Для лиц, принимающих решения, планирующих инвестировать в ИИ, сравнение агентов ИИ с агентами ИИ является критической темой обсуждения. Системы агентного ИИ предназначены для достижения целей, адаптации и принятия решений независимо, в то время как агенты ИИ сосредоточены на выполнении поставленных задач. Обе технологии предлагают четкую ценность, но обслуживают различные операционные потребности. Этот блог разбивает их различия, помогая им принимать обоснованное решение до инвестиций.

Агентный ИИ против агента ИИ: когда интегрировать какие технологии? 

Вопрос начинает формировать разговоры по мере того, как системы становятся все более продвинутыми и автономными. На первый взгляд, обе технологии, похоже, предназначены для решения проблем и решения задач, но то, как они работают, и возможности, которые они открывают, принципиально отличаются. 

Выбор между ними не в предпочтениях, а в понимании архитектуры, уровня автономии и роли интеллекта в реальных средах. Правильный выбор зависит от типа системы, которую вы хотите построить, и от того, как ваша система выполняет инструкции в установленных границах или определяет свои пути, адаптируется к изменяющимся условиям и принимает решения за пределами заранее написанных правил. 

В этом блоге будут разбиты основные различия между агентным ИИ и агентом ИИ, а также рассмотрены их сильные стороны и стратегические последствия в вашем бизнесе.

Что такое агентный ИИ?

Ан Автономный агент AI Система искусственного интеллекта, предназначенная для выполнения конкретных задач или решения проблем на основе заранее определенных целей и инструкций, установленных людьми.Автономный агент ИИ работает в пределах четкой границы: он ощущает окружающую среду, обрабатывает информацию и предпринимает действия, соответствующие поставленной цели.

Думайте о традиционном ИИ как о GPS, который следует заданному вами маршруту, в то время как агентный ИИ больше похож на самоуправляемый автомобиль, который не только выбирает лучший маршрут на основе трафика в реальном времени, но также может решить, куда идти, основываясь на вашем календаре, привычках или целях.

Ключевые статистические данные, поддерживающие рост агентного ИИ 

К 2028 году Gartner прогнозирует следующее:

• 33% корпоративного программного обеспечения будет интегрировать агентный ИИ. 
• 20% цифровых витрин будут обрабатываться агентами ИИ.
• 15% ежедневных решений будут приниматься автономно, что кардинально изменит процессы принятия решений.

Примечательные характеристики агентного ИИ

• Поведение, основанное на целях 
• Автономное принятие решений
• Контекстное осознание и самонаправленное обучение 
• Способность планировать и адаптировать действия с течением времени 
• Минимальная потребность в человеческом вмешательстве

Что такое AI Агент?

Агент ИИ — это система искусственного интеллекта, предназначенная для выполнения конкретных задач или решения проблем на основе заранее определенных целей и инструкций, установленных людьми. Агент ИИ работает в пределах четкой границы: он ощущает свою среду, обрабатывает информацию и предпринимает действия, соответствующие поставленной цели.

Например, вы даете ему цель или задачу, и он работает в рамках этих инструкций, чтобы сделать это. Он может чувствовать, что происходит вокруг него, обрабатывать эту информацию и действовать соответственно, но он не придумывает свои собственные цели или самостоятельно менять направление. Думайте об этом как об умном помощнике, который следует вашим командам: эффективный, надежный, но не принимает для вас решения с большой картинкой. Чтобы изучить некоторые из наиболее эффективных и широко используемых примеров, ознакомьтесь с этим списком наиболее важных и важных задач, которые вы можете решить. Лучшие агенты AI Сегодня формируется несколько отраслей.

Ключевые статистические данные, поддерживающие рост агентов ИИ

• Рынок агентов ИИ переживает взрывной рост, который, по прогнозам, достигнет поразительного уровня. $47,1 млрд. К 2030 году.
• AI агенты для предприятий быстро набирает обороты в различных бизнес-приложениях, и ожидается, что рынок агентов ИИ будет расти впечатляюще. 45% (CAGR) в течение следующих пяти лет.
• По данным Business Insider, ведущие консалтинговые фирмы, такие как McKinsey, BCG и Deloitte, используют агентов ИИ в своей деятельности. Например, в McKinsey более 70% из 45 000 сотрудников компании используют свой собственный чат-бот AI, Lilli, для поддержки таких задач, как исследования, анализ данных и решение проблем.

