Что такое агентный ИИ? Все, что вам нужно знать

Gartner прогнозирует, что к 2028 году агентный ИИ будет интегрирован в 33% корпоративных программных приложений по сравнению с менее чем 1% в 2024 году. Этот сдвиг позволит 15% повседневных рабочих решений принимать автономно. Агентный ИИ производит революцию в отраслях, позволяя им действовать независимо и выполнять задачи без постоянного вмешательства человека.  

Но что именно представляет собой агентный ИИ и почему он так эффективен? В этом блоге мы рассмотрим его основные функции, приложения и то, как он формирует будущее технологий. 

Что такое агентный ИИ?

Агентный ИИ относится к системам искусственного интеллекта, которые разработаны для автономного действия, принятия решений и выполнения действий для достижения определенных целей независимо от постоянного человеческого контроля. В отличие от традиционного ИИ, который часто полагается на предопределенные правила или требует человеческого ввода (ИИ подсказывает) для принятия решений агентный ИИ действует с большей степенью независимости и адаптивности посредством адаптивного поведения.

Представьте себе агентный ИИ как «умного помощника», который может анализировать ситуации, учиться на своем окружении и выполнять задачи проактивно. Он не просто реактивный — он проактивный, целеустремленный и способен справляться со сложными сценариями. Например, в то время как традиционный ИИ может следовать сценарию, чтобы отвечать на запросы клиентов, агентский ИИ может понимать контекст разговора, предсказывать потребности клиентов и предлагать персонализированные решения без человеческого контроля.

Переход к агентному ИИ фундаментально связан с концепцией AI-агенты. Агентный ИИ появляется, когда автономные агенты ИИ разработаны с возможностью инициировать задачи, устанавливать промежуточные цели и принимать решения без необходимости постоянного человеческого руководства. В этом смысле не существует агентского ИИ без агентов ИИ: агентское поведение является результатом наделения агентов способностью действовать со стратегической автономией.

Ключевые особенности агентного ИИ

Агентный ИИ выделяется своими уникальными характеристиками:

• Автономия: Агентные системы ИИ могут работать независимо, принимая решения на основе данных в реальном времени и меняющихся условий. Например, в производственных условиях агентный ИИ может контролировать оборудование, прогнозировать сбои и планировать техническое обслуживание без вмешательства человека.

• Адаптивность: Эти системы обучаются и развиваются с течением времени, улучшая свою производительность по мере сбора большего количества информации. Это делает их идеальными для динамических сред, где условия часто меняются.

• Целеустремленное поведение: Agentic AI предназначен для достижения определенных целей, будь то оптимизация процесса, решение проблемы или выполнение задачи. Например, в здравоохранении Agentic AI может анализировать данные пациентов, чтобы рекомендовать персонализированные планы лечения.

• Осведомленность о контексте: Он может понимать и реагировать на контекст ситуации, что делает его очень эффективным в динамических средах. Например, в автономных транспортных средствах агентский ИИ может интерпретировать дорожные условия, схемы движения и поведение пешеходов для принятия безопасных решений по вождению.

Агентный ИИ против традиционного ИИ: наглядное сравнение

Благодаря способности действовать проактивно, адаптироваться к изменяющимся условиям и решать многогранные задачи, агентный ИИ преобразует отрасли. Вот чем он отличается от традиционного ИИ по функциональности и применению.

Как работает агентный ИИ?

Агентный ИИ работает через ряд взаимосвязанных шагов, которые позволяют ему функционировать автономно и разумно. Эти шаги имитируют процессы принятия решений, подобные человеческим, позволяя агентному ИИ воспринимать окружающую среду, рассуждать на основе данных и предпринимать соответствующие действия. Объединяя передовые технологии, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, агентный ИИ может адаптироваться к динамическим средам и выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Вот краткое описание того, как работает агентный ИИ:

1. Воспринимать

Агентный ИИ начинает со сбора данных из своей среды с помощью датчиков, камер, микрофонов или других инструментов ввода. Этот шаг включает сбор необработанных данных, таких как визуальные входы, аудиосигналы или текст, которые служат основой для принятия решений.

2. Обработать

Далее система обрабатывает собранные данные, очищая, организуя и анализируя их. Этот шаг включает в себя выявление закономерностей, понимание контекста и извлечение значимых идей для подготовки к принятию решений.

3. причина

Используя машинное обучение и логические алгоритмы, агентный ИИ оценивает обработанные данные для принятия обоснованных решений. Он рассматривает несколько вариантов, прогнозирует результаты и выбирает наилучший курс действий для достижения своих целей. Этот шаг часто включает моделирование сценариев или использование исторических данных для оптимизации принятия решений.

4. акт

Наконец, агентный ИИ действует на основе своих рассуждений. Это может включать выполнение задач, предоставление рекомендаций или управление системами. Он также учится на основе обратной связи, улучшая свою производительность с течением времени.

5. Учить

После выполнения действия агентный ИИ оценивает результаты своих действий, собирая обратную связь от окружающей среды. Он использует эту информацию для уточнения своих моделей, корректировки будущего поведения и постоянного повышения точности и эффективности с течением времени. Этот цикл обучения помогает системе стать более эффективной в решении аналогичных задач или адаптации к новым вызовам.

Применение агентного ИИ

Ниже приведены некоторые из наиболее эффективных применений агентного ИИ:

Здравоохранение

Агентный ИИ может помочь в диагностике заболеваний, рекомендации лечения и даже проведении операций с точностью. Его способность анализировать огромные объемы медицинских данных делает его ценным инструментом для улучшения результатов лечения пациентов. Например, диагностические инструменты на основе ИИ могут обнаруживать ранние признаки таких заболеваний, как рак, что позволяет своевременно вмешаться.

