ИИ-агенты: что это такое и как они полностью изменят нашу работу
В этой статье вы узнаете о потенциале и разнообразии применения AI-агентов в различных отраслях. Мы рассмотрим их преимущества, такие как автоматизация процессов и повышение эффективности, а также обсудим возможные риски и этические вопросы, связанные с их внедрением. Узнайте, как сбалансировать инновации и ответственность!
Кто не мечтал об ассистенте, который помог бы справиться с задачами, когда у вас плохой день или вы не знаете, как подступиться к новому проекту, который не дает вам спать по ночам?
А что если этот ассистент хорошо знает ваших клиентов, предлагает детальные советы или делится необходимой вам информацией? Звучит здорово, не правда ли? Именно для этого и были созданы AI-ассистенты. Но на этом их функции не заканчиваются, поскольку эти агенты являются мощным инструментом для компаний, которые позволяют быстро расширять команды, достигать ключевых показателей эффективности и решать проблемы до того, как они станут серьезным конфликтом.
Эти AI-ассистенты находятся лишь в начале своего полного потенциала, и мы собрали их самые важные функции, преимущества, примеры, и ключи к успешной их реализации. Давайте посмотрим!
А что если этот ассистент хорошо знает ваших клиентов, предлагает детальные советы или делится необходимой вам информацией? Звучит здорово, не правда ли? Именно для этого и были созданы AI-ассистенты. Но на этом их функции не заканчиваются, поскольку эти агенты являются мощным инструментом для компаний, которые позволяют быстро расширять команды, достигать ключевых показателей эффективности и решать проблемы до того, как они станут серьезным конфликтом.
Эти AI-ассистенты находятся лишь в начале своего полного потенциала, и мы собрали их самые важные функции, преимущества, примеры, и ключи к успешной их реализации. Давайте посмотрим!
Что такое ИИ агенты
AI-агент – это система или программа, способная автономно выполнять задачи от имени пользователя или другой системы, разрабатывая рабочий процесс и используя доступные инструменты.
Эти агенты делают возможности генеративного ИИ еще более широкими, так как они могут выполнять разнообразные задачи: от ответов на вопросы до более сложных или многоступенчатых процессов. Они могут действовать от имени того, кто их настроил, решая рутинные задачи и тем самым повышая продуктивность, экономя время и средства.
Они используют передовые методы обработки естественного языка от больших языковых моделей, чтобы шаг за шагом понимать и отвечать на запросы пользователей, а также определять, когда необходимо обратиться к внешним инструментам. AI-агенты могут применяться в разных приложениях для решения сложных задач в различных бизнес-контекстах, таких как разработка программного обеспечения, автоматизация процессов с ИИ, генерация кода или работа в качестве разговорных ассистентов.
Эти агенты делают возможности генеративного ИИ еще более широкими, так как они могут выполнять разнообразные задачи: от ответов на вопросы до более сложных или многоступенчатых процессов. Они могут действовать от имени того, кто их настроил, решая рутинные задачи и тем самым повышая продуктивность, экономя время и средства.
Они используют передовые методы обработки естественного языка от больших языковых моделей, чтобы шаг за шагом понимать и отвечать на запросы пользователей, а также определять, когда необходимо обратиться к внешним инструментам. AI-агенты могут применяться в разных приложениях для решения сложных задач в различных бизнес-контекстах, таких как разработка программного обеспечения, автоматизация процессов с ИИ, генерация кода или работа в качестве разговорных ассистентов.
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!
Как работают ИИ-агенты?
Традиционные большие языковые модели (LLM) генерируют свои ответы на основе данных, на которых они были обучены, но у них есть ограничения в знаниях и логических умозаключениях. Технология AI-агентов, напротив, использует вызовы инструментов на бэкэнде для получения актуальной информации, оптимизации рабочего процесса и автономного создания подзадач для достижения сложных целей.
В этом процессе автономный агент учится со временем адаптироваться к ожиданиям пользователя. Способность запоминать прошлые взаимодействия и планировать будущие действия способствует персонализированному опыту и полным ответам.
