AI agents worden steeds vaker gebruikt op moderne werkplekken om te helpen bij het nemen van beslissingen, taken te automatiseren en de efficiëntie te optimaliseren.
Het omvat verschillende AI-oplossingen, oplossingen voor machinaal leren en natuurlijke leerprocessen om zich aan te passen aan verschillende omgevingen.
Dit artikel gaat in op de vraag: wat zijn AI-agenten?
We hebben alles wat je moet weten over hoe AI-agenten werken op een rijtje gezet, zodat je de juiste toepassing voor jouw bedrijfsmodel kunt kiezen.
Ontdek hieronder meer!
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is geautomatiseerde software die een professional op de werkplek kan helpen bij het uitvoeren van verschillende taken.
Het gaat om een kunstmatig intelligentiesysteem dat vertrouwt op machinaal leren en natuurlijke taalverwerking om informatie uit zijn directe omgeving op te nemen en beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst.
In tegenstelling tot de meeste traditionele computersoftware hebben AI-agenten geen geprogrammeerde set regels of aanwijzingen nodig om taken uit te voeren en antwoorden te geven.
Maak je nooit meer zorgen dat AI je sms'jes herkent. Undetectable AI Kan je helpen:
- Laat je AI-ondersteund schrijven verschijnen mensachtig.
- Omleiding alle grote AI-detectietools met slechts één klik.
- Gebruik AI veilig en vol vertrouwen op school en op het werk.
Ze hebben een geavanceerd systeem waarmee ze hun omstandigheden kunnen observeren en problemen kunnen oplossen zonder tussenkomst.
Ze zijn ongelooflijk veelzijdig en het essentiële onderdeel van een agent varieert afhankelijk van de taken die ze moeten uitvoeren.
Terwijl mensen doelen kunnen stellen, beslist de AI-agent over de juiste stappen om die doelen te bereiken.
Soorten AI-agenten
Laten we de verschillende voorbeelden van AI-agenten onderzoeken om te begrijpen hoe AI-agenten werken en wat hun toepassingen zijn in verschillende omstandigheden.
Klant Agenten
Klantagenten helpen bedrijven om in contact te komen met hun gebruikers, vragen te beantwoorden en 24/7 klantenservice te verlenen.
Dit type AI-agent gebruikt een systeem voor natuurlijke leerverwerking dat hen in staat stelt om met klanten te communiceren op een conversatietoon en naadloze klantenondersteuning te bieden.
Volkswagen US werkte bijvoorbeeld samen met Google's Gemini om een eigen website te lanceren. AI virtuele assistent voor de MyVW-app.
Deze oplossing kan reageren op verzoeken van bestuurders om het voertuig te gebruiken en kan met een telefooncamera uitleggen hoe functies zoals richtingaanwijzers moeten worden gebruikt.
Hiërarchische agenten
Hiërarchische agenten volgen een gedefinieerde structuur op verschillende niveaus, elk gericht op een andere taak.
Het gaat om een combinatie van meerdere agenten die zijn gegroepeerd in een hiërarchie waarbij agenten op een laag niveau zich richten op specifieke taken.
Agenten op een hoger niveau zijn daarentegen meer verantwoordelijk voor het afhandelen van brede taken.
Deze organisatie zorgt ervoor dat AI-agenten taken efficiënt kunnen afhandelen, hoe complex ze ook zijn.
Hiërarchische agenten zijn bijvoorbeeld nuttig gebleken in productiebedrijven waar agenten op laag niveau zich richten op individuele machines.
Agenten op hoog niveau daarentegen behandelen taken met betrekking tot de algemene productiestroom. Ze analyseren gegevens om patronen te identificeren en zo de productiekwaliteit te verbeteren.
Op nut gebaseerde agenten
Op nut gebaseerde agenten worden ook wel rolgebaseerde agenten genoemd omdat ze de wenselijkheid van potentiële uitkomsten analyseren voordat ze een beslissing nemen.
Met deze nutsfunctie kunnen ai-agenten hun voorkeursschaal maximaliseren en oplossingen evalueren om de best mogelijke uitkomst te bepalen.
Een voorbeeld zijn financiële instellingen waar portfoliomanagers investeringen evalueren gebaseerd op verschillende variabelen zoals rendement, diversificatie en risicofactoren.
Deze op nut gebaseerde agenten kunnen helpen bij het analyseren van de gegevens om investeringsopties te vinden die het meeste rendement opleveren.
Op reflexen gebaseerde agenten
Er zijn twee categorieën op reflexen gebaseerde middelen:
Eenvoudige reflexagenten en modelgebaseerde reflexagenten.
