Перейти до змісту
Агентна структура штучного інтелекту — це система, яка дозволяє агентам штучного інтелекту діяти автономно, адаптуватися та приймати рішення. На відміну від цього, традиційний штучний інтелект дотримується заздалегідь встановлених правил і не може адаптуватися до нових ситуацій або розробляти складні плани. Коротко кажучи, ці структури наче вдихають життя у ваші робочі процеси, щоб штучний інтелект виконував за вас нудні завдання.
Ці рамки мають особливе значення для розвитку ШІ, оскільки вони є огорожею, яка дозволяє ШІ функціонувати без втручання людини. Уявіть собі, що вони — це залізнична колія, а ШІ — поїзд. Після того як люди побудували колію, поїзд може рухатися вперед і назад з мінімальним втручанням.
Однак можливості штучного інтелекту набагато ширші, ніж просто розробка ШІ. Їх здатність безперебійно автоматизувати робочі процеси та миттєво приймати розумні рішення дозволяє їм трансформувати цілі галузі. У 2025 році це вже буде помітно, але це лише верхівка айсберга.
Перш ніж продовжувати, давайте глибше зануримося в тему: що ж таке агентська структура штучного інтелекту?
Що таке AI Agentic Framework?
Простіше кажучи, агентська структура ШІ — це структурований підхід, який дозволяє системам ШІ самостійно приймати рішення, планувати дії та виконувати завдання. На відміну від традиційного ШІ, який дотримується заздалегідь визначених правил або покладається виключно на статистичне навчання, агентський ШІ демонструє автономність, адаптивність та контекстуальну обізнаність.
Чому це важливо?
Спосіб взаємодії з технологіями змінюється. Агентні фреймворки штучного інтелекту мають вирішальне значення для створення штучного інтелекту нового покоління, який залишить у минулому жорсткі моделі на основі правил і стандартне машинне навчання.
Ці системи дозволяють штучному інтелекту працювати в складних, динамічних середовищах, що робить їх незамінними для таких застосувань, як асистенти на базі штучного інтелекту, автономна робототехніка та самоудосконалювані програмні агенти.
Ключові поняття
При розгляді концепцій штучного інтелекту важливо враховувати три ключові поняття: автономність, прийняття рішень та самонавчання.
В основному, ці фреймворки підтримують моделі ШІ, які можуть працювати незалежно, приймати рішення на основі даних, які вони самі витягли, а також адаптуватися і вдосконалювати свої здібності, аналізуючи минулі результати.
1. Автономія
Агенти ШІ діють самостійно для досягнення цілей. Їм не потрібно покладатися на людину, яка підкаже їм, що робити. Вони просто діють.
2. Прийняття рішень
Агенти штучного інтелекту можуть блискавично аналізувати величезні масиви даних, що дозволяє їм обирати оптимальні дії. Вони зважують різні варіанти і швидко приймають тверді рішення.
3. Навчання та адаптивність
Агенти ШІ мають здатність вдосконалювати свою поведінку з часом, навчаючись і адаптуючись на основі досвіду. Чим більше використовується агент ШІ, тим розумнішим він стає. Він постійно аналізує себе і переглядає минулі дії, щоб зрозуміти, де можна підвищити ефективність.
Завдяки інтеграції цих принципів, агентні фреймворки ШІ стають більш інтелектуальними, самодостатніми системами, які революціонізують галузі від автоматизації до обслуговування клієнтів.
Як працюють агентні фреймворки штучного інтелекту?
По суті, агентська структура штучного інтелекту дозволяє йому функціонувати скоріше як автономний орган прийняття рішень, а не як пасивний інструмент. Це можна розглядати як перший серйозний крок на шляху до самосвідомого штучного інтелекту. Він діє незалежно, мислить самостійно, постійно навчається і коригує свою стратегію для вдосконалення... Можливості безмежні.
Поєднуючи декілька передових технологій штучного інтелекту, таких як глибоке навчання, підкріплювальне навчання та символічне міркування, агентні фреймворки штучного інтелекту створюють адаптивні та орієнтовані на цілі агенти штучного інтелекту.
Коротко кажучи, агентні фреймворки ШІ створюють агентів ШІ, які:
Самоуправління.Агенти ШІ визначають свої власні цілі та коригують стратегії у відповідь на зміни в навколишньому середовищі.
