Агентный ИИ - это система, которая позволяет агентам ИИ действовать автономно, адаптироваться и принимать решения. Для сравнения, традиционный ИИ следует заданным правилам и не может адаптироваться к новым ситуациям или строить сложные планы. Одним словом, эти фреймворки словно вдыхают жизнь в ваши рабочие процессы, чтобы ИИ выполнял утомительные задачи от вашего имени.
Эти рамки особенно важны для разработки ИИ, поскольку они являются ограждением, позволяющим ИИ работать без вмешательства человека. Представьте их в виде железнодорожного полотна, а ИИ - в виде поезда. Как только люди построят рельсы, поезд сможет ездить туда-сюда с минимальным вмешательством.
Однако агентные фреймворки ИИ - это не просто разработка ИИ. Их способность беспрепятственно автоматизировать рабочие процессы и принимать интеллектуальные решения на лету позволяет им трансформировать целые отрасли. В 2025 году вы уже можете видеть, как это происходит, но это только верхушка айсберга.
Прежде чем двигаться дальше, давайте углубимся: что же на самом деле представляет собой агентный фреймворк ИИ?
Что такое агентная структура ИИ?
Проще говоря, агентный ИИ - это структурированный подход, позволяющий системам ИИ самостоятельно принимать решения, планировать действия и выполнять задачи. В отличие от традиционного ИИ, который следует заранее установленным правилам или полагается исключительно на статистическое обучение, агентный ИИ демонстрирует автономность, адаптивность и понимание контекста.
Почему это важно?
То, как мы взаимодействуем с технологиями, меняется. Агентные фреймворки ИИ имеют решающее значение для создания ИИ нового поколения, который оставляет жесткие модели, основанные на правилах, и стандартное машинное обучение в пыли.
Эти системы позволяют ИИ справляться со сложными динамическими средами, что делает их незаменимыми для таких приложений, как ассистенты на базе ИИ, автономная робототехника и самосовершенствующиеся программные агенты.
Ключевые понятия
Есть три ключевых понятия, которые необходимо знать, размышляя об агентных структурах ИИ: автономность, принятие решений и самообучение.
По сути, эти фреймворки поддерживают модели ИИ, которые могут работать самостоятельно, принимать решения на основе данных, которые они сами добыли, а также адаптироваться и улучшать свои способности, анализируя прошлые результаты.
1. Автономия
Агенты ИИ действуют самостоятельно для достижения целей. Им не нужно полагаться на человека, который подскажет им, что делать. Они просто действуют.
2. Принятие решений
ИИ-агенты могут молниеносно анализировать огромные массивы данных, что позволяет им выбирать оптимальные действия. Они взвешивают различные варианты и быстро принимают твердые решения.
3. Обучение и адаптация
ИИ-агенты способны со временем совершенствовать свое поведение, обучаясь и адаптируясь к новым условиям. Чем чаще используется ИИ-агент, тем умнее он становится. Он постоянно проводит самоанализ и анализирует прошлые действия, чтобы понять, где можно повысить эффективность работы.
Благодаря интеграции этих принципов агентные системы ИИ становятся более интеллектуальными, самодостаточными системами, которые совершают революцию в различных отраслях - от автоматизации до обслуживания клиентов.
Как работают агентные системы ИИ?
По своей сути агентная система ИИ позволяет ИИ функционировать не как пассивный инструмент, а как автономное лицо, принимающее решения. Можно считать, что это первый серьезный шаг на пути к самосознательному ИИ. Он действует самостоятельно, думает сам за себя, постоянно учится и корректирует свою стратегию для улучшения... Возможности безграничны.
Комбинируя различные передовые методы ИИ, такие как глубокое обучение, обучение с подкреплением и символьные рассуждения, агентные системы ИИ создают адаптирующиеся и управляемые целями агенты ИИ.
Вкратце, агентные системы ИИ создают агентов ИИ, которые:
Самоуправление. Агенты ИИ сами определяют свои цели и корректируют стратегии в ответ на изменения окружающей среды.
