Hvad er AI-agenter? Definition, typer, applikationer til virksomheder og mere!

Holdene bruger så meget som 71% af deres tid på administrative opgaver og manuel indtastning af data. Men hvad nu hvis der var en måde at automatisere alt deres gentagne arbejde på, så de kunne fokusere på at udføre opgaver af højere orden, skabe værdi og skabe faktisk ROI?

Det er, hvad AI-agenter kan gøre for dig.

Hvad er AI-agenter?

AI-agenter er softwaresystemer eller programmer, der udfører opgaver for en bruger (eller for et andet system). Disse agenter kan konfigureres til at være i stand til at ræsonnere, planlægge, huske og udføre handlinger med en vis grad af autonomi.

I deres kerne følger AI-agenter en simpel cyklus:

• de observere deres miljø,
• samle data fra forskellige kilder,
• behandle informationen,
• og handle at nå et defineret mål.

Mens brugerne sætter målene, bestemmer AI-agenten de bedste trin for at nå dem.

AI-agenter kan opnå alt dette på grund af den multimodale kapacitet af de generative AI-modeller (LLM'er), de er baseret på. Det betyder, at AI-agenter kan behandle multimodal information såsom tekst, video, lyd, kode og mere samtidigt.

Mange eksperter mener, at Agentic AI, eller AI-agenter, er forbindelsen mellem Generativ AI (tænk ChatGPT, Gemini) og Fysisk AI (tænk selvkørende biler, AI-drevet robotik). Med andre ord tager AI-agenter generativ AI et skridt videre ved at kombinere AI med automatisering.

Hvorfor AI-agenter er den næste store ting

Forestil dig dette: Din indbakke er organiseret, deadlines føles overskuelige, og rutineopgaver håndteres ubesværet. I stedet for at blive begravet i rapporter, kundeanmodninger eller økonomiske afstemninger, har du en intelligent assistent, der strømliner arbejdsgange, prioriterer opgaver og sikrer, at intet falder igennem.

Med en AI-agent, der arbejder sammen med dig, er information lige ved hånden, processer kører problemfrit, og du kan fokusere på det arbejde, der skaber reel effekt. AI-agenter kan automatisere gentagne opgaver, forstå, begrunde og tilpasse, så du kan arbejde smartere.

Uanset om det er en virtuel assistent, der udarbejder rapporter, en AI-drevet finansanalytiker, der afstemmer konti, eller en intelligent kundeserviceagent, der løser forespørgsler, har AI-agenter potentialet til at transformere den måde, du interagerer med teknologi på.

I virkeligheden, McKinsey rapporterer, at AI-agenter kan automatisere så meget som 70 % af arbejdstiden for den globale arbejdsstyrke.

Med sådan en spilskiftende effekt kan virksomheder, der investerer i at bygge AI-agenter, ikke kun opnå en konkurrencefordel, men også høste betydelige effektivitets- og omkostningsfordele.

Byg AI-agenter på timer i stedet for uger

Astera tager gryntarbejdet ud af at bygge AI. Vores visuelle builder giver dig mulighed for at designe, udvikle og implementere AI-agenter med simpel træk-og-slip, et stort bibliotek af funktioner og en række forudbyggede skabeloner.

Forbind med os for at lære mere.

AI-agenter vs. traditionelle gen-AI-modeller (og intelligente agenter)

AI-agenter og Generative AI-modeller tjener forskellige formål i virksomhedsapplikationer. Mens begge udnytter kunstig intelligens, er de forskellige, når det kommer til deres evner, tilpasningsevne og beslutningstagning. Sådan gør du:

Statiske modeller vs. adaptive agenter

Traditionelle AI-modeller er typisk statiske. De er afhængige af forudtrænede algoritmer og kræver menneskelig indgriben for at blive bedre over tid. De analyserer data og giver indsigt, men justerer ikke deres adfærd dynamisk.

Til sammenligning er AI-agenter adaptive. De lærer løbende af nye input og interagerer med deres omgivelser for at nå specifikke mål.

