Что такое агенты искусственного интеллекта? Все, что вам нужно знать

ИИ-агенты все чаще используются в современных рабочих местах для принятия решений, автоматизации задач и оптимизации эффективности.

Она включает в себя различные решения в области искусственного интеллекта, машинного обучения и естественного обучения для адаптации к различным условиям.

В этой статье мы рассмотрим вопрос: что такое агенты искусственного интеллекта?

Мы собрали все, что вам нужно знать о том, как работают агенты искусственного интеллекта, чтобы вы могли выбрать подходящее приложение для своей бизнес-модели.

Узнайте больше ниже!

Что такое агент искусственного интеллекта?

ИИ-агент - это автоматизированное программное обеспечение, которое может помочь специалисту на рабочем месте в выполнении различных задач.

Система искусственного интеллекта, основанная на машинном обучении и обработке естественного языка, способна воспринимать информацию из окружающей среды и принимать решения без участия человека. 

В отличие от большинства традиционных компьютерных программ, агентам ИИ не нужен запрограммированный набор правил или подсказок для выполнения задач и предоставления ответов.

Они обладают развитой системой, позволяющей им наблюдать за обстоятельствами и решать проблемы без вмешательства. 

Они невероятно универсальны, и основные составляющие агента варьируются в зависимости от задач, которые он должен выполнять.

В то время как человек может ставить цели, агент ИИ решает, какие шаги предпринять для их достижения. 

Типы агентов искусственного интеллекта

Давайте рассмотрим различные примеры ИИ-агентов, чтобы понять, как они работают и как применяются в различных обстоятельствах. 

Агенты по работе с клиентами 

Агенты по работе с клиентами помогают компаниям взаимодействовать со своими пользователями, отвечать на запросы и решать задачи по обслуживанию клиентов в режиме 24/7.

Этот тип ИИ-агентов использует систему обработки естественного обучения, которая позволяет им общаться с клиентами в разговорном тоне и обеспечивать бесперебойную поддержку клиентов. 

Например, Volkswagen US сотрудничал с Gemini от Google, чтобы запустить свой собственный Виртуальный помощник ИИ для своего приложения MyVW.

Это решение может отвечать на запросы водителей по использованию автомобиля и объяснять, как пользоваться такими функциями, как сигнальные огни, с помощью камеры телефона.

Иерархические агенты 

Иерархические агенты следуют определенной структуре на нескольких уровнях, каждый из которых сосредоточен на выполнении своей задачи.

Она включает в себя сочетание нескольких агентов, объединенных в иерархию, где агенты низкого уровня сосредоточены на выполнении конкретных задач.

В отличие от них, агенты более высокого уровня отвечают за решение широких задач. 

Такая организация гарантирует, что агенты ИИ смогут эффективно справляться с задачами, независимо от их сложности.

Например, иерархические агенты оказались полезными в производственных компаниях, где агенты низкого уровня занимаются отдельными машинами.

Агенты высокого уровня, напротив, решают задачи, связанные с общим производственным процессом. Они анализируют данные, чтобы выявить закономерности и повысить качество производства. 

Агенты, основанные на полезности 

Агенты, основанные на полезности, также называются ролевыми агентами, поскольку перед принятием решения они анализируют желательность потенциальных исходов.

С помощью этой функции полезности аи-агенты могут максимизировать свою шкалу предпочтений и оценивать решения, чтобы определить наилучший возможный результат. 

В качестве примера можно привести финансовые учреждения, где портфельные менеджеры оценивать инвестиции на основе различных переменных, таких как доходность, диверсификация и факторы риска.

Эти агенты, основанные на утилитах, помогут проанализировать данные и найти варианты инвестиций, приносящие наибольшую прибыль. 

Агенты на основе рефлексов 

Существует две категории агентов, основанных на рефлексах:

Простые рефлекторные агенты и рефлекторные агенты на основе моделей. 

Простые рефлекторные агенты следуют заранее определенному набору программ для реагирования на конкретные ситуации.