Розуміють контекст.Вони інтерпретують і реагують на мінливі умови в режимі реального часу.
Плануйте на кілька кроків вперед.Вони розробляють структуровані підходи до вирішення проблем, а не реагують на окремі вхідні дані.
Взаємодія та співпраця.Вони працюють разом з іншими агентами штучного інтелекту або людьми, обмінюючись інформацією та вдосконалюючи завдання.
Як агенти штучного інтелекту виконують завдання?
Щоб ефективно функціонувати, агентна ШІ повинна дотримуватися структурованого робочого процесу, який дозволяє їй обробляти інформацію, приймати рішення та виконувати дії послідовно та розумно. Ось як це відбувається:
Сприйняття та обробка даних
Агенти ШІ збирають і інтерпретують дані зі свого оточення, використовуючи комбінацію даних зору, аудіо, тексту або датчиків. Наприклад, самокерований автомобіль на базі ШІ збирає дані з камер, LIDAR, GPS та інших датчиків, щоб зрозуміти своє оточення.
Аналогічно, агент штучного інтелекту для зустрічей буде аналізувати розмову, відстежувати відео, щоб виявляти міміку, і використовувати її для визначення тону та більш тонких емоцій. Якщо платформа для зустрічей використовує інтелект для декількох зустрічей, такий як tl;dv, штучний інтелект також зможе використовувати попередні дзвінки як контекст, посилаючись на обговорення, пункти дій та відносини з попередніх зустрічей.
Міркування та планування
Після обробки даних ШІ використовує різні методи міркування, такі як прогнозне моделювання, логіка на основі обмежень або глибоке підкріплювальне навчання. Це може здатися складним, але все, що вам потрібно знати, це те, що вони використовують ці методи для визначення найкращого курсу дій.
Наприклад, агент штучного інтелекту в управлінні проектами може аналізувати робочі процеси команди, прогнозувати вузькі місця та оптимізувати розподіл ресурсів. Для цього він використовує історичні дані про проекти, відстеження прогресу в режимі реального часу та показники ефективності роботи команди.
Виконання та адаптація рішень
Нарешті, агент ШІ вживає заходів на основі свого міркування. Незалежно від того, чи йдеться про здійснення операції з акціями, рекомендацію персоналізованого контенту чи керування автономним транспортним засобом, ШІ постійно вдосконалює свій підхід на основі реальних результатів.
Наприклад, агенти штучного інтелекту в сфері продажів можуть аналізувати взаємодію з клієнтами, прогнозувати, які потенційні клієнти мають найбільшу ймовірність конверсії, і відповідно адаптувати стратегії взаємодії. Зворотний зв'язок і пам'ять допомагають оптимізувати майбутні рішення, роблячи їх з часом все більш ефективними та надійними.
Приклади використання та застосування
Існують різні варіанти використання агентських фреймворків ШІ. Це настільки революційний зсув, що ви можете знайти застосування агентському ШІ практично в будь-якій сфері. Ось найпопулярніші галузі, в яких агентські фреймворки ШІ вже починають вносити великі зміни:
1. Обслуговування клієнтів
Минули часи марних чат-ботів, які навіть не розуміють вашого запиту. Віртуальні помічники на базі штучного інтелекту надають відповіді в режимі реального часу з урахуванням контексту, скорочуючи час очікування та підвищуючи задоволеність користувачів.
Вони розуміють природну мову, так само як і ви, спілкуючись із ChatGPT, але при цьому здатні розуміти проблеми на набагато глибшому рівні. Коли агент штучного інтелекту, що відповідає за успіх клієнтів, стикається з проблемою, він може швидко знайти інформацію в політиці компанії, онлайн-статтях або попередніх рішеннях проблем, щоб її вирішити.
Асистенти для зустрічей на базі штучного інтелекту, такі як Otter.ai, Fireflies.ai та tl;dv, транскрибують розмови, узагальнюють ключові моменти та генерують подальші завдання. У сфері обслуговування клієнтів асистент для зустрічей на базі штучного інтелекту може відстежувати повторювані проблеми клієнтів, виділяти пункти для дій і навіть пропонувати відповіді на основі попередніх взаємодій. Їхні чат-боти можуть відповідати на запити, планувати подальші дії та надавати контекстну інформацію, забезпечуючи безперебійну співпрацю та підвищуючи ефективність підтримки клієнтів.
