Какой подход к ИИ подходит именно вам: приложения LLM, агенты или вторые пилоты?

Шумиха вокруг генеративного ИИ, похоже, не спадает: уровень его внедрения в организациях вырос с 33% в 2023 г. до 78% к концу 2024 года.

Фактически, лидерами в области внедрения GenAI являются крупные компании, а мировой рынок ИИ, по прогнозам, будет ежегодно расти на 36.6% в период с 2024 по 2030 год.

Однако рост GenAI не идет по линейному пути. Организации используют разные подходы к ИИ в зависимости от конкретных вариантов использования.

Это привело к трем выдающимся подходам: приложения LLM, агенты AI и вторые пилоты AI. Споры о том, что лучше, агент AI против второго пилота AI или LLM против агента AI, как-то упускают суть.

Команда реальные вопрос: какой из них подходит вам лучше всего?

В этой статье мы рассмотрим три самых популярных решения на основе искусственного интеллекта, сравним их функции, варианты использования и соображения, которые помогут определить наиболее подходящий вариант для ваших нужд.

AI Agent против Copilot против LLM Apps: краткий обзор

ИИ, или генеративный ИИ, если быть точнее, принимает разные формы, каждая из которых предназначена для определенных функций. Следующие три являются наиболее популярными, и вот что они делают, если говорить простыми словами:

• Приложения Large Language Model (LLM) генерируют текстовые ответы,
• Вторые пилоты на базе искусственного интеллекта помогают пользователям в режиме реального времени,
• Агенты ИИ действуют автономно, выполняя задачи.

Не уверены, какое решение вам подходит? Вот как сравниваются между собой ИИ-агенты, ИИ-вторые пилоты и приложения LLM по ключевым факторам (с последующим глубоким (более глубоким) погружением в основные функции каждого из них, варианты использования, а также плюсы и минусы):

Теперь давайте подробно рассмотрим каждый подход к ИИ:

Что такое ИИ-агент?

Агенты ИИ работают с высокой степенью автономии, выполняя задачи с минимальным или нулевым контролем со стороны человека. Они анализируют данные, принимают решения и выполняют действия на основе предопределенных правил или усвоенных моделей поведения.

Отличие ИИ-агентов от ИИ-второго пилота заключается в том, что ИИ-второй пилот помогает пользователям в режиме реального времени и поддерживает принятие решений, а ИИ-агенты предназначены для работы независимо, самостоятельно выполняя сложные рабочие процессы и многоэтапные процессы.

Подробнее: Что такое агенты ИИ? Полное руководство для предприятий | Astera

Главные преимущества

• Автономное выполнение задач: Агенты ИИ могут работать с минимальным вмешательством пользователя, автоматизируя повторяющиеся и основанные на принятии решений задачи.
• Осведомленность о контексте: Эти системы обрабатывают исторические и текущие данные для принятия обоснованных решений.
• Многоэтапное управление рабочим процессом: Агенты ИИ выполняют последовательные и зависимые задачи, обеспечивая эффективность.
• Интеграция с бизнес-системами: Агенты ИИ могут подключаться к корпоративным инструментам, базам данных и API для оптимизации операций.
• Адаптивное обучение: Некоторые агенты ИИ со временем совершенствуются, анализируя прошлые результаты и совершенствуя свои процессы принятия решений.

Плюсы и минусы

Агенты ИИ отлично подходят для организаций, стремящихся автоматизировать структурированные рабочие процессы и принятие решений. Однако их эффективность зависит от четко определенных целей и постоянного мониторинга для обеспечения оптимальной производительности.

Создавайте агентов ИИ за часы, а не за недели

Astera берет на себя тяжелую работу по созданию ИИ. Наш визуальный конструктор позволяет вам проектировать, разрабатывать и развертывать агенты ИИ с помощью простого перетаскивания, обширной библиотеки функций и множества готовых шаблонов.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

Что такое ИИ-второй пилот?

Думайте о ИИ-пилотах как о ваших интерактивных помощниках, которые повышают производительность, работая вместе с пользователями в режиме реального времени. Они предназначены для помощи в принятии решений, оптимизации задач, таких как исследования и анализ, и снижения когнитивной нагрузки без полного контроля.

