Агенти штучного інтелекту все частіше використовуються на сучасних робочих місцях, щоб допомогти у прийнятті рішень, автоматизувати завдання та оптимізувати ефективність.
Він включає в себе різні рішення штучного інтелекту, рішення машинного навчання та природні процеси навчання для адаптації до різних середовищ.
У цій статті ми розглянемо питання: що таке агенти штучного інтелекту?
Ми зібрали все, що вам потрібно знати про те, як працюють агенти штучного інтелекту, щоб ви могли вибрати правильний додаток для своєї бізнес-моделі.
Дізнайтеся більше нижче!
Що таке ШІ-агент?
Агент штучного інтелекту - це автоматизоване програмне забезпечення, яке може допомогти фахівцю на робочому місці у виконанні різних завдань.
Це система штучного інтелекту, яка покладається на машинне навчання та обробку природної мови, щоб поглинати інформацію зі свого безпосереднього оточення та приймати рішення без втручання людини.
На відміну від більшості традиційних комп'ютерних програм, агентам ШІ не потрібен запрограмований набір правил або підказок для виконання завдань і надання відповідей.
Більше ніколи не турбуйтеся про те, що ШІ виявить ваші тексти. Undetectable AI Може допомогти тобі:
- Зробіть так, щоб ваше письмо з допомогою штучного інтелекту з'являлося на екрані схожий на людину.
- Обхід всі основні інструменти виявлення ШІ лише одним кліком.
- Використання ШІ безпечно і впевнено у школі та на роботі.
Вони мають розвинену систему, за допомогою якої можуть спостерігати за своїми обставинами і вирішувати проблеми без втручання.
Вони неймовірно універсальні, і основний компонент агента змінюється залежно від завдань, які він повинен виконувати.
Хоча людина може ставити цілі, ШІ-агент приймає рішення про правильні кроки для їх досягнення.
Типи ШІ-агентів
Давайте розглянемо приклади різних ШІ-агентів, щоб зрозуміти, як працюють ШІ-агенти та їх застосування в різних обставинах.
Клієнтські агенти
Клієнтські агенти допомагають компаніям взаємодіяти зі своєю базою користувачів, відповідати на запити та допомагати у вирішенні завдань з обслуговування клієнтів у режимі 24/7.
Цей тип ШІ-агентів використовує природну систему обробки даних, що дозволяє їм спілкуватися з клієнтами в розмовному тоні та надавати безперебійну підтримку.
Наприклад, Volkswagen US співпрацював з Gemini від Google, щоб запустити свій власний Віртуальний помічник зі штучним інтелектом для свого додатку MyVW.
Це рішення може відповідати на запити водіїв щодо використання транспортного засобу та пояснювати, як користуватися такими функціями, як індикаторні вогні, за допомогою камери телефону.
Ієрархічні агенти
Ієрархічні агенти дотримуються визначеної структури на декількох рівнях, кожен з яких фокусується на своєму завданні.
Вона передбачає поєднання декількох агентів, згрупованих в ієрархію, де агенти нижчого рівня зосереджуються на виконанні конкретних завдань.
На відміну від них, агенти вищого рівня несуть більшу відповідальність за виконання широких завдань.
Така організація гарантує, що АІ-агенти можуть ефективно виконувати завдання незалежно від їхньої складності.
Наприклад, ієрархічні агенти виявилися корисними у виробничих компаніях, де агенти низького рівня зосереджені на окремих машинах.
На відміну від них, агенти високого рівня виконують завдання, що стосуються загального виробничого потоку. Вони аналізують дані, щоб виявити закономірності, які допоможуть поліпшити якість виробництва.
Агенти на базі комунальних підприємств
Агенти, засновані на корисності, також називаються рольовими агентами, оскільки вони аналізують бажаність потенційних результатів перед прийняттям рішення.
За допомогою цієї функції корисності ай-агенти можуть максимізувати свою шкалу переваг і оцінювати рішення, щоб визначити найкращий можливий результат.
Прикладом є фінансові установи, де портфельні менеджери оцінювати інвестиції на основі різних змінних, таких як дохідність, диверсифікація та фактори ризику.
Ці утиліти можуть допомогти проаналізувати дані, щоб знайти варіанти інвестицій, які принесуть найбільший прибуток.
