The людський мозок є найбільшим споживачем енергії в організміі ми прагнемо зменшити споживання енергії та намагаємось мінімізувати когнітивне навантаження. Ми за своєю природою ліниві, завжди шукаємо способи автоматизувати навіть найдрібніші завдання. Справжня автоматизація означає, що вам не потрібно навіть пальцем поворухнути, щоб виконати завдання. Саме тут блищить агентний ШІ, термін «агентний» походить від поняття «агент», який, мовою штучного інтелекту, є суб’єктом, здатним самостійно виконувати завдання. На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, які працюють на основі заздалегідь визначених правил і наборів даних, агентський штучний інтелект має здатність приймати автономні рішення, адаптуватися до нових середовищ і вчитися на його взаємодії. Ми досліджуватимемо тонкощі агентного штучного інтелекту, досліджуючи його потенціал і виклики.
Розуміння ключових компонентів Agentic AI
Агентський ШІ системи, розроблені, щоб діяти автономно, приймаючи рішення без втручання людини. Ці системи характеризуються своєю здатністю сприймати навколишнє середовище, обґрунтовувати його та вживати дій для досягнення конкретних цілей.
- Сприйняття: Системи штучного інтелекту Agentic оснащені передовими датчиками та алгоритмами, які дозволяють їм сприймати навколишнє середовище. Це включає візуальні, слухові та тактильні датчики, які забезпечують повне розуміння навколишнього середовища.
- Міркування: В основі агентського штучного інтелекту лежить його здатність міркувати. Ці системи використовують складні алгоритми, зокрема машинне та глибоке навчання, для аналізу даних, виявлення закономірностей і прийняття обґрунтованих рішень. Цей процес міркування є динамічним, що дозволяє ШІ адаптуватися до нової інформації та мінливих обставин.
- спілкування: Співробітник зі штучним інтелектом — це набір агентів під керівництвом супервізора, які виконують певні функції наскрізно. Ці агенти координують роботу один з одним і залучають людей до циклу у разі ескалації або попередньо визначеної перевірки для завершення певного процесу.
- Реактивний і проактивний підхід: системи Agentic AI можуть реагувати на миттєві подразники (реактивні) і передбачати майбутні потреби або зміни (проактивні). Ця подвійна здатність гарантує, що вони можуть ефективно справлятися з поточними та майбутніми викликами.
- Дія: після прийняття рішення агентські системи ШІ можуть виконувати дії автономно. Це може варіюватися від фізичних дій, як-от керування роботом у складному середовищі, до цифрових дій, як-от керування фінансовим портфелем.
Як Agentic AI може працювати в реальному житті
Щоб проілюструвати, як агентський штучний інтелект може функціонувати в реальних сценаріях, розглянемо наступний приклад із трьома окремими співробітниками штучного інтелекту, які виконують завдання в тандемі для виконання автоматичного впорядкованого агрегування даних:
- Маркетинговий аналітик ШІ: Ця система штучного інтелекту збирає та аналізує дані з різних джерел, включаючи взаємодію на веб-сайті та соціальні мережі. Він визначає моделі та ідеї, які можна використовувати для розуміння поведінки клієнтів і ринкових тенденцій.
- Керівник з розвитку бізнесу AI: використовуючи інтелектуальні дані, надані маркетинговим аналітиком AI, ця система AI ефективніше взаємодіє з потенційними клієнтами. Наприклад, коли відвідувач заходить на веб-сайт, виконавчий директор з розвитку бізнесу AI може визначити намір відвідувача купити на основі даних аналітика AI. Це дозволяє більш цілеспрямовано та персоналізовано взаємодіяти, збільшуючи ймовірність перетворення потенційних клієнтів на клієнтів.
- Керівник служби підтримки клієнтів AI: Дані з прослуховування соціальних мереж та інші джерела, проаналізовані маркетинговим аналітиком AI, також використовуються керівником служби підтримки клієнтів AI. Ця система ШІ визначає загальні проблеми та проблеми, з якими стикаються клієнти, часто з точки зору конкурентоспроможності. Озброївшись цією інформацією, відділ продажів може використовувати цю інформацію, щоб завчасно вирішувати проблеми клієнтів і досліджувати можливості збільшення продажів.
Виклики та етичні міркування
Хоча потенціал агентського штучного інтелекту є величезним, він також створює кілька проблем і етичних міркувань:
- Безпека та надійність: Забезпечення безпечної та надійної роботи систем штучного інтелекту має першорядне значення. Ці системи повинні бути ретельно перевірені, щоб запобігти несправностям, які можуть призвести до нещасних випадків або небажаних наслідків.
- Прозорість: Процеси прийняття рішень в агентних системах ШІ можуть бути складними та непрозорими. Вкрай важливо розробити методи, щоб зробити ці процеси прозорими та зрозумілими для людей, особливо в таких критичних програмах, як охорона здоров’я та фінанси.
- Етичне прийняття рішень: Системи штучного інтелекту Agentic мають бути запрограмовані відповідно до етичних принципів, щоб забезпечити прийняття рішень, які відповідають суспільним цінностям. Це включає вирішення таких проблем, як упередженість, справедливість і підзвітність.
- Регулювання та управління: у міру того, як агентний штучний інтелект стає все більш поширеним, виникне потреба в надійній нормативній базі для регулювання його використання. Це включає встановлення стандартів безпеки, конфіденційності та етичної поведінки.
Порівняння Agentic AI з традиційним RPA
Традиційний Роботизована автоматизація процесів (RPA) платформи були в основному зосереджені на створенні ботів, які взаємодіяли переважно через інтерфейс користувача (UI). Їх перевага полягає в автоматизації повторюваних завдань шляхом імітації взаємодії людини з інтерфейсами користувача; однак у міру просування до агентського підходу парадигма значно змінюється.
В агентській структурі фокус виходить за межі взаємодії інтерфейсу користувача, охоплюючи процес прийняття рішень у системі автоматизації, замість того, щоб покладатися виключно на автоматизацію інтерфейсу користувача, акцент зміщується в бік використання API, що інтегрують такі технології, як Великі мовні моделі (LLM), що забезпечує продуктивні інтелектуальні робочі процеси, керовані прийняттям рішень.
Основні відмінності включають:
- Набір розширених можливостей: Agentic представляє можливості вищого рівня, що виходять за рамки традиційних функцій RPA, включаючи розширену інтеграцію інтелектуальної обробки документів (IDP), здатність LLM керувати складними робочими процесами та приймати рішення.
- Конвергенція технологій: Співробітники зі штучного інтелекту приймають стратегію створення екосистеми, де різні технології безперебійно взаємодіють, на відміну від попередніх систем RPA, які в основному залежать від моделі взаємодії на основі інтерфейсу користувача, що дозволяє пряму координацію інтеграції між компонентами API інших систем.
- Наскрізна автоматизація без нагляду людини: Співробітник зі штучним інтелектом, що складається з групи агентів під керівництвом супервізора, автономно керує всіма робочими процесами. Ці агенти координують роботу один з одним і залучають людей лише для ескалації або попередньо визначеної перевірки, забезпечуючи справжню наскрізну автоматизацію.
Майбутнє Agentic AI
Агентний підхід не зовсім новий. Фактично, це була основна частина розробки ШІ протягом кількох років. Концепція передбачає створення AI-колег, кожен з яких функціонує як окремий агент або, точніше, набір агентів. Співробітник зі штучним інтелектом — це, по суті, команда агентів, які працюють разом в єдиній структурі, призначеній для бездоганної координації з іншими подібними командами. Наприклад, один співробітник зі штучного інтелекту може спеціалізуватися на інтелектуальній обробці документів (IDP) із власними агентами, які вирішуватимуть певні підзавдання. Ці команди, кожна зі своїми спеціалізованими агентами та керівниками, можуть працювати разом для досягнення ширших цілей.
Підсумовуючи, агентний штучний інтелект є значним кроком вперед у розвитку штучного інтелекту, пропонуючи безпрецедентні можливості для інновацій та ефективності вимагаючи ретельної навігації, щоб гарантувати, що його переваги реалізуються безпечним, прозорим та етичним способом.
