Przejdź do treści
Struktura agentowa AI to system, który umożliwia agentom AI działanie w sposób autonomiczny, elastyczny i podejmowanie decyzji. Dla porównania, tradycyjna sztuczna inteligencja działa zgodnie z ustalonymi regułami i nie jest w stanie dostosować się do nowych sytuacji ani tworzyć złożonych planów. Krótko mówiąc, struktury te ożywiają procesy robocze, dzięki czemu sztuczna inteligencja wykonuje za użytkownika żmudne zadania.
Ramy te mają szczególne znaczenie w rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ stanowią bariery ochronne, które pozwalają sztucznej inteligencji działać bez interwencji człowieka. Można je porównać do torów kolejowych, a sztuczną inteligencję do pociągu. Gdy ludzie zbudują tory, pociąg może poruszać się tam i z powrotem przy minimalnym nakładzie pracy.
Jednak ramy agentowe AI wykraczają daleko poza sam rozwój sztucznej inteligencji. Ich zdolność do płynnej automatyzacji przepływu pracy i podejmowania inteligentnych decyzji w locie pozwala im przekształcać całe branże. W 2025 roku będzie to już widoczne, ale to tylko wierzchołek góry lodowej.
Zanim przejdziemy dalej, przyjrzyjmy się bliżej: czym właściwie jest framework agentowy AI?
Czym jest framework agentów AI?
Mówiąc najprościej, struktura agentowa sztucznej inteligencji to ustrukturyzowane podejście, które pozwala systemom sztucznej inteligencji samodzielnie podejmować decyzje, planować działania i wykonywać zadania. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która działa zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi regułami lub opiera się wyłącznie na uczeniu statystycznym, sztuczna inteligencja agentowa wykazuje się autonomią, zdolnością adaptacyjną i świadomością kontekstową.
Dlaczego to ma znaczenie?
Sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, ulega zmianie. Struktury agentowe sztucznej inteligencji mają kluczowe znaczenie dla tworzenia sztucznej inteligencji nowej generacji, która pozostawia w tyle sztywne modele oparte na regułach i standardowe uczenie maszynowe.
Systemy te umożliwiają sztucznej inteligencji radzenie sobie w złożonych, dynamicznych środowiskach, dzięki czemu są niezbędne w zastosowaniach takich jak asystenci oparci na sztucznej inteligencji, autonomiczna robotyka i samodoskonalące się oprogramowanie.
Kluczowe pojęcia
Rozważając ramy działania agentów AI, należy pamiętać o trzech kluczowych pojęciach: autonomii, podejmowaniu decyzji i samokształceniu.
Zasadniczo frameworki te obsługują modele sztucznej inteligencji, które mogą działać niezależnie, podejmować decyzje na podstawie samodzielnie pozyskanych danych oraz dostosowywać i ulepszać swoje umiejętności poprzez analizę wyników uzyskanych w przeszłości.
1. Autonomia
Agenci AI działają niezależnie, aby osiągnąć cele. Nie muszą polegać na ludziach, którzy nakazują im coś zrobić. Po prostu działają.
2. Podejmowanie decyzji
Agenci AI potrafią błyskawicznie analizować ogromne ilości danych, co pozwala im wybierać optymalne działania. Rozważają różne opcje i szybko podejmują zdecydowane decyzje.
3. Nauka i zdolność adaptacji
Agenci AI mają zdolność doskonalenia swojego zachowania w miarę upływu czasu poprzez uczenie się i dostosowywanie na podstawie doświadczeń. Im częściej agent AI jest używany, tym staje się inteligentniejszy. Nieustannie analizuje siebie i przegląda przeszłe działania, aby sprawdzić, gdzie może zwiększyć wydajność.
Dzięki integracji tych zasad frameworki agentów AI stają się coraz bardziej inteligentnymi, samowystarczalnymi systemami, które rewolucjonizują branże od automatyzacji po obsługę klienta.
Jak działają struktury agentowe sztucznej inteligencji?
W swej istocie struktura agentowa sztucznej inteligencji pozwala jej funkcjonować bardziej jak autonomiczny podmiot podejmujący decyzje, a nie jak pasywne narzędzie. Można ją traktować jako pierwszy poważny krok w kierunku samoświadomej sztucznej inteligencji. Działa ona niezależnie, myśli samodzielnie, nieustannie się uczy i dostosowuje swoją strategię, aby się doskonalić... Możliwości są nieograniczone.
Łącząc wiele zaawansowanych technik sztucznej inteligencji, takich jak głębokie uczenie się, uczenie się przez wzmocnienie i rozumowanie symboliczne, frameworki agentów AI tworzą elastyczne i zorientowane na cel agenty AI.
Krótko mówiąc, frameworki agentów AI tworzą agentów AI, którzy:
Zarządzają sobą.Agenci AI określają własne cele i dostosowują strategie w odpowiedzi na zmiany otoczenia.
