Stojąc na progu rewolucji AI, agenti AI napędzani działaniami mają zająć centralne miejsce. Od zaawansowanych chatbotów po inteligentnych agentów zdolnych do zarządzania e-mailami i planowania spotkań, wkraczamy w transformacyjną erę agentów. Aby lepiej zrozumieć agentów AI, ten artykuł przyjrzy się różnym rodzajom agentów AI oraz przykładom wiodących firm, które zintegrowały te innowacje w swoich ofertach. Zaczynajmy.
1. Zrozumienie prostych agentów reaktywnych
Począwszy od najfundamentalniejszych agentów AI, proste agenty reaktywne odpowiadają na natychmiastowe wejścia, stosując zasadę „jeśli-to”. Na przykład termostat aktywuje ogrzewanie, gdy temperatura spada poniżej określonego progu; to przykład systemu reaktywnego działającego na podstawie bieżącego stanu.
Jednak te agenty są ograniczone przez swoją niezdolność do zapamiętywania poprzednich stanów ani przewidywania przyszłych warunków; działają wyłącznie na podstawie bieżącego wejścia. Proste agenty reaktywne są wydajne tylko w w pełni obserwowalnych środowiskach, w których wszystkie niezbędne informacje są łatwo dostępne.
2. Badanie agentów reaktywnych opartych na modelu
Agenci reaktywni oparte na modelu rozwijają swoją prostszą wersję, wprowadzając wewnętrzną reprezentację swojego otoczenia. Pozwala to im na zapamiętywanie poprzednich działań i ich skutków. Na przykład samochód autonomiczny porusza się w ruchu drogowym, zapamiętując pozycje pobliskich pojazdów, nawet gdy się poruszają.
Ci agenci mogą działać w częściowo obserwowalnych ustawieniach, gdzie wykorzystują wewnętrzny model do przewidywania kolejnych działań na podstawie wcześniejszych doświadczeń i bieżących obserwacji.
3. Funkcjonalność agentów opartych na celach
Jak sama nazwa wskazuje, agenci oparte na celach są zaprojektowani z myślą o rezultatach. Obliczają przyszłe działania, które doprowadzą do pożądanego celu, angażując się w działania, które optymalizują ich ścieżkę do osiągnięcia celu. Na przykład system GPS ocenia różne trasy na podstawie odległości, czasu podróży i warunków drogowych, wybierając najwydajniejszą trasę do celu.
4. Zrozumienie agentów opartych na użyteczności
Agenci oparte na użyteczności, będący podzbiorem agentów opartych na celach, oceniają różne potencjalne wyniki, a nie przestrzegają ścisłej binarności sukcesu lub porażki. Ci agenci przypisują wartosci numeryczne możliwym działaniom na podstawie złożonych preferencji, ostatecznie wybierając działanie, które maksymalizuje ich wynik użyteczności.
Na przykład w systemie handlu opartym na AI agent dąży do maksymalizacji zysku, biorąc pod uwagę tolerancję ryzyka użytkownika oraz aktualne warunki rynkowe. W związku z tym agenci oparte na użyteczności oceniają alternatywy, aby znaleźć optymalne działanie.
5. Postępy w zakresie agentów uczących się
Agenci uczący się poprawiają się z czasem, przyswajając wiedzę z wcześniejszych interakcji, co pozwala im dostosować się do nowych środowisk. Ci agenci zawierają komponent „krytyka”, który dostarcza informacji zwrotnej na temat ich wydajności, dodatkowo ulepszając ich działania.
Przykładem praktycznym jest filtr spamowy: początkowo ustawiony z podstawowymi zasadami, dostosowuje swoje odpowiedzi na podstawie informacji zwrotnej od użytkownika, automatycznie oznaczając e-maile jako spam po otrzymaniu informacji na temat preferencji użytkownika.
6. Rola agentów hierarchicznych
Agenci hierarchiczni dekomponują złożone cele na subcele, skutecznie zarządzając skomplikowanymi zadaniami wymagającymi wieloetapowych rozwiązań. Organizując zadania w hierarchii, agenci wyższego poziomu nadzorują strategię, podczas gdy agenci niższego poziomu zajmują się konkretnymi zadaniami.
