Hvad er AI-agenter? Alt, hvad du behøver at vide

AI-agenter bruges i stigende grad på moderne arbejdspladser til at hjælpe med at træffe beslutninger, automatisere opgaver og optimere effektiviteten.

Det involverer forskellige AI-løsninger, maskinlæringsløsninger og naturlige læringsprocesser for at tilpasse sig forskellige miljøer.

Denne artikel vil behandle spørgsmålet: Hvad er AI-agenter?

Vi har samlet alt, hvad du har brug for at vide om, hvordan AI-agenter fungerer, så du kan vælge den rigtige applikation til din forretningsmodel.

Find ud af mere nedenfor!

Hvad er en AI-agent?

En AI-agent er en automatiseret software, der kan hjælpe en professionel på arbejdspladsen med at udføre forskellige opgaver.

Det involverer et kunstigt intelligenssystem, der baserer sig på maskinlæring og behandling af naturligt sprog for at absorbere information fra sit umiddelbare miljø og træffe beslutninger uden menneskelig indgriben. 

I modsætning til det meste traditionelle computersoftware har AI-agenter ikke brug for et programmeret sæt regler eller beskeder for at udføre opgaver og give svar.

De har et avanceret system, hvor de kan observere deres omgivelser og løse problemer uden indblanding. 

De er utroligt alsidige, og de vigtigste komponenter i en agent varierer afhængigt af de opgaver, de skal udføre.

Mens mennesker kan sætte mål, beslutter AI-agenten, hvilke skridt der skal tages for at nå disse mål. 

Typer af AI-agenter

Lad os udforske de forskellige eksempler på AI-agenter for at forstå, hvordan AI-agenter fungerer, og hvordan de kan anvendes under forskellige omstændigheder. 

Kundeagenter 

Kundeagenter hjælper virksomheder med at komme i kontakt med deres brugere, svare på forespørgsler og hjælpe med kundeserviceopgaver 24/7.

Denne type AI-agent bruger et naturligt læringssystem, der gør dem i stand til at kommunikere med kunderne i en samtaleagtig tone og tilbyde problemfri kundesupport. 

For eksempel samarbejdede Volkswagen US med Googles Gemini om at lancere sin egen Virtuel AI-assistent for sin MyVW-app.

Denne løsning kan reagere på chaufførers anmodninger om at bruge køretøjet og forklare, hvordan man bruger funktioner som blinklys med et telefonkamera.

Hierarkiske agenter 

Hierarkiske agenter følger en defineret struktur på tværs af flere niveauer, som hver især fokuserer på forskellige opgaver.

Det involverer en kombination af flere agenter grupperet i et hierarki, hvor agenter på lavt niveau fokuserer på specifikke opgaver.

I modsætning hertil er agenter på højere niveau mere ansvarlige for at håndtere brede opgaver. 

Denne organisation sikrer, at AI-agenter kan håndtere opgaver effektivt, uanset hvor komplekse de er.

For eksempel har hierarkiske agenter vist sig at være nyttige i produktionsvirksomheder, hvor agenter på lavt niveau fokuserer på individuelle maskiner.

I modsætning hertil håndterer agenter på højt niveau opgaver, der vedrører det overordnede produktionsflow. De analyserer data for at identificere mønstre, der kan hjælpe med at forbedre produktionskvaliteten. 

Utility-baserede agenter 

Nyttebaserede agenter kaldes også rollebaserede agenter, fordi de analyserer ønskværdigheden af potentielle resultater, før de træffer beslutninger.

Med denne nyttefunktion kan ai-agenter maksimere deres præferenceskala og evaluere løsninger for at finde frem til det bedst mulige resultat. 

Et eksempel er finansielle institutioner, hvor porteføljeforvaltere evaluere investeringer baseret på forskellige variabler som afkast, diversificering og risikofaktorer.

Disse nyttebaserede agenter kan hjælpe med at analysere data for at finde investeringsmuligheder, der giver det største afkast. 

Refleksbaserede agenter 

Der findes to kategorier af refleksbaserede agenter:

Simple refleksagenter og modelbaserede refleksagenter. 

