Перейти до змісту
Від успіху клієнтів до управління проектами, агенти штучного інтелекту революціонізують спосіб ведення бізнесу. Щоб залишатися на вершині успіху, вам потрібно знайти найкращий конструктор агентів штучного інтелекту для створення та налаштування власних агентів штучного інтелекту.
Вони мають вирішальне значення для автоматизації нудних завдань і поліпшення процесу прийняття рішень. У цій статті ми розглянемо найкращі конструктори AI-агентів, доступні на ринку сьогодні.
Але спочатку давайте почнемо з основ: що таке агент штучного інтелекту?
Що таке агент штучного інтелекту?
AI-агенти — це інтелектуальні програмні системи, які самостійно виконують завдання на основі своїх цілей, середовища та вхідних даних від користувача. Уявіть їх як високоспеціалізований ChatGPT, який може діяти незалежно для досягнення довгострокових цілей.
У світі бізнесу ці AI-агенти стають незамінними завдяки своїм можливостям автоматизації. Наприклад, ви можете використовувати AI-агентів для зустрічей, щоб автоматизувати робочі процеси після дзвінків. Ви знаєте, що після кожного дзвінка з продажу ваш представник повинен вручну заповнювати CRM, щоб переконатися, що все в порядку? Тепер це не потрібно. AI-агенти беруть запис, транскрипцію, резюме та нотатки і автоматично синхронізують їх з вашою CRM після кожного дзвінка.
Те саме можна зробити після спілкування зі службою підтримки клієнтів та виконання все більшої кількості інших завдань. Коротко кажучи, агенти штучного інтелекту дозволяють вашій команді зосередитися на своїх сильних сторонах, а не на нудних і повторюваних ручних завданнях.
Типи агентів штучного інтелекту
Anthropic проводить чітке розмежування між агентами ШІ та агентичними робочими процесами. Агенти ШІ — це автономні системи, які можуть діяти незалежно, тоді як агентичні робочі процеси — це заздалегідь визначені автоматизовані процеси, які можуть бути запущені певною подією.
Наприклад, агентський робочий процес можна пояснити на прикладі скарги клієнта. Користувач може попросити чат-бота з штучним інтелектом про повернення коштів, після чого робочий процес штучного інтелекту перевірить заздалегідь визначені відповіді та отримає політику компанії. Якщо запит є надто складним, він буде переданий агенту-людині.
Однак агент штучного інтелекту обробляв би запит по-іншому. Натомість він аналізував би скаргу та настрій клієнта; самостійно шукав би минулі випадки, політики та FAQ; а за потреби — досліджував би внутрішню базу даних або отримував би дані з іншого інструменту штучного інтелекту для отримання інформації в режимі реального часу. Зібравши всі ці дані, він сформулював би персоналізовану відповідь на основі історії та поведінки клієнта.
Бачите різницю? Робочі процеси агентів слідують заздалегідь встановленим шляхом, як ефект доміно. Агенти штучного інтелекту збирають дані з різних джерел і приймають унікальне рішення на основі конкретних обставин.
У цьому сенсі існує кілька різних типів агентів ШІ:
Агенти штучного інтелекту на основі правил (агенти з попередньо визначеним робочим процесом)
Ці агенти дотримуються суворих заздалегідь визначених правил і схем прийняття рішень. Вони не адаптуються динамічно, але ефективно виконують завдання в рамках фіксованої структури.
Як зазначалося вище, чат-боти для підтримки клієнтів є ідеальними прикладами агентних робочих процесів на основі правил, оскільки вони слідують деревам рішень.
Агенти ШІ, що використовують інструменти (агенти, інтегровані в робочий процес)
Ці агенти взаємодіють із зовнішніми інструментами або API для виконання конкретних завдань, але все одно працюють у рамках фіксованих робочих процесів. Вони можуть динамічно отримувати дані, але не приймають самостійних рішень щодо вирішення проблеми.
Наприклад, інструменти вилучення даних на основі штучного інтелекту збирають і узагальнюють інформацію, але вони все одно дотримуються заздалегідь встановленого процесу пошуку.
