Czym jest agentowa sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja przechodzi od funkcji pomocniczej do samodzielnego działania. Agentowa sztuczna inteligencja wychodzi z roli pasywnej i przejmuje kontrolę, ponieważ zaprojektowano ją tak, aby samodzielnie planowała, wykonywała i dostosowywała się do sytuacji, podejmowała autonomiczne decyzje na podstawie otoczenia oraz realizowała zadania w ramach swojego zakresu działania. Ten potencjał proaktywnego, zorientowanego na cel rozwiązywania problemów niesie ze sobą ogromne nadzieje na sprostanie złożonym wyzwaniom w różnych dziedzinach. Oto, co należy o tym wiedzieć.

Czym jest agentowa sztuczna inteligencja?

Agentowa sztuczna inteligencja to system sztucznej inteligencji, który jest zdolny do podejmowania autonomicznych decyzji (przy minimalnym nadzorze ze strony człowieka) na podstawie zarówno dotychczasowych działań, jak i bieżącej oceny tego, co jest potrzebne do wykonania zadania. Agentowy system sztucznej inteligencji może analizować bieżący stan postępów w realizacji celu, a następnie podejmować odpowiednie decyzje, np. dodawać nowe kroki lub zwracać się o pomoc do ludzi lub innych systemów sztucznej inteligencji.

W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji (terminu powszechnie używanego na określenie usług niegeneratywnej sztucznej inteligencji) agentowa sztuczna inteligencja nie jest ograniczona poprzez zapytania i nadzór człowieka do modelu dane wejściowe / dane wyjściowe. Technologia ta jest natomiast na tyle autonomiczna, że może podejmować złożone działania w celu osiągnięcia wyznaczonego celu, konsultując się z ludźmi tylko wtedy, gdy jest to konieczne.

Innym sposobem rozumienia agentowej sztucznej inteligencji jest porównanie jej do menedżera i technika. Specjalne agenty AI są trenowane do wykonywania określonych zadań na podstawie danych wejściowych, niczym wykwalifikowany technik przypisany do wykonania zadania. Agentowa sztuczna inteligencja może korzystać z różnych technik sztucznej inteligencji, w tym generatywnej sztucznej inteligencji, podejmując jednocześnie autonomiczne decyzje, niczym menedżer decydujący o tym, którzy technicy są niezbędni do realizacji projektu. Na bazie tej analogii menedżer może współpracować ze swoimi odpowiednikami i zbierać informacje zwrotne od techników działających w terenie, optymalizować przepływ pracy, żądać dodatkowych informacji i w razie potrzeby wdrażać dodatkowe zasoby.

Kluczowe wnioski

• Agentowa sztuczna inteligencja to systemy sztucznej inteligencji zdolne do podejmowania autonomicznych decyzji dotyczących sposobu osiągnięcia celu, a następnie do realizacji tych decyzji.
• Agentowe systemy sztucznej inteligencji mogą współdziałać z agentami AI i ludźmi w celu wyznaczania i osiągania celów.
• Agentowe systemy sztucznej inteligencji często używają różnych narzędzi, w tym modeli AI, specjalnych agentów AI i zorkiestrowanych usług AI, aby zrealizować cele strategiczne.
• Agentowe systemy sztucznej inteligencji są zdolne do wykonywania bardziej złożonych i niezależnych działań niż tradycyjna sztuczna inteligencja, ale mogą również wymagać znacznie większych zasobów.

Charakterystyka agentowej sztucznej inteligencji

Agentowa sztuczna inteligencja to trzeci etap rozwoju sztucznej inteligencji. Początkowy rozkwit nowoczesnej sztucznej inteligencji przyniósł ze sobą nowe technologie (takie jak silniki rekomendacji i autouzupełnianie tekstu), które analizowały duże zbiory danych, aby zidentyfikować korelacje statystyczne i obliczać prawdopodobne rezultaty. Drugi etap nastąpił niedawno, gdy nowe algorytmy, większa moc obliczeniowa i dostępność danych umożliwiły sztucznej inteligencji generowanie kreatywnych treści, w tym tekstu, obrazów i muzyki.