Рефлекторні агенти на основі рефлексів
Існує дві категорії рефлекторних агентів:
Прості рефлексивні агенти та рефлексивні агенти на основі моделей.
Прості рефлекторні агенти слідують заздалегідь визначеному набору програм, щоб реагувати на конкретні ситуації.
Вони не враховують минулі результати або майбутні дії і працюють лише в рамках визначених правил.
Наприклад, у готельному бізнесі прості рефлекторні агенти можуть автоматично надсилати повідомлення з підтвердженням, коли клієнти здійснюють бронювання.
Або в страхових компаніях, де агенти негайно надсилають електронні листи з підтвердженням у відповідь на кожну заяву.
Тим часом, агенти на основі моделей застосовують більш складний процес прийняття рішень.
Вони розробляють внутрішню модель середовища та збирають інформацію, аналізуючи минулі дії, щоб приймати рішення на майбутнє.
Прикладом може слугувати галузь ланцюгів поставок; системи відстеження запасів використовують агенти на основі моделей для стежити за запасами, коригувати замовлення, і прогнозувати майбутні потреби.
Вони враховують історію і приймають рішення про наступні кроки, аналізуючи попередні моделі.
Агенти даних
Агенти даних пропонують користувачам рішення для комплексної обробки даних та аналізу наборів даних.
Вони виконують кілька функцій, таких як очищення даних, аналітика та отримання інформації з великої бази даних.
У фінансових організаціях аналітики даних використовують агентів для обробки даних фондового ринку в режимі реального часу, аналізу закономірностей і надання рекомендацій щодо майбутніх угод.
Агенти по роботі з персоналом
Агенти з підбору персоналу допомагають організаціям керувати кадровими та адміністративними завданнями.
Вони автоматизують рутинні завдання та допомагають працівникам керувати своїм розкладом, вправами на адаптацію та щоденними семінарами.
Також їх називають автономними цифровими працівниками, які підвищують продуктивність та ефективність співробітників.
Агенти штучного інтелекту допомагають у навчанні нових співробітників, виконуючи ввідні вправи, оформлення документів, перевірку анкетних даних та інші адміністративні функції, зменшуючи навантаження на персонал відділу кадрів.
Це також допомагає скоротити час адаптації нових співробітників і підвищити ефективність.
Агенти навчання
Агенти, що навчаються, також вважаються предиктивними агентами, оскільки вони приймають рішення та покращують свою поведінку на основі попередніх результатів.
Вони коригують свої дії на основі минулих ситуацій і поточних тенденцій, щоб визначити майбутні події.
Як правило, ці навчальні агенти використовують методи машинного навчання, щоб отримати нові знання та адаптувати свою поведінку, переглядаючи минулі дані.
Наприклад, у багатьох фірмах електронної комерції агенти, що навчаються, організовують пропозиції товарів і показують рекламу на основі вподобань і взаємодій користувачів.
Інший приклад: фільтр пошуку роботи може передбачати варіанти на основі попередніх виборів, адаптуючись до потреб користувачів.
Як працюють агенти штучного інтелекту
Якщо вам все ще цікаво, що таке агенти штучного інтелекту?
Вам потрібно дізнатися, як працюють агенти штучного інтелекту, щоб вибрати правильний інструмент, який відповідає вашим потребам.
У наступному поясненні розглядаються основні особливості ШІ-агентів та їхніх операційних систем.
Агенти ШІ використовують виклики функцій, які вимагають від користувачів введення даних, що передбачає введення даних у великі мовні моделі включаючи Google Gemini або Чат GPT- 4 щоб отримати згенеровані відповіді.
Процес виклику функції складається з кількох важливих компонентів.
- Повідомлення помічника: Це вихідні дані, згенеровані LLM на основі підказок користувача та алгоритму системи.
- Повідомлення користувача: Повідомлення містить інструкції та підказує користувачеві, чого очікувати від ШІ. Залежно від завдання, це може бути пряме запитання або опис.
- Системне повідомлення: Системне повідомлення допомагає LLM зрозуміти, як функціонувати. Воно інтерпретує завдання та визначає процес, якому має слідувати модель.
Реальне застосування агентів штучного інтелекту
Завдяки автоматизації завдань АІ-агенти допомагають реструктуризувати галузі і підвищують продуктивність та ефективність робочого процесу.
