Что такое агенты ИИ? Определение, типы, применение для предприятий и многое другое!

Команды тратят столько же, сколько 71% своего времени на административных задачах и ручном вводе данных. Но что, если бы был способ автоматизировать всю их повторяющуюся работу, чтобы они могли сосредоточиться на выполнении задач более высокого порядка, создании ценности и достижении фактической рентабельности инвестиций?

Вот что могут сделать для вас агенты ИИ.

Что такое ИИ-агенты?

Агенты ИИ — это программные системы или программы, которые выполняют задачи для пользователя (или для другой системы). Эти агенты могут быть настроены на способность рассуждать, планировать, запоминать и выполнять действия с определенной степенью автономности.

По своей сути агенты ИИ следуют простому циклу:

• наблюдать их окружение,
• собирать данные из разных источников,
• процесс информация,
• и действовать для достижения определенной цели.

Пока пользователи ставят цели, ИИ-агент определяет наилучшие шаги для их достижения.

Агенты ИИ могут достичь всего этого благодаря мультимодальной емкости генеративных моделей ИИ (LLM), на которых они основаны. Это означает, что агенты ИИ могут обрабатывать мультимодальную информацию, такую ​​как текст, видео, аудио, код и многое другое одновременно.

Многие эксперты полагают, что агентный ИИ, или агенты ИИ, являются связующим звеном между генеративным ИИ (например, ChatGPT, Gemini) и физическим ИИ (например, беспилотные автомобили, робототехника на базе ИИ). Другими словами, агенты ИИ выводят генеративный ИИ на новый уровень, объединяя ИИ с автоматизацией.

Почему агенты ИИ — это следующее большое достижение

Представьте себе: ваш почтовый ящик организован, сроки кажутся управляемыми, а рутинные задачи решаются без усилий. Вместо того чтобы погружаться в отчеты, запросы клиентов или финансовые сверки, у вас есть интеллектуальный помощник, который оптимизирует рабочие процессы, расставляет приоритеты задач и гарантирует, что ничего не останется без внимания.

С агентом ИИ, работающим рядом с вами, информация всегда под рукой, процессы идут гладко, и вы можете сосредоточиться на работе, которая приносит реальный эффект. Агенты ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи, понимать, рассуждать и адаптироваться, чтобы вы могли работать умнее.

Будь то виртуальный помощник, составляющий отчеты, финансовый аналитик на базе искусственного интеллекта, согласовывающий счета, или интеллектуальный агент по обслуживанию клиентов, решающий вопросы, — агенты на базе искусственного интеллекта обладают потенциалом изменить способ вашего взаимодействия с технологиями.

По факту, McKinsey сообщается, что агенты ИИ могут автоматизировать до 70% рабочего времени мировой рабочей силы.

Благодаря такому кардинальному влиянию предприятия, инвестирующие в создание агентов ИИ, могут не только получить конкурентное преимущество, но и получить значительную экономию в плане эффективности и затрат.

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.

Агенты ИИ против традиционных моделей ИИ поколения (и интеллектуальных агентов)

Агенты ИИ и модели генеративного ИИ служат разным целям в корпоративных приложениях. Хотя оба используют искусственный интеллект, они различаются по своим возможностям, адаптивности и принятию решений. Вот как:

Статические модели против адаптивных агентов

Традиционные модели ИИ обычно статичны. Они полагаются на предварительно обученные алгоритмы и требуют вмешательства человека для улучшения с течением времени. Они анализируют данные и предоставляют информацию, но не корректируют свое поведение динамически.

В сравнении с этим агенты ИИ адаптивны. Они постоянно учатся на новых входах и взаимодействуют со своей средой для достижения конкретных целей.

Автоматизация на основе правил против автономного принятия решений

Автоматизация на основе правил, часто связанная с традиционными моделями ИИ, следует строгой логике «если-то». Она хорошо работает в структурированных средах, где предопределенные правила охватывают все возможные сценарии.