LLM-оркестровані агенти штучного інтелекту (координаційні агенти)
Ці агенти динамічно вирішують, які інструменти, API або підпроцеси використовувати. Вони зберігають часткову автономію, вибираючи спосіб виконання завдань, але залишаються в межах певних обмежень.
Уявіть собі проектних менеджерів на базі штучного інтелекту, які самостійно розподіляють завдання між різними інструментами залежно від пріоритетності. Вони не є повністю автономними, але й не дотримуються суворого алгоритму.
Автономні агенти штучного інтелекту (повні агентні системи)
Ці агенти приймають рішення самостійно, самостійно керуючи своїми діями на основі цілей, а не фіксованих інструкцій. Вони можуть виконувати неструктуровані завдання, самостійно виправляти помилки та вдосконалювати стратегії з часом.
Наприклад, асистенти-дослідники в галузі штучного інтелекту могли б формулювати гіпотези, знаходити відповідну інформацію та уточнювати свої висновки без втручання людини.
Багатоагентні системи (агенти штучного інтелекту, що співпрацюють)
Багатоагентна система — це мережа агентів штучного інтелекту, які працюють разом, де кожен агент спеціалізується на різних підзадачах. Це часто називають роєм агентів штучного інтелекту. Деякі агенти можуть займатися дослідженнями, інші — виконувати дії, а треті — перевіряти або вдосконалювати результати. Це дозволяє кожному агенту мати вузькоспеціалізовану роль, ефективно створюючи цілу цифрову робочу силу.
Хороший спосіб уявити це — це асистенти з кодування на основі штучного інтелекту, де один агент пише код, інший тестує його, а ще інший перевіряє та виправляє помилки.
Приклади використання AI-агентів у бізнесі
Агенти штучного інтелекту вже підкорюють світ бізнесу, і ця тенденція, як очікується, збережеться в найближчому майбутньому. Очікується, що до 2027 року генеративний штучний інтелект автоматизує 15-50% бізнес-завдань. Неважко зрозуміти, чому: 90% компаній, які вже впровадили агенти штучного інтелекту, відзначають поліпшення робочих процесів, а програмісти, зокрема, виконують завдання на 126% швидше!
Давайте розглянемо різні сфери бізнесу, щоб побачити, як допомагають агенти ШІ.
Агенти штучного інтелекту для зустрічей
Штучний інтелект для зустрічей може автоматизувати процес створення нотаток, узагальнювати обговорення та планувати завдання, такі як подальші дії. Він зазвичай записує, транскрибує та узагальнює онлайн-зустрічі, щоб сконцентрувати інформацію в легкодоступних резюме, що економить час на ознайомлення з результатами зустрічей.
Однак найкращі AI-агенти для зустрічей виводять цю автоматизацію на новий рівень. Щоб уявити собі, як це працює, уявіть, що ви можете переглянути всі зустрічі вашої команди, щоб знайти кожне згадування про конкурента. У продажах ви можете використовувати цю функцію, щоб виділити повторювані заперечення. У дзвінках клієнтам ви можете використовувати її, щоб виявити типові скарги та проактивно вирішити їх.
Крім того, tl;dv ваші робочі процеси після дзвінків. Потрібно оновити CRM після дзвінка з продажу? Це вже зроблено. Хочете, щоб усі були в курсі подій, поділившись підсумками та нотатками з наради? Це робиться автоматично.
Агенти штучного інтелекту для продажів
Впровадження AI-агентів у продаж забезпечить значне підвищення ефективності вашої команди. Це дозволить автоматизувати та покращити кваліфікацію потенційних клієнтів, автоматизацію зв'язків із клієнтами та подальшу роботу з ними.
Щоб знову використати tl;dv приклад, уявіть, скільки додаткового часу мали б ваші торгові представники, якби вони могли автоматично синхронізувати свої нотатки з зустрічей із CRM, замість того, щоб робити це вручну. Весь цей додатковий час можна витратити на те, що є сильною стороною ваших торгових представників: продаж!