Агенти штучного інтелекту, криптоаналітики, переглядають дані в режимі реального часу, щоб проаналізувати величезні ринки і визначити найкращі торгові можливості.
Вони служать інструментами зниження ризиків, які дозволяють трейдерам досягати максимального прибутку.
Ці інструменти також допомагають переглядати та виконувати смарт-контракти, що сприяє дотриманню нормативних вимог, а також зменшує кількість помилок у блокчейн-транзакціях.
Окрім криптографічних функцій АІ-агентів, вони також цінні для роздрібної торгівлі та електронної комерції.
Вони діють як чат-боти та віртуальні асистенти, що відповідають на запити клієнтів і надають підтримку в режимі реального часу 24 години на добу 7 днів на тиждень.
Переваги використання ШІ-агентів
Агенти штучного інтелекту підвищують цінність бізнесу в багатьох галузях завдяки автоматизації та допомозі у прийнятті рішень в організаціях.
Ось кілька основних переваг застосування ШІ-агентів у вашому робочому процесі:
- Покращена підтримка клієнтів: Агенти штучного інтелекту забезпечують безперервну підтримку клієнтів, реагуючи на всі скарги, що надходять вдень і вночі. Компанії користуються перевагами цих систем для управління стандартними запитами та швидкого реагування на скарги клієнтів у режимі реального часу. Вони надають клієнтам покращені послуги підтримки, що призводить до підвищення лояльності до бренду.
- Точний аналіз даних: Багато агентів штучного інтелекту доповнюють аналітичні функції і допомагають у зборі та обробці даних. Вони надають дієві ідеї та інформацію, яку організації використовують для реалізації своїх бізнес-стратегій.
- Автоматизація робочого процесу: Агенти штучного інтелекту допомагають організаціям підвищити операційну ефективність. Вони допомагають співробітникам впоратися з рутинні завдання та планування зустрічей. За допомогою цих агентів компанії можуть визначати пріоритетність завдань і знаходити найкращі стратегії для організації логістики та управлінських планів.
- Розробка програмного забезпечення: Агенти штучного інтелекту допомагають у розробці програмного забезпечення та пропонують пропозиції щодо налагодження та прискорення процесу розробки програмного забезпечення.
Виклики та обмеження
Агенти штучного інтелекту набирають популярності на ринку, тож бренди використовують їх для виконання багатьох операцій.
Однак використання ШІ-агентів для бізнес-операцій також пов'язане з певними складнощами.
Ці виклики включають в себе
- Ризики високого рівня безпеки: Агенти штучного інтелекту створюють ризики кібератак, витоку даних і компрометації процесу прийняття рішень.
- Упередженість та етичні проблеми: Агенти штучного інтелекту працюють, аналізуючи дані, щоб запропонувати можливі результати. Використання упереджених даних як основи для прийняття рішень призводить до етичних проблем, а також до дискримінації певних груп. Наприклад, у випадку з Інструмент для рекрутингу зі штучним інтелектом від Amazon зазнала критики, оскільки демонструвала дискримінаційні тенденції щодо жінок-кандидаток під час процесу найму на роботу.
- Низька якість даних: Агенти штучного інтелекту потребують точного і широкого набору даних для визначення найточніших прогнозів. В іншому випадку низька якість даних може призвести до неефективних наслідків і вплинути на результати. Це може виявитися фатальним, особливо для фінансових установ, які значною мірою покладаються на аналітичні прогнози.
- Обмежене людське розуміння: Незважаючи на свою досконалість, багато ШІ-агентів все ще не повністю розуміють нюанси людської мови. Наприклад, чат-боти зі штучним інтелектом можуть не розуміти контекст розмовної мови, що призводить до неправильної інтерпретації запитів клієнтів і погіршення якості обслуговування.
АІ-агенти проти традиційного програмного забезпечення
Агенти штучного інтелекту та традиційне програмне забезпечення відрізняються за функціональністю, процесом прийняття рішень та гнучкістю.
Більшість традиційного програмного забезпечення слідує суворому набору правил, які розробники визначають заздалегідь.
Такі вимоги, як часті оновлення, перешкоджають його здатності адаптуватися до нових обставин.
З іншого боку, агенти ШІ призначені для спостереження за минулими діями та аналізу даних для прийняття рішень щодо майбутніх результатів.
Вони мають можливості машинного навчання та нейронні мережі для обробки великих масивів даних, розпізнавання закономірностей та оптимізації ефективності робочого процесу.
