Įsivaizduokite, kad pirmadienio rytą įėję į biurą randate, jog pusė jūsų įprasto darbo jau atlikta. Ataskaitos parengtos, susitikimai suplanuoti, o ta pavėluota kliento problema? Jau išspręsta – ne kolegos, o dirbtinio intelekto, kuris nelaukė nurodymų. Jūsų Agentas pastebėjo problemą, nusprendė, kas svarbu, ir ėmėsi veiksmų.
Jokių komandų, jokių begalinių „užduočių sąrašų“, tik iniciatyva.
Tai metas, kai agentinė dirbtinė inteligencija pagreitina jūsų biuro rutiną ir stipriai paspartina jūsų darbo procesus.
Skirtingai nei tradicinė automatizacija, kuri vykdo nurodymus, agentinė dirbtinė inteligencija veikia turėdama ketinimą. Ji nustato dėsningumus, pasveria pasirinkimus ir gali savarankiškai imtis išmanių veiksmų, išlaisvindama žmones strategijai, kūrybai ir sprendimams, kuriems vis dar reikia žmogiškos širdies.
Turime pripažinti faktą, kad dirbtinis intelektas jau nebėra tik naudingas asistentas – tai pajėgus bendradarbis. Toks, kuris nelaukia nurodymų, o supranta jūsų verslo tikslus ir juda jų link, kol jūs ryte ruošiatės pirmai kavai.
Naujosios kartos intelektualių sistemų supratimas
Jei pastaruoju metu stebite dirbtinio intelekto pažangą, tikriausiai jau girdėjote terminus DI agentai ir agentinė DI, pasitaikančius čia ir ten.
Nors jie gali skambėti kaip įmantrus technologijų žargonas, iš tikrųjų jie nurodo skirtingus DI sistemų tipus, kurie daro didžiulį poveikį.
Agentinė dirbtinė inteligencija stumia ribas to, ką dirbtinis intelektas gali pasiekti, spręsdama įvairias problemas, priimdama autonominius sprendimus ir prisitaikydama prie dinamiškų aplinkybių.
Ši nauja era įneša autonomiją ir gebėjimą prisitaikyti, todėl kuriamos itin pajėgios sistemos, kurios revoliucionizuoja daugybę darbo funkcijų visoje įmonių veikloje.
Agentinės dirbtinės inteligencijos sistemos: apibrėžimas ir pagrindiniai principai
Prieš gilindamiesi į technines detales, turime apibrėžti, kas tai yra ir kuo jos skiriasi nuo savo pirmtakų.
Agentinė dirbtinė inteligencija – tai DI tipas, apibrėžiamas autonomija. Ji reiškia intelektualų DI, galintį veikti savarankiškai, spręsti daugiažingsnes problemas ir realiu laiku pritaikyti savo veiksmus siekiant konkrečių tikslų, esant ribotai tiesioginei žmogaus priežiūrai. Tai tarsi turėti virtualų asistentą, galintį mąstyti, samprotauti ir prisitaikyti, nereikalaujant nuolatinių nurodymų. Tokios sistemos išsiskiria gebėjimu savarankiškai inicijuoti ir įgyvendinti sudėtingus tikslus.
Šiai technologijai būdingi trys pagrindiniai bruožai: autonomija, gebėjimas prisitaikyti ir orientacija į tikslą.
🔸 Autonomija reiškia, kad agentai gali atlikti užduotis patys, dažnai be žmogaus priežiūros ar tiesioginių nurodymų.
🔸 Gebėjimas prisitaikyti leidžia jiems mokytis iš sąveikų, gauti grįžtamąjį ryšį ir keisti savo sprendimus pagal tai, ką jie išmoko.
🔸 Orientacija į tikslą užtikrina, kad jie gali atlikti konkrečias užduotis ir samprotauti, kaip jas pasiekti daugiažingsniu planavimu.
Šis autonominis elgesys apibrėžia agentinę dirbtinę inteligenciją, paversdamas ją perspektyvia technologija organizacijoms, siekiančioms supaprastinti sudėtingus darbo procesus ir leisti mašinoms atlikti sudėtingas užduotis, reikalaujant tik minimalios žmogaus intervencijos pabaigoje.
Priešingai, DI agentai yra statybiniai blokai šiame sistemos karkase.