Примечательные характеристики агентов ИИ

• Специфическая задача разведки 
• Реакционное и проактивное поведение 
• Зависимость человека в замкнутом круге 
• Интеграция дружественный дизайн 
• Ограниченная автономия

Агентный ИИ против агента ИИ: основные различия 

Как Тенденции в области технологий ИИ Они становятся все более популярными на рынке и используют ИИ и ML трансформируют бизнес-процессыСреди которых два термина формируют современные разговоры об автоматизации — агентный ИИ и агенты ИИ. Хотя оба направлены на то, чтобы разгрузить человеческие усилия и повысить эффективность, они работают на совершенно разных философиях, когда дело доходит до автономии, адаптивности и сложности. Вот как они действительно отличаются:

Агентный ИИ против агента ИИ: быстрый обзор 

Категория	Агентский ИИ	Агент
Ориентация на цели	Определяет и преследует цели самостоятельно  Подходит для динамических, управляемых результатами систем  Корректировка целей на основе меняющегося контекста и приоритетов	Выполняет четко определенные задачи с точностью  Идеально подходит для структурированных, основанных на правилах сред  Сохраняет последовательность и предсказуемость в выполнении задач
Контекстное осознание	интерпретирует более широкий контекст системы и переменные  Корректировка действий на основе экологических и ситуационных сдвигов  Полезно в сложных, взаимозависимых средах	Выполняет надежно в известном и стабильном контексте  Эффективны для задач, где внешние переменные ограничены.  Обеспечивает точность, фокусируясь на данных, относящихся к конкретной задаче.
Управление жизненным циклом	Постоянно развивается на основе обратной связи и результатов  Адаптироваться автономно без постоянной переподготовки  Уменьшает ручное обслуживание для долгосрочной масштабируемости	Легко контролировать и контролировать с четкими циклами переподготовки  Обновления систематически управляются с помощью человеческого надзора.  Обеспечивает стабильную производительность при минимальной непредсказуемости
Кросс-домен Функциональность	Работает в разных областях с гибкими стратегиями  Изучает переносимые шаблоны и применяет их в разных контекстах.  Эффективны для систем, требующих межфункциональной координации.	Excel в специализированных областях, где точность и эффективность являются ключевыми.  Высоко оптимизирован для одноцелевых приложений  Хорошо интегрируется с инструментами и рабочими процессами, специфичными для доменов

Агентный ИИ против агента ИИ: цель 

Агентный ИИ действует как автономная, целеустремленная организация, способная самостоятельно устанавливать подцели, принимать стратегические решения и корректировать свои действия в режиме реального времени для достижения общей цели, даже когда окружающая среда или данные меняются.

Его цель не ограничивается выполнением задач, а распространяется на достижение желаемых результатов посредством самонаправленных рассуждений, обучения на основе циклов обратной связи и навигации по сложным, непредсказуемым сценариям без постоянного участия человека.

В отличие от этого, агенты ИИ выполняют специфические роли, где заранее запрограммированная логика или рабочие процессы определяют и связывают их цель. Эти агенты следуют инструкциям, автоматизируют повторяющиеся процессы и повышают производительность, но они не активно ставят цели или не меняют свои цели самостоятельно.

Пора подумать: Когда дело доходит до цели, агентный ИИ и агенты ИИ строятся с принципиально разными намерениями в своей основе. Выбор должен зависеть от цели интеграции.

Агентный ИИ против агента ИИ: принятие решений

Агентный ИИ предназначен для автономного, контекстно-осознанного принятия решений, поскольку он может оценивать ситуации, устанавливать приоритеты, корректировать стратегии и даже решать конфликтующие цели без необходимости постоянного участия человека. Это делает агентный ИИ ценным в динамичных, реальных средах, где условия меняются, а жесткая логика не дотягивает.