Regelbaseret automatisering vs. autonom beslutningstagning

Regelbaseret automatisering, ofte forbundet med traditionelle AI-modeller, følger streng hvis-så-logik. Det fungerer godt i strukturerede miljøer, hvor foruddefinerede regler dækker alle mulige scenarier.

Autonome AI-agenteropererer dog ud over faste regler. De vurderer situationer dynamisk, lærer af tidligere erfaringer og træffer selvstændige beslutninger.

Eksempel: Chatbot vs. Autonom Virtual Assistant

Gen AI-model (Chatbot)

En regelbaseret kundesupport chatbot giver scriptede svar baseret på foruddefinerede søgeord. Hvis et spørgsmål falder uden for dets programmerede svar, eskalerer det forespørgslen til en menneskelig agent.

AI Agent (Autonomous Virtual Assistant)

En virtuel assistent drevet af AI-agenter forstår hensigten, henter information fra forskellige kilder, lærer af tidligere interaktioner og giver kontekstuelle svar. Hvis det støder på et komplekst problem, afgør det, om det skal forsøge at løse selv eller eskalere til en specialist.

Er AI-agenter det samme som intelligente agenter?

Vilkårene intelligente agenter og AI agenter bruges ofte i flæng, men de har forskellige betydninger. Mens alle AI-agenter er intelligente agenter, er ikke alle intelligente agenter afhængige af AI.

Intelligente agenter

En intelligent agent er ethvert system, der opfatter sit miljø og tager handlinger for at nå specifikke mål. Disse agenter kan være software-baserede (f.eks. søgemaskinecrawlere, regelbaserede automatiseringssystemer) eller hardware-baserede (f.eks. robotstøvsugere).

Intelligente agenter følger foruddefinerede regler og involverer muligvis AI-teknikker som maskinlæring. De omfatter typisk:

• Sensorer eller dataindgange at opfatte miljøet
• Beslutningsmekanismer baseret på regler eller logik
• Aktuatorer eller udgange at interagere med miljøet

AI-agenter

AI-agenter er en undergruppe af intelligente agenter, der udnytter AI-teknikker såsom maskinlæring (ML), deep learning eller naturlig sprogbehandling (NLP) for at forbedre deres beslutningstagning. Disse agenter kan lære af data, tilpasse sig over tid og håndtere komplekse, dynamiske miljøer.

I modsætning til regelbaserede intelligente agenter kan AI-agenter forbedre deres ydeevne uden eksplicit programmering for alle mulige scenarier. De bruges på områder, hvor beslutningstagning involverer usikkerhed, optimering eller mønstergenkendelse.

Sådan fungerer AI-agenter

AI-agenter varierer i kompleksitet. Nogle følger ligetil regler, mens andre udnytter maskinlæring til at forfine deres beslutningstagning over tid.

Deres evne til at arbejde kontinuerligt, tilpasse sig nye forhold og strømline driften gør dem værdifulde på tværs af brancher, fra behandling af pantedokumenterog kreditorautomatisering (AP). til og videre (mere om deres virkelige applikationer senere).

Lad os se på de trin, en AI-agent typisk følger for at nå sine mål:

Perception (dataindsamling)

AI-agenter indsamler data fra deres miljø gennem forskellige inputmekanismer eller sensorer. Disse data hjælper dem med at forstå den aktuelle tilstand og kontekst, som agenterne opererer i.

For eksempel:

• chatbots modtage brugerinput via tekst eller stemme, så de kan forstå brugerforespørgsler og hensigter.
• Robotter bruge kameraer, mikrofoner og andre sensorer til at opfatte deres omgivelser, hvilket muliggør navigation og interaktion med objekter.
• AI agenter adgang databaser, API'er, og datastrømme i realtid til at overvåge systemstatusser eller markedstendenser.

Disse data guider agentens efterfølgende begrundelse og handlinger.

