Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

Агенты искусственного интеллекта

От автоматизации повторяющихся задач до полного изменения сложных рабочих процессов, ИИ-агенты меняют подход к производительности и инновациям для компаний будущего.

Представьте напарника, который работает без устали, постоянно учится и подстраивается под ваши задачи. В этом суть ИИ-агентов. Благодаря умению наблюдать, планировать и действовать самостоятельно, ИИ-агенты помогают менять работу от начала до конца в разных отраслях — упрощают процессы, помогают лучше понимать данные и расширяют возможности людей на новом уровне.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Что такое ИИ-агенты?

Проще говоря, ИИ-агенты — это системы искусственного интеллекта, которые используют инструменты, чтобы достигать целей. ИИ-агенты умеют запоминать детали между разными задачами и при изменении условий; могут задействовать одну или несколько моделей ИИ для выполнения задач; и способны сами решать, когда обращаться к внутренним или внешним системам от имени пользователя. Это позволяет ИИ-агентам самостоятельно принимать решения и выполнять действия при минимальном контроле со стороны людей.

Например, одна компания, выпускающая товары широкого потребления, хотела улучшить свои глобальные маркетинговые кампании с помощью ИИ-агента, чтобы поменять процессы. Проект, на который раньше уходила работа шести аналитиков в неделю, стал выполняться одним сотрудником вместе с агентом и давал результат менее чем за час. Как это устроено:

ИИ-агент собирает данные: каждую неделю агент самостоятельно собирает и объединяет маркетинговые данные через настроенные каналы передачи данных.

ИИ-агент анализирует результаты: агент делает контекстный анализ данных, чтобы понять показатели эффективности кампаний и сравнить их с ожиданиями, при необходимости получая деловой контекст от оператора.

ИИ-агент предлагает рекомендации: агент пишет стандартный отчёт с предложениями по улучшениям. Оператор проверяет их на прочность и при необходимости дорабатывает рекомендации ИИ-агента.

ИИ-агент обновляет платформы: после одобрения человеком агент вносит рекомендации на платформы закупки медиа.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Как работают агенты ИИ?

ИИ-агенты наблюдают за своей средой, используют большие языковые модели для планирования и получают доступ к подключённым системам, чтобы действовать и достигать целей.

Наблюдать: ИИ-агенты постоянно собирают и обрабатывают информацию из своей среды, включая взаимодействия с пользователями, ключевые показатели эффективности или данные датчиков. Они могут сохранять память между разговорами, что даёт постоянный контекст для многошаговых планов и операций.

Планировать: Используя языковые модели, ИИ-агенты самостоятельно оценивают и расставляют приоритеты действий, опираясь на понимание проблемы, целей, контекста и памяти.

Действовать: ИИ-агенты используют интерфейсы с корпоративными системами, инструментами и источниками данных, чтобы выполнять задачи. Задачи управляются планом, который выдаёт большая языковая модель или небольшая языковая модель. Чтобы выполнить задачи, ИИ-агент может обращаться к корпоративным сервисам (например, HR-системам, системам управления заказами или CRM-системам), передавать действия другим ИИ-агентам или просить пользователя уточнить детали. Эти умные программные агенты умеют замечать ошибки, исправлять их и учиться через многошаговые планы и внутренние проверки.

Этот цикл «наблюдать — планировать — действовать» усиливает сам себя, потому что инструменты ИИ-агентов постоянно анализируют, как изменился мир на основе прошлых взаимодействий, и со временем учатся работать более эффективно и результативно.

Из каких компонентов состоит ИИ-агент?

ИИ-агенты отличаются по реализации, но обычно у них есть пять компонентов:

Интерфейсы, ориентированные на агента, включая протоколы и API, которые используются для подключения агентов к пользователям, базам данных, датчикам и другим системам, что позволяет интеллектуальным программным агентам наблюдать свою среду.

Модуль памяти включает краткосрочную память для недавних событий и текущего контекста, а также долгосрочную память для фактических знаний, понятий, деталей прошлых разговоров и сведений о том, как выполнялись прошлые задачи.

Модуль профиля определяет характеристики агента, такие как его роль, цели и модели поведения.

Модуль планирования, который обычно использует LLM или SLM, принимает наблюдения из среды, включая память и профиль агента, чтобы собрать подходящие планы действий для агента.

Модуль действий состоит из API и интеграций с системами, которые определяют набор действий, доступных ИИ-агенту.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Чем занимаются агенты искусственного интеллекта?

ИИ-агенты — это новый этап в развитии искусственного интеллекта, они заметно превосходят обычное программное обеспечение. В отличие от статичных инструментов, такие умные программные агенты действуют как автономные сущности, которые принимают решения. Они анализируют данные, планируют задачи, выполняют действия и постоянно подстраиваются — часто в реальном времени. Вот что делает их такими сильными:

ИИ-агенты не просто отвечают на команды — у них есть инициатива. Они взаимодействуют со своей средой, учатся и адаптируются по мере работы. ИИ-агенты постоянно собирают информацию из разных источников. Они используют память и специальные инструменты, чтобы понимать, что происходит вокруг, и не упускать важные детали.

ИИ-агенты выбирают наилучший курс действий, учитывая цели, роли и ограничения. Они могут обновлять свои планы в реальном времени по мере изменений, поэтому лучше приспосабливаются к изменениям процессов и нестандартным ситуациям, чем такие подходы, как роботизация процессов.

ИИ-агенты доводят дела до результата, используя подключённые системы и сотрудничая с другими умными агентами.