Simple refleksagenter følger et foruddefineret sæt programmer for at reagere på specifikke situationer.

De tager ikke hensyn til tidligere resultater eller fremtidige handlinger og arbejder kun inden for de definerede regler.

I hotelbranchen kan simple refleksbaserede agenter f.eks. automatisk sende bekræftelsesmeddelelser, når kunderne foretager en reservation.

Eller i forsikringsselskaber, hvor agenter straks sender bekræftelsesmails som svar på alle indsendte krav.   

I mellemtiden anvender modelbaserede agenter en mere sofistikeret beslutningsproces.

De udvikler en intern model af miljøet og indsamler information ved at overveje tidligere handlinger for at træffe beslutninger for fremtiden.

Et eksempel er forsyningskædeindustrien; lagertrackere bruger modelbaserede agenter til at overvåge lagerbeholdningen, justere ordrer, og forudsige fremtidige behov. 

De tager højde for historien og beslutter de næste træk ved at analysere tidligere mønstre.

Data-agenter 

Dataagenter tilbyder brugerne løsninger til kompleks databehandling og indsigt i datasæt.

De udfører flere funktioner, f.eks. datarensning, analyse og hentning af oplysninger fra en massiv database. 

I finansorganisationer bruger dataanalytikere agenter til at behandle aktiemarkedsdata i realtid, analysere mønstre og tilbyde indsigt i fremtidige handler.

Ansatte agenter 

Medarbejderagenter hjælper organisationer med at håndtere deres HR og administrative opgaver.

De automatiserer rutineopgaver og hjælper medarbejderne med at styre deres skemaer, onboarding-øvelser og daglige workshops.

De beskrives også som autonome digitale medarbejdere og forbedrer medarbejdernes produktivitet og effektivitet. 

Onboarding AI-agenter hjælper med at træne rekrutter gennem orienteringsøvelser, papirarbejde, baggrundstjek og andre administrative funktioner, hvilket reducerer stressbelastningen på HR-medarbejderne.

Det hjælper også med at reducere behandlingstiden for nye medarbejdere og øge effektiviteten.

Lærende agenter 

Læringsagenter betragtes også som forudsigelige agenter, fordi de træffer beslutninger og forbedrer deres adfærd på baggrund af tidligere resultater.

De tilpasser deres handlinger baseret på tidligere situationer og aktuelle tendenser for at bestemme fremtidige begivenheder.

Typisk bruger disse læringsagenter maskinlæringsteknikker til at få ny indsigt og tilpasse deres adfærd ved at gennemgå tidligere data. 

I mange e-handelsvirksomheder organiserer læringsagenter f.eks. produktforslag og viser annoncer baseret på brugernes præferencer og interaktioner.

Et andet eksempel er, at et jobsøgningsfilter kan forudsige valgmuligheder baseret på tidligere valg og dermed tilpasse sig brugernes behov.

Sådan arbejder AI-agenter 

Hvis du stadig undrer dig, hvad er så AI-agenter?

Du skal lære, hvordan AI-agenter arbejder, for at vælge det rigtige værktøj til dine behov.

Den følgende forklaring diskuterer de væsentlige træk ved AI-agenter og deres operationelle systemer. 

AI-agenter gør brug af funktionskald, som kræver, at brugerne indtaster data i som kræver, at brugerne indtaster data i store sprogmodeller herunder Google Gemini eller Chat GPT- 4 for at modtage genererede svar.

Funktionsopkaldsprocessen omfatter flere vigtige komponenter. 

• Assisterende besked: Dette repræsenterer det LLM-genererede output baseret på brugerens anvisninger og systemets algoritme. 
• Brugerbesked: Beskeden indeholder instruktioner og beder brugeren om at forvente, at AI følger dem. Afhængigt af opgaven kan det være et direkte spørgsmål eller en beskrivelse. 
• Systembesked: Systembeskeden hjælper LLM'en med at forstå, hvordan den skal fungere. Den fortolker opgaven og definerer den proces, modellen skal følge. 

