Что такое агенты искусственного интеллекта?

Агент искусственного интеллекта (ИИ) — это программное обеспечение, которое может взаимодействовать со своей средой, собирать данные и использовать их для самостоятельного выполнения задач, соответствующих заранее определенным целям. Эти цели задаются людьми, а агент искусственного интеллекта самостоятельно выбирает оптимальные действия для достижения этих целей. Например, рассмотрим агента искусственного интеллекта контакт-центра, который хочет решать запросы клиентов. Этот агент будет автоматически задавать клиенту вопросы, искать информацию во внутренних документах и возвращать клиенту ответ с решением. На основе ответов клиентов он может определить, способен ли решить задачу самостоятельно или нужно передать запрос человеку.

Несколько агентов искусственного интеллекта могут совместно автоматизировать сложные рабочие процессы, а также могут использоваться в агентских системах искусственного интеллекта. Они обмениваются данными друг с другом, что позволяет всей системе работать вместе для достижения общих целей. Отдельных агентов ИИ можно специализировать на точном выполнении определенных подзадач. Агент-оркестратор координирует действия различных специализированных агентов для выполнения более крупных и сложных задач.

Узнайте больше о том, что такое искусственный интеллект (ИИ)

Все программное обеспечение автономно выполняет различные рутинные задачи, указанные разработчиком программного обеспечения. Итак, что же делает агентов ИИ особенными?

Автономия

Агенты ИИ действуют автономно, без постоянного вмешательства человека. В то время как традиционное программное обеспечение следует жестко закодированным инструкциям, агенты искусственного интеллекта определяют следующее подходящее действие на основе прошлых данных и выполняют его без постоянного контроля со стороны человека.

Например, бухгалтерский агент автоматически отмечает и запрашивает недостающие данные счетов-фактур за покупки.

Целеустремленное поведение

Агенты ИИ руководствуются целями. Их действия направлены на достижение максимального успеха, определяемого функцией полезности или показателем производительности. В отличие от традиционных программ, которые просто выполняют задачи, интеллектуальные агенты преследуют цели и оценивают последствия своих действий по отношению к этим целям.

Например, логистическая система с искусственным интеллектом оптимизирует маршруты доставки, чтобы одновременно сбалансировать скорость, стоимость и расход топлива, тем самым обеспечивая баланс между несколькими целями.

Восприятие

Агенты искусственного интеллекта взаимодействуют со своей средой, собирая данные с помощью датчиков или цифровых входов. Они могут собирать данные из внешних систем и инструментов с помощью API. Эти данные позволяют им воспринимать окружающий мир, распознавать изменения и соответствующим образом обновлять свое внутреннее состояние.

Например, агенты кибербезопасности собирают данные из сторонних баз данных, чтобы быть в курсе последних инцидентов безопасности.

Рациональность

Агенты искусственного интеллекта — это рациональные сущности, обладающие способностями к рассуждению. Они объединяют данные из своей среды со знаниями предметной области и прошлым контекстом для принятия обоснованных решений, достижения оптимальной производительности и результатов.

Например, роботизированный агент собирает данные датчиков, а чат-бот использует запросы клиентов в качестве входных данных. Агент искусственного интеллекта применяет данные для принятия обоснованного решения. Он анализирует собранные данные и прогнозирует наилучшие достижимые результаты в соответствии с заранее поставленными целями. Также агент учитывает полученные результаты при определении следующего действия, которое он собирается предпринять. Например, беспилотные автомобили объезжают дорожные препятствия, используя данные от нескольких датчиков.

Проактивность

Агенты ИИ могут проявлять инициативу на основе прогнозов и моделей будущих государств. Вместо того чтобы просто реагировать на входные данные, они предвидят события и соответствующим образом готовятся к ним.

Например, агент по обслуживанию клиентов на основе искусственного интеллекта может обратиться к пользователю, чье поведение вызывает разочарование, и предложить помощь до подачи заявки в службу поддержки. Автономные складские роботы могут перепозиционировать себя в ожидании предстоящих операций с высокой проходимостью.

Непрерывное обучение

Агенты искусственного интеллекта со временем совершенствуются, изучая опыт прошлых взаимодействий. Они выявляют закономерности, обратную связь и результаты, чтобы усовершенствовать свое поведение и принимать решения. Это отличает их от статических программ, которые всегда ведут себя одинаково независимо от новых входных данных.

Например, специалисты по профилактическому обслуживанию изучают прошлые отказы оборудования, чтобы лучше прогнозировать будущие проблемы.

