AI agentai tapo pagrindiniais didelio masto įmonių automatizavimo varikliais, o sėkmingi naudojimo atvejai turėjo pastebimą poveikį. Turbūt pastebėjote, kad visi dirbtinio intelekto erdvės žmonės nori sužinoti, kaip veikia AI agentas, ir suprasti jų architektūrą. Didėjantis susidomėjimas AI agentais kyla dėl to, kad jie skiriasi nuo pagrindinės automatikos ir AI pokalbių robotų. AI agentai įneša autonomijos elementą ir geba suvokti aplinką, samprotauti ir imtis atitinkamų veiksmų be žmogaus įsikišimo.
- „Salesforce“ įžvalgos atskleidžia, kad maždaug 44 % vartotojų JAV neturi jokių problemų naudojant AI agentus kaip asmeninius asistentus (Šaltinis).
- Naujas CISCO tyrimas teigia, kad agentinis AI valdys 68% klientų aptarnavimo ir palaikys sąveiką iki 2028 m.Šaltinis).
- Beveik 93% IT vadovų JAV aktyviai ieško galimybių įdiegti agentinį AI savo versle (Šaltinis).
Matote, kad įmonės ir pavieniai vartotojai pripažįsta AI agentų potencialą ir taip skatina agentinio AI pritaikymą. Tačiau tikrovė piešia kitokį vaizdą, nes daugelis kompanijų nėra pasirengusios autonominei žvalgybai, kurią teikia AI agentai. Tai viena iš svarbiausių priežasčių, dėl kurių jums reikia nuodugniai suprasti AI agentų architektūrą ir pagrindinius principus, kuriais jie vadovaujasi. Susipažinimas su agentų AI architektūra ir pagrindiniais AI agentų sistemų komponentais suteiks jums pasitikėjimo priimti AI agentus.
Supratimas, kaip veikia AI agentas
Pirmiausia turite galvoti apie tai, kaip dirbtinio intelekto agentai dirba siekdami suteikti autonominio automatizavimo pranašumus. Galite pasirinkti bet kurį iš AI agentų pavyzdžių ir sužinoti, kaip jie naudingi kaip autonominės programinės įrangos sistemos, pritaikytos konkretiems tikslams pasiekti. AI agentai nėra skirti atsakyti tik į jūsų raginimus ir jie gali priimti sprendimus dėl tolesnių veiksmų.
Priešingai nei tradiciniai AI įrankiai ir sistemos, AI agentai gali
- Dirbkite, kad pasiektumėte konkretų tikslą.
- Pasinaudokite įvairiais įrankiais, įskaitant duomenų bazes ir API.
- Išsaugokite ankstesnių sąveikų kontekstą.
- Koreguokite savo veiksmus pagal rezultatus.
Kaip AI agentai gali padaryti visus šiuos dalykus? Aukšto lygio AI agentų veikimo mechanizmo apžvalga atskleidžia, kad jie dirba nuolat veikiančioje grandinėje. Ciklo metu dirbtinio intelekto agentai stebi informaciją, įgyvendina samprotavimus, kad nustatytų kitą žingsnį, ir patys imasi veiksmų. Be to, dirbtinio intelekto agentai taip pat mokosi iš rezultatų, prieš vėl kartodami kilpą.
Galite galvoti apie AI varomą žmogaus padėjėją kaip paprasčiausią pavyzdį, kaip suprasti AI agentų darbą. Kai paprašysite asistento pagalbos, jis atsižvelgs į jūsų prašymą ir samprotavimus parengs kitos užduoties planus. Padėjėjas naudos įrankius, kad imtųsi veiksmų pagal jūsų užklausą, pvz., išsiųstų el. laiškus. Remdamasis jūsų atsiliepimais, asistentas atliks pakeitimus, kad užklausa būtų geriau įvykdyta kitoje iteracijoje.
Gaukite sertifikuotą AI agentų vadybininką (CAIAM)™ – įgykite reikiamų įgūdžių valdyti agentų AI darbo eigą per visą AI agento gyvavimo ciklą ir vadovaukitės išmaniojo automatizavimo ateitimi.
