul AI creează un flux de lucru pe bază de agenți particularizat pentru a găsi cel mai bun furnizor. Pașii includ cercetarea criteriilor de selecție a companiei, identificarea furnizorilor calificați și solicitarea și evaluarea ofertelor pentru a face o recomandare.

Utilizare instrumente software

Agenții AI combină diferite instrumente pentru a-și îndeplini planurile. Instrumentele comune permit agenților să colecteze și să analizeze date, să efectueze calcule și să creeze și să execute cod nou. Interfețele de programare a aplicațiilor (API-uri) eficientizează comunicarea cu alte software-uri, astfel încât agenții să poată efectua sarcini în cadrul sistemelor de afaceri. Modele lingvistice mari (LLM-uri) - un tip de AI generativ care interpretează și creează cod de calculator și text de limbaj natural - permit, de asemenea, agenților să comunice conversațional cu utilizatorii. Această interacțiune intuitivă ajută utilizatorii să revizuiască cu ușurință munca agenților.

Exemplu:  Agentul AI utilizează documente și instrumente de căutare web pentru a scana informațiile despre furnizori dispersate prin e-mailurile companiei, fișierele PDF, bazele de date și site-urile web. Instrumentele de codificare și calculator ajută agentul să compare și să aleagă între diferite oferte de furnizor și condiții de plată. În câteva minute, agentul generează un raport scris detaliat care recomandă un furnizor terț.

Reflectați asupra performanței

Folosind LLM-urile ca motoare de raționament, agenții AI își îmbunătățesc performanța prin autoevaluarea și corectarea în mod repetat a rezultatelor. Sistemele cu agenți multipli își evaluează performanța prin mecanisme de feedback. Memoria lor amplă permite, de asemenea, agenților să stocheze date din scenariile anterioare, construind o bază de cunoștințe bogată pentru a aborda noi obstacole. Acest proces de reflecție permite agenților să depaneze problemele pe măsură ce apar și să identifice modele pentru previziunile viitoare - toate fără programare suplimentară.

Exemplu:  Prin autoevaluarea rezultatelor, agentul AI își îmbunătățește calitatea și acuratețea selecției de aprovizionare. Agentul poate include, de asemenea, mai mulți factori de decizie, cum ar fi sustenabilitatea mediului.

Colaborează cu membrii echipei și cu alți agenți

În locul unui singur agent do-it-all, o rețea de agenți specializați pentru roluri specifice poate lucra împreună în sisteme cu agenți multipli. Această colaborare agentică permite echipei de agenți să rezolve mai eficient problemele complexe. Agenții AI se pot coordona, de asemenea, cu diferiți utilizatori, unde este necesar, solicitând informații sau confirmări înainte de a continua.

Exemplu:  Înainte de a transmite o comandă, agentul solicită utilizatorului să revizuiască workflow-ul antic și să aprobe selecția finală. Pentru a gestiona comenzi mai complexe, agentul AI de aprovizionare poate fi înlocuit cu mai mulți agenți specializați, precum un agent responsabil de achiziții sau un agent manager de contracte. Acest format multi-agent ajută la automatizarea fluxurilor de lucru mai complexe, în special atunci când sunt integrate în sistemele și aplicațiile de date unificate ale companiei.

Care sunt beneficiile agenților AI?

Echipați cu capacități de raționament și învățare nuanțate, agenții AI autonomi oferă niveluri mai profunde de specializare în comparație cu alte soluții standard. Această funcționalitate sporită oferă multe beneficii pentru companii pe măsură ce se dezvoltă. Când sunt integrați în workflow-uri de afaceri, agenții inteligenți pot:

• Creșteți productivitatea
  Instrumentele AI pe bază de agenți economisesc timp echipelor prin preluarea deciziilor constante necesare pentru sarcini complexe fără intervenție umană grea, sporind eficiența generală.
• Îmbunătățește acuratețea agenților AI își pot autoexamina rezultatele, detectând lacunele de informații și corectând erorile. Acest lucru permite agenților să mențină niveluri ridicate de precizie în timp ce accelerează mai multe procese.
• Extinderea disponibilitățiiAgenții pot continua să lucreze în culise, de la finalizarea sarcinilor pentru proiectele în curs de desfășurare până la depanarea întrebărilor clienților dincolo de programul obișnuit de lucru.
• Eliberează responsabilitățile echipei Prin fluxuri de lucru pe bază de agenți adaptabile, agenții AI eliberează echipele de sarcini operaționale mari, astfel încât să se poată concentra în schimb pe investiții și inovații de mari dimensiuni.
• Economisiți costuri Automatizarea agenților AI poate reduce dramatic cheltuielile operaționale prin eliminarea ineficiențelor costisitoare și a erorilor proceselor manuale și a colaborării interfuncționale.
• Întreruperea rețelei silosA de agenți colaborativi interconectați poate reduce obstacolele comune ale proceselor complexe prin eficientizarea colectării datelor și a fluxurilor de lucru în diferite departamente.
• Creați aplicații specializate Organizațiile pot crea echipe de agenți personalizați pentru a efectua funcții unice pentru nevoile lor, instruind agenții cu privire la datele interne și fluxurile de lucru pentru a automatiza procesele de afaceri definite de utilizator.
• Scalați la nevoile în schimbare Agenții AI se pot adapta cu ușurință la creșterea volumului de sarcini, permițând companiilor să se extindă în timp ce își îmbunătățesc agilitatea operațională și eficiența costurilor.
• Determină luarea deciziilor bazate pe date Prin analiza datelor, agenții AI pot identifica modele din cadrul seturilor de date complexe și pot sugera potențiale perspective asupra rezultatelor viitoare, împuternicind companiile în procesul lor decizional.

