Na moderních pracovištích se stále častěji používají agenti s umělou inteligencí, kteří pomáhají při rozhodování, automatizují úkoly a optimalizují efektivitu.
Zahrnuje různá řešení AI, řešení strojového učení a přirozené procesy učení, které se přizpůsobují různým prostředím.
Tento článek se zabývá otázkou: Co jsou to agenti umělé inteligence?
Připravili jsme pro vás vše, co potřebujete vědět o tom, jak agenti AI fungují, abyste si mohli vybrat správnou aplikaci pro svůj obchodní model.
Více informací najdete níže!
Co je to agent umělé inteligence?
Agent umělé inteligence je automatizovaný software, který může pomáhat profesionálům na pracovišti při plnění různých úkolů.
Jedná se o systém umělé inteligence, který se spoléhá na strojové učení a zpracování přirozeného jazyka, aby mohl vstřebávat informace ze svého bezprostředního okolí a rozhodovat se bez zásahu člověka.
Na rozdíl od většiny tradičního počítačového softwaru nepotřebují agenti AI k provádění úkolů a poskytování odpovědí naprogramovanou sadu pravidel nebo výzev.
Už nikdy se nemusíte obávat, že umělá inteligence rozpozná vaše texty. Undetectable AI Může vám pomoci:
- Zpřístupněte psaní s asistencí umělé inteligence podobný člověku.
- Bypass všechny hlavní nástroje pro detekci umělé inteligence jediným kliknutím.
- Použijte AI bezpečně a sebevědomě ve škole a v práci.
Mají vyspělý systém, v němž mohou sledovat okolnosti a řešit problémy bez zásahu.
Jsou neuvěřitelně všestranní a jejich základní složka se liší v závislosti na úkolech, které mají plnit.
Zatímco člověk může stanovit cíle, agent AI rozhoduje o správných krocích, které je třeba podniknout k dosažení těchto cílů.
Typy agentů umělé inteligence
Prozkoumejme různé příklady agentů umělé inteligence, abychom pochopili, jak agenti umělé inteligence fungují, a jejich použití za různých okolností.
Zástupci zákazníků
Zákazničtí agenti pomáhají firmám komunikovat s uživateli, odpovídat na dotazy a pomáhat s úkoly zákaznického servisu 24 hodin denně, 7 dní v týdnu.
Tento typ agentů s umělou inteligencí využívá systém zpracování přirozeného učení, který jim umožňuje komunikovat s klienty konverzačním tónem a nabízet bezproblémovou zákaznickou podporu.
Například společnost Volkswagen US spolupracovala se společností Gemini společnosti Google na spuštění vlastního Virtuální asistent s umělou inteligencí pro svou aplikaci MyVW.
Toto řešení dokáže reagovat na požadavky řidičů na používání vozidla a vysvětlit jim, jak používat funkce, jako jsou blinkry, pomocí kamery v telefonu.
Hierarchičtí agenti
Hierarchičtí agenti mají definovanou strukturu na několika úrovních, z nichž každá se zaměřuje na jiný úkol.
Jedná se o kombinaci více agentů seskupených do hierarchie, kde se agenti nižší úrovně zaměřují na konkrétní úkoly.
Naproti tomu agenti vyšší úrovně jsou více zodpovědní za řešení rozsáhlých úkolů.
Tato organizace zajišťuje, že agenti AI mohou efektivně zvládat úkoly bez ohledu na jejich složitost.
Hierarchičtí agenti se osvědčili například ve výrobních podnicích, kde se agenti nižší úrovně zaměřují na jednotlivé stroje.
Naproti tomu agenti vyšší úrovně řeší úkoly týkající se celkového toku výroby. Analyzují data, aby identifikovali vzorce, které pomáhají zlepšit kvalitu výroby.
Užitkoví agenti
Agentům založeným na užitku se také říká agenti založení na rolích, protože před rozhodováním analyzují žádoucí vlastnosti potenciálních výsledků.
S touto funkcí užitku mohou ai-agenti maximalizovat svou preferenční stupnici a vyhodnocovat řešení, aby určili nejlepší možný výsledek.
Příkladem jsou finanční instituce, kde portfolio manažeři vyhodnotit investice na základě různých proměnných, jako je výnos, diverzifikace a rizikové faktory.
Tito agenti na bázi užitku mohou pomoci analyzovat data a najít investiční možnosti, které přinášejí nejvyšší výnosy.
