Agenci AI i chatboty AI, różnice i podobieństwa

Od udostępnienia ChatGPT 3.0 pod koniec 2023 roku, coraz częściej wchodzimy w interakcje ze sztuczną inteligencją w naszym codziennym życiu, często nawet nie zdając sobie z tego sprawy. Kupujący online mogą wpisać w oknie czatu „Potrzebuję butów do biegania na maraton” i otrzymać sugestie z obszernego katalogu opcji sklepów e-commerce. Analityk biznesowy pracujący w firmie SaaS może poprosić chatbot AI o przeanalizowanie danych dotyczących sprzedaży w kwartale i zasugerowanie strategii mających na celu zwiększenie wydajności w kolejnym kwartale. Osoba po powrocie do pracy z trzy tygodniowego urlopu może poprosić chatbot o analizę i podsumowanie wiadomości email oraz przygotowanie sugestii odpowiedzi w skrzynce poczty elektronicznej.

Choć w tych przypadkach mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, są to różne aplikacje. Pierwszym z nich jest chatbot AI zaprojektowany do symulowania konwersacji i zapewniania konkretnej pomocy lub informacji. Kolejny to agent AI zdolny do autonomicznego podejmowania decyzji i wykonywania złożonych zadań w wielu domenach.

Początki chatbotów sięgają lat 60. ubiegłego wieku, kiedy to ELIZA ewoluowała od prostego dopasowywania wzorców do dzisiejszych, bardziej zaawansowanych procesorów języka naturalnego.

Agenci AI pojawili się niedawno, opierając się na postępach w uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych i badaniach nad sztuczną inteligencją ogólną w ciągu ostatniej dekady.

W tym artykule omówimy różnice między agentem AI a chatbotem AI, pomagając określić, który z nich może być najlepszy dla Twojej firmy (lub klientów).

Co to jest chatbot AI?

Chatbot sztucznej inteligencji to aplikacja zaprojektowana do symulowania rozmów podobnych do ludzkich poprzez interakcje tekstowe lub głosowe. Wykorzystuje algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego, aby zrozumieć dane wejściowe użytkownika i wygenerować odpowiednie odpowiedzi.

Chatboty AI są zazwyczaj zaprogramowane przy użyciu określonego zestawu reguł lub przeszkolone w zakresie określonych zestawów danych, co pozwala im obsługiwać predefiniowane zadania lub odpowiadać na pytania w ograniczonym zakresie. Chociaż mogą one zapewnić szybką i skuteczną pomoc w przypadku typowych pytań lub prostych zadań, chatboty AI zazwyczaj nie są w stanie zrozumieć kontekstu wykraczającego poza ich szkolenie lub samodzielnie podejmować złożone decyzji.

Agenci AI i chatboty AI. Różnice i podobieństwa

Niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym programistą, czy dopiero zaczynasz, ten przewodnik poprowadzi Cię przez proces tworzenia platformy do opowiadania historii opartej na sztucznej inteligencji, która może zrozumieć wprowadzane dane głosowe, tworzyć angażujące narracje i ożywiać je za pomocą wizualizacji.

Zastosowanie chatbotów AI

Chatboty AI są często wykorzystywane do automatyzacji interakcji z klientami i upraszczania procesów biznesowych. Oferują one opłacalną opcję obsługi powtarzalnych zadań o dużej objętości, zapewniając jednocześnie dostępność 24/7.