2. Аналіз даних та бізнес-аналітика
Швидкий аналіз даних — це те, що штучний інтелект робить найкраще. Це його хліб насущний. Він автоматизує обробку даних, виявляє закономірності та надає практичні висновки для підвищення швидкості та ефективності бізнесу.
Якщо знову взяти за приклад AI-асистентів для проведення зустрічей, tl;dv аналізувати кілька зустрічей різних команд, виявляючи повторювані теми та створюючи автоматизовані звіти. У сфері успіху клієнтів це дозволяє менеджерам відстежувати типові проблеми, моніторити тенденції настроїв клієнтів та проактивно вирішувати повторювані проблеми, перш ніж вони загостряться.
3. Автоматизація процесів
Штучний інтелект оптимізує та автоматизує повторювані робочі процеси, підвищуючи ефективність та зменшуючи втручання людини. Це справжній порятунок для багатьох людей, оскільки позбавляє їх необхідності вручну виконувати нудні завдання.
Наприклад, коли торговий представник завершує продаж, він зазвичай повинен заповнити CRM, щоб обробити дані про клієнта для своєї компанії. Небагато торгових представників люблять цю частину роботи. Вони вважають за краще спілкуватися з людьми, вести переговори та намагатися укласти більше угод.
Однак завдяки робочому процесу AI-агента tl;dvвони можуть дзвонити одному потенційному клієнту за іншим, впевнені, що їх CRM буде заповнений навіть точніше, ніж якби вони витрачали час на це самостійно. AI tl;dvавтоматизує цей процес, витягуючи нотатки про зустрічі, висновки та підсумки та імпортуючи їх безпосередньо у вашу CRM після кожного дзвінка клієнту.
4. Розробка програмного забезпечення
Штучний інтелект допомагає в кодуванні, налагодженні та оптимізації процесів розробки програмного забезпечення. Це величезний прогрес, який може спричинити інновації в багатьох різних сферах. Тепер програмісти можуть використовувати агенти штучного інтелекту, щоб заощадити час на більш нудних завданнях, а люди, які не володіють навичками програмування, можуть створювати речі, не вивчаючи жодної лінії коду. Ласкаво просимо в майбутнє.
Github Copilot, OpenAI Codex і Cursor пропонують інтелектуальне автозавершення коду, оптимізують функції і навіть генерують тестові випадки, прискорюючи цикл розробки.
5. Оптимізація продажів за допомогою штучного інтелекту
Штучний інтелект покращує процеси продажу завдяки автоматизації оцінки потенційних клієнтів, персоналізації комунікації та оптимізації цінових стратегій. Він може зрозуміти ваших потенційних клієнтів і допомогти вам ефективніше орієнтуватися на них.
Продажники, що працюють на основі штучного інтелекту, аналізують взаємодію з клієнтами, прогнозують наміри щодо покупки та пропонують персоналізовані пропозиції на основі поведінкових даних. Якщо ці помічники мають доступ до інформації про зустрічі, вони також можуть надавати поради щодо роботи з запереченнями та проводити навчання з продажу.
Ключові компоненти агентної структури штучного інтелекту
Взагалі кажучи, структура штучного інтелекту складається з чотирьох основних частин: пам'яті, планування, міркування та адаптивності. Коротко кажучи, вона може запам'ятовувати взаємодії, ставити цілі на майбутнє, зважувати всі «за» і «проти» рішення та вживати заходів, а також вчитися на досвіді та самоаналізі, щоб наступного разу впоратися з завданням краще.
Давайте розглянемо кожну складову окремо:
1. Пам'ять
Агенти ШІ зберігають і відтворюють контекст взаємодій, підвищуючи довгострокову ефективність. Це дозволяє ШІ відстежувати прогрес, запам'ятовувати переваги користувачів і вдосконалювати відповіді з часом.
Це робить його неймовірним інструментом для ролей, пов'язаних з роботою з клієнтами, оскільки він може запам'ятовувати уподобання клієнтів і персоналізувати відповіді наступного разу. Штучний інтелект-асистент з продажу може нагадати вам про попередні розмови з потенційним клієнтом, щоб ви могли згадати відповідні деталі і зробити так, щоб клієнт відчував себе більш цінним.