Отличие ИИ-пилотов от ИИ-агентов заключается в том, что в отличие от ИИ-агентов, которые работают автономно, вторые пилоты требуют участия человека и предоставляют контекстные рекомендации, указания или автоматизацию задач на основе действий пользователя.

Главные преимущества

• Помощь в режиме реального времени: ИИ-копилоты предлагают действия, предоставляют информацию и автоматизируют небольшие задачи по мере работы пользователей. Например, Microsoft Copilot помогает пользователям составлять черновики писем, подводить итоги встреч и создавать отчеты в приложениях Microsoft 365.
• Осведомленность о контексте: Эти инструменты анализируют поведение пользователя и историю задач, чтобы предоставить соответствующие рекомендации. В разработке программного обеспечения GitHub Copilot предлагает дополнения кода на основе предыдущих строк кода.
• Интерактивное обучение: Многие вторые пилоты совершенствуют свои ответы на основе отзывов пользователей и прошлых взаимодействий. Например, Gemini AI от Google адаптирует ответы в Google Docs и Gmail на основе шаблонов использования.
• Бесшовная интеграция: Работает в программных приложениях, таких как среды кодирования, системы CRM или редакторы документов. Например, Salesforce Einstein Copilot помогает отделам продаж, предлагая последующие действия и анализируя взаимодействие с клиентами.
• Управляемая автоматизация: Автоматизирует части рабочего процесса, сохраняя контроль со стороны пользователей. В анализе данных Tableau AI помогает с визуализацией, рекомендуя диаграммы и идеи на основе шаблонов наборов данных.

Плюсы и минусы

ИИ-вторые пилоты полезны в средах, где человеческое суждение имеет решающее значение, но повторяющиеся задачи влияют на производительность. Действуя как партнер, а не как независимая система, они могут сбалансировать автоматизацию с контролем пользователя.

Что такое приложение LLM?

Приложения Large Language Model (LLM) — это инструменты на базе ИИ, которые генерируют текстовые ответы, обрабатывая огромные объемы данных. Эти приложения используют предварительно обученные модели для понимания естественного языка, ответа на вопросы, резюмирования контента и помощи в языковых задачах.

В отличие от ИИ-агентов, которые могут выполнять действия автономно, или ИИ-пилотов, которые оказывают помощь в режиме реального времени, приложения LLM в первую очередь сосредоточены на генерации текста и извлечении знаний.

Главные преимущества

• Генерация текста: Приложения LLM создают текст, похожий на человеческий, на основе пользовательского ввода. Примерами являются ChatGPT для разговорного ИИ и Jasper AI для маркетингового текста.
• Понимание контекста: Эти приложения анализируют контекст запроса для выдачи релевантных и последовательных ответов. Например, Gemini AI от Google генерирует контекстно-зависимые сводки и рекомендации.
• Поиск знаний: LLM извлекают информацию из своих учебных данных, чтобы отвечать на вопросы или предоставлять идеи, как это видно в Perplexity AI, который улучшает ответы с помощью цитируемых источников.
• Мультимодальные возможности: Некоторые приложения LLM обрабатывают не только текст, но также изображения и другие типы мультимедиа (например, GPT-4 Turbo с машинным зрением от OpenAI).
• Настройка и тонкая настройка: Некоторые приложения на базе LLM позволяют компаниям адаптировать модели для конкретных вариантов использования в конкретной области, например, Claude AI от Anthropic для юридического и финансового анализа.

Плюсы и минусы

Приложения LLM полезны для организаций и отдельных лиц, которым требуется эффективное создание контента и поиск информации. Хотя они отлично справляются с обработкой больших объемов текста, им не хватает автономности агентов ИИ и интерактивности вторых пилотов ИИ.

AI Agent vs. Copilot vs. LLM Apps: 5 ключевых отличий

Агенты ИИ, вторые пилоты и приложения LLM выполняют различные роли в автоматизации, принятии решений и взаимодействии с пользователем. Ниже приведено описание их основных различий:

1. Автономность и интеллект

• Агенты ИИ Работают с полной автономией, обрабатывая сложные рабочие процессы, принимая решения и выполняя задачи без постоянного человеческого участия. Они постоянно учатся на основе данных, совершенствуясь со временем.

