Agenții AI sunt din ce în ce mai utilizați în locurile de muncă moderne pentru a ajuta la luarea deciziilor, a automatiza sarcinile și a optimiza eficiența.
Aceasta implică diverse soluții AI, soluții de învățare automată și procese de învățare naturală pentru a se adapta la diferite medii.
Acest articol va aborda întrebarea: ce sunt agenții AI?
Am adunat tot ce trebuie să știți despre cum funcționează agenții AI, astfel încât să puteți alege aplicația corectă pentru modelul dvs. de afaceri.
Aflați mai multe mai jos!
Ce este un agent AI?
Un agent AI este un software automatizat care poate asista un profesionist la locul de muncă în îndeplinirea diferitelor sarcini.
Acesta implică un sistem de inteligență artificială care se bazează pe învățarea automată și prelucrarea limbajului natural pentru a absorbi informații din mediul său imediat și pentru a lua decizii fără intervenție umană.
Spre deosebire de majoritatea programelor informatice tradiționale, agenții AI nu au nevoie de un set programat de reguli sau indicații pentru a îndeplini sarcini și a oferi răspunsuri.
Nu vă mai îngrijorați niciodată că AI vă detectează textele. Undetectable AI Vă poate ajuta:
- Faceți să apară scrisul dvs. asistat de AI asemănătoare omului.
- Bypass toate instrumentele majore de detectare AI cu un singur clic.
- Utilizați AI în siguranță și cu încredere în școală și la locul de muncă.
Ei au un sistem avansat prin care își pot observa circumstanțele și pot rezolva problemele fără intervenție.
Ei sunt incredibil de versatili, iar componenta esențială a unui agent variază în funcție de sarcinile pe care trebuie să le îndeplinească.
În timp ce oamenii pot stabili obiective, agentul AI decide care sunt pașii corecți de urmat pentru a atinge aceste obiective.
Tipuri de agenți AI
Să explorăm diferitele exemple de agenți AI pentru a înțelege cum funcționează agenții AI și aplicațiile lor în diferite circumstanțe.
Agenți clienți
Agenții de relații cu clienții ajută companiile să se implice în relația cu baza lor de utilizatori, să răspundă la întrebări și să contribuie la sarcinile serviciului clienți 24/7.
Acest tip de agent AI utilizează un sistem de procesare a învățării naturale care îi permite să comunice cu clienții pe un ton conversațional și să ofere asistență pentru clienți fără întreruperi.
De exemplu, Volkswagen US a colaborat cu Gemini de la Google pentru a-și lansa propriul Asistent virtual AI pentru aplicația sa MyVW.
Această soluție poate răspunde solicitărilor șoferilor de a utiliza vehiculul și poate explica cum să utilizeze funcții precum indicatoarele luminoase cu ajutorul camerei telefonului.
Agenți ierarhici
Agenții ierarhici urmează o structură definită pe mai multe niveluri, fiecare concentrându-se pe o sarcină diferită.
Aceasta implică o combinație de agenți multipli grupați într-o ierarhie în care agenții de nivel inferior se concentrează asupra unor sarcini specifice.
În schimb, agenții de nivel superior sunt mai responsabili de gestionarea sarcinilor generale.
Această organizare asigură faptul că agenții AI pot gestiona eficient sarcinile, indiferent de complexitate.
De exemplu, agenții ierarhici s-au dovedit utili în întreprinderile de producție, unde agenții de nivel inferior se concentrează asupra mașinilor individuale.
În schimb, agenții de nivel înalt se ocupă de sarcinile legate de fluxul general de producție. Ei analizează datele pentru a identifica modele care să contribuie la îmbunătățirea calității producției.
Agenți pe bază de utilitate
Agenții bazați pe utilitate se mai numesc și agenți bazați pe rol, deoarece analizează dezirabilitatea rezultatelor potențiale înainte de a lua o decizie.
Cu această funcție de utilitate, agenții pot maximiza scara lor de preferințe și pot evalua soluțiile pentru a determina cel mai bun rezultat posibil.
Un exemplu sunt instituțiile financiare în care managerii de portofoliu să evalueze investițiile pe baza diferitelor variabile, cum ar fi randamentul, diversificarea și factorii de risc.
Acești agenți pe bază de utilități pot ajuta la analiza datelor pentru a găsi opțiuni de investiții care produc cele mai mari randamente.
Agenți pe bază de reflexe
Există două categorii de agenți bazați pe reflexe:
Agenți reflexi simpli și Agenți reflexi pe bază de model.
Agenții reflexivi simpli urmează un set predefinit de programe pentru a răspunde la situații specifice.