Trzeci etap rozwoju sztucznej inteligencji skupia się na zdolności łączenia odmiennych elementów i umiejętności pod jednym wspólnym parasolem wyboru. Ważne jest, aby odróżniać agenty sztucznej inteligencji od systemów agentowej sztucznej inteligencji. Agenty mają dostęp do predykcyjnych, generatywnych i innych funkcji sztucznej inteligencji. Zamiast czekać, aż użytkownik poprosi o na przykład generatywne dane wyjściowe, agent jest zaprogramowany do działania na rzecz osiągnięcia określonego celu. W ten sposób agentowa sztuczna inteligencja analizuje ścieżki prowadzące do celu i podejmuje decyzje dotyczące najlepszego sposobu wykonania danego zadania. Agenty mogą również uwzględniać dane dotyczące poprzednich realizacji zadań, aby poprawiać jakość swoich działań.

Dzięki zdolności przetwarzania i syntezy dużych ilości danych agent AI może być zdolny do przeprowadzania badań na poziomie niedostępnym dla ludzi. Dzięki podejmowaniu decyzji bez instrukcji agenty mogą odkrywać dodatkowe informacje i przyswajać sobie informacje zwrotne, co pomaga im stać się partnerami do współpracy, zarówno w celach służbowych, jak i prywatnych użytkownika.

Agentowe systemy sztucznej inteligencji są rozwijane poprzez łączenie poszczególnych agentów AI oraz innych odpowiednich systemów lub narzędzi w spójną całość. Na przykład agent AI może obsługiwać reklamacje klientów. Agentowy system sztucznej inteligencji może następnie wykorzystać te dane, aby pomóc projektantom i marketingowcom dostosować ofertę na podstawie zidentyfikowanych wzorców zachowań klientów.

W związku z tym pytanie, przed którym stoją przedsiębiorstwa, nie brzmi: „Co agentowa sztuczna inteligencja może dla nas zrobić?”. Właściwe pytanie brzmi: „Od czego mamy zacząć?”. Odpowiedzią są często gotowe agentowe platformy sztucznej inteligencji, które oferują łatwą integrację, skalowalność i personalizację.

Jak działa agentowa sztuczna inteligencja?

Agentowe systemy sztucznej inteligencji zostały zaprojektowane tak, aby zarządzać różnymi elementami sztucznej inteligencji i wykorzystywać je w celu realizacji określonego celu projektu. Poniżej przedstawiono ogólne kroki stosowane przez agentowe systemy sztucznej inteligencji, przy czym konkretne kroki w ramach poszczególnych zadań mogą się nieznacznie różnić:

1. Określenie celu i parametrów. Cel i ograniczenia projektu zostały przekazane przez człowieka.
2. Zadania i kroki. Odpowiedni duży model językowy, prawdopodobnie model podstawowy wybrany z gotowych opcji, przetwarza te informacje, aby zestawić zadania niezbędne do osiągnięcia celu, przestrzegając jednocześnie ustalonych parametrów i ograniczeń.
3. Autonomiczne decyzje. Po określeniu zadań agentowy system sztucznej inteligencji decyduje, w jaki sposób osiągnąć wyznaczone cele, i zaczyna działać samodzielnie lub w razie potrzeby z pomocą człowieka.
4. Informacje zwrotne i poprawki. Agent pobiera dane z zadań wykonywanych równolegle i w razie potrzeby dostosowuje przepływ pracy. Może to oznaczać wszystko, od ograniczenia liczby etapów w celu optymalizacji przepływu pracy po dodanie nowych etapów w celu dalszego zbierania danych. Atrakcyjność agentowych systemów sztucznej inteligencji wynika z ich zdolności do podejmowania decyzji i dostosowywania się na podstawie danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym.
5. Systemowe udoskonalenia. W miarę jak agent dąży do realizacji wyznaczonego celu, włącza zarejestrowane wyniki i działania do systemowej pętli sprzężenia zwrotnego, powszechnie znanej w branży AI jako „koło zamachowe danych”. Pętla ta przesuwa granice możliwości agenta, mając na celu poprawę dokładności i efektywności w czasie.