Jie yra jūsų skaitmeniniai pagalbininkai, sukurti automatizuoti kalendoriaus tvarkymą ar atsakyti į klausimus. Jie puikiai automatizuoja konkrečius veiksmus, tačiau dažnai neturi visiškos autonomijos ir dinamiško sprendimų priėmimo gebėjimų. DI agentai veikia platesnėse DI sistemose, kad atliktų užduotis ir procesus turėdami tam tikrą autonomijos lygį. Jie remiasi iš anksto nustatytomis komandomis ir puikiai tinka paprastoms, pasikartojančioms užduotims vykdyti. Tuo tarpu pati agentinė DI sistema geba suprasti vartotojo tikslą ar viziją ir naudodama pateiktą informaciją išspręsti problemą.
Agentinės dirbtinės inteligencijos veikimas: architektūra ir didžiųjų kalbos modelių vaidmuo
Agentinė dirbtinė inteligencija veikia per autonominių programinių komponentų tinklą, o jos gebėjimas atlikti konkrečias užduotis grindžiamas daugiažingsniu procesu.
Šis procesas užtikrina, kad agentinė dirbtinė inteligencija gali vykdyti sudėtingus tikslus, kuriems reikia samprotavimo, problemų sprendimo ir prisitaikymo. Nors kai kurie modeliai apima keturis etapus, išsamus procesas dažnai reikalauja bendradarbiavimo, todėl išskiriami penki pagrindiniai žingsniai:
Suvokimas: DI agentai renka duomenis iš aplinkos, apdorodami informaciją iš tokių šaltinių kaip programos, duomenų bazės ir sąsajos. Jie paverčia didelius duomenų kiekius į įžvalgas ir nustato reikšmingus dėsningumus, išskirdami tai, kas jų aplinkoje yra svarbiausia.
Samprotavimas: didieji kalbos modeliai (LLM) dažnai vadovauja samprotavimo procesui, veikdami kaip orkestruotojai. LLM analizuoja suvoktus duomenis, kad suprastų situaciją, sukurtų sprendimus ir suplanuotų tolesnį kelią.
Veiksmas: DI agentai nusprendžia, ką daryti, ir atlieka veiksmus, jungdamiesi prie išorinių įrankių ar sistemų per API. Čia itin svarbūs įmontuoti apsauginiai mechanizmai, užtikrinantys saugumą ir atitiktį.
Mokymasis: agentinė dirbtinė inteligencija laikui bėgant tobulėja ir prisitaiko, mokydamasi iš grįžtamojo ryšio ir patirties. Šis nuolatinis tobulėjimas lemia išmanesnį veikimą, nes DI agentai mokosi nuolat, tobulindami savo sprendimų priėmimą ir procesus.
Bendradarbiavimas (daugiagentės sistemos): sudėtinguose darbo srautuose keli agentai gali bendradarbiauti, dalytis informacija ir derinti veiksmus, kad veiksmingiau įveiktų sudėtingas užduotis.
Agentinės dirbtinės inteligencijos veikimą leidžianti architektūra remiasi pažangiomis technologijomis, tokiomis kaip mašininis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas (NLP), pastiprinamuoju mokymusi ir didžiaisiais kalbos modeliais (LLM). Šie DI modeliai analizuoja įvairius duomenis ir naudoja natūralios kalbos supratimą (NLU), kad perprastų sudėtingas instrukcijas. Pats architektūrinis karkasas yra paremtas esminiais principais:
🔸 Moduliškumas: sudėtingas darbo funkcijas suskaidant į specializuotus modulius, siekiant supaprastinti kūrimą ir sudaryti sąlygas integruoti naujas technologijas.
🔸 Išplečiamumas: suteikiant DI agentams galimybę plėsti išteklius, kad būtų galima valdyti didėjančius duomenų kiekius ir sudėtingumą, pasitelkiant paskirstytą, išplečiamą skaičiavimo galią ir debesų infrastruktūrą.
🔸 Sąveikumas: užtikrinant, kad įvairūs moduliai ir DI gerai veiktų kartu, taip maksimaliai padidinant operacinį efektyvumą.
Ši darbo struktūra leidžia agentinei dirbtinei inteligencijai spręsti sudėtingus iššūkius ir atlikti kiekvieną užduotį, kuriai reikia dinamiško prisitaikymo.
Agentinė dirbtinė inteligencija vs. generatyvinė dirbtinė inteligencija
Nors abi veikia naudodamos dirbtinį intelektą ir didžiuosius kalbos modelius, jų pagrindinės funkcijos skiriasi.
