Що таке агенти ШІ?

Агенти ШІ – це застосунки на основі штучного інтелекту, які приймають рішення та виконують завдання незалежно з мінімальним людським наглядом. Підтримуючись передовими моделями, агенти можуть вирішувати хід дій і використовувати кілька програмних інструментів для виконання. Їх здатність міркувати, планувати і діяти дозволяє агентам вирішувати широкий спектр ситуацій в іншому випадку недоцільно або неможливо автоматизувати за допомогою попередньо налаштованих правил і логіки.

Ця технологія трансформує багато сучасних зручностей — від простих віртуальних помічників, які реагують на користувачів акційними відповідями на самокеровані транспортні засоби, що переходять через трафік. З останніми інноваціями в генеративному ШІ, сьогоднішні агенти приймають ще більш складні та динамічні ролі з більшим досвідом. Кілька агентів ШІ також можуть працювати разом і координувати з багатьма користувачами.

Всі агенти діють у ковзних масштабах гнучкості. Агенти ШІ на основі правил без або з обмеженою пам’яттю представляють найбільш жорсткі форми, виконуючи завдання на основі попередньо встановлених умов. Найбільш автономні агенти ШІ можуть вирішувати нерегулярні, багатокрокові проблеми та знаходити ефективні рішення. Вони також можуть самостійно виправляти помилки та адаптуватися до нової інформації.

Ці розширені можливості дозволяють агентам ШІ автоматизувати складні бізнес-функції, що робить їх потенційні випадки використання розширеними. Завдяки мультиагентним системам команди агентів ШІ співпрацюють у різних відділах та організаціях. Компанії також можуть будувати власних агентів для виконання своїх унікальних бізнес-процесів і цілей.

Як працюють агенти ШІ?

Інтелектуальні агенти будуються відповідно до чотирьох основних моделей проектування, які дозволяють їм адаптуватися до різних сценаріїв. Давайте розділимо ці центральні агентні можливості ШІ та стежимо за тим, як один розширений агент використовує їх для вирішення складного замовлення на заготівлю.

Спроектувати план

Щоб визначити кроки, необхідні для виконання призначених завдань, агенти ШІ використовують високорозвинені, великомасштабні моделі ШІ, які називаються прикордонними моделями. Це дозволяє агентам коригувати свій хід дій і створювати нові потоки операцій замість того, щоб строго слідувати попередньо визначеним шляхам.

Приклад: користувач просить агента ШІ вибрати стороннього постачальника, який найкраще відповідає пріоритетам компанії, як-от економічна ефективність. У відповідь агент ШІ створює користувацький агентний потік операцій, щоб знайти найкращого постачальника. Кроки включають дослідження критеріїв вибору компанії, визначення кваліфікованих постачальників, а також прохання та оцінку пропозицій, щоб зробити рекомендацію.

Використовувати програмні інструменти

Агенти ШІ поєднують різні інструменти для виконання своїх планів. Загальні інструменти дозволяють агентам збирати та аналізувати дані, виконувати обчислення та створювати та запускати новий код. Прикладні програмні інтерфейси (API) оптимізують зв'язок з іншим програмним забезпеченням, тому агенти можуть виконувати завдання в бізнес-системах. Великі мовні моделі (LLM) — тип генеративного ШІ, який інтерпретує і створює комп'ютерний код і текст природною мовою — також дозволяє агентам спілкуватися з користувачами. Ця інтуїтивна взаємодія допомагає користувачам легко переглядати роботу агентів.

Приклад: агент ШІ використовує інструменти пошуку документів і веб-сайтів для сканування інформації про постачальників, розкиданої через електронні листи компанії, PDF-файли, бази даних і веб-сайти. Інструменти кодування та калькулятора допомагають агенту порівнювати та вибирати між різними пропозиціями постачальника та умовами оплати. Протягом декількох хвилин агент генерує докладний письмовий звіт, який рекомендує стороннього постачальника.