Činitelé na bázi reflexů
Existují dvě kategorie reflexních prostředků:
Jednoduché reflexní agenty a reflexní agenty založené na modelu.
Jednoduchí reflexní agenti se řídí předem definovaným souborem programů, které reagují na konkrétní situace.
Nezohledňují minulé výsledky ani budoucí akce a pracují pouze v rámci definovaných pravidel.
Například v pohostinství mohou jednoduchí agenti na bázi reflexe automaticky odesílat potvrzovací zprávy, když zákazník provede rezervaci.
Nebo v pojišťovnách, kde agenti okamžitě posílají potvrzující e-maily v reakci na každé podání žádosti o pojistné plnění.
Zatímco modeloví agenti používají sofistikovanější rozhodovací proces.
Vytvářejí si vnitřní model prostředí a shromažďují informace na základě minulých akcí, aby se mohli rozhodnout pro budoucnost.
Příkladem může být odvětví dodavatelských řetězců; systémy sledování zásob používají agenty založené na modelech, které umožňují sledovat skladové zásoby, upravovat objednávky, a předvídat budoucí požadavky.
Zohledňují historii a rozhodují se o dalších krocích na základě analýzy předchozích vzorců.
Datoví agenti
Datoví agenti nabízejí uživatelům řešení pro komplexní zpracování dat a vhled do datových souborů.
Plní několik funkcí, například čištění dat, analýzu a vyhledávání informací z rozsáhlé databáze.
Ve finančních organizacích používají datoví analytici agenty ke zpracování burzovních dat v reálném čase, k analýze vzorců a k poskytování informací o budoucích obchodech.
Zástupci zaměstnanců
Zaměstnanecký agent pomáhá organizacím řídit jejich personální a administrativní úkoly.
Automatizují rutinní úkoly a pomáhají zaměstnancům při správě jejich rozvrhu, nástupních cvičeních a každodenních workshopech.
Označují se také jako autonomní digitální pracovníci a zvyšují produktivitu a efektivitu zaměstnanců.
Pracovníci s umělou inteligencí při nástupu pomáhají při zaškolování nových zaměstnanců prostřednictvím orientačních cvičení, papírování, prověřování a dalších administrativních funkcí, čímž snižují stresovou zátěž personálních pracovníků.
Pomáhá také zkrátit dobu zpracování nových zaměstnanců a zvýšit efektivitu.
Učící se agenti
Učící se agenti jsou také považováni za prediktivní agenty, protože se rozhodují a zlepšují své chování na základě předchozího výkonu.
Na základě minulých situací a aktuálních trendů přizpůsobují své jednání a určují budoucí události.
Tito učící se agenti obvykle využívají techniky strojového učení k získávání nových poznatků a přizpůsobování svého chování na základě přezkoumávání minulých dat.
Například v mnoha firmách zabývajících se elektronickým obchodováním organizují učící se agenti návrhy produktů a zobrazují reklamy na základě preferencí a interakcí uživatele.
Dalším příkladem je filtr pro vyhledávání pracovních nabídek, který dokáže předvídat možnosti na základě předchozích výběrů a přizpůsobit se tak potřebám uživatelů.
Jak pracují agenti AI
Pokud vás stále zajímá, co jsou to agenti umělé inteligence?
Abyste si mohli vybrat správný nástroj odpovídající vašim potřebám, musíte se naučit, jak agenti umělé inteligence fungují.
Následující výklad pojednává o základních vlastnostech agentů umělé inteligence a jejich operačních systémech.
Agenti umělé inteligence využívají volání funkcí, které vyžadují, aby uživatelé zadávali údaje do které zahrnují zadávání údajů do velké jazykové modely včetně Google Gemini nebo Chat GPT- 4 přijímat vygenerované odpovědi.
Proces volání funkcí zahrnuje několik základních součástí.
- Asistentka Zpráva: Představuje výstup generovaný systémem LLM na základě pokynů uživatele a algoritmu systému.
- Zpráva uživatele: Zpráva obsahuje pokyny a výzvy, které má uživatel očekávat od UI. V závislosti na úkolu může jít o přímou otázku nebo popis.
- Systémová zpráva: Systémová zpráva pomáhá systému LLM pochopit, jak má fungovat. Interpretuje úlohu a definuje proces, který by měl model následovat.
Reálné aplikace agentů AI
Prostřednictvím automatizace úkolů pomáhají agenti AI restrukturalizace průmyslových odvětví a zvýšit produktivitu a efektivitu pracovních postupů.
