Sådan bygger du en AI-agent: En trin-for-trin guide

En nylig undersøgelse af PwC antyder, at AI kan bidrage med op til 15.7 billioner dollars til den globale økonomi inden 2030, hvor automatisering spiller en nøglerolle i at øge effektivitet og innovation. AI agenter er centrale for denne transformation, strømliner arbejdsgange, håndterer gentagne opgaver og muliggør datadrevet beslutningstagning. Fra virtuelle assistenter i kundeservice til intelligent svindeldetektion inden for finans, omformer disse agenter brancher og driver forretningsvækst.

Denne begynderguide giver et omfattende overblik over, hvordan man opbygger en AI-agent, og dækker alt fra at definere mål til at implementere agenten i et virkeligt miljø.

Forståelse af AI-agenter

En AI-agent er en softwareenhed, der opfatter sine omgivelser, behandler information og handler for at nå specifikke mål. Disse agenter kan være reaktive (reagerer på input i realtid) eller proaktive (forudsiger og planlægger handlinger baseret på dataanalyse). Autonome AI-agenter er meget udbredt inden for kundeservice, sundhedspleje, finans og automatisering.

Typer af AI-agenter

Forskellige AI-agenter opererer baseret på forskellige beslutningstagningsmetoder, der hver især er egnet til specifikke applikationer.

• Reaktive midler – Reager på umiddelbare stimuli uden at opretholde tidligere tilstande. Disse er nyttige til beslutningstagning i realtid, såsom regelbaseret chatbots og simple AI-drevne anbefalingssystemer.

• Deliberative agenter – Brug planlægning og ræsonnement til at træffe informerede beslutninger. Disse agenter analyserer historiske data for at forudsige resultater og optimere arbejdsgange, f.eks. ved hjælp af AI-drevne finansielle rådgivningsværktøjer.

• Hybride midler – Kombiner reaktive og deliberative tilgange til mere komplekse anvendelser. Selvkørende biler skal for eksempel reagere på umiddelbare forhindringer, samtidig med at de planlægger ruter baseret på trafikdata.

Sådan opbygger du en AI-agent: 8 trin

Her er en struktureret tilgang til at oprette en AI-agent:

1. Definer målene og brugsscenariet

Før man udvikler en AI-agent, er det vigtigt at bestemme det problem, den skal løse (f.eks. kundesupport, dataanalyse, automatisering), samt at identificere dens input (sensorer, tekst, billeder) og ønskede output (responser, handlinger). Et par eksempler på use-cases kan være:

• Customer Support: AI-chatbots, der giver øjeblikkelige svar på kundehenvendelser, hvilket reducerer behovet for menneskelig indgriben.

• Procesautomatisering: Automatisering af gentagne opgaver såsom dataindtastning, dokumentbehandling og transaktionsverifikation.

• Forudsigende analyse: Brug af AI til at identificere tendenser, opdage anomalier og træffe informerede forretningsbeslutninger baseret på historiske data.

• Autonome systemer: AI-drevne robotter og selvkørende biler, der opererer med minimal menneskelig input.

2. Vælg den rigtige AI-model

AI-agenter bruger forskellige typer modeller. Den valgte tilgang afhænger af din agents kompleksitet og læringskrav. Nedenfor er en liste over modeller, der kan bruges:

• Regelbaserede systemer: Hvis-så-logik til simple opgaver, såsom automatisk e-mailfiltrering eller spamdetektion.

• Maskinlæringsmodeller: Brug statistiske teknikker til at lære af historiske data og forbedre beslutningstagningen over tid.

• Dybe læringsnetværk: Neurale netværk designet til komplekse opgaver som talegenkendelse, billedklassificering og sentimentanalyse.

• Modeller for forstærkningslæring: Giv AI-agenter mulighed for at lære gennem trial and error, hvilket optimerer ydeevnen inden for områder som robotteknologi og spil.

3. Indsamle og forberede data

AI-agenter kræver kvalitetsdata til træning, da korrekt rengøring og mærkning kan være afgørende for agentens præstation. Dataforberedelsesprocessen omfatter flere vigtige trin.

• Dataindsamling: Indsamling af strukturerede data (databaser, regneark) og ustrukturerede data (tekst, billeder, videoer).

• Datarensning: Fjernelse af dubletter, håndtering af manglende værdier og standardisering af dataformater for at sikre konsistens.

• Dataanmærkning: Mærkning af data hvor det er nødvendigt, f.eks. kategorisering af kundeserviceforespørgsler til træning af chatbots.

• Dataopdeling: Opdeling af data i trænings-, validerings- og testsæt for at evaluere AI-modellens ydeevne.

4. Udvikl kernelogikken og algoritmerne

Valget af den rigtige algoritme afhænger af AI-agentens formål.

• Superviseret læring: Kræver mærkede data til træning (f.eks. klassificering af e-mails som spam eller ikke spam).

