Посібник для підприємств про агентів штучного інтелекту + агентські робочі процеси + архітектури

У сфері штучного інтелекту агенти набувають значного поширення на підприємствах завдяки своїй здатності виконувати складні завдання автономно, зменшуючи потребу у втручанні людини. Ці інтелектуальні агенти використовують передові технології, такі як обробка природної мови (NLP) і машинне навчання, для взаємодії з користувачами, обробки даних і прийняття обґрунтованих рішень. Оскільки підприємства прагнуть використовувати можливості штучного інтелекту, розуміння різних типів агентів штучного інтелекту та їхніх можливостей є вкрай важливим.

Агенти штучного інтелекту - це найбільш проривна розробка, яку ми мали на сьогоднішній день у цій галузі. Вони є наступним великим кроком в еволюції ШІ і мають потенціал для кардинального впливу на кожну галузь і завдання.

Цей посібник надає вичерпну інформацію про агентів штучного інтелекту та їхні архітектури, що дозволить вашій організації приймати обґрунтовані рішення при впровадженні цих технологій.

Типи ШІ-агентів

Коли ваше підприємство вивчає потенціал агентів штучного інтелекту, важливо розуміти різні типи доступних агентів та їхні унікальні можливості. Кожен тип ШІ-агентів розроблений для вирішення конкретних завдань і відповідає різним сценаріям використання у вашій організації. Від простих рефлекторних агентів, які реагують на безпосередні стимули, до більш просунутих агентів, що навчаються і постійно покращують свою продуктивність, спектр агентів ШІ пропонує широкий спектр можливостей для таких підприємств, як ваше, які прагнуть автоматизувати завдання, оптимізувати процеси та вдосконалити процес ухвалення рішень.

Прості рефлекторні агенти

Прості рефлекторні агенти - це найпростіший тип ШІ-агентів. Вони працюють на основі заздалегідь визначених правил і реагують на миттєві дані, не враховуючи історичну інформацію або довгострокові цілі. Ці агенти підходять для простих завдань, які не потребують тривалого навчання або прийняття складних рішень. На підприємствах прості рефлексивні агенти можуть використовуватися для таких завдань, як автоматичні відповіді на електронні листи, чат-боти для базової підтримки клієнтів або системи моніторингу за певними тригерами.

Рефлекторні агенти на основі моделей

Рефлекторні агенти на основі моделей - це прогрес порівняно з простими рефлекторними агентами. Вони володіють внутрішньою моделлю світу, який вони сприймають, що дозволяє їм приймати більш обґрунтовані рішення. Ці агенти використовують допоміжні дані для побудови та оновлення своїх моделей, що дозволяє їм розглядати ймовірні результати та наслідки перед тим, як діяти. Хоча рефлексивні агенти на основі моделей є більш складними, ніж прості рефлексивні агенти, вони все одно покладаються на заздалегідь визначені правила та моделі. Підприємства можуть використовувати рефлексивні агенти на основі моделей для таких завдань, як управління запасами, прогнозування технічного обслуговування або виявлення шахрайства.

Агенти, орієнтовані на цілі

Агенти на основі цілей, також відомі як агенти на основі правил, - це агенти ШІ з розширеними можливостями міркування. Ці інтелектуальні агенти не лише оцінюють дані про навколишнє середовище, а й порівнюють різні підходи для ефективного досягнення бажаних результатів. Агенти на основі цілей використовують свою базу знань і алгоритми міркувань, щоб визначити найефективніший шлях для досягнення поставлених цілей. Вони добре підходять для складних завдань, що вимагають планування та прийняття рішень, таких як обробка природної мови (NLP), робототехніка та автономні системи. У корпоративному контексті агенти, орієнтовані на цілі, можуть застосовуватися для автоматизації бізнес-процесів, оптимізації розподілу ресурсів або персоналізації користувацького досвіду.

Агенти на основі утиліт

Агенти на основі корисності просуваються на крок далі від агентів на основі цілей, враховуючи корисність або цінність різних результатів. Ці АІ-агенти використовують складні алгоритми міркувань для оцінки різних сценаріїв і вибору того, який забезпечить максимальну вигоду або винагороду для користувача. Агенти на основі корисності особливо корисні в ситуаціях, коли є кілька конкуруючих цілей або коли найкраще рішення залежить від уподобань користувача. Наприклад, агент на основі корисності може допомогти клієнтам знайти найбільш підходящий продукт або послугу, виходячи з їхніх конкретних вимог, таких як ціна, якість або час доставки.