Кроме того, эти вызовы инструментов могут осуществляться без вмешательства человека и расширяют возможности практического применения этих систем ИИ. Три основных этапа, которые AI-агенты обычно проходят, следующие:
Инициализация и планирование целей
Хотя AI-агенты автономны в своих процессах, им нужны цели и окружение, определенные человеком. Исходя из целей пользователя и доступных инструментов агента, агент выполняет декомпозицию задач для улучшения производительности, а также составляет план этих задач и подзадач для достижения общей цели.
Если задачи просты, этап планирования может быть не обязательным. Вместо этого AI-агент может итеративно анализировать свои ответы и улучшать их без планирования следующих шагов.
Логические умозаключения
AI-агенты основывают свои действия на информации, которую они воспринимают, так как часто не имеют полной базы знаний, необходимой для решения всех подзадач сложной цели. Чтобы решить эту проблему, AI-агенты используют доступные инструменты, такие как внешние данные, веб-поиск, API и даже другие агенты. Как только недостающая информация найдена, агент может обновить свою базу знаний, переоценить план действий и самокорректироваться.
Обучение и размышления
После формирования ответа агент сохраняет полученные знания вместе с отзывами пользователей для улучшения производительности и подстройки к предпочтениям пользователя для будущих целей.
Отзывы от нескольких агентов могут быть особенно полезными для минимизации времени, которое пользователи тратят на предоставление инструкций. Однако пользователи также могут предоставлять отзывы в течение выполнения действий агентом и его внутренних умозаключений, чтобы лучше согласовать результаты с запланированной целью.
Эти механизмы обратной связи помогают улучшать логику и точность агента, что известно как итеративное усовершенствование, и таким образом избегать повторения одних и тех же ошибок.
В этом процессе автономный агент учится со временем адаптироваться к ожиданиям пользователя. Способность запоминать прошлые взаимодействия и планировать будущие действия способствует персонализированному опыту и полным ответам.
Кроме того, эти вызовы инструментов могут осуществляться без вмешательства человека и расширяют возможности практического применения этих систем ИИ. Три основных этапа, которые AI-агенты обычно проходят, следующие:
Инициализация и планирование целей
Хотя AI-агенты автономны в своих процессах, им нужны цели и окружение, определенные человеком. Исходя из целей пользователя и доступных инструментов агента, агент выполняет декомпозицию задач для улучшения производительности, а также составляет план этих задач и подзадач для достижения общей цели.
Если задачи просты, этап планирования может быть не обязательным. Вместо этого AI-агент может итеративно анализировать свои ответы и улучшать их без планирования следующих шагов.
Логические умозаключения
AI-агенты основывают свои действия на информации, которую они воспринимают, так как часто не имеют полной базы знаний, необходимой для решения всех подзадач сложной цели. Чтобы решить эту проблему, AI-агенты используют доступные инструменты, такие как внешние данные, веб-поиск, API и даже другие агенты. Как только недостающая информация найдена, агент может обновить свою базу знаний, переоценить план действий и самокорректироваться.
Обучение и размышления
После формирования ответа агент сохраняет полученные знания вместе с отзывами пользователей для улучшения производительности и подстройки к предпочтениям пользователя для будущих целей.
Отзывы от нескольких агентов могут быть особенно полезными для минимизации времени, которое пользователи тратят на предоставление инструкций. Однако пользователи также могут предоставлять отзывы в течение выполнения действий агентом и его внутренних умозаключений, чтобы лучше согласовать результаты с запланированной целью.
Эти механизмы обратной связи помогают улучшать логику и точность агента, что известно как итеративное усовершенствование, и таким образом избегать повторения одних и тех же ошибок.
Как ИИ-агенты решают проблемы
Внедрение AI-агентов предлагает множество преимуществ и трансформирует взаимодействие компаний с клиентами и управление их сервисными операциями.