2. Планування та встановлення цілей
Агентні фреймворки ШІ використовують підкріплювальне навчання та евристичне планування для створення довгострокових стратегій. Це дозволяє їм визначати пріоритетність цілей, ефективно розподіляти ресурси та динамічно адаптуватися до мінливих сценаріїв.
Саме цей динамічний підхід до ситуацій робить агентний ШІ таким революційним. Ви можете запропонувати ШІ зрозуміти вашу конкретну бізнес-модель, і він зможе створити детальні плани на майбутнє, адаптуючись до обставин у разі їх зміни.
3. Міркування та прийняття рішень
Моделі штучного інтелекту оцінюють безліч змінних, зважують компроміси та оптимізують дії для досягнення своїх цілей. Вони використовують просунуті дерева рішень, імовірнісне моделювання та логічні рамки для інтелектуальної оцінки своїх варіантів.
Система, яка може виконувати таку роботу за частку секунди, має очевидну цінність. Її можна використовувати для прогнозування продажів, передбачення відтоку клієнтів та встановлення реалістичних бізнес-цілей.
4. Адаптивність та навчання
Постійне навчання за допомогою циклів зворотного зв'язку гарантує, що ШІ залишатиметься ефективним протягом тривалого часу. Це передбачає вдосконалення моделей на основі нових даних, коригування стратегій у відповідь на зміни в навколишньому середовищі та підвищення продуктивності за допомогою самоконтрольованого навчання.
Штучний інтелект, який здатний навчатися та адаптуватися, — це штучний інтелект, який може змінити світ. Раніше, якщо система робила помилку, її потрібно було перепрограмувати. Тепер вона ефективно перепрограмовує себе сама.
Об'єднання всього
Коли у вас є AI-агент, який пам'ятає минулий досвід, може планувати майбутнє, приймати важкі рішення на льоту, аналізуючи наявні дані, а потім вчитися, як поліпшити свої дії наступного разу, ви можете тільки уявити, скільки часу це вам заощадить.
Ось що створює агентська платформа штучного інтелекту: потужний помічник, який ніколи не втомлюється і не нудьгує. Він може виконувати всі рутинні завдання за вас і максимально реалізувати свій потенціал для підвищення ефективності.
Виклики та обмеження
Незважаючи на свій потенціал, агентні фреймворки ШІ стикаються із значними викликами. Від етичних проблем до ризиків безпеки — ШІ не є безризиковою революцією у сфері праці. Можуть бути й негативні сторони:
Етичні питання
Забезпечення функціонування ШІ в межах етичних норм має вирішальне значення. Для зміцнення довіри до автономних систем ШІ необхідно вирішити такі проблеми, як порушення конфіденційності, несправедливе ставлення та прогалини в підзвітності.
Не кажучи вже про те, що Goldman Sachs вважає, що до 2030 року штучний інтелект замінить 300 мільйонів робочих місць. До цього залишилося всього п'ять років... Хоча це, безсумнівно, створить набагато більше робочих місць у нових галузях, які ми ще не можемо осягнути, етична проблема заміни людських працівників штучним інтелектом є реальною.
Упередженість та справедливість
Моделі ШІ можуть успадковувати упередження з даних, на яких вони навчаються, що призводить до дискримінації або помилкових рішень. Адже програмують ШІ тільки люди.
Такі стратегії, як аудит упередженості, протоколи прозорості та різноманітне представлення даних, допомагають зменшити цей ризик. Однак його неможливо повністю усунути, так само як і усунути його з людини.
Технологічні обмеження
Створення справді автономного ШІ вимагає розвиненого мислення, контекстуальної обізнаності та адаптивності, що досі є технологічними перешкодами. Хоча ШІ вдосконалюється, він все ще далекий від загального інтелекту, подібного до людського.
Проте, штучний інтелект розвивається настільки швидко, що зараз він перевершує людей майже за всіма показниками. Це не обов'язково суперечить вищезазначеним технологічним перешкодам, але підкреслює необхідність розробки нових тестів для розрізнення людського інтелекту від штучного.
Ризики безпеки
Автономні агенти штучного інтелекту можуть бути вразливими до хакерських атак, ворожих атак або маніпуляцій. Для захисту цих систем необхідні надійні заходи кібербезпеки, шифрування та постійний моніторинг.