Aby agentowe systemy sztucznej inteligencji działały zgodnie z założeniami, zespoły IT często udostępniają agentom automatyzacje/agenty i dane niższego poziomu. Następnie przedsiębiorstwa mogą zintegrować komercyjny agentowy system sztucznej inteligencji, który odpowiada ich potrzebom w zakresie funkcjonalności, personalizacji, skalowalności i wydajności, a następnie udoskonalić go tak, aby wykonywał zadania zgodnie z celami projektów.

Czym agentowa sztuczna inteligencja różni się od tradycyjnej sztucznej inteligencji?

Tradycyjna sztuczna inteligencja to termin branżowy określający systemy sztucznej inteligencji, które nie są generatywne, a zatem nie są agentowe. Te oparte na regułach i logice systemy pobierają i przetwarzają dane, a następnie generują kolejne dane jako dane wyjściowe. Weźmy na przykład wykrywanie oszustw. W tym przypadku, po odpowiednim wytrenowaniu, system skupiłby się na rekordach klientów firmy finansowej, identyfikując anomalie i wartości odstające w różnych kategoriach, takich jak typ zakupu, lokalizacja geograficzna, kwota i pora dnia. Jest to sytuacja typu dane wejściowe (dane transakcji) / dane wyjściowe (ustalenie statusu oszustwa). Pomimo decyzji podejmowanych w ramach przepływu pracy, sztuczna inteligencja ostatecznie wykonuje z góry określone zadanie, do którego została specjalnie wytrenowana.

Agentowa sztuczna inteligencja jest natomiast bardziej autonomiczna, skupiając się na celu, a dopiero potem decydując o najlepszym sposobie jego osiągnięcia. Agentowy system sztucznej inteligencji jest niezależny w poszukiwaniu informacji potrzebnych do określenia sposobu osiągnięcia celu, a nawet w łączeniu się z innymi dostępnymi narzędziami. Wróćmy do przykładu z wykrywaniem oszustw. Agentowa sztuczna inteligencja może zadawać pytania i odkrywać informacje, które mogą zapewnić szerszy kontekst, a tym samym przynieść lepsze wyniki. Jeśli więc poprzedni model wykrywania oszustw wykrył anomalię w cenie i kategorii zakupu, która prowadzi do oflagowania danej transakcji, agentowy system sztucznej inteligencji będzie mógł komunikować się z innymi systemami w celu zebrania dalszych informacji na temat sytuacji klienta.

W tym przypadku żądanie szczegółów dotyczących pogody mogłoby ujawnić, że region klienta doświadczył gwałtownej, nagłej burzy, z licznymi doniesieniami o katastrofalnych warunkach. Ponadto nagły wzrost zakupów miał miejsce w sklepach z artykułami żelaznymi i spożywczymi, co może wskazywać na gromadzenie zapasów awaryjnych. Pomimo nietypowego zachowania agent mógłby wykorzystać tę wiedzę i dołączyć do flagi kontekstowe notatki, aby ostateczną decyzję podjął człowiek. Dzięki zdolności agentowej sztucznej inteligencji do podejmowania decyzji człowiek dysponuje znacznie większą ilością informacji, które pozwalają mu podjąć ostateczną decyzję bez konieczności samodzielnego wykonywania całej pracy przygotowawczej.

Jaka jest różnica między agentową sztuczną inteligencją a generatywną sztuczną inteligencją?

Zarówno agentowa sztuczna inteligencja, jak i generatywna sztuczna inteligencja to systemy o dużej moc obliczeniowej, a każdy z nich służy konkretnym i unikatowym celom. Agentowa sztuczna inteligencja skupia się na podejmowaniu decyzji i działaniach, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja zajmuje się generowaniem treści. Mimo że w ostatnich latach generatywna sztuczna inteligencja zyskała na mocy obliczeniowej i zdolnościach, a sama jakość i dokładność danych wyjściowych poprawiają się, nadal jest to technologia oparta na procesie „dane wejściowe / dane wyjściowe”.

Innymi słowy, generatywna sztuczna inteligencja nadal wymaga instrukcji.

Weźmy na przykład duży model językowy do badania raportu technicznego. Badacz przedstawia różne instrukcje i otrzymuje szczegółowe dane wyjściowe. Badacz może również zadawać pytania uzupełniające na podstawie danych wyjściowych lub zmienić kontekst zapytania, aby uzyskać inne podejście lub inną perspektywę. Następnie badacz może połączyć te informacje i wybrać te, które są najbardziej odpowiednie do badania raportu.

