Agenci AI i asystenci AI, różnice i podobieństwa

Wyobraź sobie, że jesteś gwiazdą filmową lub piłkarzem. Prawdopodobnie masz agenta i asystenta. Twój asystent wykonuje dla Ciebie zadania na podstawie Twoich próśb. Może rezerwować kolacje, odbierać pranie chemiczne, organizować pocztę od fanów i pomagać w prowadzeniu kalendarza.

Twój agent jest inny. Wykorzystuje swoją wiedzę dzień i noc, aby zmaksymalizować Twoje możliwości i dochody. Mogą działać na podstawie twoich podpowiedzi - być może produktu, który chciałbyś promować - ale nie potrzebują podpowiedzi, aby kontynuować swoją pracę. W rzeczywistości twój agent prawdopodobnie wspiera cię w sposób, o którym nawet nie wiesz.

Różnica między asystentem sztucznej inteligencji (AI) a agentem AI jest podobna. Asystenci AI są reaktywni i wykonują zadania na żądanie użytkownika. Pomyśl o chatbotach. Agenci AI są proaktywni, pracując autonomicznie, aby osiągnąć określony cel za pomocą wszelkich dostępnych im środków.

Razem, asystenci AI i agenci AI mogą usprawnić pracę poszczególnych pracowników i firm, wykonując proste i złożone zadania.

Asystenci AI: W oczekiwaniu na instrukcje

Asystent AI to inteligentna aplikacja, która rozumie polecenia w języku naturalnym i wykorzystuje konwersacyjny interfejs AI do wykonywania zadań za użytkownika.

Asystenci AI posiadają swoje ograniczenia. Nie mogą podejmować działań bez określonych podpowiedzi, choć mogą korzystać z narzędzi w ograniczony sposób, jeśli są do tego odpowiednio wyposażeni i przeszkoleni. Na przykład, asystent może użyć arkusza kalkulacyjnego do stworzenia tabeli porównującej „x vs. y”.

Asystentów AI można dostosować do konkretnych potrzeb użytkownika; jednak asystenci AI niekoniecznie mają trwałą pamięć. Modele sztucznej inteligencji, które zasilają asystentów AI, nie uczą się z natury na podstawie wcześniejszych interakcji. Model sztucznej inteligencji nie poprawia się z czasem; poprawia się tylko wtedy, gdy twórca modelu sztucznej inteligencji wyda jego nową wersję.

Asystenci AI, którzy korzystają z zaktualizowanych modeli AI, mogą umieszczać wcześniejsze rozmowy w oknie kontekstowym. Umożliwia to asystentowi AI zapamiętanie tego, co zostało powiedziane wcześniej - albo całych rozmów, albo wybranych części zwanych „pamięcią” - aby pomóc poprawić przyszłe odpowiedzi.

Jak działają asystenci AI?

Pierwsi asystenci AI polegali głównie na instrukcjach opartych na regułach, wstępnie zaprogramowanych odpowiedziach i predefiniowanych zadaniach. Obecnie asystenci AI niemal w całości opierają się na uczeniu maszynowym (ML) lub modelach fundamentalnych.

Asystenci AI są budowani na podstawie pewnego rodzaju modelu bazowego. Duże modele językowe (Large Language Models - LLM) są podzbiorem modeli podstawowych, które specjalizują się w zadaniach związanych z tekstem. Umożliwiają one asystentom rozumienie zapytań składanych przez ludzi i oferowanie odpowiednich informacji, sugestii lub działań w następnym kroku, co pomaga organizacjom uprościć dostęp do informacji, zautomatyzować powtarzalne zadania i usprawnić skomplikowane przepływy pracy.

Jakie są kluczowe cechy asystentów AI?

Konwersacyjna sztuczna inteligencja: Asystenci opartej na dużym modelu językowym - LLM sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing - NLP) do komunikowania się z użytkownikami za pośrednictwem interfejsu chatbota. Przykłady chatbotów AI obejmują Microsoft Copilot, ChatGPT.

Podpowiedzi: Asystenci AI potrzebują dobrze zdefiniowanego problemu lub zapytania, aby rozpocząć pracę. Asystenci AI wymagają ciągłego wprowadzania danych przez użytkownika.

Rekomendacje: Asystent AI może sugerować informacje lub działania w oparciu o dane, do których ma dostęp. Użytkownicy powinni sprawdzać wyniki pod kątem dokładności.