Например, ИИ-агент кибербезопасности, который обнаруживает и нейтрализует угрозы в режиме реального времени.

• ИИ-вторые пилоты функционируют как вспомогательные инструменты, требующие ввода данных пользователем для принятия решений. Они повышают производительность, предлагая рекомендации, а не действуя самостоятельно.

Например, Microsoft Copilot предлагает правки в Word, но пользователь применяет их.

• Приложения LLM управляются запросами и лишены автономии. Они генерируют текстовые ответы, но не предпринимают никаких действий и не помогают в рабочих процессах.

Например, ChatGPT предоставляет ответы, но не интегрируется в повседневные задачи пользователя.

2. Сложность задачи и принятие решений

• Агенты ИИ Управляйте многошаговыми процессами, автоматизируйте принятие решений и адаптируйтесь динамически. Они решают такие важные задачи, как обнаружение мошенничества, управление цепочками поставок и автоматизация ИТ.
• ИИ-вторые пилоты специализируются на повышении эффективности работы пользователей, помогая им в создании документов, кодировании или управлении CRM, но не выполняют сложные процессы самостоятельно.
• Приложения LLM сосредоточены на создании контента и поиске знаний, но не обладают способностью выполнять действия, выходящие за рамки реагирования на запросы пользователей.

3. Модель взаимодействия и вовлечение пользователей

• Агенты ИИ работают независимо, выполняя действия с минимальным участием пользователя. Они идеально подходят для автоматизации целых рабочих процессов, таких как привлечение клиентов или разрешение тикетов ИТ.
• ИИ-вторые пилоты действуют как интерактивные помощники, предлагая контекстно-зависимые предложения, сохраняя при этом контроль за пользователем. Пример: GitHub Copilot предлагает код, но не пишет целую программу автономно.
• Приложения LLM функционируют как автономные инструменты, требуя от пользователей ввода подсказок для каждого взаимодействия. Они не отслеживают рабочие процессы и не оказывают проактивную помощь пользователям.

4. Обучение и адаптация

• Агенты ИИ использовать машинное обучение для совершенствования процесса принятия решений и оптимизации производительности с течением времени.
• ИИ-вторые пилоты могут быть улучшены благодаря отзывам пользователей, но в целом работают в пределах предопределенных параметров.
• Приложения LLM полагаются на периодические обновления и не учатся на текущих взаимодействиях. Они генерируют ответы на основе статических данных обучения.

5. Интеграция с бизнес-процессами

• Агенты ИИ глубоко интегрироваться в корпоративные системы, обеспечивая сквозную автоматизацию. Пример: RPA-бот на базе ИИ, который извлекает данные из счетов-фактур и обновляет записи ERP.
• ИИ-вторые пилоты может быть встроен в программные среды для помощи пользователям, но не обеспечивает полную автоматизацию. Пример: Salesforce Einstein Copilot предлагает следующее лучшее действие в процессе продаж.
• Приложения LLM в основном функционируют как автономные текстовые инструменты или API, которые улучшают приложения, но не оказывают активного содействия в рабочих процессах.

Агенты ИИ против вторых пилотов и приложений LLM: сравнение вариантов использования

Если вы знаете свои данные, вы можете создать свой ИИ

Astera позволяет экспертам в области практически в любой области создавать агентов ИИ за часы вместо недель. Просто перетащите или начните с наших шаблонов, чтобы проектировать, разрабатывать и развертывать агентов без усилий.

Подробнее

Вопросы, которые следует задать, прежде чем выбирать между ИИ-агентами, вторыми пилотами и приложениями LLM

Выбор правильного подхода к ИИ, будь то ИИ-агент, второй пилот или приложение LLM, требует рассмотрения нескольких факторов. К ним относятся анализ потребностей вашей организации, сложность задач и желаемый уровень автоматизации.

Прежде чем сделать выбор, подумайте о том, чтобы задать вопросы о следующих факторах:

Сложность задачи и автономность

Какова сложность задач, которые вы хотите, чтобы ИИ выполнял для вас? Какой уровень автономности вы ищете?

Например, агенты ИИ обрабатывают сложные, многоэтапные рабочие процессы с минимальным участием, что делает их идеальными для кибербезопасности, автоматизации обслуживания клиентов и оптимизации цепочки поставок.