Oto kilka zastosowania chatbotów AI:

• Najczęściej zadawane pytania dotyczące obsługi klienta. Firma zajmująca się sprzedażą online może wdrożyć chatbota AI, aby odpowiadać na często zadawane pytania dotyczące zwrotów, wysyłki i dostępności produktów. Chatbot dopasowuje zapytania klientów do wstępnie zaprogramowanych odpowiedzi, zapewniając szybkie odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania i zmniejszając obciążenie ludzkich przedstawicieli w dziale obsługi klienta.
• Podstawowe wsparcie IT. Firma może wykorzystać chatbota AI jako pierwszy punkt kontaktu w kwestiach IT pracowników. Chatbot może prowadzić użytkowników przez proste kroki rozwiązywania typowych problemów, takich jak resetowanie hasła lub problemy z łącznością z drukarką, odsyłając bardziej złożone problemy do działu IT.
• Rezerwacje w restauracjach. Lokalna sieć restauracji może wdrożyć na swojej stronie internetowej chatbota AI do obsługi rezerwacji stolików. Chatbot prosi użytkowników o podanie podstawowych informacji, takich jak data, godzina i wielkość imprezy, a następnie sprawdza dostępność w połączonym systemie rezerwacji, aby potwierdzić rezerwacje lub zasugerować alternatywne godziny.

Przykłady chatbotów AI w świecie rzeczywistym

Oto kilka rzeczywistych przykładów chatbotów AI. Te chatboty zostały zaprojektowane do obsługi określonych zadań i udzielania szybkich odpowiedzi na typowe zapytania:

• Replika to chatbot towarzyszący AI zaprojektowany do wsparcia emocjonalnego i swobodnej rozmowy. Replika ma na celu zapewnienie użytkownikom poczucia przyjaźni.
• Duolingo Max ma dwie funkcje oparte na sztucznej inteligencji dla uczących się w aplikacji językowej: Explain My Answer i Roleplay. Explain My Answer wykorzystuje GPT-4 do wyjaśniania odpowiedzi uczniów, podczas gdy Roleplay pozwala użytkownikom ćwiczyć rzeczywiste rozmowy z postaciami AI, oferując informacje zwrotne na temat dokładności i złożoności.
• Aplikacja mobilna H&M zawiera inteligentne wyszukiwanie obsługiwane przez generatywnego chatbota AI. Pomaga on klientom znaleźć odpowiedzi na publicznie dostępnych stronach obsługi klienta i może dostarczać informacji o zamówieniach. Chatbot został zaprojektowany, aby pomagać w typowych zapytaniach, takich jak status zwrotu pieniędzy i brakujące przedmioty.

Co to agent AI?

Agent AI to bardziej zaawansowany system sztucznej inteligencji zdolny do wykonywania złożonych zadań i podejmowania decyzji przy minimalnym udziale człowieka. Wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego, często obejmujące głębokie uczenie i uczenie ze wzmocnieniem, do przetwarzania i analizowania danych z różnych źródeł.

Agenci AI mogą zrozumieć kontekst, uczyć się na podstawie interakcji i dostosowywać swoje zachowanie, aby osiągnąć określone cele. W przeciwieństwie do prostszych systemów IT, agenci AI mogą radzić sobie z niejednoznacznością, podejmować autonomiczne decyzje i realizować wieloetapowe plany rozwiązywania złożonych problemów, dzięki czemu nadają się do bardziej wymagających i otwartych zadań.

Zastosowanie agentów AI

Agenci AI są wykorzystywani do bardziej złożonych zadań, które wymagają podejmowania decyzji, rozumienia kontekstu i umiejętności uczenia się na podstawie interakcji. Są one przydatne w scenariuszach, w których przestrzeń problemowa jest duża i w których pomocne jest autonomiczne działanie.

Obszary, w których firmy mogą wdrożyć agentów AI:

Inteligentne zarządzanie łańcuchem dostaw. Duża firma z branży elektronicznej może wykorzystać agenta AI do optymalizacji swojego łańcucha dostaw. Agent AI może analizować dane dotyczące sprzedaży, poziomy zapasów, wydajność dostawców i czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda i wskaźniki ekonomiczne, aby przewidywać popyt, dostosowywać ilości zamówień i przekierowywać przesyłki w czasie rzeczywistym.