Автоматизация задач
С постоянным развитием генеративного ИИ растет интерес к оптимизации рабочих процессов через интеллектуальную автоматизацию. AI-агенты могут автоматизировать сложные задачи, которые в противном случае потребовали бы вмешательства человека. Это приводит к достижению целей экономически выгодно, быстро и в больших масштабах.
Кроме того, эти достижения означают, что человеческим агентам не нужно предоставлять инструкции AI-ассистенту для создания и ведения их задач.
Повышение производительности
Многоагентные системы обычно работают лучше, чем одиночные агенты. Это связано с тем, что чем больше планов действий доступно агенту, тем больше обучения и размышлений будет происходить.
AI-агент, который включает знания и отзывы от других агентов, специализирующихся в смежных областях, может быть полезен для синтеза информации. Это сотрудничество и способность заполнять пробелы в информации уникальны для агентных систем, что делает их мощным инструментом и значительным достижением в области ИИ.
Увеличение эффективности
AI-агенты могут одновременно обрабатывать множество взаимодействий с клиентами, значительно сокращая время реакции и повышая эффективность работы службы поддержки.
Они также могут определить, следует ли передать дело человеку и выбрать того, кто обладает наилучшими навыками для решения запроса. Это позволяет компаниям обрабатывать большее количество запросов без ущерба для качества обслуживания.
Увеличение удовлетворенности клиентов
AI-агенты предоставляют быстрые и точные ответы, что приводит к улучшению оценок клиентского сервиса.
Они могут использовать данные для персонализации взаимодействий, тем самым улучшая общий результат и учась со временем, что приводит к постоянному совершенствованию.
Доступность 24/7
AI-агенты доступны 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Это обеспечивает более быстрое рассмотрение запросов клиентов, независимо от часовых поясов или бизнес-часов.
Это помогает компаниям соответствовать ожиданиям клиентов и улучшать их лояльность.
Масштабируемость
Эти агенты могут быть легко увеличены, чтобы справляться с большими объемами взаимодействий с клиентами, что делает их идеальными для компаний, стремящихся к росту без потери качества обслуживания.
С увеличением объема запросов агенты могут быть легко адаптированы для обработки дополнительной нагрузки. Это обеспечивает постоянную и надежную поддержку.
Последовательность и точность
AI-агенты предоставляют последовательные и точные ответы на запросы клиентов, снижая риск ошибок и обеспечивая получение клиентами надежной информации.
Они могут улучшать точность своих ответов через циклы обучения и логически обоснованные решения. Эта последовательность способствует укреплению доверия к бренду, так как клиенты получают наилучший опыт.
Автоматизация задач
С постоянным развитием генеративного ИИ растет интерес к оптимизации рабочих процессов через интеллектуальную автоматизацию. AI-агенты могут автоматизировать сложные задачи, которые в противном случае потребовали бы вмешательства человека. Это приводит к достижению целей экономически выгодно, быстро и в больших масштабах.
Кроме того, эти достижения означают, что человеческим агентам не нужно предоставлять инструкции AI-ассистенту для создания и ведения их задач.
Повышение производительности
Многоагентные системы обычно работают лучше, чем одиночные агенты. Это связано с тем, что чем больше планов действий доступно агенту, тем больше обучения и размышлений будет происходить.
AI-агент, который включает знания и отзывы от других агентов, специализирующихся в смежных областях, может быть полезен для синтеза информации. Это сотрудничество и способность заполнять пробелы в информации уникальны для агентных систем, что делает их мощным инструментом и значительным достижением в области ИИ.
Увеличение эффективности
AI-агенты могут одновременно обрабатывать множество взаимодействий с клиентами, значительно сокращая время реакции и повышая эффективность работы службы поддержки.
Они также могут определить, следует ли передать дело человеку и выбрать того, кто обладает наилучшими навыками для решения запроса. Это позволяет компаниям обрабатывать большее количество запросов без ущерба для качества обслуживания.
Увеличение удовлетворенности клиентов
AI-агенты предоставляют быстрые и точные ответы, что приводит к улучшению оценок клиентского сервиса.