Są świadome kontekstu.Interpretują zmieniające się warunki i reagują na nie w czasie rzeczywistym.
Planuj z wyprzedzeniem.Opracowują oni ustrukturyzowane podejście do rozwiązywania problemów, zamiast reagować na poszczególne sygnały w izolacji.
Współdziałanie i współpraca.Współpracują z innymi agentami AI lub ludźmi, dzieląc się informacjami i udoskonalając zadania.
W jaki sposób agenci AI wykonują zadania?
Aby działać skutecznie, sztuczna inteligencja agentyczna musi przestrzegać ustrukturyzowanego przepływu pracy, który pozwala jej przetwarzać informacje, podejmować decyzje i wykonywać działania w spójny i inteligentny sposób. Oto jak to robią:
Postrzeganie i przetwarzanie danych
Agenci AI gromadzą i interpretują dane ze swojego otoczenia, wykorzystując połączenie danych wizualnych, audio, tekstowych lub pochodzących z czujników. Na przykład samochód autonomiczny wyposażony w sztuczną inteligencję gromadzi dane z kamer, systemu LIDAR, GPS i innych czujników, aby zrozumieć swoje otoczenie.
Podobnie, agent AI przeznaczony do obsługi spotkań będzie analizował rozmowę, monitorował obraz wideo w celu wykrywania mimiki twarzy i wykorzystywał te informacje do identyfikacji tonu głosu i bardziej subtelnych emocji. Jeśli platforma spotkań wykorzystuje inteligencję wielospotkaniową, taką jak tl;dv, sztuczna inteligencja będzie również w stanie wykorzystać poprzednie rozmowy jako kontekst, odwołując się do dyskusji, punktów działania i relacji z poprzednich spotkań.
Rozumowanie i planowanie
Po przetworzeniu danych sztuczna inteligencja wykorzystuje różne metody wnioskowania, takie jak modelowanie predykcyjne, logika oparta na ograniczeniach lub głębokie uczenie się wzmacniające. Może to brzmieć skomplikowanie, ale wystarczy wiedzieć, że metody te służą do określenia najlepszego sposobu postępowania.
Na przykład agent AI w zarządzaniu projektami może analizować przepływy pracy zespołu, przewidywać wąskie gardła i optymalizować alokację zasobów. Robi to, wykorzystując historyczne dane projektowe, śledzenie postępów w czasie rzeczywistym oraz wskaźniki wydajności zespołu.
Realizacja decyzji i dostosowanie
Na koniec agent AI podejmuje działania w oparciu o swoje rozumowanie. Niezależnie od tego, czy chodzi o realizację transakcji giełdowej, rekomendowanie spersonalizowanych treści, czy sterowanie pojazdem autonomicznym, AI nieustannie udoskonala swoje podejście w oparciu o rzeczywiste wyniki.
Na przykład agenci AI w dziale sprzedaży mogą analizować interakcje z klientami, przewidywać, które potencjalne kontakty mają największe szanse na konwersję, i odpowiednio dostosowywać strategie dotarcia do klientów. Pętle informacji zwrotnej i pamięć pomagają optymalizować przyszłe decyzje, dzięki czemu z czasem stają się one coraz bardziej wydajne i niezawodne.
Przykłady zastosowań i aplikacje
Istnieje wiele różnych zastosowań dla frameworków agentowych AI. Stanowią one tak rewolucyjną zmianę, że praktycznie wszędzie można znaleźć zastosowanie dla agentowej sztucznej inteligencji. Oto najpopularniejsze branże, w których frameworki agentowe AI już zaczynają wprowadzać duże zmiany:
1. Obsługa klienta
Dni bezużytecznych chatbotów, które nie potrafią nawet zrozumieć Twojej prośby, już minęły. Wirtualni asystenci oparci na sztucznej inteligencji zapewniają odpowiedzi w czasie rzeczywistym, uwzględniające kontekst, co skraca czas oczekiwania i zwiększa zadowolenie użytkowników.
Rozumieją one język naturalny, tak jakbyś rozmawiał z ChatGPT, ale potrafią również zrozumieć problemy na znacznie głębszym poziomie. Gdy agent AI ds. sukcesu klienta napotyka problem, może szybko znaleźć informacje w polityce firmy, artykułach online lub rozwiązaniach problemów z przeszłości, aby go rozwiązać.
Asystenci spotkań oparci na sztucznej inteligencji, tacy jak Otter.ai, Fireflies.ai i tl;dv, transkrybują rozmowy, podsumowują kluczowe punkty i generują zadania do wykonania. W obsłudze klienta asystent spotkań oparty na sztucznej inteligencji może śledzić powtarzające się problemy klientów, zaznaczać działania do wykonania, a nawet sugerować odpowiedzi na podstawie wcześniejszych interakcji. Ich chatboty mogą odpowiadać na pytania, planować działania następcze i dostarczać kontekstowych informacji, zapewniając płynną współpracę i zwiększoną efektywność obsługi klienta.
2. Analiza danych i analityka biznesowa
Szybka analiza danych to coś, co sztuczna inteligencja robi najlepiej. To jej chleb powszedni. Automatyzuje przetwarzanie danych, identyfikuje wzorce i dostarcza praktycznych informacji, które pozwalają zwiększyć szybkość i wydajność działania firm.
Ponownie posłużmy się przykładem asystentów spotkań opartych na sztucznej inteligencji. tl;dv analizować wiele spotkań różnych zespołów, identyfikując powtarzające się tematy i generując automatyczne raporty. W obszarze sukcesu klienta umożliwia to menedżerom śledzenie typowych problemów, monitorowanie trendów nastrojów klientów i proaktywne rozwiązywanie powtarzających się problemów, zanim się one nasilą.
3. Automatyzacja procesów
Sztuczna inteligencja usprawnia i automatyzuje powtarzalne procesy, zwiększając wydajność i ograniczając konieczność interwencji człowieka. Jest to ogromna pomoc dla wielu osób, ponieważ eliminuje konieczność ręcznego wykonywania żmudnych zadań.
Na przykład, gdy przedstawiciel handlowy kończy rozmowę sprzedażową, zazwyczaj musi wypełnić formularz CRM, aby zarządzać danymi klientów swojej firmy. Niewielu przedstawicieli handlowych lubi tę część swojej pracy. Wolą rozmawiać z ludźmi, negocjować i starać się sfinalizować więcej transakcji sprzedaży.
Jednak dzięki procesowi pracy opartemu tl;dvsztucznej inteligencji tl;dvmogą oni dzwonić do kolejnych potencjalnych klientów, mając pewność, że ich CRM zostanie wypełniony jeszcze dokładniej, niż gdyby sami tracili czas na wypełnianie go. Sztuczna inteligencja tl;dvautomatyzuje ten proces, wyodrębniając notatki ze spotkań, spostrzeżenia i podsumowania oraz importując je bezpośrednio do CRM po każdej rozmowie z klientem.
4. Tworzenie oprogramowania
Sztuczna inteligencja pomaga w kodowaniu, debugowaniu i optymalizacji procesów inżynierii oprogramowania. To ogromny postęp, który może spowodować innowacje w wielu różnych obszarach. Programiści mogą teraz korzystać z agentów AI, aby zaoszczędzić czas na bardziej żmudnych zadaniach, a osoby nieposiadające umiejętności programistycznych mogą tworzyć rzeczy bez konieczności nauki ani jednej linii kodu. Witamy w przyszłości.
Github Copilot, OpenAI Codex i Cursor sugerują inteligentne uzupełnienia kodu, optymalizują funkcje, a nawet generują przypadki testowe, przyspieszając cykl rozwoju.
5. Optymalizacja sprzedaży oparta na sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja usprawnia procesy sprzedaży poprzez automatyzację oceny potencjalnych klientów, personalizację działań marketingowych i optymalizację strategii cenowych. Rozumie potencjalnych klientów i pomaga skuteczniej do nich dotrzeć.
Asystenci sprzedaży oparci na sztucznej inteligencji analizują interakcje z klientami, przewidują zamiary zakupowe i sugerują spersonalizowane prezentacje na podstawie spostrzeżeń dotyczących zachowań. Jeśli asystenci ci mają dostęp do informacji dotyczących spotkań, mogą również oferować wskazówki dotyczące radzenia sobie z zastrzeżeniami oraz szkolenia sprzedażowe.
Kluczowe elementy struktury agentowej sztucznej inteligencji
Ogólnie rzecz biorąc, struktura agenta AI składa się z czterech kluczowych elementów: pamięci, planowania, rozumowania i zdolności adaptacyjnych. Krótko mówiąc, może on zapamiętywać interakcje, wyznaczać cele na przyszłość, rozważać zalety i wady decyzji oraz podejmować działania, a także uczyć się na podstawie doświadczeń i samoanalizy, aby następnym razem wykonać zadanie lepiej.
Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z tych elementów z osobna:
1. Pamięć
Agenci AI zachowują i przywołują kontekst interakcji, poprawiając długoterminową wydajność. Dzięki temu AI może śledzić postępy, zapamiętywać preferencje użytkowników i z czasem udoskonalać odpowiedzi.
To sprawia, że jest to niesamowite narzędzie dla osób pracujących z klientami, ponieważ może zapamiętywać preferencje klientów i personalizować odpowiedzi następnym razem. Asystent sprzedaży oparty na sztucznej inteligencji może przypomnieć Ci o poprzednich rozmowach z potencjalnym klientem, dzięki czemu możesz poruszyć istotne szczegóły i sprawić, że klient poczuje się bardziej doceniony.
2. Planowanie i wyznaczanie celów
Struktury agentów AI wykorzystują uczenie się przez wzmocnienie i planowanie heurystyczne do tworzenia długoterminowych strategii. Dzięki temu mogą one ustalać priorytety celów, efektywnie alokować zasoby i dynamicznie dostosowywać się do zmieniających się scenariuszy.
To właśnie dynamiczne podejście do sytuacji sprawia, że sztuczna inteligencja typu agentycznego wyróżnia się jako przełomowe rozwiązanie. Można nakłonić sztuczną inteligencję do zrozumienia konkretnego modelu biznesowego, a ona stworzy szczegółowe plany na przyszłość, dostosowując się na bieżąco do zmieniających się okoliczności.
3. Rozumowanie i podejmowanie decyzji
Modele sztucznej inteligencji oceniają wiele zmiennych, rozważają kompromisy i optymalizują działania, aby osiągnąć swoje cele. Wykorzystują zaawansowane drzewa decyzyjne, modelowanie probabilistyczne i oparte na logice struktury, aby inteligentnie oceniać dostępne opcje.
System, który potrafi wykonać tego rodzaju zadania w ułamku sekundy, ma oczywistą wartość. Można go wykorzystać do prognozowania sprzedaży, przewidywania odejść klientów i ustalania realistycznych celów biznesowych.
4. Zdolność adaptacji i uczenia się
Ciągłe uczenie się poprzez pętle informacji zwrotnej gwarantuje, że sztuczna inteligencja zachowuje swoją skuteczność w czasie. Obejmuje to udoskonalanie modeli w oparciu o nowe dane, dostosowywanie strategii w odpowiedzi na zmiany środowiskowe oraz poprawę wydajności poprzez samokontrolujące się uczenie się.
Sztuczna inteligencja, która potrafi się uczyć i dostosowywać, to sztuczna inteligencja, która może coś zmienić. W przeszłości, jeśli system popełnił błąd, trzeba było go przeprogramować. Teraz skutecznie przeprogramowuje się sam.
Łączenie wszystkich elementów
Kiedy dysponujesz agentem AI, który pamięta przeszłe doświadczenia, potrafi planować przyszłe działania, podejmować trudne decyzje w locie na podstawie analizy dostępnych danych, a następnie uczyć się, jak poprawić swoje działania na przyszłość, możesz sobie tylko wyobrazić, ile czasu Ci to pozwoli zaoszczędzić.
Oto, co tworzy framework sztucznej inteligencji typu agentycznego: potężny asystent AI, który nigdy nie męczy się ani nie nudzi. Może wykonywać wszystkie proste zadania w Twoim imieniu i maksymalizować swój potencjał w celu zwiększenia wydajności.
Wyzwania i ograniczenia
Pomimo swojego potencjału, struktury agentów AI stoją przed poważnymi wyzwaniami. Od kwestii etycznych po zagrożenia bezpieczeństwa – sztuczna inteligencja nie jest rewolucją w pracy wolną od ryzyka. Mogą pojawić się pewne minusy:
Kwestie etyczne
Zapewnienie, że sztuczna inteligencja działa w granicach norm etycznych, ma kluczowe znaczenie. Aby budować zaufanie do autonomicznych systemów sztucznej inteligencji, należy zająć się takimi kwestiami , jak naruszenia prywatności, niesprawiedliwe traktowanie i luki w zakresie odpowiedzialności.
Nie wspominając już o tym, że Goldman Sachs uważa, że do 2030 r. sztuczna inteligencja zastąpi 300 milionów miejsc pracy. To już za pięć lat... Chociaż z pewnością stworzy to wiele nowych miejsc pracy w dziedzinach, których jeszcze nie znamy, obawy etyczne związane z zastąpieniem pracowników przez sztuczną inteligencję są realne.
Stronniczość i sprawiedliwość
Modele sztucznej inteligencji mogą przejmować uprzedzenia z danych szkoleniowych, co prowadzi do dyskryminacji lub błędnych decyzji. W końcu to tylko ludzie programują sztuczną inteligencję.
Strategie takie jak audyty stronniczości, protokoły przejrzystości i zróżnicowana reprezentacja danych pomagają ograniczyć to ryzyko. Nie można go jednak całkowicie wyeliminować, podobnie jak nie można go wyeliminować u ludzi.
Ograniczenia technologiczne
Stworzenie prawdziwie autonomicznej sztucznej inteligencji wymaga zaawansowanego rozumowania, świadomości kontekstowej i zdolności adaptacyjnych, które nadal stanowią przeszkody technologiczne. Chociaż sztuczna inteligencja ulega ciągłemu udoskonalaniu, nadal daleko jej do ogólnej inteligencji podobnej do ludzkiej.
Mimo to sztuczna inteligencja rozwija się obecnie tak szybko, że przewyższa ludzi niemal we wszystkich testach porównawczych. Niekoniecznie jest to sprzeczne z powyższymi przeszkodami technologicznymi, ale podkreśla potrzebę opracowania nowych testów pozwalających odróżnić inteligencję ludzką od sztucznej.
Zagrożenia bezpieczeństwa
Autonomiczne agenty AI mogą być podatne na ataki hakerskie, ataki przeciwników lub manipulacje. Silne środki bezpieczeństwa cybernetycznego, szyfrowanie i stałe monitorowanie są niezbędne do ochrony tych systemów.
Ryzyko stanowi również fakt, że OpenAI, największa firma zajmująca się sztuczną inteligencją na świecie, jest w rzeczywistości całkowicie zamknięta. Znana jest również z łamania praw autorskich niemal wszystkich istniejących materiałów chronionych prawem autorskim i uniknięcia kary. Kto wie, co teraz robią z Twoimi danymi.
Nie wspominając już o tym, że w zeszłym tygodniu firma OpenAI poinformowała, że ponad 20 milionów kont użytkowników zostało zhakowanych, a ich dane wystawiono na sprzedaż w dark web. Jeśli Twoje agenty AI zostaną naruszone, może to spowodować prawdziwą rzeź.
Porównanie z tradycyjnymi modelami sztucznej inteligencji
Tradycyjna sztuczna inteligencja działa w oparciu o z góry określone algorytmy. Nie jest w stanie samodzielnie podejmować decyzji, dostosowywać się do nowych sytuacji ani planować z wyprzedzeniem. Natomiast sztuczna inteligencja agentyczna podąża w zupełnie nowym kierunku. Oferuje ona:
Większa autonomia.Agenci AI działają niezależnie, wymagając minimalnej interwencji człowieka, jednocześnie dynamicznie dostosowując się do zmieniających się warunków.
Lepsza zdolność adaptacyjna.Systemy te uczą się na podstawie doświadczeń, co pozwala im udoskonalać strategie, dostosowywać się do zmieniających się danych i z czasem poprawiać wydajność.
Bardziej złożone procesy decyzyjne.Agenci AI potrafią planować, rozumować i realizować wieloetapowe procesy, dzięki czemu są bardzo skuteczni w takich obszarach, jak zarządzanie łańcuchem dostaw, spersonalizowany marketing i badania oparte na sztucznej inteligencji.
AI Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Łącząc modele LLM z wyszukiwaniem w czasie rzeczywistym z ogromnych zbiorów danych, sztuczna inteligencja typu agentycznego może zapewnić dokładne, kontekstowo istotne informacje i poprawić jakość podejmowania decyzji.
Oto tabela, która ułatwia zrozumienie różnic między frameworkami agentowymi AI a tradycyjnymi modelami AI:
Funkcja | Struktura agentowa AI | Tradycyjna sztuczna inteligencja |
Autonomia | Wysoka autonomia, zdolność do podejmowania niezależnych decyzji i dynamicznej adaptacji | Wymaga interwencji człowieka w przypadku ważnych decyzji |
Podejmowanie decyzji | Zorientowany na cel, zdolny do długoterminowego planowania strategicznego | Zazwyczaj reaguje, podejmując decyzje w oparciu o zaprogramowaną logikę. |
Podejście do nauki | Nieustannie się uczy i doskonali poprzez interakcję. | Wyszkolony na statycznych zestawach danych, wymaga ponownego szkolenia w celu aktualizacji. |
Elastyczność | Potrafi uogólniać zadania i środowiska | Specjalizuje się w konkretnych zadaniach, ma trudności z uogólnianiem |
Zdolność adaptacji | Dostosowuje się do nowych danych, środowisk i celów w czasie rzeczywistym. | Ograniczona zdolność adaptacyjna, wymaga ręcznego dostosowywania w przypadku zmian |
Zaangażowanie człowieka | Wymaga minimalnego nadzoru; działa w oparciu o procesy decyzyjne podobne do ludzkich. | Wymaga monitorowania i regulacji przez człowieka |
Wykonanie zadania | Może samodzielnie wykonywać złożone, wieloetapowe procesy robocze. | Wykonuje z góry określone zadania bez dostosowywania się do nowych wyzwań. |
W jaki sposób struktury agentowe AI zwiększają produktywność
Struktury agentów AI usprawniają przepływ pracy poprzez automatyzację procesu podejmowania decyzji, ograniczenie ręcznej interwencji i optymalizację złożonych zadań. Ułatwiają one życie, zajmując się sprawami, których wolałbyś nie musieć wykonywać. W ten sposób stymulują innowacyjność, ponieważ pozwalają poświęcić więcej czasu na zadania, które są dla Ciebie bardziej motywujące.
W rzeczywistości GenAI ma szansę przyczynić się do wzrostu globalnego PKB o 2,6–4,4 bln dolarów rocznie do 2030 r. To samo badanie podkreśla, że przyszłość GenAI jest agentyczna, gdzie agenci AI współpracują w czasie rzeczywistym, aby zautomatyzować złożone zadania i usprawnić proces podejmowania decyzji.
Różne branże już zaczęły czerpać z tego korzyści, ponieważ firmy mogą działać bardziej wydajnie i efektywnie. Przyjrzyjmy się trzem kluczowym sposobom, w jakie struktury agentów AI zwiększają produktywność:
1. Szybsze wykonywanie zadań
Przekazując powtarzalne i czasochłonne zadania agentom AI, firmy mogą przyspieszyć realizację procesów biznesowych. Na przykład chatboty obsługi klienta oparte na sztucznej inteligencji mogą obsługiwać tysiące zapytań jednocześnie, skracając czas oczekiwania i zwalniając pracowników obsługi klienta do zajmowania się bardziej złożonymi problemami.
W remote asynchronicznych środowiskach pracy asystenci spotkań oparci na sztucznej inteligencji mogą automatycznie transkrybować, podsumowywać i wyodrębniać kluczowe punkty działania z dyskusji. Dzięki nim zespoły mogą pozostawać w zgodzie bez konieczności spędzania godzin na przeglądaniu notatek.
2. Niższe koszty operacyjne
Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji zmniejsza zapotrzebowanie na pracę ręczną w wielu zadaniach, co prowadzi do znacznych oszczędności kosztów. W branżach, które w dużym stopniu opierają się na dokumentacji i zgodności z przepisami, narzędzia AI mogą usprawnić wprowadzanie danych, zautomatyzować raportowanie i zapewnić zgodność z przepisami przy minimalnej interwencji człowieka. Zasadniczo staną się one Twoimi nowymi najlepszymi przyjaciółmi!
Podobnie firmy, które opierają się na wirtualnej współpracy, mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do ograniczenia czasu i zasobów poświęcanych na działania administracyjne. Gdy drobne sprawy stają się automatyczne, nie obciążają one Twojego portfela.
3. Poprawa dokładności i wydajności
Systemy sztucznej inteligencji są programowane w oparciu o duże zbiory danych i zaawansowane algorytmy, aby zminimalizować błędy ludzkie. Dzięki temu częściej podejmują one trafniejsze decyzje. Na przykład asystenci spotkań oparci na sztucznej inteligencji zapewniają prawidłowe zapisanie i uporządkowanie kluczowych wniosków z dyskusji, zapobiegając nieporozumieniom i ograniczając potrzebę powtarzania dyskusji.
W kancelariach prawnych i firmach konsultingowych sztuczna inteligencja może pomagać w przeglądaniu dokumentów, analizowaniu umów i sporządzaniu podsumowań, poprawiając dokładność i pozwalając specjalistom skupić się na zadaniach strategicznych. Sztuczna inteligencja jest mistrzem w pracy z danymi. Potrafi w ciągu kilku sekund przetworzyć ogromne zbiory danych i skondensować je do ich podstawowej istoty.
Rola modeli LLM w systemach sztucznej inteligencji typu agentycznego
Duże modele językowe (LLM) odgrywają kluczową rolę w systemach sztucznej inteligencji opartych na agentach, pełniąc funkcję podstawowego silnika rozumowania i podejmowania decyzji. Bez LLM sztuczna inteligencja oparta na agentach nie osiągnęłaby obecnego poziomu zaawansowania. Oto dlaczego LLM są tak istotne dla systemów sztucznej inteligencji opartych na agentach:
Rozumienie języka naturalnego. Modele LLM umożliwiają sztucznej inteligencji interpretowanie i generowanie odpowiedzi podobnych do ludzkich, z uwzględnieniem niuansów znaczeniowych. Bez tego agenci AI byliby robotyczni i monotonna.
Zachowanie kontekstu. Pozwalają one sztucznej inteligencji śledzić interakcje, zachować ciągłość i poprawiać wydajność w miarę upływu czasu dzięki uczeniu się opartemu na pamięci. Wyeliminuj modele LLM z równania, a otrzymasz agenty AI, które nie są w stanie zachować informacji ani samodzielnie się doskonalić.
Ulepszone podejmowanie decyzji. Wykorzystują one obszerne bazy wiedzy, pobieranie danych w czasie rzeczywistym oraz rozumowanie kontekstowe, aby zapewnić bardziej inteligentne i dynamiczne reakcje. Gdyby tego zabrakło, agenci AI mieliby znacznie mniejszą wiedzę.
Autonomiczne rozwiązywanie problemów. Potrafią generować rozwiązania złożonych zapytań, dostosowując strategie na podstawie opinii użytkowników i udoskonalając wyniki poprzez iteracyjne uczenie się. Bez tej kluczowej funkcji agenci AI nie są tym samym.
Najlepsze narzędzia AI do autonomicznych przepływów pracy
Struktury oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają automatyzację, która jest autonomiczna, adaptacyjna i zorientowana na cel. Poniżej można znaleźć kilka doskonałych narzędzi podzielonych według branż, z naciskiem na ich rolę w autonomicznych procesach roboczych.
Biznes i produktywność
W tej sekcji znajdziesz całą gamę narzędzi AI, które optymalizują przepływ pracy, spotkania i proces podejmowania decyzji.