С другой стороны, агенты ИИ ограничены принятием решений в рамках заранее определенных правил и структурированных рабочих процессов. Их цель состоит в том, чтобы выполнять конкретные задачи и делать выбор на основе программных триггеров, а не самогенерируемых целей или адаптивных рассуждений.

Пора подумать: Когда дело доходит до принятия решений, контраст между агентами ИИ и агентическим ИИ показывает истинную разницу в их интеллекте и оперативной глубине. Ключевое отличие заключается в том, что агентный ИИ решает, как действовать для достижения более широкой цели, в то время как агенты ИИ просто выбирают следующий шаг на основе инструкций, уже установленных людьми.

Агентный ИИ против агента ИИ: способности к обучению

Системы искусственного интеллекта предназначены для непрерывного обучения из окружающей среды, обратной связи и результатов, уточнения своих стратегий и даже корректировки своих целей по мере сбора большего количества данных с течением времени. Эта форма самостоятельного обучения позволяет им совершенствоваться автономно без необходимости постоянной переподготовки людей или ручных обновлений.

В отличие от этого, агенты ИИ полагаются на статические модели обучения или контролируемые подходы к обучению, что означает, что их способность улучшаться зависит от того, будут ли разработчики предоставлять новые наборы данных или корректировки правил.

Пора подумать: Следовательно, в сравнении ИИ-агентов с агентическим ИИ агенты ИИ преуспевают в предоставлении известных решений известных проблем, а агентный ИИ развивается за пределами своего первоначального программирования, обучаясь решать новые, непредвиденные проблемы по мере их возникновения. Это делает агентный ИИ лучше подходящим для сложных, изменяющихся сред, в то время как агенты ИИ остаются мощными для предсказуемых, ориентированных на задачи сценариев.

Агентный ИИ против агента ИИ: уровень автономности

Агентный ИИ предназначен для работы с высокой степенью автономии, и он может определять подцели, делать стратегический выбор и ориентироваться в неожиданных ситуациях, не дожидаясь человеческого направления или придерживаясь жестких границ задач. Его архитектура позволяет ему преследовать долгосрочные цели даже по мере развития окружающих условий.

С другой стороны, агенты ИИ созданы для более низких уровней автономии, где их действия ограничиваются следованием заранее определенным правилам, рабочим процессам или триггерам, установленным человеком. Они требуют четких инструкций и полагаются на людей, чтобы установить цель, обозначить пределы и вмешаться, когда условия выходят за рамки их запрограммированного объема.

Пора подумать: Когда дело доходит до уровня автономии, разница между агентами ИИ и агентным ИИ подчеркивает, как независимо эти системы могут работать. Очевидно, что агентный ИИ превосходит в ситуациях, требующих гибкости и автономии, тогда как традиционные агенты ИИ более эффективны в структурированных, предсказуемых и управляемых человеком настройках.

Агентный ИИ против агента ИИ: Сфера действия

Агентный ИИ создан для обработки открытых многомерных сценариев, где конечная цель определена, но путь к ее достижению не определен. Его сфера действия динамична, поскольку он исследует варианты, меняет стратегии и выбирает действия, которые не были явно запрограммированы, при условии, что они соответствуют предполагаемому результату.

Напротив этого, агенты ИИ обычно связаны с определенной, заранее определенной областью действия, которая обычно ограничивается выполнением узкого набора задач в структурированной среде. Они могут действовать только в рамках параметров, запрограммированных людьми, и требуют внешнего ввода или вмешательства, когда сталкиваются со сценариями за пределами этой области.

Пора подумать: Таким образом, при взвешивании агентов ИИ против агентного ИИ ключевым отличием является гибкость, поскольку агентный ИИ работает с обширным, адаптивным диапазоном действий, в то время как агенты ИИ следуют фиксированной и контролируемой границе задач.