Dostrajanie: Użytkownicy mogą dostosowywać modele AI do bardziej specyficznych zadań poprzez dostrajanie, co eliminuje potrzebę ponownego trenowania modelu AI. Dzięki dostrajaniu mogą podawać modelom AI oznaczone przykłady, aby dostosować je do docelowego zadania. Poprzez dostrajanie podpowiedzi, praktycy mogą nadać modelom AI kontekst specyficzny dla zadania.

Zastosowanie asystentów AI

Asystenci AI są najlepsi w wykonywaniu zadań manualnych, pobieraniu konkretnych informacji, przeprowadzaniu konkretnych analiz i opracowywaniu treści. Zazwyczaj role te pasują do kategorii „asystent”, „strateg” lub „twórca”.

W przypadku każdej z tych ról asystenci AI polegają na ludziach w zakresie logiki i podpowiedzi dotyczących sposobu wykonywania zadań. Typowe przypadki użycia asystentów AI obejmują

• Obsługa klienta.
• Praca cyfrowa.
• Generowanie kodu.
• Wirtualny asystent.

Zastosowanie asystentów AI w obsłudze klienta

Chatboty AI są powszechnie używanymi asystentami AI, którzy mogą rozmawiać i natychmiast odpowiadać na pytania dotyczące obsługi klienta lub przekierowywać klientów do ludzkiego agenta. Chatboty AI są również wykorzystywane do interakcji z obsługą klienta w całej podróży klienta.

Asystenci AI mogą również podsumowywać wcześniejsze interakcje z klientami i identyfikować powtarzające się tematy lub często zadawane pytania w zapytaniach klientów. Mogą ocenić dużą ilość tekstów, aby określić, czy klienci mają negatywne czy pozytywne wrażenie na temat firmy i jej produktów.

Jako asystent strategiczny, asystenci AI mogą pomóc ludziom w testowaniu produktów i odgrywaniu ról w interakcjach z klientami. Sztuczna inteligencja może generować przypadki testowe dla produktów i funkcji, wydobywając prawdziwe historie użytkowników. Może obejmować więcej scenariuszy niż testowanie ręczne i obejmować bardziej krytyczne i priorytetowe przypadki. Sztuczna inteligencja może również przyjmować osobowości klientów, aby pomóc w szkoleniu pracowników sprzedaży lub obsługi klienta.

Zastosowanie asystentów AI jako cyfrowych asystentów

Asystenci AI są coraz ważniejsi dla bardziej produktywnych zastosowań pracy cyfrowej. Kluczowym przykładem jest automatyzacja procesów związanych z zasobami ludzkimi (HR). Asystenci AI mogą pomóc personelowi HR w sporządzaniu opisów stanowisk, sortowaniu i organizowaniu CV kandydatów oraz pisaniu e-maili wprowadzających do wykwalifikowanych kandydatów.

W przypadku menedżera ds. kontraktów asystent AI może pomóc organizacjom w zarządzaniu dostawcami i śledzeniu umów, faktur i rachunków. Asystenci AI mogą podsumowywać wnioski z dokumentów i raportów branżowych, w tym umów, roszczeń ubezpieczeniowych, pism dotyczących wsparcia serwisowego, raportów finansowych i streszczeń medycznych.

Zastosowanie asystentów AI w tworzeniu kodu programu komputerowego

Jako twórcy, asystenci AI mogą pomóc w pisaniu kodu na podstawie podpowiedzi tekstowych opisujących, co kod powinien robić. Może to zwiększyć produktywność oprogramowania i umożliwić programistom na wszystkich poziomach umiejętności udział w kodowaniu.

Asystenci AI mogą sugerować ulepszenia kodu w oparciu o wytyczne dotyczące najlepszych praktyk w informatyce. Często potrzebny jest ludzki nadzór, aby upewnić się, że kod wygenerowany przez AI jest bezpieczny.

Zastosowanie asystentów AI jako wirtualnych asystentów

Asystenci AI są czasami nazywani wirtualnymi asystentami, ponieważ wiele osób rozpoznaje to szczególne zastosowanie asystentów AI. Siri firmy Apple i Alexa firmy Amazon to przykłady wczesnych wirtualnych asystentów, do których dostęp uzyskuje się za pośrednictwem platformy komunikacyjnej. Asystenci AI są w stanie wykonywać wstępnie skonfigurowane zadania na typowe pytania użytkowników, takie jak wyszukiwanie informacji o pogodzie lub ustawianie budzika. Generatywna sztuczna inteligencja (GAI), podobna do ChatGPT, może uczynić tych asystentów potężniejszymi. Przykładem jest decyzja Apple o zintegrowaniu ChatGPT z Siri.