Роздуми про продуктивність

Використовуючи LLM як рушії-міркування, агенти ШІ покращують свою продуктивність, багаторазово самооцінюючи та коригуючи свої результати. Мультиагентні системи оцінюють їх продуктивність за допомогою механізмів зворотного зв'язку. Їх велика пам'ять також дозволяє агентам зберігати дані з минулих сценаріїв, створюючи багату базу знань для подолання нових перешкод. Цей процес відображення дозволяє агентам усунути проблеми, коли вони виникають, і визначити шаблони для майбутніх прогнозів — все без додаткового програмування.

Приклад: самостійно оцінюючи результати, агент ШІ покращує якість і точність вибору закупівель. Агент також може включати більше факторів рішення, таких як екологічна стійкість.

Співпрацюйте з членами групи та іншими агентами

Замість одного агента do-it-all, мережа агентів, спеціалізованих для конкретних ролей, може працювати разом в мультиагентних системах. Ця агентна співпраця дозволяє команді агентів більш ефективно вирішувати складні проблеми. Агенти ШІ також можуть узгоджувати з різними користувачами, де це необхідно, запитуючи інформацію або підтвердження перед тим, як продовжити.

Приклад: перед поданням замовлення агент пропонує користувачу переглянути агентний потік операцій і схвалити остаточний вибір. Для обробки складніших замовлень агент ШІ заготівлі може бути замінений кількома спеціалізованими агентами, такими як виконавець закупівлі або агент менеджера з контрактів. Цей багатоагентний формат допомагає автоматизувати складніші робочі процеси, особливо при вбудовуванні в уніфіковані системи даних і додатки компанії.

Які переваги мають агенти ШІ?

Оснащені нюдованими можливостями мислення та навчання, автономні агенти ШІ пропонують більш глибокі рівні спеціалізації, якщо порівнювати з іншими стандартними рішеннями. Це підвищений функціонал пропонує багато переваг для компаній по мірі їх зростання. При інтеграції в бізнес-потоки операцій інтелектуальні агенти можуть:

• 
  Інструменти агентного ШІ економлять час команд, беручи на себе постійні рішення, необхідні для складних завдань без сильного втручання людини, підвищуючи загальну ефективність.
• Покращити точність агентів ШІможуть самостійно вивчити їх вихід, спотворюючи інформаційні прогалини та виправляючи помилки. Це дозволяє агентам підтримувати високий рівень точності при прискоренні декількох процесів.
• Розширювати доступністьАгентиможуть продовжувати працювати за лаштунками, від виконання завдань для поточних проектів до усунення проблем із запитаннями клієнтів поза звичайними офісними годинами.
• Завдякиадаптованим агентним потокам операцій агенти ШІ звільняють команди від важких робочих навантажень, тому замість цього вони можуть зосередитися на великих інвестиціях та інноваціях.
• Заощаджуйте на витратах, автоматизація агентів ШІ може значно зменшити операційні витрати, усунувши затратні неефективність і помилки ручних процесів і міжфункціональної співпраці.
• Розбийте силосуМережа взаємопов'язаних спільних агентів може зменшити загальні перешкоди складних процесів шляхом оптимізації збору даних і робочих процесів у різних відділах.
• Створити спеціалізовані застосункиОрганізації можуть створювати команди спеціальних агентів для виконання функцій, унікальних для своїх потреб, навчання агентів з внутрішніх даних і робочих процесів для автоматизації користувацьких бізнес-процесів.
• Масштабувати до мінливих потребАгенти ШІ можуть легко адаптуватися до збільшення обсягів завдань, дозволяючи компаніям розширюватися, покращуючи свою оперативність і економічність.
• Задопомогою аналізу даних агенти ШІ можуть виявляти шаблони в складних наборах даних і пропонувати потенційну інформацію про майбутні результати, надаючи компаніям можливість у процесі прийняття рішень.

Які типи агентів ШІ існують?