Агентный ИИ против агента ИИ: зависимость от входных данных человека

Агентный ИИ целенаправленно разработан, чтобы минимизировать человеческий вклад, как только его цель установлена. Эти системы способны к самопланированию, решению проблем в реальном времени и независимой корректировке своего поведения, поскольку они сталкиваются с новыми данными или проблемами, уменьшая потребность в постоянном человеческом надзоре. Они могут работать в сложных, смещающихся средах с небольшим количеством ручного руководства, что делает их идеальными для сценариев, где автономность и адаптивность не подлежат обсуждению.

С другой стороны, агенты ИИ сильно зависят от человеческого вклада как в их начальную настройку, так и в текущие корректировки.Они полагаются на человеческие правила, четкие инструкции и внешние каналы данных для выполнения своих задач, и любая ситуация за пределами их программирования обычно требует прямого вмешательства человека.

Пора подумать: Таким образом, при сравнении агентного ИИ с агентами ИИ разница очевидна, агентный ИИ снижает потребность в человеческом надзоре, в то время как агенты ИИ по-прежнему требуют, чтобы человеческие руки оставались на пути и были актуальными.

Агентный ИИ против агента ИИ: интеграция с другими технологиями

Агентный ИИ создан для гибкой совместимости, предназначенный не только для подключения к различным инструментам, API и платформам, но и для самостоятельного определения того, когда и как использовать их для достижения своих целей. Он может активно организовывать и перенастраивать использование таких технологий, как облачные системы, сети IoT или инструменты анализа данных в режиме реального времени, адаптируя свою стратегию интеграции по мере развития бизнес-или операционных потребностей.

В отличие от этого, агенты ИИ обычно запрограммированы на статические или узкомасштабные интеграции, где соединения с другими системами предопределены и обычно зависят от рабочих процессов, спроектированных человеком. Они функционируют как часть структурированной цифровой среды, но не имеют автономии для выбора или перепрограммирования своего технологического стека самостоятельно.

Пора подумать: Поэтому, когда дело доходит до агентного ИИ против агентов ИИ, агентный ИИ динамически интегрирует технологии для достижения своих целей, в то время как агенты ИИ интегрируются в заранее определенных пределах, установленных людьми.

Агентный ИИ против агента ИИ: реакция на изменения

Как мы уже говорили, агентный ИИ специально разработан для обнаружения, интерпретации и реагирования на неожиданные изменения в режиме реального времени, будь то в моделях данных, внешних средах или системных целях. Он не просто следует статическому рабочему процессу, но активно переоценивает свои стратегии, перекалибровывает свои действия и изменяет свои планы на лету, чтобы оставаться в соответствии со своими целями.

В отличие от этого, агенты ИИ обычно реагируют в пределах своих запрограммированных правил; они могут обрабатывать заранее определенные исключения, но изо всех сил пытаются адаптироваться, когда сталкиваются со сценариями за пределами их учебного объема или логических границ. В то время как агенты ИИ требуют человеческого вклада для поворота или обновления своих действий, агентный ИИ охватывает изменения как часть своей основной операционной модели.

Пора подумать: Таким образом, при сравнении агентного ИИ с агентами ИИ, агентный ИИ процветает на непредсказуемости, в то время как агенты ИИ лучше всего работают в стабильных, структурированных средах.

Использование Случаев Агентного ИИ и Агентов ИИ

Агенты ИИ и ИИ внедряют интеллект и интеллект в бизнес-операции. Хотя их основные возможности пересекаются, их роли в реальных приложениях различаются в зависимости от автономии, адаптивности и сложности. Вот краткий взгляд на то, где каждый процветает:

Использование случаев агентов ИИ

1. поддержка клиентов

Агенты ИИ выполняют заранее определенные задачи, такие как ответы на часто задаваемые вопросы, руководство пользователями посредством устранения неполадок и помощь в базовых транзакциях посредством разговоров на естественном языке через чат-ботов, голосовые системы или службы электронной почты. Они также преуспевают в обработке повторяющихся, больших объемов запросов клиентов, которые не только ускоряют время отклика, но и снижают нагрузку на команды поддержки людей.

По данным Salesforce, 39% потребителей уже не возражают против того, чтобы агенты ИИ назначали встречи от их имени, а 24% потребителей чувствуют себя комфортно, когда агенты ИИ делают покупки для них, а 32% потребителей поколения Z выражают тот же уровень комфорта.

