Hvad er agentiske arbejdsgange?

Organisationer bevæger sig ud over simpel automatisering mod en fremtid, hvor systemerne er intelligente nok til at tackle komplekse opgaver med minimal menneskelig indgriben. Agentiske arbejdsgange er drivkraften bag dette skift.

Ifølge Gartner33 % af virksomhedens softwareapplikationer forventes at blive integreret agent AI inden 2028, hvilket gør dem i stand til selvstændigt at træffe beslutninger for så meget som 15 % af det rutinemæssige arbejde. Fremskrivningen fremhæver et væsentligt skift i retning af agentiske arbejdsgange, der bliver indlejret i selve virksomhedens software, hvilket baner vejen for en dybere og mere direkte interaktion med AI. Som Satya Nadella, administrerende direktør for Microsoft, rammende udtrykker det,

"AI-agenter vil blive den primære måde, vi interagerer med computere på i fremtiden. De vil være i stand til at forstå vores behov og præferencer og proaktivt hjælpe os med opgaver og beslutningstagning."

Men hvad er egentlig en agent arbejdsgang? Og hvorfor vinder det frem? Lad os finde ud af det.

Hvad er agentiske arbejdsgange?

En agent arbejdsgang er en række handlinger orkestreret af autonome agenter, der arbejder sammen for at nå bestemte mål.

En agent i en agentarbejdsgang er en enhed, der:

• "Ser" og "forstår" dets miljø (interagerer med det gennem data eller kontekst)
• Målorienteret, dvs. designet til at opnå specifikke foruddefinerede opgaver
• Fungerer selvstændigt og kræver ikke konstant menneskelig indgriben til beslutningstagning
• Har evnen til at lære af erfaringer og forbedre sig over tid

Typisk er disse AI agenter, softwareværktøjer, menneskelige eksperter eller endda simple scripts. Agentiske arbejdsgange, der udelukkende består af AI-agenter, kaldes også agentiske AI-arbejdsgange eller AI-agent-arbejdsgange og bruges i flæng.

Udviklingen af ​​agentiske arbejdsgange kan spores tilbage til den banebrydende forskning inden for multi-agent systemer (MAS) og distribueret kunstig intelligens (DAI), der udforsker, hvordan flere intelligente agenter kan samarbejde om at løse komplekse problemer og lægge grunden til, hvad der i sidste ende ville blive agentiske arbejdsgange. I dag integrerer disse arbejdsgange erfaringerne fra multi-agent-systemer med moderne AI-funktioner, hvilket giver mulighed for dynamisk, kontekstbevidst beslutningstagning.

Traditionelle arbejdsgange vs. AI-agentiske arbejdsgange

Organisationer står over for stadig mere komplekse og dynamiske udfordringer, hvilket reducerer den overordnede anvendelighed af traditionelle, regelbaserede arbejdsgange. Med udgangspunkt i denne begrænsning tilbyder agentiske arbejdsgange en betydelig fordel, da de er bygget til automatisk at justere, hvordan opgaver håndteres.

Traditionelle arbejdsgange følger typisk en fast tilgang, hvor hvert trin er forudbestemt og er afhængig af menneskelig indgriben for undtagelser eller ændringer. Disse systemer fungerer godt i kontrollerede miljøer, men kæmper, når de står over for uventede variationer eller en stigning i data.

I modsætning hertil udnytter agentiske arbejdsgange autonome AI-agenter der kan tilpasses i realtid. I stedet for at holde sig til stive regler, lærer disse arbejdsgange løbende af deres omgivelser, justerer processer dynamisk og omprioriterer opgaver baseret på aktuelle forhold.

Hvordan fungerer agentiske arbejdsgange?

I en agent workflow kommunikerer agenter, deler information og udfører specifikke opgaver baseret på deres evner, alt sammen orkestreret af workflowet for at opnå et resultat, der ellers kunne være for indviklet for en enkelt agent at håndtere effektivt.

Sådan fungerer en agent arbejdsgang

Orkestreringen af ​​opgaver involverer et centralt system eller en ramme, der definerer:

• rækkefølgen af ​​opgaverne
• afhængigheden mellem agenter
• reglerne for informationsudveksling

Workflowet sikrer, at outputtet fra én agent problemfrit føres ind i den næste, hvilket skaber en sammenhængende og effektiv proces. Sådan fungerer AI-agentiske arbejdsgange normalt:

Specialiserede roller

Hver agent er designet til at udføre en specifik funktion og bringer sine unikke færdigheder og viden til processen med fokus på sin egen opgave. Rollerne skal være klart definerede, så hver opgave varetages af den mest dygtige komponent i systemet.