ИИ-агенты созданы, чтобы быть активными участниками рабочих процессов. Это не просто инструменты — это компетентные, результативные напарники, которые приносят реальную пользу командам, которые они поддерживают.

Какие бывают типы ИИ-агентов?

ИИ-агенты различаются по сложности: от простых помощников в программировании до сложных сетей, которые могут автоматизировать процессы, где сейчас нужны команды людей. На примере написания кода мы видим разные уровни возможностей, которых можно добиться с разными типами умных агентов:

На самом простом уровне помощник по кодированию генерирует код по запросу разработчика.

Более продвинутый умный агент может автоматически изучить существующую кодовую базу и подстроить свой вывод под неё. Такой агент может даже выдавать результат без запроса — автоматически писать код, который проходит модульный тест, как только разработчик создаёт этот тест.

Ещё более продвинутые ИИ-агенты могут не только писать код, но и собирать и запускать приложение в тестовой среде.

В дальнейшем ИИ-агенты могут пойти дальше и, после одобрения человека, развёртывать проверенные приложения в рабочие среды через автоматические процессы. Это фактически позволит любому человеку, используя простой язык, создавать и развёртывать целые приложения.

Как вы используете AI-агентов?

Высокая эффективность ИИ-агентов достигается, когда они близко повторяют процессы, по которым работают люди. Это потому, что большие языковые модели, основной компонент планирования современных агентов, могут как бы «наследовать» человеческое мышление — их обучают на большом объёме человеческих материалов, поэтому они способны решать задачи, похожие на те, что решают люди.

Как и большие языковые модели, виртуальные агенты хорошо справляются с задачами, которые можно разложить на части. Им нужны небольшие, чётко определённые задачи. Им нужен нужный контекст. И они работают ещё лучше, когда есть частая и быстрая обратная связь, чтобы ошибки можно было исправлять при каждом повторе.

ИИ-агенты приносят пользу бизнесу в трёх основных направлениях:

Автоматизация стандартных бизнес-процессов: ИИ-агенты могут выполнять повторяющиеся задачи точно и быстро, снижая человеческие ошибки и позволяя сотрудникам сосредоточиться на более ценной работе.

Совместная работа с людьми: выступая как умные партнёры, виртуальные агенты усиливают команды, дают прикладные подсказки, поддерживают принятие решений и выполняют задачи, которые дополняют человеческую экспертизу.

Выявление инсайтов из данных: в средах с большим объёмом данных ИИ-агенты анализируют и объединяют информацию в масштабах, недоступных любой команде людей, находят закономерности и дают выводы, которые помогают принимать стратегические решения.

Как предприятия используют агентов ИИ сегодня?

ИИ-агенты быстро становятся обычным явлением в разных отраслях. Ранние пользователи уже получили ценность от этих умных программных агентов в разных функциях, включая маркетинг и продажи, обслуживание клиентов, исследования и разработки, а также работу с данными и технологиями. Но это лишь верхушка айсберга. Вот несколько бизнес-кейсов использования ИИ-агентов, которые компании изучают сегодня:

Маркетинг: крупная компания из сферы товаров повседневного спроса использовала умных агентов для создания постов в блоге, сократив затраты на 95% и ускорив работу в 50 раз (публикация новых постов за один день вместо четырёх недель).

Обслуживание клиентов: крупный международный банк применил виртуальных ИИ-агентов для общения с клиентами, снизив затраты в 10 раз.

Исследования и разработки: биофармацевтическая компания использовала ИИ-агентов для поиска потенциальных кандидатов, сократив время цикла на 25% и повысив эффективность по времени на 35% при подготовке отчётов по клиническим исследованиям.

Данные и технологии: ИТ-подразделение использовало ИИ-агентов для модернизации устаревших технологий, повысив производительность до 40%.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Являются ли агенты искусственного интеллекта будущим?

ИИ-агенты быстро набирают популярность в самых разных бизнес-приложениях — и, по прогнозам, рынок ИИ-агентов будет расти со среднегодовым темпом около 45% в ближайшие пять лет.

По мере того как ИИ-агенты станут обычным явлением — а так и будет — люди будут тесно работать с ними как с напарниками. ИИ-агентов будут вводить в работу так же, как новых сотрудников: обучать ролям и обязанностям, давать доступ к нужным данным и бизнес-контексту, встраивать в процессы и поддерживать задачи людей.

Сложные направления, такие как разработка программного обеспечения, обслуживание клиентов и бизнес-аналитика, где раньше были нужны большие команды, станут делом небольших групп людей, работающих вместе с разными типами ИИ-агентов. В итоге организации смогут масштабироваться быстрее, потому что ИИ-агентов можно быстро тиражировать, и рост будет меньше зависеть от найма.

Создавая ИИ-агентов, компании откроют новые модели бизнеса и ускорят рост производительности. ИИ-агенты смогут автоматизировать и управлять задачами, освобождая работников для более творческой работы. Точно так же ИИ-агенты ускорят трудоёмкие и долгие процессы, помогая людям быть продуктивнее.

Контроль и наставничество виртуальных ИИ-агентов станет ключевым навыком совместной работы, чтобы агенты достигали целей и соблюдали требования к конфиденциальности, справедливости и этичному применению. Чем больше ИИ-агентов появится, тем сильнее понадобится управление ими со стороны сотрудников — поэтому особенно важно обучать всех работников ответственному использованию ИИ на каждом уровне организации.