Агенти штучного інтелекту бувають різних типів, які відрізняються за складністю, від простого до складного. Об'єднавши їх, організації можуть створювати індивідуальні багатоагентні системи відповідно до своїх конкретних потреб. Ось шість типів агентів ШІ та те, як вони найкраще працюють для різних сценаріїв:

Реактивні агенти

Реактивні агенти ШІ дотримуються класичних систем на основі правил. Також відомі як рефлекторні агенти, вони запускаються в дію за підказками користувачів, завжди дотримуючись встановлених правил. Такий підхід найкраще підходить для повторюваних завдань. Наприклад, реактивний агент ШІ може використовувати чат-бот для обробки загальних запитів, таких як скидання пароля від розмовних ключових слів або фраз.

Реактивні агенти, як правило, не мають значної пам'яті, що робить їх більш придатними для обмежених, короткострокових сценаріїв. З плюса, реактивні агенти ШІ виявляють низький рівень обслуговування, що потребує мінімального програмування для функціонування.

Проактивні агенти

Більш спритні, ніж реактивні агенти, проактивні агенти ШІ використовують предиктивні алгоритми для керування більш нюдованими функціями. Ці моделі визначають закономірності, прогнозують ймовірні результати та обирають найкращий шлях дії без спонукання людини. Ці агенти можуть контролювати складні системи, такі як логістичні ланцюги, активно виявляти проблеми та рекомендувати рішення.

Гібридні агенти

Як і випливає з назви, гібридні системи поєднують в собі ефективність реактивних агентних систем з нюансним розрізненням проактивних агентів ШІ. Поєднання пропонує найкраще з обох світів. Вони можуть ефективно реагувати на рутинні сценарії, дотримуючись попередньо встановлених правил. Вони також можуть спостерігати і реагувати на більш нюансові ситуації.

Агенти на основі комунальних послуг

Агенти ШІ на основі комунальних послуг зосереджені на пошуку найкращої можливої послідовності для досягнення бажаного результату. Вони оцінюють кожен потенційний курс дій на основі показників задоволеності користувачів, а потім вибирають опцію з найвищими оцінками. Агенти на базі комунальних послуг є рушійною силою навігаційних систем автомобілів, робототехніки та фінансової торгівлі.

Агенти з навчання

Агенти ШІ навчання можуть уточнювати їх продуктивність на основі попереднього досвіду. Вони використовують генератори проблем, які створюють тестові сценарії, щоб спробувати нові стратегії, зібрати дані та оцінити результати. Агенти Learning AI також відстежують відгуки та поведінку користувачів, щоб відточити найкращий підхід, покращуючи загальний нюанс і точність з часом. Поточні агенти ШІ навчання допомагають створювати складних віртуальних асистентів, які адаптуються до потреб користувачів.

Об’єднані агенти

Колаборативні агенти ШІ описують мережу агентних систем ШІ, які координуються разом для виконання складних завдань у всіх організаційних силосах. Вони можуть створювати користувацькі потоки операцій і делегувати завдання іншим сутностям, навіть людям та іншим агентам ШІ.

Як ви використовуєте агентів ШІ?

Агенти ШІ легко адаптуються до різних випадків використання. Деякі агенти є рольовими, слугують спеціалізованими помічниками окремих відділів. Інші особи задовольняють потреби, застосовні до кількох сфер діяльності, як-от агент, який вирішує суперечки щодо транзакцій, незалежно від того, чи походять вони зі служби підтримки клієнтів, кредиторської заборгованості або груп ланцюгів поставок. У поєднанні вони спільно працюють над вирішенням загальнокорпоративних завдань. Агенти можуть бути активовані взаємодією з користувачем або автоматично бізнес-подіями. Хоча їхні потенційні випадки використання безмежні, ось як агенти ШІ можуть задовольнити різні операційні потреби:

Фінансові послуги

• Оптимізувати керування грошовими потоками шляхом автоматизації звітів книги, розрахунку, фактурування, надходжень, податків і записів відповідності
• Автоматизуйте документацію бухгалтерських даних у режимі реального часу, обробляйте та отримуйте дані, зменшуючи необхідність введення вручну
• Позначати суперечки щодо рахунків-фактур, пропонувати рекомендації на основі внутрішніх джерел знань та автоматизувати процеси вирішення
• Використовуйте прогнозну аналітику для створення інформації про прийняття рішень щодо розподілу бюджету, рішень про надання кредитів, можливостей для доходів і керування ризиками

