Learn about agentic AI solutions Learn more about agentic AI solutions from SAS

AI-agenter

Hvad de er, og hvorfor de er vigtige

AI-agenter er systemer drevet af kunstig intelligens (AI), der udfører komplekse opgaver eller træffer informerede beslutninger med varierende menneskelig involvering. De overgår traditionelle chatbots og store sprogmodeller (LLM'er) ved at integrere data og avancerede analyseværktøjer for at være mere tilpasningsdygtige og i stand til at foretage komplekse ræsonnementer på tværs af brancher.

Traditionel AI til AI-agenter

AI-systemer har udviklet sig fra simple regelbaserede programmer til intelligente, adaptive modeller, der er i stand til at foretage komplekse ræsonnementer - og som forandrer den måde, software udvikles og implementeres på.

Tidlige AI-modeller, som ELIZA, brugte foruddefinerede scripts til at simulere samtaler. Disse regelbaserede agenter manglede tilpasningsevne.

Indførelsen af forstærkningslæring (RL) gjorde det muligt for AI at forbedre sig gennem erfaring og feedback. Et kendt eksempel er TD-Gammon – et backgammon-program, der anvendte forstærkningslæring til at lære af sine tidligere partier og gradvist forbedre sin spillealgoritme.

Maskinlæring og deep learning har bidraget til at gøre AI mere avanceret, så teknologien kan producere komplekse resultater, behandle store datamængder og automatisere arbejdsgange på tværs af brancher.

AI-agenter bliver stadig mere autonome og integreres med LLM'er for at forbedre beslutningstagningen, optimere processer og levere indsigt i realtid.

AI-agenter i nutidens verden d

AI-agenter former industrier ved at muliggøre automatisering, øge effektiviteten og forbedre kundeinteraktioner. Udforsk flere ressourcer:

AI-agenterne er kommet, men hvor autonome skal de være?

Et kig på balancen mellem AI-autonomi og menneskeligt tilsyn.

Læs blogindlægget Read blog posts on a variety of AI agent topics

Kontrol af AI-agenter: Den nye grænse for pålidelig AI

Udforskning af de rammer, der er nødvendige for at sikre, at AI-agenter agerer etisk og pålideligt.

Læs blogindlægget Blog about AI governance

At forstå komponenterne i en AI-agent: En livscyklus i fem trin

Nedbrydning af de vigtigste faser i udviklingen og implementeringen af AI-agenter.

Læs blogindlægget 5 step lifecycle of AI agent

Hvorfor beslutningsintelligens betyder mere i AI-agenternes tidsalder

Undersøgelse af, hvordan AI-drevet beslutningstagning forbedrer forretningsresultater og strategisk planlægning.

Læs blogindlægget Learn what AI anxiety is and how you can manage it

Agentisk AI forklaret

Hvad er agentisk AI? Som en førende trend inden for teknologi er der mange, der spekulerer på, hvad det er, og hvordan det vil påvirke erhvervslivet. Flere faktorer gør agentisk AI særligt relevant i dag - herunder behovet for automatisering, bedre beslutningstagning og større produktivitet. Der er dog risici og bekymringer ved autonom AI, som sætter fokus på ansvarlig AI. Hør Marinela Profi fortælle om agentisk AI, brugssituationer i den virkelige verden samt fordele og risici.

Hvem bruger AI-agenter?

AI-agenter revolutionerer flere brancher ved at forbedre effektivitet, beslutningstagning og kundeoplevelser..

Banksektoren

Registrering af svindel, risikovurdering og automatisering af kundeservice sørger for sikre transaktioner og bedre brugeroplevelser.

AI-løsninger til banksektoren Learn about AI in banking solutions from SAS

Sundhedssektoren

Analyse af medicinske data, hjælp til diagnosticering og automatisering af administrative opgaver, så udbydere kan fokusere på patientresultater.