Zautomatyzowana selekcja treści. Firma zajmująca się mediami cyfrowymi posiada agenta AI, który personalizuje rekomendacje treści dla subskrybentów. Agent AI analizuje historię przeglądania użytkowników, wzorce zaangażowania i popularne tematy, aby stale aktualizować kanał każdego użytkownika o odpowiednie artykuły, filmy i podcasty, poprawiając retencję użytkowników i czas spędzony na platformie cyfrowej.

Automatyczny asystent rozwoju kariery. Profesjonalna sieć społecznościowa wdrożyła agenta AI, aby pomóc profesjonalistom w poszukiwaniu pracy. Agent AI asystent rozwoju kariery analizuje trendy na rynku pracy, kompetencje oraz umiejętności użytkowników i cele zawodowe, sugeruje dostosowane oferty pracy, przekazuje opinie na temat CV i listów motywacyjnych, poleca odpowiednie kursy rozwoju umiejętności i oferuje spersonalizowane wskazówki dotyczące przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej.

Przykłady agentów AI w świecie rzeczywistym

• Agent AI przeznaczony do zarządzania wynajmem wakacyjnym i operacji hotelarskich. Automatyzuje zadania, w tym komunikację z gośćmi, sprzedaż usług serwisowych, zarządzanie kalendarzem i optymalizację przychodów. Agent AI obsługuje istotny procent komunikacji z gośćmi, odpowiada na zapytania w ciągu kilku sekund, a nawet zarządza połączeniami głosowymi za pomocą sztucznej inteligencji.
• Agent AI zarządzający zdecentralizowanymi operacjami finansowymi w sieciach blockchain. Jego celem jest przekształcanie intencji użytkowników w działania w łańcuchu, automatyzując złożone zadania zdecentralizowanych operacji finansowych na różnych protokołach i platformach. Agent AI integruje się z wieloma aplikacjami finansowymi, w tym zdecentralizowanymi giełdami, platformami pożyczkowymi i rynkami NFT, aby zapewnić kompleksowy ekosystem dla użytkowników kryptowalut.
• Agent AI zdolny do wykonywania złożonych zadań internetowych od początku do końca w imieniu użytkowników. Agent AI może interpretować potrzeby użytkowników i wykonywać różne przepływy pracy online na różnych stronach internetowych i usługach w oparciu o proste dane wejściowe. Na przykład, agent AI może dokonać rezerwacji w restauracji, nawigując po stronach internetowych rezerwacji, sprawdzając dostępność i potwierdzając szczegóły lub zbierając informacje giełdowe z wielu stron finansowych.

Różnice między chatbotami AI a agentami AI

Zarówno chatboty AI, jak i agenci AI wykorzystują sztuczną inteligencję do pomocy osobom fizycznym i firmom. Zasadniczo są one zaprojektowane tak, aby rozumieć, co mówimy lub wpisujemy, a następnie reagować lub podejmować działania w oparciu o te dane wejściowe. Są jak cyfrowi asystenci, zawsze gotowi do pomocy - niezależnie od tego, czy chodzi o odpowiadanie na pytania, rozwiązywanie problemów, czy załatwianie spraw.

Chatboty AI i agenci AI, to pojęcia, które są często zamiennie stosowane oraz mylone ze względu na wspólne podstawy, którym jest sztucznej inteligencji oraz ich zdolność do interakcji z użytkownikami za pomocą języka naturalnego. Granica między nimi może być nieostra, zwłaszcza że chatboty AI stają się coraz bardziej wyrafinowane, a agenci AI coraz bardziej konwersacyjni, co prowadzi wielu do używania tych terminów zamiennie, pomimo ich różnych możliwości i celów projektowych.

Różna złożoność interakcji chatbotów AI i agentów AI

Chatboty AI zazwyczaj obsługują proste, oparte na tekście konwersacje we wcześniej zdefiniowanym zakresie. Doskonale radzą sobie z odpowiadaniem na typowe pytania, prowadzeniem użytkowników przez proste procesy i dostarczaniem informacji z ustrukturyzowanej bazy wiedzy. Większość chatbotów wykorzystuje dopasowywanie wzorców lub podstawowe przetwarzanie języka naturalnego do interpretowania danych wejściowych użytkownika i wybierania właściwych odpowiedzi z zestawu wstępnie zaprogramowanych opcji.