Dzięki agentowej sztucznej inteligencji większość tego procesu mogłaby teoretycznie zostać usprawniona. Zamiast zadawać pytania i zastanawiać się, gdzie występują luki informacyjne, badacz wyznacza agentowemu systemowi sztucznej inteligencji cel — im bardziej konkretny i szczegółowy, tym lepiej. W ramach tego celu agentowy system sztucznej inteligencji może następnie komunikować się z dużym modelem językowym w celu pobrania wygenerowanych danych wyjściowych. Znając cel, agentowy system sztucznej inteligencji może następnie wykorzystać uzyskane w ten sposób informacje i kontynuować ich przetwarzanie, aż do uzyskania satysfakcjonujących danych wyjściowych. Ponadto agentowy system sztucznej inteligencji może komunikować się z innymi zewnętrznymi źródłami i modelami sztucznej inteligencji, umożliwiając przeprowadzenie dodatkowych, własnych badań, które mogą mieć zastosowanie do danych wyjściowych przed ich przedstawieniem użytkownikowi.

Generatywną sztuczną inteligencję można porównać do zestawu narzędzi do samodzielnej naprawy cieknącego zlewu. Agent AI to hydraulik wezwany do usunięcia wycieku i zbadania, co ewentualnie mogło spowodować wyciek. Agentowy system sztucznej inteligencji to natomiast generalny wykonawca, który może kierować pracami hydraulika, a jednocześnie koordynować działania elektryka i specjalisty od pleśni w celu zbadania szkód związanych z wyciekiem.

Praktyczne zastosowania agentowej sztucznej inteligencji

Agentowa sztuczna inteligencja może przyspieszać wykonywanie operacji i rozwiązywać problemy na wielu różnych obszarach, w tym korporacyjnych, publicznych, prywatnych itp. Poniżej przedstawiono przykłady praktycznych zastosowań agentowej sztucznej inteligencji w codziennym życiu.

• Profile zdrowotne. Dane pacjentów mogą pochodzić z wielu źródeł, w tym z urządzeń nasobnych, wyników badań krwi i wyników badań fizykalnych. Zestawienie tych danych może ujawnić wzorzec wskazujący na rozwijające się schorzenie. Wyciągnięcie takiego wniosku wymaga jednak szerszej wiedzy medycznej połączonej z możliwością uzyskania dostępu do tych danych i ich oceny. Agentowa sztuczna inteligencja może szybko przetwarzać wszystkie dane właściwe dla konkretnego pacjenta, aby wykrywać pojawiające się oznaki problemów. Ponadto agent może samodzielnie zbierać dodatkowe dane niezbędne do sporządzenia raportu dla lekarza prowadzącego.
• Roszczenia ubezpieczeniowe. Obsługa roszczeń ubezpieczeniowych obejmuje wiele elementów i często wymaga przetwarzania informacji pochodzących od różnych stron. Agentowe systemy sztucznej inteligencji mogą przyspieszyć to przetwarzanie identyfikując kluczowe i istotne dane z przesłanych formularzy w celu zestawienia i weryfikacji posiadanych informacji. Jednocześnie system może zarządzać całym procesem i powiadamiać odpowiednie osoby, gdy wymagane są od nich jakieś działania.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw. Wiele elementów typowego łańcucha dostaw — od prognozowania po zarządzanie zapasami — może skorzystać z agentowej sztucznej inteligencji. Szczególnym przykładem jest zarządzanie transportem i trasami. Standardowe dane logistyczne pochodzą w tym przypadku z systemu śledzenia dostaw. Agent sztucznej inteligencji może jednak nawiązać połączenie z innymi systemami w celu optymalizacji trasy dostaw. Uwzględnione mogą zostać takie czynniki, jak pogoda, ruch drogowy, a nawet stabilność polityczna i święta państwowe, a sam agent może wprowadzić odpowiednie korekty na potrzeby wspomnianej optymalizacji.
• Zarządzanie ruchem drogowym. Organy administracji rządowej mogą zintegrować agentową sztuczną inteligencję z systemami kontroli ruchu drogowego, aby zbierać i interpretować dane spływające z różnych źródeł. Pozyskiwane w czasie rzeczywistym z kamer i czujników dane o natężeniu ruchu, dane pogodowe i dane dotyczące robót drogowych oraz wyniki analiz predykcyjnych opartych na wzorcach historycznych mogą być przetwarzane i analizowane przez agentową sztuczną inteligencję, która dostosowuje synchronizację sygnalizacji świetlnej, aby zmniejszyć natężenie ruchu i złagodzić frustrację kierowców.

