Системы ИИ, работающие независимо, без необходимости постоянного человеческого понимания для достижения определенных целей, больше не являются вымыслом; они являются автономными агентами ИИ в игре. Компании, которые приняли их в таких областях, как обслуживание клиентов, уже видят впечатляющие результаты: решение до 80% проблем поддержки без участия человека и сокращение эксплуатационных расходов на 30%. Любопытно, как начать, но не уверен, с чего начать? Это всеобъемлющее руководство по автономным агентам ИИ охватывает все, что вам нужно: типы автономных агентов, реальные примеры и многое другое.

Агенты ИИ движут следующей волной инноваций и революционизируя то, как работают предприятия, с автономными агентами ИИ в центре этой революции.

74% организаций уже сотрудничают с компаниями, предлагающими услуги Услуги по развитию AI ML Согласно исследованию Accenture, эти организации уже сейчас демонстрируют рост выручки в 2,5 раза, производительность в 2,4 раза и успех в 3,3 раза при масштабировании вариантов использования автоматизации по сравнению с их коллегами.

Как и другие Статистика82% организаций планируют оптимизировать свои рабочие процессы путем интеграции автономных агентов ИИ в течение следующих нескольких лет.

Очевидно, что эта возможность огромна, но ее открытие начинается с понимания возможностей, типов и реальных приложений автономных агентов ИИ. Давайте разберемся, что они собой представляют, как они работают и многое другое.

Что такое автономные агенты ИИ?

Автономные агенты — это системы ИИ, предназначенные для самостоятельной работы без необходимости постоянного человеческого надзора для достижения конкретных целей. Они воспринимают свою среду, принимают решения и самостоятельно предпринимают действия для достижения определенных целей. Они используют машинное обучение, рассуждения и планирование для адаптации и работы с течением времени.

Некоторые из реальных примеров ведущих автономных агентов - AutoGPT, Thomson Reuters CoCounsel, Fireflies.ai и другие. Это полностью автономные агенты ИИ, в то время как есть и другие, которые являются полуавтономными и просто агентами ИИ. Агентный ИИ против агента ИИ Чтобы лучше понять различные аспекты, прежде чем принимать решение.

Как работают автономные агенты ИИ?

Автономные агенты ИИ работают, ощущая окружающую среду, обрабатывая информацию с помощью моделей ИИ, принимая решения на основе целей или изученного поведения, а затем предпринимая действия. Давайте рассмотрим, как работают автономные агенты ИИ в деталях.

Восприятие и сбор данных

Автономные агенты начинают с наблюдения за окружающей средой с помощью датчиков или входных потоков данных. Это этап, на котором собираются и интерпретируются необработанные данные для формирования ситуационной осведомленности или представления состояния.

В физических агентах (например, роботах) это включает в себя датчики, такие как камеры, лидар, GPS и микрофоны. В цифровых агентах (например, программных ботах) это может включать в себя API, базы данных, веб-скребинг или ввод естественного языка. Эти агенты также используют модели машинного обучения для идентификации шаблонов, прогнозирования результатов и уточнения понимания автономным агентом своей среды.

Автономный агент обрабатывает эту информацию, чтобы «понять» ее текущее состояние, включая соответствующие условия окружающей среды, ограничения или изменения.

Принятие решений

Как только окружающая среда понята, автономный агент определяет наилучший курс действий для достижения своей конкретной цели.

Этот процесс принятия решений может включать в себя логику на основе правил (если - тогда правила), алгоритмы поиска или планирования (например, A *, деревья решений), методы оптимизации (например, максимизация полезности), модели машинного обучения (усиление обучения или прогнозные модели), языковые модели (в случае агентов, управляемых LLM) и многое другое.

Автономные агенты ИИ часто используют внутреннюю модель мира для оценки возможных будущих состояний, прежде чем выбрать наиболее эффективное действие.

Исполнение

При выборе действия автономный агент ИИ взаимодействует со своей средой для его выполнения. Это может включать физические действия, такие как перемещение или манипулирование объектами (в роботах) или цифровые команды, такие как нажатие кнопок, совершение вызовов API, отправка сообщений или обновление записей (в автономных программных агентах).

Выполнение действий может потребовать обработки неопределенности, задержек или частичной обратной связи, которыми автономный агент ИИ должен управлять в режиме реального времени или асинхронно.

