Czym jest Agentic AI? Przypadki użycia i platformy

Sztuczna inteligencja przechodzi fundamentalną zmianę. Podczas gdy tradycyjne systemy AI doskonale radziły sobie z konkretnymi zadaniami, takimi jak rozpoznawanie obrazów czy tłumaczenie języków, pojawia się nowy paradygmat, który obiecuje zrewolucjonizować sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z systemami AI i je wdrażamy. Ten paradygmat nazywa się agentowa sztuczna inteligencja – sztuczna inteligencja, która może działać autonomicznie, podejmować decyzje i realizować cele przy minimalnej ingerencji człowieka.

Czym jest agentyczna sztuczna inteligencja?

Agentyczna AI odnosi się do systemów sztucznej inteligencji, które posiadają agencję – zdolność do niezależnego działania, podejmowania decyzji i działań w celu osiągnięcia określonych celów. W przeciwieństwie do konwencjonalnej AI, która reaguje na bezpośrednie monity lub wykonuje z góry określone zadania, agentyczna AI może:

• Zaplanuj i opracuj strategię aby osiągnąć złożone, wieloetapowe cele
• Podejmuj autonomiczne decyzje w zależności od zmieniających się okoliczności
• Współdziałaj z systemami zewnętrznymi i narzędzia do zbierania informacji lub wykonywania działań
• Dostosuj się i ucz z doświadczeń w celu poprawy przyszłych wyników
• Działać przy minimalnym nadzorze po otrzymaniu instrukcji wysokiego szczebla

Można to porównać do różnicy między kalkulatorem wykonującym operacje po naciśnięciu przycisku, a osobistym asystentem, który może przeprowadzać badania, planować i realizować cały projekt w Twoim imieniu.

Technologia stojąca za sztuczną inteligencją agentową

Połączenie kilku postępów technologicznych umożliwiło stworzenie sztucznej inteligencji opartej na agentach:

Duże modele językowe (LLM) jako silniki wnioskowania

Nowoczesne studia prawnicze (LLM) podobnie jak GPT-4, Claude i inni wykazali się niezwykłymi zdolnościami rozumowania. Potrafią rozłożyć złożone problemy na czynniki pierwsze, zrozumieć kontekst i generować spójne plany działania.

Integracja narzędzi i łączność API

Systemy sztucznej inteligencji oparte na agentach mogą łączyć się z zewnętrznymi narzędziami, bazami danych i interfejsami API, co pozwala im wykonywać czynności w świecie rzeczywistym, takie jak wysyłanie wiadomości e-mail, robienie zakupów lub sterowanie inteligentnymi urządzeniami domowymi.

Uczenie się przez wzmacnianie i pętle sprzężenia zwrotnego

Systemy te mogą uczyć się na podstawie wyników swoich działań, stopniowo udoskonalając swoje procesy decyzyjne metodą prób i błędów lub opinia człowieka.

Możliwości multimodalne

Zaawansowana sztuczna inteligencja oparta na agentach potrafi przetwarzać i wykorzystywać różne typy danych wejściowych – tekst, obrazy, dźwięk i dane z czujników – dzięki czemu staje się bardziej wszechstronna i zdolna do działania w złożonych środowiskach.

Sztuczna inteligencja generatywna kontra agentyczna

Generative AI koncentruje się na tworzeniu – produkuje nową zawartość, taką jak tekst, obrazy, filmy, muzyka lub kod, w oparciu o wzorce poznane z danych treningowych. Jest to zasadniczo kreatywna elektrownia, która generuje oryginalne wyniki w odpowiedzi na monity.

Agentic AI koncentruje się na działaniu i podejmowaniu decyzji – autonomicznie wykonuje zadania, podejmuje decyzje i pracuje nad określonymi celami przy minimalnym nadzorze człowieka. Został zaprojektowany tak, aby działać niezależnie w celu osiągnięcia celów.

Zastosowania w świecie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja oparta na agentach już teraz robi furorę w wielu branżach:

Biznes i Produktywność

• Zautomatyzowana obsługa klienta który może obsługiwać złożone zapytania, eskalować problemyi nawet przetwarzać zwroty pieniędzy
• Asystenci zarządzania projektami który może koordynować zespoły, śledzić postępy i autonomicznie dostosowywać harmonogramy
• Systemy planowania finansowego które stale monitorują rynki i dostosowują strategie inwestycyjne

Opieka zdrowotna

• Systemy monitorowania pacjentów które mogą wykrywać nieprawidłowości w stanie zdrowia i ostrzegać personel medyczny, a nawet inicjować protokoły alarmowe
• Platformy odkrywania leków które mogą projektować i testować nowe związki przy minimalnym nadzorze człowieka
• Platformy komunikacji z pacjentami oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Linia tekstu Pomóż dostawcom usług opieki zdrowotnej zautomatyzować przypomnienia o wizytach i zarządzać zapytaniami pacjentów za pomocą bezpiecznych dwukierunkowych wiadomości SMS.
  

