Как создать агента ИИ: пошаговое руководство

Недавнее исследование PwC Предполагается, что к 15.7 году ИИ может принести мировой экономике до 2030 трлн долларов, при этом автоматизация будет играть ключевую роль в повышении эффективности и инноваций. AI-агенты играют центральную роль в этой трансформации, оптимизируя рабочие процессы, выполняя повторяющиеся задачи и обеспечивая принятие решений на основе данных. От виртуальных помощников в обслуживании клиентов до интеллектуального обнаружения мошенничества в финансах, эти агенты преобразуют отрасли и стимулируют рост бизнеса.

В этом руководстве для начинающих представлен всесторонний обзор процесса создания агента ИИ, охватывающий все аспекты — от определения целей до развертывания агента в реальной среде.

Понимание агентов ИИ

Агент ИИ — это программная сущность, которая воспринимает окружающую среду, обрабатывает информацию и предпринимает действия для достижения определенных целей. Эти агенты могут быть реактивными (реагирующими на входные данные в режиме реального времени) или проактивными (прогнозирующими и планирующими действия на основе анализа данных). Автономные агенты ИИ широко используются в сфере обслуживания клиентов, здравоохранения, финансов и автоматизации.

Типы агентов ИИ

Различные агенты ИИ работают на основе различных подходов к принятию решений, каждый из которых подходит для определенных приложений.

• Реактивные агенты – Реагировать на немедленные стимулы без сохранения прошлых состояний. Это полезно для принятия решений в реальном времени, например, основанных на правилах chatbots и простые системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта.

• Совещательные агенты – Используйте планирование и рассуждение для принятия обоснованных решений. Эти агенты анализируют исторические данные для прогнозирования результатов и оптимизации рабочих процессов, таких как финансовые консультативные инструменты на базе ИИ.

• Гибридные агенты – Объедините реактивный и совещательный подходы для более сложных приложений. Например, беспилотные автомобили должны реагировать на непосредственные препятствия, а также планировать маршруты на основе данных о дорожном движении.

Как создать агента ИИ: 8 шагов

Вот структурированный подход к созданию ИИ-агента:

1. Определите цели и варианты использования

Перед разработкой агента ИИ важно определить проблему, которую он будет решать (например, поддержка клиентов, анализ данных, автоматизация), а также определить его входные данные (датчики, текст, изображения) и желаемые выходные данные (ответы, действия). Вот несколько примеров вариантов использования:

• Поддержка клиентов. Чат-боты на основе искусственного интеллекта, которые мгновенно отвечают на запросы клиентов, снижая необходимость вмешательства человека.

• Автоматизация процессов: Автоматизация повторяющихся задач, таких как ввод данных, обработка документов и проверка транзакций.

• Предиктивная аналитика: Использование ИИ для выявления тенденций, обнаружения аномалий и принятия обоснованных бизнес-решений на основе исторических данных.

• Автономные системы: Роботы с искусственным интеллектом и беспилотные автомобили, работающие с минимальным участием человека.

2. Выберите правильную модель ИИ

Агенты ИИ полагаются на различные типы моделей. Подход, который вы выберете, зависит от сложности вашего агента и требований к обучению. Ниже приведен список моделей, которые можно использовать:

• Системы, основанные на правилах: Логика «если-то» для простых задач, таких как автоматическая фильтрация электронной почты или обнаружение спама.

• Модели машинного обучения: Используйте статистические методы для изучения исторических данных, со временем улучшая процесс принятия решений.

• Сети глубокого обучения: Нейронные сети, предназначенные для решения сложных задач, таких как распознавание речи, классификация изображений и анализ настроений.

• Модели обучения с подкреплением: Позвольте агентам ИИ учиться методом проб и ошибок, оптимизируя производительность в таких областях, как робототехника и игры.

3. Сбор и подготовка данных

Агентам ИИ нужны качественные данные для обучения, поскольку правильная очистка и маркировка могут улучшить или ухудшить работу вашего агента. Процесс подготовки данных включает несколько ключевых этапов.

• Сбор данных: Сбор структурированных данных (базы данных, электронные таблицы) и неструктурированных данных (текст, изображения, видео).

• Очистка данных: Удаление дубликатов, обработка пропущенных значений и стандартизация форматов данных для обеспечения согласованности.

• Аннотация данных: Маркировка данных при необходимости, например, категоризация запросов на обслуживание клиентов для обучения чат-ботов.

• Разделение данных: Разделение данных на обучающие, проверочные и тестовые наборы для оценки эффективности модели ИИ.

4. Разработать основную логику и алгоритмы

Выбор правильного алгоритма зависит от цели ИИ-агента.

• Обучение с учителем: Требуются маркированные данные для обучения (например, классификация писем как спам или не спам).

