Агентный ИИ: будущее автономного принятия решений

Радиус корня человеческий мозг является крупнейшим потребителем энергии в организме, и мы склонны сокращать потребление энергии и пытаемся минимизировать когнитивную нагрузку. Мы по своей природе ленивы, всегда ищем способы автоматизировать даже самые незначительные задачи. Настоящая автоматизация означает, что не нужно и пальцем пошевелить, чтобы что-то сделать. Вот где агентный ИИ блистает, термин «агентный» происходит от концепции «агента», который на языке ИИ является сущностью, способной выполнять задачи самостоятельно. В отличие от традиционных систем ИИ, которые работают на основе предопределенных правил и наборов данных, агентный ИИ обладает способностью принимать автономные решения, адаптироваться к новым средам и учиться на своих взаимодействиях. Мы изучим тонкости агентного ИИ, изучим его потенциал и проблемы.

Понимание ключевых компонентов агентного ИИ

Агентический ИИ Системы, предназначенные для автономного действия, принятия решений без вмешательства человека. Эти системы характеризуются способностью воспринимать окружающую среду, рассуждать о ней и предпринимать действия для достижения определенных целей.

1. восприятие: Системы агентного ИИ оснащены передовыми датчиками и алгоритмами, которые позволяют им воспринимать свое окружение. Это включает в себя визуальные, слуховые и тактильные датчики, которые обеспечивают всестороннее понимание окружающей среды.
2. аргументация: В основе агентного ИИ лежит его способность к рассуждению. Эти системы используют сложные алгоритмы, включая машинное обучение и глубокое обучение, для анализа данных, выявления закономерностей и принятия обоснованных решений. Этот процесс рассуждения является динамическим, что позволяет ИИ адаптироваться к новой информации и меняющимся обстоятельствам.
3. Коммуникация: Сотрудник ИИ — это набор агентов под руководством руководителя, которые выполняют определенные функции от начала до конца. Эти агенты координируют работу друг с другом и подключают людей в случае эскалации или предопределенной проверки для завершения заданного процесса.
4. Реактивный и проактивный подход: Агентные системы ИИ могут реагировать на немедленные стимулы (реактивные) и предвидеть будущие потребности или изменения (проактивные). Эта двойная способность гарантирует, что они могут эффективно справляться как с текущими, так и с будущими вызовами.
5. Экшн: После принятия решения агентные системы ИИ могут выполнять действия автономно. Это может варьироваться от физических действий, таких как управление роботом в сложной среде, до цифровых действий, таких как управление финансовым портфелем.

Как агентный ИИ может работать в реальной жизни

Чтобы проиллюстрировать, как агентный ИИ может функционировать в реальных сценариях, рассмотрим следующий пример с участием трех отдельных сотрудников ИИ, которые выполняют задачи совместно для достижения автоматического, оптимизированного агрегирования данных:

1. Аналитик по маркетингу ИИ: Эта система ИИ собирает и анализирует данные из различных источников, включая взаимодействие на веб-сайте и социальные сети. Она выявляет закономерности и идеи, которые можно использовать для понимания поведения клиентов и тенденций рынка.
2. Руководитель по развитию бизнеса в сфере искусственного интеллекта: Используя данные, предоставляемые маркетинговым аналитиком на основе ИИ, эта система ИИ взаимодействует с лидами более эффективно. Например, когда посетитель заходит на сайт, специалист по развитию бизнеса на основе ИИ может определить его покупательское намерение, основываясь на данных, полученных от аналитика. Это позволяет проводить более целенаправленное и персонализированное взаимодействие, повышая вероятность превращения лидов в реальных клиентов.
3. Специалист по работе с клиентами на базе искусственного интеллекта: Данные из прослушивание в социальных сетях и другие источники, проанализированные аналитиком AI Marketing, также используются специалистом по обслуживанию клиентов AI. Эта система AI выявляет общие проблемы и опасения, с которыми сталкиваются клиенты, часто с точки зрения конкуренции. Вооружившись этой информацией, отдел продаж может использовать эти идеи для проактивного решения проблем клиентов и изучения возможностей для дополнительных продаж.