Крім того, панель аналітики спікерів tl;dvдозволяє менеджерам відстежувати ефективність роботи команди продажів і переконатися, що ваші представники дотримуються своїх сценаріїв продажів. Вона також може контролювати playbooks, від популярних, таких як BANT, SPIN і MEDDIC, до ваших власних унікальних винаходів за допомогою настроюваних шаблонів нотаток.
Нарешті, функція періодичних звітів дозволяє менеджерам з продажу отримувати регулярні звіти про всі дзвінки ваших представників. Ви можете запланувати надсилання звітів на вашу електронну пошту щопонеділка вранці. Вони будуть супроводжуватися часовими мітками, щоб ви могли швидко перейти до важливих моментів, якщо вас це цікавить. Що ще важливіше, ці звіти можна адаптувати до ваших конкретних потреб. Хочете дізнатися, як ваші представники реагують на заперечення щодо ціни? Отримайте звіт про це.
Агенти штучного інтелекту для успіху клієнтів
Ймовірно, одним з найбільш очевидних випадків використання AI-агентів є успіх клієнтів, який готується до першої великої реорганізації за допомогою AI. За допомогою LLM-чат-ботів, спеціально навчених на знаннях компанії, запити клієнтів вирішуються набагато легше. Шведська платіжна компанія Klarna повідомила, що AI-чат-боти скоротили середній час вирішення проблем з 11 хвилин до 2 хвилин, ефективно замінивши роботу 700 співробітників.
Агенти штучного інтелекту для успіху клієнтів не тільки забезпечують ефективну підтримку 24/7, але й пропонують високо персоналізовані взаємодії, які можна адаптувати до потреб конкретної людини на основі її минулого досвіду, уподобань і навіть настрою. Це робить їх надзвичайно потужним інструментом для підвищення задоволеності клієнтів.
Zendesk AI — це чудовий приклад платформи для успіху клієнтів, яка використовує штучний інтелект, навчений на мільярдах реальних взаємодій із клієнтами. Вона допомагає вам розкрити потенціал персоналізованої підтримки з першого дня без додаткових зусиль. Вона допомагає вам управляти високим попитом за допомогою агентів штучного інтелекту та легко вирішувати взаємодії.
AI-агенти для управління проектами
Використовуючи AI-агентів для управління проектами, ви можете автоматизувати розподіл завдань, швидко відстежувати прогрес і оптимізувати складні робочі процеси. Ці AI-агенти також можуть проактивно оцінювати ризики, перерозподіляючи пріоритети завдань найбільш ефективним чином.
Штучний інтелект ClickUp дозволяє об'єднати всі знання з ваших робочих додатків в одному централізованому AI-агенті. ClickUp Brain надає миттєві та точні відповіді на будь-які питання про вашу роботу, отримуючи інформацію з усіх підключених робочих джерел. Він також автоматизує підсумки та оновлення проектів, а також створює тексти для веб-сторінок, електронних листів або шаблонів завдань.
Як створити власного агента?
Створити власного AI-агента стало простіше, ніж будь-коли, завдяки конструкторам AI-агентів, які дозволяють як розробникам, так і користувачам без технічних знань створювати індивідуальні рішення. Процес може бути простим або складним, залежно від ваших потреб і рівня кваліфікації. Зазвичай потрібно виконати такі дії:
Визначте мету. Почніть з того, що вирішіть, що ви хочете, щоб ваш AI-агент робив. Це може бути що завгодно: від автоматизації підтримки клієнтів до управління робочими процесами проекту. Чітке визначення завдання буде направляти процес розробки.
Виберіть платформу або фреймворк. Існує кілька платформ, які спрощують створення AI-агентів. Деякі конструктори AI-агентів пропонують рішення без кодування, а інші — більш надійні платформи, що вимагають знань у галузі програмування. До популярних платформ належать: AI Studio від Google, Outsystems AI Agent Builder та Vertex AI Agent Builder.
Навчіть свого AI-агента. Після вибору платформи вам потрібно буде надати агенту дані, що стосуються його завдання. Наприклад, якщо це бот для обслуговування клієнтів, ви вводите попередні запити клієнтів та відповіді на них. Деякі платформи пропонують попередньо навчені моделі, щоб полегшити цей крок.
