Понимание автономных агентов ИИ

Мы все слышали о цифровых помощниках, которые выполняют определенные задачи на основе наших запросов. Но что, если бы эти цифровые помощники могли работать с еще большей автономией? Хотя для этого требуется интеллектуальная система, например, автономный агент ИИ, способный распознавать возможности и действовать в соответствии с ними без постоянного человеческого участия или явных инструкций, хорошая новость заключается в том, что организациям больше не нужны специализированные разработчики для создания собственных агентов.

В этой статье мы обсудим, что такое автономные агенты ИИ, как они работают и что они означают для предприятий. Но сначала обзор автономных агентов.

Что такое автономные агенты?

Автономный агент — это сущность или система, которая выполняет действия самостоятельно, без прямого вмешательства человека.

Получив цель, автономные агенты генерируют последовательность задач, которые они продолжают выполнять до тех пор, пока главная цель не будет полностью достигнута.

Хотя большинство автономных агентов сегодня создаются с использованием методов искусственного интеллекта (ИИ), не все автономные агенты изначально управляются ИИ. Типичный автономный агент запрограммирован на выполнение определенных задач на основе некоторых предопределенных правил, однако он обладает возможностями оценивать ситуации и действовать без постоянного человеческого контроля.

Например, простой термостат в наших домах автономно регулирует температуру на основе заданной температуры и обратной связи от датчика температуры. Этот процесс основан на базовом контуре управления и не включает машинное обучение (МО) или сложные алгоритмы ИИ.

Ключевые характеристики, определяющие автономных агентов

• Обычно простая система (например, чат-бот)
• Способность работать без постоянного человеческого контроля
• Если они не управляются искусственным интеллектом, они следуют предопределенным правилам, эвристике или логике для принятия решений.
• Они могут реагировать на раздражители, но в пределах заранее запрограммированных границ. 

Именно способность автономных агентов обрабатывать данные и принимать решения лежит в основе того, что мы теперь называем автономными агентами ИИ.

Что такое автономные агенты ИИ?

Автономные агенты ИИ — это программные объекты или системы, которые постоянно обучаются у окружающей среды, интегрируют информацию из различных источников и принимают решения для автономного выполнения задач от нашего имени.

Другими словами, автономный агент ИИ — это просто автономный агент, который включает в свою операционную архитектуру технологии ИИ, такие как модели машинного обучения или механизмы обработки естественного языка (NLP).

Функциональность автономных агентов ИИ в значительной степени зависит от их способности получать доступ к информации и использовать ее. Для этого они используют большие языковые модели (LLM) для соединения и обработки нескольких строк текста. Бесшовная интеграция играет здесь решающую роль, позволяя LLM извлекать актуальные данные из различных источников, таких как Интернет, внутренние базы данных и другие внешние репозитории.

Ключевые характеристики автономных агентов ИИ

• Они работают без человеческого контроля (например, бот поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта)
• Автономные агенты ИИ используют модели ИИ для динамического принятия решений
• Они учатся и со временем улучшают свои результаты
• Они используют обработку данных с помощью искусственного интеллекта для адаптации и разумного реагирования.

В совокупности эти характеристики позволяют предприятиям автоматизировать, адаптироваться и внедрять инновации в беспрецедентных масштабах.

Агенты ИИ против автономных агентов ИИ

Итак, чем же автономный агент ИИ отличается от агента ИИ? Агент ИИ это любая система ИИ, которая может воспринимать окружающую среду (через входы) и предпринимать действия (производить выходы) для достижения определенной цели. Это может быть очень просто: например, чат-бот, который отвечает на ваши вопросы, используя заранее запрограммированную логику, или рекомендательный движок, который предлагает фильмы на основе ваших прошлых просмотров. Обычно он следует определенному плану или модели и нуждается в частом руководстве или подсказках со стороны пользователя или другой системы. Он реактивен: он реагирует на входы, но на самом деле не планирует на несколько шагов вперед или работает без постоянного надзора.

С другой стороны, автономный агент ИИ выводит вещи на другой уровень. Это агент ИИ, который может планировать, расставлять приоритеты, принимать собственные решения на нескольких этапах, адаптироваться, ставить подцели и продолжать работать над достижением цели высокого уровня с минимальным или нулевым участием человека после получения миссии.

Быстрый способ об этом подумать:

Разница между ними заключается в уровне независимости и проактивного поведения:

• Агент ИИ: «Скажи мне, что делать дальше, и я это сделаю.
• Автономный ИИ-агент: «Скажите мне цель, и я придумаю, что делать дальше, снова и снова, пока она не будет достигнута».