2.Управление заказами и судоходством

Агенты ИИ оптимизируют операции, автоматизируют рутинные задачи и обеспечивают точность в реальном времени по всей цепочке поставок.С того момента, как клиент размещает заказ, агенты ИИ подтверждают наличие запасов, обрабатывают проверки платежей, генерируют подтверждения заказов и автоматически назначают перевозчиков доставки на основе стоимости, скорости и предпочтений назначения.

Эти агенты постоянно отслеживают отгрузки, обновляют клиентов по состоянию доставки и отмечают задержки или исключения как для пользователей, так и для внутренних команд без человеческого надзора. Более продвинутые агенты ИИ даже оптимизируют маршруты доставки, предсказывают узкие места отгрузки и предлагают альтернативные логистические решения при возникновении сбоев.

3. Людские ресурсы и набор персонала

Агенты ИИ могут сканировать и составлять краткий список резюме кандидатов на основе заранее определенных критериев работы, планировать собеседования, отправлять последующие электронные письма и проводить предварительные оценки через чат-показы или модули тестирования навыков. Помимо найма, агенты ИИ помогают HR-командам в найме новых сотрудников, обмениваясь учебными материалами, управляя проверкой документов и направляя новых сотрудников через политику компании.

Для текущих задач по персоналу агенты ИИ могут обрабатывать запросы на отпуск, запросы о преимуществах, напоминания об обратной связи и даже опросы импульсов без необходимости постоянного человеческого надзора.

4. Управление цепочками поставок

Использование ИИ в управлении запасами ИИ-агенты являются частью этого сдвига, поскольку они отслеживают производительность поставщиков, отслеживают уровни запасов, прогнозируют колебания спроса и запускают процессы переупорядочения в режиме реального времени и с минимальным участием человека. ИИ-агенты анализируют данные из нескольких источников, включая тенденции рынка, прогнозы погоды и маршруты доставки, чтобы активно предлагать оптимизированные стратегии закупок и графики поставок.

Когда возникают сбои, такие как задержки поставщиков или узкие места в транспортировке, агенты ИИ могут мгновенно перераспределять ресурсы, уведомлять соответствующие органы и предлагать альтернативные маршруты или поставщиков для поддержания непрерывности.

5.Продажи и обслуживание

В продажах агенты ИИ автономно квалифицируют потенциальных клиентов, анализируя данные о клиентах, историю покупок и поведение в Интернете, помогая команде по продажам расставлять приоритеты для высокоценных перспектив. Они также могут автоматизировать последующие электронные письма, планировать демонстрации и даже предоставлять рекомендации по продуктам, адаптированные к индивидуальным потребностям клиентов.

Что касается сервиса, то агенты ИИ обрабатывают все: от ответа на обычные запросы клиентов и запросов на обслуживание до предоставления решений самообслуживания через чат-ботов и виртуальных помощников. Эти агенты работают круглосуточно, обеспечивая быстрые ответы и плавную передачу людям, когда возникают сложные или эмоциональные проблемы.

Использование случаев агентного ИИ

1 Автономные транспортные средства

В отличие от традиционных систем ИИ, которые работают в рамках заранее закодированных наборов правил, Agentic AI позволяет автономным транспортным средствам действовать как целевые агенты. Основная цель состоит в том, чтобы безопасно перевозить пассажиров из одного пункта назначения в другой, но условия для его достижения всегда меняются. Дороги, погода, модели движения, поведение пешеходов и даже местные правила развиваются в режиме реального времени. 

Агентный ИИ позволяет транспортным средствам не только обрабатывать эти динамические данные, но и принимать независимые решения и корректировать свои стратегии, не дожидаясь человеческого надзора. Для автономных транспортных средств безопасно и эффективно ориентироваться в реальном мире, агентный ИИ — это мозг, который превращает датчики и камеры в суждения, предвидение и интеллектуальные действия.