Також ризиком є те, що OpenAI, найбільша компанія у сфері штучного інтелекту в світі, насправді є повністю закритою. Вона також відома тим, що порушила авторські права майже на всі існуючі матеріали, що захищені авторським правом, і залишилася безкарною. Хто знає, що вони зараз роблять з вашими даними.
Не кажучи вже про те, що минулого тижня OpenAI повідомила про злом понад 20 мільйонів облікових записів користувачів та виставлення їхніх даних на продаж у даркнеті. Якщо ваші AI-агенти будуть скомпрометовані, це може призвести до справжньої бійні.
Порівняння з традиційними моделями штучного інтелекту
Традиційна ШІ слідує заздалегідь визначеним алгоритмам. Вона не здатна самостійно приймати рішення, адаптуватися до нових ситуацій або планувати наперед. Агентна ШІ, навпаки, рухається в сміливому новому напрямку. Вона пропонує:
Більша автономність.Агенти ШІ працюють незалежно, вимагаючи мінімального втручання людини, динамічно пристосовуючись до мінливих умов.
Покращена адаптивність.Ці системи навчаються на досвіді, що дозволяє їм вдосконалювати стратегії, адаптуватися до змінних даних і покращувати продуктивність з часом.
Більш складне прийняття рішень.Агенти ШІ можуть планувати, міркувати та виконувати багатоетапні процеси, що робить їх надзвичайно ефективними в таких сферах, як управління ланцюгами поставок, персоналізований маркетинг та дослідження на основі ШІ.
AI Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). Поєднуючи LLM з пошуком в режимі реального часу з величезних наборів даних, агентна ШІ може надавати точні, контекстуально релевантні відомості та покращувати якість прийняття рішень.
Ось таблиця, яка допоможе краще зрозуміти відмінності між агенційними фреймворками ШІ та традиційними моделями ШІ:
Особливість | AI Агентна структура | Традиційна штучна інтелігенція |
Автономія | Висока автономність, здатність приймати самостійні рішення та динамічно адаптуватися | Вимагає втручання людини для прийняття важливих рішень |
Прийняття рішень | Орієнтований на досягнення цілей, здатний до довгострокового стратегічного планування | Зазвичай реагує, приймає рішення на основі заздалегідь запрограмованої логіки |
Підхід до навчання | Постійно навчається та самовдосконалюється через взаємодію | Навчений на статичних наборах даних, потребує перенавчання для оновлень |
Гнучкість | Може узагальнювати результати роботи з декількома завданнями та в різних середовищах | Спеціалізований для конкретних завдань, має труднощі з узагальненням |
Адаптивність | Адаптується до нових даних, умов та цілей у режимі реального часу | Обмежена адаптивність, вимагає ручного налаштування для змін |
Участь людини | Необхідний мінімальний нагляд; працює з прийняттям рішень, подібних до людських | Вимагає людського контролю та коригування |
Виконання завдань | Може самостійно виконувати складні багатоетапні робочі процеси | Виконує заздалегідь визначені завдання без адаптації до нових викликів |
Як агентні фреймворки штучного інтелекту підвищують продуктивність
Агентні фреймворки штучного інтелекту оптимізують робочі процеси шляхом автоматизації прийняття рішень, зменшення ручного втручання та оптимізації складних завдань. Вони полегшують вам життя, беручи на себе ті справи, якими ви б не хотіли займатися. Таким чином вони стимулюють інновації, оскільки звільняють ваш час, щоб ви могли зосередитися на завданнях, які вас більше мотивують.
Фактично, до 2030 року GenAI може приносити від 2,6 до 4,4 трильйона доларів щорічно до світового ВВП. Те саме дослідження підкреслює, що майбутнє GenAI є агентивним, де агенти ШІ співпрацюють у режимі реального часу для автоматизації складних завдань та поліпшення процесу прийняття рішень.
Різні галузі вже почали отримувати від цього вигоду, оскільки підприємства можуть працювати більш ефективно та результативно. Давайте розглянемо три основні способи, за допомогою яких агентні фреймворки ШІ підвищують продуктивність:
1. Швидше виконання завдань
Делегуючи повторювані та трудомісткі завдання агентам штучного інтелекту, підприємства можуть прискорити виконання робочих процесів. Наприклад, чат-боти служби підтримки клієнтів на базі штучного інтелекту можуть одночасно обробляти тисячі запитів, скорочуючи час очікування та звільняючи людських агентів для вирішення більш складних питань.