Agenci AI: Przejmowanie inicjatywy

Agent AI odnosi się do systemu lub programu, który może autonomicznie wykonywać zadania w imieniu użytkowników lub innego systemu, projektując własny przepływ pracy i korzystając z dostępnych narzędzi.

Jak działają agenci AI?

Podczas gdy asystenci AI potrzebują, aby użytkownicy podpowiadali im każde działanie, po początkowym podpowiedzi, agenci AI nie wymagają podpowiedzi, aby kontynuować pracę. Mogą opracowywać strategie. Mogą ocenić przypisany cel lub monit, podzielić zadania na podzadania i opracować własne przepływy pracy, aby osiągnąć określony cel.

Kluczowe cechy agentów AI:

Agenci AI posiadają autonomię wieloskładnikową: Po początkowej podpowiedzi, agenci AI nie potrzebują więcej podpowiedzi, aby kontynuować swoją pracę. Kluczową różnicą między asystentami, a agentami jest fakt, że agenci AI mogą korzystać z zewnętrznych zestawów danych i narzędzi do rozumowania, podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów. Nawet jeśli asystenci mogą uzyskać dostęp do zewnętrznych aplikacji za pośrednictwem integracji, prawdopodobnie będą oferować je jako sugerowany krok, na który użytkownik nadal będzie musiał zareagować. Jednym ze sposobów myślenia o agentach AI jest to, że ich ramy projektowe dają im możliwość wyrwania się z modalności czatu. Ten łańcuch myślowy jest ważną zdolnością agentów AI. W tym miejscu agent może rozumować sam ze sobą i być proaktywny, co pozwala na lepsze podejmowanie decyzji i uczenie się. Modele AI poprawiają możliwości rozumowania, aby to wspierać.

Agenci AI mogą podejmować decyzję i działania: Sama zdolność do korzystania z narzędzi nie czyni LLM agentem. Agenci AI mogą również działać autonomicznie i decydować, które narzędzie zastosować. Opierając się na modelach podstawowych, agenci AI wykraczają poza czat, aby samodzielnie wykonywać zadania w oparciu o określony cel i wykraczają poza model podstawowy w celu uzyskania dodatkowych informacji i możliwości. Mając cel, agenci AI mogą przeanalizować problem i podzielić go na podzadania. Potrafią samodzielnie planować bez wyraźnego polecenia, co robić dalej. Oznacza to, że są w stanie podejmować bardziej dynamiczne i niejednoznaczne problemy. Aby wykonać zadania, agenci AI mogą korzystać z zewnętrznych narzędzi lub przejmować kontrolę nad interfejsami użytkownika, gdy jest to konieczne, w taki sam sposób, w jaki mogą to robić agenci ludzcy. Przykładem tego jest korzystanie z komputera, udostępnione dla Anthropic's Claude.3 LLM może pisać tekst, klikać ikony i obsługiwać komputer w celu wykonania zadania.

Agenci AI posiadają trwałą pamięć i ciągłe doskonalenie: W porównaniu do asystentów AI, agenci AI mają większą zdolność uczenia się. Agenci AI przechowują poprzednie działania, rozmowy i doświadczenia i uczą się na ich podstawie. Agenci AI mają trwałą pamięć lub stan, który umożliwia im ulepszanie przyszłych reakcji poprzez uczenie się na podstawie przeszłości. A ponieważ można ich podłączyć do ekosystemu zewnętrznych aplikacji i narzędzi, zamiast polegać wyłącznie na danych treningowych swojego modelu, agenci AI mogą działać w oparciu o najbardziej aktualne informacje. Mogą korzystać z innych agentów AI lub człowieka w pętli informacji zwrotnej i dostosowywać zachowania w oparciu o wyniki.

Agenci AI posiadają umiejętność pracy zespołowej: Agenci AI są zazwyczaj dobrzy w zadaniach w swoim zakresie. Na przykład, jeden typ agenta AI może być dobry w sprawdzaniu faktów, a inny może być dobry w badaniach. Agenci AI mogą być łączeni w pary z innymi agentami AI lub asystentami AI w celu wspólnego rozwiązywania zadań. Poszczególni agenci AI są dobrzy w określonych zadaniach i mogą również tworzyć zespoły, aby wspólnie podejmować się złożonych zadań.