2.Кибербезопасность

Агентный ИИ анализирует миллиарды точек данных — логины, поведение трафика, запросы доступа и системные изменения, чтобы понять нормальные операции по сравнению с подозрительными отклонениями. Он не полагается на заранее определенный набор правил. Он развивает свою оборонную стратегию, основанную на контексте и своей конечной цели обеспечения безопасности цифровых активов.

Когда происходит необычное поведение, агентный ИИ не просто помечает его для аналитика-человека. Он активно исследует аномалию, перекрестно ссылается на нее с прошлыми моделями и определяет, представляет ли она реальную угрозу или нет, и реагирует соответствующим образом, сохраняя администрацию в курсе.

3. Производство

Вместо того, чтобы следовать жестким, заранее запрограммированным правилам, Agentic AI позволяет производственным системам преследовать такие цели, как эффективность, качество и безотказность в режиме реального времени, независимо приспосабливаясь к изменениям, не дожидаясь человеческого вклада. Будь то динамическая переконфигурация производственных линий в ответ на сбои оборудования, выявление и устранение коренных причин проблем качества или автономное управление сбоями в цепочке поставок, Agentic AI действует как интеллектуальный решатель проблем.

Он может даже контролировать потребление энергии и использование ресурсов, корректировать поведение машины для оптимизации затрат и достижения целей в области устойчивого развития. Благодаря постоянному обучению от каждого процесса и результата, Agentic AI позволяет производителям создавать самоадаптивные, самооптимизирующиеся производственные среды, делая заводы более устойчивыми и готовыми к будущим проблемам.

4 Персонализированное здравоохранение

В отличие от традиционных моделей ИИ, которые предлагают статические рекомендации на основе исторических данных, Agentic AI постоянно учится и адаптируется к развивающемуся профилю здоровья каждого пациента, от генетических рынков и истории болезни до биометрических данных в реальном времени с носимых устройств.

Он может автономно отслеживать состояние здоровья, обнаруживать ранние признаки осложнений, предлагать корректировки лекарств и даже обстоятельства. Помимо реактивной помощи, агентный ИИ действует как активный партнер в области здравоохранения, устанавливая цели в области здравоохранения, корректируя их по мере поступления новых данных и направляя пациентов к профилактическим путям ухода.

5. Недвижимость

Агентный ИИ в недвижимости Он меняет то, как недвижимость покупается, продается, управляется и оценивается, превращая данные в автономные, целенаправленные действия. Он постоянно учится на рыночных тенденциях, предпочтениях клиентов, законах зонирования, финансовых сдвигах и эффективности собственности для принятия интеллектуальных решений.

Это может предложить лучшее время для покупки, продажи или аренды недвижимости, корректировки стратегий ценообразования в режиме реального времени и даже оптимизации диверсификации портфеля для инвесторов на основе изменения риска и возможностей. Помимо транзакций, агентный ИИ помогает управляющим недвижимостью автоматизировать планирование обслуживания, привлечение арендаторов, использование энергии и прогнозное обслуживание активов, при этом согласовывая решения с бизнес-целями, такими как максимизация рентабельности инвестиций или долгосрочная стоимость недвижимости.

Читайте также: Роль ИИ в бизнесе: как бизнес может использовать ИИ для роста

Агентный ИИ против агента ИИ: общие проблемы интеграции и их решения 

Поскольку компании стремятся к интеллектуальной автоматизации, как агенты ИИ, так и агентный ИИ предлагают преобразующий потенциал. Однако выбор, интеграция и масштабирование их редко бывают беспроблемными. Каждый из них имеет уникальные технические и стратегические препятствия, которые необходимо решать для плавного внедрения и долгосрочной ценности. Давайте разберем его:

1.Готовность к среде данных

Проблемы с агентным ИИ Нужны разнообразные, в режиме реального времени, а иногда и неструктурированные данные для автономного обучения и принятия решений.

Проблемы с агентами ИИ – Требуется структурированные, предварительно обработанные данные для эффективного выполнения задач.

Решение: Постройте масштабируемые конвейеры данных, реализуйте централизованные озера данных и соблюдайте постоянную гигиену данных.

2 Интеграция с системами Legacy

Проблемы с агентным ИИ Требует полной совместимости с API, облачными платформами и сетями IoT, и несовместима с более старыми системами.