Автономные агенты ИИ, однако, действуют вне фиксированных правил. Они оценивают ситуации динамически, учатся на прошлом опыте и принимают самостоятельные решения.

Пример: чат-бот против автономного виртуального помощника

Модель Gen AI (чат-бот)

Чат-бот поддержки клиентов на основе правил предоставляет запрограммированные ответы на основе предопределенных ключевых слов. Если вопрос выходит за рамки запрограммированных ответов, он перенаправляет запрос человеку-агенту.

AI Agent (автономный виртуальный помощник)

Виртуальный помощник, работающий на основе агентов ИИ, понимает намерения, извлекает информацию из различных источников, учится на прошлых взаимодействиях и предоставляет контекстные ответы. Если он сталкивается со сложной проблемой, он определяет, следует ли ему попытаться решить ее самостоятельно или передать ее специалисту.

Агенты ИИ — это то же самое, что и интеллектуальные агенты?

Условия интеллектуальные агенты и AI-агенты часто используются взаимозаменяемо, но имеют разные значения. Хотя все агенты ИИ являются интеллектуальными агентами, не все интеллектуальные агенты полагаются на ИИ.

Интеллектуальные агенты

Интеллектуальный агент — это любая система, которая воспринимает окружающую среду и предпринимает действия для достижения определенных целей. Эти агенты могут быть основаны на программном обеспечении (например, поисковые роботы, системы автоматизации на основе правил) или на оборудовании (например, роботы-пылесосы).

Интеллектуальные агенты следуют предопределенным правилам и могут использовать или не использовать методы ИИ, такие как машинное обучение. Обычно они включают:

• Датчики или входы данных воспринимать окружающую среду
• Механизмы принятия решений основанный на правилах или логике
• Исполнительные механизмы или выходы взаимодействовать с окружающей средой

Агенты ИИ

Агенты ИИ — это подмножество интеллектуальных агентов, которые используют такие методы ИИ, как машинное обучение (МО), глубокое обучение или обработка естественного языка (НЛП), для улучшения процесса принятия решений. Эти агенты могут учиться на данных, адаптироваться со временем и справляться со сложными, динамичными средами.

В отличие от интеллектуальных агентов на основе правил, агенты ИИ могут улучшить свою производительность без явного программирования для каждого возможного сценария. Они используются в областях, где принятие решений подразумевает неопределенность, оптимизацию или распознавание образов.

Как работают агенты ИИ

Агенты ИИ различаются по сложности. Некоторые следуют простым правилам, в то время как другие используют машинное обучение для совершенствования своего процесса принятия решений с течением времени.

Их способность работать непрерывно, адаптироваться к новым условиям и оптимизировать операции делает их ценными специалистами во всех отраслях: обработка ипотечных документов и автоматизация кредиторской задолженности (AP) и далее (подробнее об их реальном применении позже).

Давайте рассмотрим шаги, которые обычно предпринимает ИИ-агент для достижения своих целей:

Восприятие (Сбор данных)

Агенты ИИ собирают данные из своей среды с помощью различных входных механизмов или датчиков. Эти данные помогают им понять текущее состояние и контекст, в котором работают агенты.

Например:

• ЧатБоты получать вводимые пользователем данные посредством текста или голоса, что позволяет им понимать запросы и намерения пользователя.
• Роботы используют камеры, микрофоны и другие датчики для восприятия окружающей среды, обеспечивая навигацию и взаимодействие с объектами.
• AI-агенты доступ базы данных, APIи потоки данных в реальном времени для мониторинга состояния системы или рыночных тенденций.

Эти данные определяют последующие рассуждения и действия агента.