Behandling og begrundelse

Agenten behandler derefter de indsamlede data for at informere beslutninger. Denne fase involverer flere trin, herunder:

• Analyse: Fortolkning af de indsamlede data for at udtrække indsigt. For eksempel analyserer en chatbot brugerinput for at identificere hensigten bag en forespørgsel.
• Planlægning: Udvikling af en række handlinger for at nå det ønskede mål. Dette kan involvere at sætte delmål og fastlægge det optimale handlingsforløb.
• Beslutningsprocesser: Valg af den bedste handling baseret på analyse- og planlægningsfaserne. Denne proces bruger maskinlæringsmodeller (ML) eller foruddefinerede regler til at evaluere potentielle resultater.

Avancerede AI-agenter kan bruge sofistikerede algoritmer til at udføre komplekse ræsonnementer, hvilket gør dem i stand til at håndtere flere opgaver og tilpasse sig dynamiske miljøer.

Udførelse af handling

Efter at have fastlagt det passende handlingsforløb, udfører agenten de valgte opgaver for at påvirke sit miljø. Eksempler omfatter:

• chatbots besvare brugerhenvendelser med relevant information eller assistance.
• Robotter manipulere objekter eller flytte til bestemte steder baseret på deres mål.
• AI agenter automatisering af processer såsom dataindtastning, systemovervågning eller transaktionsbehandling.

Effektiviteten af ​​en AI-agent afhænger i høj grad af dens evne til at udføre disse handlinger nøjagtigt og effektivt.

Læring og tilpasning

AI-agenter kan lære af tidligere input og resultater og tilpasse deres adfærd over tid. Denne læreproces involverer:

• Feedback integration: Inkorporering af resultater fra tidligere handlinger for at forfine fremtidig beslutningstagning. For eksempel, hvis en chatbots svar ikke tilfredsstiller en bruger, kan den justere sin tilgang i efterfølgende interaktioner.
• Modelopdatering: Løbende forbedring af underliggende algoritmer baseret på nye data, hvilket forbedrer agentens ydeevne og nøjagtighed.
• Miljøtilpasning: Ændring af strategier for at tilpasse sig skiftende miljøforhold eller mål.

Gennem læring og tilpasning bliver AI-agenter dygtigere over tid, hvilket fører til øget autonomi og pålidelighed.

Teknologier, der driver AI-agenter

AI-agenter er afhængige af flere teknologier for at fungere effektivt i virksomhedsmiljøer. Lad os kort diskutere nogle af de vigtigste:

Machine Learning og Deep Learning

Disse teknologier giver AI-agenter mulighed for at analysere data, genkende mønstre og træffe datadrevne beslutninger.

Forstærkende læring (RL)

Forstærkende læring gør det muligt for AI-agenter at lære ved at prøve og fejle, og optimere deres handlinger for at nå specifikke mål.

Store sprogmodeller (LLM'er)

LLM'er, såsom GPT-baserede modeller, hjælper AI-agenter med at forstå og generere menneskelignende svar.

Multi-Agent Systems (MAS)

MAS involverer flere AI-agenter, der arbejder sammen for at opnå et fælles mål, ofte i distribuerede miljøer.

Natural Language Processing (NLP)

NLP gør det muligt for AI-agenter at forstå, behandle og reagere på menneskeligt sprog.

Vidensgrafer og symbolsk AI

Disse teknologier giver AI-agenter mulighed for at lagre og hente struktureret viden, hvilket forbedrer deres ræsonnement.

Hvis du kender dine data, kan du opbygge din AI

Astera giver domæneeksperter på praktisk taget alle områder mulighed for at bygge AI-agenter på timer i stedet for uger. Bare træk-og-slip eller start med vores skabeloner for at designe, udvikle og implementere agenter uden besvær.

Få mere at vide

Typer af AI-agenter (med eksempler)

I betragtning af at agent AI er et relativt nyt domæne, forventes flere typer AI-agenter, da agent AI finder flere anvendelser inden for forskellige områder. Lige nu er der syv almindelige typer AI-agenter:

Simple refleksmidler

Disse AI-agenter er de enkleste, da de træffer beslutninger baseret på deres nuværende input ved at reagere øjeblikkeligt på deres miljø uden at kræve nogen indlærings- eller hukommelsesprocesser.