Z drugiej strony, agenci AI angażują się w bardziej złożone, wieloetapowe interakcje, które mogą obejmować różne platformy lub usługi. Potrafią interpretować szczegółowe instrukcje, dzielić złożone zadania na mniejsze etapy i wykonywać działania. Zaawansowani agenci AI wykorzystują zaawansowane rozumienie języka naturalnego, świadomość kontekstu i algorytmy decyzyjne do obsługi niejednoznacznych żądań i dostosowywania swojego podejścia w oparciu o informacje zwrotne w czasie rzeczywistym i zmieniające się warunki.

Możliwości realizacji zadań chatbotów AI i agentów AI

Chatboty AI są zaprojektowane do konkretnych, ograniczonych zadań. Świetnie radzą sobie z odpowiadaniem na typowe pytania, prowadzeniem użytkowników przez predefiniowane procesy lub obsługą prostych transakcji. Ich możliwości stają jednak w obliczu złożonych lub wieloetapowych zadań (lub czegokolwiek poza ich wąskim programowaniem).

Agenci AI przenoszą realizację zadań na inny poziom. Ci cyfrowi pracownicy mogą radzić sobie ze skomplikowanymi, wieloetapowymi procesami, które obejmują różne platformy i usługi. Chcesz zaplanować podróż? Agent AI może wyszukiwać miejsca docelowe, porównywać ceny lotów, rezerwować hotele, a nawet sugerować działania - wszystko za pomocą jednego polecenia. Nie tylko wykonują skrypty; rozwiązują problemy w czasie rzeczywistym, dostosowując się do nowych informacji po drodze.

Uczenie się i adaptacja chatbotów AI i agentów AI

Chatboty AI często opierają się na statycznych drzewach decyzyjnych lub predefiniowanych wzorcach odpowiedzi, co ogranicza ich zdolność do dynamicznego uczenia się i adaptacji. Bardziej zaawansowane implementacje mogą zawierać modele uczenia maszynowego w celu poprawy wyboru odpowiedzi w czasie, ale to uczenie jest zazwyczaj ograniczone do ich konkretnej domeny. Nawet przy regularnych aktualizacjach, chatboty AI zazwyczaj mają trudności z radzeniem sobie z nowymi sytuacjami lub zapytaniami spoza ich danych treningowych.

Z kolei agenci AI wykorzystują algorytmy ciągłego uczenia się i modele adaptacyjne, które ewoluują wraz z każdą interakcją. Systemy te mogą ekstrapolować z poprzednich doświadczeń, aby poradzić sobie z nieznanymi scenariuszami, dostosowując swoje podejście w oparciu o opinie użytkowników. Korzystając z technik takich jak uczenie ze wzmocnieniem (reinforcement learning) i uczenie transferowe (transfer learning), agenci mogą rozszerzać swoje możliwości na różne tematy, stając się bardziej wszechstronnymi i skutecznymi w użyciu.

Zakres wiedzy chatbotów AI i agentów AI

Większość implementacji chatbotów AI działa w ramach ograniczonej domeny wiedzy, zazwyczaj koncentrując się na konkretnym produkcie, usłudze lub branży. Ich baza informacji jest często wyselekcjonowana i ograniczona do danych dostarczonych podczas szkolenia lub poprzez okresowe aktualizacje. Przykładowo, salon samochodowy może mieć na swojej stronie chatbota, który może odpowiedzieć na szereg pytań dotyczących konkretnych marek i modeli pojazdów, w tym specyfikacji, cen i dostępności. Podczas gdy niektóre zaawansowane chatboty AI mogą uzyskiwać dostęp do zewnętrznych baz danych lub interfejsów API, generalnie brakuje im możliwości syntezy informacji z kilku źródeł lub autonomicznego poszerzania wiedzy.

