Agenty AI
Teoria i praktyka
Agenty AI to zasilane przez sztuczną inteligencję (AI) systemy, które wykonują złożone zadania lub podejmują decyzje oparte na wiedzy przy różnym stopniu zaangażowania człowieka. Agenty mają przewagę nad tradycyjnymi chatbotami i dużymi modelami językowymi (LLM) dzięki lepszym zdolnościom adaptacji i złożonego rozumowania, które zawdzięczają integrowaniu danych i wykorzystywaniu zaawansowanych narzędzi analitycznych.
Od tradycyjnej sztucznej inteligencji do agentów AI
Systemy AI przeszły długą drogę, przekształcając się z prostych programów opartych na regułach w inteligentne modele adaptacyjne zdolne do złożonego rozumowania – proces ten zrewolucjonizował sposoby opracowywania i wdrażania oprogramowania.
Agenty AI w dzisiejszym świecie
Agenty AI kształtują dziś różne branże, umożliwiając automatyzację, podnosząc wydajność i udoskonalając interakcje z klientami. Poniżej znajdziesz więcej materiałów:
Agentic AI bez tajemnic
Czym jest agentic AI? Jako że agentic AI staje się wiodącym trendem w technologii, wiele osób zastanawia się, czym jest to zjawisko i jak będzie ono wpływać na biznes. Istnieje kilka czynników, które sprawiają, że technologia agentic AI jest dziś szczególnie ważna – wśród nich warto wymienić potrzebę automatyzacji, usprawniania procesów decyzyjnych i zwiększania produktywności. Autonomiczna sztuczna inteligencja niesie jednak ze sobą także zagrożenia i obawy, przez co na pierwszy plan wysuwa się odpowiedzialna AI. Posłuchaj Marineli Profi, która wyjaśnia, czym jest agentic AI oraz jakie są jej praktyczne zastosowania, korzyści i zagrożenia.
Kto korzysta z agentów AI?
Agenty AI rewolucjonizują różne branże, poprawiając skuteczność, usprawniając podejmowanie decyzji i doskonaląc doświadczenia klientów.
Agenty AI działają w szerokim spektrum decyzyjnym: od decyzji w pełni autonomicznych po te podejmowane pod nadzorem ludzi. Kluczowe znaczenie ma tu równoważenie takich aspektów jak złożoność, prędkość i determinizm, ponieważ umożliwia ono AI dostarczanie właściwych wyników we właściwym czasie. Bryan Harris Chief Technology Officer SAS
Jak działają agenty AI
Agenty AI nie stanowią uniwersalnego rozwiązania dla wszystkich. Systemy te różnią się poziomem autonomii mieszczącym się na spektrum pomiędzy dwoma biegunami decyzyjnymi:
- Human out of the loop. Działanie autonomiczne i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym bez udziału człowieka.
- Human in the loop. Działanie pod nadzorem człowieka w razie potrzeby. Wpieranie procesu podejmowania decyzji przez ludzi bez wykluczania ich udziału.
W przypadku każdej z tych pętli decyzyjnych należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych aspektów, takich jak:
- Złożoność problemu. Przy mniej złożonych problemach często najlepiej sprawdzają się rozwiązania autonomiczne, natomiast bardziej złożone wyzwania wymagają nadzoru ze strony ludzi.
- Determinizm. Systemy operujące niezależnie muszą przynosić spójne i powtarzalne wyniki. Te z nich, które działają przy udziale ludzi, mogą generować wyniki charakteryzujące się większą wyjaśnialnością i adaptacyjnością.
- Prędkość podejmowania decyzji. Korzystanie w czasie rzeczywistym wymaga dostarczania odpowiedzi w ciągu milisekund, natomiast w przypadku bardziej zniuansowanych scenariuszy czas analizy może być dłuższy.
- Poprawność i nadzór. Poziom automatyzacji różni się w zależności od wymaganej dokładności i potrzeby nadzoru regulacyjnego w branżach takich jak bankowość, ubezpieczenia czy ochrona zdrowia.