Осознают контекст. Они интерпретируют и реагируют на изменяющиеся условия в режиме реального времени.
Планируйте на несколько шагов вперед. Они разрабатывают структурированные подходы к решению проблем, а не реагируют на отдельные факторы.
Взаимодействие и сотрудничество. Они работают вместе с другими агентами ИИ или людьми, обмениваясь информацией и уточняя задачи.
Как агенты ИИ выполняют задания?
Чтобы эффективно функционировать, агентный ИИ должен следовать структурированному рабочему процессу, который позволяет ему обрабатывать информацию, принимать решения и выполнять действия в последовательной и интеллектуальной манере. Вот как они это делают:
Восприятие и обработка данных
Агенты ИИ собирают и интерпретируют данные из окружающей среды, используя комбинацию зрительных, звуковых, текстовых или сенсорных данных. Например, самодвижущийся автомобиль с искусственным интеллектом собирает данные с камер, LIDAR, GPS и других датчиков, чтобы понять, что его окружает.
Аналогичным образом ИИ-агент для совещаний будет переваривать разговор, следить за видео, чтобы заметить мимику, и использовать его для определения тона и более тонких эмоций. Если платформа для проведения совещаний использует интеллектуальный подход для проведения нескольких совещаний, как, например, tl;dv, ИИ также сможет использовать предыдущие звонки в качестве контекста, обращаясь к обсуждениям, пунктам действий и отношениям, возникшим в ходе предыдущих совещаний.
Рассуждение и планирование
После обработки данных ИИ использует различные методы рассуждений, такие как предиктивное моделирование, логика, основанная на ограничениях, или глубокое обучение с подкреплением. Это может показаться сложным, но все, что вам нужно знать, - это то, что они используют эти методы для определения наилучшего способа действий.
Например, агент ИИ в управлении проектами может анализировать рабочие процессы команды, предсказывать узкие места и оптимизировать распределение ресурсов. Для этого они используют исторические данные о проекте, отслеживают ход работы в реальном времени и используют показатели эффективности работы команды.
Выполнение решений и адаптация
Наконец, агент ИИ предпринимает действия на основе своих рассуждений. ИИ постоянно совершенствует свой подход, основываясь на реальных результатах, будь то совершение биржевых сделок, рекомендация персонализированного контента или навигация автономного транспортного средства.
Например, ИИ-агенты в сфере продаж могут анализировать взаимодействие с клиентами, предсказывать, какие лиды с наибольшей вероятностью будут конвертированы, и соответствующим образом адаптировать стратегии работы с ними. Обратная связь и память помогают оптимизировать будущие решения, делая их все более эффективными и надежными с течением времени.
Примеры использования и применения
Существуют различные варианты использования агентного ИИ. Это настолько революционный сдвиг, что вы можете найти применение агентному ИИ где угодно. Вот наиболее популярные отрасли, в которых агентурные фреймворки ИИ уже начали создавать большие изменения:
1. Обслуживание клиентов
Прошли времена бесполезных чат-ботов, которые даже не могут понять ваш запрос. Виртуальные помощники с искусственным интеллектом дают ответы в режиме реального времени с учетом контекста, сокращая время ожидания и повышая удовлетворенность пользователей.
Они понимают естественный язык, как при общении с ChatGPT, но при этом способны понимать проблемы на гораздо более глубоком уровне. Когда ИИ-агент для успешной работы с клиентами сталкивается с проблемой, он может быстро найти информацию из политики компании, статей в Интернете или прошлых решений проблем для ее устранения.
ИИ-помощники по организации встреч, такие как Otter.ai, Fireflies.ai и tl;dv, расшифровывают беседы, обобщают ключевые моменты и генерируют последующие задачи. В сфере обслуживания клиентов ИИ-помощник может отслеживать повторяющиеся проблемы клиентов, выделять пункты действий и даже предлагать ответы на основе предыдущих взаимодействий. Их чат-боты могут отвечать на запросы, планировать последующие действия и предоставлять контекстную информацию, обеспечивая бесперебойную совместную работу и повышая эффективность поддержки клиентов.