Проблемы и этические соображения

Хотя потенциал агентного ИИ огромен, он также создает ряд проблем и этических соображений:

1. Безопасность и надежность: Обеспечение безопасной и надежной работы систем агентного ИИ имеет первостепенное значение. Эти системы должны быть тщательно протестированы, чтобы предотвратить неисправности, которые могут привести к несчастным случаям или непреднамеренным последствиям.
2. Прозрачность: Процессы принятия решений в агентских системах ИИ могут быть сложными и непрозрачными. Крайне важно разработать методы, которые сделают эти процессы прозрачными и понятными для людей, особенно в таких критически важных приложениях, как здравоохранение и финансы.
3. Принятие этических решений: Агентные системы ИИ должны быть запрограммированы с этическими принципами, чтобы гарантировать, что они принимают решения, соответствующие общественным ценностям. Это включает в себя решение таких вопросов, как предвзятость, справедливость и подотчетность.
4. Регулирование и управление: По мере того, как агентный ИИ становится все более распространенным, возникнет необходимость в надежных нормативных рамках для регулирования его использования. Это включает установление стандартов безопасности, конфиденциальности и этического поведения.

Сравнение агентного ИИ с традиционным RPA

Традиционном Роботизированная автоматизация процессов Платформы RPA в первую очередь были сосредоточены на создании ботов, взаимодействующих преимущественно через пользовательские интерфейсы (UI). Их сила заключается в автоматизации повторяющихся задач путем имитации человеческого взаимодействия с UI; однако, по мере того, как мы движемся к агентному подходу, парадигма существенно меняется.

В агентной структуре фокус выходит за рамки взаимодействия с пользовательским интерфейсом, охватывая автоматизацию внутреннего процесса принятия решений, вместо того чтобы полагаться исключительно на автоматизацию пользовательского интерфейса, акцент смещается в сторону использования API, интегрирующих такие технологии, как Большие языковые модели (LLM), обеспечивающие продуктивные интеллектуальные рабочие процессы, основанные на принятии решений.

Ключевые отличия включают в себя:

• Расширенный набор возможностей: Agentic представляет возможности более высокого уровня, выходящие за рамки традиционных функций RPA, включая интеграцию расширенной интеллектуальной обработки документов (IDP), способность LLM управлять сложными рабочими процессами и возможностями принятия решений.
• Конвергенция технологий: Сотрудники ИИ принимают стратегию создания экосистемы, в которой различные технологии беспрепятственно взаимодействуют, в отличие от более ранних систем RPA, которые в первую очередь зависели от модели взаимодействия на основе пользовательского интерфейса, которая позволяет осуществлять прямую координацию интеграции между компонентами API и другими системами.
• Сквозная автоматизация без человеческого контроля: Сотрудник ИИ, состоящий из набора агентов под руководством руководителя, управляет всеми рабочими процессами автономно. Эти агенты координируют свои действия друг с другом и привлекают людей только для эскалаций или предопределенной проверки, обеспечивая настоящую сквозную автоматизацию.

Будущее агентного ИИ

Агентный подход не является полностью новым. Фактически, он был основной частью разработки ИИ в течение нескольких лет. Концепция подразумевает создание ИИ-сотрудников, каждый из которых функционирует как определенный агент — или, точнее, как набор агентов. ИИ-сотрудник по сути представляет собой команду агентов, работающих вместе в рамках единой структуры, разработанной для бесперебойной координации с другими подобными командами. Например, один ИИ-сотрудник может специализироваться на интеллектуальной обработке документов (IDP) со своими собственными агентами, обрабатывающими определенные подзадачи. Эти команды, каждая со своими специализированными агентами и руководителями, могут работать вместе для достижения более широких целей.

В заключение следует отметить, что агентный ИИ представляет собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта, предлагая беспрецедентные возможности. возможности для инноваций и эффективности при этом требуется осторожность в навигации, чтобы гарантировать, что ее преимущества реализуются безопасным, прозрачным и этичным образом.