Simple refleksmidler følger foruddefinerede regler, der dikterer, hvordan de reagerer på forskellige input. Selvom de ikke er de mest sofistikerede, gør deres direkte tilgang deres implementering let.

Eksempel: Et økonomiteam kan oprette en simpel refleksagent til fakturavalidering, som automatisk kan afvise eventuelle fakturaer, der mangler nøgledetaljer såsom skatte-id, fakturanummer osv. AI-agenten kan arbejde i kombination med software til udtræk af fakturadata at validere og behandle fakturaer automatisk.

Modelbaserede refleksmidler

Modelbaserede refleks AI-agenter er mere avancerede end simple refleksmidler, idet de er afhængige af en intern model af miljøet, som opdateres, efterhånden som de modtager ny information, kendt som percepts.

Disse AI-agenter bruges typisk i miljøer, hvor al information ikke er let tilgængelig. Deres beslutningstagning er baseret på deres interne model, nye opfattelser fra inputkilderne og en algoritme eller et sæt regler for at beslutte den bedste fremgangsmåde.

Eksempel: Virksomheder kan bruge AI-agenter til at fungere som it virtuelle assistenter der kan registrere, om en bruger rapporterer langsomme netværkshastigheder, tjekke logfiler for seneste tjenesteudfald og anbefale fejlfindingstrin.

Målbaserede agenter

Som navnet antyder, er målbaserede AI-agenter designet til at nå specifikke mål. De gør dette ved at evaluere resultaterne af deres handlinger. Med andre ord designer disse agenter sekvenserne af handlinger, der kræves for at opnå et ønsket mål gennem søge- og planlægningsalgoritmer.

Målbaserede agenter er forskellige fra refleksagenter ved, at de i stedet for at reagere på input, udfører strategisk planlægning og eksekvering for at udføre en opgave.

Eksempel: En CRM-integreret AI-agent kan analysere en liste over potentielle kunder, overveje tidligere interaktioner, rangere kundeemner baseret på konverteringssandsynlighed og derefter designe og udføre en personlig opsøgende strategi for hver kunde.

Utility-baserede agenter

Utility-baserede AI-agenter tager beslutningstagningen et skridt videre ved at sigte efter et mål og optimere resultatet baseret på en hjælpefunktion. Denne funktion hjælper agenten med at evaluere forskellige mulige handlinger og vælge den, der maksimerer den forventede fordel.

Disse midler er særligt nyttige, når der findes flere måder at nå et mål på, men nogle resultater er mere ønskværdige end andre.

Eksempel: AI-agenter i supply chain management kan optimere indkøb og distribution baseret på flere variabler, såsom omkostninger, leveringstid og efterspørgselsudsving. En forsyningsbaseret agent kan vurdere leverandørpriser, efterspørgselsprognoser i realtid og transportomkostninger for at bestemme den mest omkostningseffektive måde at opfylde ordrer på.

Læringsagenter

Læringsagenter forbedrer løbende deres præstationer over tid ved at lære af tidligere erfaringer. Disse agenter er afhængige af teknikker såsom forstærkende læring, overvåget læring eller uovervåget læring for at forfine deres beslutningstagning. An AI-prompt (instruktion, datainput eller miljøopsætning) hjælper med at guide deres læringsproces.

I modsætning til andre AI-agenter, der opererer baseret på foruddefinerede regler eller modeller, tilpasser læringsagenter sig ved at identificere mønstre, analysere feedback og forbedre deres strategier.

Eksempel: En lærende AI-agent kan bruges til at opdage svindel. Agenten kan lære af tidligere svindelforsøg og kundeudgiftsmønstre. Når den opdager mistænkelige transaktioner (f.eks. en stor hævning fra et usædvanligt sted), tilpasser den sine risikovurderingsmodeller over tid for at reducere falske positiver.