Обработка и рассуждение

Затем агент обрабатывает собранные данные для принятия решений. Этот этап включает несколько шагов, в том числе:

• Анализ: Интерпретация собранных данных для извлечения информации. Например, чат-бот анализирует вводимые пользователем данные, чтобы определить намерение, стоящее за запросом.
• Планирование: Разработка последовательности действий для достижения желаемой цели. Это может включать постановку подцелей и определение оптимального курса действий.
• Принятие решения: Выбор наилучшего действия на основе фаз анализа и планирования. Этот процесс использует модели машинного обучения (ML) или предопределенные правила для оценки потенциальных результатов.

Продвинутые агенты ИИ могут использовать сложные алгоритмы для выполнения сложных рассуждений, что позволяет им выполнять несколько задач и адаптироваться к динамичным средам.

Выполнение действия

После определения соответствующего курса действий агент выполняет выбранные задачи, чтобы повлиять на свое окружение. Примеры включают:

• ЧатБоты предоставление соответствующей информации или помощи в ответ на запросы пользователей.
• Роботы манипулирование объектами или перемещение в определенные места в зависимости от их целей.
• AI-агенты автоматизация таких процессов, как ввод данных, мониторинг системы или обработка транзакций.

Эффективность агента ИИ во многом зависит от его способности выполнять эти действия точно и эффективно.

Обучение и адаптация

Агенты ИИ могут учиться на прошлых входах и результатах и ​​адаптировать свое поведение с течением времени. Этот процесс обучения включает:

• Интеграция обратной связи: Включение результатов предыдущих действий для уточнения будущих решений. Например, если ответ чат-бота не удовлетворяет пользователя, он может скорректировать свой подход в последующих взаимодействиях.
• Обновление модели: Постоянное совершенствование базовых алгоритмов на основе новых данных, повышение производительности и точности агента.
• Адаптация к окружающей среде: Изменение стратегий для приведения их в соответствие с изменяющимися условиями окружающей среды или целями.

Благодаря обучению и адаптации агенты ИИ со временем становятся более опытными, что приводит к повышению автономности и надежности.

Технологии, на которых работают агенты ИИ

Агенты ИИ полагаются на множество технологий для эффективной работы в корпоративных средах. Давайте кратко обсудим некоторые из наиболее важных из них:

Машинное обучение и глубокое обучение

Эти технологии позволяют агентам ИИ анализировать данные, распознавать закономерности и принимать решения на основе данных.

Обучение с подкреплением (RL)

Обучение с подкреплением позволяет агентам ИИ учиться методом проб и ошибок, оптимизируя свои действия для достижения конкретных целей.

Большие языковые модели (LLM)

Модели LLM, такие как модели на основе GPT, помогают агентам ИИ понимать и генерировать ответы, подобные человеческим.

Мультиагентные системы (MAS)

MAS включает в себя несколько агентов ИИ, работающих вместе для достижения общей цели, часто в распределенных средах.

Обработка естественного языка (НЛП)

НЛП позволяет агентам ИИ понимать, обрабатывать и реагировать на человеческий язык.

Графы знаний и символический ИИ

Эти технологии позволяют агентам ИИ хранить и извлекать структурированные знания, улучшая их способность к рассуждению.

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

Типы агентов ИИ (с примерами)

Учитывая, что агентный ИИ является относительно новой областью, ожидается больше типов агентов ИИ, поскольку агентный ИИ находит больше применений в различных областях. На данный момент существует семь распространенных типов агентов ИИ:

Простые рефлекторные агенты

Эти агенты ИИ являются самыми простыми, поскольку они принимают решения на основе текущих данных, мгновенно реагируя на окружающую среду, не требуя никаких процессов обучения или памяти.

Простые рефлекторные агенты следуют предопределенным правилам, которые диктуют, как они реагируют на различные входные данные. Хотя они не самые сложные, их прямой подход делает их реализацию простой.