2. Анализ данных и бизнес-аналитика
Быстрый анализ данных - это то, что ИИ делает лучше всего. Это его хлеб и масло. Он автоматизирует обработку данных, выявляет закономерности и предоставляет полезные сведения, повышая скорость и эффективность работы предприятий.
В качестве примера можно привести помощников по проведению совещаний с искусственным интеллектом: tl;dv может анализировать множество совещаний в разных командах, выявляя повторяющиеся темы и создавая автоматические отчеты. В сфере обслуживания клиентов это позволяет менеджерам отслеживать общие болевые точки, следить за тенденциями настроения клиентов и проактивно решать повторяющиеся проблемы до их обострения.
3. Автоматизация процессов
ИИ оптимизирует и автоматизирует повторяющиеся рабочие процессы, повышая эффективность и сокращая вмешательство человека. Это спасение жизни для многих людей, поскольку избавляет их от необходимости вручную выполнять утомительные задачи.
Например, когда торговый представитель заканчивает разговор, ему обычно приходится заполнять CRM, чтобы вести учет клиентов в своей компании. Не так много торговых представителей, которым нравится эта часть работы. Им больше нравится общаться с людьми, вести переговоры и пытаться заключить больше сделок.
Однако с помощью агентурного рабочего процесса tl;dv AI они могут звонить одному потенциальному клиенту за другим, будучи уверенными, что их CRM будет заполнена даже более точно, чем если бы они потратили время на то, чтобы сделать это самостоятельно. tl;dv AI автоматизирует этот процесс, извлекая заметки о встречах, информацию и резюме и импортируя их непосредственно в вашу CRM после каждого разговора с клиентом.
4. Разработка программного обеспечения
ИИ помогает в кодировании, отладке и оптимизации процессов разработки программного обеспечения. Это огромное достижение, которое может привести к инновациям в самых разных областях. Кодеры теперь могут использовать агентов ИИ, чтобы сэкономить время на более утомительных вещах, а те, кто не кодит, смогут создавать вещи, не выучив ни строчки кода. Добро пожаловать в будущее.
Github Copilot, OpenAI Codex и Cursor предлагают интеллектуальные завершения кода, оптимизируют функции и даже генерируют тестовые примеры, ускоряя цикл разработки.
5. Оптимизация продаж с помощью искусственного интеллекта
ИИ улучшает процессы продаж, автоматизируя оценку потенциальных клиентов, персонализируя работу с ними и оптимизируя ценовые стратегии. Он может понять ваших потенциальных клиентов и помочь вам более эффективно нацелиться на них.
Ассистенты по продажам, управляемые искусственным интеллектом, анализируют взаимодействие с клиентами, предсказывают намерения покупателей и предлагают персонализированные предложения, основанные на поведенческих факторах. Если у этих помощников есть доступ к аналитическим данным о встречах, они также могут предлагать советы по работе с возражениями и проводить тренинги по продажам.
Ключевые компоненты агентной структуры ИИ
В широком смысле агентный ИИ состоит из четырех ключевых частей: памяти, планирования, рассуждений и адаптивности. Короче говоря, он может запоминать взаимодействия, ставить цели на будущее, взвешивать плюсы и минусы решения и принимать меры, а также учиться на основе опыта и самоанализа, чтобы в следующий раз выполнить работу лучше.
Давайте рассмотрим каждый компонент в отдельности:
1. Память
Агенты ИИ сохраняют и запоминают контекст во время взаимодействия, что повышает эффективность работы в долгосрочной перспективе. Это позволяет ИИ отслеживать прогресс, запоминать предпочтения пользователей и уточнять ответы с течением времени.
Это делает его отличным инструментом для работы с клиентами, поскольку он может запоминать предпочтения клиентов и персонализировать ответы в следующий раз. ИИ-ассистент по продажам может напомнить вам о предыдущих беседах с клиентом, чтобы вы могли затронуть соответствующие детали и заставить клиента почувствовать себя более ценным.