Hierarkiske agenter

Hierarkiske AI-agenter er struktureret i lag, hvor beslutningstagning på højt niveau guider opgaver på lavere niveau. Disse agenter opdeler komplekse problemer i mindre underopgaver, hvilket giver mulighed for modulær og skalerbar beslutningstagning.

Ved at bruge en hierarkisk tilgang kan disse agenter styre opgaver mere effektivt og sikre, at enklere handlinger udføres på de lavere niveauer, mens mere strategisk planlægning sker på de højere niveauer.

Eksempel: Hierarkiske AI-agenter kan bruges i HR-systemer til at scanne CV'er, rangere ansøgere, planlægge interviews og automatisere onboarding-dokumentation. Et niveau af AI håndterer ansøgerscreening, et andet administrerer interviewkoordinering, og et tredje sikrer overholdelse af onboarding-politikker.

Multi-agent systemer

Multi-agent-systemer involverer flere AI-agenter, der arbejder sammen, enten i samarbejde eller konkurrencedygtigt, for at opnå et fælles mål. Disse agenter kommunikerer, koordinerer og forhandler nogle gange for at træffe kollektive beslutninger. Multi-agent-systemer bruges i miljøer, hvor flere uafhængige agenter skal interagere for at løse komplekse problemer effektivt.

Eksempel: Et multi-agent system til virksomheder kan løbende vurdere risici på tværs af forskellige afdelinger (økonomi, compliance, cybersikkerhed) og give real-time indsigt. En virksomheds risikostyring AI bestående af flere agenter kan overvåge forskellige risikofaktorer:

• En AI-agent scanner for økonomiske uregelmæssigheder.
• En anden agent overvåger opdateringer om overholdelse af lovgivningen.
• En cybersikkerhedsagent registrerer potentielle sikkerhedstrusler.

Disse AI-agenter kan samarbejde og advare beslutningstagere om højrisikoscenarier, hvilket sikrer proaktiv risikostyring.

Real-World-applikationer af AI-agenter

AI-agenter kan transformere industrier ved at automatisere komplekse arbejdsgange, forbedre beslutningstagningen og sætte virksomheder i stand til at operere mere effektivt. Lad os se på nogle populære eksempler på brug af den virkelige verden, hvor AI-agenter kan hjælpe:

Kundeservice: AI Chatbots og virtuelle assistenter

AI-drevne virtuelle assistenter forbedrer kundesupporten ved at håndtere forespørgsler, løse problemer og eskalere komplekse sager, når det er nødvendigt. I modsætning til grundlæggende chatbots lærer disse agenter løbende af interaktioner for at forbedre deres svar.

For eksempel kan en bank-AI-agent hjælpe kunder med at kontrollere saldi, bestride transaktioner og endda give personlig økonomisk rådgivning.

Sundhedspleje: AI-agenter til diagnostik og patientovervågning

AI-agenter støtter sundhedsudbydere ved at analysere patientdata, overvåge vitale funktioner og hjælpe med diagnostik.

For eksempel kan AI-agenter i sundhedsvæsenet analysere patientsymptomer, krydsreference medicinske databaser og foreslå potentielle diagnoser, der hjælper læger med at træffe informerede beslutninger hurtigere.

Finans: Algoritmisk handel og opdagelse af svindel

Finansielle institutioner bruger AI-agenter til markedsanalyse i realtid, handelsudførelse og forebyggelse af svindel.

Et godt eksempel er, hvordan AI-agenter i handel kan vurdere markedstendenser, udføre handler baseret på realtidsanalyse og justere sine strategier dynamisk for at optimere rentabiliteten.

Fremstilling: Robotik og procesautomatisering

AI-agenter strømliner produktionsoperationer, optimerer produktionsplaner og sikrer kvalitetskontrol.

For eksempel kan AI-agenter i forudsigelig vedligeholdelse overvåge maskinsensorer, opdage potentielle fejl, før de sker, og planlægge forebyggende vedligeholdelse automatisk.

Marketing og salg: AI-drevet personalisering og service

AI-agenter analyserer kundernes præferencer og adfærd for at levere personlige anbefalinger.

For eksempel kan en AI-agent inden for e-mailmarketing vælge det bedste tidspunkt, format og meddelelser til kundeopsøgende udveksling baseret på engagementsdata.

Cybersikkerhed: Trusselsdetektion og automatiseret reaktion

AI-agenter registrerer cybertrusler i realtid og reagerer autonomt for at mindske risici.

For eksempel kan en AI-agent inden for cybersikkerhed overvåge netværkstrafik, identificere mistænkelig aktivitet og automatisk isolere kompromitterede enheder for at forhindre brud.

Hvordan man bygger og træner en AI-agent

Der er flere tilgange til at bygge en AI-agent. Du kan udvikle dine AI-agenter internt gennem kodebaserede eller lavkodeplatforme, outsource udvikling til leverandører eller købe præbyggede løsninger.

Indkøb af færdigbyggede AI-agenter

Den første tilgang til byggeagenter er slet ikke at bygge en og i stedet købe en. Men problemet med at købe en færdiglavet AI-agent er, at den er trænet i generiske data. At bygge din egen AI-agent betyder, at du kan træne den på dine virksomhedsdata for bedre ydeevne.

Outsourcing af din AI-agentudvikling

Du kan også vælge at outsource din AI-agentudvikling til tredjepartsleverandører, men denne tilgang kommer også med sit eget sæt af udfordringer. For eksempel ville du skulle dele fortrolige data og gennemgå flere runder frem og tilbage for overhovedet at have en chance for at få det gjort rigtigt.

Byg dine egne AI-agenter

Kodningsmetode

Hvis du vælger intern udvikling, skal du investere i snesevis af ressourcer (dataforskere, ML-ingeniører og softwareudviklere) med ekspertise i ML-frameworks såsom TensorFlow og PyTorch, NLP-biblioteker såsom spaCy og NLTK, og implementeringsværktøjer såsom Kubernetes og Docker.

Brug af en visuel træk og slip-løsning

Den sidste, og den bedste, tilgang er at bruge en visuel platform som f.eks Astera's AI Agent Builder. Denne tilgang giver dig mulighed for at bygge AI-agenter med begrænset AI-ekspertise og teknisk viden ved at udnytte en træk-og-slip-grænseflade.

Lær mere om nøglefaktorer at huske på, når du bygger dine AI-agenter.

Astera AI Agent Builder: Din AI, drevet af dine data

Astera AI Agent Builder er den hurtigste måde at bygge, teste og implementere AI-agenter, der er trænet på dine data. Med Astera, kan både tekniske og ikke-tekniske brugere implementere og administrere AI-agenter uden at skulle skrive kompleks kode.

Her er grunden Astera er dit bedste bud, hvis du leder efter en visuel platform til at bygge AI-agenter:

• Byg AI-agenter ved supersoniske hastigheder: Med Astera, kan du konvertere ideer til AI-agenter inden for få timer. Med lav kodning involveret, er alt hvad du behøver at vide dine data, og du er klar til at gå!
• AI trænet på dine data: Opret forbindelse til den LLM efter eget valg (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama), oplær den på dine virksomhedsdata, og hav din AI-agent klar til implementering (on-premises, i skyen eller hybrid!)
• Enterprise-klar fra start: Vores platform er bygget til fleksibilitet, sikkerhed og skala. Kør agenter i dit miljø, og bevar fuld kontrol over dine data under hele processen.
• Oprettelse af AI-agent for alle: Styrk dine teams og gør forretnings- og dataeksperter til AI-visionærer. Reducer afhængigheden af ​​tekniske teams til at bygge AI-agenter i stor skala til praktisk talt alle funktioner!
• Gentag og optimer med Agility: Byg, test og optimer flere varianter i et simpelt træk-og-slip-miljø. Forfin AI-prompter, evaluer ydeevne og forbedre løbende uden at skulle starte fra bunden hver gang.

Klar til at se fremtiden for AI agenter? Kontakt med os for at lære mere.