Generatyvinė dirbtinė inteligencija (GenAI) ypač gerai kuria turinį – generuoja naują tekstą, vaizdus, kodą ar vaizdo įrašus, reaguodama į vartotojo komandą ar prašymą. Ji remiasi giluminio mokymosi DI modeliais (algoritmais, imituojančiais žmogaus smegenis), kad analizuotų didžiulius duomenų kiekius ir atpažintų dėsningumus, taip kurdama naujus rezultatus. Nors galinga, generatyvinė DI iš prigimties yra reaktyvi – ji laukia vartotojo užklausos.
Agentinė dirbtinė inteligencija sukurta veikti savarankiškai ir susitelkti į sprendimų priėmimą bei veiksmų atlikimą, o ne vien į turinio kūrimą. Agentinės DI sistemos yra proaktyvios ir orientuotos į tikslą, sukurtos priimti sprendimus ir veikti autonomiškai, siekiant sudėtingų tikslų su minimalia žmogaus intervencija. Ji gali prisitaikyti prie skirtingų ar kintančių situacijų ir turi „agentūrą“, leidžiančią priimti sprendimus pagal kontekstą. Agentinė DI dažnai naudoja generatyvinę DI kaip komponentą ar įrankį savo tikslui pasiekti, pavyzdžiui, sugeneruoti dalį vidinės ataskaitos ar parengti el. laiško juodraštį. Jos pagrindinė funkcija yra planuoti, samprotauti ir savarankiškai vykdyti konkrečias užduotis.
Agentinė dirbtinė inteligencija reiškia judėjimą nuo turinio generavimo prie į tikslą orientuotų veiksmų. Pagrindinė technologija sujungia lanksčias LLM savybes su tradicinio DI programavimo tikslumu.
Agentinės dirbtinės inteligencijos diegimas: naudojimo atvejai ir integracija
Integruojant agentinę dirbtinę inteligenciją į esamas įmonių sistemas, panaikinami duomenų silai ir sudaromos sąlygos išmanesniems, duomenimis grįstiems sprendimams. Tam reikia suderinti duomenis ir sistemas sklandžiai integracijai, o dažnai pradedama nuo kontroliuojamų bandomųjų projektų.
Agentinės DI ir DI agentų veikimo pavyzdžiai parodo jų gebėjimą savarankiškai veikti pagrindiniuose sektoriuose:
Klientų aptarnavimas
DI pagrindu veikiantys autonominiai agentai iš naujo apibrėžia klientų aptarnavimą. Skirtingai nei paprasti pokalbių robotai, agentinės DI valdomi autonominiai agentai gali greitai atpažinti kliento ketinimą ir atlikti daugiažingsnius veiksmus problemoms išspręsti, reikalaujant minimalios žmogaus intervencijos. Pavyzdžiui, DI pagrindu veikiantis agentas gali patikrinti operaciją, nustatyti klaidą, atlikti grąžinimą ir atnaujinti CRM sistemą – visa tai savarankiškai. Šie pažangūs DI valdomi agentai tvarko įprastas klientų užklausas ir sudėtingus aptarnavimo klausimus, gerindami bendrą klientų patirtį ir užtikrindami suasmenintą, greitą aptarnavimą dideliu mastu.
Tiekimo grandinės valdymas
Agentinė dirbtinė inteligencija yra būtina optimizuojant tiekimo grandinės valdymą. Analizuodami realaus laiko duomenis, DI agentai gali savarankiškai valdyti atsargas, prognozuoti paklausos svyravimus ir koreguoti pristatymo maršrutus, taip užtikrindami sklandesnę verslo veiklą.
Programinės įrangos kūrimas ir IT
DI agentai (pvz., „GitHub Copilot“) didina programuotojų produktyvumą siūlydami kodą. Be to, agentinė DI gali supaprastinti programinės įrangos kūrimą automatizuodama autonominį kodavimą ir derinimą, rašydama kodą ir vykdydama testus. DI agentai gali spręsti sudėtingus iššūkius, susijusius su kodo peržiūromis ir incidentų valdymu. Agentinė DI gali autonomiškai išspręsti sudėtingus IT bilietus, patvirtinti tapatybę ir atkurti slaptažodžius.
Finansinės rizikos valdymas
Agentinė dirbtinė inteligencija gali valdyti sudėtingus finansinius scenarijus. DI pagrindu veikiančios sistemos gali stebėti rinkos svyravimus, analizuoti realaus laiko duomenis ir automatiškai koreguoti portfelio paskirstymą, kad apsaugotų klientų investicijas.