Przypadki użycia agentów AI

Ponieważ agenci AI są lepsi w strategii, działają autonomicznie i uczą się, dobrze pasują do ról z bardziej zaawansowanym rozumowaniem i wsparciem. Role te obejmują „badacza”, „redaktora” i „planistę”.

Jako badacz, agenci AI mogą pobierać informacje zewnętrzne ze stron internetowych lub baz danych i dostarczać podsumowań, spostrzeżeń lub sprawdzać fakty. W przypadku wsparcia redakcyjnego agenci mogą generować różne rodzaje treści w różnych formatach. Jako planista, agenci AI decydują, które działania pomogą im osiągnąć dany cel. Agenci AI wykorzystują wewnętrzne instrukcje i informacje zwrotne na temat aktualnych warunków w świecie zewnętrznym, aby informować w zakresie, jak postępować i jak najlepiej wykonywać swoje działania.

Zastosowanie agentów AI:

• Generowanie treści.
• Zautomatyzowany handel.
• Monitorowanie sieci.
• Automatyzacja inteligentnego domu.
• Autonomiczna nawigacja.

Zastosowanie agentów AI w generowaniu treści

Agenci sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać możliwości sztucznej inteligencji, aby pomóc w tworzeniu treści marketingowych i treści dla różnych platform. Agenci AI mogą następnie sugerować kanały dystrybucji lub tworzyć personalizacje informacje w oparciu o nowe dane klientów.

Agenci AI mogą konwertować zwykły tekst, taki jak rozmowy na czacie lub treści pobrane ze stron internetowych, na sformatowane dokumenty. Mogą używać aplikacji takich jak Adobe do generowania obrazów z podpowiedzi tekstowych, aby zapewnić użytkownikom szybkie zasoby wizualne, które mogą dodawać do artykułów lub prezentacji.

Zastosowanie agentów AI w finansach do zautomatyzowanego handlu

W finansach agenci AI są wykorzystywani do handlu algorytmicznego. Agenci AI mogą przeprowadzać analizę danych na temat historycznych trendów i bieżących wiadomości, a następnie wykorzystywać je do wyodrębniania czynników, które mogą przewidzieć, jak zachowa się rynek. Agent AI może następnie przeprowadzać transakcje finansową w oparciu o spostrzeżenia wynikające z jego analizy.

Jest to jeden z przypadków, w których wartość agenta AI przewyższa podejmowanie decyzji przez samych ludzi. Agent robi to, czego ludzie nie potrafią, oceniając „wszystkie” dostępne informacje i podejmując zoptymalizowane, inteligentne działania w ułamku sekundy.

Zastosowanie agentów AI do monitorowania sieci informatycznej

Dzięki możliwości integracji z innym oprogramowaniem i systemami IT, agenci AI są skutecznymi partnerami w monitorowaniu sieci. Agenci AI są wykorzystywani do ciągłego monitorowania i wykrywania zagrożeń, pomagając zapewnić optymalną wydajność i wykrywając problemy w czasie rzeczywistym.

Po zintegrowaniu z infrastrukturą sieciową, agenci AI mogą wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do ustalania linii bazowych, identyfikowania odchyleń od linii bazowej i wyzwalania alertów dla zespołów IT. Agenci AI mogą nawet wspierać zespół IT w rozwiązywaniu problemów, automatyzując rutynowe zadania i zwiększając czas reakcji zespołu. A ponieważ agenci AI mogą uczyć się z czasem, stają się coraz bardziej skuteczni w swoich możliwościach monitorowania i wykrywania.

Zastosowanie agentów AI w automatyzacja inteligentnego domu

Typ agenta AI zwany „prostym agentem refleksyjnym” może wykonywać powtarzające się działania w oparciu o wstępnie ustawioną regułę. Agenci AI mogą włączać i wyłączać światła lub automatycznie dostosowywać termostaty oraz systemy nawilżające w oparciu o dynamiczne czynniki, takie jak temperatura, poziom wilgotności w pomieszczeniach, czas zachodu i wschodu słońca, dzień tygodnia, sposób korzystania z domu domowników.

Zastosowanie agentów AI w autonomicznej nawigacji

Autonomiczne samochody i inne pojazdy z wbudowaną technologią AI mogą wykorzystywać agentów AI w swoich systemach nawigacyjnych. Jako badacze wysokiego poziomu, agenci AI mogą analizować stan pojazdu, ruch drogowy w czasie rzeczywistym, warunki pogodowe, remonty, zamknięcia dróg oraz informacje o wypadkach i blokadach oraz zużycie paliwa. Następnie, jako planista, agent AI może przeanalizować wszystkie dane, oraz to, czego się nauczył i zdecydować o najlepszej trasie.