Как работают автономные агенты ИИ?

Как уже отмечалось, автономные агенты ИИ используют передовые технологии для восприятия, рассуждения, действия и обучения в своей среде, чтобы достигать целей без постоянного вмешательства человека. Приведенная ниже блок-схема иллюстрирует, как выглядит общий процесс:

Как работают автономные агенты ИИ

Вот как работают автономные агенты ИИ:

1. Восприятие окружающей среды и сбор данных

Автономные агенты ИИ начинают с зондирования своего окружения с помощью различных датчиков или входных данных, относящихся к их области. Для физического робота это могут быть камеры, лидар, сонар и тактильные датчики. Для программного агента это может означать доступ базы данных, API, сетевой трафик, вводимые пользователем данные или информация в Интернете.

Качество и разнообразие данных датчиков формируют его понимание окружающего мира. Этот этап часто включает предварительная обработка необработанных данных чтобы сделать его пригодным для последующего анализа.

2. Интерпретация и понимание посредством ИИ

Собранные необработанные данные необходимо обработать и понять. Здесь в игру вступают различные методы ИИ:

• Машинное обучение (МО): Автономные агенты ИИ используют алгоритмы МО для обучения на основе данных. Это включает контролируемое обучение, когда модель учится на примерах, которые уже имеют правильные ответы; неконтролируемое обучение, когда модель ищет закономерности в данных без каких-либо меток; и обучение с подкреплением, когда она учится методом проб и ошибок, получая вознаграждения или штрафы на основе своих действий.
• Обработка естественного языка (NLP): Обработка естественного языка имеет жизненно важное значение для агентов, которые взаимодействуют с пользователями или анализируют текстовую информацию, и они используют ее для понимания и обработки человеческого языка (включая ИИ подсказывает), будь то в форме текста или речи. Большие языковые модели (LLM) дополнительно позволяют им понимать контекст, генерировать текст и рассуждать о языке.
• Компьютерное зрение: Агенты, работающие в физических средах или анализирующие визуальный контент, используют компьютерное зрение, чтобы «видеть» и интерпретировать визуальную информацию с камер или изображений/видеоданных.
• Рассуждение и планирование: Методы ИИ, которые позволяют агенту делать логические выводы, решать проблемы и планировать последовательность действий для достижения своих целей. Это может включать символический ИИ, графы знаний или более продвинутые алгоритмы планирования.

3. Формулировка целей и расстановка приоритетов задач

Автономный агент ИИ обычно работает с набором предопределенных целей или задач высокого уровня. Однако ключевым аспектом автономности является способность разбивать их на более мелкие, выполнимые задания или подзадачи. Агент расставляет приоритеты этих задач на основе таких факторов, как срочность, актуальность и доступные ресурсы, оценивая различные возможные действия и их вероятные результаты.

4. Принятие решений и выбор действий

Основываясь на своем понимании среды, своих целей и приоритетных задач, агент затем принимает решения о том, какие действия предпринять дальше. Процесс принятия решений может включать различные стратегии:

• Системы, основанные на правилах (в рамках ИИ): Следование набору предопределенных правил для определения соответствующих действий.
• Подходы, основанные на моделях: Использование внутренней модели мира для моделирования последствий различных действий и выбора того из них, которое с наибольшей вероятностью приведет к желаемому результату.
• Обучение с подкреплением: Изучение оптимальной политики (сопоставление состояний и действий) посредством взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде поощрений или штрафов.

5. Автономное выполнение действий

После принятия решения агент выполняет действие, не требуя пошагового руководства со стороны человека. Например, он может сделать Вызовы API, обновлять базы данных, отправлять электронные письма или взаимодействовать с другими программными системами.

6. Непрерывное обучение и адаптация

После выполнения действия агент отслеживает результаты, чтобы определить, был ли достигнут желаемый результат. Он использует обратную связь от окружающей среды и любые человеческие поправки для тонкой настройки своего процесса принятия решений. Это то, что делает автономного агента ИИ все умнее с течением времени.

Типы автономных агентов ИИ

Автономные агенты могут быть классифицированы несколькими способами. Вот различные категории автономных агентов ИИ:

Типы автономных агентов ИИ в зависимости от их архитектуры

Простые рефлекторные агенты являются самым базовым типом автономных агентов. Они реагируют непосредственно на текущую среду на основе предопределенных правил, что означает, что у них нет памяти о прошлых состояниях или будущих последствиях. Например, чат-бот на веб-сайте, который автоматически отвечает на часто задаваемые вопросы на основе ключевых слов, обнаруженных в запросе клиента.