• Uovervåget læring: Identificerer mønstre i data uden etiketter (f.eks. kundesegmentering i marketing).

• Forstærkende læring: Træner AI-agenten gennem belønninger og straffe (f.eks. spilbaseret AI, der lærer strategier over tid).

5. Træn og evaluer modellen

Træning omdanner rådata til intelligens. Vær tålmodig – gode modeller tager tid at udvikle. Brug frameworks som TensorFlow, PyTorch eller Scikit – lær at træne AI-modellen. Følgende trin bør tages for at få en veltrænet model.

• Træning af modellen: Fodrer den med data og giver den mulighed for at justere sine parametre baseret på fejlminimering.

• Tuning af hyperparameter: Justering af variabler som læringshastighed og batchstørrelse for at optimere ydeevnen.

• Performance Metrics: Måling af nøjagtighed, præcision, genkendelse og F1-score for at vurdere, hvor godt AI-agenten fungerer.

• Valideringstest: Kør AI-agenten på usete data for at sikre, at de generaliserer godt.

For at få et dybere indblik i de værktøjer og platforme, der understøtter denne proces, kan du udforske G2's guide til bedste generative AI-infrastruktursoftware.

6. Integrer med API'er og værktøjer

For at muliggøre interaktioner i den virkelige verden skal du forbinde AI-agenten til API'er såsom:

• Naturlig sprogbehandling (NLP): OpenAI's GPT, Googles BERT for sprogforståelse. 

• Computervision: OpenCV, TensorFlow Vision API til billedgenkendelse. 

• Talebehandling: Google Speech-to-Text, IBM Watson til stemmegenkendelse og syntese. 

• Databaseforbindelse: MySQL, MongoDB, PostgreSQL til lagring og hentning af information. 

7. Implementer AI-agenten

Vælg en implementeringsmetode baseret på brugsscenariet.

• Cloud-baseret implementering: Tjenester som AWS, Azure og Google Cloud leverer skalerbar infrastruktur til AI-arbejdsbelastninger.

• Implementering på stedet: Velegnet til brancher med strenge krav til datasikkerhed, såsom finans og sundhedspleje.

• Kantimplementering: Tillader AI-agenter at køre på lokale enheder som IoT-sensorer, hvilket reducerer latenstid for realtidsapplikationer.

• Containerisering: Brug af Docker og Kubernetes til effektivt at administrere AI-applikationer på tværs af forskellige miljøer.

8. Overvåg og optimer

Overvåg løbende AI-agentens ydeevne efter implementeringen.

• Præstationslogning: Sporingssystemsvar, behandlingstider og brugerinteraktioner.

• Fejlanalyse: Identificering af forkerte forudsigelser og forfining af modellen baseret på nye data.

• Periodisk modelgenoptræning: Opdatering af AI-modellen for at tilpasse sig skiftende tendenser og krav.

• Sikkerhedsrevision: Forebyggelse af fjendtlige angreb, der kan manipulere AI-agentens adfærd.

Læs mere: overvejelser for virksomheder ved opbygning af AI-agenter.

Byg AI-agenter, der fungerer for dig – hurtigt og nemt

I takt med at AI-teknologien udvikler sig, bliver barrieren for at skabe kraftfulde agenter fortsat mindre, hvilket åbner op for nye muligheder på tværs af brancher. Uanset om man bygger fra bunden med frameworks som TensorFlow eller udnytter virksomhedsværktøjer som ... Astera, kombinerer de mest effektive AI-løsninger teknisk udførelse med strategisk planlægning for langsigtet tilpasningsevne.

Astera gør det nemt for teams at designe, implementere og administrere AI-agenter – uden at skrive kompleks kode i en visuel designer. Bare træk og slip. Hvis du kender dine data, kan du bygge din AI. Med dens intuitive brugerflade, problemfri integrationer og skalerbarhed i virksomhedsklassen, Astera AI Agent Builder forenkler implementeringen af ​​AI på tværs af virksomheder.

Hvorfor Astera AI Agent Builder?

1. Løser problemer med datakvalitet – Sikrer struktureret dataforberedelse af høj kvalitet til præcise AI-forudsigelser.

1. Eliminerer kompleksitet – Træk-og-slip-brugergrænsefladen forenkler udviklingen af ​​AI-agenter.

1. Reducerer beregningsomkostninger – Optimerede AI-arbejdsbelastninger for effektiv ressourceudnyttelse.

1. Enterprise-grade sikkerhed – Sørg for sikkerhed og privatliv ved at kontrollere dine data og hvor agenter kører.

1. Fuld gennemsigtighed og fortolkningsmuligheder – Forstå, hvordan dine AI-agenter træffer beslutninger.

Se hvordan Astera AI Agent Builder hjælper organisationer med at implementere en flåde af autonome AI-agenter.