Anvendelser af AI-agenter i den virkelige verden

Gennem automatisering af opgaver hjælper AI-agenter med at omstrukturere industrier og øge produktiviteten og effektiviteten i arbejdsgangene. 

Kryptoanalytikere med AI-agenter gennemgår data i realtid for at analysere store markeder og identificere de bedste handelsmuligheder.

De fungerer som risikoreduktionsværktøjer, der gør det muligt for tradere at opnå maksimal fortjeneste. 

Disse værktøjer hjælper også med at gennemgå og udføre smarte kontrakter, hvilket gør det lettere at overholde reglerne, samtidig med at fejl i blockchain-transaktioner reduceres.

Ud over AI-agenternes kryptofunktioner er de også værdifulde for detailhandel og e-handel.

De fungerer som chatbots og virtuelle assistenter, der håndterer kundeforespørgsler og yder support i realtid 24-7.  

Fordele ved at bruge AI-agenter

AI-agenter skaber forretningsværdi på tværs af mange brancher gennem automatisering og hjælp til beslutningstagning i organisationer.

Her er nogle af de største fordele ved at anvende AI-agenter i dit workflow:

• Forbedret kundesupport: AI-agenter muliggør kontinuerlig kundesupport ved at behandle alle klager, der kommer ind dag og nat. Virksomhederne udnytter disse systemer til at håndtere standardforespørgsler og levere hurtige løsninger på kundeklager i realtid. De giver kunderne bedre support, hvilket fører til øget brandloyalitet. 

• Præcis dataanalyse: Mange AI-agenter supplerer analytiske roller og hjælper med dataindsamling og -behandling. Det giver handlingsorienteret indsigt og information, som organisationer bruger til at implementere deres forretningsstrategier.

• Automatisering af arbejdsgange: AI-agenter hjælper organisationer med at forbedre driftseffektiviteten. De hjælper medarbejderne med at håndtere rutineopgaver og planlægning af aftaler. Med disse agenter kan virksomheder prioritere opgaver og finde de bedste strategier til at organisere logistik og ledelsesplaner.

• Udvikling af software: AI-kodeagenter hjælper med softwareudvikling og giver forslag til fejlfinding og fremskyndelse af softwareudviklingsprocessen. 

Udfordringer og begrænsninger 

AI-agenter bliver mere og mere populære på markedet, så brands ansætter dem nu til at håndtere flere operationer.

Men at bruge AI-agenter til forretningsdrift medfører også flere komplikationer.

Disse udfordringer omfatter:

• Risici med høj sikkerhed: AI-agenter udgør en risiko for cyberangreb, databrud og en kompromitterende beslutningsproces.

• Fordomme og etiske bekymringer: AI-agenter arbejder ved at analysere data for at give forslag til mulige resultater. Brug af forudindtagede data som grundlag for beslutningstagning resulterer i etiske problemer sammen med diskrimination af visse grupper. For eksempel er AI-rekrutteringsværktøj fra Amazon blev kritiseret, fordi den viste diskriminerende tendenser over for kvindelige kandidater under ansættelsesprocessen.

• Dårlig datakvalitet: AI-agenter har brug for et præcist og bredt datasæt for at kunne lave de mest præcise forudsigelser. Ellers kan dårlig datakvalitet føre til ineffektive resultater og påvirke resultaterne. Det kan vise sig at være fatalt, især i finansielle institutioner, der er meget afhængige af analytiske forudsigelser. 

• Begrænset menneskelig forståelse: Selv om de er avancerede, forstår mange AI-agenter stadig ikke helt nuancerne i det menneskelige udtryk. For eksempel er AI-kundechatbots måske ikke i stand til at fortolke konteksten i dagligdags sprog, hvilket får dem til at fejlfortolke kundeforespørgsler og give en dårlig brugeroplevelse. 

AI-agenter vs. traditionel software 

AI-agenter og traditionel software adskiller sig i funktionalitet, beslutningsproces og fleksibilitet.