Агенти навчання

Агенти, що навчаються, - це агенти ШІ, які постійно вдосконалюють свою роботу завдяки досвіду. Ці агенти використовують сенсорний вхід і механізми зворотного зв'язку для адаптації своєї бази знань і процесів прийняття рішень з часом. Агенти навчання можуть навчатися за допомогою різних методів машинного навчання, таких як контрольоване навчання, неконтрольоване навчання або навчання з підкріпленням. Постійно оновлюючи свої моделі на основі нових даних і минулих результатів, агенти навчання можуть вдосконалювати свої здібності і вирішувати все більш складні завдання. В корпоративному середовищі агенти навчання можуть використовуватися для таких додатків, як предиктивна аналітика, динамічне ціноутворення або персоналізовані рекомендації.

Ієрархічні агенти

Ієрархічні агенти - це структурована група агентів ШІ, організована в ієрархічному порядку. У цій архітектурі агенти вищого рівня розбивають складні завдання на менші підзадачі та делегують їх агентам нижчого рівня. Кожен агент працює автономно, зосереджуючись на дорученій йому підзадачі, і звітує про прогрес своєму керівнику. Агенти вищого рівня координують зусилля своїх підлеглих, забезпечуючи ефективне досягнення загальної мети. Ієрархічні агенти особливо корисні для управління великомасштабними, багатогранними проектами на підприємствах, такими як оптимізація ланцюгів поставок, управління персоналом або складні системи підтримки прийняття рішень.

Ми в Skim AI вважаємо, що найбільший потенціал мають ієрархічні та кастомні агенти.

Ключові компоненти архітектури ШІ-агентів

Для ефективного впровадження агентів ШІ на вашому підприємстві важливо розуміти ключові компоненти, з яких складається їхня архітектура. Ці компоненти працюють разом, щоб дозволити агентам ШІ сприймати, міркувати, навчатися і взаємодіяти з навколишнім середовищем, в кінцевому підсумку створюючи цінність для вашої організації.

Ознайомившись з цими структурними елементами, ви зможете приймати обґрунтовані рішення при розробці та розгортанні агентів ШІ, які відповідають конкретним потребам і цілям вашого підприємства. У цьому розділі ми розглянемо п'ять найважливіших компонентів архітектури агентів ШІ: сприйняття і введення даних, представлення знань, міркування і прийняття рішень, навчання і адаптація, а також комунікація і взаємодія.

1. Сприйняття та вхідні дані

Сприйняття та вхідні дані - це найважливіші компоненти, які дозволяють агентам ШІ збирати інформацію з різних джерел у цифровій екосистемі вашого підприємства. Ці дані слугують вхідною інформацією для процесу прийняття рішень агентом. У вашій організації агенти ШІ можуть бути інтегровані з різними джерелами даних, такими як бази даних, API, файли журналів або інші програмні канали даних, щоб збирати релевантну інформацію.

Методи попередньої обробки даних можуть застосовуватися для очищення, перетворення та нормалізації даних, щоб зробити їх придатними для використання агентом. Забезпечивши своїх ШІ-агентів надійними засобами інтеграції даних, ви дасте їм змогу отримати повне розуміння контексту, в якому вони працюють, що призведе до прийняття більш точних і обґрунтованих рішень.

2. Представлення знань

Представлення знань - це фундаментальний аспект архітектури агентів штучного інтелекту, який дозволяє вашому підприємству кодувати специфічну для домену інформацію в структурованому та машинозчитуваному форматі. Цей компонент передбачає створення онтологій і баз знань, які фіксують концепції, зв'язки та правила, що стосуються сфери діяльності вашої організації.

Завдяки формальному представленню знань агенти штучного інтелекту можуть міркувати ефективніше і приймати рішення, які відповідають цілям і обмеженням вашого підприємства. Залежно від конкретних вимог вашого сценарію використання, ви можете використовувати різні методи представлення знань, такі як семантичні мережі, системи, засновані на правилах, або імовірнісні моделі.

3. Обґрунтування та прийняття рішень

Міркування та прийняття рішень - це основні можливості, які дають агентам ШІ змогу обробляти інформацію, робити висновки та вживати заходів, що створюють цінність для вашого підприємства. Цей компонент використовує дані представлення та сприйняття знань для генерування інсайтів і рекомендацій.

Агенти ШІ можуть використовувати різні методи міркувань, такі як міркування на основі правил, коли агент приймає рішення відповідно до заздалегідь визначених правил, або імовірнісні міркування, коли агент враховує невизначеність і безліч можливих результатів. У контексті вашого підприємства агенти ШІ можуть підтримувати процеси прийняття рішень, аналізуючи складні дані, виявляючи закономірності та надаючи рекомендації, засновані на даних, людям, які приймають рішення.

4. Навчання та адаптація (агенти, що самовдосконалюються)

Навчання та адаптація є важливими компонентами, які дозволяють агентам штучного інтелекту постійно покращувати свою роботу та адаптуватися до мінливих умов на вашому підприємстві. Завдяки використанню методів машинного навчання, таких як контрольоване навчання, неконтрольоване навчання або навчання з підкріпленням, агенти штучного інтелекту можуть навчатися на основі історичних даних, відгуків користувачів і взаємодії в режимі реального часу.