Проблемы с агентами ИИ – Плаг-и-игра ограничена устаревшими, изолированными ИТ-системами; интеграция часто требует обходных путей.

Решение: Инвестируйте в модульные архитектуры, в первую очередь API, используйте промежуточное ПО и постепенно модернизируйте устаревшие стеки.

3. Риски безопасности и соблюдения

Проблемы с агентным ИИ  Автономные решения могут привести к широкомасштабным непредвиденным последствиям, если безопасность не будет глубоко внедрена.

Проблемы с агентами ИИ – Обрабатывает конфиденциальные операционные и клиентские данные, что делает его подверженным лазейкам безопасности на основе конфигурации.

Решение: Примените многоуровневую безопасность: шифрование, строгий доступ на основе ролей, инструменты объяснимости и аудит в режиме реального времени.

4. Масштабирование и техническое обслуживание

Проблемы с агентным ИИ  Требует постоянной корректировки целей, функций вознаграждения и циклов обучения в соответствии с бизнес-целями.

Проблемы с агентами ИИ – Требуется частое обновление логики задач, новых функций или обработки исключений.

Решение: создание систем непрерывного обучения, автоматизированной переподготовки и реальных систем мониторинга поведения.

Агенты ИИ против агентов ИИ: когда использовать каждый из них 

Однако при выборе между агентами ИИ и агентическим ИИ реальный вопрос заключается не в том, какой из них лучше, а в том, какой из них соответствует сложности, автономии и масштабу проблемы, которую вы решаете.

Агентский ИИ

Вы можете интегрировать искусственный интеллект, когда ваша система должна принимать автономные решения в динамических средах, таких как автономные автомобили, кибербезопасность, финансы или персонализированное здравоохранение.

Агенты ИИ

Вы можете интегрировать агентов ИИ в конкретные, структурированные рабочие процессы, такие как поддержка клиентов, управление заказами или набор персонала, где правила и вводимые данные предсказуемы.

Хотите интегрировать ИИ-агентов или агентный ИИ в ваш бизнес-процесс?

MindInventory – это престижная компания. Компания AI ML Development Известный тем, что помогает компаниям использовать потенциал агентов ИИ, агентного ИИ и других решений AI / ML для более интеллектуальных операций, принятия более быстрых решений и улучшения опыта клиентов.

Наша команда специализируется на создании интеллектуальных агентных ИИ и целенаправленных агентов, которые не просто автоматизируют — они думают, адаптируются и действуют. Наши агентные решения для разработки ИИ и агентов ИИ помогают компаниям оптимизировать внутренние процессы, принимать решения в режиме реального времени, основанные на данных, и максимизировать взаимодействие.

Вот что мы строим для вас:

• Агенты, которые работают на вас: От автоматизации задач до интеллектуальной оркестровки на разных платформах мы разрабатываем агенты, которые легко интегрируются с вашими рабочими процессами.
• Агентный ИИ, который думает впереди: Наши системы, построенные на заказ, выходят за рамки логики сценариев — планирования, рассуждения и динамического реагирования на потребности бизнеса.
• Enterprise-Grade AI ML Solutions: Мы разрабатываем масштабируемые, безопасные архитектуры AI ML, адаптированные к вашей инфраструктуре, будь то финансы, здравоохранение, розничная торговля или технологии.
• Партнерство «Конец-конец»: От стратегии и архитектуры до развертывания и поддержки, мы тесно сотрудничаем с вашей командой, чтобы обеспечить желаемые результаты.

Будь то разработка Sidepocket, инновационного приложения для робо-консультирования по распределению активов. Квадраташ, платформа мгновенного финансирования на основе ИИ, или СлипстримMindinventory, основанная на ИИ платформа разработки, последовательно демонстрировала свой опыт в предоставлении передовых решений для ИИ и МО. Благодаря глубокому пониманию различных отраслей промышленности мы разработали индивидуальные решения, которые легко интегрируют передовые технологии для стимулирования роста, эффективности и инноваций для предприятий по всему миру.

FAQs на AI Агент и агентный ИИ