Korzyści z agentowej sztucznej inteligencji

Agentowa sztuczna inteligencja to rozwinięcie automatyzacji i usprawniania procesów, które może przynieść wiele korzyści, zwłaszcza gdy opiera się na dobrych podstawach zarządzania obciążeniem i danymi oraz na systemach agentowych dostosowanych do konkretnych zastosowań.

Poniżej przedstawiono najważniejsze korzyści uzyskiwane przez przedsiębiorstwa po pomyślnym wdrożeniu agentowej sztucznej inteligencji.

• Całodobowe działanie. Agentowa sztuczna inteligencja nie czeka na dane wejściowe po zakończeniu zadania, jak ma to miejsce w przypadku nieagentowej sztucznej inteligencji, ale działa w kierunku osiągnięcia celu. Ta autonomia w procesie podejmowania decyzji oznacza, że może działać bez przerwy, w zakresie zarówno przetwarzania danych, zbierania informacji, odpowiadania na żądania i pytania klientów, jak i innych funkcji.
• Obniżenie kosztów. Agentowe systemy sztucznej inteligencji mogą działać szybko, dokładnie i nieprzerwanie, co przekłada się na wzrost efektywności kosztowej. Źródło oszczędności będzie się różnić w zależności od branży, ale przedsiębiorstwa zazwyczaj korzystają z szybszego przeprowadzania analiz na większą skalę, co pozwala im podejmować decyzje, które mogą pomóc w poprawianiu jakości procesów lub szybszym osiągnięciu kamieni milowych.
• Większa produktywność. Gdy agentowy system sztucznej inteligencji jest ukierunkowany na osiągnięcie określonego celu, takiego jak klasyfikacja transakcji finansowych, wprowadzenie danych do księgi głównej lub pomoc klientom, sztuczna inteligencja może podejmować decyzje dotyczące zbierania dodatkowych informacji, przeprowadzania analizy pobocznej lub innych pokrewnych zadań. Agentowe systemy sztucznej inteligencji mogą szybko zbierać informacje, realizując jednocześnie szereg procesów, przy minimalnej interwencji człowieka.
• Nowe perspektywy. Agentowa sztuczna inteligencja ma realizować wyznaczony cel, samodzielnie podejmując decyzje co do sposobu jego osiągnięcia. Zbieranie i przetwarzanie dodatkowych danych, a także podążanie za wątkami pobocznymi, mieści się w zakresie możliwości agenta i może otworzyć drogę do pozyskania nowych, nieoczekiwanych informacji.

Wyzwania związane z agentową sztuczną inteligencją

W miarę jak sztuczna inteligencja zaczyna prezentować coraz bardziej ludzkie interakcje, wyzwania stają się połączeniem problemów technicznych, takich jak obsługa przetwarzania danych i wprowadzenie mechanizmów zaufania, kontroli i zgodności, z wartościami i celami przedsiębiorstwa. Im większą autonomię w zakresie wyznaczania celów, planowania działań i interakcji z ludźmi ma agentowa sztuczna inteligencja, tym bardziej przedsiębiorstwa powinny rozważyć opracowanie metod monitorowania i interwencji, nie ograniczając jednak potencjału tej technologii w zakresie innowacyjności i rozwiązywania problemów.

Poniżej przedstawiono cztery kwestie, na które należy zwrócić uwagę.