2. Планирование и постановка целей
Агентные системы ИИ используют обучение с подкреплением и эвристическое планирование для создания долгосрочных стратегий. Это позволяет им определять приоритетность целей, эффективно распределять ресурсы и динамически адаптироваться к изменяющимся сценариям.
Именно такой динамичный подход к ситуациям делает агентный ИИ переломным моментом. Вы можете попросить ИИ понять вашу конкретную бизнес-модель, и он сможет создавать подробные планы на будущее, адаптируясь на ходу, если обстоятельства изменятся.
3. Рассуждения и принятие решений
Модели ИИ оценивают множество переменных, взвешивают компромиссы и оптимизируют действия для достижения целей. Они используют передовые деревья решений, вероятностное моделирование и логические схемы для интеллектуальной оценки вариантов.
Система, способная выполнять такую работу за доли секунды, имеет очевидную ценность. С ее помощью можно прогнозировать продажи, предсказывать отток клиентов и устанавливать реалистичные бизнес-цели.
4. Адаптация и обучение
Непрерывное обучение с помощью обратной связи обеспечивает эффективность ИИ на протяжении долгого времени. Это включает в себя совершенствование моделей на основе новых данных, корректировку стратегий в ответ на изменения окружающей среды и повышение производительности за счет самообучения.
ИИ, способный учиться и адаптироваться, - это ИИ, способный изменить ситуацию к лучшему. Раньше, если система совершала ошибку, ее нужно было перепрограммировать. Теперь она эффективно перепрограммирует себя сама.
Все вместе
Когда у вас есть ИИ-агент, который помнит прошлый опыт, может планировать будущий, принимать сложные решения на лету, анализируя имеющиеся данные, а затем учиться, как улучшить ситуацию в следующий раз, вы можете только представить, сколько времени он вам сэкономит.
Вот что создает агентный ИИ: мощный ИИ-помощник, который никогда не устает и не скучает. Он может выполнять все рутинные задачи от вашего имени и максимально использовать свой потенциал для повышения эффективности.
Проблемы и ограничения
Несмотря на свой потенциал, агентные системы ИИ сталкиваются с серьезными проблемами. От этических проблем до рисков безопасности - ИИ не является революцией в работе без риска. Могут быть и отрицательные стороны:
Этические проблемы
Обеспечение работы ИИ в рамках этических норм имеет решающее значение. Для укрепления доверия к автономным системам ИИ необходимо решить такие проблемы, как нарушение конфиденциальности, несправедливое отношение и недостатки в отчетности.
Не говоря уже о том, что, по мнению Goldman Sachs, к 2030 году ИИ вытеснит 300 миллионов рабочих мест. Это всего лишь через пять лет... Хотя он, безусловно, создаст гораздо больше рабочих мест в новых областях, которые нам еще предстоит постичь, этическая проблема, связанная с заменой ИИ человеческих работников, вполне реальна.
Предвзятость и справедливость
Модели ИИ могут унаследовать предвзятость обучающих данных, что приводит к дискриминации или принятию ошибочных решений. В конце концов, ИИ программируют только люди.
Такие стратегии, как аудит предвзятости, протоколы прозрачности и разнообразное представление данных, помогают снизить этот риск. Однако полностью избавиться от него невозможно, как невозможно избавиться от человека.
Технологические ограничения
Для создания по-настоящему автономного ИИ необходимы развитое мышление, контекстуальная осведомленность и адаптивность, а это все еще технологические препятствия. Хотя ИИ совершенствуется, ему еще далеко до общечеловеческого интеллекта.
При этом ИИ развивается настолько быстро, что превосходит человека практически по всем показателям. Это не обязательно противоречит вышеуказанным технологическим препятствиям, но подчеркивает необходимость разработки новых тестов, позволяющих отличить человеческий интеллект от искусственного.
Риски безопасности
Автономные агенты ИИ могут быть уязвимы для взлома, вражеских атак или манипуляций. Для защиты таких систем необходимы строгие меры кибербезопасности, шифрование и постоянный мониторинг.