С другой стороны, вторые пилоты помогают пользователям, а не заменяют их, повышая производительность при выполнении таких задач, как кодирование и финансовое моделирование, в то время как приложения LLM лучше всего подходят для создания контента, исследований и обобщений, но не обладают способностью самостоятельного принятия решений.

Интеграция и развертывание

С какими внутренними и/или внешними системами необходимо будет интегрировать ИИ и где его необходимо развернуть?

Учтите, что агентам требуется глубокая интеграция с корпоративными системами для полной автоматизации, в то время как вторые пилоты улучшают определенные приложения с помощью идей, основанных на ИИ. Однако приложения LLM проще развертывать через API, но предлагают ограниченную автоматизацию рабочего процесса.

Обучение и адаптивность

Насколько важны для вашего проекта способность ИИ к обучению и адаптации?

Например, агенты ИИ постоянно совершенствуются, обучаясь в ходе взаимодействия, вторые пилоты уточняют предложения на основе контекста, а приложения LLM полагаются на статические предварительно обученные модели, если они не были настроены более точно.

Стоимость и рентабельность инвестиций

Какие параметры стоимости и окупаемости инвестиций вы рассматриваете?

Например, агенты требуют больших инвестиций, но максимизируют эффективность. Copilots предлагают быстрый рост производительности с меньшими затратами на настройку. Приложения LLM экономически эффективны для задач с контентом, но могут нуждаться в настройке для использования в конкретных бизнес-задачах.

Стратегическое соответствие

Как подход на основе ИИ вписывается в вашу общую бизнес-стратегию?

Агенты ИИ — лучший выбор для полной автоматизации. Вторые пилоты хорошо работают, когда ИИ должен помогать, а не заменять экспертизу. Приложения LLM подходят для задач, основанных на знаниях, без необходимости глубокой интеграции. Выбор правильного подхода зависит от баланса между автоматизацией, удобством использования и приоритетами бизнеса.

Заключительные Мысли

Три рассмотренных нами подхода к ИИ имеют свои достоинства, и выбор зависит от стратегии вашей организации в области ИИ.

Плюс, хотя для предприятий доступны тонны приложений LLM и ИИ-пилотов, настоящая проблема заключается в создании ИИ-агентов для уникальных вариантов использования. Вот где Astera приходит дюйма

Astera AI Agent Builder упрощает сквозную агентскую автоматизацию ИИ с помощью визуальной платформы с функцией перетаскивания. Позволяя предприятиям создавать и развертывать интеллектуальные решения автоматизации внутри компании без глубоких технических знаний или недель кодирования.

Благодаря более чем Astera, вы можете без труда подключиться к программе магистра права по вашему выбору, чтобы получить лучшее из обоих миров. Astera обеспечивает гибкость в адаптации ИИ к вашим потребностям.

Почему именно Astera для вашей стратегии ИИ?

• Разработка ИИ без кода: Создавайте агентов ИИ без сложного кодирования с помощью подсказок на естественном языке и функции перетаскивания.
• Бесшовная интеграция: Легко подключайтесь к своим CRM, ERP и базам данных. AsteraETL корпоративного уровня для плавной интеграции.
• Совместимость с несколькими LLM: Используйте такие модели, как GPT, Claude и Gemini, сохраняя при этом контроль над данными.
• Быстрое развертывание: Пройдите путь от концепции до производства за считанные часы, вместо того чтобы тратить недели на разработку и тестирование продуктов.
• Непрерывная оптимизация: Отслеживайте и улучшайте производительность ИИ с помощью встроенных функций тестирования и проверки.
• Масштабируемость и безопасность: Развертывание локально или в облаке с безопасностью корпоративного уровня.

Трансформируйте свои рабочие процессы с помощью ИИ, который адаптируется к потребностям вашего бизнеса. Astera Конструктор агентов ИИ, вы можете предоставить каждому сотруднику возможность создавать агентов ИИ без каких-либо технических знаний. Создайте свой ИИ, просто зная свои данные.

Готовы ли вы стать свидетелем будущего агентов с искусственным интеллектом? Свяжитесь с нами сегодня чтобы узнать больше!