Czym są agenci AI? Wszystko, co musisz wiedzieć

Agenci AI są coraz częściej wykorzystywani w nowoczesnych miejscach pracy do wspomagania podejmowania decyzji, automatyzacji zadań i optymalizacji wydajności.

Obejmuje różne rozwiązania AI, rozwiązania uczenia maszynowego i naturalne procesy uczenia się w celu dostosowania się do różnych środowisk.

W tym artykule odpowiemy na pytanie: czym są agenci AI?

Zebraliśmy wszystko, co musisz wiedzieć o tym, jak działają agenci AI, abyś mógł wybrać odpowiednią aplikację dla swojego modelu biznesowego.

Dowiedz się więcej poniżej!

Czym jest agent AI?

Agent AI to zautomatyzowane oprogramowanie, które może pomóc profesjonalistom w miejscu pracy w wykonywaniu różnych zadań.

Obejmuje ona system sztucznej inteligencji polegający na uczeniu maszynowym i przetwarzaniu języka naturalnego w celu absorbowania informacji z bezpośredniego otoczenia i podejmowania decyzji bez interwencji człowieka. 

W przeciwieństwie do większości tradycyjnego oprogramowania komputerowego, agenci AI nie potrzebują zaprogramowanego zestawu reguł lub podpowiedzi, aby wykonywać zadania i udzielać odpowiedzi.

Mają zaawansowany system, w którym mogą obserwować okoliczności i rozwiązywać problemy bez interwencji. 

Są one niezwykle wszechstronne, a podstawowy element agenta różni się w zależności od zadań, które musi wykonać.

Podczas gdy ludzie mogą wyznaczać cele, agent AI decyduje o właściwych krokach, jakie należy podjąć, aby je osiągnąć. 

Rodzaje agentów AI

Przeanalizujmy różne przykłady agentów AI, aby zrozumieć, jak działają agenci AI i ich zastosowania w różnych okolicznościach. 

Przedstawiciele klienta 

Agenci klienta pomagają firmom angażować się w kontakt z bazą użytkowników, odpowiadać na zapytania i pomagać w zadaniach związanych z obsługą klienta 24/7.

Ten typ agenta AI wykorzystuje system przetwarzania naturalnego uczenia się, który umożliwia im komunikowanie się z klientami w tonie konwersacyjnym i oferowanie płynnej obsługi klienta. 

Dla przykładu, Volkswagen US współpracował z Google Gemini, aby uruchomić własną firmę. Wirtualny asystent AI za aplikację MyVW.

Rozwiązanie to może reagować na prośby kierowców dotyczące korzystania z pojazdu i wyjaśniać, jak korzystać z funkcji, takich jak kierunkowskazy, za pomocą kamery telefonu.

Agenci hierarchiczni 

Hierarchiczni agenci podążają za określoną strukturą na kilku poziomach, z których każdy koncentruje się na innym zadaniu.

Obejmuje ona połączenie wielu agentów pogrupowanych w hierarchię, w której agenci niskiego poziomu koncentrują się na określonych zadaniach.

Z kolei agenci wyższego poziomu są bardziej odpowiedzialni za obsługę szerokich zadań. 

Taka organizacja zapewnia, że agenci AI mogą skutecznie obsługiwać zadania, bez względu na to, jak bardzo są one złożone.

Na przykład, agenci hierarchiczni okazali się pomocni w firmach produkcyjnych, w których agenci niskiego poziomu koncentrują się na poszczególnych maszynach.

Z kolei agenci wysokiego poziomu obsługują zadania dotyczące ogólnego przepływu produkcji. Analizują dane w celu zidentyfikowania wzorców, które pomagają poprawić jakość produkcji. 

Agenty oparte na użyteczności 

Agenty oparte na użyteczności są również nazywane agentami opartymi na rolach, ponieważ analizują pożądalność potencjalnych wyników przed podjęciem decyzji.

Dzięki tej funkcji użyteczności agenci mogą maksymalizować swoją skalę preferencji i oceniać rozwiązania w celu określenia najlepszego możliwego wyniku. 

Przykładem są instytucje finansowe, w których zarządzający portfelem ocena inwestycji w oparciu o różne zmienne, takie jak zwrot, dywersyfikacja i czynniki ryzyka.

Te oparte na użyteczności agenty mogą pomóc w analizie danych w celu znalezienia opcji inwestycyjnych przynoszących największe zyski. 

Czynniki oparte na odruchach 

Istnieją dwie kategorie środków opartych na odruchach:

Proste agenty refleksyjne i agenty refleksyjne oparte na modelach. 