Они могут использовать данные для персонализации взаимодействий, тем самым улучшая общий результат и учась со временем, что приводит к постоянному совершенствованию.
Доступность 24/7
AI-агенты доступны 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Это обеспечивает более быстрое рассмотрение запросов клиентов, независимо от часовых поясов или бизнес-часов.
Это помогает компаниям соответствовать ожиданиям клиентов и улучшать их лояльность.
Масштабируемость
Эти агенты могут быть легко увеличены, чтобы справляться с большими объемами взаимодействий с клиентами, что делает их идеальными для компаний, стремящихся к росту без потери качества обслуживания.
С увеличением объема запросов агенты могут быть легко адаптированы для обработки дополнительной нагрузки. Это обеспечивает постоянную и надежную поддержку.
Последовательность и точность
AI-агенты предоставляют последовательные и точные ответы на запросы клиентов, снижая риск ошибок и обеспечивая получение клиентами надежной информации.
Они могут улучшать точность своих ответов через циклы обучения и логически обоснованные решения. Эта последовательность способствует укреплению доверия к бренду, так как клиенты получают наилучший опыт.
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!
Виды ИИ-агентов
AI-агенты могут быть разработаны с разными уровнями возможностей, в зависимости от того, насколько сложные или простые действия мы хотим, чтобы они выполняли:
1. Простые рефлексивные агенты: это самая простая форма агента, который основывает свои действия на текущем восприятии. У него нет памяти и он не взаимодействует с другими агентами. Такой агент запрограммирован выполнять действия, соответствующие выполнению определенных условий. Если он сталкивается с ситуацией, для которой не подготовлен, он не сможет дать адекватный ответ. Примером может служить термостат, который включает отопление в определенное время каждый день.
2. Агенты, основанные на моделях: они используют текущее восприятие, включая свою память, чтобы поддерживать внутреннюю модель мира. По мере получения новой информации модель обновляется. Такие агенты могут сохранять информацию и действовать в частично наблюдаемых и изменяющихся средах, хотя их возможности ограничены набором правил.
3. Целевые агенты: помимо внутренней модели, имеют цель или набор целей. Эти агенты ищут последовательности действий, которые позволят им достигать целей, и планируют эти действия перед выполнением. Этот поиск и планирование повышают их эффективность по сравнению с первыми двумя типами агентов.
4. Агенты, основанные на пользе: выбирают последовательность действий, которая не только достигает цели, но и максимизирует полезность или награду. Они используют функцию полезности, которая присваивает значение, измеряющее полезность действия, которое выполнит агент, или каждого сценария на основе набора фиксированных критериев. Агент выбирает действия, которые максимизируют ожидаемую полезность, что делает их полезными в случаях, когда несколько сценариев достигают желаемой цели.
5. Обучаемые агенты: обладают теми же возможностями, что и вышеперечисленные, но уникальны своей способностью учиться. Они добавляют новый опыт в свою первоначальную базу знаний, тем самым увеличивая ее самостоятельно. Это обучение улучшает их способность действовать в незнакомых средах.
1. Простые рефлексивные агенты: это самая простая форма агента, который основывает свои действия на текущем восприятии. У него нет памяти и он не взаимодействует с другими агентами. Такой агент запрограммирован выполнять действия, соответствующие выполнению определенных условий. Если он сталкивается с ситуацией, для которой не подготовлен, он не сможет дать адекватный ответ. Примером может служить термостат, который включает отопление в определенное время каждый день.
2. Агенты, основанные на моделях: они используют текущее восприятие, включая свою память, чтобы поддерживать внутреннюю модель мира. По мере получения новой информации модель обновляется. Такие агенты могут сохранять информацию и действовать в частично наблюдаемых и изменяющихся средах, хотя их возможности ограничены набором правил.
3. Целевые агенты: помимо внутренней модели, имеют цель или набор целей. Эти агенты ищут последовательности действий, которые позволят им достигать целей, и планируют эти действия перед выполнением. Этот поиск и планирование повышают их эффективность по сравнению с первыми двумя типами агентов.
