Dar prieš kokius 10 metų, agentai, padedantys vykdyti verslo procesus ir dirbantys vietoj kelių kolegų būtų skambėję gan utopiškai. Dabar, kitą vertus, dirbtinio intelekto (DI) agentai veikia kaip programinės įrangos sistemos, kurios savarankiškai atlieka užduotis, naudodamos sensorius informacijai rinkti, algoritmus sprendimams priimti ir veiksmus atlikti. Jie geba mokytis, prisitaikyti prie kintančios aplinkos ir veikti be žmogaus įsikišimo.
Dabartinėje verslo aplinkoje DI agentai tampa vis svarbesni – optimizuoja procesus, taupo laiką ir leidžia pasiekti geresnių rezultatų. Svarbu tik suprasti ir išsirinkti, kokių agentų reikia jūsų verslui.
DI agentų tipai
DI agentų yra labai įvairių, skirstomų pagal jų veikimo principus. Kad būtų lengviau perprast DI agentus, pateikiam tris pagrindinius DI agentų tipus:
- Tiksliniai (goal-based) agentai. Šie agentai priima sprendimus siekdami konkretaus tikslo. Jie analizuoja duomenis, vertina galimus veiksmus ir renkasi efektyviausią strategiją. Pavyzdžiui, asmeninės treniruočių ar mitybos programos DI agentai kuria individualizuotus planus pagal jūsų tikslus.
- Naudingumo (utility-based) agentai. Šie agentai ne tik siekia tikslo, bet ir vertina kiekvieno sprendimo naudingumą pagal įvairius kriterijus. Jie optimizuoja sprendimus atsižvelgdami į patogumą, kainą ar efektyvumą. Tarkim, DI pagrįstos kainų dinamikos sistemos el. prekyboje reguliuoja kainas, kad jos būtų konkurencingos ir pelningos.
- Besimokantys (learning) agentai. Tai pažangiausi agentai, kurie nuolat mokosi iš patirties ir tobulina savo veikimą. Jie gali atpažinti sukčiavimą finansų sektoriuje, filtruoti nepageidaujamus el. laiškus arba gerinti klientų aptarnavimo kokybę, analizuodami vartotojų užklausas ir tobulindami atsakymus.
Kaip veikia DI agentai?
DI agentai suvokia savo kompiuterinę aplinką, priima sprendimus ir atlieka veiksmus tam, kad pasiektų užsibrėžtus tikslus. Jie veikia autonomiškai, mokosi iš patirties ir laikui bėgant prisitaiko prie naujų situacijų. Beveik, kaip žmonės, ar ne?
DI agentų veikimo principas remiasi trimis etapais:
- Duomenų gavimas – agentas gauna vartotojo užklausą tekstu arba balsu.
- Apdorojimas – kalbos modelis analizuoja užklausą, supranta jos prasmę ir kontekstą, remdamasis milžiniškais anksčiau apdorotais duomenų rinkiniais.
- Atsako generavimas – agentas formuluoja atsakymą ir pateikia jį vartotojui tekstu arba balsu.
Pagrindiniai DI agento komponentai
DI agentas renka duomenis per jutiklius, analizuoja juos naudodamas sprendimų priėmimo variklį, vykdo veiksmus per valdymo sistemas ir mokosi iš klaidų per savo mokymosi mechanizmą. Plačiau apie DI agento komponentus:
- Jutikliai. DI agentas informaciją apie aplinką dažniausiai gauna tekstiniu formatu. Tai gali būti paprastas tekstas natūralia kalba, pusiau struktūruoti duomenys, diagramos, grafikai teksto formatu, duomenys lentelėse ir pan.
- Vykdytojai. Dauguma kalbos modelių pateikia tekstinę išvestį, o tada kūrėjai integruoja šiuos duomenis į kitas sistemas, pvz., vykdo API užklausas ar automatizuoja procesus.
- Sprendimų priėmimo variklis („smegenys“). DI agento „smegenys“ yra pats didelis kalbos modelis. Jo užduotis – priimti racionalius sprendimus pagal numatytus tikslus ir optimizuoti veikimą. Jei reikia, šis variklis gauna grįžtamąjį ryšį iš aplinkos, reguliuoja savo veiksmus ir prisitaiko prie naujų aplinkybių.
DI agentai, DI darbo eigos ir automatizacija: kuo jie skiriasi?
Nors DI agentai dažnai yra painiojami su DI darbo eigomis („AI workflows“) ar automatizacija („automatization“), verta gebėti juos atskirti:
- Automatizacija – tai iš anksto užprogramuotų užduočių vykdymas. Verslo automatizacija yra greita ir patikima, bet negali prisitaikyti prie naujų situacijų.
- DI darbo eigos – tai automatizacijos procesai, kuriuose naudojami DI modeliai, tokie kaip ChatGPT. Jie suteikia lankstumo, tačiau vis dar patenka į tam tikrus rėmais.
- DI agentai – tai autonominės sistemos, kurios sprendžia sudėtingas, nenuspėjamas užduotis. Jos geriausiai veikia, kai reikia mokytis ir prisitaikyti prie naujų sąlygų.
Tarkim, jei jums tiesiog reikia suplanuoti paprastas užduotis, automatizacija bus geriausias pasirinkimas. Visgi, jei verslui reikia spręsti problemas, kurių iš anksto nenumatėte, DI agentai čia pasitarnaus geriau.
Ar dideli kalbos modeliai (LLM) gali veikti kaip DI agentai?