• Dokładność. Systemy agentowe są zazwyczaj dokładniejsze niż ludzie. Jak zawsze jednak, złe dane mogą prowadzić do niepożądanych rezultatów, w tym do pojawienia się niedokładnych danych wyjściowych lub niepożądanych czynności. Podobnie jak w przypadku zatrudnienia nowego pracownika, przedsiębiorstwa mogą chcieć monitorować nowo wdrożone systemy agentowe, dopóki ich wyniki nie będą stabilnie poprawne. Na zaufanie trzeba zasłużyć. Mając to na uwadze, początkowe zadania realizowane przez agentowe systemy sztucznej inteligencji powinny cechować się niskim ryzykiem i łatwością usunięcia ewentualnych błędów.
• Zarządzanie danymi i obciążeniem. W ostatecznym rozrachunku każdy system sztucznej inteligencji bazuje na danych przedsiębiorstwa oraz na zarządzaniu niezbędnymi zasobami obliczeniowymi i sieciowymi wykorzystywanymi do realizacji zadania. Dlatego zespoły IT powinny rozważyć, czy ich lokalna i chmurowa infrastruktura, bazy danych oraz inne zasoby są działają wydajnie i są zoptymalizowane, zanim przystąpią do integracji agentów.
• Prywatność danych. Autonomia agentowej sztucznej inteligencji oznacza, że może żądać dostępu do zewnętrznych systemów i danych. Ze względu na duże ilości danych przetwarzanych przez agentów rośnie ryzyko natrafienia przez nie na informacje wrażliwe. Uwzględnienie kwestii prywatności i zgodności z przepisami oraz zapewnienie dostępu do informacji o podejmowanych działaniach i używanych danych może sprawić, że korzystanie z agentowej sztucznej inteligencji będzie się wiązać z mniejszym ryzykiem naruszenia bezpieczeństwa danych wrażliwych.
• Transparentność. Agenty stanowią podstawę agentowej sztucznej inteligencji, i powinny być tworzone tak, aby można było wyjaśnić ich decyzje i wnioski. Ponadto należy pamiętać, że kluczowe elementy, takie jak logika i metody oceny stosowane przez agenta, powinny być dostępne, aby można było potwierdzić ich zasadność lub w razie potrzeby je skorygować.

Pierwsze kroki z agentową sztuczną inteligencją

8 kroków wdrożenia agentowej sztucznej inteligencji

Związane z agentową sztuczną inteligencją projekty są zazwyczaj unikatowe dla danej organizacji, a ich parametry zależą od dostępnych zasobów, celów zespołu i innych zmiennych. W poniższych ogólnych krokach przedstawiono jednak sposób, w jaki większość zespołów rozpoczyna realizację projektów związanych z agentową sztuczną inteligencją.

1. Zdefiniowanie celów

Agentowe systemy sztucznej inteligencji charakteryzują się autonomią i zdolnością do wyznaczania celów, dzięki czemu planują i realizują wieloetapowe zadania ukierunkowane na osiągnięcie określonego rezultatu przy minimalnej interwencji człowieka. To różni je od nieagentowych i skupionych na zadaniach systemów sztucznej inteligencji, których celem może być uzyskanie konkretnych, dokładnych danych wyjściowych — na przykład obrazu wygenerowanego na podstawie zapytania lub filmu, który spodoba się danej osobie. Dopóki nie zostanie zdefiniowany pożądany cel, zespoły nie powinny zatem zajmować się tworzeniem takiego systemu, aby nie stracić na niego czasu i środków. Cele mogą również wskazać, od jakiego gotowego systemu warto zacząć.

2. Zadbanie o odporność i niezawodność

Ustal odpowiednie wskaźniki i miary wydajności obejmujące cały cyklu życia systemu, od treningu i implementacji po aktywne działanie agentowej sztucznej inteligencji. Przeglądy zabezpieczeń, zgodności i jakości są tu kluczowe i powinny uwzględniać jak najwięcej punktów widzenia. Nawet jeśli w danym projekcie osiągnięto lub przekroczono wartości kluczowych wskaźników wydajności, zespoły powinny tam nadal prowadzić monitoring i wdrażać udoskonalenia, aby sprostać zmieniającym się potrzebom. Należy również rozważyć potencjalne punkty awarii i przygotować plany awaryjne.

3. Zastosowanie warstw bezpieczeństwa

Agentowa sztuczna inteligencja ma pewien stopień autonomii w zakresie podejmowania decyzji, dlatego warto rozważyć wprowadzenie w danym projekcie warstw bezpieczeństwa. Mogą to być m.in. techniczne zabezpieczenia przed nadużyciami; warstwy bezpieczeństwa i prywatności danych, które pomagają chronić dane podczas interakcji sztucznej inteligencji z innymi systemami; oraz etapy nadzoru procesów projektowych.