Це дає їм змогу вдосконалювати свою базу знань, оптимізувати процеси прийняття рішень і персоналізувати свої відповіді, щоб краще відповідати потребам вашої організації. У міру того, як ваше підприємство розвивається і з'являються нові дані, агенти штучного інтелекту з можливостями навчання можуть автоматично оновлювати свої моделі, гарантуючи, що вони залишатимуться актуальними та ефективними з плином часу.

5. Комунікація та взаємодія

Комунікація та взаємодія - життєво важливі компоненти, які дозволяють агентам ШІ ефективно взаємодіяти з користувачами та іншими системами на вашому підприємстві. Методи НЛП дозволяють ШІ-агентам розуміти і генерувати людські відповіді, сприяючи безперешкодному спілкуванню між агентами і співробітниками, клієнтами або партнерами.

Використовуючи НЛП, агенти ШІ можуть інтерпретувати запити користувачів, надавати інформативні відповіді і навіть вести багатоходові розмови. Окрім взаємодії між людиною та агентом, ШІ-агенти також можуть спілкуватися з іншими агентами або системами на вашому підприємстві, обмінюючись даними та координуючи дії для досягнення спільних цілей. Це дає змогу створювати екосистеми агентів, що співпрацюють, які можуть вирішувати складні проблеми та оптимізувати процеси у вашій організації.

Як розробити та впровадити АІ-агентів на вашому підприємстві

Тепер, коли ми розглянули різні типи агентів ШІ та ключові компоненти їхньої архітектури, настав час заглибитися в процес проектування та впровадження агентів ШІ на вашому підприємстві. У цьому розділі ви дізнаєтеся про кроки, необхідні для успішного інтегрувати ми допоможемо вам впровадити інтелектуальних агентів у робочий процес вашої організації, починаючи з визначення відповідних сценаріїв використання і закінчуючи розгортанням і підтримкою ваших агентів ШІ. Дотримуючись цих найкращих практик, ви зможете забезпечити повне використання потенціалу агентів штучного інтелекту, що сприятиме підвищенню ефективності, продуктивності та інноваціям у вашій діяльності.

Крок 1: Визначте варіанти використання

Першим кроком у впровадженні агентів штучного інтелекту на вашому підприємстві є визначення найбільш доцільних сценаріїв використання. Розгляньте сфери, де інтелектуальні агенти можуть мати найбільший вплив, наприклад, автоматизація процесів, підтримка прийняття рішень або обслуговування клієнтів. Оцініть больові точки вашої організації, завдання, що повторюються, та процеси, що потребують великих обсягів даних, щоб визначити, де агенти штучного інтелекту можуть принести найбільшу користь. Взаємодійте із зацікавленими сторонами з різних відділів, щоб зібрати інформацію та вимоги, гарантуючи, що вибрані варіанти використання відповідають загальним цілям і стратегії вашого підприємства. Немає завдань, які б не підходили для кожної ролі. Якщо ви є генеральним директором або провідною особою в компанії, створіть власного персонального асистента зі штучним інтелектом.

Ось деякі з наших рекомендованих варіантів використання ШІ-агентів:

Крок 2: Виберіть відповідні типи агентів та архітектури

Після того, як ви визначили потенційні варіанти використання, наступним кроком буде вибір найбільш підходящих типів і архітектур агентів ШІ для кожного сценарію. Враховуйте такі фактори, як складність завдань, необхідний рівень автономності та наявні ресурси даних. Наприклад, для простих завдань може бути достатньо простих рефлекторних агентів, тоді як для складних, динамічних середовищ більше підійдуть агенти, що орієнтуються на цілі, або агенти, що навчаються. Крім того, оцініть вимоги до масштабованості та продуктивності для кожного варіанту використання, щоб переконатися, що обрана архітектура агента може впоратися з очікуваним робочим навантаженням і легко інтегруватися з існуючими системами вашого підприємства.

Крок 3: Підготуйтеся до підключення корпоративних даних

Дані - це паливо, яке живить ШІ-агентів, і забезпечення вашої організації якісними та релевантними даними має вирішальне значення для їхнього успіху. Перш ніж впроваджувати ШІ-агентів, витратьте час на збір, очищення та попередню обробку необхідних даних. Це може включати інтеграція даних з різних джерелнаприклад:

• Вміст веб-сайту компанії

• Пости в соціальних мережах

• Відгуки та огляди клієнтів

• 4. Лідерські комунікації та матеріали для ідейних лідерів

• Маркетингові матеріали та кампанії

• Внутрішня комунікація

• Скрипти продажів і підтримки клієнтів

• Описи продуктів та посібники користувача

• Транскрипції відео та аудіо контенту

• Посібники користувача та поширені запитання

Встановіть політики та процедури управління даними, щоб підтримувати якість, безпеку та конфіденційність даних протягом усього життєвого циклу ваших ШІ-агентів.