Ce tipuri de agenți AI există?

Agenții AI vin în diferite tipuri care variază în complexitate, de la simplu la sofisticat. Prin combinarea lor, organizațiile pot crea sisteme multi-agent personalizate pentru a se potrivi nevoilor lor specifice. Iată șase tipuri de agenți AI și modul în care aceștia funcționează cel mai bine pentru diferite scenarii:

Agenți reactivi

Agenții AI reactivi urmează sistemele clasice bazate pe reguli. Cunoscuți și sub numele de agenți reflex, aceștia se lansează în acțiune urmând solicitările utilizatorilor, respectând întotdeauna regulile prestabilite. Această abordare funcționează cel mai bine pentru sarcinile repetitive. De exemplu, un agent AI reactiv poate utiliza un chatbot pentru a prelucra cererile comune, precum resetarea unei parole din cuvintele cheie sau frazele conversaționale.

Agenții reactivi nu au, în general, o memorie substanțială, ceea ce le face mai potrivite pentru scenarii limitate, pe termen scurt. Pe partea de plus, agenții AI reactivi dovedesc o întreținere scăzută, necesitând o programare minimă pentru a funcționa.

Agenți proactivi

Mult mai agili decât agenții reactivi, agenții AI proactivi utilizează algoritmi predictivi pentru a conduce funcții mai nuanțate. Aceste modele identifică modele, prognozează rezultate probabile și aleg cel mai bun curs de acțiune fără a fi nevoie de ajutor uman. Acești agenți pot monitoriza sisteme complexe, precum lanțurile de aprovizionare, identificând proactiv problemele și recomandând soluții.

Agenți hibrizi

După cum sugerează și numele, sistemele hibride combină eficiența sistemelor agentice reactive cu discernământul nuanțat al agenților AI proactivi. Combinația oferă cele mai bune din ambele lumi. Aceștia pot reacționa eficient la scenariile de rutină urmând regulile prestabilite. De asemenea, pot observa și răspunde la situații mai nuanțate.

Agenți pe bază de utilități

Agenții AI bazați pe utilități se concentrează pe găsirea celei mai bune secvențe posibile pentru a obține un rezultat dorit. Aceștia notează fiecare curs potențial de acțiune pe baza indicatorilor de satisfacție a utilizatorilor, apoi selectează opțiunea cu cele mai mari marcaje. Agenții utilitari sunt forța motrice din spatele sistemelor de navigație auto, robotică și tranzacționare financiară.

Agenți de învățare

Agenții AI de învățare își pot rafina performanța pe baza experiențelor anterioare. Aceștia utilizează generatoare de probleme care creează scenarii de test pentru a încerca strategii noi, pentru a colecta date și pentru a evalua rezultatele. Agenții AI de învățare urmăresc, de asemenea, feedback-ul și comportamentul utilizatorilor pentru a perfecționa cea mai bună abordare, îmbunătățind nuanța și acuratețea generală în timp. Agenții AI de învățare actuali ajută la crearea asistenților virtuali sofisticați care se adaptează la nevoile utilizatorilor.

Agenți colaborativi

Agenții AI în colaborare descriu o rețea de sisteme AI pe bază de agenți care se coordonează pentru a finaliza sarcini complexe în silozurile organizaționale. Aceștia pot crea fluxuri de lucru personalizate și pot delega sarcini altor entități, chiar și oamenilor și altor agenți AI.

Cum utilizați agenții AI?