Na przykład, programując AI do przygotowania kolacji, agent wysokiego poziomu może zaplanować sekwencję przygotowania makaronu i sosu, dzieląc zadania na mniejsze działania, takie jak gotowanie wody i nakładanie sosu na makaron.
7. Przegląd systemów wieloagentowych
Systemy wieloagentowe (MAS) składają się z wielu autonomicznych agentów współpracujących w celu osiągnięcia wspólnego celu. Ci agenci wchodzą ze sobą w interakcje, negocjują i koordynują działania, zachowując jednocześnie swoje niezależne zdolności podejmowania decyzji.
W przykładzie łańcucha dostaw jeden agent śledzi zapasy, podczas gdy inny generuje raporty zakupowe na podstawie zapotrzebowania na zapasy, a agent logistyki znajduje optymalną trasę wysyłki.
Obecne agenty AI od wiodących firm technologicznych
Obecnie w rynku dostępnych jest wiele zaawansowanych agentów AI. Firmy takie jak OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic i Salesforce aktywnie rozwijają innowacyjne agentów AI i ramy do wykorzystania potencjału agentów AI. Oto bliższe spojrzenie.
Innowacje OpenAI
OpenAI wprowadziło agenta AI Operator, narzędzie skierowane do konsumentów, zaprojektowane do automatyzacji zadań online. Ten agent komunikuje się z przeglądarkami internetowymi, aby wypełniać formularze, rezerwować loty i zamawiać zakupy, chociaż ręczne dane są wciąż wymagane do płatności i rozwiązywania CAPTCHA.
Orzeł określany jako agenty oparte na celach i agenty uczące się, Operator dostosowuje się poprzez interakcję. Ponadto, agent Deep Research OpenAI wykonuje złożone zadania badawcze wieloetapowe, łącząc cechy agentów oparte na celach, uczących się oraz hierarchicznych, poprzez rozbicie zadań na mniejsze komponenty.
Ostatnie systemy OpenAI, o3 i o4-mini, są zaprojektowane jako platformy agentów, które mogą wchodzić w interakcję z narzędziami takimi jak wyszukiwania internetowe, interpretery Pythona i inne; te systemy działają jako agenty zarówno oparte na modelu, jak i oparte na celach.
Narządzie Codex CLI pozwala programistom na odczytywanie, modyfikowanie i wykonywanie kodu bezpośrednio z Terminala. To narzędzie klasyfikuje się jako agenta oparte na celach, zintegrowanego z możliwościami uczenia dla ciągłej poprawy.
Rozwój Google
Google ujawniło agenta AI Deep Research w Gemini, który odzwierciedla agenta OpenAI, gromadząc i syntetyzując informacje w celu tworzenia kompleksowych raportów. Ten agent klasyfikowany jest zarówno jako agent oparty na celach, jak i agent uczący się.
Dodatkowo Google rozwija Project Mariner, podobnie jak agent Operator OpenAI, zdolny do automatyzacji zadań w Chrome. Obecnie testowany z wybranymi użytkownikami, obiecuje poprawić wydajność po premierze.
Ponadto Google wprowadził protokół Agent2Agent (A2A), ramy, które ułatwiają komunikację między wieloma agentami AI, tworząc podstawy wydajnych systemów wieloagentowych.
Inicjatywy Anthropic
Podobnie jak OpenAI, Anthropic stworzyło beta agenta AI Komputerowego Użytkowania, który wchodzi w interakcje z środowiskami desktopowymi, wykonując działania wykraczające poza przeglądarki internetowe, w tym operacje na plikach na poziomie OS.
Anthropic wprowadziło również kompleksowe narzędzie badawcze zintegrowane z Workspace, które pozwala na połączenia z Gmail, Kalendarium i Dyskiem w celu wydobywania informacji. Innym dodatkiem jest Claude Code, narzędzie do kodowania, które działa w Terminalu, edytując pliki i wykonując testy. Oba są z kategorii agentów opartych na celach.