Крок 4: Навчіть і протестуйте АІ-агента

Маючи відповідні дані, наступним кроком буде навчання та тестування ваших ШІ-агентів. Надайте агентам репрезентативні дані для навчання та визначте чіткі показники для оцінки їхньої ефективності. Проведіть ретельне тестування та валідацію, щоб переконатися, що ваші ШІ-агенти можуть впоратися з нестандартними ситуаціями, адаптуватися до мінливих умов і приймати точні рішення. Постійно відстежуйте та вдосконалюйте роботу ваших агентів на основі реальних відгуків та мінливих бізнес-вимог.

Крок 4: Розгортання та підтримка

Після того, як агенти штучного інтелекту пройшли навчання та тестування, настав час розгорнути їх в інфраструктурі вашого підприємства. Переконайтеся, що ваші агенти безперешкодно інтегровані з існуючими системами, такими як бази даних, додатки та користувацькі інтерфейси. Створіть чіткі канали зв'язку між агентами штучного інтелекту та користувачами, використовуючи методи НЛП для полегшення інтуїтивної взаємодії.

Впроваджуйте надійні заходи безпеки, щоб захистити конфіденційні дані та запобігти несанкціонованому доступу до ваших агентів ШІ. Регулярно відстежуйте роботу агентів, виконуйте завдання з технічного обслуговування та за потреби встановлюйте оновлення, щоб вони працювали безперебійно та відповідали потребам вашого підприємства, що постійно змінюються.

Не забувайте про AI-агентів на вашому підприємстві

Агенти штучного інтелекту стають найбільш трансформаційною силою в сучасному бізнес-ландшафті, пропонуючи підприємствам безпрецедентні можливості для оптимізації процесів, покращення процесу прийняття рішень та впровадження інновацій. Розуміючи різні типи агентів штучного інтелекту, їхні ключові архітектурні компоненти та найкращі практики впровадження, ваша організація може використати можливості цих інтелектуальних об'єктів для отримання конкурентної переваги.

Починаючи дослідження та впровадження ШІ-агентів, пам'ятайте, що успіх полягає в ретельному плануванні, стратегічному виборі варіантів використання та безперешкодній інтеграції з вашими існуючими системами та даними. Використовуючи правильне поєднання типів агентів, архітектур і навчальних даних, ви можете створити потужну екосистему інтелектуальних помічників, які спільно працюватимуть для досягнення ваших бізнес-цілей.

Не дозвольте своїй організації відстати в гонці за впровадженням агентів штучного інтелекту. Зверніться до Skim AI вже сьогодні, щоб дізнатися, як наш досвід може допомогти вам безперешкодно інтегрувати ШІ-агентів і агентські робочі процеси у вашу компанію, відкриваючи нові рівні ефективності, інсайтів, зростання та рентабельності інвестицій.

ПОШИРЕНІ ЗАПИТАННЯ

Що таке агенти штучного інтелекту?

Агенти ШІ - це автономні програмні об'єкти, які можуть сприймати навколишнє середовище, міркувати, навчатися і взаємодіяти з користувачами або іншими системами для досягнення конкретних цілей або завдань в рамках підприємства.

Що таке агентський робочий процес?

Агентний робочий процес - це спільний процес, в якому кілька ШІ-агентів працюють разом автономно, приймаючи рішення і виконуючи дії, виходячи з власних цілей і розуміння навколишнього середовища, для ефективного досягнення спільної мети.

Які існують типи ШІ-агентів?

Основними типами ШІ-агентів є прості рефлекторні агенти, рефлекторні агенти на основі моделей, агенти на основі цілей, агенти на основі корисності, агенти, що навчаються, та ієрархічні агенти, кожен з яких має різний рівень складності та здатності приймати рішення.

Як моє підприємство може використовувати ШІ-агентів?

Підприємства можуть використовувати агентів штучного інтелекту для різних цілей, таких як автоматизація повторюваних завдань, допомога в процесах прийняття рішень, покращення підтримки клієнтів, оптимізація розподілу ресурсів і підвищення загальної операційної ефективності.

Чим АІ-агенти відрізняються від традиційних чат-ботів?

Агенти штучного інтелекту більш просунуті та автономні, ніж традиційні чат-боти, вони здатні навчатися, адаптуватися та приймати рішення залежно від середовища та цілей, тоді як чат-боти, як правило, базуються на правилах і обмежуються заздалегідь визначеними відповідями.