Proste agenty odruchowe postępują zgodnie z predefiniowanym zestawem programów, aby reagować na określone sytuacje.

Nie biorą pod uwagę przeszłych wyników ani przyszłych działań i działają tylko w ramach określonych zasad.

Przykładowo, w branży hotelarskiej proste agenty oparte na odruchach mogą automatycznie wysyłać wiadomości potwierdzające, gdy klienci dokonują rezerwacji.

Lub w firmach ubezpieczeniowych, gdzie agenci natychmiast wysyłają e-maile z potwierdzeniem w odpowiedzi na każde zgłoszenie roszczenia.   

Tymczasem agenty oparte na modelach przyjmują bardziej wyrafinowany proces podejmowania decyzji.

Rozwijają wewnętrzny model środowiska i zbierają informacje, biorąc pod uwagę przeszłe działania, aby podejmować decyzje na przyszłość.

Przykładem jest branża łańcucha dostaw; systemy śledzenia zapasów wykorzystują agentów opartych na modelach do monitorowanie stanów magazynowych, dostosowywanie zamówień, i przewidzieć przyszłe wymagania. 

Biorą pod uwagę historię i decydują o kolejnych ruchach, analizując poprzednie wzorce.

Agenci danych 

Agenci danych oferują użytkownikom rozwiązania do złożonego przetwarzania danych i wglądu w zbiory danych.

Pełnią one kilka funkcji, takich jak czyszczenie danych, analiza i pobieranie informacji z ogromnej bazy danych. 

W organizacjach finansowych analitycy danych wykorzystują agentów do przetwarzania danych giełdowych w czasie rzeczywistym, analizowania wzorców i oferowania wglądu w przyszłe transakcje.

Agenci pracowniczy 

Agenci pracowniczy pomagają organizacjom w zarządzaniu zasobami ludzkimi i zadaniami administracyjnymi.

Automatyzują one rutynowe zadania i pomagają pracownikom w zarządzaniu ich harmonogramami, ćwiczeniami wdrożeniowymi i codziennymi warsztatami.

Określani również jako autonomiczni pracownicy cyfrowi, zwiększają produktywność i wydajność pracowników. 

Wdrażający agenci AI pomagają w szkoleniu rekruterów poprzez ćwiczenia orientacyjne, papierkową robotę, sprawdzanie przeszłości i inne funkcje administracyjne, zmniejszając obciążenie personelu HR.

Pomaga to również skrócić czas przetwarzania nowych pracowników i zwiększyć wydajność.

Agenci uczący się 

Agenci uczący się są również uważani za agentów predykcyjnych, ponieważ podejmują decyzje i poprawiają swoje zachowanie w oparciu o poprzednie wyniki.

Dostosowują swoje działania w oparciu o przeszłe sytuacje i obecne trendy, aby określić przyszłe wydarzenia.

Zazwyczaj te uczące się agenty wykorzystują techniki uczenia maszynowego do zdobywania nowych spostrzeżeń i dostosowywania swoich zachowań poprzez przeglądanie danych z przeszłości. 

Na przykład w wielu firmach e-commerce agenci uczący się organizują sugestie produktów i wyświetlają reklamy w oparciu o preferencje i interakcje użytkowników.

Innym przykładem jest sytuacja, w której filtr wyszukiwania ofert pracy może przewidywać opcje na podstawie wcześniejszych wyborów, dostosowując się do potrzeb użytkowników.

Jak działają agenci AI 

Jeśli nadal zastanawiasz się, czym są agenci AI?

Musisz dowiedzieć się, jak działają agenci AI, aby wybrać odpowiednie narzędzie dostosowane do Twoich potrzeb.

Poniższe wyjaśnienie omawia podstawowe cechy agentów AI i ich systemów operacyjnych. 

Agenci AI korzystają z wywołań funkcji, które wymagają od użytkowników wprowadzenia danych, co wiąże się z wprowadzeniem danych do duże modele językowe w tym Google Gemini lub Czat GPT-4 aby otrzymywać wygenerowane odpowiedzi.

Proces wywoływania funkcji obejmuje kilka istotnych elementów. 

• Komunikat pomocniczy: Reprezentuje to dane wyjściowe wygenerowane przez LLM na podstawie podpowiedzi użytkownika i algorytmu systemu. 
• Wiadomość od użytkownika: Wiadomość zawiera instrukcje i podpowiedzi, których użytkownik może oczekiwać od AI. W zależności od zadania może to być bezpośrednie pytanie lub opis. 
• Komunikat systemowy: Komunikat systemowy pomaga LLM zrozumieć, jak ma działać. Interpretuje zadanie i definiuje proces, który model powinien wykonać. 