Інтегруйте інструменти.Більшість AI-агентів працюють найефективніше, коли мають доступ до декількох інструментів або API. Наприклад, інтеграція платіжного шлюзу, бази даних або комунікаційного інструменту дозволить агенту виконувати більш складні завдання.
Тестуйте та вдосконалюйте.Після створення агента важливо провести його тестування. Відстежуйте його ефективність, виявляйте недоліки у функціональності та постійно вдосконалюйте модель навчання для досягнення кращих результатів.
За допомогою цих кроків ви можете створити AI-агента, адаптованого до потреб вашого бізнесу, як для автоматизації повторюваних завдань, так і для виконання більш складних функцій. Багато компаній зараз співпрацюють з компанією Generative AI Development Company, щоб прискорити впровадження, налаштувати робочі процеси та забезпечити точну відповідність їхніх агентів оперативним цілям.
Що таке AI Agent Builder?
Конструктор AI-агентів — це платформа або інструмент, призначений для спрощення процесу створення AI-агентів. Чи будуть це чат-боти, віртуальні помічники або більш просунуті автономні системи — вирішувати вам! У цьому і полягає частина задоволення.
Конструктори AI-агентів полегшують підприємствам розробку інтелектуальних агентів без необхідності володіння глибокими знаннями в області програмування. Уявіть їх як конструктори, які дозволяють перетягувати, розміщувати та з'єднувати будівельні блоки вашої AI-системи.
Більшість розробників AI-агентів оснащені такими інструментами, як:
- Інтерфейси з функцією перетягування. Це значно спрощує процес розробки AI-агента навіть для тих, хто зовсім не знається на програмуванні.
- Попередньо навчені моделі. Вони допомагають вашому агенту навчатися швидше, не починаючи з нуля. Це означає, що вони вже запрограмовані з використанням величезних обсягів даних. Вам потрібно лише виділити та вказати, що для вас важливо.
- API та інтеграції. Щоб підключити вашого агента до зовнішніх систем, вам знадобиться API. Він витягує дані з інших джерел для включення в свою роботу.
Ці прості у використанні конструктори AI-агентів ідеально підходять для підприємств, які хочуть використовувати AI без глибоких технічних знань.
Конструктори AI-агентів без коду, з мінімальним кодом та з повним кодом
Коли справа доходить до створення вашого AI-агента, вам потрібно буде прийняти рішення, виходячи зі своїх знань у галузі програмування. Ви хочете написати код з нуля або вам потрібен AI-агент-конструктор як шаблон чи керівництво?
Ось короткий огляд різних способів, як це можна зробити, і чому вони можуть бути ефективними:
1. Конструктори AI-агентів без кодування
Ці платформи призначені для користувачів, які не мають технічної підготовки. Все робиться за допомогою візуальних інтерфейсів, тобто ви можете створювати агентів за допомогою інструментів перетягування, не пишучи жодного коду. Конструктори без коду зазвичай пропонують готові шаблони та робочі процеси, що робить їх ідеальними для людей, які просто хочуть швидко все налаштувати.
Це може здатися музикою для ваших вух, але є й недоліки. Якщо ви хочете отримати більш складний дизайн або високий рівень спеціалізації, вам, можливо, доведеться розробляти власного AI-агента з нуля.
Конструктори AI-агентів без коду найкраще підходять для малих підприємств і людей, які не мають технічних знань. Ви можете швидко розгорнути свого AI-агента і не писати жодної лінії коду. Конструктор AI-агентів Outsystems — чудовий приклад платформи без коду.
2. Конструктори AI-агентів з низьким рівнем кодування
Конструктори з низьким рівнем кодування надають вам більшу гнучкість. Хоча вони все ще мають інструменти типу «перетягни та кинь», ви також можете додати трохи власного коду, щоб точно налаштувати поведінку вашого AI-агента. Це ідеальний компроміс, якщо ви маєте базові знання з програмування або якщо вам потрібна конкретна функція, яка недоступна в варіантах без кодування.
Користувачам з певними технічними навичками цей метод здасться найкращим. Подумайте про нього як про шаблон, який можна налаштувати. Він чудово підходить для підприємств, які також потребують налаштування.