Обучение и адаптация

Для повышения производительности с течением времени автономные агенты, разработанные компаниями, предлагающими Услуги по развитию AI Agent обычно включают в себя некоторые формы обучения, такие как обучение с подкреплением, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, малозаметное обучениеили в контекстном обучении, в зависимости от типов или требований к обучению автономных агентов ИИ.

Обучение позволяет автономному агенту ИИ адаптироваться к новым средам, оптимизировать стратегии принятия решений и восстанавливаться после сбоев. В долгосрочных развертываниях эта адаптивность имеет важное значение для поддержания автономии в динамических условиях при одновременном повышении производительности.

Рост развития автономных агентов ИИ

Рост развития автономных агентов ИИ обусловлен достижениями в области машинного обучения, обработки естественного языка и вычислительной мощности. Благодаря этим средствам эти автономные агенты становятся способными выполнять даже сложные задачи, такие как оптимизация цепочки поставок, управление запасами, обслуживание клиентов и многое другое.

Давайте рассмотрим эти ключевые аспекты, которые привели к росту развития автономного агента ИИ.

Прорывы AI и ML

Недавние достижения в области глубокого обучения, обучения с подкреплением (глубокий RL, основанный на моделях RL, безопасный RL, иерархический RL и т. Д.), Интеграции LLM, рассуждения на естественном языке, генерация с добавлением поиска (RAG), обучение с передачей, системы с несколькими агентами и обработка естественного языка (NLP) заложили основу для агентов ИИ, которые могут понимать сложные среды, принимать решения и учиться на опыте.

Как и компании, предлагающие Консультационные услуги AI, модели фундамента, такие как GPT, PaLM и Claude, позволили использовать мультимодальные возможности и понимание длинного контекста. Это позволило автономным агентам ИИ автономно работать в самых разных задачах с минимальным человеческим наблюдением.

Исследуйте больше таких Тенденции ИИ Они призваны детально формировать будущее. 

Усиление симбиоза человека и ИИ

Переход к более плавному взаимодействию между людьми и машинами привел к спросу на интеллектуальных агентов, которые могут выступать в качестве сопилотов, помощников или даже полноправных владельцев задач. Основой является уточнение автономных агентов ИИ путем создания цикла «кумулятивного качества вывода», в котором как люди, так и машины улучшают свои возможности.

В симбиотических системах, разработанных компаниями, предлагающими Услуги по развитию ОДАгенты ИИ планируют встречи, координируют рабочие процессы или проводят исследования, в то время как коллеги-люди могут позаботиться о стратегическом определении направления, определении этических границ и многом другом. 

Эта парадигма сотрудничества превращает автономных агентов из изолированных инструментов в адаптивных партнеров. 

Растущая потребность в повышении производительности

В обоих B2B и B2C доменах растет давление на автоматизацию рутинных и когнитивно интенсивных задач, таких как анализ данных, обработка языка и автоматизация рабочих процессов.

Автономные агенты предлагают масштабируемое решение для устранения пробелов в навыках, снижения операционного трения, удовлетворения спроса на эффективность и обеспечения круглосуточной производительности.

Например, цифровой завод, который развернул 100+ Агенты ИИ В результате удалось сократить расходы на модернизацию на 50%, а сроки реализации проекта – на 30%.

Узнайте больше о ИИ в модернизации устаревшей системы Узнайте, как эта технология влияет на ситуацию.

Большие данные и доступность данных

Увеличение доступности данных служит основой для повышения интеллекта, адаптивности и автономии автономных агентов ИИ.

Доступ к большим объемам данных в режиме реального времени — от внутренних систем (например, ERP или CRM), внешних источников (таких как рыночные настроения или погодные условия), предварительно обученных моделей и т. Д. — Расширяет возможности новаторов, предлагающих свои услуги. Услуги по развитию GenAI Для того, чтобы облегчить их автономных агентов с своевременными, надежными и контекстно богатыми данными.

Это обилие данных поддерживает распределенные когнитивные системы, где несколько автономных агентов ИИ сотрудничают, каждый из которых работает с различными источниками данных, чтобы выйти за рамки статической автоматизации, позволяя им принимать разумные, своевременные решения и выполнять сложные задачи с минимальным контролем.

Узнать все о AI в ERP, от типов, преимуществ, вариантов использования, проблем, будущего и многого другого.