Rozwój oprogramowania

• Narzędzia do generowania kodu i debugowania który potrafi pisać, testować i wdrażać rozwiązania programowe
• Zautomatyzowane systemy DevOps który może zarządzać infrastrukturą, obsługiwać wdrożenia i reagować na problemy systemowe
• Agenci ds. zapewnienia jakości który może projektować i wykonywać kompleksowe protokoły testowe

Pomoc osobista

• Organizatorzy inteligentnego domu które uczą się Twoich preferencji i automatycznie dostosowują oświetlenie, temperaturę i systemy rozrywki
• Agenci planowania podróży które mogą wyszukiwać miejsca docelowe, rezerwować loty i hotele oraz tworzyć szczegółowe plany podróży
• Tutorzy uczący się które dostosowują metody nauczania do postępów ucznia i stylu uczenia się

Oto 5 kluczowych komponentów systemu sztucznej inteligencji opartego na agentach:

5 składników agentowej AI

1. Zrozumienie potrzeb klienta

Zdolność do zrozumienia, zinterpretowania i ustalenia priorytetów wymagań, celów i preferencji użytkownika w celu określenia, jakie cele powinna realizować sztuczna inteligencja i jak dostosować do nich swoje działania. intencje użytkownika.

2. Silnik planowania i wnioskowania

Komponent poznawczy, który rozkłada złożone cele na możliwe do wykonania kroki, tworzy strategiei podejmuje logiczne decyzje dotyczące sposobów osiągnięcia celów.

3. Zarządzanie pamięcią i stanem

System, który utrzymuje stały kontekst, przechowuje doświadczenia, śledzi postępy w realizacji celów i uczy się na podstawie przeszłych działań, aby móc podejmować przyszłe decyzje.

4. Integracja narzędzi i wykonywanie działań

Warstwa interfejsu umożliwiająca sztucznej inteligencji interakcję z systemami zewnętrznymi, interfejsami API, bazami danych i środowiskami świata rzeczywistego w celu wykonywania rzeczywistych zadań i wdrażania planów.

5. Pętla sprzężenia zwrotnego i mechanizm uczenia się

Komponent adaptacyjny, który ocenia rezultaty działań, wyciąga wnioski z sukcesów i porażek oraz nieustannie udoskonala podejmowanie decyzji i wydajność w miarę upływu czasu.

5 najlepszych aplikacji Agentic AI

W miarę jak zagłębiamy się w erę sztucznej inteligencji, sztuczna inteligencja agentowa wyłoniła się jako przełomowa technologia wykraczająca poza prostą automatyzację. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która reaguje na monity, systemy sztucznej inteligencji agentowej mogą myśleć, planować i działać autonomicznie, aby osiągnąć określone cele.

Oto 5 najlepszych aplikacji sztucznej inteligencji opartych na agentach, które rewolucjonizują działalność biznesową w różnych branżach.

1. Grupa sprzedaży

Na czele naszej listy znajduje się SalesGroup, innowacyjna platforma agentowa AI to zmienia sposób, w jaki organizacje podchodzą do sprzedaży i operacji przychodowych. To, co wyróżnia SalesGroup, to zdolność do autonomicznej analizy złożonych danych sprzedażowych, przewidywania wyników i wykonywania działań strategicznych bez stałego nadzoru człowieka.

Kluczowe możliwości agenta:

• Autonomiczny postęp transakcji: Agenci AI niezależnie identyfikują wąskie gardła w procesach sprzedaży i automatycznie uruchamiają odpowiednie interwencje
• Prognozowanie przychodów predykcyjnych: Zaawansowane algorytmy analizują wzorce historyczne i warunki rynkowe, aby generować dokładne prognozy przychodów
• Dynamiczne zarządzanie terytorium: Automatycznie dostosowuje obszary sprzedaży na podstawie wskaźników efektywności i szans rynkowych
• Inteligentna punktacja potencjalnych klientów: Ciągłe udoskonalanie kryteriów kwalifikacji potencjalnych klientów na podstawie wzorców konwersji i zachowań klientów

Co sprawia, że jest to agentura:

Sztuczna inteligencja SalesGroup nie tylko analizuje dane — podejmuje strategiczne decyzje. Platforma może autonomicznie realokować zasoby, dostosowywać strategie cenowe, a nawet inicjować kampanie outreach na podstawie warunków rynkowych i wskaźników wydajności Forbes.

2. Tidio z Lyro – konsultant ds. obsługi klienta z konwersacyjną sztuczną inteligencją

Lyro AI Agent firmy Tidio to szczyt technologii obsługi klienta opartej na agentach. Lyro, wspierany przez Claude (Anthropic AI) i zastrzeżone modele, działa jako autonomiczny przedstawiciel obsługi klienta który może obsługiwać złożone zapytania w wielu kanałach.

