Что такое агенты ИИ? Как получить доступ к команде персонализированных помощников

Рост генеративного ИИ привел к захватывающим новым разработкам в области технологий ИИ, одной из самых обсуждаемых инноваций является агентский ИИ. В своей основе агентский ИИ прост: это ИИ-помощник, который может автономно выполнять задачи без необходимости детальных инструкций на каждом этапе. От отправки электронных писем на основе определенных сигналов до выполнения сложных задач, таких как заключение сделок по продажам, эти помощники могут значительно сэкономить время компаниям и их сотрудникам, позволяя сосредоточиться на более стратегических задачах.

Заинтригованы возможностями? Независимо от того, новичок вы в этом или готовы погрузиться, вот подробное руководство по агентскому ИИ, обогащенное моими исследованиями и мнениями экспертов отрасли.

Что такое ИИ-агент?

Определения ИИ-агента могут варьироваться в зависимости от контекста, продукта и компании, но в общем ИИ-агент — это программный инструмент, предназначенный для выполнения задач от вашего имени. Он сочетает человеческие инструкции, триггеры окружающей среды и — что крайне важно — собственные способности к рассуждению, чтобы определить, какие действия предпринять и когда.

«ИИ-агенты — это те, кому мы делегируем задачи. Они ориентированы на достижение целей», — объясняет Срини Ираговарапу, директор AWS по приложениям генеративного ИИ и опыту разработчиков. «Они могут определить необходимые инструменты и запросить дополнительную информацию, если это требуется».

В отличие от ИИ-чатботов или помощников, которые просто предоставляют информацию, ИИ-агенты могут выполнять задачи и определять, когда они необходимы, предлагая более высокий уровень помощи как частным лицам, так и компаниям.

Как работает ИИ-агент?

ИИ-агенты основываются на знакомых технологиях, интегрируя продвинутые возможности ИИ, такие как большие языковые модели, рассуждение, обработка естественного языка и длинные контекстные окна, чтобы выполнять задачи более интеллектуально и адаптивно.

«ИИ-агенты используют возможности ИИ, включая машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы понимать контекст взаимодействия и применять автоматизацию для управления связанным рабочим процессом», — говорит Омер Минкара, главный исследовательский директор в Aberdeen Strategy and Research.

Эти агенты полагаются на сочетание человеческих указаний и данных или контекста, к которым им разрешен доступ. Они также могут реагировать на внешние триггеры, такие как получение электронного письма, чтобы инициировать серию действий или решений. Конкретная информация и контекст зависят от потребностей пользователя, которые могут варьироваться от простых до очень сложных.

«Мы классифицируем агентов по спектру от простых до продвинутых», — сказал Ричард Райли, генеральный менеджер по маркетингу платформы Power в Microsoft. «Некоторые простые агенты могут быть основаны всего на одном или двух файлах».

Чем ИИ-агент отличается от ИИ-чатбота?

ИИ-чатбот отвечает на запросы на основе своих обучающих данных и может выполнять заранее определенные задачи. В отличие от этого, ИИ-агент использует контекстную информацию для выводов и выполнения задач, требуя более высокого уровня рассуждения.

«Чатбот — это скорее диалоговая система», — сказал Ираговарапу. «Но ИИ-агенты не только общаются с вами; они также действуют от вашего имени».

Например, если вы попросите чатбота или ИИ-помощника заказать продукты, он может составить список и оформить заказ. Однако он не учтет дополнительные контексты, такие как содержимое вашего холодильника, диетические предпочтения или время доставки. ИИ-агент, с другой стороны, может интегрировать все эти факторы, чтобы принять более обоснованное решение.

Какие примеры использования ИИ-агентов в предприятиях?

ИИ-агенты могут быть адаптированы для различных потребностей предприятий, от базовых задач, таких как отправка сообщений, до сложных операций в области закупок, продаж и взаимодействия с клиентами.

«Речь идет больше о понимании возможностей, чем о предоставлении фиксированного набора опций», — сказал Райли. «Если вы можете что-то создать, вы можете создать все».