4. Агенты, основанные на пользе: выбирают последовательность действий, которая не только достигает цели, но и максимизирует полезность или награду. Они используют функцию полезности, которая присваивает значение, измеряющее полезность действия, которое выполнит агент, или каждого сценария на основе набора фиксированных критериев. Агент выбирает действия, которые максимизируют ожидаемую полезность, что делает их полезными в случаях, когда несколько сценариев достигают желаемой цели.
5. Обучаемые агенты: обладают теми же возможностями, что и вышеперечисленные, но уникальны своей способностью учиться. Они добавляют новый опыт в свою первоначальную базу знаний, тем самым увеличивая ее самостоятельно. Это обучение улучшает их способность действовать в незнакомых средах.
Примеры ИИ-агентов
Компании из различных отраслей, которые внедряют AI-агенты в свои процессы, уже замечают значительные преимущества, которые может принести искусственный интеллект. Эта технология очень универсальна и может быть использована для различных отраслей и задач:
Финансовая индустрия
AI-агент может извлекать из унифицированных данных клиентов актуальную информацию для своих работников, адаптируя финансовые рекомендации под нужды и цели каждого клиента.
Кроме того, такие агенты могут помочь готовиться к встречам с клиентами через задачи, такие как точное резюмирование взаимодействий клиентской поддержки и избегание человеческих ошибок. Они могут автоматически составлять резюме для открытых дел или заказов, счетов и недавней активности, экономя тем самым много времени и средств.
Производство
Агенты могут следить за оборудованием для прогнозирования потребностей в обслуживании и оптимизации производственных процессов. Это повышает продуктивность и помогает уменьшить дорогостоящие простои.
Они также очень полезны для отделов продаж, поскольку могут помогать в различных транзакциях на протяжении всего процесса. Агенты могут резюмировать соглашения, выделяя отклонения в запланированных и фактических количествах и доходах, что помогает принимать более обоснованные решения.
Здравоохранение
AI-агенты способны предоставлять высококачественные услуги пациентам. Они не только отвечают на вопросы, но и помогают пациентам записываться на оптимальные медицинские услуги в зависимости от их нужд.
AI-агент может проверять льготы по страховому покрытию, создавать резюме медицинской истории и одобрять заявки на медицинское обслуживание. Они также могут составлять индивидуальные планы лечения и помогать с управлением записями.
Инструменты для повышения производительности
Существуют конкретные AI-агенты, такие как GitHub Copilot, которые помогают разработчикам программного обеспечения через предложения кода.
Эти агенты являются аналогом наличия второй пары глаз, которая всегда готова помочь. Предлагая подсказки в реальном времени, они повышают производительность и экономят много времени.
Управление электронной почтой
AI-агенты также могут помочь в управлении и администрировании электронной почты. Они могут сортировать письма, помечать важные и даже предоставлять интеллектуальные ответы для экономии времени.
Они обладают функциями, такими как интеллектуальная фразировка, подобно Gmail от Google, которая помогает пользователям быстрее отвечать на письма, предлагая фразы на основе контекста.
Финансовая индустрия
AI-агент может извлекать из унифицированных данных клиентов актуальную информацию для своих работников, адаптируя финансовые рекомендации под нужды и цели каждого клиента.
Кроме того, такие агенты могут помочь готовиться к встречам с клиентами через задачи, такие как точное резюмирование взаимодействий клиентской поддержки и избегание человеческих ошибок. Они могут автоматически составлять резюме для открытых дел или заказов, счетов и недавней активности, экономя тем самым много времени и средств.
Производство
Агенты могут следить за оборудованием для прогнозирования потребностей в обслуживании и оптимизации производственных процессов. Это повышает продуктивность и помогает уменьшить дорогостоящие простои.
Они также очень полезны для отделов продаж, поскольку могут помогать в различных транзакциях на протяжении всего процесса. Агенты могут резюмировать соглашения, выделяя отклонения в запланированных и фактических количествах и доходах, что помогает принимать более обоснованные решения.