Agenții AI se adaptează rapid la diverse cazuri de utilizare. Unii agenți sunt specifici rolului, servind ca asistenți specializați pentru departamentele individuale. Altele îndeplinesc nevoile aplicabile mai multor domenii de activitate – precum un agent care rezolvă divergențele legate de tranzacții, indiferent dacă provin din serviciul clienți, din contabilitate furnizori sau din echipele lanțului de aprovizionare. Combinate, ele lucrează împreună pentru a rezolva sarcini la nivel de companie. Agenții pot fi activați de interacțiunile utilizatorului sau automat de evenimentele de afaceri. Deși cazurile lor potențiale de utilizare sunt nelimitate, iată cum agenții AI pot răspunde diferitelor nevoi operaționale:

Servicii financiare

• Optimizează gestiunea fluxului de numerar prin automatizarea rapoartelor de registru, a facturării, a facturilor, a intrărilor, precum și a înregistrărilor fiscale și de conformitate
• Automatizează documentația, prelucrarea și regăsirea datelor contabile în timp real, reducând nevoia de introducere manuală
• Marcați divergențele privind facturile, oferiți recomandări pe baza surselor de cunoștințe interne și automatizați procesele de rezolvare
• Utilizează funcțiile analitice predictive pentru a crea analize decizionale în alocările de buget, deciziile de credit, oportunitățile de venit și gestiunea riscurilor

Resurse umane

• Simplificați procesul de angajare prin generarea cererilor de recrutare și a descrierilor, verificarea candidaților și automatizarea proceselor de integrare în funcție nouă
• Prelucrați cererile de timp liber ale angajaților prin consultarea soldurilor de concediu și a conformității setului de reguli, stabiliți dacă sunt îndeplinite condițiile preliminare și transmiteți spre aprobare managerială
• Îmbunătățește abilitățile angajaților prin crearea de planuri de învățare individualizate, căutând prin surse interne și externe cursuri de instruire relevante

IT și dezvoltare

• Consolidați securitatea prin detectarea și atenuarea proactivă a potențialelor amenințări, reducând vulnerabilitățile sistemului
• Optimizați fluxurile de lucru de dezvoltare, inclusiv revizuirea codului, testarea automată și integrarea continuă/implementarea continuă

Marketing și comerț

• Analizați datele consumatorilor pentru a prezice activitatea, a urmări preferințele și a personaliza interacțiunea
• Monitorizați tendințele pieței și oferiți recomandări proactive personalizate pentru potențialele oportunități de creștere
• Optimizează implicarea publicului prin urmărirea în timp real a conținutului promoțional, identificarea anunțurilor neperformante și proiectarea și rularea proactivă a testelor A/B

Aprovizionare

• Cercetați și recomandați furnizori pentru oferte specifice, apoi dezvoltați strategii de negociere prin revizuirea muncii anterioare și a tendințelor din industrie
• Automatizează integrarea furnizorilor, comenzile ferme și facturarea
• Previzionează întârzierile de îndeplinire, recomandă furnizori alternativi care corespund cerințelor și calendarelor proiectului și redirecționează producția pentru a minimiza întreruperile

Vânzări și servicii

• Detectarea proactivă a divergențelor, validarea problemelor și selectarea și executarea soluțiilor, reducând dramatic timpii de așteptare
• Clasificați cererile clienților și tichetele de servicii, dirijați-le către echipele potrivite și recomandați rezolvările pentru ca reprezentantul serviciului de clienți să le aprobe
• Produceți analize individualizate ale clienților pentru a identifica și recomanda oportunități de vânzări
• Îmbunătățiți baza de cunoștințe a echipei prin analizarea cazurilor închise noi și producerea de articole care rezumă problemele și soluțiile cheie

Lanț de aprovizionare

• Prognozați necesarul în timp real, evaluând stocul și logistica de livrare pentru a face recomandări proactive
• Ajustează livrările pentru a minimiza întreruperile, alegând rute alternative care îndeplinesc anumite obiective ale companiei, precum costuri de transport mai mici și amprente de carbon de mediu
• Îmbunătățiți controlul calității prin simplificarea procesului de control, identificarea erorilor în producție, transport și depozitare
• Depanarea întreruperilor de producție prin comandarea pieselor de reparație, solicitarea serviciilor de întreținere și redirecționarea producției către echipamente alternative

Care este cel mai bun mod de a implementa agenți AI la locul de muncă?

Aplicațiile potențiale ale agenților AI autonomi au o gamă largă. Cu toate acestea, pentru a-și îndeplini pe deplin promisiunea, agenții lucrează cel mai bine cu o integrare și coordonare atente. Luați în considerare aceste bune practici înainte de a încorpora sistemele AI de agent.

• Respectă principiile etice AI
  Oamenii sunt în cele din urmă responsabili pentru crearea agenților AI etici, păstrând cele mai înalte standarde de corectitudine, transparență, responsabilitate și confidențialitate. Pentru a realiza acest lucru, procedurile responsabile de IA ar trebui să urmeze un proces de proiectare uman în buclă (HITL), în care oamenii monitorizează fiecare etapă de dezvoltare și utilizare. Datele utilizate pentru instruirea agenților trebuie analizate cu atenție pentru a atenua potențialele prejudecăți și discriminări.
• Subliniați supravegherea umană
  Persoanele experte ar trebui să aibă în continuare autoritatea finală asupra procesului de luare a deciziilor privind AI-ul de agent. Aceștia ar trebui să stabilească nivelul de autonomie al agenților și să solicite aprobarea finală înainte ca agenții să îndeplinească sarcini sensibile. Experții umani pot, de asemenea, să depaneze problemele prin revizuirea fluxurilor de lucru agentice pentru erori logice sau lipsa datelor esențiale.
• Pregătirea datelor interne Performanța agenților AI depinde în mare măsură de o bază solidă de date comerciale de calitate. Agenții au nevoie de acces la un ecosistem de date complet și bogat în context pentru a-și fundamenta deciziile și acțiunile. Pentru a profita la maximum de AI-ul pe bază de agenți, utilizatorii pot investi în soluții de gestiune care unifică și guvernează datele din sistemele lor.
• Încurajați o mentalitate colaborativă
  Agenții AI funcționează doar dacă membrii echipei știu cum să utilizeze eficient autonomia pe bază de agenți. Echipele ar trebui să ia în considerare cu atenție unde automatizarea agenților AI poate elimina obstacolele operaționale pentru a facilita responsabilitățile de lucru.
• Sprijină instruirea continuă
  Pe măsură ce tehnologia agenților AI evoluează, organizațiile ar trebui să prioritizeze instruirea continuă. Sesiunile educaționale regulate pot ajuta echipele să rămână la curent cu cele mai recente inovații, aplicații și cele mai bune practici.
• Măsurați și evaluați
  Organizațiile ar trebui să evalueze periodic eficiența și productivitatea globală a agenților lor AI. Procesul de revizuire ar trebui să includă monitorizarea feedback-ului atât din partea angajaților, cât și a clienților. Evaluările periodice pot oferi perspective asupra domeniilor posibile pentru îmbunătățire și optimizare.

Care este diferența dintre agenții AI și copiloții AI?

La prima vedere, agenții AI par să se suprapună cu o tehnologie bazată pe AI—copiloți AI. Adesea integrați în aplicațiile de lucru de zi cu zi, copiloții AI sunt asistenți AI virtuali personali care lucrează alături de utilizatori pentru a-și susține sarcinile de afaceri utilizând date și calcul. În termeni practici, însă, ambele instrumente îndeplinesc diferite funcții și nevoi operaționale. Atunci când sunt combinate în sisteme multi-agent, abilitățile lor se pot completa reciproc, încurajând luarea deciziilor și colaborarea. Iată cum copiloții și agenții pot lucra împreună pentru a rezolva provocările și pentru a stimula productivitatea la nivelul întregii companii:

• Interacțiune intuitivă și personalizare
  Susținut de AI conversațional, copiloții acționează ca interfețe intuitive pentru ca agenții AI și utilizatorii să colaboreze. Utilizatorii pot gestiona agenți cu expresie umană naturală, toate direct prin copiloți încorporați în aplicațiile lor de afaceri de bază. Copilots oferă, de asemenea, platforme ghidate low-code sau no-code pentru construirea și scalarea agenților inteligenți personalizați. Aceștia oferă workflow-uri ghidate pentru a defini instrumentele, sursele de date și regulile pe care agentul trebuie să le efectueze.
• Parteneriat de colaborare
  Integrat profund în datele și operațiile de afaceri, copiloții AI și agenții AI lucrează împreună pentru a finaliza sarcinile. Copiloții pot acționa ca orchestratori de agenți, hotărând ce agenți sunt necesari pentru completarea cererilor utilizatorilor. Integrați în diferite aplicații ale departamentelor, copiloții conectează, de asemenea, agenți în rețele colaborative, astfel încât să lucreze împreună, mai degrabă decât în izolare.
• Funcționalitate dinamică
  Unele sarcini beneficiază de automatizare totală, în timp ce altele au nevoie de implicare umană pas cu pas. Lucrând împreună în armonie, copiloții și agenții AI servesc ambelor scenarii. Copilots oferă asistență în timp real pe măsură ce utilizatorii lucrează – aprovizionarea și rezumatul informațiilor, răspunzând la întrebări de afaceri, producând analize pentru luarea deciziilor și recomandând soluții. Agenții răspund ambelor nevoi. Aceștia pot colabora îndeaproape cu utilizatorii pentru a colecta mai multe informații sau pentru a aproba acțiuni care afectează procesele de afaceri. De asemenea, acestea pot funcționa autonom ca entități autonome, rezolvând probleme în fundal fără a avea nevoie de o intrare constantă.

Întrebări frecvente