Vad är AI-agenter?

AI-agenter är artificiella underrättelsebaseradeapplikationer som fattar beslut och utför uppgifter självständigt med minimal mänsklig tillsyn. Med stöd av avancerade modeller kan agenter bestämma en handlingslinje och använda flera programvaruverktyg för att utföra. Deras förmåga att resonera, planera och agera låter agenter hantera ett brett spektrum av situationer som annars är opraktiska eller omöjliga att automatisera med förkonfigurerade regler och logik.

Denna teknik förvandlar många moderna bekvämligheter – från enkla virtuella assistenter som svarar användare med lagersvar till självkörande fordon som navigerar genom trafiken. Med den senaste tidens innovationer inom generativ AI antar dagens agenter ännu mer utmanande och dynamiska roller med större kompetens. Flera AI-agenter kan också samarbeta och koordinera med många användare.

Alla agenter agerar på en glidande skala av flexibilitet. Regelbaserade AI-agenter utan eller begränsat minne representerar de mest stela formulären och utför uppgifter baserat på förinställda villkor. De mest autonoma AI-agenterna kan ta itu med oregelbundna, flerstegsproblem och hitta effektiva lösningar. De kan också själv korrigera fel och anpassa sig till ny information.

Dessa avancerade förmågor låter AI-agenter automatisera komplexa affärsfunktioner, vilket gör deras potentiella användningsfall expansiva. Genom system med flera agenter samarbetar team av AI-agenter över olika avdelningar och organisationer. Företag kan också bygga egna agenter för att uppfylla sina unika affärsprocesser och mål.

Hur fungerar AI-agenter?

Samtidigt som intelligenta agenter är komplexa bygger de på fyra centrala designmönster som gör att de kan anpassa sig till olika scenarier. Låt oss bryta ner dessa centrala funktioner för agentisk AI och följa hur en avancerad agent använder dem för att hantera en komplex anskaffningsorder.

Utforma en plan

AI-agenter använder avancerade, storskaliga AI-modeller som kallas gränsmodeller för att identifiera de steg som behövs för att slutföra tilldelade uppgifter. Detta gör att agenter kan justera sitt handlingssätt och skapa nya workflows i stället för att strikt följa fördefinierade sökvägar.

Exempel: Användaren ber AI-agenten att välja en tredjepartsleverantör som bäst matchar företagets prioriteringar som kostnadseffektivitet. Som svar skapar AI-agenten ett användardefinierat agentiskt workflow för att hitta den bästa leverantören. Stegen inkluderar att undersöka företagets urvalskriterier, identifiera kvalificerade leverantörer och be om och utvärdera bud för att göra en rekommendation.

Använd programvaruverktyg

AI-agenter kombinerar olika verktyg för att utföra sina planer. Gemensamma verktyg gör det möjligt för agenter att samla in och analysera data, utföra beräkningar och skapa och köra ny kod. Applikationsprogrammeringsgränssnitt (API:er) effektiviserar kommunikationen med annan programvara, så att agenter kan utföra uppgifter inom affärssystem. Stora språkmodeller (LLM) – en typ av generativ AI som tolkar och skapar datakod och text på naturligt språk – låter även agenter kommunicera konversationellt med användarna. Denna intuitiva interaktion hjälper användare att enkelt granska agenternas arbete.

Exempel: AI-agenten använder dokument- och webbsökverktyg för att skanna leverantörsinformation spridd via företags-e-post, PDF-filer, databaser och webbplatser. Kodnings- och kalkylatorverktyg hjälper handläggaren att jämföra och välja mellan olika leverantörsofferter och betalningsvillkor. Inom minuter genererar handläggaren en detaljerad skriftlig rapport som rekommenderar en tredjepartsleverantör.