Як Google AI, так і Vertex AI agent builders здатні поєднувати шаблони та ваш власний додатковий код.
3. Конструктори AI-агентів з повним кодом
Ці платформи призначені для серйозних розробників. Ці конструктори AI-агентів надають повний контроль над процесом створення агентів. Ви будете створювати свого агента з нуля, використовуючи мови програмування та фреймворки. Хоча цей метод вимагає більше зусиль і досвіду, він дозволяє більш гнучко налаштовувати агентів і створювати більш складні та досконалі агенти.
Досвідчені розробники та просунуті компанії з унікальними потребами можуть вважати повний код єдиним прийнятним варіантом. Це не рекомендується для малих підприємств або користувачів з обмеженими знаннями в області програмування. Індивідуальні рішення, як правило, використовують популярні мови програмування, і в цьому випадку вони можуть зіткнутися з проблемами рендеринга Python або JavaScript, що впливає на видимість в пошуку.
Кращі розробники штучного інтелекту в 2025 році
Тепер, коли ви знаєте, що таке конструктор AI-агентів і який тип вам потрібен, давайте розглянемо найкращі конструктори AI-агентів, доступні на ринку в 2025 році. Почніть з однієї з наведених нижче платформ, і ви зможете швидко створити та запустити свого AI-агента.
Outsystems AI Agent Builder
Outsystems — це платформа з низьким рівнем кодування, призначена для швидкої розробки додатків. Вона пропонує конструктор AI-агентів, що забезпечує функціональність перетягування та інтуїтивний інтерфейс користувача типу «вказівка та клік», що дозволяє користувачам швидко створювати інтелектуальних агентів. За допомогою готових шаблонів ви можете легко налаштовувати робочі процеси та інтегрувати їх із зовнішніми системами.
Він дозволяє створювати AI-агентів на основі технології RAG ( retrieval-augmented generation ), щоб результати були більш адаптованими до кінцевих користувачів додатків на основі їхніх власних даних. Outsystems також має бібліотеку готових до використання генеративних AI-додатків, а також вбудовані засоби захисту для підвищення продуктивності.
Для підприємств, які прагнуть швидко впровадити рішення на основі штучного інтелекту без глибоких технічних знань, конструктор AI-агентів Outsystems є справжнім порятунком. Він ідеально підходить для створення ботів для обслуговування клієнтів, помічників з управління персоналом або агентів з управління завданнями, які повинні швидко запускатися і працювати. Платформа також підтримує інтеграцію з широким спектром сторонніх інструментів і послуг, що робить її чудовим вибором для підприємств з існуючою інфраструктурою.
Студія штучного інтелекту Google
Google AI Studio — це онлайн-платформа, на якій можна легко створювати моделі штучного інтелекту. Вона орієнтована на простоту використання та доступність і призначена для широкої аудиторії, що включає користувачів без технічних знань. Однак Google AI Studio також відкриває можливості для варіантів з низьким рівнем кодування.
Він включає в себе готові моделі, зручний інтерфейс, безперебійну інтеграцію з сервісами Google та доступ до безлічі освітніх ресурсів.
Він ідеально підходить для підприємств, які вже використовують екосистему Google, оскільки інструменти Google можуть безперешкодно інтегруватися та взаємодіяти між собою. Він особливо корисний для створення багатоканальних агентів, таких як чат-боти та голосові помічники, які вимагають високого рівня можливостей NLP та глибокого навчання.
Конструктор агентів Vertex AI
Vertex AI Agent Builder, ще одна послуга Google, — це просунута платформа штучного інтелекту, яка допоможе тобі створювати власних агентів штучного інтелекту. Вона надає потужні інструменти для навчання та налаштування моделей штучного інтелекту на основі конкретних випадків використання. Вона має більш круту криву навчання, ніж Google AI Studio, тому краще підходить для досвідчених розробників.
Vertex AI підтримує технології глибокого навчання, такі як нейронні мережі, і дозволяє користувачам навчати свої моделі на великих даних перед їх впровадженням у реальні додатки. Він в першу чергу призначений для науковців, які працюють з даними, та інженерів з машинного навчання, яким потрібні потужні інструменти для створення власних моделей та управління робочими процесами машинного навчання.