Облачные вычисления Доступность

Последним, но не менее важным фактором, обеспечивающим автономные агенты, являются облачные платформы. Эти платформы привнесли масштабируемость, распределенное хранилище и вычисления по требованию, необходимые этим автономным агентам ИИ для планирования, рассуждения и выполнения сложных задач.

Кроме того, последние предложения и инновации гипермасштаберов (например, AWS, Azure, Google Cloud), такие как набор разработки агентов GCP (ADK), Vertex AI Агент Строитель, протокол Agent2Agent (A2A) и передовое оборудование ИИ, такое как специально разработанный TPU (например, Trillium TPU и TPU v5p), поддерживают разработку, оркестровку и развертывание сложных агентных систем ИИ. Помимо развертывания, он обеспечивает бесшовную интеграцию различных источников данных (текст, изображения, аудио, видео) и потоков данных в реальном времени.

Следовательно, именно облачная инфраструктура и инструменты, которые предоставляют эти гипермасштаберы, делают разработку, развертывание и масштабирование автономных агентов ИИ для создания новых технологий. Разработчики AI для найма как практические, так и экономически жизнеспособные.

Основные возможности автономных агентов ИИ

Помимо автономности, повышение эффективности, повышение удовлетворенности клиентов, повышение производительности, постоянная надежность, беспрепятственная доступность, информированное принятие решений, упреждающее управление ошибками и многое другое являются одними из основных возможностей, которые автономные агенты привносят в бизнес-операции.

Давайте подробно рассмотрим некоторые из похвальных возможностей автономных агентов ИИ.

• Автономное принятие решений
• Непрерывное обучение и адаптация
• Планирование и выполнение задач
• Коммуникация и сотрудничество
• Проактивное и реактивное поведение
• Мультимодальное сотрудничество и делегирование
• Учиться на опыте
• Разум, умозаключение и решение проблем
• Самоконтроль и метапознание

Типы автономных агентов ИИ

Автономные агенты ИИ бывают разных типов, основанных на их дизайне, способности к обучению и цели.Обычными типами автономных агентов являются обучающие агенты, простые рефлекторные агенты, модельные рефлекторные агенты, целевые агенты и многое другое.

Давайте подробно рассмотрим различные типы автономных агентов ИИ.

1.Простые рефлекс-агенты

Простые рефлекторные агенты действуют исключительно на текущее восприятие окружающей среды (то, что они чувствуют прямо сейчас), следуя заранее определенным правилам действия условия. Им не хватает памяти и они не могут учиться или адаптироваться из опыта; следовательно, заранее определенные правила могут иногда быть недостаточными при индукции новых ситуаций, вызывая повторяющиеся ошибки. Они быстры и реактивны.

Слабость:

• Бедные в сложных или динамических условиях.

Примеры простых рефлекторных агентов:

• Термостаты: Включите нагрев или охлаждение в/выключено в зависимости от текущей температуры.
• Автоматические двери: Открыт, когда человек обнаруживается перед ним.

2. Рефлексные агенты на основе моделей

Рефлекторные агенты на основе моделей поддерживают внутреннюю модель мира, позволяя им отслеживать (прошлые) состояния окружающей среды, которые не сразу наблюдаются. Использование внутренней модели для рассуждения позволяет этим агентам принимать более обоснованные или контекстно-осознанные решения. Следовательно, рефлекторные агенты на основе моделей могут обрабатывать частичную наблюдаемость и являются более гибкими и интеллектуальными, чем простые рефлекторные агенты.

Слабость:

• Не хватает продвинутых способностей рассуждения и обучения.

Реальные примеры рефлекторных агентов на основе моделей:

• Автомобили с автономным управлением: используйте внутренние модели для отслеживания дорожных условий и других транспортных средств и прогнозирования будущих состояний для безопасной навигации.
• Роботы-пылесосы: некоторые продвинутые модели отображают комнаты и запоминают, какие области были очищены.

3. Агенты, основанные на целях

Целенаправленные агенты действуют для достижения конкретных целей, оценивая возможные действия и выбирая те, которые приближают их к своим целям. Они используют планирование и рассуждения для адаптации по мере изменения обстоятельств, расширяя тем самым возможности простого рефлекторного агента.

Модели, основанные на целях, обладают большей предусмотрительностью, поэтому они могут планировать заранее.