Pagrindinių principų, skatinančių dirbtinio intelekto agentus, išaiškinimas
Agentinis AI naudoja konkrečių principų rinkinį, apibrėžiantį AI agento elgesį ir tai, kaip jie veikia ir sąveikauja tarpusavyje. Galite rasti atsakymus į klausimą „Ką veikia AI agentas? nustatydami pagrindinius principus, kurie naudojami kaip agentinės AI architektūros elementai. Sužinoję apie pagrindinius AI agentų sistemų principus, galite lengvai suprasti agentinės AI architektūros sluoksnius.
AI agentai gali dirbti visiškai autonomiškai, nepriklausydami nuo nuolatinio žmogaus įsikišimo.
Kiekvieno AI agento darbas sukasi aplink tikslus, kuriems jis buvo sukurtas. AI agentai siekia savo tikslų ir įvertina, kaip jų veiksmai padės pasiekti nurodytus tikslus.
AI agentų gebėjimas suvokti juos supančią aplinką įgalina juos sąveikauti su aplinka. AI agentai gali rinkti duomenis apie savo aplinką iš jutiklių ar kitų skaitmeninių įvesčių ir išorinių sistemų.
Turite žinoti, kad AI agentai turi samprotavimo galimybes, todėl jie yra racionalūs subjektai. AI agentai gali sujungti duomenis iš aplinkos su kontekstu, išsaugotu iš praeities pokalbių ir srities žiniomis, kad priimtų sprendimus.
AI agentai nereaguoja į įvestis ir turi galimybę imtis iniciatyvos remdamiesi ateities būsenų prognozėmis ir modeliais. Užuot reaguoję į įvykius, AI agentai gali numatyti pokyčius ir atitinkamai reaguoti.
Ryškiausias AI agentų architektūros akcentas atkreipia dėmesį į AI agentų gebėjimą mokytis iš ankstesnės sąveikos ir nuolat tobulėti. AI agentai nustato skirtingus modelius, rezultatus ir grįžtamąjį ryšį, kad optimizuotų savo sprendimų priėmimą ir elgesį, ko nerasite statiniuose įrankiuose.
Pagrindinis AI agentų prisitaikymo principas leidžia jiems pritaikyti savo strategijas, kaip reaguoti į naujus įvykius. AI agentų lankstumas yra neišvengiamas reikalavimas valdyti neapibrėžtumą, nepilną informaciją ar visiškai naujas situacijas.
AI agentai taip pat gali dirbti su žmonėmis ir kitais AI agentais, kad pasiektų tuos pačius tikslus. Kelių agentų sistemose AI agentai gali bendrauti vieni su kitais ir užtikrinti koordinavimą, kad atliktų įvairias užduotis vieningai.
Užsiregistruokite dabar į kursą „Sukurti generatyvųjį AI su LLM“ ir atrasti įvairius būdus, kaip naudoti generatyvius AI modelius sprendžiant realaus pasaulio problemas.
Kokie yra agentinės AI architektūros komponentai?
Geriausias būdas sužinoti apie AI agentų architektūrą reikalauja skirtingų komponentų supratimo. Galite pasirinkti trijų pakopų žvalgybos modelį, kad suprastumėte, kaip įmonės gali kurti ir išplėsti agentų sistemas.
1. Pamatų pakopa
Pirmasis AI agento komponentų sluoksnis yra pagrindinė pakopa, kuri apibrėžia pagrindinę sistemos žvalgybos bazę. Pamatų pakopoje rasite du esminius komponentus: būsenos ir atminties komponentą bei žinių sluoksnį.
Būsenos komponentas seka tikslus, kurių agentas siekia, veiksmus, kurių jis imasi, priklausomybes ir rezultatus. Dėl to agentas visada turi kontekstą, pagal kurį veikti, o ne viską pradėti nuo nulio.