Vertex, розроблений для розробників, яким потрібна висока ступінь налаштування та контролю, ідеально підходить для створення складних високопродуктивних агентів для таких галузей, як фінанси, охорона здоров'я або електронна комерція. Якщо точна обробка даних і індивідуальні рішення штучного інтелекту мають вирішальне значення, Vertex є чудовим рішенням. Ви можете точно налаштувати кожен аспект за допомогою Vertex, щоб поєднати найкраще з обох світів: повний код і відсутність коду.
Vertex AI Agent Builder проти Google AI Studio: у чому різниця?
Як бачите, Vertex AI Agent Builder і Google AI Studio мають багато спільного. Обидва вони створені Google, обидва дозволяють створювати та навчати власних AI-агентів, і обидва мають опції без кодування.
Зрештою, для людей, які не є фахівцями в галузі технологій, Google AI Studio є простішим у використанні. Він більш зручний для початківців. Однак Vertex AI Agent Builder є більш потужним інструментом, за допомогою якого ви можете вивести свої творіння на новий рівень. Якщо ви знаєте, як програмувати, і вам потрібно щось індивідуальне, Vertex є кращим вибором.
Конструктори AI-агентів без кодування
Як згадувалося вище, Vertex AI Agent Builder має деякі елементи без коду, хоча він більше підходить для досвідчених розробників. Google AI Suite також може працювати як зручний варіант без коду. Outsystems також надає конструктор AI-агентів, який в основному використовує шаблони, функцію перетягування та інтерфейс користувача «вказівка і клік», щоб зробити створення AI-агентів максимально простим.
Однак є ще кілька інших варіантів без коду, які ви можете розглянути:
Бульбашкова штучна інтелігенція
Якщо ви найкраще працюєте у візуальному середовищі, Bubble AI може бути найкращим інструментом для створення штучного інтелекту для вас. Не потрібно писати код, тому почати роботу дуже просто. На їхньому блозі є покрокова інструкція, як почати роботу. Це чудовий спосіб створити повністю настроювані робочі процеси.
Zapier AI Builder
Zapier дозволяє вам створити власних надлюдей-колег за лічені хвилини! Ви можете оснастити своїх AI-агентів знаннями про компанію і доручити їм виконувати роботу в понад 7000 додатків, поки ви спите.
Zapier — чудовий вибір, якщо ви хочете створити інтелектуальних агентів для виконання повсякденних завдань на роботі. Вони розроблені, щоб ваша команда могла зосередитися на тому, що люди роблять найкраще.
Релевантність ШІ
Використовуючи дуже схожу стратегію, Relevance AI дає користувачам можливість створювати AI-агентів без будь-яких знань у галузі програмування. Вона заохочує вас створювати, навчати та залучати до роботи власних AI-агентів-колег.
Згідно з відгуками, Relevance AI простий у використанні, швидко налаштовується і має всі функції без кодування, які ви очікуєте, щоб максимально полегшити собі життя. Це як створення веб-сайту за допомогою Wix: просто перетягуєте шаблони, змінюєте текст і зображення, і все готово.
Інші варті уваги розробники AI-агентів
Незважаючи на те, що ми вже перерахували шість розробників AI-агентів, їх існує набагато більше. Деякі з них є лише перепакованими версіями API OpenAI, а інші — комплексними системами, заснованими на різних LLM.
Існують також деякі конструктори AI-агентів, які є дуже нішевими, такі як Virtuals Protocol та ELIZA OS, які дозволяють створювати AI-агентів, що мають присутність у Twitter та інвестиційний портфель для торгівлі криптовалютою.
Ось ще кілька гідних уваги розробників AI-агентів, про яких варто знати:
- Microsoft Azure AI.Надійна платформа для швидкого створення та впровадження інтелектуальних агентів. Вона має великий обсяг пам'яті, безліч готових інтеграцій для вилучення знань та гнучкий вибір моделей.