У remote асинхронних робочих середовищах асистенти для нарад на базі штучного інтелекту можуть автоматично транскрибувати, узагальнювати та виокремлювати ключові пункти для дій із обговорень. Вони дають змогу командам залишатися на одній хвилі, не витрачаючи години на перегляд нотаток.
2. Зниження експлуатаційних витрат
Автоматизація на основі штучного інтелекту зменшує потребу в ручній праці при виконанні багатьох завдань, що призводить до значної економії коштів. У галузях, які в значній мірі покладаються на документацію та дотримання нормативних вимог, інструменти штучного інтелекту можуть оптимізувати введення даних, автоматизувати звітність та забезпечити дотримання нормативних вимог з мінімальним втручанням людини. По суті, вони стануть вашими новими найкращими друзями!
Аналогічно, підприємства, які залежать від віртуальної співпраці, можуть використовувати ШІ для скорочення часу та ресурсів, що витрачаються на адміністративні процедури. Коли дрібні справи стають автоматичними, вони не виснажують ваш гаманець.
3. Підвищення точності та ефективності
Системи штучного інтелекту програмуються на великих наборах даних і вдосконалених алгоритмах, щоб мінімізувати людські помилки. В результаті вони частіше приймають більш точні рішення. Наприклад, асистенти для нарад на базі штучного інтелекту забезпечують правильний запис і систематизацію основних висновків обговорень, запобігаючи непорозумінням і зменшуючи необхідність повторних обговорень.
У юридичних та консалтингових фірмах штучний інтелект може допомагати в перегляді документів, аналізі контрактів та узагальненні інформації, підвищуючи точність і звільняючи фахівців для виконання стратегічних завдань. Усе, що стосується даних, — це сфера, в якій штучний інтелект є майстром. Він може за лічені секунди обробляти величезні масиви даних і виокремлювати з них найважливішу інформацію.
Роль LLM в агентних системах штучного інтелекту
Великі мовні моделі (LLM) відіграють вирішальну роль в агентних системах штучного інтелекту, виступаючи в якості основного механізму міркування та прийняття рішень. Без LLM агентний штучний інтелект не досяг би того рівня, на якому він знаходиться зараз. Ось чому LLM є життєво важливими для агентних систем штучного інтелекту:
Розуміння природної мови. LLM дозволяють ШІ інтерпретувати та генерувати відповіді, схожі на людські, з тонким розумінням. Без цього агенти ШІ були б механічними та монотонними.
Збереження контексту. Вони дозволяють ШІ відстежувати взаємодії, підтримувати безперервність і покращувати продуктивність з часом завдяки навчанню з розширеною пам'яттю. Вилучіть LLM з рівняння, і ви отримаєте ШІ-агентів, які не здатні зберігати інформацію або самоудосконалюватися.
Покращене прийняття рішень. Вони використовують величезні бази знань, пошук даних у реальному часі та контекстне міркування, щоб надавати більш інтелектуальні та динамічні відповіді. Без цього агенти ШІ були б набагато менш обізнаними.
Автономне вирішення проблем. Вони можуть генерувати рішення для складних запитів, адаптуючи стратегії на основі відгуків користувачів і вдосконалюючи результати шляхом ітеративного навчання. Без цієї ключової функції агенти ШІ не є такими ж.
Найкращі інструменти штучного інтелекту для автономних робочих процесів
Агентні фреймворки на основі штучного інтелекту забезпечують автономну, адаптивну та орієнтовану на цілі автоматизацію. Нижче ви знайдете кілька чудових інструментів, класифікованих за галузями, з акцентом на їхній ролі в автономних робочих процесах.
Бізнес та продуктивність
У цьому розділі ви знайдете цілу низку інструментів штучного інтелекту, які оптимізують робочі процеси, зустрічі та прийняття рішень.
- tl;dv. Це AI-асистент для зустрічей, який безкоштовно записує, транскрибує та підсумовує ваші зустрічі. Оновіть програму, щоб отримати доступ до AI-агентних робочих процесів після дзвінка, де нотатки із зустрічей можна миттєво синхронізувати з вашими CRM. Вивчіть його інтелектуальні можливості для аналізу контексту декількох зустрічей одночасно.