Rzeczywiste zastosowania agentów AI

Poprzez automatyzację zadań agenci AI pomagają restrukturyzacja przemysłu oraz zwiększyć produktywność i wydajność przepływu pracy. 

Agenci AI, analitycy kryptowalut, przeglądają dane w czasie rzeczywistym, aby analizować rozległe rynki i identyfikować najlepsze możliwości handlowe.

Służą one jako narzędzia redukcji ryzyka, które umożliwiają inwestorom osiągnięcie maksymalnych zysków. 

Narzędzia te pomagają również w przeglądaniu i wykonywaniu inteligentnych kontraktów, co ułatwia zachowanie zgodności przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby błędów w transakcjach blockchain.

Oprócz funkcji kryptograficznych agentów AI, są one również cenne dla handlu detalicznego i e-commerce.

Działają one jako chatboty i wirtualni asystenci obsługujący zapytania klientów i zapewniający wsparcie w czasie rzeczywistym 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu.  

Korzyści z używania agentów AI

Agenci AI wnoszą wartość biznesową w wielu branżach poprzez automatyzację i wspomaganie podejmowania decyzji w organizacjach.

Oto kilka głównych korzyści płynących z zastosowania agentów AI w przepływie pracy:

• Ulepszona obsługa klienta: Agenci AI umożliwiają ciągłe usługi obsługi klienta, odpowiadając na wszystkie skargi, które napływają w dzień iw nocy. Firmy wykorzystują te systemy do zarządzania standardowymi zapytaniami i dostarczania szybkich rozwiązań dla skarg klientów w czasie rzeczywistym. Zapewniają one klientom ulepszone usługi wsparcia, co prowadzi do zwiększenia lojalności wobec marki. 

• Dokładna analiza danych: Wielu agentów AI uzupełnia role analityczne i pomaga w gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Dostarczają one praktycznych spostrzeżeń i informacji, które organizacje wykorzystują do wdrażania swoich strategii biznesowych.

• Automatyzacja przepływu pracy: Agenci AI pomagają organizacjom w poprawie wydajności operacyjnej. Pomagają pracownikom w obsłudze rutynowe zadania i planowanie spotkań. Dzięki tym agentom firmy mogą ustalać priorytety zadań i znajdować najlepsze strategie organizacji logistyki i planów zarządzania.

• Rozwój oprogramowania: Agenci kodu AI wspomagają rozwój oprogramowania i oferują sugestie dotyczące debugowania i przyspieszenia procesu tworzenia oprogramowania. 

Wyzwania i ograniczenia 

Agenci AI zyskują coraz większą popularność na rynku, więc marki zatrudniają ich teraz do obsługi wielu operacji.

Jednak korzystanie z agentów AI w operacjach biznesowych wiąże się również z kilkoma komplikacjami.

Wyzwania te obejmują:

• Zagrożenia o wysokim poziomie bezpieczeństwa: Agenci AI stwarzają ryzyko cyberataków, naruszeń danych i kompromitującego procesu decyzyjnego.

• Stronniczość i kwestie etyczne: Agenci sztucznej inteligencji analizują dane, aby zasugerować możliwe wyniki. Wykorzystywanie tendencyjnych danych jako podstawy do podejmowania decyzji skutkuje kwestiami etycznymi, a także dyskryminacją niektórych grup. Na przykład Narzędzie rekrutacyjne AI od Amazon spotkał się z krytyką, ponieważ wykazywał tendencje dyskryminacyjne wobec kandydatek podczas procesu rekrutacji.

• Niska jakość danych: Agenci AI wymagają dokładnego i szerokiego zbioru danych, aby określić najdokładniejsze prognozy. W przeciwnym razie niska jakość danych może prowadzić do nieefektywnych wyników i wpływać na wyniki. Może to okazać się fatalne w skutkach, zwłaszcza w instytucjach finansowych, które w znacznym stopniu polegają na prognozach analitycznych. 

• Ograniczone ludzkie zrozumienie: Choć zaawansowani, wielu agentów AI wciąż nie w pełni rozumie niuanse ludzkiej ekspresji. Na przykład, czatboty AI dla klientów mogą nie być w stanie zinterpretować kontekstu w języku potocznym, powodując błędną interpretację zapytań klientów i powodując słabe wrażenia użytkownika. 

Agenci AI a tradycyjne oprogramowanie 

Agenci AI i tradycyjne oprogramowanie różnią się funkcjonalnością, procesem podejmowania decyzji i elastycznością.

Większość tradycyjnego oprogramowania podlega ścisłemu zestawowi reguł, które zostały wcześniej zdefiniowane przez deweloperów.