AI-løsninger til sundhedssektoren Learn about AI in health care solutions from SAS

Forsikringsbranchen

Automatisering af skadesbehandling, afsløring af svindel og personlig tilpasning af forsikringsanbefalinger reducerer den manuelle indsats og forbedrer kundetilfredsheden.

AI-løsninger til forsikringsbranchen Learn about AI in insurance solutions from SAS

Den offentlige sektor

Forbedring af offentlige tjenester, bedre cybersikkerhed og automatisering af rutineopgaver for større effektivitet.

AI-løsninger til den offentlige sektor Learn about AI in public sector solutions from SAS

AI-agenter opererer inden for et spektrum af beslutningstagning - fra helt autonome handlinger til menneskestyret tilsyn. Nøglen er at afbalancere kompleksitet, hastighed og determinisme for at sikre, at AI leverer de rigtige resultater på det rigtige tidspunkt." Bryan Harris Chief Technology Officer SAS

AI i aktion: Driver forretningssucces

Se, hvordan AI-drevet automatisering transformerer kundeservice og forretningsgange for Georgia-Pacific. Georgia Pacific customer page

Sådan fungerer AI-agenter

AI-agenter er ikke en one-size-fits-all-løsning. I stedet opererer de inden for et spektrum af autonomi, der spænder over to forskellige beslutningssløjfer:

Mennesket ude af loopet. Fungerer autonomt og træffer beslutninger i realtid uden menneskelig indblanding.
Mennesket i loopet. Inddrager menneskeligt tilsyn efter behov og hjælper, men erstatter ikke helt den menneskelige beslutningstagning.

Hver af disse beslutningssløjfer kommer med vigtige overvejelser, herunder:

Problemets kompleksitet. Problemer med lavere kompleksitet håndteres ofte bedst autonomt, mens udfordringer med højere kompleksitet ofte har gavn af menneskeligt tilsyn.
Determinisme. Systemer, der fungerer uafhængigt, skal levere ensartede, repeterbare resultater. De systemer, der arbejder sammen med mennesker, kan give mulighed for mere udforskende eller adaptive resultater.
Hurtig beslutningstagning. Brug i realtid kræver reaktioner på millisekundniveau, mens nuancerede scenarier kan give mere tid til analyse.
Nøjagtighed og kontrol. Automatiseringsniveauet varierer afhængigt af den nødvendige nøjagtighed og behovet for lovgivningsmæssigt tilsyn i brancher som bank, forsikring og sundhedspleje.

AI-agenter i praksis

AI-agenter fungerer ved hjælp af fem nøglekomponenter: Perception, kognition, beslutningstagning, handling og læring.

1. Opfattelse: Indsamling af data

En AI-agents fundament er dens evne til at opfatte verden ved at indsamle data fra sensorer, input og databaser. Kvaliteten og bredden af disse data er afgørende - nøjagtige, relevante oplysninger giver mulighed for bedre beslutninger, mens ufuldstændige data kan føre til fejl. Opfattelsen sætter scenen for alle efterfølgende handlinger.
2. Cognition: Analyzing information

Når AI-agenten har indsamlet data, behandler og fortolker den dem i erkendelsesfasen. Her identificerer agenten mønstre, opdager tendenser og udleder indsigter ved hjælp af analytics, machine learning, linguistic rules, inference og LLMs.
3. Beslutningstagning: Fastlæggelse af den bedste handling

I beslutningsfasen fastsætter en AI-agent den bedste fremgangsmåde på baggrund af sin analyse og de betingelser, der stilles til agenten. Agenten vælger den mest effektive reaktion, ligesom vi træffer valg ved hjælp af tilgængelig information. En veldefineret beslutningsramme er afgørende, da dårlige beslutninger kan have økonomiske, driftsmæssige eller imagemæssige konsekvenser.
4. Handling: Gennemførelse af beslutningen