Funkcje autonomiczne:

• Inteligencja wieloplatformowa:Działa bezproblemowo na czacie na żywo, w poczcie e-mail, w mediach społecznościowych i innych kanałach komunikacji w ponad 100 językach
• Samoucząca się baza wiedzy: Automatycznie aktualizuje swoją wiedzę na podstawie nowej zawartości pomocy technicznej i interakcje z klientami
• Proaktywne rozwiązywanie problemów: Identyfikuje potencjalne problemy zanim się zaostrzą i podejmuje działania zapobiegawcze
• Kontekstowe rekomendacje produktów:Analizuje zachowanie klientów i dane o zapasach, aby sugerować odpowiednie produkty

Wskaźniki wydajności:

• Automatycznie rozwiązuje do 67% zapytań klientów
• Skraca średni czas reakcji z 2 minut do poniżej 6 sekund
• Zapewnia całodobową obsługę klienta bez ingerencji człowieka
• Integruje się z ponad 20 platformami korporacyjnymi, w tym Zendesk, Salesforce i Shopify

Dlaczego jest to naprawdę agenturalne:

Lyro nie ogranicza się do podążania za scenariuszami — rozumie kontekst, podejmuje decyzje o tym, kiedy eskalować problemy, i stale udoskonala swoje reakcje w oparciu o opinie klientów i wskaźniki sukcesu Tidio.

3.Ada

Ada jest wyrafinowana platforma konwersacyjnej AI zaprojektowane do autonomicznego rozwiązywania zapytań obsługi klienta. W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów, Ada działa jako inteligentny agent obsługi klienta, który potrafi zrozumieć złożone problemy, uzyskać dostęp do wielu źródeł wiedzy i zapewnić kompleksowe rozwiązania bez ingerencji człowieka.

Kluczowe możliwości

• Zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego: Ada rozumie intencja klienta nawet jeśli wyrażone są w niejasnym lub skomplikowanym języku, interpretując kontekst, emocje i ukryte potrzeby w celu udzielenia dokładnych odpowiedzi.
• Dynamiczne zarządzanie wiedzą: Platforma automatycznie aktualizuje swoje baza wiedzy ucząc się na podstawie rozwiązanych zgłoszeń, zmian w dokumentacji i aktualizacji produktów, dzięki czemu klienci zawsze otrzymują aktualne informacje.
• Wsparcie multimodalne: Ada obsługuje dane wejściowe w postaci tekstu, głosu i obrazu, umożliwiając klientom opisywanie problemów za pomocą preferowanej przez nich metody komunikacji, przy jednoczesnym zachowaniu spójnej jakości obsługi.
• Śledzenie rozdzielczości: System monitoruje dostarczone rozwiązania, aby zagwarantować zadowolenie klienta, i wyciąga wnioski z przypadków, w których początkowe odpowiedzi nie rozwiązały w pełni problemów.

Funkcje agenta

• Możliwość samodzielnej nauki: Zwiększa dokładność rozdzielczości poprzez analizę udanych i nieudanych interakcji
• Autonomiczne odkrywanie wiedzy: Identyfikuje luki w informacjach i żąda aktualizacji od odpowiednich zespołów
• Silnik personalizacji: Dostosowuje styl komunikacji i podejście do rozwiązań w oparciu o indywidualne preferencje klienta.
• Analityka wydajności: Ciągle monitoruje własną skuteczność i sugeruje usprawnienia

4. Domofon

Intercom działa jako oparta na sztucznej inteligencji platforma do obsługi klienta, która proaktywnie zarządza całym procesem cykl życia klienta od pozyskania do utrzymania. Działa jako inteligentny menedżer relacji, rozumiejąc potrzeby klientów i automatycznie koordynując odpowiednie odpowiedzi w wielu kanałach.

Kluczowe możliwości

• Wyzwalanie behawioralne: Intercom monitoruje działania klientów na stronach internetowych, w aplikacjach i wiadomościach e-mail, aby automatycznie wysyłać odpowiednie wiadomości, oferty lub interwencje wsparcia na podstawie określonych wzorców zachowań i etapów cyklu życia.
• Inteligentne trasowanie: Platforma analizuje przychodzące zapytania i automatycznie kieruje przydziela je do najbardziej odpowiedniego członka zespołu lub agenta AI na podstawie złożoności, wymaganej wiedzy specjalistycznej i bieżącego rozkładu obciążenia pracą.
• Spersonalizowane ścieżki klientów: Wykorzystując dane klientów i historię interakcji, Intercom tworzy i realizuje zindywidualizowane sekwencje interakcji, które dostosowują się na podstawie reakcji klientów i zmian w ich zachowaniach.
• Prognostyczne zdrowie klienta: System identyfikuje klientów, u których istnieje ryzyko odejścia, i automatycznie inicjuje kampanie mające na celu utrzymanie klientów lub proaktywną pomoc techniczną, aby rozwiązać potencjalne problemy, zanim się eskalują.