Acestea nu iau în considerare rezultatele anterioare sau acțiunile viitoare și lucrează doar în cadrul regulilor definite.
De exemplu, în sectorul hotelier, agenții simpli bazați pe reflexe pot trimite automat mesaje de confirmare atunci când clienții fac o rezervare.
Sau în companiile de asigurări, unde agenții trimit imediat e-mailuri de confirmare ca răspuns la fiecare cerere de despăgubire depusă.
Între timp, agenții bazați pe modele adoptă un proces decizional mai sofisticat.
Ei dezvoltă un model intern al mediului și adună informații prin luarea în considerare a acțiunilor anterioare pentru a lua decizii pentru viitor.
Un exemplu este industria lanțului de aprovizionare; sistemele de urmărire a stocurilor utilizează agenți bazați pe modele pentru monitorizarea stocurilor, ajustarea comenzilor, și să previzioneze cererile viitoare.
Acestea iau în considerare istoricul și decid asupra următoarelor mișcări prin analizarea modelelor anterioare.
Agenți de date
Agenții de date oferă utilizatorilor soluții pentru procesarea complexă a datelor și pentru înțelegerea seturilor de date.
Acestea îndeplinesc mai multe funcții, cum ar fi curățarea datelor, analiza și extragerea de informații dintr-o bază de date masivă.
În organizațiile financiare, analiștii de date utilizează agenți pentru a procesa date de pe piața bursieră în timp real, pentru a analiza modele și pentru a oferi informații pentru tranzacțiile viitoare.
Agenți angajați
Agenții pentru angajați ajută organizațiile să își gestioneze sarcinile administrative și de resurse umane.
Acestea automatizează sarcinile de rutină și ajută angajații să își gestioneze programele, exercițiile de integrare și atelierele zilnice.
Descriși și ca lucrători digitali autonomi, aceștia sporesc productivitatea și eficiența angajaților.
Agenții Onboarding AI ajută la instruirea recruților prin exerciții de orientare, documente, verificări ale antecedentelor și alte funcții administrative, reducând stresul personalului de resurse umane.
De asemenea, ajută la reducerea timpului de procesare pentru noii angajați și la creșterea eficienței.
Agenți de învățare
Agenții de învățare sunt, de asemenea, considerați agenți predictivi, deoarece iau decizii și își îmbunătățesc comportamentul pe baza performanțelor anterioare.
Ei își ajustează acțiunile pe baza situațiilor trecute și a tendințelor actuale pentru a determina evenimentele viitoare.
De obicei, acești agenți de învățare utilizează tehnici de învățare automată pentru a obține noi informații și pentru a-și adapta comportamentul prin revizuirea datelor anterioare.
De exemplu, în multe firme de comerț electronic, agenții de învățare organizează sugestii de produse și afișează anunțuri pe baza preferințelor și interacțiunilor utilizatorilor.
Un alt exemplu este acela în care un filtru de căutare a unui loc de muncă poate prezice opțiuni bazate pe selecțiile anterioare, adaptându-se nevoilor utilizatorilor.
Cum funcționează agenții AI
În cazul în care încă vă întrebați, ce sunt agenții AI?
Trebuie să învățați cum funcționează agenții AI pentru a alege instrumentul potrivit nevoilor dumneavoastră.
Următoarele explicații tratează caracteristicile esențiale ale agenților AI și ale sistemelor lor operaționale.
Agenții AI utilizează apeluri de funcții, care necesită introducerea de date de către utilizatori în care implică introducerea de date în modele lingvistice mari inclusiv Google Gemini sau Chat GPT- 4 pentru a primi răspunsuri generate.
Procesul de solicitare a funcției include mai multe componente esențiale.
- Mesaj asistent: Acesta reprezintă rezultatul generat de LLM pe baza solicitărilor utilizatorului și a algoritmului sistemului.
- Mesajul utilizatorului: Mesajul conține instrucțiuni și îndemnuri pe care utilizatorul trebuie să se aștepte ca AI să le urmeze. În funcție de sarcină, acesta poate fi o întrebare directă sau o descriere.
- Mesaj de sistem: Mesajul sistemului ajută LLM să înțeleagă cum să funcționeze. Acesta interpretează sarcina și definește procesul pe care trebuie să îl urmeze modelul.
Aplicații ale agenților AI în lumea reală
Prin automatizarea sarcinilor, agenții AI ajută la restructurarea industriilor și să stimuleze productivitatea și eficiența fluxului de lucru.