Адаптивность

Агенты искусственного интеллекта корректируют свои стратегии в соответствии с новыми обстоятельствами. Такая гибкость позволяет им справляться с неопределенностью, новыми ситуациями и неполной информацией.

Например, бот для торговли акциями адаптирует свою стратегию во время рыночного краха, а игровой агент, такой как AlphaZero, находит новые тактики в самостоятельной игре, даже не прибегая к помощи людей.

Совместная работа

Агенты ИИ могут работать с другими агентами или агентами-людьми для достижения общих целей. Они способны общаться, координировать и сотрудничать для совместного выполнения задач. Их совместное поведение часто включает переговоры, обмен информацией, распределение задач и адаптацию к действиям других.

Например, в мультиагентных системах здравоохранения могут быть агенты, специализирующиеся на решении конкретных задач, таких как диагностика, профилактика, планирование приема лекарств и т. д., для автоматизации комплексного ухода за пациентами.

Агенты искусственного интеллекта могут повысить эффективность бизнес-операций и улучшить качество обслуживания клиентов.

Повышенная производительность

Бизнес-подразделения работают более продуктивно, если могут делегировать рутинные задачи агентам искусственного интеллекта. Это позволяет им переключить внимание на критически важные или творческие виды деятельности, повышая свою ценность для организации.

Сокращение затрат

Компании могут использовать интеллектуальных агентов для минимизации ненужных затрат, связанных с неэффективностью процессов, человеческими ошибками и ручными процессами. Они могут уверенно решать сложные задачи, поскольку автономные агенты используют последовательную модель, адаптирующуюся к меняющимся условиям. Агентская технология, автоматизирующая бизнес-процессы, может привести к значительной экономии средств.

Принятие обоснованных решений

Продвинутые интеллектуальные агенты обладают возможностями прогнозирования и могут собирать и обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени. Это позволяет бизнес-менеджерам быстрее делать более обоснованные прогнозы при разработке стратегии следующего шага. Например, вы можете использовать агенты искусственного интеллекта для анализа спроса на продукты в разных сегментах рынка при проведении рекламной кампании.

Улучшенное качество обслуживания клиентов

Клиенты ожидают от компаний увлекательного и персонализированного опыта взаимодействия. Интеграция агентов искусственного интеллекта позволяет компаниям персонализировать рекомендации по продуктам, быстро реагировать на запросы и внедрять инновации для повышения вовлеченности, конверсии и лояльности клиентов. Агенты искусственного интеллекта могут предоставлять подробные ответы на сложные вопросы клиентов и более эффективно решать проблемы.

Архитектура агента искусственного интеллекта содержит следующие ключевые компоненты.

Модель фундамента

В основе любого агента искусственного интеллекта лежит основа или модель большого языка (LLM), такая как GPT или Claude. Это позволяет агенту интерпретировать входные данные на естественном языке, генерировать ответы, подобные человеческим, и рассуждать над сложными инструкциями. LLM действует как механизм рассуждения агента, обрабатывая подсказки и преобразуя их в действия, решения или запросы к другим компонентам (например, памяти или инструментам). По умолчанию он сохраняет некоторое количество памяти во время сеансов и может быть подключен к внешним системам для моделирования непрерывности и учета контекста.

Модуль планирования

Модуль планирования позволяет агенту разбивать цели на более мелкие, управляемые этапы и логически их упорядочивать. В этом модуле используются символические рассуждения, деревья решений или алгоритмические стратегии для определения наиболее эффективного подхода к достижению желаемого результата. Его можно реализовать в виде декомпозиции задач на основе подсказок или более формализованных подходов, таких как иерархические сети задач (HTN) или классические алгоритмы планирования. Планирование позволяет агенту работать в более длительных временных интервалах с учетом зависимостей и непредвиденных обстоятельств между задачами.

Модуль памяти

Модуль памяти позволяет агенту сохранять информацию о взаимодействиях, сеансах или задачах. Сюда входит как кратковременная память, например история переписки или недавний ввод данных с датчиков, так и долговременная память, включающая данные клиентов, предыдущие действия или накопленные знания. Память повышает персонализацию, согласованность и понимание контекста агентом. При создании агентов искусственного интеллекта разработчики используют векторные базы данных или графы знаний для хранения и извлечения семантически значимого контента.

Интеграция инструментов

Агенты искусственного интеллекта часто расширяют свои возможности, подключаясь к внешнему программному обеспечению, API или устройствам. Это позволяет им действовать не только на естественном языке, но и выполнять реальные задачи, такие как получение данных, отправка электронных писем, выполнение кода, запросы к базам данных или управление оборудованием. Агент определяет, когда для выполнения задачи требуется инструмент, а затем соответствующим образом делегирует операцию. Использование инструментов обычно определяется LLM с помощью модулей планирования и анализа, которые форматируют вызов инструмента и интерпретируют его выходные данные.