Они не учитывают прошлые результаты или будущие действия и работают только в рамках установленных правил.

Например, в гостиничном бизнесе простые агенты на основе рефлексов могут автоматически отправлять сообщения с подтверждением бронирования.

Или в страховых компаниях, где агенты немедленно отправляют электронные письма с подтверждением в ответ на каждую поданную претензию.   

В то же время агенты, основанные на моделях, используют более сложный процесс принятия решений.

Они разрабатывают внутреннюю модель окружающей среды и собирают информацию, рассматривая прошлые действия, чтобы принимать решения на будущее.

В качестве примера можно привести индустрию цепочек поставок: системы отслеживания запасов используют агентов на основе моделей для следить за состоянием запасов, корректировать заказы, и прогнозировать будущие потребности. 

Они учитывают историю и принимают решения о следующих ходах, анализируя предыдущие модели.

Агенты данных 

Агенты данных предлагают пользователям решения для комплексной обработки данных и понимания их сути.

Они выполняют несколько функций, таких как очистка данных, аналитика и извлечение информации из массивной базы данных. 

В финансовых организациях аналитики данных используют агентов для обработки данных о фондовом рынке в режиме реального времени, анализа закономерностей и подготовки предложений для будущих сделок.

Сотрудники-агенты 

Агенты по работе с персоналом помогают организациям справляться с кадровыми и административными задачами.

Они автоматизируют рутинные задачи и помогают сотрудникам управлять своим расписанием, проводить вводный инструктаж и ежедневные семинары.

Их также называют автономными цифровыми работниками, они повышают производительность и эффективность сотрудников. 

Агенты искусственного интеллекта при приеме на работу помогают обучать рекрутеров, проводя ознакомительные занятия, оформляя документы, проверяя биографию и выполняя другие административные функции, снижая нагрузку на сотрудников отдела кадров.

Это также помогает сократить время оформления новых сотрудников и повысить эффективность работы.

Обучающиеся агенты 

Обучающиеся агенты также считаются предиктивными агентами, поскольку они принимают решения и улучшают свое поведение, основываясь на предыдущих результатах.

Они корректируют свои действия на основе прошлых ситуаций и текущих тенденций, чтобы определить будущие события.

Как правило, эти обучающиеся агенты используют методы машинного обучения для получения новых знаний и адаптации своего поведения на основе анализа прошлых данных. 

Например, во многих компаниях, занимающихся электронной коммерцией, самообучающиеся агенты организуют предложения товаров и отображают рекламу, основываясь на предпочтениях и взаимодействии пользователей.

Другой пример - фильтр поиска работы может предсказывать варианты на основе прошлых выборов, адаптируясь к потребностям пользователей.

Как работают агенты искусственного интеллекта 

Если вы все еще задаетесь вопросом, что такое агенты искусственного интеллекта?

Вам нужно узнать, как работают агенты искусственного интеллекта, чтобы выбрать инструмент, подходящий для ваших нужд.

Ниже рассматриваются основные характеристики агентов ИИ и их операционных систем. 

Агенты ИИ используют вызовы функций, которые требуют от пользователей ввода данных, что предполагает ввод данных в большие языковые модели включая Google Gemini или Чат GPT- 4 для получения сгенерированных ответов.

Процесс вызова функции включает в себя несколько основных компонентов. 

• Ассистент Сообщений: Здесь представлен вывод, сгенерированный LLM на основе подсказок пользователя и алгоритма системы. 
• Сообщение пользователя: Сообщение содержит инструкции и подсказки, которые пользователь должен ожидать от ИИ. В зависимости от задачи это может быть прямой вопрос или описание. 
• Системное сообщение: Системное сообщение помогает LLM понять, как функционировать. Оно интерпретирует задачу и определяет процесс, которому должна следовать модель. 

Применение агентов искусственного интеллекта в реальном мире

Благодаря автоматизации задач агенты искусственного интеллекта помогают реструктуризация промышленности и повышать производительность и эффективность рабочего процесса. 