- Fireflies. Ще один помічник для проведення зустрічей на базі штучного інтелекту, Fireflies створення нотаток, підсумовує обговорення та виділяє пункти, що потребують виконання, для забезпечення підзвітності. Він інтегрується з вашою CRM та іншими інструментами для підвищення продуктивності. Безкоштовний тариф досить обмежений, а відгуки користувачів вказують на недоліки в роботі служби підтримки. Щоб ознайомитися з більшою різноманітністю, перегляньте найкращі AI-агенти для проведення зустрічей.
- Reclaim. Цей інструмент — це інтелектуальна платформа для планування на основі штучного інтелекту, яка оптимізує командні наради, сесії інтенсивної роботи та перерви.
- ClickUp. Ця програма автоматизує створення робочих процесів, визначення пріоритетності завдань та складання документів. Вона може створювати будь-який тип роботи та допомагає організувати всі ваші різні завдання в чіткому порядку.
Фінанси та торгівля
Агенти штучного інтелекту можуть аналізувати ринки, автоматизувати торгівлю та управляти ризиками, що робить їх чудовим доповненням до фінансових бізнес-моделей. Ось декілька прикладів потужних інструментів штучного інтелекту для фінансів та торгівлі:
- Kavout. Прогнозуйте динаміку фондового ринку та автоматизуйте торгівлю за допомогою цього потужного інструменту.
- AlphaSense. Цей інструмент фінансового дослідження на основі штучного інтелекту самостійно сканує фінансові звіти, документи, подані до Комісії з цінних паперів і бірж (SEC), та новини з метою отримання аналітичної інформації.
- Numerai. Це хедж-фонд на базі штучного інтелекту, який використовує краудсорсинг для створення моделей машинного навчання для торгівлі.
Маркетинг та продаж
Тут ви знайдете AI-агентів для взаємодії з клієнтами, генерації лідів та персоналізації. Останнім часом ця сфера переживає бум AI-агентів, тому розумно буде не відставати від конкурентів. Ось кілька найкращих інструментів, на які варто звернути увагу:
- Jasper AI. Цей інструмент забезпечує генерацію контенту на основі штучного інтелекту для блогів, електронних листів та реклами.
- Drift. Це інструмент штучного інтелекту для маркетингових розмов, який самостійно оцінює потенційних клієнтів і призначає зустрічі. Він може заощадити вашій команді кілька годин на тиждень.
- People.ai. Ця платформа для аналізу доходів на основі штучного інтелекту створена для команд продажів. Це індивідуалізована платформа для продажів, яка допоможе вам розширити свій бізнес.
Юридичні питання та дотримання нормативних вимог
Якщо ви шукаєте інструменти для аналізу контрактів, юридичних досліджень та автоматизації робочих процесів на основі штучного інтелекту, вам знадобиться один із цих чудових інструментів:
- Harvey AI. Отримайте свого AI-асистента для юридичних досліджень, аналізу контрактів та прогнозування результатів справ.
- Kira Systems. Це інструмент для перегляду контрактів на основі штучного інтелекту, який автоматизує процес перевірки.
- Evisort. Це інструмент управління життєвим циклом контрактів та моніторингу дотримання вимог на основі штучного інтелекту, який допомагає заощадити час вашої команди з дотримання вимог. Він також підвищує ефективність.
Майбутнє агентських фреймворків штучного інтелекту
З штучним інтелектом майбутнє ще тільки пишеться. Чи побачимо ми революцію в стилі «Термінатора», антиутопію в стилі «Матриці» або щось більш позитивне для людства?
У будь-якому випадку, є кілька речей, яких ми можемо бути впевнені:
Більш жорсткі нормативно-правові рамки
Як нова технологія, ШІ має дуже мало регуляторних норм. Компанії змагаються у створенні наступного великого прориву, але ніхто не береться регулювати розвиток. Побоювання полягає в тому, що існує багато конкурентів з різних галузей та різних країн, які змагаються за досягнення однієї мети: якщо в одному місці з'являються регуляторні норми, це не обмежує розвиток в іншому.
Більш суворі правила дозволили б розробляти платформи для штучного інтелекту з дотриманням етичних норм. Можна лише припустити, що з плином часу це питання стане ще більш актуальним.