Слабость:

• Требует представления целей и возможностей планирования. Рельефы на заранее запрограммированные стратегии или деревья решений для оценки целей.

Реальные примеры агентов, основанных на целях:

• Фитнес-приложения: устанавливайте и отслеживайте цели пользователя в фитнесе, предлагая персонализированные тренировки и планы диеты для их достижения.
• Навигационные системы: Планируйте маршруты для достижения пункта назначения, пересчитывая их по мере необходимости для планирования оптимальных маршрутов при изменении условий (например, Google Maps).

4. Агенты на основе полезности

Агенты, основанные на полезности, выбирают действия, основанные на функции полезности, стремясь максимизировать общее удовлетворение или ценность, часто балансируя несколько или конкурирующие цели.В отличие от агентов, основанных на цели, которые выполняют определенную цель, агенты, основанные на полезности, оценивают компромиссы между целями, чтобы определить наиболее оптимальный курс действий, который максимизирует полезность в ситуациях, когда вовлечено несколько противоречивых целей или неопределенности.

Слабость:

• Комплекс для точного определения функции полезности; дорогостоящие вычислительные затраты.

Реальные примеры агентов на основе полезности:

• Рекомендательные механизмы: Предлагайте продукты или контент для максимального вовлечения и удовлетворения пользователей (например, система рекомендаций Amazon).
• Автомобили с автономным управлением: баланс безопасности, скорости, топливной эффективности и комфорта пассажиров для максимального удобства вождения (например, Tesla Autopilot).

5.Учимся у агентов

Образовательные агенты со временем улучшают свою работу, обучаясь на опыте, обратной связи или данных. Они могут адаптироваться к новым или непредвиденным ситуациям; следовательно, они самосовершенствование и могут хорошо работать в сложных и постоянно меняющихся средах.

Они часто используют методы машинного обучения, такие как обучение с подкреплением, контролируемое обучение или неконтролируемое обучение.

Слабость:

• Требуется информация о тренировках и время. Риск переобучения или недообучения.

Реальные примеры обучающих агентов:

• Финансовые Робо-консультанты: предоставляет полностью автоматизированные финансовые консультации и управление портфелем (например, Wealthfront).
• Автономные роботы: Навигация по сложным средам, выполнение проверок и выполнение задач автономно (например, робот-спот Boston Dynamics).

6.Иерархические агенты

Иерархические агенты организуют принятие решений в слоях (многоуровневая абстракция), при этом каждый уровень обрабатывает задачи различной сложности или временных масштабов. Он использует нисходящий поток управления, где агенты более высокого уровня контролируют или координируют агенты более низкого уровня. Следовательно, он позволяет оперативным органам разбивать сложные процессы на более простые подзадачи.

Иерархия слоев включает в себя высокоуровневый (или верхний) (избирательный слой), средний (слой секвенирования) и низкоуровневый (реактивный слой).

Слабые стороны:

• Координация между уровнями может потерпеть неудачу, если модули более низкого уровня преодолеют важные цели высокого уровня.

Примеры реальных иерархических агентов:

• Автоматизация рабочих процессов предприятия: агенты высокого уровня управляют процессами, делегируя подзадачи специализированным субагентам (например, в крупномасштабных бизнес-операциях).
• Умные заводы: агенты высокого уровня управляют производственными графиками и операциями, а агенты низкого уровня управляют отдельными машинами и конвейерными лентами.

7.Многоагентные системы

Многоагентные системы (MAS) состоят из множества взаимодействующих автономных агентов, которые могут сотрудничать, конкурировать или действовать независимо для достижения целей. С увеличением сложности задач возникло требование разбить эти задачи на более мелкие, более управляемые; следовательно, появились многоагентные системы. У каждого агента есть свои датчики, цели и поведение. Агенты могут общаться, координировать или вести переговоры. 

Эти агенты очень масштабируемы и децентрализованы, они обеспечивают надежность за счет избыточности и параллелизма.

Слабые стороны:

• Сложность координации — возможность конфликта, тупика или непредсказуемого поведения

Примеры мультиагентных систем в реальном мире:

• Оптимизация цепочки поставок: агенты могут представлять поставщиков, склады и любой такой аспект цепочки поставок.Эти агенты координируют деятельность от закупок до поставки, оптимизируя процессы и снижая затраты.
• Управление движением: дорожные сигналы, камеры наблюдения и информационные системы движения действуют как автономные агенты. Эти агенты взаимодействуют и координируют для оптимизации транспортного потока, уменьшения заторов и реагирования на такие инциденты, как аварии или закрытие дорог.