Eenvoudige reflexagenten volgen een vooraf gedefinieerde reeks programma's om te reageren op specifieke situaties.
Ze houden geen rekening met resultaten uit het verleden of toekomstige acties en werken alleen binnen de gedefinieerde regels.
In horecabedrijven bijvoorbeeld kunnen eenvoudige reflexgebaseerde agenten automatisch bevestigingsberichten sturen wanneer klanten een reservering maken.
Of bij verzekeringsmaatschappijen, waar agenten onmiddellijk bevestigingse-mails sturen als reactie op elke ingediende claim.
Ondertussen gebruiken modelgebaseerde agenten een meer verfijnd besluitvormingsproces.
Ze ontwikkelen een intern model van de omgeving en verzamelen informatie door acties uit het verleden te overwegen om beslissingen voor de toekomst te nemen.
Een voorbeeld is de toeleveringsindustrie; voorraadtraceerders gebruiken modelgebaseerde agenten om voorraad controleren, bestellingen aanpassen, en de toekomstige vraag voorspellen.
Ze houden rekening met de geschiedenis en beslissen over de volgende stappen door eerdere patronen te analyseren.
Gegevensagenten
Data agents bieden gebruikers oplossingen voor complexe gegevensverwerking en inzichten in gegevenssets.
Ze voeren verschillende functies uit, zoals het opschonen van gegevens, analyse en het ophalen van informatie uit een enorme database.
In financiële organisaties gebruiken gegevensanalisten agents om realtime beursgegevens te verwerken, patronen te analyseren en inzichten te bieden voor toekomstige transacties.
Werknemers
Personeelsagenten helpen organisaties bij het beheren van hun HR- en administratieve taken.
Ze automatiseren routinetaken en helpen werknemers bij het beheren van hun roosters, inwerkoefeningen en dagelijkse workshops.
Ze worden ook wel autonome digitale werknemers genoemd en verhogen de productiviteit en efficiëntie van werknemers.
Onboarding AI-agenten helpen bij het opleiden van rekruten door middel van oriëntatieoefeningen, papierwerk, achtergrondcontroles en andere administratieve taken, waardoor de HR-medewerkers minder worden belast.
Het helpt ook om de verwerkingstijd voor nieuwe werknemers te verkorten en de efficiëntie te verhogen.
Lerende agenten
Lerende agenten worden ook beschouwd als voorspellende agenten omdat ze beslissingen nemen en hun gedrag verbeteren op basis van eerdere prestaties.
Ze passen hun acties aan op basis van situaties uit het verleden en huidige trends om toekomstige gebeurtenissen te bepalen.
Meestal gebruiken deze lerende agenten machine-learningtechnieken om nieuwe inzichten te krijgen en hun gedrag aan te passen door gegevens uit het verleden te bekijken.
In veel e-commercebedrijven bijvoorbeeld organiseren leeragenten productsuggesties en geven ze advertenties weer op basis van de voorkeuren en interacties van gebruikers.
Een ander voorbeeld is dat een zoekfilter voor vacatures opties kan voorspellen op basis van selecties uit het verleden en zich zo kan aanpassen aan de behoeften van gebruikers.
Hoe AI-agenten werken
Voor het geval je het je nog steeds afvraagt, wat zijn AI-agenten?
Je moet leren hoe AI-agenten werken om de juiste tool te kiezen die geschikt is voor jouw behoeften.
De volgende uitleg bespreekt de essentiële kenmerken van AI-agenten en hun operationele systemen.
AI-agenten maken gebruik van functie-oproepen, waarbij gebruikers gegevens moeten invoeren in die gegevens moeten invoeren in grote taalmodellen waaronder Google Gemini of Chat GPT- 4 om gegenereerde reacties te ontvangen.
Het proces van het oproepen van functies omvat verschillende essentiële onderdelen.
- Assistent bericht: Dit is de uitvoer die LLM genereert op basis van de aanwijzingen van de gebruiker en het algoritme van het systeem.
- Gebruikersbericht: Het bericht bevat instructies en aanwijzingen waarvan de gebruiker verwacht dat AI ze zal opvolgen. Afhankelijk van de taak kan het een directe vraag of een beschrijving zijn.
- Systeembericht: Het systeembericht helpt de LLM begrijpen hoe het moet functioneren. Het interpreteert de taak en definieert het proces dat het model moet volgen.
Toepassingen van AI-agenten in de echte wereld
Door taken te automatiseren helpen AI-agenten om industrieën herstructureren en verhoogt de productiviteit en efficiëntie van de workflow.