Reflektera över prestanda

Med hjälp av LLM som resonemangsmotorer förbättrar AI-agenter sin prestanda genom att upprepade gånger själv utvärdera och korrigera sina utdata. Multiagentsystem bedömer sina prestationer genom feedbackmekanismer. Deras stora minne gör det också möjligt för agenter att lagra data från tidigare scenarier och bygga en rik kunskapsbas för att tackla nya hinder. Denna reflektionsprocess gör det möjligt för agenter att felsöka problem när de uppstår och identifiera mönster för framtida förutsägelser – allt utan extra programmering.

Exempel: Genom att själv bedöma resultaten förbättrar AI-agenten kvaliteten och noggrannheten i anskaffningsurvalet. Medarbetaren kan också införliva fler beslutsfaktorer som miljömässig hållbarhet.

Samarbeta med teammedlemmar och andra agenter

Istället för en enda gör-det-all-agent kan ett nätverk av agenter som är specialiserade för specifika roller arbeta tillsammans i multi-agentsystem. Detta agentiska samarbete gör det möjligt för agentteamet att lösa komplexa problem mer effektivt. AI-agenter kan också samordna med olika användare där det behövs och be om information eller bekräftelse innan de fortsätter.

Exempel: Innan en beställning skickas uppmanar handläggaren användaren att granska det agentiska arbetsflödet och godkänna det slutliga urvalet. För att hantera mer komplexa order kan inköps-AI-agenten ersättas med flera specialiserade handläggare, till exempel en handläggare eller kontraktshanterare. Detta multi-agent-format hjälper till att automatisera mer komplexa arbetsflöden, särskilt när de är integrerade i företagets enhetliga datasystem och applikationer.

Vilka är fördelarna med AI-agenter?

Med nyanserat resonemang och inlärningsförmåga erbjuder autonoma AI-agenter djupare specialiseringsnivåer jämfört med andra standardlösningar. Denna utökade funktionalitet ger många fördelar för företag när de växer. När intelligenta agenter är integrerade i affärsworkflows kan de:

• Öka produktiviteten
  Agentiska AI-verktyg sparar teamen tid genom att ta över de ständiga beslut som behövs för komplexa uppgifter utan tunga mänskliga ingrepp, vilket ökar den totala effektiviteten.
• Förbättra noggrannhetAI-agenterkan självundersöka sin utdata, upptäcka informationsluckor och korrigera fel. Detta gör det möjligt för agenter att upprätthålla höga noggrannhetsnivåer samtidigt som flera processer accelereras.
• Expandera tillgänglighetsagenterkan fortsätta att arbeta bakom kulisserna, från att slutföra uppgifter för pågående projekt till att felsöka kundfrågor utöver de vanliga kontorstiderna.
• Befria teamansvarGenomanpassningsbara agentiska arbetsflöden frigör AI-agenter team från tung operativ arbetsbelastning, så att de istället kan fokusera på storbildsinvesteringar och innovation.
• Spara på kostnaderAI-agentautomatiseringkan minska driftskostnaderna dramatiskt genom att ta bort kostsamma ineffektivitet och fel i manuella processer och tvärfunktionellt samarbete.
• Nedbrytning av silosEttnätverk av sammankopplade samarbetsagenter kan minska de gemensamma hindren för komplexa processer genom att effektivisera datainsamling och arbetsflöden över olika avdelningar.
• Skapa specialiserade applikationerOrganisationer kan skapa team av skräddarsydda agenter för att utföra funktioner som är unika för deras behov, utbilda agenter om interna data och arbetsflöden för att automatisera anpassade affärsprocesser.
• Skala till förändrade behovAI-agenter kan enkelt anpassa sig till ökande uppgiftsvolymer och låta företag expandera samtidigt som de förbättrar sin operativa smidighet och kostnadseffektivitet.
• Främja data-aktiverat beslutsfattandeGenom dataanalys kan AI-agenter identifiera mönster inom komplexa dataset och föreslå potentiella insikter om framtida resultat, vilket ger företag möjlighet att fatta beslut.

Vilka typer av AI-agenter finns det?