Inter-agent kommunikation

Kommunikation gør det muligt for agenter at dele indsigt i realtid og mellemliggende resultater, hvilket sikrer, at den overordnede arbejdsgang forbliver sammenhængende og tilpasningsdygtig. Agenter udveksler information ved hjælp af standardiserede protokoller (f.eks. HTTP/HTTPS) eller API'er.

Opgaveudførelse

En central orkestrator eller koordinationsmekanisme styrer rækkefølgen og indbyrdes afhængighed af opgaver, der er tildelt agenterne. Mens hver agent har en foruddefineret rolle, styrer orkestratoren udførelsesplanen ved at bestemme den optimale rækkefølge og timing for disse opgaver. Den overvåger fremskridt og justerer arbejdsgangen, efterhånden som forholdene ændrer sig, og tilpasser alle opgaver til at arbejde i harmoni mod det fælles mål.

Afhængigt af opgavens kompleksitet kan agenter arbejde parallelt eller på en sekventiel måde.

Feedback og optimering

Et centralt aspekt af denne arbejdsgang er dens kontinuerlige indsamling af præstationsmålinger og resultatdata. Individuelle agenter bruger derefter denne feedback til at justere deres operationer og hurtigt tilpasse sig ny information i næsten realtid.

Nøglekomponenter i agentiske arbejdsgange

For at forstå, hvad der udgør en agent workflow, er det vigtigt at indse, at en agent workflow er et dynamisk, flerlags økosystem, hvor autonome AI-agenter samarbejder med værktøjer, data og endda menneskelige tilsynsførende for at drive komplekse opgaver mod et defineret mål.

Komponenter af en agent arbejdsgang

Den agentiske workflow-arkitektur består af:

AI agenter

Denne autonome enhed, designet til at opfatte dens omgivelser, begrunde, planlægge og handle for at opnå specifikke mål, er kernen i agentiske arbejdsgange. AI-agenter kan være enkeltformål (f.eks. en chatbot, der besvarer forespørgsler) eller multifunktionelle, i stand til at ræsonnere, lære og tilpasse sig baseret på input og feedback.

AI-agenter bruger tankekæde og flertrinsplanlægningsteknikker til at nedbryde mål på højt niveau i mindre, handlingsrettede opgaver. Teknikker som ReAct, Self-Refine og endda nye rammer som AutoCoA (som internaliserer kæde-of-action generation) hjælper agenter med at beslutte, hvad de skal gøre.

Store sprogmodeller (LLM'er)

Store sprogmodeller (LLM'er), såsom GPT-4, er kerneintelligensen bag AI-agenter. LLM'er har til opgave at behandle naturlige sproginput, generere svar og beslutningstagning. De gør det muligt for agenter at forstå kontekst og hente information for at udføre ræsonnementopgaver, hvilket gør dem essentielle for agentiske arbejdsgange.

Perceptionssystemer

For at enhver agent kan fungere selvstændigt, skal den have en robust mekanisme til at forstå sit miljø. Perceptionssystemer består typisk af:

• Dataindtagelse og sensoriske input: AI-agenter trækker data fra forskellige kilder, såsom API'er, databaser, sensornetværk eller webfeeds i realtid for at få et opdateret billede af deres operationelle kontekst.
• Hukommelsesarkitektur: Inkluderer korttidshukommelse (for at bevare konteksten af ​​en aktuel session) og langtidshukommelse (for at lære af historiske interaktioner), så agenter kan træffe kontekstbevidste beslutninger og løbende forbedre sig.
• Naturlig sprogbehandling (NLP): AI-agenter bruger NLP til at fortolke ustruktureret tekst, stille opklarende spørgsmål og forstå komplekse instruktioner.

Hurtig konstruktion og UI-design

Menneske-maskine-grænsefladen definerer, hvor effektivt agenter kan instrueres, og hvor gennemsigtigt de fungerer. De giver menneskelige operatører mulighed for at forstå agentens tankeproces, gribe ind, når det er nødvendigt, og stole på systemets autonome beslutninger.

At lave præcist, kontekstrigt AI prompter er en kunst i sig selv. Jo bedre prompt, jo mere pålideligt kan agenten udføre sine ræsonnementer og planlægningsfunktioner. Så effektiv prompt engineering fører til nyttige og relevante svar fra LLM'er.

Planlægning og opgavenedbrydning

Til komplekse opgaver skal AI-agenter være i stand til at nedbryde mål i håndterbare underopgaver. Det er det, agentiske arbejdsgange er fremragende til, og hvorfor de vinder så meget indpas.

Planlægning involverer strategilægning af den bedste fremgangsmåde, mens opgavenedbrydning er ansvarlig for at organisere flertrins arbejdsgange. Denne proces er styret af avanceret prompt engineering, der instruerer AI'en til at tænke trin-for-trin.

