Что такое ИИ агенты❓
Давайте на пальцах разбираться как ИИ агенты выводят производительность и инновации на новый уровень. От автоматизации повторяющихся задач до преобразования рабочих процессов.
Больше инструментов и про ИИ для бизнеса в моем тг-канале 😎
Что такое агенты ИИ?
Агенты ИИ — это искусственный интеллект, который использует инструменты для достижения целей.
Агенты ИИ обладают способностью запоминать задачи и меняющиеся состояния; они могут использовать одну или несколько моделей ИИ для выполнения задач; и они могут решать, когда обращаться к внутренним или внешним системам от имени пользователя. Это позволяет агентам ИИ принимать решения и выполнять действия автономно с минимальным контролем со стороны человека.
Например:
Компания по производству потребительских товаров хотела оптимизировать свои глобальные маркетинговые кампании, используя агента ИИ для преобразования процессов. Проект, который когда-то требовал шести аналитиков в неделю, теперь требовал одного сотрудника, работающего с агентом, что давало результаты менее чем за час.
Вот как это работает:
- Агент ИИ собирает данные: еженедельно агент автономно собирает и объединяет маркетинговые данные через подключенные конвейеры данных.
- Агент ИИ анализирует эффективность: агент выполняет контекстный анализ данных, чтобы понять показатели эффективности кампании и сравнить их с ожиданиями, получая при необходимости бизнес-контекст от оператора.
- Агент ИИ предлагает рекомендации: Агент пишет стандартизированный отчет, который предлагает оптимизации. Оператор проводит стресс-тесты и уточняет рекомендации агента ИИ по мере необходимости.
- Агент ИИ обновляет платформы: получив одобрение человека, агент обновляет платформы, используя рекомендации.
Как работают агенты ИИ?
Агенты ИИ наблюдают за окружающей средой, используют большие языковые модели для планирования и получают доступ к подключенным системам для выполнения действий и достижения целей.
- Наблюдать: агенты ИИ постоянно собирают и обрабатывают информацию из своей среды, включая взаимодействие с пользователем, ключевые показатели производительности или данные датчиков. Они могут сохранять память в разговорах, что обеспечивает постоянный контекст в многошаговых планах и операциях.
- План: Используя языковые модели, агенты ИИ автономно оценивают и расставляют приоритеты действий на основе своего понимания проблемы, которую необходимо решить, целей, которых необходимо достичь, контекста и памяти.
- Действие: агенты ИИ используют интерфейсы с корпоративными системами, инструментами и источниками данных для выполнения задач. Задачи регулируются планом, предоставляемым большой языковой моделью или малой языковой моделью. Для выполнения задач агент ИИ может обращаться к корпоративным службам (таким как системы HR, системы управления заказами или CRM), делегировать действия другим агентам ИИ или запрашивать у пользователя разъяснения. Эти интеллектуальные программные агенты способны обнаруживать ошибки, исправлять их и обучаться с помощью многошаговых планов и внутренних проверок.
Этот цикл «наблюдение-планирование-действие» является самоподдерживающимся, поскольку инструменты агентов ИИ постоянно анализируют, как изменился мир, основываясь на прошлых взаимодействиях, и учатся, как со временем стать более эффективными и результативными.
Каковы компоненты ИИ-агента?
Агенты ИИ различаются по реализации, но, как правило, состоят из пяти компонентов:
- Агентно-ориентированные интерфейсы, включая протоколы и API, используемые для подключения агентов к пользователям, базам данных, датчикам и другим системам, позволяющие интеллектуальным программным агентам наблюдать за своей средой.
- Модуль памяти включает в себя как кратковременную память на недавние события и непосредственный контекст, так и долговременную память на фактические знания, концепции, детали прошлых разговоров и знания о том, как выполнялись прошлые задачи.
- Модуль профиля определяет атрибуты агента, такие как его роль, цели и поведенческие модели.
- Модуль планирования, который обычно использует LLM или SLM, берет наблюдения из окружающей среды, включая память и профиль агента, чтобы составить соответствующие планы для агента.
- Модуль действий включает в себя API и системные интеграции, которые определяют совокупность действий, доступных агенту ИИ.
Какие существуют типы агентов ИИ?
Агенты ИИ различаются по сложности: от простых помощников по кодированию до сложных сетей, которые могут автоматизировать процессы, требующие сегодня команд людей.
Например:
Используя кодирование в качестве примера, мы можем увидеть различные уровни сложности, которые могут быть достигнуты с помощью различных типов ИИ агентов:
- На самом простом уровне второй пилот-кодировщик может генерировать код по запросу разработчика.
- Более продвинутый интеллектуальный агент мог бы автоматически поглощать существующую кодовую базу и соответствующим образом настраивать ее вывод. Этот агент мог бы даже производить вывод без запроса, автоматически создавая код, который проходит модульный тест, как только разработчик напишет этот тест.
- Еще более продвинутые агенты ИИ могли не только разрабатывать код, но и компилировать и запускать приложение в тестовой среде.
- Будущие агенты ИИ могут пойти на шаг дальше и развертывать протестированные приложения в производственных средах через автоматизированные конвейеры после одобрения человеком. Это фактически позволит любому человеку, используя простой язык, создавать и развертывать целые приложения.
На основе статьи
Если интересно, во второй части напишу про будущее с ИИ агентами. Ставьте реакции, комментируйте.