Більша інтеграція з квантовими обчисленнями
Розв'язання складних задач вийде на абсолютно новий рівень, коли квантові обчислення будуть достатньо розвинені, щоб поєднатися з штучним інтелектом. Замість звичайних двійкових кодів – одиниць і нулів – квантові обчислення використовують квантові частинки, які одночасно виконують функції одиницьі нулів.
Швидкість, з якою квантові комп'ютери можуть вирішувати задачі, просто вражає. Найпотужніший сучасний квантовий комп'ютер може перевершити найпотужніший суперкомп'ютер у світі в 100 трильйонів разів у конкретному експерименті! Це незбагненне число. Щоб спробувати уявити це, якщо ви будете рахувати від 1 до 100 трильйонів, це займе у вас близько 3 мільйонів років.
Покращена співпраця між людиною та штучним інтелектом
З плином часу штучний інтелект буде все глибше розуміти людей. Поки що невідомо, чи зможе він коли-небудь повністю відтворити емоції – і чи буде це добре. Однак цілком очевидно, що розвиток штучного інтелекту йде повним ходом. Для нас це означає більш глибоку персоналізацію, краще розуміння та спільну творчість.
Якщо великі галузі промисловості почнуть широко застосовувати штучний інтелект, ми можемо побачити кардинальні глобальні зміни за дуже короткий проміжок часу. Наприклад, команди, що складаються з людей та штучного інтелекту, можуть революціонізувати медичні дослідження, персоналізоване лікування та рішення у сфері охорони здоров'я.
Як впровадити агентну структуру штучного інтелекту у вашому бізнесі
Якщо ви переконані в потужності штучного інтелекту, ви захочете якомога швидше впровадити його у свій бізнес. Щоб ефективно інтегрувати агентську структуру штучного інтелекту:
Оцініть свої потреби. Визначте, які завдання найбільше виграють від автоматизації. Використовуйте її там, де вона найефективніша. Подумайте про аналіз даних, автоматизацію завдань, точність і ефективність.
Виберіть правильні моделі ШІ. Виберіть рішення ШІ, які відповідають потребам вашого бізнесу. Якщо ви хочете автоматизувати робочі процеси після дзвінків, вам знадобиться помічник для зустрічей на базі ШІ, такий як tl;dv. Інші проблеми вимагають інших рішень.
Інтегруйте ШІ в існуючі системи. Забезпечтебезперебійну комунікацію між ШІ та існуючими бізнес-процесами. Якщо можливо, знайдіть спосіб об'єднати ваші інструменти в єдине ціле. Це допоможе в процесі автоматизації.
Впроваджуйте цикли зворотного зв'язку.Забезпечте, щоб системи ШІ навчалися та вдосконалювалися з часом. Таким чином, ваша система зможе розвиватися з часом.
Встановіть захисні бар'єри та людський контроль. Визначте етичні міркування та точки втручання. Ви хочете зберегти конфіденційність та безпеку користувачів. Важливо, щоб була передбачена система захисту, яка дозволить взяти контроль над ситуацією, якщо щось піде не так.
- Моніторинг та оптимізація.Регулярно оцінюйте ефективність роботи ШІ та вносьте необхідні корективи.
Використовуючи агентні фреймворки штучного інтелекту, підприємства можуть поліпшити процес прийняття рішень, прискорити виконання завдань і стимулювати інновації в конкурентному цифровому середовищі.
Почніть працювати з AI Agentic Frameworks вже сьогодні!
Агентні фреймворки ШІ — це життєва сила, яка дозволяє агентам ШІ функціонувати так, як вони це роблять. Використовуючи агентні фреймворки ШІ, ви виводите свій бізнес на новий рівень. Що ще важливіше, ви позиціонуєте себе і свій бізнес як лідерів галузі. Ті, хто не перейде на агентні фреймворки ШІ, ймовірно, залишаться позаду, оскільки результати будуть накопичуватися.
Існує безліч безкоштовних інструментів, які ви можете випробувати. Наприклад, tl;dv пропонує план freemium, який надає необмежений доступ до записів зустрічей, транскрипцій та резюме, а також цілий ряд обмежених функцій штучного інтелекту. Зареєструйтесь і почніть свою подорож у світ штучного інтелекту вже сьогодні.