Værktøj og ekstern integration

For at udføre visse opgaver skal AI-agenter muligvis udvide deres evner ud over deres indbyggede viden. Dette kræver adgang til eksterne værktøjer og softwaresystemer, såsom websøgemaskiner eller specifikke API'er.

Multi-agent kommunikation

I mere avancerede systemer, hvor flere agenter arbejder hen imod et fælles mål, er problemfri kommunikation nøglen. AI-agenter er afhængige af standardiserede grænseflader til at samarbejde, dele information og dele arbejdet. Dette fører til distribueret problemløsning, hvor hver agent håndterer en særskilt del af et problem. For eksempel, en indsamler data, en anden planlægger rækkefølgen af ​​handlinger og endnu en, der udfører opgaverne.

Intern og menneskestyret feedback

Agentiske arbejdsgange er i sagens natur adaptive, hvilket betyder, at de forbedres over tid. Men for at dette kan ske, skal mekanismer som intern feedback og human-in-the-loop (HITL) implementeres. Intern feedback involverer selvevaluering, hvor en agent forfiner sine output baseret på foruddefinerede kriterier. Mens menneskestyret feedback involverer, at brugere retter eller styrer agentens svar, så de stemmer overens med brugerens hensigt.

Hvorfor agentiske arbejdsgange overgår individuelle AI-agenter

Det virkelige spørgsmål at stille her er, om virksomheder virkelig bevæger sig væk fra AI-agenter til AI-agentiske arbejdsgange? Selvom organisationer i stigende grad vender sig mod agentiske AI-arbejdsgange, er det ikke nødvendigvis et komplet "skifte væk" fra AI-agenter, men snarere en erkendelse af, at for mange komplekse problemer er en enkelt AI-agent måske ikke den mest effektive eller effektive løsning.

I stedet for at forsøge at bygge en supersmart AI-agent, der kan alt, er agent-arbejdsgange baseret på at opbygge et team af specialiserede agenter, der kan arbejde effektivt sammen. Fordelen ved denne tilgang er mere effektive, pålidelige og tilpasningsdygtige løsninger til komplekse problemer i den virkelige verden.

Overvej for eksempel et scenarie for smart bytrafikstyring. Specialiserede agenter kan indsættes til forskellige opgaver:

• Én agent indsamler og analyserer løbende data fra trafikkameraer og sensorer for at identificere overbelastning eller ulykker i realtid
• En anden agent justerer dynamisk trafiksignaltidspunkter baseret på aktuelle forhold
• En tredje agent koordinerer med offentlig transport og nødtjenester for at omdirigere trafikken under kritiske hændelser
• Derudover bruger en prognoseagent historiske og live data til at forudsige fremtidige overbelastningsmønstre, hvilket muliggør proaktive foranstaltninger

Agentisk arbejdsgang eksempel

Det er klart, at dette er en mangesidet arbejdsgang, og at stole på en enkelt AI-agent til at udføre alle disse opgaver problemfrit ville være en overkill. For det andet har individuelle agenter en tendens til at være mindre robuste og tilpasningsdygtige, hvilket potentielt gør dem til et enkelt fejlpunkt, hvis de støder på en uventet situation eller funktionsfejl. I modsætning hertil er agentarbejdsgange bedre til at håndtere fejl eller uforudsete input med deres samling af specialiserede agenter. Selvom en agent oplever et problem, træder en anden agent ind og holder systemet i drift.

Agentiske arbejdsgange brugssager

Agentiske arbejdsgange udnytter modulært design og dynamisk værktøjsintegration til at låse op for alsidige AI-egenskaber på tværs af flere domæner. Disse systemer giver agenter mulighed for at justere deres beslutningsautonomi som reaktion på skiftende udfordringer. Integreret menneskelig feedback forfiner deres ydeevne yderligere og sikrer, at hver konfiguration er finjusteret til optimal effektivitet på tværs af en lang række industrier. Her er nogle brugssager, der varetages af agentiske AI-arbejdsgange:

Agent RAG

AI-agenter i agentiske arbejdsgange udnytter retrieval-augmented generation (RAG) teknik til at:

• forbedre deres evne til at forstå og svare på komplekse forespørgsler
• generere mere præcise og informative output
• udføre opgaver, der kræver opdateret eller ekstern viden

Agenter i dette scenarie bestemmer dynamisk, hvornår og hvordan de skal hente information fra eksterne videnkilder baseret på den aktuelle opgave.