- API OpenAI. OpenAI дозволяє налаштовувати агентів штучного інтелекту за допомогою передових моделей, таких як GPT, o1 та o3.
- IBM Watson Assistant: потужна платформа для створення діалогових AI-агентів із розумінням природної мови. Вона позиціонується як діалоговий AI для швидкого та дружнього обслуговування клієнтів.
FAQ: Поширені питання про AI-агентів
Нижче ми зібрали найпоширеніші запитання про AI-агентів та конструктори AI-агентів, щоб ви могли знайти відповіді на всі свої запитання в одному місці. Дочитавши цю статтю, ви станете експертом з AI-агентів і зможете створити свого першого агента.
Який найкращий конструктор AI-агентів для початківців?
Платформи без коду, такі як Outsystems, Bubble AI та Zapier AI Builder, ідеально підходять для початківців. Вони пропонують стандартні для галузі агенти з зручними інтерфейсами, візуальними шаблонами та готовою автоматизацією.
Якщо ви зовсім не знайомі з AI-агентами або не знаєте різниці між CSS і JavaScript, то один із цих конструкторів AI-агентів без коду стане вашим новим найкращим другом.
Чи потрібні навички кодування для створення AI-агента?
Не обов'язково! Інструменти без коду та з мінімальним кодом роблять створення AI-агентів доступним для всіх.
Однак, якщо ви хочете створити індивідуальних AI-агентів зі складними завданнями, вам знадобиться кодування.
У чому різниця між чат-ботами з штучним інтелектом та агентами з штучним інтелектом?
Чат-боти з штучним інтелектом в основному обробляють розмови. Ви можете розмовляти з ними, і вони дадуть вам заздалегідь встановлені відповіді на основі того, що ви скажете. Просунуті чат-боти можуть використовувати NLP (обробку природної мови), наприклад ChatGPT, для надання відповідей у формі розмови, але вони не можуть діяти автономно.
З іншого боку, агенти ШІ можуть самостійно виконувати складні завдання, навчатися на основі даних та автоматизувати прийняття рішень. Вони можуть за бажанням витягувати дані з різних зовнішніх джерел, проактивно вивчаючи проблему, з якою стикаються, щоб знайти більш ефективне рішення.
Існує певний перетин, оскільки ви можете мати агента штучного інтелекту для підтримки клієнтів, який є чат-ботом. У цьому випадку чат-бот-агент штучного інтелекту міг би отримувати дані про клієнта, щоб персоналізувати розмову в режимі реального часу. Він міг би сканувати та розуміти політику компанії, щоб надавати актуальну інформацію, не маючи заздалегідь запрограмованих відповідей.
Скільки коштує створення AI-агента?
Вартість може сильно відрізнятися. Є безкоштовні інструменти, такі як безкоштовний API від OpenAI, а також є готові рішення для підприємств, які коштують тисячі доларів на місяць.
Які галузі отримують найбільшу вигоду від AI-агентів?
Агенти штучного інтелекту трансформують такі галузі, як обслуговування клієнтів, продаж, охорона здоров'я, фінанси, електронна комерція та управління проектами. Вони підвищують ефективність та автоматизацію, допомагаючи оптимізувати робочі процеси та заощадити час вашої команди.
Скільки часу потрібно, щоб створити AI-агента?
Час, необхідний для створення AI-агента, залежить від того, як ви його створюєте і наскільки він складний.
Якщо ви використовуєте одне з рішень, що не вимагають програмування і є зручними для початківців, ви можете запустити свого AI-агента за кілька годин або днів.
Якщо ви кодуєте його самостійно з нуля, це залежить від складності. Це може зайняти від місяця (для відносно простого AI-агента) до декількох місяців (для більш складного).
Пошук відповідного конструктора AI-агентів
Агенти штучного інтелекту революціонізують спосіб, у який підприємства автоматизують завдання, покращують процес прийняття рішень та підвищують ефективність. Незалежно від того, чи ви новачок, який тільки починає працювати з платформами без коду, чи розробник, який шукає просунуті моделі штучного інтелекту, для вас є відповідний конструктор агентів штучного інтелекту.
Почніть створювати свого мрійного AI-агента вже сьогодні!