Kryptoanalytici s umělou inteligencí procházejí data v reálném čase, aby mohli analyzovat rozsáhlé trhy a identifikovat nejlepší obchodní příležitosti.
Slouží jako nástroje pro snížení rizika, které obchodníkům umožňují dosáhnout maximálních zisků.
Tyto nástroje také pomáhají kontrolovat a provádět chytré smlouvy, což usnadňuje dodržování předpisů a zároveň snižuje počet chyb v blockchainových transakcích.
Kromě kryptografických funkcí agentů AI jsou cenní také pro maloobchod a e-commerce.
Fungují jako chatboti a virtuální asistenti, kteří vyřizují dotazy zákazníků a poskytují podporu v reálném čase 24 hodin denně.
Výhody používání agentů AI
Agenti umělé inteligence přinášejí obchodní hodnotu v mnoha odvětvích prostřednictvím automatizace a podpory rozhodování v organizacích.
Zde je několik hlavních výhod použití agentů AI ve vašem pracovním postupu:
- Zlepšená zákaznická podpora: Agenti s umělou inteligencí umožňují nepřetržité služby zákaznické podpory tím, že řeší všechny stížnosti, které přicházejí ve dne i v noci. Podniky využívají tyto systémy ke správě standardních dotazů a poskytují rychlá řešení stížností zákazníků v reálném čase. Poskytují zákazníkům lepší služby podpory, což vede ke zvýšení loajality ke značce.
- Přesná analýza dat: Mnoho agentů AI doplňuje analytické role a pomáhá při sběru a zpracování dat. Poskytuje užitečné poznatky a informace, které organizace využívají k realizaci svých obchodních strategií.
- Automatizace pracovních postupů: Agenti AI pomáhají organizacím zvyšovat provozní efektivitu. Pomáhají zaměstnancům při vyřizování rutinní úkoly a plánování schůzek. Díky těmto agentům mohou podniky stanovit priority úkolů a najít nejlepší strategie pro organizaci logistiky a plánů řízení.
- Vývoj softwaru: Agenti kódu s umělou inteligencí pomáhají při vývoji softwaru a nabízejí návrhy pro ladění a urychlení procesu vývoje softwaru.
Výzvy a omezení
Agenti s umělou inteligencí jsou na trhu stále populárnější, takže je značky nyní využívají k obsluze více operací.
Využití agentů AI pro obchodní operace však přináší také několik komplikací.
Mezi tyto výzvy patří:
- Rizika s vysokou mírou zabezpečení: Agenti umělé inteligence představují riziko kybernetických útoků, úniků dat a ohrožení rozhodovacího procesu.
- Předpojatost a etické problémy: Agenti umělé inteligence pracují na základě analýzy dat a navrhují možné výsledky. Používání neobjektivních dat jako základu pro rozhodování vede k etickým problémům spolu s diskriminací určitých skupin. Např. Náborový nástroj s umělou inteligencí od společnosti Amazon sklidila kritiku, protože při přijímání zaměstnanců vykazovala diskriminační tendence vůči kandidátkám.
- Špatná kvalita dat: Agenti umělé inteligence potřebují přesný a rozsáhlý soubor dat, aby mohli stanovit co nejpřesnější předpovědi. V opačném případě může špatná kvalita dat vést k neefektivním výsledkům a ovlivnit výsledky. To se může ukázat jako fatální, zejména ve finančních institucích, které se významně spoléhají na analytické předpovědi.
- Omezené lidské chápání: Přestože jsou agenti umělé inteligence vyspělí, stále ještě plně nechápou nuance lidského vyjadřování. Například zákazničtí chatboti s umělou inteligencí nemusí být schopni interpretovat kontext v hovorovém jazyce, což způsobuje, že nesprávně interpretují dotazy zákazníků a způsobují špatnou uživatelskou zkušenost.
Agenti AI vs. tradiční software
Agenti AI a tradiční software se liší funkčností, rozhodovacím procesem a flexibilitou.
Většina tradičního softwaru se řídí přísným souborem pravidel, která vývojáři předem definují.
Požadavky, jako jsou časté aktualizace, brání jeho schopnosti přizpůsobit se novým okolnostem.
Na druhou stranu jsou agenti AI navrženi tak, aby pozorovali minulé akce a analyzovali data za účelem rozhodování o budoucích výsledcích.