Риск заключается еще и в том, что OpenAI, крупнейшая в мире компания по разработке искусственного интеллекта, на самом деле имеет полностью закрытый исходный код. Она также печально известна тем, что нарушила авторские права почти на все существующие материалы, защищенные авторским правом, и это сошло ей с рук. Кто знает, что они сейчас делают с вашими данными.
Не говоря уже о том, что на прошлой неделе компания OpenAI сообщила, что более 20 миллионов учетных записей пользователей были взломаны, а их данные выставлены на продажу в темной паутине. Если ваши агенты искусственного интеллекта будут взломаны, это может привести к катастрофе.
Сравнение с традиционными моделями ИИ
Традиционный ИИ следует заранее заданным алгоритмам. Он не способен самостоятельно принимать решения, адаптироваться к новым ситуациям или планировать будущее. Агентный ИИ, с другой стороны, развивает новые возможности. Он предлагает:
Большая автономность. Агенты ИИ работают самостоятельно, требуя минимального вмешательства человека и динамически подстраиваясь под изменяющиеся условия.
Улучшенная адаптивность. Эти системы учатся на опыте, что позволяет им совершенствовать стратегии, адаптироваться к изменяющимся данным и улучшать производительность с течением времени.
Более сложное принятие решений. ИИ-агенты могут планировать, рассуждать и выполнять многоступенчатые процессы, что делает их высокоэффективными в таких областях, как управление цепочками поставок, персонализированный маркетинг и исследования на основе ИИ.
Агентный ИИ RAG (Retrieval-Augmented Generation). Сочетая LLM с поиском информации в реальном времени из огромных массивов данных, агентный ИИ может обеспечить точные, контекстуально значимые выводы и повысить качество принимаемых решений.
Вот таблица, которая облегчает понимание различий между агентными структурами ИИ и традиционными моделями ИИ:
Характеристика | Агентурная структура искусственного интеллекта | Традиционный искусственный интеллект |
Автономия | Высокая автономность, способность принимать самостоятельные решения и динамично адаптироваться | Требует вмешательства человека при принятии важных решений |
Принятие решений | Ориентирован на достижение целей, способен к долгосрочному стратегическому планированию | Как правило, реактивные, принимающие решения на основе заранее запрограммированной логики |
Подход к обучению | Постоянно учится и самосовершенствуется благодаря взаимодействию | Обучается на статичных наборах данных, требует переобучения при обновлении |
Гибкость | Способность к обобщению при выполнении различных задач и в различных условиях | Специализируется на выполнении конкретных задач, испытывает трудности с обобщением |
Адаптация | Приспосабливается к новым данным, обстановке и целям в режиме реального времени | Ограниченная адаптивность, требуется ручная настройка для внесения изменений |
Вовлечение людей | Необходим минимальный надзор; принятие решений на уровне человека | Требуется человеческий контроль и корректировка |
Выполнение задачи | Может автономно выполнять сложные, многоэтапные рабочие процессы | Выполняет заранее поставленные задачи, не адаптируясь к новым проблемам |
Как агентные системы ИИ повышают производительность
Агентные системы искусственного интеллекта оптимизируют рабочие процессы за счет автоматизации принятия решений, сокращения ручного вмешательства и оптимизации сложных задач. Они облегчают вашу жизнь, беря на себя заботу о тех вещах, которые вы хотели бы не делать в первую очередь. Это стимулирует инновации, поскольку высвобождает ваше время, чтобы сосредоточиться на задачах, к которым вы более мотивированы.
По прогнозам, к 2030 году доля GenAI в мировом ВВП составит от 2,6 до 4,4 триллиона долларов в год. В том же исследовании подчеркивается, что будущее GenAI - это агентские технологии, когда агенты ИИ будут сотрудничать в режиме реального времени для автоматизации сложных задач и улучшения процесса принятия решений.
Различные отрасли уже начали извлекать из этого выгоду, поскольку предприятия могут работать более эффективно и результативно. Давайте рассмотрим три основных способа, с помощью которых агентские системы ИИ повышают производительность:
1. Более быстрое выполнение задач
Делегируя повторяющиеся и трудоемкие задачи агентам ИИ, компании могут ускорить выполнение рабочих процессов. Например, чат-боты для обслуживания клиентов на базе ИИ могут обрабатывать тысячи запросов одновременно, сокращая время ожидания и освобождая сотрудников для решения более сложных задач.