De crypto-analisten van AI-agenten bekijken realtime gegevens om uitgestrekte markten te analyseren en de beste handelsmogelijkheden te identificeren.
Ze dienen als risicobeperkende middelen waarmee handelaren maximale winsten kunnen behalen.
Deze tools helpen ook om smart contracts te beoordelen en uit te voeren, wat naleving vergemakkelijkt en fouten in blockchain-transacties vermindert.
Naast de cryptofuncties van AI-agenten zijn ze ook waardevol voor de detailhandel en e-commerce.
Ze fungeren als chatbots en virtuele assistenten die vragen van klanten afhandelen en 24 uur per dag ondersteuning in realtime bieden.
Voordelen van het gebruik van AI-agenten
AI-agenten bieden zakelijke waarde in veel sectoren door middel van automatisering en hulp bij het nemen van beslissingen binnen organisaties.
Hier zijn enkele belangrijke voordelen van het toepassen van AI-agenten in je workflow:
- Verbeterde klantenondersteuning: AI-agenten maken continue klantenservice mogelijk door alle klachten te behandelen die dag en nacht binnenkomen. Bedrijven maken gebruik van deze systemen om standaardvragen te beheren en in realtime snelle oplossingen te bieden voor klachten van klanten. Ze bieden klanten verbeterde ondersteuningsdiensten die leiden tot een grotere merkloyaliteit.
- Nauwkeurige gegevensanalyse: Veel AI-agenten vullen analytische rollen aan en helpen bij het verzamelen en verwerken van gegevens. Het levert bruikbare inzichten en informatie die organisaties gebruiken om hun bedrijfsstrategieën te implementeren.
- Automatisering van werkstromen: AI-agenten helpen organisaties bij het verbeteren van de operationele efficiëntie. Ze helpen medewerkers bij het omgaan met routinetaken en het plannen van afspraken. Met deze agents kunnen bedrijven taken prioriteren en de beste strategieën vinden voor het organiseren van logistieke en managementplannen.
- Softwareontwikkeling: AI-code agents helpen bij de ontwikkeling van software en bieden suggesties voor het debuggen en versnellen van het softwareontwikkelingsproces.
Uitdagingen en beperkingen
AI-agenten worden steeds populairder op de markt, dus merken zetten ze nu in om meerdere activiteiten af te handelen.
Het gebruik van AI-agenten voor bedrijfsactiviteiten brengt echter ook een aantal complicaties met zich mee.
Deze uitdagingen zijn onder andere:
- Risico's op het gebied van hoge veiligheid: AI-agenten vormen een risico op cyberaanvallen, datalekken en een compromitterend besluitvormingsproces.
- Vooringenomenheid en ethische bezwaren: AI-agenten werken door gegevens te analyseren en suggesties te geven over mogelijke uitkomsten. Het gebruik van bevooroordeelde gegevens als basis voor besluitvorming leidt tot ethische problemen naast discriminatie van bepaalde groepen. De AI-wervingstool van Amazon kreeg kritiek omdat het discriminerende tendensen vertoonde ten opzichte van vrouwelijke kandidaten tijdens het aanwervingsproces.
- Slechte gegevenskwaliteit: AI-agenten hebben een nauwkeurige en brede dataset nodig om de meest nauwkeurige voorspellingen te kunnen doen. Anders kan een slechte gegevenskwaliteit leiden tot inefficiënte uitkomsten en de resultaten beïnvloeden. Dit kan fataal zijn, vooral bij financiële instellingen die sterk afhankelijk zijn van analytische voorspellingen.
- Beperkt menselijk begrip: Hoewel ze geavanceerd zijn, begrijpen veel AI-agenten de nuance in menselijke uitdrukkingen nog steeds niet volledig. AI-chatbots voor klanten kunnen bijvoorbeeld de context in spreektaal niet interpreteren, waardoor ze vragen van klanten verkeerd interpreteren en een slechte gebruikerservaring veroorzaken.
AI-agenten versus traditionele software
AI-agenten en traditionele software verschillen in functionaliteit, besluitvormingsproces en flexibiliteit.
De meeste traditionele software volgt een strikte set regels die de ontwikkelaars vooraf hebben gedefinieerd.
Vereisten zoals frequente updates belemmeren het vermogen om zich aan te passen aan nieuwe omstandigheden.
Aan de andere kant zijn AI-agenten ontworpen om acties uit het verleden te observeren en gegevens te analyseren om beslissingen te nemen voor toekomstige resultaten.
Ze beschikken over machine-learning capaciteiten en neurale netwerken om enorme datasets te verwerken, patronen te herkennen en de efficiëntie van de workflow te optimaliseren.