• Неконтролируемое обучение: Выявляет закономерности в данных без меток (например, сегментация клиентов в маркетинге).

• Обучение с подкреплением: Обучает агента ИИ с помощью поощрений и штрафов (например, игровой ИИ, который со временем обучается стратегиям).

5. Обучение и оценка модели

Обучение преобразует сырые данные в интеллект. Будьте терпеливы — хорошие модели требуют времени для разработки. Используйте такие фреймворки, как TensorFlow, PyTorch или Scikit-learn для обучения модели ИИ. Для получения хорошо обученной модели необходимо выполнить следующие шаги.

• Обучение модели: Передача ему данных и предоставление возможности корректировать его параметры на основе минимизации ошибок.

• Настройка гиперпараметров: Настройка таких переменных, как скорость обучения и размер пакета, для оптимизации производительности.

• Показатели эффективности: Измерение точности, достоверности, полноты и показателя F1 для оценки эффективности функционирования ИИ-агента.

• Проверочное тестирование: Запуск ИИ-агента на невидимых данных для обеспечения его хорошей обобщаемости.

Для более глубокого погружения в инструменты и платформы, которые поддерживают этот процесс, вы можете изучить руководство G2 по лучшее программное обеспечение для инфраструктуры генеративного ИИ.

6. Интеграция с API и инструментами

Чтобы обеспечить взаимодействие в реальном мире, подключите агента ИИ к API , таких как:

• Обработка естественного языка (NLP): GPT от OpenAI, BERT от Google для понимания языка. 

• Компьютерное зрение: OpenCV, TensorFlow Vision API для распознавания изображений. 

• Обработка речи: Google Speech-to-Text, IBM Watson для распознавания и синтеза голоса. 

• Подключение к базе данных: MySQL, MongoDB, PostgreSQL для хранения и извлечения информации. 

7. Развертывание ИИ-агента

Выберите метод развертывания в зависимости от варианта использования.

• Облачное развертывание: Такие сервисы, как AWS, Azure и Google Cloud, предоставляют масштабируемую инфраструктуру для рабочих нагрузок ИИ.

• Локальное развертывание: Подходит для отраслей со строгими требованиями к безопасности данных, таких как финансы и здравоохранение.

• Развертывание на периферии: Позволяет агентам ИИ работать на локальных устройствах, таких как датчики Интернета вещей, сокращая задержку для приложений реального времени.

• Контейнеризация: Использование Docker и Kubernetes для эффективного управления приложениями ИИ в различных средах.

8. Отслеживайте и оптимизируйте

После развертывания постоянно контролируйте эффективность работы ИИ-агента.

• Ведение журнала производительности: Отслеживание ответов системы, времени обработки и взаимодействия с пользователем.

• Анализ ошибок: Выявление неверных прогнозов и уточнение модели на основе новых данных.

• Периодическое переобучение модели: Обновление модели ИИ для адаптации к меняющимся тенденциям и требованиям.

• Аудиты безопасности: Предотвращение враждебных атак, которые могут манипулировать поведением ИИ-агента.

Подробнее: соображения для предприятий при создании агентов ИИ.

Создавайте агентов ИИ, которые работают на вас — быстро и легко

По мере развития технологий ИИ барьер для создания мощных агентов продолжает снижаться, открывая новые возможности в различных отраслях. Будь то создание с нуля с использованием фреймворков, таких как TensorFlow, или использование корпоративных инструментов, таких как AsteraНаиболее эффективные решения на основе ИИ сочетают техническое исполнение со стратегическим планированием для долгосрочной адаптации.

Astera позволяет командам легко проектировать, развертывать и управлять агентами ИИ — без написания сложного кода в визуальном конструкторе. Просто перетащите и отпустите. Если вы знаете свои данные, вы можете создать свой ИИ. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу, бесшовной интеграции и масштабируемости корпоративного уровня, Astera Конструктор агентов ИИ упрощает внедрение ИИ в бизнесе.

почему Astera Конструктор агентов ИИ?

1. Решает проблемы качества данных – Обеспечивает высококачественную, структурированную подготовку данных для точных прогнозов ИИ.

1. Устраняет сложность – Интерфейс с функцией перетаскивания упрощает разработку агентов ИИ.

1. Снижает вычислительные затраты – Оптимизированные рабочие нагрузки ИИ для эффективного использования ресурсов.

1. Безопасность корпоративного уровня – Обеспечьте безопасность и конфиденциальность, контролируя свои данные и местонахождение агентов.

1. Полная прозрачность и интерпретируемость – Поймите, как ваши агенты ИИ принимают решения.

Посмотрите, как Astera Конструктор агентов ИИ помогает организациям развертывать парк автономных агентов ИИ.