Sveikatos priežiūra
Agentinė dirbtinė inteligencija gali padėti diagnozuoti, teikti gydymo rekomendacijas ir rūpintis pacientais. Pavyzdžiui, išmaniųjų inhaliatorių technologija, naudojanti agentinę DI, renka duomenis apie naudojimą ir aplinką, prireikus įspėdama sveikatos priežiūros specialistus. Tvarkant jautrius duomenis tokiose taikomosiose srityse būtina užtikrinti kruopštų valdymą ir žmogaus įsitraukimą.
Kibernetinis saugumas
Agentinės DI sistemos aptinka grėsmes ir automatiškai reaguoja į galimus saugumo pažeidimus analizuodamos tinklo veiklą. „Darktrace“ naudoja agentinę DI, kad autonomiškai aptiktų, reaguotų į galimas kibernetines grėsmes ir mokytųsi iš jų realiuoju laiku.
Kaip matote, DI agentų gebėjimas mokytis iš patirties ir bendradarbiauti tarp kelių agentų yra esminis sprendžiant sudėtingus darbo procesus įvairiose pramonės šakose.
Mašininis mokymasis, DI modeliai ir DI sprendimai: rizikos, iššūkiai ir žmogaus priežiūra
Agentinės dirbtinės inteligencijos galimybės pasižymi DI modelių ir technikų sustiprinimu, siekiant išplėsti autonomiją. Mašininio mokymosi (ML) algoritmai, ypač pastiprinamasis mokymasis (RL), yra labai svarbūs suteikiant DI gebėjimą nuolat mokytis ir prisitaikyti, sąveikaujant su aplinka ir gaunant grįžtamąjį ryšį. Agentinė DI naudoja šiuos mašininio mokymosi algoritmus duomenims apdoroti, dėsningumams nustatyti ir laikui bėgant tobulinti sprendimų priėmimą.
Tačiau autonominės veiklos galia įveda reikšmingų rizikų ir iššūkių, kuriuos būtina spręsti taikant tvirtą valdymo sistemą ir žmogaus priežiūrą.
Agentinės dirbtinės inteligencijos diegimo rizikos ir iššūkiai
Autonomija ir atskaitomybė: agentinėms DI sistemoms tampant vis autonomiškesnėms, kyla klausimų dėl atskaitomybės. Jei agentinė DI padaro klaidą, kas yra atsakingas? „Juodosios dėžės“ problema, kai sprendimų priėmimo procesas yra neaiškus, apsunkina trikčių šalinimą ir pasitikėjimo kūrimą.
Darbo vietų praradimas: tokiose srityse kaip klientų aptarnavimas ir sveikatos priežiūra kyla baimė dėl darbo vietų netekimo, nes agentinė DI perima vis daugiau pasikartojančių ir sudėtingų užduočių. Verslai turi atsakomybę padėti darbuotojams, siūlydami persikvalifikavimą ir bendradarbiavimo modelius.
Duomenų privatumas ir saugumas: DI sistemos dažnai tvarko sudėtingus scenarijus, susijusius su jautriais duomenimis. Reikalingas priėjimas prie vidinių įrankių ir didžiulių duomenų kiekių kelia susirūpinimą dėl saugumo ir subtilių atakų, galinčių suklaidinti DI, rizikos. Ypač svarbu diegti sluoksninę saugumo sistemą.
Šališkumas ir etika: jei DI agentai mokomi pagal šališkus duomenis, jie gali atkartoti tuos šališkumus, sukurdami neteisingus rezultatus. Etiniai aspektai, susiję su atsakomybe ir galimu piktnaudžiavimu, yra itin svarbūs.
Strateginė integracija ir žmogaus priežiūra
Siekiant užtikrinti veiksmingą ir atsakingą šių DI sprendimų plėtrą, žmogus TURĖTŲ dalyvauti procese. Agentinės DI kūrimas reikalauja specializuotų modelių naudojimo ir skaidrumo užtikrinimo.
Geriausios praktikos integruojant agentinę DI apima:
🔸 Orkestravimas: koordinuojant, kaip ir kada DI agentai veikia įvairiose sistemose ir užduotyse, siekiant užtikrinti atskaitomybę, sumažinti riziką ir suderinti rezultatus su strateginiais tikslais.