Рефлекторные агенты на основе моделей поддерживать внутреннюю модель мира, позволяя им рассуждать о состоянии окружающей среды и о том, как она развивается. Они могут принимать решения на основе своего текущего восприятия и своей внутренней модели. На практике работа агентов на основе моделей включает в себя непрерывный цикл восприятия, уточнения модели и принятия решений, с Интеграция данных из внешнего улучшения уже существующих знаний. Примером может служить система ИИ, контролирующая уровни запасов на складе с использованием датчиков и данных о продажах.

Агенты, основанные на целях имеют в виду конкретную цель и планируют свои действия для ее достижения. Они рассматривают различные возможные последовательности действий и выбирают ту, которая приводит систему к желаемому результату. Агент ИИ, целью которого является выявление лидов, которые с наибольшей вероятностью превратятся в клиентов, интегрированный с CRM-системой, является примером автономного агента на основе цели.

Агенты на основе утилит выходят за рамки достижения цели и стремятся максимизировать свою «полезность» — меру того, насколько желателен результат. Из множества способов достижения цели автономный агент на основе полезности выберет тот, который обеспечивает наибольшую полезность. Примером может служить приложение для заказа поездок, которое пытается минимизировать время ожидания и стоимость для пользователя.

Типы автономных агентов ИИ в зависимости от уровня их сложности и автономности

Реактивные агенты немедленно реагируют на окружающую среду, не полагаясь на глубокую внутреннюю модель (представление окружающей среды, которое помогает агентам понимать и действовать) или на долгие размышления. Реактивные автономные агенты просты в проектировании и реализации, поскольку они полагаются на прямые модели стимул-реакция. Простые рефлекторные агенты попадают в эту категорию.

Совещательные агенты также называются агентами планирования и предназначены для «думания наперед». Это означает, что они конструируют и полагаются на внутренние модели своей среды. Совещательные автономные агенты занимаются рассуждениями и планированием перед тем, как предпринять действия, что делает их идеальными для сложных сред. Агенты, основанные на цели и полезности, часто являются совещательными.

Гибридные агенты сочетают в себе реактивные и совещательные способности, что позволяет им быстро реагировать на немедленные ситуации, а также заниматься более сложными рассуждениями, когда это необходимо. По своей конструкции гибридные автономные агенты ИИ способны переходить между режимами работы по мере развития ситуации, обеспечивая постоянную производительность как в предсказуемых, так и в непредсказуемых сценариях.

Типы автономных агентов ИИ на основе взаимодействий

Отдельные агенты являются автономными системами, которые работают независимо друг от друга для достижения своих целей. Отдельные автономные агенты используют комбинацию реактивных и совещательных методов для быстрого реагирования на немедленные изменения, а также рассматривают долгосрочные цели.

Многоагентные системы состоят из нескольких автономных агентов, которые взаимодействуют друг с другом для решения проблем или достижения общих целей. Они могут сотрудничать, конкурировать или координировать свои действия. Команды роботов, работающих вместе, или распределенные сенсорные сети являются примерами многоагентных систем. Узнайте больше о многоагентных системах.

Реальные примеры использования и автономных агентов для бизнеса

Автономные агенты ИИ помогают нескольким функциям и отделам в компании. Вот несколько вариантов использования с примерами, которые демонстрируют, как компании используют автономных агентов:

Как отделы продаж могут использовать автономных агентов

Случай использования: интеллектуальная квалификация и расстановка приоритетов лидов

Компании используют автономных агентов ИИ, которые подключаются к их платформам CRM и автоматизации маркетинга. Эти агенты ИИ анализируют входящие лиды на основе различных точек данных (например, демографические данные, фирмографические данные, активность на веб-сайте, взаимодействие с маркетинговым контентом). Агент автоматически оценивает и ранжирует лиды на основе вероятности их конвертации, что позволяет отделам продаж сосредоточить свои усилия на наиболее перспективных перспективах.

Случай использования: автоматизированное отслеживание продаж и взаимодействие

Агенты ИИ могут быть запрограммированы на автоматическую отправку персонализированных писем с последующими сообщениями лидам на основе их взаимодействия и стадии цикла продаж. Эти агенты также могут планировать встречи и предоставлять соответствующую информацию, поддерживая лиды без прямого вмешательства человека, пока они не будут готовы к торговому представителю.

Автономные агенты для маркетинговых команд

Случай использования: создание и распространение персонализированного контента

Автономные агенты ИИ могут создавать маркетинговые копии, посты в социальных сетях и даже первоначальные черновики постов и статей в блогах на основе предопределенных тем и профилей целевой аудитории. Эти агенты также могут планировать и распространять контент по различным каналам в оптимальное время.