Det meste traditionelle software følger et strengt sæt regler, som udviklerne har defineret på forhånd.

Krav som hyppige opdateringer hæmmer dens evne til at tilpasse sig nye omstændigheder. 

På den anden side er AI-agenter designet til at observere tidligere handlinger og analysere data for at træffe beslutninger om fremtidige resultater.

De har maskinlæringsevner og neurale netværk til at behandle massive datasæt, genkende mønstre og optimere effektiviteten i arbejdsgangene.

Disse AI-agenter har evnen til at arbejde på egen hånd på grund af deres automatiserede system uden at kræve menneskelige justeringer. 

Sådan bygger og træner du AI-agenter 

Hvis du overvejer at implementere AI-agenter i din virksomhed, skal du finde en proces, der fungerer bedst for din virksomhed.

Vores pålidelige Undetectable AI-teknologiteam har sammensat følgende trin, som du skal følge for at bygge og træne AI-agenter. 

• Første skridt: Du skal definere agentens formål og miljø. Det indebærer, at man foruddefinerer de mulige situationer, som agenten vil støde på i sit arbejde. For eksempel omfatter AI-agenters kryptotrends analyse af data og forudsigelse af mønstre. Ved at definere de nødvendige opgaver kan du vælge de teknikker og modeller, du har brug for til at bygge dit system.

• Trin to: Vælg de rigtige teknologiske modeller. Fra maskinlæringsmodeller til naturlig sprogbehandling er AI-agenter udstyret med unikke teknologier til at forbedre deres præstationer.
  
• Trin tre: Du skal indsamle og organisere dine data i denne fase. Det er vigtigt at bruge kvalitetsdata som f.eks. forretningsrapporter, brugergenererede data og eksterne datasæt.
  
• Trin fire: Lever data, og træn modellen ved hjælp af en maskinlæringsalgoritme. På den måde kan du bestemme, hvordan agenten modtager data, og træne den til at analysere mønstre. Det kræver løbende overvågning og justeringer at behandle data og træffe effektive beslutninger.
  
• Trin fem: Det er vigtigt at teste AI-agenten grundigt for at sikre, at den kan udføre sine funktioner.
  
• Trin seks: Det sidste trin er at implementere og overvåge AI-agenten. Det indebærer at implementere agenten i dit arbejde og dine eksisterende systemer. Du skal også følge målingerne og observere nøjagtigheden og svartiderne, når du udfører opgaver. 

Sådan bruger du AI-agenter i din arbejdsgang 

Brug af AI-agenter i din daglige rutine kan øge produktiviteten og effektiviteten.

Her er de bedste uopdagede AI-værktøjer, du kan bruge til at strømline din arbejdsgang. 

1. AI Job Applier: Denne automatiserer jobsøgning og gennemgår ansøgninger for at foreslå områder til forbedring.

2. AI SEO-skribent: Dette værktøj er fremragende til at hjælpe med at skrive og redigere indhold optimeret til SEO. Det giver forfattere mulighed for at uddelegere rutinemæssige skriveopgaver og fokusere mere på den kreative proces.

3. AI-chat: Det er et samtaleværktøj, der straks giver Løsninger i realtid til brugernes anmodninger.

4. AI Stealth Writer: Dette værktøj giver dig mulighed for at generere menneskelignende indhold. Det er mere avanceret end Almindelige modeller og kan forstå nuancer og mere komplekse betydninger i menneskelig interaktion.

Brug et øjeblik på at udforske vores AI Detector og Humanizer i widgetten nedenfor!

Ofte stillede spørgsmål om AI-agenter

Nedenfor har vi besvaret de hyppigst stillede spørgsmål om AI-agenter

Konklusion 

AI-agenter udfører forskellige opgaver på en arbejdsplads, lige fra chatbots til kundesupport til datadrevne finansielle analyser i realtid.

Nu hvor du har lært om de forskellige applikationer i erhvervsorganisationer, kan du vælge det rigtige værktøj til din forretningsmodel.

Det giver dig mulighed for at forblive konkurrencedygtig og være på forkant i en stadig mere digital verden.