Funkcje agenta

• Autonomiczne zarządzanie kampanią: Tworzy i optymalizuje kampanie marketingowe w oparciu o wyniki segmentów klientów
• Dynamiczny przebieg konwersacji: Dostosowuje ścieżki konwersacji w czasie rzeczywistym na podstawie odpowiedzi i celów klientów
• Orkiestracja międzykanałowa: Koordynuje wiadomości e-mail, powiadomienia w aplikacji i czat, zapewniając spójne doświadczenia
• Śledzenie wpływu na przychody: Monitoruje i optymalizuje wyniki biznesowe, a nie tylko wskaźniki zaangażowania

5. Kore.ai

Kore.ai to kompleksowa platforma agentowa AI zaprojektowana do tworzenia inteligentnych asystentów wirtualnych i automatyzacji złożonych operacji biznesowych w wielu działach i funkcjach. Działa jako inteligentny menedżer konwersacyjnej AI, zdolny do rozumienia języka naturalnego, podejmowania autonomicznych decyzji i wykonywania wieloetapowych przepływów pracy w różnych systemach przedsiębiorstwa bez stałego nadzoru człowieka.

Kluczowe możliwości

• Rozwój wirtualnego asystenta przedsiębiorstwa: Kore.ai umożliwia organizacjom tworzenie zaawansowanych agentów konwersacyjnych opartych na sztucznej inteligencji, którzy potrafią obsługiwać złożone dialogi wieloetapowe, rozumieć kontekst i wykonywać zadania w różnych obszarach działalności i działach.
• Autonomiczna automatyzacja przepływu pracy: Platforma nieustannie zarządza kompleksowymi procesami biznesowymi, od zapytań obsługi klienta po wnioski kadrowe, automatycznie kierując zadaniami, gromadząc informacje i podejmując odpowiednie działania na podstawie zdefiniowanej wcześniej logiki biznesowej.
• Inteligentna integracja systemów: Wykorzystując zaawansowane interfejsy API i łączniki, Kore.ai płynnie integruje się z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa, w tym CRM, ERP, platformami HR i bazami danych, zapewniając ujednolicony, konwersacyjny dostęp do danych i funkcji biznesowych.
• Orkiestracja wielokanałowa: System zapewnia spójne doświadczenia konwersacyjne w różnych wiele kanałów w tym czaty internetowe, aplikacje mobilne, asystentów głosowych, platformy do przesyłania wiadomości i pocztę e-mail, zapewniając kontekst i ciągłość we wszystkich punktach kontaktu.

Funkcje agenta

• Podejmowanie decyzji kontekstowych: Tworzy inteligentne odpowiedzi i działania na podstawie historii konwersacji, intencji użytkownika i kontekstu biznesowego, nie wymagając ludzkiej interwencji przy każdej interakcji
• Autonomiczne wykonywanie zadań: Wykonuje złożone operacje biznesowe, w tym pobieranie danych, przetwarzanie formularzy, planowanie spotkań i inicjowanie przepływu pracy za pomocą poleceń języka naturalnego
• Adaptacyjne uczenie się: Ciągła poprawa jakości konwersacji i dokładności realizacji zadań w oparciu o interakcje użytkowników, opinie i wzorce pomyślnego rozwiązywania problemów
• Komunikacja proaktywna: Automatycznie inicjuje konwersacje, wysyła powiadomienia i zapewnia aktualizacje użytkownikom na podstawie zdarzeń systemowych, terminów i wyzwalaczy biznesowych

Wniosek

Agentic AI reprezentuje zmianę paradygmatu, która może być tak transformacyjna jak pojawienie się Internetu lub komputerów mobilnych. Podczas gdy technologia oferuje bezprecedensowe możliwości zwiększenia ludzkich możliwości i rozwiązywania złożonych problemów, wymaga również starannego rozważenia jej implikacji dla społeczeństwa, zatrudnienia i samej ludzkiej agencji.

Organizacje i osoby, które potrafią skutecznie poruszać się po szansach i wyzwaniach AI agenta, prawdopodobnie znajdą się w znaczącej przewadze w nadchodzącej dekadzie. Kluczem jest podejście do tej technologii zarówno z entuzjazmem dla jej potencjału, jak i szacunkiem dla jej mocy.

Stojąc u progu tej nowej ery, jedno jest pewne: przyszłość będzie kształtowana nie tylko przez to, czego nauczymy maszyny, ale także przez to, jak dobrze będziemy potrafili współpracować z nimi jako partnerzy w rozwiązywaniu najbardziej palących problemów świata.