AI-agenter finns i olika typer som varierar i komplexitet, från enkel till sofistikerad. Genom att kombinera dem kan organisationer skapa anpassade multi-agent-system som passar deras specifika behov. Här är sex typer av AI-agenter och hur de fungerar bäst för olika scenarier:

Reaktiva agenser

Reaktiva AI-agenter följer klassiska regelbaserade system. Även kallade reflexmedel, de startar i handling efter användarnas uppmaningar, alltid i enlighet med förinställda regler. Det här tillvägagångssättet fungerar bäst för repetitiva uppgifter. En reaktiv AI-agent kan till exempel använda en chattbot för att bearbeta vanliga begäranden som att återställa ett lösenord från konversationsnyckelord eller fraser.

Reaktiva agenter saknar i allmänhet betydande minne, vilket gör dem bättre lämpade för begränsade, kortsiktiga scenarier. På plussidan visar reaktiva AI-agenter lågt underhåll, vilket kräver minimal programmering för att fungera.

Proaktiva agenter

Proaktiva AI-agenter använder prediktiva algoritmer för att driva mer nyanserade funktioner. Dessa modeller identifierar mönster, förutser sannolika resultat och väljer det bästa tillvägagångssättet utan mänsklig uppmaning. Dessa agenter kan övervaka komplexa system som försörjningskedjor, proaktivt identifiera problem och rekommendera lösningar.

Hybridagenter

Som deras namn antyder kombinerar hybridsystem effektiviteten hos reaktiva agentiska system med den nyanserade urskiljningen av proaktiva AI-agenter. Kombinationen erbjuder det bästa av två världar. De kan reagera effektivt på rutinscenarier enligt förinställda regler. De kan också observera och reagera på mer nyanserade situationer.

Hjälpmedelsbaserade agenter

Utility-baserade AI-agenter fokuserar på att hitta den bästa möjliga sekvensen för att uppnå ett önskat resultat. De graderar varje potentiell åtgärd baserat på användarnöjdhetsmått och väljer sedan det alternativ som har högst betyg. Energibaserade agenter är drivkraften bakom bilnavigationssystem, robotteknik och finansiell handel.

Utbildningsagenter

AI-agenter för utbildning kan förfina sina prestationer baserat på tidigare erfarenheter. De använder problemgeneratorer som skapar testscenarier för att prova nya strategier, samla in data och utvärdera resultaten. AI-agenter för utbildning spårar även användaråterkoppling och beteende för att finslipa det bästa tillvägagångssättet, vilket förbättrar den övergripande nyansen och noggrannheten över tid. Nuvarande AI-agenter för lärande hjälper till att skapa sofistikerade virtuella assistenter som anpassar sig till användarnas behov.

Samverkande agenter

Samverkande AI-agenter beskriver ett nätverk av system med agentisk AI som samordnas för att slutföra komplexa uppgifter över hela organisationen. De kan skapa anpassade workflows och delegera uppgifter till andra entiteter, till och med personer och andra AI-agenter.

Hur använder du AI-agenter?

AI-agenter kan enkelt anpassa sig till olika användningsfall. Vissa agenter är rollspecifika och fungerar som specialiserade assistenter till enskilda avdelningar. Andra uppfyller de behov som gäller för flera affärsområden – till exempel en handläggare som löser transaktionstvister, oavsett om de kommer från kundtjänsten, leverantörsreskontran eller försörjningskedjans team. Tillsammans arbetar de tillsammans för att lösa företagsövergripande uppgifter. Agenter kan aktiveras av användarinteraktioner eller automatiskt av affärshändelser. Även om deras potentiella användningsfall är gränslösa kan AI-agenter här tillgodose olika operativa behov:

Finansiella tjänster

• Effektivisera likviditetsflödeshanteringen genom att automatisera ledgerrapporter, debitering, fakturering, kvitton samt skatte- och efterlevnadsposter
• Automatisera dokumentation, bearbetning och hämtning av redovisningsdata i realtid, vilket minskar behovet av manuell inmatning
• Flagga fakturatvister, erbjuda rekommendationer baserat på interna kunskapskällor och automatisera lösningsprocesser
• Använd prediktiv analys för att skapa beslutsinformation om budgetallokeringar, kreditbeslut, intäktsmöjligheter och riskhantering