Nors dideli kalbos modeliai ir nėra visiškai autonomiški, jie atlieka svarbų vaidmenį šiuolaikiniuose DI agentuose. Jie geba apdoroti ir generuoti tekstą bei atlikti sudėtingas užduotis, tokias kaip teksto vertimas, programinio kodo taisymas ar net duomenų analizė.
Dėl LLM milijardų parametrų, leidžiančių jiems įsisavinti realaus pasaulio žinias, jie suteikia galimybę DI agentams suprasti kontekstą, kurti atsakymus ir vykdyti nurodymus be specialaus mokymo.
Visgi, nors LLM gali atlikti daugybę funkcijų, jiems vis dar trūksta visiškos autonomijos. Jiems būtinas žmogaus prisilietimas ir jie nėra pajėgūs savarankiškai priimti sprendimus be išorinio valdymo.
Dėl šios priežasties ir ChatGPT nėra visiškai autonomiškas – jam reikalinga vartotojo įvestis kiekviename žingsnyje, todėl jis savaime nėra DI agentas. ChatGPT puikiai tinka bendram naudojimui, turinio kūrimui ir pokalbiams, o specializuoti agentai geriau apdoroja realaus laiko duomenis ir integruojasi su sistemomis.
DI agentų pavyzdžiai
Garantuojam, kad nesvarbu, kokioje verslo srityje sukatės, kiekvienas atrasit DI agentus, kurie padės susidoroti su reikiamomis užduotims. Štai, keli iš daugelio DI agentų pavyzdžių:
- Pardavimų ir rinkodaros DI agentai automatizuoja klientų paiešką, segmentavimą ir rinkodaros strategijas. Tokie įrakiai, kaip Agent WordLift, CustomerFinderBot, Mentio ar pan., gali analizuoti vartotojų elgseną, sudaryti potencialių klientų sąrašus, siųsti suasmenintus laiškus bei optimizuoti reklamas. Be to, jie prognozuoja rinkos tendencijas ir padeda kurti efektyvesnes pardavimų strategijas.
- Klientų aptarnavimo DI agentai, tokie kaip pokalbių robotai ir virtualūs asistentai gali automatiškai atsakyti į užklausas, valdyti paskyras, tvarkyti grąžinimus ir siūlyti produktų rekomendacijas. Jie taip pat analizuoja vartotojų problemas ir gali jas išspręsti už jus. Vieni populiaresnių tokių agentų, tai Kommunicate, Help Scout ar HubSpot Service Hub.
- El. prekybos DI agentai automatizuoja pirkimų procesą – gali užsakyti prekes, stebėti pristatymus, siųsti priminimus apie pamirštus krepšelius, optimizuoti kainodarą, analizuoti vartotojų pirkimo įpročius ar pateikti personalizuotas produktų rekomendacijas. Visa tai padės didinti pardavimus taupant laiką.
- Dinaminės kainodaros sistemos DI agentai taiko šią kainodarą tokiose srityse kaip, pavyzdžiui, pavėžėjimo paslaugos ar skrydžių bilietai. Jie realiuoju laiku koreguoja kainas pagal paklausą, konkurenciją, paros laiką ar net oro sąlygas!
- Turinio rekomendavimo sistemos tokiose platformose kaip Netflix ar Spotify naudoja DI agentus, kurie mokosi iš vartotojų įpročių ir siūlo jiems pritaikytą turinį. Juk ne veltui kartais atrodo, kad šios platformos skaito mintis ir rekomenduoja būtent tai, ką norim girdėt ar žiūrėt.
- Sukčiavimo prevencijos sistemos, dažniausiai naudojamos finansų institucijų, naudoja agentus sukčiavimo atvejams nustatyti ir užkirsti jiems kelią. Tokie DI agentai analizuoja operacijų duomenis, identifikuoja įtartinus modelius ir blokuoja galimai nesąžiningas transakcijas, mažinant sukčiavimus net ir 70%.
Vieni populiariausių DI agentų
Kuriant dirbtinio intelekto agentus galima naudoti įvairias platformas, kurios leidžia automatizuoti užduotis, integruoti kalbos modelius ir valdyti darbo eigas. Štai keletas populiarių įrankių:
- n8n – atvirojo kodo automatizavimo platforma, leidžianti kurti DI agentus, jungiant įvairias API, duomenų šaltinius ir DI modelius. Su n8n galima automatiškai stebėti socialinius tinklus, analizuoti komentarus ar siųsti pranešimus į „Slack“.
- CrewAI leidžia kurti ir valdyti DI agentų komandas, kur kiekvienas agentas turi savo vaidmenį ir funkcijas. Veikimo pavyzdys – agentų grupė, kur vienas analizuoja rinkos duomenis, kitas generuoja ataskaitas, o trečias siunčia jas klientams.
- Relevance AI yra skirtas DI analitikai ir įžvalgoms. Puikiai tinka klientų atsiliepimų analizei, nes automatiškai kategorizuoja atsiliepimus ir generuoja įžvalgas apie klientų pasitenkinimą.
- Voiceflow balso ir pokalbių DI agentai gali dirbti kaip jūsų virtualus asistentas, kuris rezervuoja staliuką restorane, remdamasis balso komandomis.
Kodėl jūsų verslui reikia DI agento?
DI agentai padeda taupyti laiką, mažinti kaštus ir didinti efektyvumą – koks verslas to nenori? Be to, agentai ne tik vykdo užduotis, bet ir mokosi jas atlikti geriau. Tai reiškia, kad jūsų verslas gali greičiau prisitaikyti prie pokyčių ir pasiekti geresnių rezultatų konkurencingoje rinkoje. Ar esate pasiruošę diegti DI agentus savo versle? Jei reikia pagalbos, DI mokymuose gausite visus atsakymus apie DI agentų diegimą.