Ключ в том, чтобы определить процессы в вашем бизнесе, которые могли бы выиграть от дополнительной помощи. «Первое, найдите пример использования, который важен для вас», — добавил Райли.

Вместо того чтобы стремиться к чрезмерно сложным ИИ-агентам, начните с оптимизации более простых задач, которые могут оказать значительное влияние. Минкара предлагает рассматривать ИИ-агентов как цифровых сотрудников, которые могут выполнять задачи низкого уровня.

«Видение заключается в том, что вы можете автоматизировать и позволить ИИ-агентам управлять многими взаимодействиями с низким уровнем контакта или низкой сложностью», — сказал Минкара.

Рассмотрение ИИ-агентов как дополнительных членов команды может помочь вам определить, какие задачи делегировать, и максимизировать их полезность. Кроме того, подход к внедрению ИИ-агентов как к найму сотрудников может гарантировать, что вы предпримете необходимые шаги перед внедрением.

Как начать работу с ИИ-агентом?

Доступ к ИИ-агенту теперь проще, чем когда-либо, поскольку крупные технологические компании предлагают свои решения для ИИ-агентов. Компании, такие как Microsoft, Amazon, OpenAI, Google, AWS, Salesforce, Adobe, Zoom и Qualtrics, входят в число тех, кто предоставляет такие услуги.

Эти платформы часто предлагают удобные системы для создания ИИ-агентов. Для начала вы можете предоставить базовые данные и ответить на несколько вопросов. Для предприятий представители бренда могут помочь определить подходящие примеры использования и направить внедрение. Для потребителей вы можете экспериментировать с ИИ-агентами в существующих ИИ-платформах, таких как ChatGPT или Google, которые предлагают функции вроде Deep Research для компиляции информации из множества источников в краткий документ.

Что следует учитывать перед внедрением ИИ-агентов в вашу компанию?

Перед развертыванием ИИ-агентов крайне важно оценить инфраструктуру данных вашей компании. Хорошие данные необходимы для эффективной работы ИИ-агентов, подобно высококачественному топливу для суперкара.

«Алгоритмы могут быть отличными, но если ваши данные мусорные, то и результаты могут быть мусорными», — сказал Минкара.

Какие риски?

Хотя ИИ-агенты могут упростить задачи, есть опасения, что их сбои могут вызвать нарушения. Однако они разработаны для работы в пределах установленных вами разрешений.

«ИИ-агенты могут делать только то, что вы им позволяете», — сказал Райли.

Несмотря на их продвинутые возможности, ИИ-агенты не застрахованы от ошибок или «галлюцинаций», наблюдаемых в более простых моделях ИИ. Необходимы меры предосторожности для снижения этих рисков.

«При создании этих агентов важно иметь наборы для оценки, наборы данных, анализ качества и сигналы тревоги для мониторинга производительности», — сказал Ираговарапу.

Является ли ИИ-агент тем же, что и AGI?

ИИ-агенты и искусственный общий интеллект (AGI) часто путаются, но они различны. AGI представляет собой гораздо более продвинутый ИИ, который может работать на человеческом уровне без помощи, тогда как ИИ-агенты действуют в пределах заданных вами ограничений.

«AGI — это вершина, Полярная звезда», — сказал Минкара.

Хотя ИИ-агенты дают представление об автономном выполнении задач, AGI остается далекой целью, требующей значительных исследований и разработок.

Как быстро ожидается рост ИИ-агентов?

Рынок ИИ-агентов готов к быстрому росту. Исследование Boston Consulting Group (BCG) прогнозирует CAGR 45% в течение следующих пяти лет. Кроме того, отчет Deloitte от ноября 2024 года предсказывает, что 25% компаний, использующих генеративный ИИ, запустят пилотные проекты или доказательства концепции ИИ-агентов в 2025 году, а к 2027 году этот показатель вырастет до 50%.

«Агентов будет столько, сколько бизнес-процессов», — сказал Райли.

Поскольку ИИ-агенты представляют следующую границу в ИИ, сейчас отличное время для изучения их потенциала для стимулирования роста и инноваций в вашем бизнесе.

Хотите больше историй об ИИ? Подпишитесь на Innovation, нашу еженедельную рассылку.