Analiștii de criptografie cu agenți AI examinează datele în timp real pentru a analiza piețele vaste și a identifica cele mai bune oportunități de tranzacționare.
Acestea servesc ca instrumente de reducere a riscurilor care permit comercianților să obțină profituri maxime.
Aceste instrumente ajută, de asemenea, la revizuirea și executarea contractelor inteligente, ceea ce facilitează conformitatea, reducând totodată greșelile din tranzacțiile blockchain.
Pe lângă funcțiile criptografice ale agenților AI, aceștia sunt valoroși și pentru comerțul cu amănuntul și comerțul electronic.
Aceștia acționează ca roboți de chat și asistenți virtuali, răspunzând întrebărilor clienților și oferind asistență în timp real 24 de ore din 24, 7 zile din 7.
Beneficiile utilizării agenților AI
Agenții AI aduc valoare de afaceri în multe industrii prin automatizare și prin sprijinirea procesului decizional în cadrul organizațiilor.
Iată câteva beneficii majore ale aplicării agenților AI în fluxul de lucru:
- Asistență pentru clienți îmbunătățită: Agenții AI permit furnizarea de servicii continue de asistență pentru clienți prin soluționarea tuturor reclamațiilor primite zi și noapte. Întreprinderile profită de aceste sisteme pentru a gestiona interogările standard și pentru a oferi soluții rapide la reclamațiile clienților în timp real. Acestea oferă clienților servicii de asistență îmbunătățite, ceea ce duce la creșterea loialității față de marcă.
- Analiza precisă a datelor: Mulți agenți AI completează rolurile analitice și ajută la colectarea și prelucrarea datelor. Aceștia furnizează informații și perspective de acțiune pe care organizațiile le utilizează pentru a-și pune în aplicare strategiile de afaceri.
- Automatizarea fluxului de lucru: Agenții AI asistă organizațiile în îmbunătățirea eficienței operaționale. Aceștia ajută angajații în gestionarea sarcini de rutină și programarea întâlnirilor. Cu ajutorul acestor agenți, întreprinderile pot prioritiza sarcinile și pot găsi cele mai bune strategii pentru organizarea logisticii și a planurilor de gestionare.
- Dezvoltare software: Agenții de cod AI ajută la dezvoltarea de software și oferă sugestii pentru depanare și accelerarea procesului de dezvoltare a software-ului.
Provocări și limitări
Agenții AI câștigă popularitate pe piață, astfel încât brandurile îi angajează acum pentru a gestiona mai multe operațiuni.
Cu toate acestea, utilizarea agenților AI pentru operațiunile de afaceri aduce și câteva complicații.
Aceste provocări includ:
- Riscuri ridicate de securitate: Agenții AI prezintă riscuri de atacuri cibernetice, încălcări ale securității datelor și un proces decizional compromițător.
- Prejudecăți și preocupări etice: Agenții AI funcționează prin analizarea datelor pentru a oferi sugestii privind rezultatele posibile. Utilizarea de date părtinitoare ca bază pentru luarea deciziilor duce la probleme etice, alături de discriminarea anumitor grupuri. De exemplu Instrument de recrutare AI de la Amazon a fost criticat pentru că a arătat tendințe discriminatorii față de candidații de sex feminin în timpul procesului de angajare.
- Calitatea slabă a datelor: Agenții AI au nevoie de un set de date exacte și ample pentru a determina cele mai exacte predicții. În caz contrar, calitatea slabă a datelor poate duce la rezultate ineficiente și poate afecta rezultatele. Acest lucru se poate dovedi fatal, în special în instituțiile financiare care se bazează în mod semnificativ pe predicții analitice.
- Înțelegerea umană limitată: Deși avansați, mulți agenți AI încă nu înțeleg pe deplin nuanțele expresiei umane. De exemplu, este posibil ca roboții AI de chat cu clienții să nu fie capabili să interpreteze contextul în limbajul colocvial, ceea ce îi determină să interpreteze greșit întrebările clienților și să provoace o experiență de utilizare deficitară.
Agenți AI vs. software tradițional
Agenții AI și software-ul tradițional diferă în ceea ce privește funcționalitatea, procesul decizional și flexibilitatea.
Majoritatea programelor software tradiționale urmează un set strict de reguli predefinite de dezvoltatori.
Cerințe precum actualizările frecvente împiedică capacitatea sa de a se adapta la noi circumstanțe.
Pe de altă parte, agenții AI sunt concepuți să observe acțiunile trecute și să analizeze datele pentru a lua decizii cu privire la rezultatele viitoare.