Personaladministration

• Förenkla anställningsprocessen genom att generera befattningsrekvisitioner och beskrivningar, kontrollera kandidater och automatisera anställningsprocesser
• Bearbeta ledighetsansökningar för medarbetare genom att konsultera ledighetssaldon och policyefterlevnad, fastställa om förutsättningarna är uppfyllda och skicka in för godkännande av ledningen
• Berika de anställdas färdigheter genom att skapa individuella utbildningsplaner, söka via interna och externa källor efter relevanta utbildningskurser

IT och utveckling

• Stärka säkerheten genom att proaktivt upptäcka och minska potentiella hot, minska systemets sårbarhet
• Effektivisera utvecklingsarbetsflöden inklusive kodgranskning, automatiserad testning och kontinuerlig integration/kontinuerlig implementering

Marknadsföring och e-handel

• Analysera konsumentdata för att förutsäga aktivitet, spåra preferenser och personanpassa engagemang
• Övervaka marknadstrender och ge proaktiva skräddarsydda rekommendationer för potentiella tillväxtmöjligheter
• Optimera publikens engagemang genom att spåra kampanjinnehåll i realtid, identifiera underpresterande annonser och proaktivt designa och köra A/B-tester

Inköp och upphandling

• Undersök och rekommendera leverantörer för specifika bud, utveckla sedan förhandlingsstrategier genom att granska tidigare arbete och branschtrender
• Automatisera onboarding av leverantörer, inköpsorder och fakturering
• Prognostisera försenade uppfyllanden, rekommendera alternativa leverantörer som passar projektkrav och tidslinjer samt omdirigera produktion för att minimera avbrott

Försäljning och service

• Identifiera bestridanden proaktivt, validera problem och välj och utför lösningar, vilket dramatiskt minskar väntetiderna
• Klassificera kundförfrågningar och servicemeddelanden, dirigera dem till rätt team och rekommendera lösningar för kundservicemedarbetare att godkänna
• Producera individanpassade kundinsikter för att identifiera och rekommendera affärsmöjligheter
• Komplettera teamets kunskapsdatabas genom att analysera nya stängda ärenden och ta fram artiklar som sammanfattar nyckelfrågor och lösningar

Leveranskedja

• Prognostisera behov i realtid, utvärdera lager- och leveranslogistik för att göra proaktiva rekommendationer
• Justera leveranser för att minimera störningar, välj alternativa rutter som uppfyller specifika företagsmål som lägre transportkostnader och miljöavtryck
• Öka kvalitetskontrollen genom att förenkla kontrollprocessen, identifiera fel i tillverkning, transport och lagring
• Felsöka produktionsavbrott genom att beställa reparationsdelar, begära underhållstjänster och omdirigera produktionen till alternativ utrustning

Vilket är det bästa sättet att implementera AI-agenter på arbetsplatsen?

De potentiella tillämpningarna av autonoma AI-agenter är breda i omfattning. För att uppnå sitt fulla löfte arbetar dock agenterna bäst med genomtänkt integration och samordning. Överväg dessa bästa praxis innan du integrerar agent-AI-system.