В remote и асинхронных рабочих средах ассистенты для совещаний на базе ИИ могут автоматически расшифровывать, обобщать и извлекать ключевые моменты из обсуждений. Они позволяют командам поддерживать согласованность действий без необходимости часами просматривать записи.
2. Снижение эксплуатационных расходов
Автоматизация на основе искусственного интеллекта снижает потребность в ручном труде при выполнении многих задач, что приводит к существенной экономии средств. В отраслях, которые в значительной степени зависят от документации и соблюдения нормативных требований, инструменты ИИ позволяют упростить ввод данных, автоматизировать отчетность и обеспечить соблюдение нормативных требований при минимальном вмешательстве человека. В общем, они станут вашими новыми лучшими друзьями!
Аналогичным образом, компании, которые зависят от виртуального сотрудничества, могут использовать ИИ для сокращения времени и ресурсов, затрачиваемых на административные процедуры. Когда мелочи становятся автоматическими, они не опустошают ваш кошелек.
3. Повышение точности и эффективности
Системы искусственного интеллекта программируются на основе больших массивов данных и передовых алгоритмов, чтобы свести к минимуму человеческие ошибки. В результате они чаще принимают более точные решения. Например, ассистенты для совещаний на базе ИИ обеспечивают правильную фиксацию и организацию ключевых моментов обсуждения, предотвращая недопонимание и снижая необходимость в повторных обсуждениях.
В юридических и консалтинговых компаниях ИИ может помочь в проверке документов, анализе договоров и подведении итогов, повышая точность и освобождая специалистов для решения стратегических задач. Если речь идет о данных, ИИ - мастер своего дела. Он может взять огромные массивы данных и в считанные секунды сжать их до самой сути.
Роль LLM в системах агентного ИИ
Большие языковые модели (БЯМ) играют важнейшую роль в системах агентного ИИ, выступая в качестве основного механизма рассуждений и принятия решений. Без LLM агентный ИИ не смог бы приблизиться к тому уровню, на котором он находится сейчас. Вот почему LLM жизненно важны для систем агентного ИИ:
Понимание естественного языка. LLM позволяют ИИ интерпретировать и генерировать человекоподобные ответы с нюансами понимания. Без этого агенты ИИ были бы роботизированными и однообразными.
Сохранение контекста. Они позволяют ИИ отслеживать взаимодействие, сохранять непрерывность и улучшать производительность с течением времени благодаря обучению с расширенной памятью. Уберите LLM из уравнения, и вы получите агентов ИИ, не способных сохранять информацию и самосовершенствоваться.
Улучшенное принятие решений. Они используют обширные базы знаний, поиск данных в реальном времени и контекстуальные рассуждения для более интеллектуальных и динамичных ответов. Если бы этого не было, агенты ИИ были бы гораздо менее осведомленными.
Автономное решение проблем. Они могут генерировать решения для сложных запросов, адаптируя стратегии на основе обратной связи с пользователем и совершенствуя результаты путем итеративного обучения. Без этой ключевой функции агенты искусственного интеллекта уже не те.
Лучшие инструменты искусственного интеллекта для автономных рабочих процессов
Агентные фреймворки, основанные на искусственном интеллекте, обеспечивают автономную, адаптивную и ориентированную на достижение целей автоматизацию. Ниже вы найдете несколько отличных инструментов, распределенных по отраслям и подчеркивающих их роль в автономных рабочих процессах.
Бизнес и производительность
В этом разделе вы найдете множество инструментов искусственного интеллекта, которые оптимизируют рабочие процессы, встречи и принятие решений.
- tl;dv. Это помощник по организации встреч с искусственным интеллектом, который бесплатно записывает, расшифровывает и подводит итоги ваших встреч. Обновите приложение, чтобы разблокировать агентские рабочие процессы ИИ после звонка, где заметки о встречах могут быть синхронизированы с вашими CRM в мгновение ока. Оцените возможности интеллектуального помощника для проведения нескольких встреч, позволяющего анализировать контекст сразу нескольких звонков.
- Fireflies. Еще один помощник по проведению совещаний с искусственным интеллектом, Fireflies автоматизирует записи совещаний, подводит итоги обсуждений и выделяет пункты действий для обеспечения подотчетности. Он интегрируется с вашей CRM и другими инструментами продуктивности. Его возможности довольно ограничены на бесплатном тарифном плане, а отзывы пользователей указывают на доступность службы поддержки. Для большего разнообразия ознакомьтесь с лучшими ИИ-агентами для совещаний.
- Reclaim. Этот инструмент представляет собой интеллектуальную платформу для составления расписания на основе искусственного интеллекта, позволяющую оптимизировать командные встречи, глубокие рабочие сессии и перерывы.
- ClickUp. Автоматизирует создание рабочих процессов, расстановку приоритетов задач и составление документов. Он может быть создан для любого типа работы и поможет вам организовать все ваши различные задачи в целенаправленном порядке.
Финансы и торговля
ИИ-агенты могут анализировать рынки, автоматизировать торговлю и управлять рисками, что делает их отличным дополнением к финансовым бизнес-моделям. Вот несколько примеров мощных инструментов ИИ для финансов и трейдинга:
- Кавоут. Прогнозируйте фондовый рынок и автоматизируйте торговлю с помощью этого мощного инструмента.
- AlphaSense. Этот инструмент для финансовых исследований с искусственным интеллектом автономно сканирует звонки о доходах, документы Комиссии по ценным бумагам и биржевым операциям и новости в поисках информации.
- Numerai. Это хедж-фонд с искусственным интеллектом, который занимается краудсорсингом моделей машинного обучения для торговли.
Маркетинг и продажи
Здесь вы найдете ИИ-агентов для привлечения клиентов, генерации лидов и персонализации. В последнее время в этой области наблюдается бурный рост числа ИИ-агентов, поэтому не стоит отставать от конкурентов. Вот некоторые из лучших инструментов, на которые стоит обратить внимание:
- Jasper AI. Этот инструмент обеспечивает генерацию контента на основе искусственного интеллекта для блогов, электронных писем и рекламы.
- Drift. Это инструмент разговорного маркетинга с искусственным интеллектом, который автономно квалифицирует клиентов и назначает встречи. Он может сэкономить вашей команде несколько часов в неделю.
- People.ai. Эта платформа для анализа доходов, управляемая искусственным интеллектом, создана для отделов продаж. Это специализированная платформа для продаж, которая поможет вам масштабировать свой бизнес.
Право и соответствие
Если вам нужен анализ договоров, юридические исследования и автоматизация рабочего процесса на основе искусственного интеллекта, вам понадобится один из этих замечательных инструментов:
- Харви ИИ. Получите помощника с искусственным интеллектом для юридических исследований, анализа договоров и прогнозирования судебных дел.
- Kira Systems. Это инструмент для проверки контрактов с помощью искусственного интеллекта, который автоматизирует процесс проверки.
- Evisort. Это инструмент управления жизненным циклом контрактов и контроля за соблюдением нормативных требований с использованием искусственного интеллекта, который помогает сэкономить время вашей команды специалистов по соблюдению нормативных требований. Он также повышает эффективность.
Будущее агентных систем ИИ
Будущее искусственного интеллекта еще только пишется. Увидим ли мы революцию в стиле Терминатора, антиутопию в стиле Матрицы или что-то более позитивное для человечества?
В любом случае, есть несколько вещей, которые мы можем ожидать наверняка:
Усиление нормативно-правовой базы
Как новая технология, ИИ имеет очень мало нормативных актов. Компании наперегонки стремятся создать следующий большой прорыв, но никто не берется регулировать развитие. Страх заключается в том, что множество конкурентов из разных компаний и разных стран стремятся достичь одной и той же цели: если правила появятся в одном месте, это не остановит развитие в другом.