Agenty AI w praktyce
Działanie agentów AI opiera się na pięciu kluczowych elementach. Są to: percepcja, procesy poznawcze, podejmowanie decyzji, działanie i nauka.
Rola otoczenia
Agent AI nie działa w próżni, lecz wchodzi w interakcje z systemami, ludźmi i procesami, które kształtują jego decyzje. Otoczenie dostarcza kontekst i informacje zwrotne wpływające na percepcję, procesy poznawcze i działania. Dobrze zdefiniowane otoczenie pomaga agentowi podejmować lepsze decyzje i nieustannie się doskonalić.
Agenty AI a agentic AI
Choć pojęcia „agenty AI” i „agentic AI” są często używane zamiennie, oznaczają co innego. Poniżej wyjaśniamy, na czym polega różnica.
Agenty AI to konkretne, ukierunkowane na zadania systemy AI stworzone do wykonywania powtarzalnych działań w imieniu użytkownika. Agenty mogą automatyzować procesy, analizować dane i podejmować decyzje na podstawie wstępnie zdefiniowanych reguł i algorytmów. Systemy te wchodzą w interakcje z otoczeniem, systemami, ludźmi i procesami, które wpływają na ich decyzje i działania.
Z kolei agentic AI to pojęcie, które oznacza inteligentne systemy czy też „agentów” o wyższym stopniu autonomii i zdolności podejmowania decyzji. Systemy te mogą podejmować decyzje, wykonywać zadania i uczyć się na podstawie interakcji z danym otoczeniem. Agentic AI to szersza sieć, wykorzystująca wiele agentów AI do autonomicznego osiągania złożonych celów. Rozwiązanie to polega na łączeniu AI, automatyzacji i ludzkiego nadzoru w celu zmiany sposobu, w jaki firmy działają, podejmują decyzje i obcują z technologią.
Podsumowując: agenty AI to narzędzia, a agentic AI to system, który narzędzia te wykorzystuje do samodzielnego myślenia, decydowania i działania. Nie każdy agent AI to agentic AI – prawdziwa agentic AI wymaga wyższego poziomu autonomii i koordynacji. Czy pełna autonomia oznacza, że dane rozwiązanie można tak po prostu zastosować w firmie? Nie, ponieważ wszystko trzeba jeszcze odpowiednio zgrać, zapewnić nadzór człowieka i zadbać o zaufanie.
SAS® Intelligent Decisioning
SAS Intelligent Decisioning pozwala organizacjom automatyzować proces podejmowania złożonych decyzji oraz szybko i precyzyjnie nimi zarządzać. Łączenie biznesowych reguł zarządzania, wykrywania zdarzeń w czasie rzeczywistym, nadzoru nad decyzjami i zaawansowanej analityki umożliwia firmom podejmowanie decyzji opartych na danych na dużą skalę. Rozwiązania te usprawniają procesy operacyjne i interakcje z klientami w czasie rzeczywistym – od spersonalizowanego marketingu i alternatywnych działań po usługi kredytowe i zapobieganie oszustwom.
Polecane materiały
-
Artykuł
AI transforms insurance: See 8 examples of how it worksUsing AI in insurance can boost value for customers, insurance companies and stakeholders alike. Examples range from stronger fraud detection and improved customer service to optimized underwriting processes and competitive advantage. Learn more about how AI is transforming the industry.
-
Artykuł
IFRS 17 and Insurance Capital Standards: Insurance regulation meets insurance accounting standardsIFRS 17 and ICS facilitate comparability and transparency for insurers from a regulatory and accounting perspective. Explore their similarities and differences, recognizing how clear communications can help stakeholders navigate regulatory and statutory reporting changes, increase confidence, and help mitigate adverse effects on share prices and ratings.
-
Artykuł
AI and humanity: Collaborating to solve global problemsDisplaced communities, the food crisis and natural disasters – these situations affect quality of life, and even the ability to survive. Could artificial intelligence be the unexpected boost humanity needs? Could it accelerate our ability to make a positive, lasting impact? Learn more and read examples of how AI is being used to find solutions to global problems.