- tl;dv. Jest to asystent spotkań oparty na sztucznej inteligencji, który bezpłatnie nagrywa, transkrybuje i podsumowuje spotkania. Przejdź na wyższy poziom, aby odblokować funkcje agenta AI po zakończeniu rozmowy, dzięki którym notatki ze spotkań mogą być błyskawicznie synchronizowane z systemami CRM. Odkryj jego inteligencję wielospotkaniową, umożliwiającą analizę kontekstową wielu rozmów jednocześnie.
- Fireflies. Kolejny asystent spotkań oparty na sztucznej inteligencji, Fireflies notatek ze spotkań, podsumowuje dyskusje i podkreśla działania, które należy podjąć, aby zachować odpowiedzialność. Integruje się również z systemem CRM i innymi narzędziami zwiększającymi produktywność. Jego bezpłatny plan jest dość ograniczony, a opinie użytkowników wskazują na dostępność zespołu wsparcia technicznego. Aby uzyskać większy wybór, sprawdź najlepszych agentów AI do spotkań.
- Reclaim. To narzędzie to oparta na sztucznej inteligencji platforma do inteligentnego planowania, która pozwala zoptymalizować spotkania zespołowe, sesje intensywnej pracy i przerwy.
- ClickUp. Automatyzuje generowanie przepływu pracy, ustalanie priorytetów zadań i tworzenie dokumentów. Może być wykorzystywany do każdego rodzaju pracy i pomaga uporządkować wszystkie zadania w konkretnej kolejności.
Finanse i handel
Agenci AI mogą analizować rynki, automatyzować transakcje i zarządzać ryzykiem, co czyni je doskonałym uzupełnieniem modeli biznesowych w sektorze finansowym. Oto kilka przykładów potężnych narzędzi AI dla finansów i handlu:
- Kavout. Prognozuj zmiany na giełdzie i zautomatyzuj handel dzięki temu potężnemu narzędziu.
- AlphaSense. To narzędzie do badań finansowych oparte na sztucznej inteligencji samodzielnie skanuje raporty finansowe, dokumenty składane do amerykańskiej Komisji Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) oraz wiadomości w poszukiwaniu informacji.
- Numerai. Jest to fundusz hedgingowy oparty na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje modele uczenia maszynowego do handlu.
Marketing i sprzedaż
Tutaj znajdziesz agenty AI do obsługi klienta, generowania leadów i personalizacji. Obszar ten przeżywa ostatnio prawdziwy boom na agentów AI, więc warto nadążać za konkurencją. Oto kilka najlepszych narzędzi, którym warto się przyjrzeć:
- Jasper AI. To narzędzie umożliwia generowanie treści oparte na sztucznej inteligencji dla blogów, wiadomości e-mail i reklam.
- Drift. To narzędzie marketingowe oparte na sztucznej inteligencji, które samodzielnie kwalifikuje potencjalnych klientów i umawia spotkania. Dzięki niemu Twój zespół może zaoszczędzić wiele godzin pracy każdego tygodnia.
- People.ai. Ta oparta na sztucznej inteligencji platforma analizy przychodów została stworzona z myślą o zespołach sprzedaży. Jest to spersonalizowana platforma sprzedażowa, która pomaga skalować działalność biznesową.
Kwestie prawne i zgodność z przepisami
Jeśli szukasz rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji do analizy umów, badań prawnych i automatyzacji przepływu pracy, potrzebujesz jednego z tych niesamowitych narzędzi:
- Harvey AI. Zdobądź swojego asystenta AI do badań prawnych, analizy umów i prognozowania spraw sądowych.
- Kira Systems. To narzędzie do przeglądu umów oparte na sztucznej inteligencji, które automatyzuje proces due diligence.
- Evisort. Jest to narzędzie do zarządzania cyklem życia umów i monitorowania zgodności oparte na sztucznej inteligencji, które pomaga zaoszczędzić czas zespołowi ds. zgodności. Zwiększa również wydajność.
Przyszłość ram agentowych sztucznej inteligencji
Dzięki sztucznej inteligencji przyszłość wciąż jest otwarta. Czy czeka nas rewolucja w stylu Terminatora, dystopia rodem z Matrixa, czy też coś bardziej pozytywnego dla ludzkości?
Tak czy inaczej, jest kilka rzeczy, których możemy być pewni:
Silniejsze ramy regulacyjne
Jako nowa technologia, sztuczna inteligencja podlega bardzo niewielkiej regulacji prawnej. Firmy prześcigają się w tworzeniu kolejnych przełomowych rozwiązań, ale nikt nie podejmuje działań mających na celu regulację rozwoju tej dziedziny. Obawy budzi fakt, że wielu konkurentów z różnych branż i krajów dąży do tego samego celu: wprowadzenie regulacji w jednym miejscu nie ogranicza rozwoju w innym.