Når AI-agenten har truffet en beslutning, omsætter den valget til handling. Det kan betyde at udføre en opgave, anbefale en løsning eller udløse et svar i et andet system. Og den handling er ikke altid virtuel - det kan være at sende en e-mail eller omdirigere en produktionslinje til en backup-sti, fordi der er identificeret et sandsynligt behov for vedligeholdelse. Det er her, man går fra at tænke til at gøre og omsætter indsigter til resultater i den virkelige verden.
5. Læring: Forbedring over tid

I modsætning til traditionelle systemer, der har brug for manuelle opdateringer, forbedrer AI-agenter sig over tid ved at analysere resultaterne af deres handlinger. Hvis en beslutning virker, forstærker agenten den tilgang; hvis den mislykkes, justerer den sig. Denne evne til at tilpasse sig gør AI-agenter smartere, mere effektive og bedre tilpasset et specifikt mål over tid. Agenter kan dokumentere de forbedringer og den læring, der sker, så deres brugere kan spore og revidere deres udvikling, hvilket giver mulighed for både gennemsigtighed i beslutningstagningen og ansvarlighed i handling.

Forståelse af komponenterne i en AI-agent: En livscyklus i fem trin Read the blog explaining the different parts of an AI agent

Miljøets rolle

En AI-agent opererer ikke i et vakuum - den interagerer med systemer, mennesker og processer, som former dens beslutninger. Miljøet giver den kontekst og feedback, der påvirker perception, kognition og handlinger. Et veldefineret miljø hjælper agenten med at træffe bedre beslutninger og løbende forbedre sig.

AI-agenter versus agentisk AI

AI-agenter og agentisk AI er blevet brugt i flæng, men de har forskellige betydninger. Læs videre for at forstå forskellen.

AI-agenter er specifikke, opgaveorienterede AI-systemer, der er designet til at udføre gentagne opgaver på vegne af en bruger. Disse agenter kan automatisere processer, analysere data og træffe beslutninger baseret på foruddefinerede regler og algoritmer. De interagerer med deres miljø, systemer, mennesker og processer for at forme deres beslutninger og handlinger.

Agentisk AI refererer til intelligente systemer eller "agenter", der udviser et højere niveau af autonomi og beslutningsevne. Disse systemer kan træffe beslutninger, udføre opgaver og lære af deres interaktioner i et givet miljø. Agentisk AI udgør en mere omfattende tilgang, der bruger flere AI-agenter til at nå komplekse mål på egen hånd. Det involverer en kombination af AI, automatisering og menneskeligt tilsyn for at omdefinere, hvordan virksomheder fungerer, træffer beslutninger og interagerer med teknologi.

Kort sagt: AI-agenter er værktøjerne. Agentisk AI er det system, der bruger disse værktøjer til at tænke, beslutte og handle på egen hånd. Ikke alle AI-agenter er agentiske - ægte agentisk AI kræver et højere niveau af autonomi og koordinering. Men fuld autonomi alene er ikke nok til virksomhedsbrug. Det er her, gennemtænkt orkestrering, menneskeligt tilsyn og tillid kommer ind i billedet.

Næste skridt

Se, hvordan agentisk AI spiller en rolle i forretningsinnovation

Lær om agentiske AI-løsninger fra SAS See how SAS can help you develop agentic AI solutions

SAS® Intelligent beslutningstagning

SAS Intelligent beslutningstagning giver organisationer mulighed for at automatisere og styre komplekse beslutninger med hastighed og præcision. Ved at kombinere styring af forretningsregler, registrering af hændelser i realtid, beslutningsstyring og avanceret analyse kan virksomheder træffe datadrevne beslutninger i stor skala. Fra personlig markedsføring og next-best-handlinger til kredittjenester og forebyggelse af svindel strømliner det kundeinteraktioner i realtid og operationelle arbejdsgange.

SAS Intelligent beslutningstagning Discover how you can use the SAS Viya platform for trustworthy AI solutions