4. Ograniczenie zakresu i autonomii

Projekty związane z agentową sztuczną inteligencją wymagają parametrów, które zapobiegną przekroczeniu przez sztuczną inteligencję zakresu lub granic autonomii. Przykładami takich parametrów są progi decyzyjne, które wyzwalają interwencję człowieka, ograniczenia dotyczące określonych działań i decyzji, ograniczenia dostępu do określonych typów materiałów oraz zastosowanie mechanizmów informacji zwrotnej, które pomagają zapewnić ciągłe doskonalenie wyników agenta.

5. Skupienie się na zrozumiałości i transparentności

Agentowa sztuczna inteligencja działa autonomicznie, dlatego wnioski i działania powinny być możliwe do wyjaśnienia, tak aby podczas analizowania decyzji przez zespoły jasne było, w jaki sposób i dlaczego decyzje te zostały podjęte. Taka możliwość wyjaśnienia pomaga zarówno w doskonaleniu modelu, jak i w diagnozowaniu problemów, gdy cele nie są realizowane w sposób optymalny.

6. Wdrożenie jasnych kontroli i priorytetowe traktowanie prywatności, zabezpieczeń i zgodności z przepisami

Organizacje mają zazwyczaj wypracowane zasady dotyczące prywatności, zabezpieczeń i zgodności z przepisami. Warto rozważyć, czy zasady te mają zastosowanie do nowych systemów, takich jak agentowa sztuczna inteligencja. Ilekroć system agentowy podejmuje decyzję, łączy się z innymi systemami, przetwarza dane wejściowe lub generuje dane wyjściowe, pojawia się potencjalne ryzyko, dlatego też zapewnienie odpowiednich kontroli jest niezwykle istotne.

7. Bieżące monitorowanie, ocenianie i doskonalenie

Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, agentowe systemy sztucznej inteligencji powinny być monitorowane. Obszary, na które należy zwrócić uwagę, to wydajność, czyli dostępność systemu i szybkość wykonywania przypisanych do niego zadań, oraz dokładność jego danych wyjściowych lub działań. Warto również rozważyć monitorowanie zachowania tego systemu. Rejestrowanie działań i decyzji w czasie pozwala zidentyfikować nietypowe lub nieoczekiwane wzorce lub zmiany zachowań, które mogą wskazywać na dryf danych lub degradację modelu. Głębokość i częstość monitorowania powinny zależeć od znaczenia agentowej sztucznej inteligencji oraz tego, jak awaria tej technologii może wpłynąć na korzystającą z niej organizację.

8. Zachęcanie do współpracy i korzystania z różnych perspektyw

Różne perspektywy i doświadczenia członków zespołu pozwalają lepiej zrozumieć wyniki oraz dostrzec możliwości ulepszania systemu, które w przeciwnym razie mogłyby zostać pominięte. Analizując dany model z różnych perspektyw, zespoły mogą stworzyć bardziej wszechstronny i zoptymalizowany agentowy system sztucznej inteligencji, który pomoże ograniczyć zarówno obszary przeoczeń, jak i potencjalne ryzyko.

Wszystkie powyższe elementy dotyczące monitorowania, analizy i przejrzystości prowadzą do jasnego podziału obowiązków między agentami AI tworzącymi agentowy system sztucznej inteligencji a zespołami złożonymi z ludzi.

Przyszłość agentowej sztucznej inteligencji

Architekci starają się, aby agentowe systemy sztucznej inteligencji były bardziej niezawodne, stabilne i zdolne do efektywnego i bezpiecznego działania w złożonych i dynamicznych środowiskach. Dziedzina ta szybko się rozwija, a prowadzone badania dotyczące dzielenia tych systemów na moduły, zalet chmury, zaawansowanych mechanizmów treningowych i innych obszarów mają przyczyniać się do tworzenia bardziej wiarygodnych systemów autonomicznych.

W tym kontekście warto zwrócić uwagę na obszary wymienione poniżej.