Криптоаналитики с искусственным интеллектом анализируют данные в режиме реального времени, чтобы проанализировать обширные рынки и определить лучшие торговые возможности.

Они служат инструментами снижения рисков, позволяющими трейдерам получать максимальную прибыль. 

Эти инструменты также помогают просматривать и исполнять смарт-контракты, что способствует соблюдению требований и снижению количества ошибок в транзакциях на основе блокчейна.

Помимо криптовалютных функций ИИ-агентов, они также полезны для розничной торговли и электронной коммерции.

Они выступают в роли чат-ботов и виртуальных помощников, обрабатывающих запросы клиентов и оказывающих поддержку в режиме реального времени 24-7.  

Преимущества использования агентов искусственного интеллекта

Агенты искусственного интеллекта приносят пользу бизнесу во многих отраслях благодаря автоматизации и помощи в принятии решений в организациях.

Вот некоторые основные преимущества применения агентов ИИ в вашем рабочем процессе:

• Улучшенная поддержка клиентов: Агенты искусственного интеллекта обеспечивают непрерывную работу службы поддержки клиентов, рассматривая все жалобы, поступающие днем и ночью. Предприятия используют преимущества этих систем для управления стандартными запросами и оперативного решения жалоб клиентов в режиме реального времени. Они предоставляют клиентам улучшенные услуги поддержки, что приводит к повышению лояльности к бренду. 

• Точный анализ данных: Многие агенты ИИ дополняют аналитические функции и помогают в сборе и обработке данных. Они предоставляют действенные идеи и информацию, которую организации используют для реализации своих бизнес-стратегий.

• Автоматизация рабочих процессов: ИИ-агенты помогают организациям повысить эффективность работы. Они помогают сотрудникам справиться с рутинные задачи и планировать встречи. С помощью этих агентов компании могут определять приоритетность задач и находить оптимальные стратегии для организации логистики и планов управления.

• Разработка программного обеспечения: Кодовые агенты ИИ помогают разрабатывать программное обеспечение и предлагают предложения по отладке и ускорению процесса разработки. 

Проблемы и ограничения 

ИИ-агенты набирают популярность на рынке, и теперь бренды нанимают их для выполнения множества операций.

Однако использование агентов ИИ для ведения бизнеса сопряжено с рядом сложностей.

Эти задачи включают в себя:

• Риски, связанные с высоким уровнем безопасности: Агенты искусственного интеллекта создают риск кибератак, утечки данных и компрометирующего процесса принятия решений.

• Предвзятость и этические проблемы: Агенты искусственного интеллекта работают, анализируя данные и выдавая предложения о возможных результатах. Использование необъективных данных в качестве основы для принятия решений приводит к этическим проблемам, наряду с дискриминацией определенных групп. Например. Инструмент искусственного интеллекта для рекрутинга Компания Amazon подверглась критике за то, что в процессе приема на работу она проявила дискриминационные тенденции по отношению к кандидатам-женщинам.

• Низкое качество данных: Агентам искусственного интеллекта требуется точный и обширный набор данных для определения наиболее точных прогнозов. В противном случае низкое качество данных может привести к неэффективным результатам и негативно сказаться на результатах. Это может оказаться фатальным, особенно для финансовых организаций, которые в значительной степени полагаются на аналитические прогнозы. 

• Ограниченное человеческое понимание: Многие агенты искусственного интеллекта, несмотря на свои достижения, все еще не до конца понимают нюансы человеческой речи. Например, чат-боты с искусственным интеллектом могут не улавливать контекст в разговорном языке, что может привести к неправильной интерпретации запросов клиентов и ухудшению качества обслуживания. 

Агенты искусственного интеллекта в сравнении с традиционным программным обеспечением 

ИИ-агенты и традиционное программное обеспечение отличаются по функциональности, процессу принятия решений и гибкости.

Большинство традиционных программ следуют строгому набору правил, которые заранее определены разработчиками.