Wymagania, takie jak częste aktualizacje, utrudniają jej dostosowanie się do nowych okoliczności. 

Z drugiej strony, agenci AI są zaprojektowani do obserwowania przeszłych działań i analizowania danych w celu podejmowania decyzji dotyczących przyszłych wyników.

Posiadają zdolności uczenia maszynowego i sieci neuronowe do przetwarzania ogromnych zbiorów danych, rozpoznawania wzorców i optymalizacji wydajności przepływu pracy.

Agenci AI posiadają zdolność do samodzielnej pracy dzięki zautomatyzowanemu systemowi, który nie wymaga korekt ze strony człowieka. 

Jak budować i szkolić agentów AI 

Załóżmy, że rozważasz wdrożenie agentów AI w swojej firmie; musisz znaleźć proces, który najlepiej sprawdzi się w Twojej firmie.

Nasz zaufany zespół techniczny Undetectable AI opracował następujące kroki, które należy wykonać, aby zbudować i przeszkolić agentów AI. 

• Krok pierwszy: Należy zdefiniować cel i środowisko agenta. Obejmuje to wstępne zdefiniowanie możliwych sytuacji, które agent napotka w swoich działaniach. Na przykład trendy kryptograficzne agentów AI obejmują analizę danych i przewidywanie wzorców. Definiując wymagane zadania, można wybrać techniki i modele potrzebne do zbudowania systemu.

• Krok drugi: Wybierz odpowiednie modele technologiczne. Od modeli uczenia maszynowego po przetwarzanie języka naturalnego, agenci AI są wyposażeni w unikalne technologie zwiększające wydajność ich operacji.
  
• Krok trzeci: Na tym etapie należy zebrać i uporządkować dane. Niezbędne jest korzystanie z wysokiej jakości danych, takich jak raporty biznesowe, dane generowane przez użytkowników i zewnętrzne zbiory danych.
  
• Krok czwarty: Dostarcz dane i wytrenuj model przy użyciu algorytmu uczenia maszynowego. W ten sposób można określić, w jaki sposób agent odbiera dane i wytrenować go do analizowania wzorców. Wymaga to ciągłego monitorowania i dostosowywania w celu skutecznego przetwarzania danych i podejmowania decyzji.
  
• Krok piąty: Niezbędne jest rygorystyczne testowanie agenta AI, aby upewnić się, że może on wykonywać swoje funkcje.
  
• Krok szósty: Ostatnim krokiem jest wdrożenie i monitorowanie agenta AI. Wiąże się to z wdrożeniem agenta do pracy i istniejących systemów. Należy również śledzić metryki i obserwować dokładność oraz czasy reakcji podczas wykonywania zadań. 

Jak korzystać z agentów AI w przepływie pracy? 

Korzystanie z agentów AI w codziennej rutynie może zwiększyć produktywność i wydajność.

Oto najlepsze niewykrywalne narzędzia sztucznej inteligencji, które można zastosować w celu usprawnienia przepływu pracy. 

1. AI Job Applier: To automatyzuje poszukiwanie pracy i przegląda aplikacje, aby zasugerować obszary wymagające poprawy.

2. AI SEO Writer: Narzędzie to jest doskonałe do pomocy w pisaniu i edytowaniu treści zoptymalizowane pod kątem SEO. Pozwala to pisarzom delegować rutynowe zadania związane z pisaniem i skupić się bardziej na procesie twórczym.

3. Czat AI: Jest to narzędzie konwersacyjne, które natychmiast zapewnia Rozwiązania czasu rzeczywistego na żądania użytkowników.

4. AI Stealth Writer: Narzędzie to pozwala generować treści przypominające ludzkie. Jest bardziej zaawansowane niż zwykłe modele i potrafi zrozumieć niuanse i bardziej złożone znaczenia w interakcjach międzyludzkich.

Poświęć chwilę na zapoznanie się z naszym AI Detectorem i Humanizerem w widżecie poniżej!

Najczęściej zadawane pytania dotyczące agentów AI

Poniżej odpowiadamy na najczęściej zadawane pytania dotyczące agentów AI

Wnioski 

Od chatbotów obsługujących klientów po analizy finansowe oparte na danych w czasie rzeczywistym, agenci AI wykonują różnorodne zadania w miejscu pracy.

Teraz, gdy dowiedziałeś się o różnych aplikacjach w organizacjach biznesowych, możesz przyjąć odpowiednie narzędzie dla swojego modelu biznesowego.

Pozwala to zachować konkurencyjność i utrzymać przewagę w coraz bardziej cyfrowym świecie.