Z kolei agenci AI mają zazwyczaj szerszy zakres wiedzy. Systemy AI mogą korzystać z rozległych modeli językowych, strumieni danych w czasie rzeczywistym i wielu zasobów zewnętrznych w celu gromadzenia i przetwarzania informacji w locie. Agenci AI mogą rozumować w różnych dziedzinach, wyciągać logiczne wnioski, a nawet generować nową wiedzę, łącząc istniejące informacje w nowatorski sposób. Ta rozległa baza wiedzy pozwala im obsługiwać szerszy zakres zapytań i zadań z większą elastycznością i głębią.

Co wybrać chatbot AI czy agenta AI?

Chociaż agenci AI oferują bardziej zaawansowane możliwości i mogą obsługiwać złożone zadania, nie zawsze są najlepszym wyborem w każdej sytuacji. Decyzja między chatbotem AI a agentem AI powinna opierać się na dokładnej ocenie konkretnych potrzeb, zasobów i celów. Oto kluczowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę:

• Ograniczenia budżetowe. Chatboty AI są generalnie bardziej opłacalne w implementacji i utrzymaniu, dzięki czemu są odpowiednie dla firm o ograniczonych zasobach. Jeśli pracujesz z ograniczonym budżetem, dobrze zaprojektowany chatbot może nadal zapewniać znaczną wartość bez wyższych kosztów związanych z bardziej zaawansowanymi systemami agentów AI.
• Złożoność przypadku użycia. Oceń złożoność zadań, które chcesz zautomatyzować. W przypadku prostych, powtarzalnych interakcji, takich jak odpowiadanie na często zadawane pytania lub prowadzenie użytkowników przez proste procesy, chatbot AI może być wystarczający. Jeśli jednak przypadek użycia obejmuje wieloetapowe przepływy pracy, podejmowanie decyzji w różnych domenach lub integrację z wieloma systemami, bardziej odpowiedni będzie agent AI.
• Zasoby na rozwój i utrzymanie. Weź pod uwagę możliwości techniczne swojego zespołu i dostępny czas na ciągły rozwój. Chatboty AI zazwyczaj wymagają mniej specjalistycznej wiedzy i są łatwiejsze do aktualizacji. Agenci AI, choć potężniejsi, zazwyczaj wymagają bardziej zaawansowanych umiejętności w obszarach takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i integracja systemów, a także ciągłe monitorowanie i udoskonalanie.
• Wymagania dotyczące skalowalności. Oceń swoje przyszłe plany rozwoju i potencjalny wzrost interakcji z użytkownikami. Chatboty AI mogą skutecznie obsługiwać duże ilości prostych zapytań, ale mogą mieć trudności ze skalowalnością w przypadku złożonych zadań. Agenci AI, zaprojektowani dla bardziej dynamicznych środowisk, często oferują lepszą skalowalność dla zróżnicowanych i zmieniających się potrzeb użytkowników.
• Kwestie prywatności i bezpieczeństwa danych. Jeśli w firmie korzystasz z dużej ilości wrażliwych informacji lub prowadzisz projekty ściśle zgodne z przepisami, wybór między chatbotem AI a agentem AI może mieć wpływ na procesy przetwarzania danych. Chatboty AI, z ich bardziej ograniczonym zakresem, mogą być łatwiejsze do zabezpieczenia i audytu. Agenci AI, choć potencjalnie potężniejsi, mogą wymagać solidniejszych środków bezpieczeństwa ze względu na ich szerszy dostęp do systemów i danych.

Agenci AI stale wkraczają do wielu branż dzięki swojej zdolności do automatyzacji złożonych zadań. Systemy te udowadniają swoją wartość w różnych dziedzinach, od finansów po obsługę klienta, obsługując analizę danych, przetwarzając transakcje i odpowiadając na zapytania klientów, które wcześniej wymagały znacznego wysiłku ludzkiego oraz istotnego zaangażowania czasu.