Atminties komponentas užtikrina tęstinumą su agentais, kurie remiasi dviejų tipų atmintimi – trumpąja ir ilga. Trumpalaikė atmintis yra būtina norint išlaikyti srautą konkrečios užduoties ar pokalbio metu. Kita vertus, ilgalaikė atmintis suteikia ilgalaikių žinių, kurias galite rasti verslo taisyklių ar klientų istorijos pavyzdžiuose.
AI agentai išnaudoja žinių sluoksnį pagrindiniame lygmenyje, kad gautų prieigą prie domeno konteksto ir įmonės duomenų. Žymūs įrankiai, naudojami šiame sluoksnyje, yra RAG, vektorinės duomenų bazės ir įmonių paieška. Žinių sluoksnis sujungia struktūrizuotą ir nestruktūruotą informaciją, kad sukurtų bendrą kontekstą AI agento samprotavimams.
Išlaisvinkite savo potencialą su Certified AI Professional (CAIP)™ sertifikatu. Įgykite ekspertų vadovaujamų mokymų ir įgūdžių, kad galėtumėte tobulėti šiuolaikiniame dirbtinio intelekto pasaulyje.
2. Darbo eigos pakopa
Darbo eigos pakopa pagrindiniame lygmenyje sukurtą supratimą paverčia veiksmais. Turite žinoti, kad darbo eigos pakopos komponentai nustato, kaip skirtingi agentai dirbs kartu, valdys seką ir užtikrina, kad agentai atliktų tinkamas užduotis. Du svarbūs komponentai darbo eigos pakopoje yra planuotojas ir orkestrantas.
Agentinės AI architektūros darbo eigos lygio planuotojas sudėtingus verslo tikslus suskaido į smulkesnes užduotis. Jame daugiausia dėmesio skiriama priklausomybių kūrimui, užduočių sekos nustatymui ir nustatymui, kas turėtų nutikti, aiškiai paaiškinant visus agentinius veiksmus.
Orkestratorius vaidina svarbų vaidmenį, kaip dirbtinio intelekto agentas veikia, nuspręsdamas, kurie agentai turi atlikti konkrečią užduotį. Be to, orkestrantas taip pat nustato, kaip galima derinti rezultatus, kad būtų pasiektas aiškus rezultatas. Kitos orkestruotojo pareigos yra susijusios su užduočių maršruto nustatymu, atsižvelgiant į sudėtingumą, pažangos stebėjimą, sklandesnio perdavimo užtikrinimą ir konfliktų sprendimą.
3. Autonominė pakopa
Paskutinis agentinės architektūros komponentų sluoksnis yra autonominė pakopa, kuri pirmiausia susijusi su veiksmais. Šiame sluoksnyje rasite du pagrindinius komponentus: AI agentus ir agentų naudojamus įrankius bei API.
AI agentai veikia kaip pagrindiniai agentų sistemos komponentai, turintys savarankišką samprotavimą ir galimybes naudoti tinkamus įrankius ir API. Nors jie dirba savarankiškai, orkestrantas ir planuotojas vadovauja AI agentų veiksmams.
AI agentų naudingumas labai priklauso nuo gebėjimo sąveikauti su įmonės sistemomis. Čia API padeda agentams suaktyvinti operacijas, atnaujinti darbo eigas, gauti duomenis ir prisijungti prie skirtingų įmonių sistemų. AI agentai taip pat naudoja kitus įrankius, kad galėtų atlikti apčiuopiamus veiksmus ir parodyti įmonės pasirengimą.
Paskutinės mintys
Pagrindinių AI agentų architektūros principų ir pagrindinių komponentų apžvalga atskleidžia, kad agentai neveikia vieni. Jei ažiotažas apie AI agentų savarankiškus samprotavimus ir sprendimų priėmimo galimybes auga, tai įmanoma dėl agentinės architektūros komponentų. Galite aiškiai pastebėti, kad pagrindiniai agentinio AI principai yra idealus pagrindas ilgalaikiam AI agentų priėmimui. Išsamiai suprasdami agentinę AI architektūrą ir susijusius komponentus, galite rasti idealų planą, kaip pritaikyti dirbtinio intelekto agentus savo verslui. Sužinokite daugiau apie agentinį AI ir kaip jis veikia dabar.