Такие требования, как частое обновление, препятствуют его способности адаптироваться к новым условиям. 

С другой стороны, агенты ИИ предназначены для наблюдения за прошлыми действиями и анализа данных для принятия решений о будущих результатах.

Они обладают способностями машинного обучения и нейронными сетями, позволяющими обрабатывать огромные массивы данных, распознавать закономерности и оптимизировать эффективность рабочего процесса.

Эти ИИ-агенты обладают способностью работать самостоятельно благодаря автоматизированной системе, не требующей вмешательства человека. 

Как создавать и обучать агентов искусственного интеллекта 

Предположим, вы рассматриваете возможность внедрения агентов искусственного интеллекта в свой бизнес; вы должны найти процесс, который лучше всего подходит для вашего бизнеса.

Наша надежная команда технологов Undetectable AI подготовила следующие шаги для создания и обучения агентов искусственного интеллекта. 

• Шаг первый: Необходимо определить цель и окружение агента. Это предполагает предварительное определение возможных ситуаций, с которыми агент столкнется в своей работе. Например, криптовалютные AI-агенты анализируют данные и предсказывают закономерности. Определив требуемые задачи, вы сможете выбрать методы и модели, необходимые для построения системы.

• Шаг второй: Выберите правильные технологические модели. От моделей машинного обучения до обработки естественного языка - агенты ИИ оснащены уникальными технологиями для повышения эффективности их работы.
  
• Шаг третий: На этом этапе необходимо собрать и систематизировать данные. Важно использовать качественные данные, такие как бизнес-отчеты, пользовательские данные и внешние наборы данных.
  
• Шаг четвертый: Предоставьте данные и обучите модель с помощью алгоритма машинного обучения. Таким образом, вы можете определить, как агент получает данные, и обучить его анализировать закономерности. Для эффективной обработки данных и принятия решений требуется постоянный мониторинг и корректировка.
  
• Шаг пятый: Необходимо тщательно тестировать ИИ-агент, чтобы убедиться, что он может выполнять свои функции.
  
• Шаг шестой: Последний этап - развертывание и мониторинг агента ИИ. Он включает в себя внедрение агента в ваши рабочие и существующие системы. Также необходимо следить за метриками и наблюдать за точностью и временем отклика при выполнении задач. 

Как использовать агенты искусственного интеллекта в рабочем процессе 

Использование агентов искусственного интеллекта в повседневной работе может повысить производительность и эффективность.

Вот лучшие инструменты необнаруживаемого ИИ, которые вы можете использовать для оптимизации своего рабочего процесса. 

1. AI Job Applier: Это автоматизирует поиск работы и анализирует приложения, чтобы предложить области для улучшения.

2. AI SEO Writer: Этот инструмент отлично подходит для помощи в написании и редактировании контент, оптимизированный для SEO. Это позволяет писателям делегировать рутинные задачи и больше сосредоточиться на творческом процессе.

3. Чат по искусственному интеллекту: Это разговорный инструмент, который сразу же предоставляет решения в режиме реального времени на запросы пользователей.

4. ИИ Стелс Писатель: Этот инструмент позволяет генерировать человекоподобный контент. Он является более продвинутым, чем обычные модели и могут понимать нюансы и более сложные смыслы в человеческом общении.

Ознакомьтесь с нашим детектором искусственного интеллекта и гуманизатором в виджете ниже!

Часто задаваемые вопросы об агентах искусственного интеллекта

Ниже мы ответили на наиболее часто задаваемые вопросы об агентах искусственного интеллекта.

Заключение 

ИИ-агенты выполняют различные задачи на рабочем месте - от чат-ботов для поддержки клиентов до финансового анализа в режиме реального времени.

Теперь, когда вы узнали о различных приложениях для организации бизнеса, вы можете выбрать инструмент, подходящий для вашей бизнес-модели.

Это позволит вам оставаться конкурентоспособными и не отставать в мире цифровых технологий.