Служба поддержки

В форме интеллектуальных чат-ботов и виртуальных помощников агентский ИИ может обрабатывать запросы клиентов, решать проблемы и предоставлять персонализированные рекомендации, улучшая качество обслуживания клиентов. Например, чат-боты на основе ИИ могут обрабатывать тысячи взаимодействий с клиентами одновременно, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность.

Автономные транспортные средства

Беспилотные автомобили полагаются на агентный ИИ для навигации по дорогам, избегания препятствий и принятия мгновенных решений для обеспечения безопасности пассажиров. Такие компании, как Tesla и Waymo, используют агентный ИИ для разработки полностью автономных транспортных средств, которые могут работать без вмешательства человека.

Supply Chain Management

Агентский ИИ оптимизирует логистику, прогнозируя спрос, управляя запасами и оптимизируя маршруты доставки, сокращая затраты и повышая эффективность. Например, системы на базе ИИ могут анализировать погодные условия, условия дорожного движения и данные поставщиков, чтобы гарантировать своевременные поставки.

Финансовые

От обнаружения мошенничества до управления портфелем, агентский ИИ помогает финансовым учреждениям принимать решения на основе данных и снижать риски. Например, алгоритмы ИИ могут анализировать шаблоны транзакций для выявления мошеннических действий в режиме реального времени.

Преимущества агентного ИИ

Ниже приведены основные преимущества агентного ИИ:

• Повышенная эффективность: Автоматизирует повторяющиеся задачи, высвобождая человеческие ресурсы для более стратегической работы.
• Улучшенная точность: Снижает количество ошибок за счет использования аналитических данных и анализа в реальном времени.
• Масштабируемость: Может выполнять крупномасштабные операции без ущерба для производительности.
• Экономия: Снижает эксплуатационные расходы за счет оптимизации процессов и сокращения отходов.
• Расширенное принятие решений: Агентный ИИ может быстро анализировать огромные объемы данных, позволяя принимать более обоснованные и точные решения в режиме реального времени.
• Адаптивность: Учится и адаптируется к новым ситуациям, со временем улучшая результаты за счет постоянного обучения.
• Персонализация. Адаптирует опыт и решения к индивидуальным предпочтениям пользователей, повышая удовлетворенность клиентов.
• Инновации: Стимулирует инновации, выявляя закономерности, тенденции и возможности, которые могут быть не очевидны для людей.

Соображения по использованию агентного ИИ

Хотя агентный ИИ предлагает множество преимуществ, он также сопряжен с некоторыми проблемами:

• Этические проблемы: Автономное принятие решений поднимает вопросы об ответственности и предвзятости. Например, если система ИИ принимает неверное решение, кто несет ответственность?
• Безопасность: Агентные системы ИИ могут быть уязвимы для кибератак, если они не защищены должным образом. Хакеры могут использовать уязвимости для манипулирования решениями ИИ.
• Многогранность: Разработка и поддержка агентного ИИ требует значительных знаний и ресурсов. Организациям необходимо инвестировать в квалифицированных специалистов и надежную инфраструктуру.

10 лучших практик внедрения агентного ИИ

Успешное внедрение агентского ИИ требует стратегического подхода, чтобы гарантировать, что он обеспечивает ценность, одновременно решая потенциальные проблемы. Вот некоторые передовые практики, которые следует учитывать при интеграции агентского ИИ в вашу организацию:

1. Определить четкие цели: Определите конкретные цели и согласуйте их со стратегией вашего бизнеса.
2. Приоритизация качества данных: Обеспечьте высокое качество, безопасность и беспристрастность данных для принятия точных решений с помощью ИИ.
3. Начните с малого и постепенно масштабируйтесь: Начните с пилотных проектов и масштабируйте их на основе отзывов и результатов.
4. Инвестируйте в таланты и обучение: Создайте квалифицированную команду и повысьте квалификацию сотрудников для эффективной работы с системами ИИ.
5. Обеспечьте соблюдение этических норм в отношении ИИ: Боритесь с предвзятостью, повышайте прозрачность и устанавливайте подотчетность в системах ИИ.
6. Сосредоточьтесь на безопасности: Внедряйте надежные меры кибербезопасности и проводите регулярные аудиты.
7. Фостер Сотрудничество: Привлекайте заинтересованные стороны и сотрудничайте с экспертами для успешной интеграции ИИ.
8. Мониторинг и оптимизация производительности: Отслеживайте ключевые показатели и постоянно совершенствуйте модели ИИ.
9. Обеспечение соответствия нормативным требованиям: Будьте в курсе нормативных требований и принимайте меры по их обеспечению.
10. Общайтесь прозрачно: Просвещайте заинтересованные стороны и укрепляйте доверие посредством четкой коммуникации.

Заключение

Будущее агентского ИИ уже здесь, и оно преобразует работу предприятий, позволяя создавать автономные адаптивные системы, которые предвосхищают потребности, решают сложные проблемы и стимулируют инновации. Потенциал агентского ИИ огромен. По мере развития технологий мы можем ожидать, что агентский ИИ станет еще более сложным и сможет решать все более сложные задачи. 

Для пользователя Astera AI Agent Builder, вы можете принести это будущее в свою организацию. Создавайте и развертывайте интеллектуальных агентов ИИ без усилий, используя данные вашего предприятия в простом интерфейсе перетаскивания. Будь то оптимизация рабочих процессов, улучшение принятия решений или стимулирование инноваций, Astera позволяет вашей команде превращать данные в действенные решения на основе искусственного интеллекта.

Готовы лидировать? Посмотрите, как ваше предприятие может использовать Astera Конструктор агентов ИИ для развертывания автономных агентов ИИ.