🔸 Žmogus procese: derinant automatizaciją su priežiūra, kai žmonės patikrina ir patvirtina sprendimus, ypač sudėtingoms užduotims ir išskirtinėms situacijoms. Nuolatinis žmogaus dalyvavimas užtikrina, kad DI išliktų patikimas ir pasitikėjimą keliantis įrankis.
🔸 Žinių pagrindas: verslo procesų ir ekspertizės kodifikavimas, siekiant informuoti intelektualių agentų elgesį.
🔸 Duomenų pagrindas: įmonės pasikliauja dideliais ir įvairiais duomenų rinkiniais, kad sėkmingai įdiegtų agentinę DI. Vis dažniau naudojamas sintetinių duomenų (sprendžiant duomenų trūkumą ir etikos klausimus) ir realaus laiko duomenų derinys DI modelių mokymui. Sintetiniai duomenys gali užpildyti spragas realiuose duomenų rinkiniuose ir simuliuoti retus įvykius.
Agentinė dirbtinė inteligencija ir DI agentai: kas toliau?
Galingų LLM, mašininio mokymosi ir įmonių sistemų integracijos derinys leido atsirasti agentinei DI, kuri yra „protas“ už DI agentų. Jie dabar gali veikti savarankiškai, reikalaujant tik šiek tiek žmogaus įsikišimo, kad būtų užbaigti darbo procesai.
Gartner prognozuoja, kad iki 2028 m. 15 % kasdienių darbo sprendimų bus priimama autonomiškai per agentinę DI, palyginti su 0 % 2024 m. Mokantis ir kaupant daugiau duomenų bei patirties, jų sprendimų priėmimo gebėjimai didės. Šis nuolatinio mokymosi procesas, paremta pažangiais DI modeliais, padės verslams išlikti priekyje. Agentinės DI gebėjimas prisitaikyti prie dinamiškos aplinkos ir spręsti dar sudėtingesnes problemas rodo fundamentalią ekosistemų pertvarką, skatinančią bendradarbiavimą ir inovacijas pasauliniu mastu.
Agentinė dirbtinė inteligencija neabejotinai yra kitas didelis žingsnis, iš naujo apibrėžiantis automatizaciją, derinant intelektą su autonominiais veiksmais.
Suteikdamos DI sistemoms savarankiškumą ir problemų sprendimo gebėjimus, organizacijos gali atskleisti beprecedentį darbuotojų produktyvumą ir skatinti ilgalaikius strateginius tikslus.
Užbaikime
Įsivaizduokite tai: jūsų biuras veikia automatinio valdymo režimu – ne chaotiškai, o tiksliai. Ataskaitos paruoštos dar nepradėjus jų prašyti. Klientų problemos išsisprendžia pačios. Projektai juda pirmyn per naktį. Už viso to nestovi žmogaus stebukladarys; tai agentinė DI – tokia DI, kuri nelaukia nurodymų.
Skirtingai nei tradicinė automatizacija ar net generatyvinė DI, agentinė DI yra proaktyvi. Ji priima sprendimus, sprendžia problemas ir prisitaiko prie vykstančių įvykių realiuoju laiku. Galvokite apie ją kaip apie skaitmeninį kolegą su iniciatyva – tokį, kuris planuoja, samprotauja, veikia ir net mokosi iš savo klaidų.
Šis pokytis keičia viską. Nuo klientų aptarnavimo ir tiekimo grandinių iki kibernetinio saugumo ir finansų – agentinė DI tyliai perima nuobodžiausias verslo dalis ir atlieka jas geriau nei bet kada. Čia ne apie žmonių pakeitimą – tai apie suteikimą jiems laiko mąstyti, kurti inovacijas ir vadovauti.
Tačiau su visa šia galia atsiranda naujas iššūkis: atskaitomybė, etika ir žmogaus įsitraukimas, kurie užtikrina, kad DI veiktų pagal verslo tikslus. Agentinės DI ateitis nėra vien tik apie autonomiją – tai apie bendradarbiavimą tarp mašinų, kurios veikia, ir žmonių, kurie nusprendžia, kur jos turėtų eiti toliau.
Agentinė dirbtinė inteligencija nebėra tik teorija. Ji tampa jūsų įmonės naująja strategine pranaša – skirtumu tarp reagavimo į pokyčius ir jų numatymo.
Jei esate pasirengę pamatyti tikrąsias DI galimybes savo organizacijoje, pasikalbėkime.