Ці ШІ-агенти мають здатність працювати самостійно завдяки автоматизованій системі, не потребуючи коригування з боку людини.
Як створювати та навчати АІ-агентів
Припустимо, ви розглядаєте можливість впровадження ШІ-агентів у вашому бізнесі; ви повинні знайти процес, який найкраще підходить для вашого бізнесу.
Наша надійна команда розробників Undetectable AI підготувала наступні кроки для створення та навчання ШІ-агентів.
- Крок перший: Вам потрібно визначити мету агента та його оточення. Це передбачає попереднє визначення можливих ситуацій, з якими агент зіткнеться у своїй роботі. Наприклад, криптографічні тренди АІ-агентів включають аналіз даних і прогнозування закономірностей. Визначивши необхідні завдання, ви можете вибрати методи і моделі, необхідні для побудови вашої системи.
- Крок другий: Обирайте правильні технологічні моделі. Від моделей машинного навчання до обробки природної мови, агенти штучного інтелекту оснащені унікальними технологіями, що підвищують ефективність їхньої роботи.
- Крок третій: На цьому етапі вам потрібно зібрати та впорядкувати дані. Важливо використовувати якісні дані, такі як бізнес-звіти, дані, створені користувачами, та зовнішні набори даних.
- Крок четвертий: Надайте дані та навчіть модель за допомогою алгоритму машинного навчання. Таким чином, ви можете визначити, як агент отримує дані, і навчити його аналізувати закономірності. Для ефективної обробки даних і прийняття рішень потрібен постійний моніторинг і коригування.
- Крок п'ятий: Важливо ретельно протестувати ШІ-агент, щоб переконатися, що він може виконувати свої функції.
- Крок шостий: Останній крок - розгортання та моніторинг АІ-агента. Він передбачає впровадження агента у вашу роботу та існуючі системи. Ви також повинні стежити за метриками і спостерігати за точністю і часом відгуку при виконанні завдань.
Як використовувати АІ-агентів у робочому процесі
Використання ШІ-агентів у повсякденному житті може підвищити продуктивність і ефективність.
Ось найкращі інструменти штучного інтелекту, які ви можете застосувати для оптимізації робочого процесу.
- Штучний робот, що шукає роботу: Це автоматизує пошук роботи та аналізує заявки, щоб запропонувати сфери для вдосконалення.
2. AI SEO Writer: Цей інструмент чудово підходить для допомоги в написанні та редагуванні контент, оптимізований для SEO. Це дозволяє письменникам делегувати рутинні завдання з написання текстів і більше зосередитися на творчому процесі.
3. Чат зі штучним інтелектом: Це розмовний інструмент, який одразу надає рішення в реальному часі на запити користувачів.
4. AI Stealth Writer: Цей інструмент дозволяє генерувати людиноподібний контент. Він більш просунутий, ніж звичайні моделі і може розуміти нюанси та більш складні значення у людських взаєминах.
Виділіть хвилинку, щоб ознайомитися з нашим ШІ-детектором і гуманізатором у віджеті нижче!
Поширені запитання про ШІ-агентів
Нижче ми відповіли на найпоширеніші запитання про ШІ-агентів
Чи є АІ-агенти тим самим, що й чат-боти?
Ні, АІ-агенти відрізняються від чат-ботів.
У той час як перші можуть впоратися зі складнішими завданнями без втручання, чат-боти покладаються на вхідні дані користувача перед тим, як генерувати відповідь.
Чи можуть АІ-агенти приймати рішення самостійно?
Так, АІ-агенти можуть приймати рішення самостійно, без прямого впливу людини.
Які навички потрібні для створення АІ-агентів?
Щоб створити власного ШІ-агента, вам знадобляться різноманітні навички.
До них відносяться програмування, машинне навчання, моделювання баз даних та знання інтелектуальних користувацьких інтерфейсів.
Висновок
Від чат-ботів для підтримки клієнтів до фінансового аналізу на основі даних у реальному часі, агенти ШІ виконують різноманітні завдання на робочому місці.
Тепер, коли ви дізналися про різні застосування в бізнес-організаціях, ви можете обрати правильний інструмент для своєї бізнес-моделі.
Це дозволяє вам залишатися конкурентоспроможними та випереджати конкурентів у все більш цифровому світі.