Случай использования: автоматизированное управление и оптимизация кампаний

Агенты ИИ могут управлять цифровыми рекламными кампаниями на таких платформах, как Google Ads и социальные сети. Они могут автономно корректировать ставки, целевые аудитории и рекламные креативы на основе данных об эффективности в реальном времени, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций и достичь целей кампании.

Автономные агенты в обслуживании клиентов

Случай использования: Чат-боты на базе искусственного интеллекта для мгновенной поддержки

Многие компании используют сложные чат-боты на основе искусственного интеллекта на своих веб-сайтах и ​​в приложениях, чтобы предоставлять мгновенные ответы на запросы клиентов, решать распространенные проблемы и направлять пользователей по процессам. Эти автономные агенты обрабатывают большой объем запросов одновременно, позволяя командам сосредоточиться на более сложных задачах поддержки клиентов.

Случай использования: проактивное решение проблем клиентов

Предприятия также используют автономных агентов ИИ, которые могут анализировать данные клиентов и выявлять потенциальные проблемы. Например, агент, отслеживающий производительность сервера, может обнаружить аномалию, которая может привести к сбою обслуживания клиента, и автоматически запустить исправление или уведомить техническую группу заранее.

Использование автономных агентов в операционных отделах и отделах поставок

Случай использования: профилактическое обслуживание оборудования

В производстве агенты ИИ, подключенные к датчикам на оборудовании, могут непрерывно отслеживать данные о производительности (например, температуру, вибрацию). Анализируя эти закономерности, агенты могут предсказывать, когда оборудование, скорее всего, выйдет из строя, и автоматически планировать техническое обслуживание, сводя к минимуму незапланированные простои и оптимизируя производственные графики.

Случай использования: оптимизированное управление запасами и прогнозирование спроса

Автономные агенты ИИ могут анализировать исторические данные о продажах, сезонные тенденции, маркетинговые кампании и внешние факторы для прогнозирования будущего спроса с высокой точностью. Агенты также могут автономно инициировать заказы на закупку, когда запасы падают ниже определенных пороговых значений, что позволяет компаниям сокращать расходы на хранение и предотвращать дефицит.

Какую пользу финансовые отделы получают от автономных агентов

Случай использования: автоматизированное обнаружение и предотвращение мошенничества

Финансовые учреждения и платформы электронной коммерции используют автономных агентов для анализа данных транзакций в режиме реального времени, выявляя закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Эти агенты могут автоматически отмечать подозрительные транзакции для дальнейшего расследования, предотвращая финансовые потери.

Случай использования: автоматизированная финансовая отчетность и анализ

Автономные агенты ИИ помогают финансовым группам, автоматизируя процесс сбора, очистки и анализа финансовых данных из различных источников. Они даже могут создавать отчеты и предоставлять финансовые группы релевантную информацию, освобождая их время для принятия более стратегических решений.

Автономные агенты в сфере человеческих ресурсов

Случай использования: Подбор персонала и привлечение талантов с использованием искусственного интеллекта

Развертывание рабочей силы автономных HR-агентов на базе искусственного интеллекта позволяет бизнесу разгрузить значительную часть административных и HR-поддержки задач, которые в противном случае выполнялись бы несколькими сотрудниками. Например, они могут просматривать заявления о приеме на работу, определять квалифицированных кандидатов на основе определенных критериев и даже проводить первоначальные собеседования с помощью чат-ботов, что позволяет HR-персоналу взаимодействовать с наиболее перспективными кандидатами. 

Случай использования: автоматизированная адаптация и поддержка сотрудников

Виртуальные помощники на базе ИИ могут сопровождать новых сотрудников в процессе адаптации, а также предоставлять им информацию и обеспечивать доступ к необходимым ресурсам. Они также могут выступать в качестве первой точки контакта для запросов сотрудников по кадровым политикам и процедурам.

Автономные агенты для ИТ-отделов

Случай использования: автоматизированное обнаружение и реагирование на угрозы кибербезопасности

Агенты безопасности на базе ИИ могут непрерывно отслеживать сетевой трафик и системные журналы для обнаружения подозрительных действий и потенциальных киберугроз в режиме реального времени. Они могут автономно реагировать на определенные типы угроз, например, изолировать зараженные системы или блокировать вредоносные IP-адреса.

Случай использования: автоматизированный мониторинг и обслуживание системы

Автономные агенты ИИ могут контролировать производительность и состояние ИТ-систем и инфраструктуры. Они также могут выявлять потенциальные проблемы и автоматически запускать задачи по обслуживанию или оповещения для предотвращения сбоев.