Acestea au abilități de învățare automată și rețele neuronale pentru a procesa seturi masive de date, a recunoaște modele și a optimiza eficiența fluxului de lucru.
Acești agenți AI au capacitatea de a lucra pe cont propriu datorită sistemului lor automatizat, fără a necesita ajustări umane.
Cum să construiți și să antrenați agenți AI
Să presupunem că aveți în vedere implementarea agenților AI în afacerea dvs.; trebuie să găsiți un proces care să funcționeze cel mai bine pentru afacerea dvs.
Echipa noastră tehnică de încredere Undetectable AI a alcătuit următorii pași pe care trebuie să îi urmați pentru a construi și instrui agenți AI.
- Primul pas: Trebuie să definiți scopul și mediul agentului. Aceasta implică predefinirea situațiilor posibile pe care agentul le va întâlni în operațiunile sale. De exemplu, tendințele criptografice ale agenților AI includ analizarea datelor și prezicerea modelelor. Prin definirea sarcinilor necesare, puteți alege tehnicile și modelele de care aveți nevoie pentru a vă construi sistemul.
- Pasul doi: Selectați modelele tehnologice potrivite. De la modele de învățare automată la procesarea limbajului natural, agenții AI sunt echipați cu tehnologii unice pentru a spori performanța operațiunilor lor.
- Pasul trei: În această etapă trebuie să adunați și să vă organizați datele. Este esențial să utilizați date de calitate, cum ar fi rapoarte de afaceri, date generate de utilizatori și seturi de date externe.
- Pasul patru: Furnizați datele și antrenați modelul utilizând un algoritm de învățare automată. În acest fel, puteți determina modul în care agentul primește datele și îl puteți antrena pentru a analiza modelele. Acesta necesită monitorizare și ajustări continue pentru a procesa datele și a lua decizii în mod eficient.
- Pasul cinci: Este esențial să testați riguros agentul AI pentru a vă asigura că acesta își poate îndeplini funcțiile.
- Pasul șase: Etapa finală este implementarea și monitorizarea agentului AI. Aceasta implică implementarea agentului în activitatea dvs. și în sistemele existente. De asemenea, trebuie să urmăriți metricile și să observați acuratețea și timpii de răspuns atunci când efectuați sarcini.
Cum să utilizați agenții AI în fluxul dvs. de lucru
Utilizarea agenților AI în rutina zilnică poate crește productivitatea și eficiența.
Iată care sunt cele mai importante instrumente AI nedetectabile pe care le puteți adopta pentru a vă eficientiza fluxul de lucru.
- AI Job Applier: Acest automatizează căutarea unui loc de muncă și analizează aplicațiile pentru a sugera domenii de îmbunătățire.
2. AI SEO Writer: Acest instrument este excelent pentru asistarea în redactare și editare conținut optimizat pentru SEO. Aceasta le permite scriitorilor să delege sarcinile de rutină și să se concentreze mai mult asupra procesului creativ.
3. AI Chat: Este un instrument conversațional care oferă imediat soluții în timp real la solicitările utilizatorilor.
4. AI Stealth Writer: Acest instrument vă permite să generați conținut de tip uman. Este mai avansat decât modele obișnuite și poate înțelege nuanțele și semnificațiile mai complexe ale interacțiunilor umane.
Explorați Detectorul AI și Humanizer în widget-ul de mai jos!
Întrebări frecvente despre agenții AI
Mai jos, am răspuns la cele mai frecvente întrebări despre agenții AI
Sunt agenții AI la fel ca chatbots?
Nu, agenții AI sunt diferiți de chatbots.
În timp ce primele se pot ocupa de sarcini mai complexe fără intervenție, roboții de chat se bazează pe contribuțiile utilizatorului înainte de a genera un răspuns.
Pot agenții AI să ia decizii pe cont propriu?
Da, agenții AI pot lua decizii în mod independent, fără influență umană directă.
Ce competențe sunt necesare pentru a construi agenți AI?
Veți avea nevoie de un set divers de competențe pentru a vă construi propriul agent AI.
Acestea includ programarea, învățarea automată, modelarea bazelor de date și cunoașterea interfețelor utilizator inteligente.
Concluzie
De la chatbots de asistență pentru clienți la analize financiare în timp real bazate pe date, agenții AI îndeplinesc diverse sarcini la locul de muncă.
Acum că ați aflat despre diferitele aplicații din cadrul organizațiilor de afaceri, puteți adopta instrumentul potrivit pentru modelul dvs. de afaceri.
Acest lucru vă permite să rămâneți competitiv și să vă mențineți în frunte într-o lume din ce în ce mai digitală.