Пример: Финансовая группа может настроить простого рефлексивного агента для проверки счетов-фактур, который может автоматически отклонять любые счета-фактуры, в которых отсутствуют ключевые данные, такие как налоговый идентификационный номер, номер счета-фактуры и т. д. Агент ИИ может работать в сочетании с программное обеспечение для извлечения данных счетов-фактур для автоматической проверки и обработки счетов-фактур.

Агенты рефлекса на основе моделей

Агенты искусственного интеллекта на основе рефлексов, основанные на моделях, более продвинуты, чем простые агенты, поскольку они полагаются на внутреннюю модель окружающей среды, которая обновляется по мере получения ими новой информации, известной как восприятие.

Эти агенты ИИ обычно используются в средах, где не вся информация легкодоступна. Их принятие решений основано на их внутренней модели, новых восприятиях из входных источников и алгоритме или наборе правил для определения наилучшего курса действий.

Пример: Предприятия могут использовать агентов ИИ в качестве ИТ-специалистов виртуальные помощники который может определить, сообщает ли пользователь о низкой скорости сети, проверить последние журналы сбоев в работе службы и рекомендовать шаги по устранению неполадок.

Агенты, ориентированные на цели

Как следует из названия, целевые агенты ИИ предназначены для достижения конкретных целей. Они делают это, оценивая результаты своих действий. Другими словами, эти агенты проектируют последовательности действий, необходимые для достижения желаемой цели, с помощью алгоритмов поиска и планирования.

Целевые агенты отличаются от рефлекторных агентов тем, что вместо реагирования на входные данные они осуществляют стратегическое планирование и реализацию для выполнения задачи.

Пример: Интегрированный в CRM-систему агент на базе искусственного интеллекта может анализировать список потенциальных клиентов, учитывать предыдущие взаимодействия, ранжировать потенциальных клиентов на основе вероятности конверсии, а затем разрабатывать и реализовывать индивидуальную стратегию взаимодействия с каждым потенциальным клиентом.

Агенты, работающие на основе коммунальных услуг

Агенты ИИ на основе полезности продвигают принятие решений на шаг дальше, стремясь к цели и оптимизируя результат на основе функции полезности. Эта функция помогает агенту оценивать различные возможные действия и выбирать то, которое максимизирует ожидаемую выгоду.

Эти агенты особенно полезны, когда существует несколько способов достижения цели, но некоторые результаты более желательны, чем другие.

Пример: Агенты ИИ в управлении цепочками поставок могут оптимизировать закупки и дистрибуцию на основе множества переменных, таких как стоимость, время доставки и колебания спроса. Агент на основе коммунальных услуг может оценивать цены поставщиков, прогнозы спроса в реальном времени и транспортные расходы, чтобы определить наиболее экономически эффективный способ выполнения заказов.

Агенты обучения

Агенты обучения постоянно улучшают свою производительность с течением времени, изучая прошлый опыт. Эти агенты полагаются на такие методы, как обучение с подкреплением, контролируемое обучение или неконтролируемое обучение, чтобы улучшить свое принятие решений. подсказка ИИ (инструкции, ввод данных или настройка среды) помогают направлять процесс обучения.

В отличие от других агентов ИИ, которые действуют на основе предопределенных правил или моделей, обучающиеся агенты адаптируются, выявляя закономерности, анализируя обратную связь и совершенствуя свои стратегии.

Пример: Обучающийся агент ИИ может использоваться для обнаружения мошенничества. Агент может учиться на прошлых попытках мошенничества и моделях расходов клиентов. При обнаружении подозрительных транзакций (например, крупного снятия в необычном месте) он со временем адаптирует свои модели оценки риска, чтобы уменьшить ложные срабатывания.

Иерархические агенты

Иерархические агенты ИИ структурированы по слоям, где принятие решений высокого уровня направляет задачи более низкого уровня. Эти агенты разбивают сложные проблемы на более мелкие подзадачи, что позволяет принимать модульные и масштабируемые решения.