• Följ AI-etiska principer
  Människan är ytterst ansvarig för att skapa etiska AI-agenter, hålla högsta standard av rättvisa, transparens, ansvarsskyldighet och integritet. För att uppnå detta bör ansvarsfulla AI-procedurer följa en human in-the-loop (HITL) designprocess, där människor övervakar varje utvecklings- och användningssteg. Data som används för agentutbildning bör analyseras noggrant för att mildra potentiell snedfördelning och diskriminering.
• Betonar mänsklig tillsyn
  Expertpersoner bör fortfarande ha slutlig befogenhet över agentens AI-beslutsprocess. De bör fastställa agenternas grad av självständighet och kräva slutligt godkännande innan handläggarna utför känsliga uppgifter. Mänskliga experter kan också felsöka problem genom att granska agentiska arbetsflöden för logiska fel eller saknade viktiga data.
• Förbered interna dataAI-agenters prestanda beror till stor del på en solid grund av affärsdata av hög kvalitet. Agenter behöver tillgång till ett komplett och kontextrikt dataekosystem för att kunna fatta beslut och vidta åtgärder. För att få ut mesta möjliga av agentisk AI kan användare investera i hanteringslösningar som förenar och styr data i sina system.
• Främja ett samarbetsinriktat tänkesätt
  AI-agenter fungerar bara om teammedlemmar vet hur man använder agentisk autonomi effektivt. Team bör noga överväga var AI-agentautomatisering kan avhjälpa operativa hinder för att underlätta arbetsansvar.
• Stödja fortbildning
  I takt med att AI-agenttekniken utvecklas bör organisationer prioritera kontinuerlig utbildning. Regelbundna utbildningstillfällen kan hjälpa team att hålla sig uppdaterade om de senaste innovationerna, applikationerna och bästa praxis.
• Mät och utvärdera
  Organisationer bör regelbundet utvärdera sina AI-agenters totala effektivitet och produktivitet. Granskningsprocessen bör omfatta övervakning av feedback från både anställda och kunder. Regelbundna utvärderingar kan ge insikter om möjliga områden för förbättring och optimering.

Vad är skillnaden mellan AI-agenter och AI-copiloter?

Vid första anblicken verkar AI-agenter överlappa med en populär AI-baserad teknik –AI-copiloter. AI-copilots är ofta integrerade i vardagliga arbetsapplikationer och är personliga virtuella AI-assistenter som arbetar tillsammans med användare för att stödja deras affärsuppgifter med hjälp av data och beräkningar. Rent praktiskt uppfyller dock båda verktygen olika operativa funktioner och behov. När de kombineras till multiagentsystem kan deras färdigheter komplettera varandra, vårda insiktsfullt beslutsfattande och samarbete. Så här kan copiloter och agenter samarbeta för att lösa utmaningar och öka produktiviteten i hela företaget:

• Intuitiv interaktion och anpassning
  Uppbackad av konversationell AI fungerar copilots som intuitiva gränssnitt för AI-agenter och användare att samarbeta. Användare kan hantera agenter med naturligt mänskligt uttryck, allt direkt genom copilots inbäddade i deras kärnaffärsapplikationer. Copilots erbjuder också guidade lågkods- eller no-code-plattformar för att bygga och skala anpassade intelligenta agenter. De tillhandahåller guidade workflows för att definiera verktyg, datakällor och regler som agenten behöver utföra.
• Samarbetspartnerskap
  Djupt integrerat i affärsdata och operationer, AI-copilots och agenter samarbetar för att slutföra uppgifter. Copilots kan fungera som agentorkestrerare och bestämma vilka agenter som behövs för att slutföra användarnas förfrågningar. Inbäddade över olika avdelningsapplikationer kopplar även copilots samman agenter i samarbetsnätverk, så de arbetar tillsammans snarare än isolerat.
• Dynamisk funktionalitet
  Vissa uppgifter drar nytta av total automatisering, medan andra behöver steg-för-steg-medmänskligt engagemang. Att arbeta tillsammans i harmoni, AI-copilots och agenter tjänar båda scenarierna. Copilots erbjuder hjälp i realtid när användarna arbetar – att hitta och sammanställa information, svara på affärsfrågor, skapa insikter för beslutsfattande och rekommendera lösningar. Agenter tillgodoser båda behoven. De kan samarbeta nära med användare för att samla in mer information eller godkänna åtgärder som påverkar affärsprocesser. De kan också köras självständigt som fristående entiteter, problemlösningsproblem i bakgrunden utan att behöva konstant inmatning.

Vanliga frågor