Управління персоналом

• Спростити процес прийняття на роботу, генеруючи заявки на вакансії та описи, відбираючи кандидатів та автоматизуючи процеси інтеграції нових працівників
• Обробляти запити про відсутність працівника шляхом консультації щодо сальдо відпустки та відповідності політиці, визначити, чи виконано передумови, та подати на схвалення керівника
• Поповнити набори навичок працівників шляхом побудови індивідуалізованих навчальних планів, пошуку через внутрішні та зовнішні джерела для відповідних навчальних курсів

ІТ та розробка

• Посилити безпеку шляхом активного виявлення та пом'якшення потенційних загроз, зменшення вразливостей системи
• Оптимізувати потоки операцій розробки, включаючи перевірку коду, автоматизоване тестування та безперервну інтеграцію/безперервне розгортання

Маркетинг і комерція

• Аналізуйте дані споживачів, щоб прогнозувати активність, відстежувати вподобання та персоналізувати залучення
• Контролювати тенденції ринку та давати проактивні індивідуальні рекомендації щодо потенційних можливостей для зростання
• Оптимізувати залучення аудиторії, відстежуючи рекламний контент в режимі реального часу, виявляючи неефективні оголошення та проактивно розробляючи та виконуючи тести A/B

Закупівлі

• Досліджуйте та рекомендуйте вендорів для конкретних пропозицій, а потім розробляйте стратегії переговорів, переглядаючи минулі роботи та тенденції галузі
• Автоматизувати інтеграцію постачальників, замовлення на закупівлю та виставлення рахунків
• Прогнозувати затримки виконання, рекомендувати альтернативних постачальників, які відповідають вимогам проєкту та часовим лініям, і перенаправити виробництво, щоб мінімізувати перебої

Продаж та обслуговування

• Проактивно виявляти суперечки, перевіряти проблеми та вибирати та виконувати рішення, різко скорочуючи час очікування
• Класифікувати запити клієнтів і сервіс-тікети, направити їх до потрібних груп і рекомендувати рішення для представника служби підтримки клієнтів для схвалення
• Виготовити індивідуалізовану інформацію про клієнтів, щоб ідентифікувати та рекомендувати можливості продажу
• Поповнити базу знань команди, проаналізувавши нові закриті кейси та продукуючи статті, що узагальнюють ключові проблеми та рішення

Логістичний ланцюг

• Прогнозувати попит в режимі реального часу, оцінивши запаси і логістику доставки, щоб зробити проактивні рекомендації
• Коригувати поставки, щоб мінімізувати збої, вибираючи альтернативні маршрути, які відповідають конкретним цілям компанії, як-от нижчі транспортні витрати та екологічні сліди
• Підвищити контроль якості шляхом спрощення процесу перевірки, виявлення помилок у виробництві, транспортуванні та зберіганні
• Усунення несправностей у виробництві, замовляючи запчастини, запитуючи послуги з технічного обслуговування та перенаправляючи виробництво на альтернативне обладнання

Який найкращий спосіб впровадження агентів ШІ на робочому місці?

Потенційні застосування автономних агентів ШІ є широкими в області застосування. Однак, щоб досягти своєї повної обіцянки, агенти найкраще працюють з продуманою інтеграцією та координацією. Розгляньте ці найкращі практики, перш ніж включати агентні системи ШІ.