Используя иерархический подход, эти агенты могут управлять задачами более эффективно, гарантируя, что на нижних уровнях выполняются более простые действия, а на верхних уровнях происходит более стратегическое планирование.

Пример: Иерархические агенты ИИ могут использоваться в системах управления персоналом для сканирования резюме, ранжирования кандидатов, планирования собеседований и автоматизации документации по адаптации. Один уровень ИИ занимается отбором кандидатов, другой управляет координацией собеседований, а третий обеспечивает соблюдение политик адаптации.

Мультиагентные системы

Многоагентные системы включают в себя несколько агентов ИИ, работающих вместе, либо совместно, либо конкурентно, для достижения общей цели. Эти агенты общаются, координируют и иногда договариваются для принятия коллективных решений. Многоагентные системы используются в средах, где несколько независимых агентов должны взаимодействовать для эффективного решения сложных задач.

Пример: Многоагентная система для предприятий может непрерывно оценивать риски в различных отделах (финансы, соответствие, кибербезопасность) и предоставлять информацию в режиме реального времени. Корпоративный ИИ-управление рисками, состоящий из нескольких агентов, может отслеживать различные факторы риска:

• Один агент ИИ сканирует на предмет финансовых нарушений.
• Другой агент отслеживает обновления по соблюдению нормативных требований.
• Агент кибербезопасности обнаруживает потенциальные угрозы безопасности.

Эти агенты ИИ могут взаимодействовать и предупреждать лиц, принимающих решения, о сценариях с высоким уровнем риска, обеспечивая упреждающее управление рисками.

Реальные применения агентов ИИ

Агенты ИИ могут трансформировать отрасли, автоматизируя сложные рабочие процессы, улучшая процесс принятия решений и позволяя компаниям работать более эффективно. Давайте рассмотрим некоторые популярные реальные примеры использования, в которых агенты ИИ могут помочь:

Обслуживание клиентов: чат-боты на основе искусственного интеллекта и виртуальные помощники

Виртуальные помощники на базе ИИ улучшают поддержку клиентов, обрабатывая запросы, решая проблемы и эскалируя сложные случаи при необходимости. В отличие от базовых чат-ботов, эти агенты постоянно учатся на основе взаимодействий, чтобы улучшить свои ответы.

Например, банковский агент на базе искусственного интеллекта может помогать клиентам проверять балансы, оспаривать транзакции и даже предоставлять персонализированные финансовые консультации.

Здравоохранение: ИИ-агенты для диагностики и мониторинга состояния пациентов

Агенты ИИ оказывают поддержку поставщикам медицинских услуг, анализируя данные пациентов, отслеживая показатели жизнедеятельности и помогая в диагностике.

Например, агенты ИИ в здравоохранении могут анализировать симптомы пациентов, выполнять перекрестные ссылки в медицинских базах данных и предлагать потенциальные диагнозы, помогая врачам быстрее принимать обоснованные решения.

Финансы: алгоритмическая торговля и обнаружение мошенничества

Финансовые учреждения используют агентов ИИ для анализа рынка в режиме реального времени, исполнения сделок и предотвращения мошенничества.

Хорошим примером является то, как агенты ИИ в торговле могут оценивать рыночные тенденции, совершать сделки на основе анализа в реальном времени и динамически корректировать свои стратегии для оптимизации прибыльности.

Производство: робототехника и автоматизация процессов

Агенты ИИ оптимизируют производственные операции, оптимизируют графики производства и обеспечивают контроль качества.

Например, агенты ИИ в предиктивном обслуживании могут контролировать датчики оборудования, выявлять потенциальные неисправности до того, как они произойдут, и автоматически планировать профилактическое обслуживание.

Маркетинг и продажи: персонализация и обслуживание на основе искусственного интеллекта

Агенты ИИ анализируют предпочтения и поведение клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации.

Например, агент ИИ в email-маркетинге может выбирать лучшее время, формат и сообщения для взаимодействия с клиентами на основе данных о вовлеченности.