Какую пользу приносят автономные агенты ИИ бизнесу

Внедрение парка автономных агентов ИИ приносит значительные преимущества для бизнеса, предлагая возможности, которые повышают гибкость, оптимизируют распределение ресурсов и позволяют быстро адаптироваться к динамичным средам. Вот основные преимущества:

• Повышение эффективности и производительности труда во всех отделах: Парк автономных агентов автоматизирует несколько задач одновременно, освобождая рабочую силу для сосредоточения на более стратегической и творческой работе.
• Улучшенное, целостное принятие решений: Благодаря агентам, работающим в различных функциях, бизнес получает доступ к более полному и взаимосвязанному представлению о своих операциях. Информация, полученная от одного агента, может информировать о действиях других, что приводит к более информированному и более стратегическому принятию решений в организации.
• Значительное сокращение затрат и оптимизация ресурсов: Автоматизация многочисленных задач с помощью парка автономных агентов ИИ обеспечивает существенную экономию затрат с точки зрения труда, уменьшения ошибок и оптимизированного распределения ресурсов. Агенты могут работать 24/7 без перерывов и выполнять повторяющиеся задачи, которые в противном случае потребовали бы участия нескольких сотрудников.
• Повышенная масштабируемость: Флот автономных агентов ИИ дает компаниям возможность справляться с меняющимися рабочими нагрузками и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Добавление или перераспределение существующих агентов для выполнения различных задач обычно более эффективно, чем найм и обучение новых сотрудников-людей.

Внедрение автономных агентов ИИ в вашем бизнесе

Разработка стратегии развертывания агентов ИИ по всей организации — это одновременно и искусство, и техническая задача. Вот некоторые рекомендации и передовые практики:

• Начнем с варианта использования: Определите конкретные процессы, в которых агент ИИ может заменить повторяющиеся задачи. Это может быть маршрутизация тикетов поддержки или создание персонализированного маркетингового контента.
• Начните с малого и постепенно масштабируйте: Избегайте чрезмерного усложнения процесса. Пилотные проекты, которые фокусируются на областях с низким риском и высоким воздействием, идеально подходят для сбора информации и определения областей для улучшений. Например, интегрируйте агента в рутинные задачи, такие как составление стандартных писем или планирование последующих действий, прежде чем развертывать его в сложных сценариях с высокими ставками.
• Выберите правильную архитектуру: Решите, подходит ли вам полностью автономный или скриптовый агент ИИ. Многие сценарии требуют гибридного подхода, который сочетает автономное принятие решений с человеческим контролем. Это снижает неотъемлемые риски, такие как галлюцинации ИИ и неожиданное поведение.
• Создание для гибкости и интеграции: Агенты не должны работать изолированно. Создайте API или используйте агентские фреймворки, которые позволят вашему ИИ подключаться к вашим системам с минимальными трудностями, получать доступ к актуальной информации и выполнять свои задачи в соответствии с вашими ожиданиями.
• Подчеркните человеческий контроль: Всегда держите людей «в курсе» событий для получения критически важных разрешений или вмешательств, поскольку даже самым сложным автономным агентам нужна страховочная сетка.
• Используйте конструкторы агентов ИИ: Рассмотрите готовые решения для оптимизации и ускорения процесса создания агентов ИИ. Такие платформы, как Astera AI Agent Builder предоставляет реальные инструменты для развертывания специализированных ИИ-агентов в вашей организации.

Создайте свой парк автономных агентов ИИ с помощью Astera

Современные проблемы требуют современных решений. Вот почему Astera предлагает интуитивно понятный конструктор агентов ИИ, который позволяет каждому сотруднику вашего предприятия создавать собственных автономных агентов ИИ, независимо от их технических знаний.

Вот как Astera Конструктор агентов ИИ помогает:

• Быстрая разработка автономного ИИ-агента который превращает идеи в работающих агентов за считанные часы 
• Бесшовная интеграция с корпоративными источниками данных, будь то базы данных, файлы или API 
• Масштабируемая и безопасная платформа который поддерживает любые LLM — OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama и даже ваши внутренние модели 
• ИИ для всех позволяет каждой команде, от отдела кадров до службы поддержки клиентов, отдела продаж и маркетинга, создавать решения на основе ИИ, не прибегая к услугам специализированных команд кодирования 
• Постоянное совершенствование с помощью простой среды перетаскивания, которая позволяет любому человеку легко итерировать, тестировать и оптимизировать своих агентов ИИ 

Хотите узнать больше? Исследуйте Astera Конструктор агентов ИИ и узнайте, как можно оснастить все свои команды автономными агентами ИИ!