Обучение и рефлексия

Отражение может происходить в нескольких формах:

• Агент оценивает качество собственной продукции (например, правильно ли он решил проблему?).
• Исправления вносят пользователи или автоматизированные системы.
• Агент выбирает неопределенные или информативные примеры, чтобы улучшить свое обучение.

Обучение с подкреплением (RL) — ключевая парадигма обучения. Агент взаимодействует с окружающей средой, получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и изучает политику, которая позволяет штатам принимать меры для получения максимального совокупного вознаграждения. RL особенно полезен в средах с скудными данными об обучении, таких как робототехника, игры или финансовый трейдинг. Агент балансирует разведку (пробует новые действия) и эксплуатацию (используя известные лучшие действия), чтобы со временем улучшить свою стратегию.

Агенты искусственного интеллекта полезны тем, что позволяют упростить и автоматизировать сложные задачи. Большинство автономных агентов используют для выполнения поставленных задач определенный рабочий процесс.

Определение целей

Агент искусственного интеллекта получает от пользователя определенную инструкцию или цель. На основе этой цели он планирует задачи, которые позволят получить актуальный и полезный для пользователя конечный результат. Затем агент разбивает цель на несколько небольших, выполнимых задач. Для достижения цели агент выполняет эти задачи, используя конкретные требования или условия.

Сбор информации

Агентам искусственного интеллекта требуется информация для успешного выполнения запланированных задач. Например, агент должен извлекать протоколы разговоров для анализа настроений клиентов. Это означает, что агенты искусственного интеллекта могут выходить в Интернет для поиска и извлечения необходимой информации. В некоторых приложениях интеллектуальный агент будет взаимодействовать с другими агентами или моделями машинного обучения для доступа к информации или обмена ею.

Реализация задач

Обладая достаточным количеством данных, агент искусственного интеллекта методично выполняет поставленную задачу. Завершив выполнение задачи, агент удаляет ее из списка и переходит к следующей задаче. В период между выполнением задачи агент оценивает, достиг ли он поставленной цели, запрашивая отзывы от внешних источников и проверяя собственные журналы. В ходе этого процесса агент может создавать дополнительные задачи и выполнять их для достижения конечного результата. 

Организации создают и развертывают агенты искусственного интеллекта для решения различных типов и задач. Ниже перечислены несколько примеров.

Простые рефлекторные агенты

Простой рефлекторный агент действует строго на основе заранее определенных правил и только что полученных данных. Оно не реагирует на ситуации, выходящие за рамки определенного события, условия и правила действия. Такие агенты подходят для простых задач, не требующих интенсивного обучения. Например, вы можете использовать простой рефлекторный агент для восстановления паролей, отслеживая в разговоре с пользователем определенные ключевые слова.

Рефлекторные агенты на основе моделей

Агент, основанный на моделях, аналогичен простым рефлекторным агентам, за исключением того, что он имеет более совершенный механизм принятия решений. Вместо того чтобы просто следовать определенному правилу, агент на основе модели оценивает вероятные результаты и последствия, прежде чем принимать решение. На основе вспомогательных данных он создает внутреннюю модель воспринимаемого мира и использует ее для обоснования решений.

Агенты на основе целей

Агенты, основанные на целях, также известные как агенты, основанные на правилах, — это агенты искусственного интеллекта, обладающие более надежными способностями к рассуждению. Такой агент не только оценивает данные об окружающей среде, но и сравнивает разные подходы для достижения желаемого результата. Агенты, ориентированные на цели, всегда выбирают наиболее эффективный путь. Они хорошо подходят для выполнения сложных задач, например в приложениях с обработкой естественного языка или с управлением роботизированными устройствами.

Агенты на основе полезности

Агент, работающий на базе утилит, использует сложный алгоритм рассуждения, чтобы помочь пользователям добиться максимального результата, которого они хотят. Такой агент сравнивает несколько сценариев по значениям полезности или по преимуществам. Затем он выбирает тот, который предлагает пользователям наибольшее количество вознаграждений. Например, клиенты могут использовать агента коммунальных служб для поиска авиабилетов с минимальным временем в пути независимо от цены.