• Dokładność. W miarę udoskonalania agentowych systemów sztucznej inteligencji zespoły będą poszukiwać nowych sposobów zwiększania dokładności poprzez procesy uczenia, które mogą uwzględniać informacje zwrotne dotyczące sukcesów i porażek aby doskonalić reguły działania i procesy podejmowanie decyzji. Warto zwracać tu uwagę na takie techniki, jak uczenie ze wzmocnieniem oraz lepsze metody filtrowania i walidacji.
• Integracja. Obecnie agentowa sztuczna inteligencja dopiero zaczyna być integrowana z systemami przedsiębiorstw, w tym z aplikacjami biznesowymi. Oczekuje się, że w ciągu najbliższych kilku lat wykorzystanie agentowej sztucznej inteligencji wejdzie w fazę dojrzałości, stając się łatwiejsze w adaptacji i personalizacji, a także bardziej dostępne w ramach większej liczby funkcji.
• Efektywność energetyczna. Zużycie energii to jedno z największych wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją. Oczekuje się, że ze względu na swoje bardziej złożone procesy i samodzielnie prowadzone badania agentowa sztuczna inteligencja będzie zużywać więcej zasobów niż w przypadku swoich dotychczasowych zastosowań. Znalezienie sposobów na ograniczenie śladu energetycznego może być kluczem do długoterminowego sukcesu agentowej sztucznej inteligencji.
• Autonomia. Agentowe systemy sztucznej inteligencji zazwyczaj działają pod nadzorem człowieka, jednak nie jest to wymóg. Dzieje się tak dlatego, że technologia ta nie zdobyła jeszcze pełnego zaufania. Celem agentowej sztucznej inteligencji jest znalezienie odpowiedniej równowagi między autonomią, funkcjonalnością i kontrolą.

Agenty generatywnej sztucznej inteligencji w infrastrukturze OCI — pierwsze kroki

Przedsiębiorstwo może łatwo i szybko dodać agentową sztuczną inteligencję do swoich zasobów dzięki agentom generatywnej sztucznej inteligencji w infrastrukturze Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Dzięki mocy obliczeniowej i skalowalności infrastruktury OCI agentowa platforma sztucznej inteligencji Oracle łączy funkcje generowania wspomaganego wyszukiwaniem i dużego modelu językowego z danymi przedsiębiorstwa, umożliwiając autonomiczne uzyskiwanie bardzo przydatnych informacji za pomocą interfejsów opartych na języku naturalnym. Narzędzia do automatyzacji dla agentowych systemów sztucznej inteligencji, takie jak Oracle Integration, mogą pomóc organizacjom w upraszczaniu orkiestracji usług, także w ramach zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA), zapewniając jednocześnie spójne monitorowanie i skuteczny nadzór sprawowany przez człowieka.

Agentowa sztuczna inteligencja — często zadawane pytania

Jaka jest różnica między zrobotyzowaną automatyzacją procesów a agentową sztuczną inteligencją?

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) skupia się na konkretnych zadaniach, a nie na podejmowaniu decyzji. Na przykład system RPA doskonale nadaje się do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak aktualizacja formatów danych lub przesyłanie danych między aplikacjami. Agentowe systemy sztucznej inteligencji współdziałają w celu ustalania, precyzowania i osiągania celów. W tym przypadku agent AI może określić, że dostęp do zbioru danych musi odbywać się w oddzielnym formacie, i użyje systemu RPA do utworzenia kopii zbioru danych przed aktualizacją formatu.

Które narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji jest najpopularniejsze?

Najpopularniejszym narzędziem generatywnej sztucznej inteligencji jest ChatGPT. Wśród innych popularnych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji można wymienić narzędzie Midjourney do tworzenia obrazów oraz narzędzie Sora do generowania filmów.

Czym jest agentowy framework sztucznej inteligencji?

Ogólnie rzecz biorąc, agentowe frameworki to oprogramowanie i systemy używane do tworzenia agentowych systemów sztucznej inteligencji. Agentowe frameworki są często tworzone na bazie istniejących komponentów, które są dostosowywane do konkretnych celów konkretnych projektów. Agentowe frameworki zazwyczaj składają się z podstawowych modułów do interpretacji języka, integracji narzędzi, zarządzania zasobami, analizy opinii, wyszukiwania wektorowego i wstępnego przetwarzania danych.