• Дотримуйтесь етичних принципів штучного інтелекту
  Люди в кінцевому підсумку відповідають за створення етичних агентів ШІ, зберігаючи найвищі стандарти справедливості, прозорості, підзвітності та конфіденційності. Щоб досягти цього, відповідальні процедури штучного інтелекту повинні дотримуватися процесу проектування людини в циклі (HITL), де люди контролюють кожен етап розробки та використання. Дані, які використовуються для підготовки агентів, повинні бути ретельно проаналізовані, щоб пом'якшити потенційну упередженість і дискримінацію.
• Підкреслювати людський нагляд
  Експертні особи все ще повинні мати остаточні повноваження щодо процесу прийняття рішень агентом ШІ. Вони повинні встановити рівень автономності агентів і вимагати остаточного схвалення, перш ніж агенти виконають конфіденційні завдання. Людські експерти також можуть усунути проблеми, переглянувши агентні потоки операцій на предмет логічних помилок або відсутності важливих даних.
• Підготовка внутрішніх данихПродуктивність агентів ШІ багато в чому залежить від міцної основи якісних бізнес-даних. Агентам потрібен доступ до повної та збагаченої контекстом екосистеми даних, щоб обґрунтувати свої рішення та дії. Щоб отримати максимальну віддачу від агентного ШІ, користувачі можуть інвестувати в управлінські рішення, які об’єднують та керують даними у своїх системах.
• Сприяти спільному мисленню
  Агенти ШІ працюють лише в тому випадку, якщо члени команди знають, як ефективно використовувати агентну автономію. Командам слід уважно розглянути, де автоматизація агента ШІ може полегшити операційні перешкоди, щоб полегшити робочі обов’язки.
• Підтримка безперервного навчання
  У міру розвитку технології AI agent, організації повинні визначити пріоритети безперервного навчання. Регулярні освітні сесії можуть допомогти командам залишатися в курсі останніх інновацій, додатків та найкращих практик.
• Оцінюйте та оцінюйте
  Організації повинні регулярно оцінювати загальну ефективність та продуктивність своїх агентів ШІ. Процес повторної перевірки повинен включати зворотний зв'язок моніторингу як від працівників, так і від клієнтів. Регулярні оцінки можуть дати уявлення про можливі області для покращення та оптимізації.

У чому різниця між агентами ШІ та копілотами ШІ?

На перший погляд, агенти ШІ, здається, перекриваються з популярною технологією на основі ШІ —AI copilots. Часто інтегровані в повсякденні робочі програми, AI copilots є персональними віртуальними помічниками ШІ, які працюють разом з користувачами для підтримки своїх бізнес-завдань з використанням даних і обчислень. У практичному плані, однак, обидва інструменти виконують різні операційні функції та потреби. При об'єднанні в мультиагентні системи їх навички можуть доповнювати один одного, виховуючи проникливе прийняття рішень і співпрацю. Ось як копілоти та агенти можуть працювати разом, щоб вирішити проблеми та підвищити продуктивність підприємства:

• Інтуїтивна взаємодія та налаштування
  Зарезервовані розмовним штучним інтелектом, копілоти діють як інтуїтивно зрозумілі інтерфейси для співпраці агентів ШІ та користувачів. Користувачі можуть керувати агентами з природним людським виразом, все безпосередньо через копілоти, вбудовані в їх основні бізнес-додатки. Copilots також пропонують керовані платформи з низьким кодом або без коду для побудови та масштабування користувацьких інтелектуальних агентів. Вони надають керовані потоки операцій для визначення інструментів, джерел даних і правил, які має виконати обробник.
• Спільне партнерство
  Глибоко інтегроване в бізнес-дані та операції, копії та агенти ШІ працюють разом для виконання завдань. Copilots може виступати в якості агента оркестраторів, вирішуючи, які агенти потрібні для виконання запитів користувачів. Вбудовані в різні програми відділу, копілоти також з'єднують агентів у спільних мережах, тому вони працюють разом, а не в ізоляції.
• Динамічний функціонал
  Деякі завдання виграють від тотальної автоматизації, а інші потребують покрокової участі людини. Працюючи разом у гармонії, копілоти та агенти ШІ слугують обом сценаріям. Copilots пропонує допомогу в режимі реального часу, коли користувачі працюють — пошук та узагальнення інформації, відповіді на бізнес-запитання, вироблення інформації для прийняття рішень та рекомендації рішень. Агенти відповідають обом потребам. Вони можуть тісно співпрацювати з користувачами, щоб зібрати більше інформації або схвалити операції, які впливають на бізнес-процеси. Вони також можуть працювати автономно як автономні сутності, проблеми вирішення проблем у фоновому режимі без постійного введення.

Запитання та відповіді