Здравоохранение
AI-агенты способны предоставлять высококачественные услуги пациентам. Они не только отвечают на вопросы, но и помогают пациентам записываться на оптимальные медицинские услуги в зависимости от их нужд.
AI-агент может проверять льготы по страховому покрытию, создавать резюме медицинской истории и одобрять заявки на медицинское обслуживание. Они также могут составлять индивидуальные планы лечения и помогать с управлением записями.
Инструменты для повышения производительности
Существуют конкретные AI-агенты, такие как GitHub Copilot, которые помогают разработчикам программного обеспечения через предложения кода.
Эти агенты являются аналогом наличия второй пары глаз, которая всегда готова помочь. Предлагая подсказки в реальном времени, они повышают производительность и экономят много времени.
Управление электронной почтой
AI-агенты также могут помочь в управлении и администрировании электронной почты. Они могут сортировать письма, помечать важные и даже предоставлять интеллектуальные ответы для экономии времени.
Они обладают функциями, такими как интеллектуальная фразировка, подобно Gmail от Google, которая помогает пользователям быстрее отвечать на письма, предлагая фразы на основе контекста.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.
Как ИИ-агенты работают: основные процессы
Несмотря на свой потенциал, AI-агенты представляют определенные риски, связанные с техническими ограничениями, этическими вопросами и более широкими социальными проблемами, связанными с уровнем автономии системы.
Технические риски включают в себя ошибки и сбои, а также проблемы безопасности, включая возможность автоматизации кибератак. Автономный характер AI-агентов поднимает этические вопросы о принятии решений и ответственности.
Использование преимуществ AI-агентов при снижении рисков будет зависеть от контекста конкретного агентного окружения и его применения. Некоторые меры, которые организации должны учитывать, включают:
Рост AI-агентов является не просто технологическим сдвигом, но и трансформацией в том, как мы воспринимаем работу и сотрудничество человека и машины. Наши эксперты имеют многолетний опыт в области искусственного интеллекта и могут помочь вам понять возможности и ограничения AI-агентов, а также реализовать продуманную стратегию. Мы гарантируем, что вы сможете использовать полный потенциал этой технологии, которая трансформирует все, обеспечивая при этом снижение связанных рисков.
Сохранение баланса между внедрением инновационных технологий и обеспечением ответственной реализации будет критично для успешного процветания в этом новом ландшафте.
Технические риски включают в себя ошибки и сбои, а также проблемы безопасности, включая возможность автоматизации кибератак. Автономный характер AI-агентов поднимает этические вопросы о принятии решений и ответственности.
Использование преимуществ AI-агентов при снижении рисков будет зависеть от контекста конкретного агентного окружения и его применения. Некоторые меры, которые организации должны учитывать, включают:
- Улучшение прозрачности агентов и внедрение "человеческого" надзора, позволяя агентам работать автономно, в то время как эксперты проверяют решения.
- Установление четких этических руководящих принципов, которые приоритизируют права человека, конфиденциальность и ответственность, является важным шагом, чтобы AI-агенты принимали решения, согласующиеся с человеческими и общественными ценностями.
- Приоритизация управления данными и кибербезопасности до развертывания AI-агентов.
- Реализация стратегий общественного образования и осведомленности, чтобы минимизировать риски излишней зависимости и ограничения взаимодействия с AI-агентами.
Рост AI-агентов является не просто технологическим сдвигом, но и трансформацией в том, как мы воспринимаем работу и сотрудничество человека и машины. Наши эксперты имеют многолетний опыт в области искусственного интеллекта и могут помочь вам понять возможности и ограничения AI-агентов, а также реализовать продуманную стратегию. Мы гарантируем, что вы сможете использовать полный потенциал этой технологии, которая трансформирует все, обеспечивая при этом снижение связанных рисков.
Сохранение баланса между внедрением инновационных технологий и обеспечением ответственной реализации будет критично для успешного процветания в этом новом ландшафте.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи