Čo sú agenti umelej inteligencie?

Agenti umelej inteligencie sú aplikácie založené na umelej inteligencii, ktoré prijímajú rozhodnutia a vykonávajú úlohy nezávisle s minimálnym ľudským dozorom. Na základe pokročilých modelov môžu agenti rozhodnúť o priebehu akcie a použiť na vykonanie viacero softvérových nástrojov. Ich schopnosť rozmýšľať, plánovať a konať umožňuje agentom riešiť širokú škálu situácií, ktoré sú inak nepraktické alebo nemožné automatizovať pomocou vopred nakonfigurovaných pravidiel a logiky.

Táto technológia transformuje mnoho moderných zariadení – od jednoduchých virtuálnych asistentov, ktorí reagujú na používateľov s reakciami na zásoby až po vozidlá s vlastnou jazdou, ktoré prechádzajú premávkou. S nedávnymi inováciami v generatívnej umelej inteligencii si dnešní agenti osvojujú ešte náročnejšie a dynamickejšie úlohy s väčšími odbornými znalosťami. Viacerí agenti umelej inteligencie môžu tiež spolupracovať a koordinovať svoju činnosť s mnohými používateľmi.

Všetky činidlá pôsobia na posuvnej stupnici flexibility. Agenti umelej inteligencie na základe pravidiel, ktorí nemajú žiadnu alebo majú obmedzenú pamäť, predstavujú najpevnejšie formuláre, ktoré vykonávajú úlohy na základe prednastavených podmienok. Najautonómnejší agenti umelej inteligencie dokážu riešiť nepravidelné, viacstupňové problémy a nájsť efektívne riešenia. Môžu tiež sami opraviť chyby a prispôsobiť sa novým informáciám.

Tieto pokročilé schopnosti umožňujú agentom umelej inteligencie automatizovať komplexné podnikové funkcie, vďaka čomu sú ich potenciálne prípady použitia rozšírené. Prostredníctvom systémov s viacerými agentmi spolupracujú tímy agentov umelej inteligencie na rôznych oddeleniach a organizáciách. Spoločnosti si tiež môžu budovať vlastných agentov, aby splnili svoje jedinečné obchodné procesy a ciele.

Ako fungujú agenti umelej inteligencie?

Zatiaľ čo v zložitosti sú inteligentní agenti budovaní podľa štyroch základných dizajnových vzorov, ktoré im umožňujú prispôsobiť sa rôznym scenárom. Rozčleňme tieto funkcie centrálnej agentskej AI a riaďte sa tým, ako ich jeden rozšírený agent používa na riešenie komplexnej obstarávacej zákazky.

Navrhnúť plán

Na identifikáciu krokov potrebných na dokončenie priradených úloh používajú agenti umelej inteligencie vysoko pokročilé veľké modely umelej inteligencie, ktoré sa nazývajú hraničné modely. To agentom umožňuje upraviť ich postup a vytvoriť nové pracovné postupy namiesto striktného sledovania preddefinovaných ciest.

Príklad:  Používateľ požiada agenta AI o výber dodávateľa tretej strany, ktorý najlepšie zodpovedá prioritám spoločnosti, ako je efektívnosť nákladov. Agent umelej inteligencie v odpovedi vytvorí vlastný agentský workflow na vyhľadanie najlepšieho dodávateľa. Kroky zahŕňajú skúmanie výberových kritérií spoločnosti, identifikáciu kvalifikovaných dodávateľov a vyžiadanie a hodnotenie ponúk na vykonanie odporúčania.

Použitie softvérových nástrojov

Agenti AI kombinujú rôzne nástroje na vykonávanie svojich plánov. Bežné nástroje umožňujú agentom zhromažďovať a analyzovať údaje, vykonávať výpočty a vytvárať a spúšťať nový kód. Rozhrania API zjednodušujú komunikáciu s iným softvérom, takže agenti môžu vykonávať úlohy v rámci podnikových systémov. Veľké jazykové modely (LLM) – typ generatívnej umelej inteligencie, ktorá interpretuje a vytvára počítačový kód a text v prirodzenom jazyku – tiež umožňuje agentom komunikovať s používateľmi. Táto intuitívna interakcia pomáha používateľom ľahko kontrolovať prácu agentov.

Príklad:  Agent umelej inteligencie používa nástroje na vyhľadávanie dokumentov a webu na skenovanie informácií o dodávateľoch rozptýlených prostredníctvom firemných e-mailov, súborov PDF, databáz a webových lokalít. Nástroje kódovania a kalkulačky pomáhajú agentovi porovnávať a vyberať medzi rôznymi ponukami dodávateľov a platobnými podmienkami. V priebehu minút agent vygeneruje podrobný písomný výkaz odporúčajúci dodávateľa tretej strany.

Úvaha o výkone

Pomocou LLM ako argumentačných nástrojov agenti umelej inteligencie zlepšujú svoj výkon tým, že opakovane samy hodnotia a opravujú svoj výstup. Viacúčelové systémy hodnotia svoju výkonnosť prostredníctvom mechanizmov spätnej väzby. Ich dostatočná pamäť tiež umožňuje agentom ukladať údaje z minulých scenárov, budovať bohatú vedomostnú základňu na riešenie nových prekážok. Tento proces reflexie umožňuje agentom riešiť problémy tak, ako vznikajú, a identifikovať vzory pre budúce predpovede – to všetko bez ďalšieho programovania.

Príklad:  Vlastným posúdením výsledkov agent umelej inteligencie zlepšuje kvalitu a presnosť výberu obstarávania. Agent môže tiež zahŕňať viac rozhodovacích faktorov, ako je udržateľnosť životného prostredia.

Spolupracujte s členmi tímu a inými agentmi

Namiesto jedného agenta typu „do-it-all“ môže sieť agentov špecializovaných na špecifické roly spolupracovať v systémoch s viacerými agentmi. Táto agentská spolupráca umožňuje tímu agentov efektívnejšie riešiť zložité problémy. Agenti umelej inteligencie môžu v prípade potreby koordinovať svoju činnosť s rôznymi používateľmi a pred pokračovaním požiadať o informácie alebo potvrdenie.

Príklad:  Pred odoslaním objednávky agent vyzve používateľa, aby skontroloval agentský pracovný postup a schválil konečný výber. Na spracovanie komplexnejších zákaziek môže byť agent AI obstarávania nahradený viacerými špecializovanými spracovateľmi, ako je spracovateľ nákupcu alebo agent manažéra zmluvy. Tento formát viacerých agentov pomáha automatizovať komplexnejšie pracovné postupy, najmä pri integrácii do zjednotených dátových systémov a aplikácií spoločnosti.

Aké sú výhody agentov umelej inteligencie?

Autonómni agenti umelej inteligencie, ktorí sú vybavení diferencovanými schopnosťami uvažovania a učenia, ponúkajú hlbšie úrovne špecializácie v porovnaní s inými štandardnými riešeniami. Táto zvýšená funkčnosť ponúka veľa výhod pre firmy pri raste. Pri integrácii do podnikových pracovných postupov môžu inteligentní agenti:

• Zvýšenie produktivity
  Nástroje agentskej AI šetria čas tímom preberaním neustálych rozhodnutí potrebných pre komplexné úlohy bez veľkého ľudského zásahu a zvyšovaním celkovej efektivity.
• Zlepšiť presnosť agentov umelej inteligencie môže sami preskúmať svoj výstup, odhaliť medzery v informáciách a opraviť chyby. To umožňuje agentom udržiavať vysokú úroveň presnosti a zároveň urýchľovať viaceré procesy.
• Rozšíriť dostupnosťAgenti môžu aj naďalej pracovať v zákulisí, od plnenia úloh pre prebiehajúce projekty až po riešenie problémov s otázkami zákazníkov nad rámec bežných pracovných hodín.
• Prostredníctvom prispôsobiteľných agentských pracovných postupov oslobodzujú agenti umelej inteligencie tímy od ťažkých prevádzkových pracovných zaťažení, takže sa môžu namiesto toho zamerať na investície do veľkého obrazu a inovácie.
• Úspora nákladov na automatizáciu agentov AI môže dramaticky znížiť prevádzkové výdavky odstránením nákladnej neefektívnosti a chýb manuálnych procesov a spolupráce medzi funkciami.
• Rozbiť silosSieť prepojených spolupracujúcich agentov môže znížiť spoločné prekážky zložitých procesov zjednodušením zberu údajov a pracovných postupov naprieč rôznymi oddeleniami.
• Vytvárajte špecializované aplikácie Organizácie môžu vytvárať tímy agentov na mieru na vykonávanie funkcií jedinečných pre ich potreby, školiace agenty pre interné dáta a pracovné postupy na automatizáciu vlastných obchodných procesov.
• Prispôsobiť meniacim sa potrebám Agenti umelej inteligencie sa môžu ľahko prispôsobiť zvyšovaniu objemov úloh, čo umožní spoločnostiam expandovať a zároveň zlepšiť svoju prevádzkovú agilitu a nákladovú efektívnosť.
• Podpora rozhodovania s aktivovanými dátami Prostredníctvom analýzy dát môžu agenti umelej inteligencie identifikovať vzory v rámci komplexných množín údajov a navrhnúť potenciálne prehľady o budúcich výsledkoch a posilniť tak spoločnosti vo svojom procese rozhodovania.

Aké typy agentov AI existujú?

Agenti AI prichádzajú v rôznych typoch, ktoré sa líšia komplexnosťou, od jednoduchých až po sofistikované. Ich kombináciou môžu organizácie vytvárať prispôsobené multiagentové systémy tak, aby vyhovovali ich špecifickým potrebám. Tu je šesť typov agentov umelej inteligencie a to, ako najlepšie fungujú pre rôzne scenáre:

Reaktívne činidlá

Reaktívne agenty umelej inteligencie sa riadia klasickými systémami založenými na pravidlách. Tiež známy ako reflex agenti, spustia sa do akcie po výzvach používateľov, vždy dodržiavajúc prednastavené pravidlá. Tento prístup funguje najlepšie pre opakujúce sa úlohy. Reaktívny agent umelej inteligencie môže napríklad použiť chatbota na spracovanie bežných požiadaviek, ako je resetovanie hesla z konverzačných kľúčových slov alebo fráz.

Reaktívnym činidlám vo všeobecnosti chýba značná pamäť, vďaka čomu sa lepšie hodia na obmedzené krátkodobé scenáre. Na strane plus sa reaktívni agenti umelej inteligencie preukazujú nízkou údržbou, na fungovanie potrebujú minimálne programovanie.

Proaktívni agenti

Proaktívni agenti umelej inteligencie používajú prediktívne algoritmy na riadenie viac diferencovaných funkcií oveľa svižnejšie ako reaktívne činidlá. Tieto modely identifikujú vzory, predpovedajú pravdepodobné výsledky a vyberajú najlepší postup bez ľudského podnetu. Títo agenti môžu monitorovať komplexné systémy, ako sú dodávateľské reťazce, proaktívne identifikovať problémy a odporúčať riešenia.

Hybridné činidlá

Ako už ich názov napovedá, hybridné systémy kombinujú efektivitu reaktívnych agentských systémov s diferencovaným rozlišovaním proaktívnych agentov umelej inteligencie. Kombinácia ponúka to najlepšie z oboch svetov. Môžu efektívne reagovať na rutinné scenáre podľa prednastavených pravidiel. Môžu tiež pozorovať a reagovať na diferencovanejšie situácie.

Agenti na základe využitia

Agenti umelej inteligencie na základe využitia sa zameriavajú na nájdenie najlepšej možnej postupnosti na dosiahnutie požadovaného výsledku. Každý možný postup hodnotí na základe metrík spokojnosti používateľov a potom vyberie možnosť s najvyššími známkami. Prostriedky založené na využití sú hybnou silou navigačných systémov, robotiky a finančného obchodovania.

Vzdelávací agenti

Agent Learning AI môže spresniť svoj výkon na základe predchádzajúcich skúseností. Používajú generátory problémov, ktoré vytvárajú testovacie scenáre na vyskúšanie nových stratégií, zhromažďovanie dát a vyhodnocovanie výsledkov. Agenti Learning AI tiež sledujú spätnú väzbu a správanie používateľov, aby zdokonalili najlepší prístup, čím časom zlepšili celkovú nuanciu a presnosť. Aktuálne učiaci sa agenti umelej inteligencie pomáhajú vytvárať sofistikovaných virtuálnych asistentov, ktorí sa prispôsobujú potrebám používateľov.

Spolupracujúci agenti

Spolupracujúci agenti umelej inteligencie popisujú sieť systémov agentských AI, ktoré sa spolu koordinujú, aby dokončili komplexné úlohy naprieč organizačnými silami. Môžu vytvárať vlastné workflow a delegovať úlohy na iné entity, dokonca aj na ľudí a iných agentov umelej inteligencie.

Ako používate agentov umelej inteligencie?

Agenti AI sa ľahko prispôsobia rôznym prípadom použitia. Niektorí agenti sú špecifickí pre danú rolu, slúžia ako špecializovaní asistenti pre jednotlivé oddelenia. Iné spĺňajú potreby vzťahujúce sa na viaceré oblasti podnikania, ako je napríklad agent na riešenie prípadov na objasnenie transakcií, či už pochádzajú z tímov služieb zákazníkom, záväzkov alebo logistického reťazca. Kombinovane spolupracujú na riešení celopodnikových úloh. Agentov je možné aktivovať interakciami používateľa alebo automaticky obchodnými udalosťami. Aj keď sú ich potenciálne prípady použitia bezhraničné, agenti umelej inteligencie môžu uspokojiť rôzne prevádzkové potreby:

Finančné služby

• Zefektívnenie riadenia cash flow automatizáciou výkazov účtovnej knihy, fakturácie, faktúr, príjmov a daňových záznamov a záznamov súladu
• Automatizácia dokumentácie, spracovania a načítania účtovných dát v reálnom čase, čím sa znižuje potreba manuálneho zadávania
• Označovanie prípadov na objasnenie faktúr, odporúčania ponúk na základe interných zdrojov poznatkov a automatizácia procesov riešenia
• Použitie prediktívnej analýzy na vytváranie prehľadov rozhodovania o pridelení rozpočtu, úverových rozhodnutiach, príležitostiach na výnosy a riadení rizík

Ľudské zdroje

• Zjednodušte proces prijímania tak, že vygenerujete žiadosti o nábor a popisy, skontrolujete kandidátov a automatizujete procesy privítania
• Spracujte žiadosti o pracovné voľno zamestnanca poradenstvom o zostatkoch dovolenky a dodržiavaním zásad, zistite, či sú splnené predpoklady, a odošlite na manažérske schválenie
• Rozširuje zručnosti zamestnancov vytváraním individualizovaných vzdelávacích plánov a vyhľadávaním interných a externých zdrojov relevantných školiacich kurzov.

IT a vývoj

• Posilnenie bezpečnosti proaktívnym odhaľovaním a zmierňovaním potenciálnych hrozieb, čím sa znižujú zraniteľnosti systému
• Zjednodušenie pracovných postupov vývoja vrátane kontroly kódu, automatizovaného testovania a nepretržitej integrácie/nepretržitého nasadzovania

Marketing a obchod

• Analýza údajov o spotrebiteľoch na predpovedanie aktivity, sledovanie preferencií a prispôsobenie interakcie
• Monitoruje trendy na trhu a poskytuje proaktívne prispôsobené odporúčania pre potenciálne príležitosti na rast.
• Optimalizácia interakcie s publikom sledovaním propagačného obsahu v reálnom čase, identifikovaním nedostatočne výkonných reklám a proaktívnym navrhovaním a spúšťaním testov A/B

Obstaranie

• Výskum a odporúčanie dodávateľov pre konkrétne ponuky, potom vývoj vyjednávacích stratégií kontrolou minulých pracovných a odvetvových trendov
• Automatizácia registrácie dodávateľov, objednávok a fakturácie
• Predpovedať oneskorenia plnenia, odporučiť alternatívnych dodávateľov, ktorí vyhovujú požiadavkám projektu a časovým harmonogramom, a presmerovať výrobu tak, aby sa minimalizovalo prerušenie

Predaj a servis

• Proaktívne zisťovanie prípadov na objasnenie, overovanie problémov a výber a vykonávanie riešení, dramatické skrátenie čakacej doby
• Klasifikovanie požiadaviek zákazníkov a servisných lístkov, ich smerovanie do správnych tímov a odporúčanie riešení, ktoré má zástupca služieb zákazníkom schváliť
• Vytvára individualizované prehľady zákazníkov na identifikáciu a odporúčanie príležitostí na predaj.
• Rozšíriť tímovú vedomostnú databázu analýzou nových uzavretých prípadov a vytváraním článkov sumarizujúcich kľúčové problémy a riešenia

Logistický reťazec

• Prognóza potreby v reálnom čase, hodnotenie logistiky zásob a dodávok na proaktívne odporúčania
• Upravte dodávky tak, aby sa minimalizovali prerušenia, výberom alternatívnych trás, ktoré spĺňajú konkrétne ciele spoločnosti, ako sú nižšie náklady na dopravu a environmentálne stopy
• Zvýšenie kontroly kvality zjednodušením procesu kontroly, identifikáciou chýb vo výrobe, preprave a skladovaní
• Riešenie problémov s výpadkami výroby objednaním opravných dielov, požadovaním údržby a presmerovaním výroby na alternatívne zariadenia

Aký je najlepší spôsob implementácie agentov umelej inteligencie na pracovisku?

Potenciálne aplikácie autonómnych agentov umelej inteligencie majú široký rozsah. Na dosiahnutie svojho plného sľubu však agenti najlepšie pracujú s premyslenou integráciou a koordináciou. Pred začlenením systémov AI agentov zvážte tieto osvedčené postupy.

• Dodržiavajte etické princípy umelej inteligencie
  Ľudia sú v konečnom dôsledku zodpovední za vytváranie etických agentov umelej inteligencie, pričom zachovávajú najvyššie štandardy spravodlivosti, transparentnosti, zodpovednosti a súkromia. Aby sa to dosiahlo, zodpovedné postupy umelej inteligencie by sa mali riadiť procesom návrhu človeka v slučke (HITL), kde ľudia monitorujú každú fázu vývoja a používania. Údaje použité na školenie agentov by sa mali starostlivo analyzovať, aby sa zmiernila potenciálna zaujatosť a diskriminácia.
• Zdôraznite ľudský dohľad
  Jednotlivci s odborníkom by mali mať aj naďalej konečnú autoritu v rozhodovacom procese agenta AI. Mali by stanoviť úroveň autonómie agentov a vyžadovať konečné schválenie predtým, ako agenti dokončia citlivé úlohy. Ľudskí experti môžu problémy riešiť aj kontrolou agentských pracovných postupov z hľadiska logických chýb alebo chýbajúcich základných údajov.
• Príprava interných dát Výkon agentov umelej inteligencie do značnej miery závisí od pevného základu kvalitných obchodných dát. Agenti potrebujú prístup k kompletnému dátovému ekosystému bohatému na kontext, aby mohli uplatniť svoje rozhodnutia a kroky. V záujme čo najlepšieho využitia agentskej AI môžu používatelia investovať do riešení správy, ktoré zjednocujú a riadia dáta vo svojich systémoch.
• Podporuje kolaboratívnu mentalitu
  Agenti umelej inteligencie len vtedy, ak členovia tímu vedia, ako efektívne využívať agentskú autonómiu. Tímy by mali starostlivo zvážiť, kde môže automatizácia agentov umelej inteligencie zmierniť prevádzkové prekážky, aby sa zjednodušila pracovná zodpovednosť.
• Podporuje priebežné školenia
  Keďže sa vyvíjajú technológie agentov umelej inteligencie, organizácie by mali uprednostňovať priebežné školenia. Pravidelné vzdelávacie stretnutia môžu pomôcť tímom získať aktuálne informácie o najnovších inováciách, aplikáciách a osvedčených postupoch.
• Zmerajte a vyhodnoťte
  Organizácie by mali pravidelne vyhodnocovať celkovú efektivitu a produktivitu agentov umelej inteligencie. Proces kontroly by mal zahŕňať monitorovanie spätnej väzby od zamestnancov aj zákazníkov. Pravidelné hodnotenia môžu poskytnúť prehľad o možných oblastiach zlepšenia a optimalizácie.