Кибербезопасность: обнаружение угроз и автоматизированное реагирование

Агенты ИИ обнаруживают киберугрозы в режиме реального времени и реагируют автономно, чтобы снизить риски.

Например, агент ИИ в сфере кибербезопасности может отслеживать сетевой трафик, выявлять подозрительную активность и автоматически изолировать взломанные устройства для предотвращения нарушений.

Как создать и обучить агента ИИ

Существует несколько подходов к созданию агента ИИ. Вы можете разрабатывать своих агентов ИИ внутри компании с помощью платформ на основе кода или с низким кодом, передавать разработку на аутсорсинг поставщикам или приобретать готовые решения.

Покупка готовых агентов ИИ

Первый подход к созданию агентов — не создавать их вообще, а купить. Однако проблема с покупкой готового агента ИИ заключается в том, что он обучается на общих данных. Создание собственного агента ИИ означает, что вы можете обучать его на данных вашего предприятия для лучшей производительности.

Аутсорсинг разработки вашего агента ИИ

Вы также можете отдать разработку своего агента ИИ на аутсорсинг сторонним поставщикам, но этот подход также имеет свои собственные проблемы. Например, вам придется делиться конфиденциальными данными и проходить через несколько раундов обмена мнениями, чтобы хотя бы попытаться сделать это правильно.

Создание собственных агентов ИИ

Подход к кодированию

Если вы выберете внутреннюю разработку, вам придется инвестировать в десятки ресурсов (специалистов по обработке данных, инженеров машинного обучения и разработчиков программного обеспечения), обладающих опытом работы с фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch, библиотеками обработки естественного языка, такими как spaCy и NLTK, и инструментами развертывания, такими как Kubernetes и Docker.

Использование визуального решения Drag & Drop

Последний и лучший подход — использовать визуальную платформу, такую ​​как AsteraAI Agent Builder. Этот подход позволяет вам создавать агентов ИИ с ограниченными знаниями в области ИИ и техническими навыками, используя интерфейс перетаскивания.

Узнать больше о ключевые факторы, которые следует учитывать при создании агентов ИИ.

Astera AI Agent Builder: ваш ИИ, работающий на ваших данных

Astera AI Agent Builder — это самый быстрый способ создания, тестирования и развертывания агентов ИИ, обученных на ваших данных. Asteraкак технические, так и нетехнические пользователи могут развертывать и управлять агентами ИИ без необходимости написания сложного кода.

Вот почему Astera — лучший выбор, если вы ищете визуальную платформу для создания агентов ИИ:

• Создание агентов ИИ на сверхзвуковых скоростях: Благодаря более чем Astera, вы можете преобразовать идеи в агентов ИИ за несколько часов. С минимальным кодированием, все, что вам нужно знать, это ваши данные, и вы готовы к работе!
• ИИ, обученный на ваших данных: Подключитесь к LLM по вашему выбору (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama), обучите его на данных вашего предприятия и подготовьте своего ИИ-агента к развертыванию (локально, в облаке или гибридно!)
• Готовность к корпоративному использованию с самого начала: Наша платформа создана для гибкости, безопасности и масштабирования. Запускайте агентов в своей среде и сохраняйте полный контроль над данными на протяжении всего процесса.
• Создание ИИ-агента для всех: Дайте своим командам полномочия и превратите экспертов по бизнесу и данным в визионеров ИИ. Уменьшите зависимость от технических групп, чтобы создавать агентов ИИ в масштабе практически для каждой функции!
• Итерации и оптимизация с гибкостью: Создавайте, тестируйте и оптимизируйте несколько вариантов в простой среде перетаскивания. Уточняйте подсказки ИИ, оценивайте производительность и постоянно совершенствуйтесь, не начиная каждый раз с нуля.

Готовы увидеть будущее AI-агенты? Свяжитесь с нами чтобы узнать больше.