Disponují schopnostmi strojového učení a neuronovými sítěmi, které zpracovávají obrovské soubory dat, rozpoznávají vzory a optimalizují efektivitu pracovních postupů.
Tito agenti s umělou inteligencí mají díky svému automatizovanému systému schopnost pracovat samostatně, aniž by vyžadovali lidské úpravy.
Jak vytvářet a trénovat agenty AI
Předpokládejme, že uvažujete o zavedení agentů AI do svého podniku; musíte najít proces, který bude pro váš podnik nejlépe fungovat.
Náš důvěryhodný technický tým Undetectable AI sestavil následující kroky, které je třeba dodržovat při vytváření a trénování agentů AI.
- První krok: Je třeba definovat účel a prostředí agenta. To znamená předem definovat možné situace, se kterými se agent při své činnosti setká. Například k trendům kryptografických agentů AI patří analýza dat a předpovídání vzorců. Definováním požadovaných úkolů můžete zvolit techniky a modely, které potřebujete k vytvoření systému.
- Druhý krok: Výběr správných technických modelů. Od modelů strojového učení až po zpracování přirozeného jazyka jsou agenti AI vybaveni jedinečnými technologiemi, které zvyšují výkonnost jejich operací.
- Třetí krok: V této fázi je třeba shromáždit a uspořádat data. Je nezbytné používat kvalitní data, jako jsou obchodní zprávy, data generovaná uživateli a externí datové sady.
- Čtvrtý krok: Dodejte data a vytrénujte model pomocí algoritmu strojového učení. Tímto způsobem můžete určit, jak agent přijímá data, a vycvičit ho k analýze vzorů. Pro efektivní zpracování dat a rozhodování je nutné průběžné sledování a úpravy.
- Pátý krok: Je nezbytné agenta AI důkladně otestovat, aby bylo zajištěno, že dokáže plnit své funkce.
- Šestý krok: Posledním krokem je nasazení a monitorování agenta AI. To zahrnuje implementaci agenta do vaší práce a stávajících systémů. Je také třeba sledovat metriky a pozorovat přesnost a dobu odezvy při provádění úkolů.
Jak používat agenty umělé inteligence v pracovních postupech
Používání agentů AI v každodenní rutině může zvýšit produktivitu a efektivitu.
Zde jsou nejlepší nástroje nedetekovatelné umělé inteligence, které si můžete osvojit a zefektivnit tak své pracovní postupy.
- Aplikace AI Job Applier: Tento automatizuje hledání práce a přezkoumává žádosti a navrhuje oblasti, které je třeba zlepšit.
2. AI SEO Writer: Tento nástroj je vynikajícím pomocníkem při psaní a úpravách. obsah optimalizovaný pro SEO. Umožňuje spisovatelům delegovat rutinní úkoly a více se soustředit na tvůrčí proces.
3. AI Chat: Jedná se o konverzační nástroj, který okamžitě poskytuje řešení v reálném čase na požadavky uživatelů.
4. AI Stealth Writer: Tento nástroj umožňuje generovat obsah podobný lidskému. Je pokročilejší než běžné modely a dokáže porozumět nuancím a složitějším významům v lidských interakcích.
V následujícím widgetu si prohlédněte náš detektor umělé inteligence a nástroj Humanizer!
Často kladené otázky o agentech AI
Níže jsme zodpověděli nejčastější otázky týkající se agentů AI.
Jsou agenti AI totéž co chatboti?
Ne, agenti AI se liší od chatbotů.
Zatímco první z nich zvládne složitější úkoly bez zásahu, chatboti se před vygenerováním odpovědi spoléhají na vstupy od uživatele.
Mohou se agenti AI rozhodovat sami?
Ano, agenti s umělou inteligencí se mohou rozhodovat samostatně bez přímého vlivu člověka.
Jaké dovednosti jsou potřeba k vytvoření agentů s umělou inteligencí?
K vytvoření vlastního agenta umělé inteligence budete potřebovat různorodé dovednosti.
Patří mezi ně programování, strojové učení, modelování databází a znalost inteligentních uživatelských rozhraní.
Závěr
Agenti s umělou inteligencí plní na pracovišti různé úkoly, od chatbotů pro podporu klientů až po finanční analýzy založené na datech v reálném čase.
Nyní, když jste se seznámili s různými aplikacemi v obchodních organizacích, můžete přijmout ten správný nástroj pro svůj obchodní model.
To vám umožní zůstat konkurenceschopní a udržet si náskok ve stále digitálnějším světě.