Na koniec Anthropic opracował Protokół Model Context (MCP), który standaryzuje komunikację między modelami AI a zewnętrznymi źródłami danych, zwiększając niezawodność i interoperacyjność.
Wkład Microsoftu
Microsoft wprowadził różnorodne agentów AI w ramach swojego frameworka Copilot. Deep Research agent w Copilot może wykonywać wieloetapowe badania, sporządzając szczegółowe raporty na określone tematy. Funkcja Copilot Actions może ułatwiać transakcje online, rezerwacje i zakupy, chociaż jest ograniczona do partnerów internetowych.
Co więcej, komputerowy agent AI Microsoftu w Copilot Studio działa bezpośrednio z witrynami internetowymi i aplikacjami desktopowymi, aby wykonywać działania bez specjalnych interfejsów API. Security Copilot, inny innowacyjny agent, wspomaga w krytycznych zadaniach, takich jak alerty phishingowe i zarządzanie bezpieczeństwem danych.
Przedsiębiorstwa mogą wykorzystywać różne agentów Copilot, a nawet tworzyć dostosowane agenty AI, dostosowane do specyficznych przepływów pracy za pośrednictwem Copilot Studio, integrując serwery MCP i zasoby zewnętrzne.
Agentforce firmy Salesforce
Salesforce opracowało Agentforce, umożliwiając firmom wdrożenie dostosowanych autonomicznych agentów AI. Ta platforma pozwala użytkownikom na zarządzanie wieloma agentami zaprojektowanymi z myślą o generowaniu leadów, zwiększaniu sprzedaży i optymalizacji marketingu.
W przeciwieństwie do Microsoft Copilot, Salesforce podkreśla autonomię swoich agentów Agentforce, które mogą reagować na zdarzenia i wyzwalacze, aby wykonywać zadania, takie jak aktualizowanie rekordów, wysyłanie e-maili, planowanie spotkań i rozwiązywanie spraw.
Podsumowując, te rodzaje agentów i obecne oferty wiodących firm technologicznych odzwierciedlają potencjał agentów AI w przekształcaniu przemysłów. W miarę postępu technologii agenci AI niewątpliwie staną się integralną częścią doświadczeń konsumenckich i przedsiębiorczych.
Najczęściej zadawane pytania o agentów AI
Czym są agenci AI?
Agenci AI to autonomiczne programy zaprojektowane do wykonywania zadań w imieniu użytkowników, wykorzystujące różne techniki AI do przetwarzania informacji, reagowania na bodźce i uczenia się z doświadczeń.
Jak działają agenci AI?
Agenci AI działają, otrzymując informacje z ich środowiska, przetwarzając te dane za pomocą zdefiniowanych algorytmów i wykonując działania, które osiągają określone wyniki lub cele.
Jakie są różne typy agentów AI?
Agenci AI mogą być klasyfikowani jako proste agenty reaktywne, agenci reaktywni oparte na modelu, agenci oparte na celach, agenci oparte na użyteczności, agenci uczący się, agenci hierarchiczni i systemy wieloagentowe, każdy pełni różne funkcje i zastosowania.
Jakie są rzeczywiste przykłady agentów AI?
Przykłady obejmują agenta AI Operator firmy OpenAI do zautomatyzowanych zadań online, agenta AI Deep Research firmy Google do syntetyzowania informacji oraz Agentforce firmy Salesforce do dostosowywalnych aplikacji biznesowych.
Gdzie używa się agentów AI?
Agenci AI są wykorzystywani w różnych branżach, w tym w obsłudze klienta, finansach, logistyce, opiece zdrowotnej i innych, usprawniając operacje i poprawiając doświadczenia użytkowników.
Wesprzyj naszą pracę ❤️
Jeśli spodobał Ci się ten artykuł, rozważ pozostawienie napiwku, aby pomóc nam dalej publikować wartościowe treści.