Zalety agentów i asystentów AI

Generatywna sztuczna inteligencja i narzędzia AI mają potencjał do optymalizacji przepływów pracy, przyspieszenia rutynowych zadań, poprawy wydajności i pomocy ludziom w rozwiązywaniu problemów. Zarówno agenci AI, jak i asystenci AI mogą poprawić doświadczenia użytkowników.

Asystenci AI oferują użytkownikom interaktywne wsparcie, wszechstronność w obsłudze szerokiego zakresu zadań i zapytań oraz możliwość uczenia się lub dostosowywania w oparciu o informacje zwrotne i historię konwersacji.

Agenci AI oferują autonomiczne operacje, specjalistyczne skupienie i skalowalność. Agenci AI mogą wykonywać wiele zadań jednocześnie i niezależnie od swoich ludzkich użytkowników.

Efektywna współpraca między agentami AI i asystentami AI jest pełna potencjału. Kluczem do współpracy są ich uzupełniające się mocne strony: zdolność agentów AI do autonomicznego wykonywania określonych lub złożonych zadań oraz zdolność asystentów AI do rozumienia i naturalnej interakcji z użytkownikami. Takie połączenie może stworzyć potężniejsze i bardziej intuicyjne rozwiązania AI, niż każdy z tych typów mógłby zapewnić samodzielnie.

Agenci AI i asystenci AI mogą wzajemnie zwiększać swoje możliwości i usprawniać zarządzanie zadaniami. Na przykład, agenci AI mogą interpretować potrzeby użytkowników i przypisywać określone zadania asystentom AI. Asystenci AI mogą pobierać dane i aktualizacje od agentów AI, aby tworzyć intuicyjne wyniki.

Zarówno agenci AI, jak i asystenci AI wykorzystują uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interakcji z użytkownikami i interpretacji danych. Postępy w modelach AI, algorytmach i NLP mogą zwiększyć wydajność tych systemów AI.

W miarę jak te modele AI powiększają swoją bazę wiedzy, możliwe są większe integracje. Mogą one być w stanie obsługiwać bardziej zaawansowane przekazywanie między komponentami konwersacyjnymi i autonomicznymi. To z kolei zapewniłoby wyższą jakość odpowiedzi w krótszym czasie.

Zagrożenia związane z agentami i asystentami AI

Istnieją zagrożenia i ograniczenia związane z technologiami opartymi na sztucznej inteligencji, które należy wziąć pod uwagę. LLM są kruche, co oznacza, że są podatne nawet na najmniejsze zmiany, które powodują nieprawidłowe struktury, nieprawidłowy ładunek lub halucynacje AI. Oznacza to, że agenci AI i asystenci AI mogą zawieść, jeśli na przykład bazowy model fundamentalny ulegnie halucynacji lub się uszkodzi.

Zwłaszcza w przypadku agentów AI jest to technologia na wczesnym etapie rozwoju (rok 2024, kiedy piszemy ten artykuł). Jeśli mają trudności z tworzeniem kompleksowych planów lub nie potrafią zastanowić się nad swoimi odkryciami, agenci AI utkną w nieskończonych pętlach sprzężenia zwrotnego. A ponieważ agenci AI biorą pod uwagę zewnętrzne środowiska i systemy IT, muszą radzić sobie ze zmianami w tych narzędziach. Z czasem zmiany te mogą spowodować uszkodzenie skonfigurowanego agenta AI. Z drugiej strony, asystenci AI mogą być niezawodnie wykorzystywani w większości przypadków, ponieważ nie korzystają z zewnętrznych systemów IT.

W przypadku trudniejszych zadań agenci AI wymagają wielu szkoleń, a ich wykonanie może zająć dużo czasu. Ponadto często mogą być kosztowne obliczeniowo.

Obecne (2024 rok) modele fundamentalne nie są wystarczająco inteligentne, aby niezawodnie działać jako agenci, ale postępy w rozumowaniu modeli AI poprawią sytuację. Dlatego też wciąż jesteśmy na początku drogi do zrozumienia i weryfikacji, co mogą zrobić agenci AI. Przyszłość sztucznej inteligencji może przynieść rozszerzone, samokierujące się zastosowania technologii AI. Jednak na tym etapie rozwoju interwencja człowieka jest często nadal konieczna, aby zaoferować wskazówki lub przekierowanie.