Zaostrzone regulacje umożliwiłyby opracowywanie struktur agentów AI w sposób bardziej etyczny. Możemy jedynie przypuszczać, że wraz z upływem czasu kwestia ta będzie nabierać coraz większego znaczenia.
Większa integracja z obliczeniami kwantowymi
Zaawansowane rozwiązywanie problemów osiągnie zupełnie nowy poziom, gdy komputery kwantowe zostaną rozwinięte na tyle, aby można je było połączyć ze sztuczną inteligencją. Zamiast zwykłych wartości binarnych – jedynek i zer – komputery kwantowe wykorzystują cząstki kwantowe, które działają jednocześnie jako jedynkii zera.
Szybkość, z jaką komputery kwantowe potrafią rozwiązywać problemy, jest oszałamiająca. Najpotężniejszy obecnie komputer kwantowy może w określonym eksperymencie przewyższyć najpotężniejszy superkomputer na świecie o 100 bilionów razy! To liczba nie do ogarnięcia. Aby spróbować to zobrazować, policzenie od 1 do 100 bilionów zajęłoby około 3 milionów lat.
Ulepszona współpraca między człowiekiem a sztuczną inteligencją
Z biegiem czasu sztuczna inteligencja będzie coraz lepiej rozumiała ludzi. Nie wiadomo jeszcze, czy kiedykolwiek uda jej się w pełni odtworzyć emocje – ani czy byłoby to dobre. Jednak nie ulega wątpliwości, że rozwój sztucznej inteligencji postępuje w zawrotnym tempie. Dla nas oznacza to większą personalizację, lepsze zrozumienie i wspólną kreatywność.
Jeśli większe branże zaczną na szeroką skalę korzystać z AI, w bardzo krótkim czasie możemy zobaczyć ogromne zmiany na całym świecie. Na przykład zespoły złożone z AI i ludzi mogą zrewolucjonizować badania medyczne, spersonalizowane leczenie i rozwiązania w zakresie zdrowia publicznego.
Jak wdrożyć strukturę agentową AI w swojej firmie
Jeśli jesteś przekonany o potędze sztucznej inteligencji, będziesz chciał jak najszybciej wdrożyć ją w swojej firmie. Aby skutecznie zintegrować framework agentyczny AI:
Oceń swoje potrzeby. Określ, które zadania najbardziej skorzystają na automatyzacji. Wykorzystaj ją tam, gdzie jest najbardziej skuteczna. Pomyśl o analizie danych, automatyzacji zadań oraz dokładności i wydajności.
Wybierz odpowiednie modele sztucznej inteligencji. Wybierz rozwiązania AI, które odpowiadają potrzebom Twojej firmy. Jeśli chcesz zautomatyzować procesy po zakończeniu rozmowy, skorzystaj z asystenta spotkań AI, takiego jak tl;dv. Inne problemy wymagają innych rozwiązań.
Zintegruj sztuczną inteligencję z istniejącymi systemami. Zapewnijpłynną komunikację między sztuczną inteligencją a istniejącymi procesami biznesowymi. Jeśli to możliwe, znajdź sposób, aby połączyć swoje narzędzia w spójną całość. Pomoże to w automatyzacji.
Wdrażaj pętle informacji zwrotnej.Upewnij się, że systemy AI uczą się i ulepszają z czasem. Dzięki temu Twój system może ewoluować w miarę upływu czasu.
Ustal zasady bezpieczeństwa i nadzór ludzki. Zdefiniuj kwestie etyczne i punkty interwencji. Chcesz zachować prywatność i bezpieczeństwo użytkowników. Ważne jest, aby mieć zabezpieczenie, które przejmie kontrolę, jeśli coś pójdzie nie tak.
- Monitoruj i optymalizuj.Regularnie oceniaj wydajność sztucznej inteligencji i w razie potrzeby wprowadzaj poprawki.
Wykorzystując frameworki agentów AI, firmy mogą usprawnić proces podejmowania decyzji, przyspieszyć realizację zadań i stymulować innowacje w konkurencyjnym środowisku cyfrowym.
Zacznij korzystać z frameworków AI Agentic już dziś!
Struktury agentów AI są siłą napędową, która pozwala agentom AI działać tak, jak działają. Wykorzystując struktury agentów AI, przenosisz swoją firmę na wyższy poziom. Co ważniejsze, pozycjonujesz siebie i swoją firmę jako liderów branży. Ci, którzy nie przejdą na struktury agentów AI, prawdopodobnie zostaną w tyle, ponieważ wyniki będą się kumulować.
Istnieje wiele bezpłatnych narzędzi agencyjnych, które można wypróbować. Na przykład tl;dv oferuje plan freemium, który odblokowuje nieograniczoną liczbę nagrań spotkań, transkrypcji i podsumowań, a także cały szereg ograniczonych funkcji AI. Zarejestruj się i już dziś rozpocznij swoją przygodę z agentami AI.