Реальные приложения автономных агентов ИИ в разных отраслях

Автономные агенты ИИ используются в беспилотных автомобилях, финансовых торговых ботах, диагностике здравоохранения, виртуальных помощниках по обслуживанию клиентов, автоматизации складов, мониторинге кибербезопасности, обучении ИИ и т. Д. Они помогают автоматизировать сложные задачи, повышать эффективность и уменьшать рабочую нагрузку на людей в различных секторах.

Давайте рассмотрим некоторые из широко распространенных примеров автономных агентов.

Здравоохранение

Один из ярких примеров организаций, принимающих AI в здравоохраненииЭто запустило автономный агент ИИ, ориентированный на клиента, который предназначен для освобождения персонала от трудоемких задач, таких как планирование встреч, управление рецептами, обработка платежей по счетам, отправка напоминаний о пополнении, решение страховых запросов, сбор пребитовых форм и многое другое.

Розничная торговля

Используется ли он ИИ в управлении запасамиУправление цепочками поставок, обслуживание клиентов или так далее, розничная торговля является одной из отраслей, которая намеренно выиграла от автономных агентов.

Склад Amazon использует автоматизацию в различных аспектах, от управления пополнением запасов до минимизации отходов, используя сотни автономных агентов. Интеграция AI в управлении запасами для мониторинга запасов щита, избыточных запасов и т. Д.

Подробно изучить влияние и преимущества использования ИИ в управлении цепочками поставок.

Финансы

Автономные агенты успешно демонстрируют свой потенциал даже в таких отраслях, как финансы, с потенциальными рисками, связанными с мошенничеством, соблюдением нормативных требований и т. Д.

Ведущее финансовое учреждение JP Morgan Chase также внедрило автономных агентов ИИ под названием COiN Platform, которые предназначены для оценки контрактных рисков, рассмотрения юридических документов и т. д. Эта платформа помогает компании ускорить процесс оценки рисков и соблюдения.

Недвижимость

В сфере недвижимости автономные агенты ИИ помогают в оценке недвижимости, генерации потенциальных клиентов, виртуальных турах, автоматизированной коммуникации с клиентами, управлении контрактами и анализе рыночных тенденций. Они оптимизируют операции, повышают качество обслуживания клиентов и помогают автономным агентам принимать более быстрые решения, основанные на данных.

Популярный онлайн-рынок недвижимости Zillow также инвестировал в такие технологии, как ИИ, машинное обучение, обработка естественного языка и многое другое, чтобы предложить возможности на основе ИИ на своем онлайн-рынке - упрощая поиск недвижимости для клиентов, предоставляя персонализированные домашние рекомендации и многое другое. Как агентный ИИ меняет недвижимость Такие аспекты, как поиск недвижимости, анализ рынка, прогнозные инвестиции, оценка недвижимости и отрасль в целом.

Разработка автономных агентов ИИ в сотрудничестве с MindInventory

В MindInventory мы выходим за рамки прототипов агентов ИИ — мы поставляем автономные агенты производственного класса, созданные для масштаба. Услуги по развитию ИИ Включает в себя AI-консалтинг, индивидуальную разработку ML и многое другое.

От здравоохранения к финансам, Наймите наших инженеров ML для создания мультиагентных структур, способных решать узкоспециализированные задачи с высокими ставками.

Одна из наших агентных инициатив в области ИИ включает в себя развертывание архитектуры мультиагентов для анализа медицинских документов, расширяя границы того, что интеллектуальная автоматизация может сделать в секторе здравоохранения. С этой инициативой мы с нетерпением ждем возможности для организаций использовать системы с несколькими агентами, включая такие фреймворки, как ADK от Google и CrewAI, для решения сложных проблем, таких как анализ медицинских документов, структурированное извлечение данных и валидация клинических условий.

Если вы начинаете с нуля или масштабируете автономные агенты ИИ по всей вашей организации, мы здесь, чтобы помочь. Поговорите с нашими экспертами по ИИ.

FAQs на автономных агентах ИИ