Агенты с обучением

Агент по обучению постоянно изучает прошлый опыт, чтобы повысить свою эффективность. Используя механизмы сенсорного ввода и обратной связи, такой агент со временем адаптирует механизм обучения для соответствия определенным стандартам. Кроме того, он использует генератор проблем для разработки новых задач, которые обучаются на основе собранных данных и прошлых результатов.

Иерархические агенты

Иерархическим агентом называют организованную группу интеллектуальных агентов, распределенных по нескольким уровням. Агенты более высокого уровня разбивают сложные задачи на более мелкие и назначают их агентам более низкого уровня. Каждый агент работает независимо от остальных и представляет отчет о проделанной работе вышестоящему агенту. Агент высокого уровня собирает все результаты и координирует работу подчиненных агентов, чтобы обеспечить достижения коллективных целей.

Мультиагентные системы

Мультиагентная система (MAS) состоит из нескольких агентов, которые взаимодействуют друг с другом для решения проблем или достижения общих целей. Эти агенты могут быть однородными (схожими по конструкции) или гетерогенными (разными по структуре или функциям) и могут сотрудничать, координировать или даже конкурировать в зависимости от контекста. MAS особенно эффективны в сложных распределенных средах, где централизованное управление нецелесообразно.

Например, в автопарках автономных транспортных средств каждое транспортное средство действует как независимый агент, но сотрудничает с другими, чтобы избежать заторов на дорогах и предотвратить столкновения, что способствует более плавному транспортному потоку.

Агенты искусственного интеллекта — это полезные программные технологии, которые автоматизируют бизнес-процессы для достижения лучших результатов. Но при развертывании автономных агентов искусственного интеллекта в реальных бизнес-сценариях организациям предстоит решить следующие проблемы.

Конфиденциальность данных

Разработка и эксплуатация сложных агентов искусственного интеллекта требует сбора, хранения и перемещения огромных объемов данных. Организации должны знать о требованиях к конфиденциальности данных и принимать необходимые меры для повышения уровня безопасности данных.

Этические сложности

В определенных обстоятельствах модели искусственного интеллекта могут давать предвзятые или неточные результаты. Применение мер предосторожности, таких как отзывы людей, помогает клиентам получать полезные и справедливые ответы от задействованных агентов.

Технические сложности

Внедрение сложных агентов искусственного интеллекта требует специального опыта и знаний в области машинного обучения. Разработчики должны уметь интегрировать библиотеки машинного обучения в программные приложения и обучать агенты работе с корпоративными данными.

Ограниченный объем вычислительных ресурсов

Для обучения и развертывания агентов искусственного интеллекта с глубоким обучением требуются значительные вычислительные ресурсы. При внедрении таких агентов в локальной среде организации вынуждены тратить большие средства на создание и обслуживание инфраструктуры, которую будет трудно масштабировать, если это потребуется.

Amazon Bedrock — это полностью управляемый сервис, обеспечивающий легкий доступ к ведущим в отрасли моделям генеративного искусственного интеллекта, таким как Claude, Llama 2 и Amazon Titan, а также к широкому набору возможностей, необходимых для создания генеративных приложений искусственного интеллекта.

Агенты Amazon Bedrock используют аргументы FM, API и данные для разбивки запросов пользователей, сбора соответствующей информации и эффективного выполнения задач. Создать агента просто и быстро, его настройка занимает всего несколько шагов. Amazon Bedrock поддерживает:

• Хранение памяти для бесперебойной работы задач
• Многоагентное сотрудничество для создания нескольких специализированных агентов под руководством супервизора
• Amazon Bedrock Guardrails обеспечивает встроенную безопасность и надежность.

AWS представила набор инструментов с открытым исходным кодом с растущим каталогом стартовых агентов, специально разработанных для использования в здравоохранении и медико-биологических науках.

AWS Transform – это первый агентный ИИ для трансформации рабочих нагрузок .NET, мейнфреймов и VMware. Основываясь на 19-летнем опыте миграции, он использует специализированные агенты ИИ для автоматизации сложных задач, таких как оценка, анализ кода, рефакторинг, декомпозиция, сопоставление зависимостей, проверка и планирование преобразований. Это помогает организациям одновременно модернизировать сотни приложений, сохраняя при этом качество и контроль.

Amazon Q Business — это генеративный помощник на базе искусственного интеллекта, который помогает находить информацию, получать аналитические данные и принимать меры на работе. Это дает возможность каждому сотруднику создавать агенты искусственного интеллекта. Любой специалист может использовать их для разработки легких приложений, которые взаимодействуют с обычным корпоративным программным обеспечением и автоматизируют повторяющиеся задачи.

Начните работать с агентами искусственного интеллекта на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.