Agentic RAG tilbyder flere håndgribelige fordele for virksomheder. Det forbedrer effektiviteten ved at automatisere komplekse informationssøgnings- og behandlingsopgaver, som tidligere krævede en betydelig menneskelig indsats. Dette fører til reducerede driftsomkostninger og hurtigere ekspeditionstider for forskellige processer, såsom kundesupportforespørgsler eller forskningsprojekter.

Kundeservice og support automatisering

Agentarbejdsgange bruges i kundeservice og supportfunktioner for at forbedre svartider og frigøre menneskelige agenter til opgaver af høj værdi. De er designet til at interagere med kunder gennem naturligt sprog og giver øjeblikkelige svar 24/7. Da AI-agenter er i stand til at håndtere en stor mængde kundeforespørgsler, kan de:

• give øjeblikkelige svar på almindelige spørgsmål
• guide brugerne gennem fejlfindingstrin
• eskalere komplekse problemer til menneskelige agenter

Agentiske kodnings-/softwareassistenter

I tilfælde af softwareudvikling og kodning er AI-agenter designet til at forstå naturlige sproginstruktioner og kode, hvilket gør dem i stand til at hjælpe udviklere med en bred vifte af opgaver gennem hele udviklingens livscyklus. Den overordnede effekt er en mere effektiv, produktiv softwareudviklingsoplevelse af højere kvalitet. AI-softwareassistenter kan:

• identificere fejl og komme med forslag
• generere kodestykker baseret på kontekst
• automatisere gentagne kodningsopgaver

Operationel procesautomatisering

Operationelle processer såsom dokumentbehandling og -styring, fakturabehandling, HR-onboarding og forsyningskædekoordinering involverer adskillige gentagne og flertrinsopgaver, der i meget høj grad kan automatiseres ved hjælp af agentiske arbejdsgange. Ved at bruge AI-agenter, der forstår komplekse procedurer, kan virksomheder:

• automatisere dataudtræk fra forskellige dokumenter
• opretholde optimale lagerniveauer ved automatisk at overvåge lagerniveauer, forudsige efterspørgsel og genbestilling
• automatisere HR et administrativt arbejde, fx behandling af nyansættelsesdokumentation eller opdatering af medarbejderregistre

Hvordan AI-agentbyggere hjælper med agentarbejdsgange

Agentarbejdsgange er autonome processer i flere trin, hvor AI-agenter uafhængigt planlægger, beslutter og udfører opgaver. AI-agentbyggere er vigtige muliggører for disse arbejdsgange, da de giver de nødvendige værktøjer og kapaciteter til at bygge smarte agenter.

Med andre ord er en AI-agentbygger i bund og grund en platform, der sætter virksomheder i stand til at opbygge og implementere agent-workflows ved at forenkle processen med at skabe og administrere AI-agenter, der er i stand til at arbejde uafhængigt og tilpasse sig nye data. For virksomheder åbner dette en række muligheder for automatisering, innovation og forbedret effektivitet på tværs af forretningsfunktioner.

Her er grunden til, at organisationer vender sig væk fra traditionel AI-udvikling mod en hurtigere udviklingstilgang, der er muliggjort af AI-agentbyggere:

• Udvikling med lav kode via intuitive grænseflader og præbyggede moduler giver ikke-tekniske eksperter mulighed for hurtigt at designe og implementere AI-agenter
• Sømløs integration med virksomhedssystemer gør det muligt for agenter nemt at få adgang til og arbejde med data
• Hurtig prototyping og iteration betyder, at teams kan fremskynde testningen
• Virksomheder kan endelig give fageksperter mulighed for at bygge skræddersyede agenter, der virkelig afspejler og adresserer specifikke forretningsbehov

Astera— den hurtigste måde at bygge, teste og køre AI-agenter på

Astera giver virksomheder mulighed for at udnytte kraften i AI ved at transformere deres data til handlingsdygtig intelligens. Med vores visuelle træk-og-slip-designer kan dine teams hurtigt bygge, teste og implementere intelligente AI-agenter, der er skræddersyet til dine unikke forretningsbehov.

Her er hvorfor virksomheder vælger Astera:

• Hurtig AI-agentudvikling der gør ideer til arbejdende AI-agenter på timer
• Sømløs integration med virksomhedsdatakilder, uanset om det er databaser, filer eller API'er
• Skalerbar og sikker platform der understøtter alle LLM-OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama og endda dine interne modeller
• AI for alle gør det muligt for ethvert team, fra HR til kundesupport til salg og marketing, at skabe AI-løsninger uden at være afhængige af specialiserede kodningsteams
• Løbende forbedringer via et simpelt træk-og-slip-miljø, der gør det muligt for alle nemt at gentage, teste og optimere deres AI-agenter

Lær mere om hvordan Astera AI Agent Builder kan hjælpe dig med at opbygge autonome AI-agenter i løbet af få timer.