Aký je rozdiel medzi agentmi AI a kopilotmi AI?

Na prvý pohľad sa zdá, že agenti umelej inteligencie sa prekrývajú s populárnou technológiou založenou na umelej inteligencii –kopilotmi AI. Kopiloty umelej inteligencie, ktoré sú často integrované do každodenných pracovných aplikácií, sú osobní virtuálni asistenti umelej inteligencie, ktorí pracujú spolu s používateľmi na podpore svojich podnikových úloh pomocou dát a výpočtov. Z praktického hľadiska však oba nástroje plnia rôzne prevádzkové funkcie a potreby. Keď sa spájajú do systémov s viacerými agentmi, ich schopnosti sa môžu navzájom dopĺňať, čím sa podporuje dôkladné rozhodovanie a spolupráca. Tu je návod, ako môžu copiloti a agenti spolupracovať pri riešení problémov a zvyšovaní produktivity v celom podniku:

• Intuitívna interakcia a prispôsobenie
  Na základe konverzačnej umelej inteligencie fungujú kopiloty ako intuitívne rozhrania pre spoluprácu agentov umelej inteligencie a používateľov. Používatelia môžu spravovať agentov s prirodzeným ľudským výrazom, to všetko priamo cez kopiloty vložené do ich hlavných podnikových aplikácií. Copilots tiež ponúka riadené platformy s nízkym kódom alebo bez kódu na vytváranie a škálovanie vlastných inteligentných agentov. Poskytujú riadené pracovné postupy na definovanie nástrojov, zdrojov údajov a pravidiel, ktoré agent musí vykonať.
• Spolupracujúce partnerstvo
  Úplne integrované do podnikových dát a operácií, kopiloty umelej inteligencie a agenti spolupracujú na dokončení úloh. Copilots môžu pôsobiť ako orchestrátori agentov a rozhodovať o tom, ktorí agenti sú potrební na dokončenie požiadaviek používateľov. Vstavané do rôznych aplikácií oddelení, kopiloty tiež spájajú agentov do kolaboratívnych sietí, takže spolupracujú skôr ako izolovane.
• Dynamické funkcie
  Niektoré úlohy profitujú z celkovej automatizácie, zatiaľ čo iné potrebujú postupné zapojenie človeka. Spolupracuje v harmónii, kopiloty AI a agenti slúžia obom scenárom. Copilots ponúka pomoc v reálnom čase pri práci používateľov – získavanie a sumarizovanie informácií, odpovedanie na obchodné otázky, vytváranie prehľadov pre rozhodovanie a odporúčanie riešení. Agenti sa prispôsobujú obom potrebám. Môžu úzko spolupracovať s používateľmi, aby získali viac informácií alebo schválili akcie, ktoré ovplyvňujú obchodné procesy. Môžu tiež samostatne fungovať ako samostatné entity, problémy s riešením problémov na pozadí bez toho, aby potrebovali neustále zadávanie.

Často kladené otázky