Deze AI-agenten kunnen zelfstandig werken dankzij hun geautomatiseerde systeem zonder dat ze menselijke aanpassingen nodig hebben.
Hoe AI-agenten bouwen en trainen
Stel dat je overweegt om AI-agenten te implementeren in je bedrijf, dan moet je een proces vinden dat het beste werkt voor jouw bedrijf.
Ons vertrouwde Undetectable AI tech team heeft de volgende stappen samengesteld om AI-agenten te bouwen en te trainen.
- Stap Een: Je moet het doel en de omgeving van de agent definiëren. Dit houdt in dat je vooraf de mogelijke situaties moet definiëren die de agent tegenkomt tijdens zijn activiteiten. De cryptotrends van AI-agenten omvatten bijvoorbeeld het analyseren van gegevens en het voorspellen van patronen. Door de vereiste taken te definiëren, kun je de technieken en modellen kiezen die je nodig hebt om je systeem te bouwen.
- Stap 2: Selecteer de juiste technische modellen. Van modellen voor machinaal leren tot natuurlijke taalverwerking, AI-agenten zijn uitgerust met unieke technologieën om hun prestaties te verbeteren.
- Stap drie: In dit stadium moet je gegevens verzamelen en organiseren. Het is essentieel om kwaliteitsgegevens te gebruiken, zoals bedrijfsrapporten, door gebruikers gegenereerde gegevens en externe datasets.
- Stap Vier: Lever de gegevens en train het model met behulp van een algoritme voor machinaal leren. Op deze manier kun je bepalen hoe de agent gegevens ontvangt en hem trainen om patronen te analyseren. Het vereist voortdurende controle en aanpassingen om gegevens te verwerken en effectief beslissingen te nemen.
- Stap vijf: Het is essentieel om de AI-agent rigoureus te testen om er zeker van te zijn dat hij zijn functies kan uitvoeren.
- Stap zes: De laatste stap is het inzetten en monitoren van de AI-agent. Het gaat om het implementeren van de agent in je werk en bestaande systemen. Je moet ook de metriek volgen en de nauwkeurigheid en responstijden bij het uitvoeren van taken observeren.
AI-agenten gebruiken in uw workflow
Het gebruik van AI-agenten in je dagelijkse routine kan de productiviteit en efficiëntie verhogen.
Hier zijn de beste AI-tools die je kunt gebruiken om je workflow te stroomlijnen.
- AI-baanaanbieder: Deze automatiseert het zoeken naar een baan en beoordeelt toepassingen om gebieden voor verbetering voor te stellen.
2. AI SEO schrijver: Dit hulpmiddel is uitstekend voor hulp bij het schrijven en bewerken inhoud geoptimaliseerd voor SEO. Het stelt schrijvers in staat om routinematige schrijftaken te delegeren en zich meer te richten op het creatieve proces.
3. AI-Chat: Het is een conversatietool die onmiddellijk real-time oplossingen op verzoeken van gebruikers.
4. AI Stealth-schrijver: Met deze tool kun je inhoud genereren die op mensen lijkt. Het is geavanceerder dan reguliere modellen en kan nuances en complexere betekenissen in menselijke interacties begrijpen.
Neem even de tijd om onze AI Detector en Humanizer te verkennen in de widget hieronder!
Veelgestelde vragen over AI-agenten
Hieronder hebben we de meest gestelde vragen over AI-agenten beantwoord
Zijn AI-agenten hetzelfde als chatbots?
Nee, AI-agenten zijn anders dan chatbots.
Terwijl de eerste complexere taken zonder tussenkomst kan afhandelen, zijn chatbots afhankelijk van de input van de gebruiker voordat ze een antwoord genereren.
Kunnen AI-agenten zelfstandig beslissingen nemen?
Ja, AI-agenten kunnen zelfstandig beslissingen nemen zonder directe menselijke invloed.
Welke vaardigheden zijn nodig om AI-agenten te bouwen?
Je hebt verschillende vaardigheden nodig om je eigen AI-agent te bouwen.
Deze omvatten programmeren, machine learning, database modellering en kennis van intelligente gebruikersinterfaces.
Conclusie
Van chatbots voor klantondersteuning tot realtime gegevensgestuurde financiële analyses, AI-agenten voeren uiteenlopende taken uit binnen een werkomgeving.
Nu je meer weet over de verschillende toepassingen in bedrijfsorganisaties, kun je de juiste tool voor jouw bedrijfsmodel kiezen.
Zo kunt u concurrerend blijven en uw voorsprong behouden in een wereld die steeds digitaler wordt.