Более строгое регулирование позволит разрабатывать системы агентов ИИ более этично. Можно только предположить, что со временем этот вопрос станет более актуальным.
Большая интеграция с квантовыми вычислениями
Усовершенствованное решение проблем выйдет на совершенно новый уровень, когда квантовые вычисления будут достаточно развиты, чтобы сочетаться с искусственным интеллектом. Вместо обычного двоичного кода - единицы или нули - в квантовых вычислениях используются квантовые частицы, которые работают как единицы и нули одновременно.
Скорость, с которой квантовые вычисления могут решать задачи, просто поражает воображение. Самый мощный современный квантовый компьютер может превзойти самый мощный суперкомпьютер в мире в 100 триллионов раз в конкретном эксперименте! Это непостижимое число. Если посчитать от 1 до 100 триллионов, то это займет около 3 миллионов лет.
Улучшенное взаимодействие человека и искусственного интеллекта
Со временем ИИ будет понимать человека все глубже. Пока неясно, смогут ли они когда-нибудь полностью воспроизвести эмоции - и хорошо ли это. Однако уже сейчас ясно, что педаль газа вдавлена в пол, когда речь идет о развитии ИИ. Для нас это означает усиление персонализации, улучшение понимания и совместное творчество.
Если крупные отрасли промышленности начнут широко использовать ИИ, мы сможем увидеть кардинальные глобальные изменения за очень короткий промежуток времени. Например, команды ИИ и человека могут произвести революцию в медицинских исследованиях, персонализированном лечении и решениях в области общественного здравоохранения.
Как внедрить агентскую структуру искусственного интеллекта в свой бизнес
Если вы убедились в силе искусственного интеллекта, вам захочется как можно скорее внедрить его в свой бизнес. Чтобы эффективно интегрировать агентурную структуру ИИ:
Оцените свои потребности. Определите, какие задачи больше всего выигрывают от автоматизации. Используйте ее там, где она наиболее эффективна. Подумайте: анализ данных, автоматизация задач, точность и эффективность.
Выберите правильные модели ИИ. Выбирайте ИИ-решения, которые соответствуют потребностям вашего бизнеса. Если вы хотите автоматизировать рабочие процессы после звонка, вам подойдет ИИ-помощник по организации встреч, например tl;dv. Для решения других задач нужны другие решения.
Интеграция ИИ с существующими системами. Обеспечьте беспрепятственную связь между ИИ и существующими бизнес-процессами. Если возможно, найдите способ связать ваши инструменты в единое целое. Это поможет при автоматизации.
Реализуйте петли обратной связи. Убедитесь, что системы искусственного интеллекта учатся и совершенствуются с течением времени. Таким образом, ваша система может развиваться с течением времени.
Установите ограждения и человеческий надзор. Определите этические соображения и точки вмешательства. Вы хотите сохранить конфиденциальность и безопасность пользователей. Важно, чтобы была предусмотрена защита от сбоев, которая позволит взять ситуацию под контроль, если что-то пойдет не так.
- Мониторинг и оптимизация. Регулярно оценивайте производительность ИИ и при необходимости вносите коррективы.
Используя агентные структуры ИИ, компании могут улучшить процесс принятия решений, ускорить выполнение задач и внедрить инновации в условиях цифровой конкуренции.
Начните работать с агентными фреймворками ИИ уже сегодня!
Агентские фреймворки ИИ - это жизненная сила, которая позволяет агентам ИИ работать так, как они работают. Используя агентные системы искусственного интеллекта, вы выводите свой бизнес на новый уровень. Что еще более важно, вы позиционируете себя и свой бизнес как лидеров отрасли. Те, кто не перейдет на использование агентных систем искусственного интеллекта, скорее всего, останутся позади по мере роста результатов.
Например, у tl;dv есть freemium-план, позволяющий получить неограниченное количество записей, расшифровок и резюме совещаний, а также целый ряд ограниченных функций искусственного интеллекта. Зарегистрируйтесь и начните свой путь агента ИИ уже сегодня.
