Что такое агенты искусственного интеллекта?

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

Повышенная производительность

Агенты искусственного интеллекта – это автономные интеллектуальные системы, которые выполняют определенные задачи без вмешательства человека. Организации используют агенты искусственного интеллекта для достижения конкретных целей и улучшения бизнес-результатов. 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

Интеллектуальные агенты позволяют компаниям снижать ненужные затраты, связанные с неэффективностью процессов, человеческими ошибками и ручными процессами. Вы можете уверенно выполнять сложные задачи, поскольку автономные агенты соблюдают заданную модель работы и адаптируются к изменению условий. 

Принятие обоснованных решений

Сложные интеллектуальные агенты используют машинное обучение для сбора и обработки огромных объемов данных в реальном времени. Это позволяет бизнес-менеджерам своевременно получать более точные прогнозы при разработке следующего шага в общей стратегии. 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 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 задач с определенными действиями. Для достижения цели агент выполняет эти задачи, используя конкретные требования или условия. 

Сбор информации

Агентам искусственного интеллекта нужна 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 промежутках между выполнением задач агент оценивает, достигнута ли поставленная цель, запрашивая отзывы от внешних источников и проверяя внутренние журналы. В ходе этого процесса агент может создавать и выполнять дополнительные задачи для достижения конечного результата. 

Организации создают и развертывают разные типы интеллектуальных агентов. Ниже перечислены несколько примеров. 

Простые рефлекторные агенты

Простой рефлекторный агент действует строго на основе заранее определенных правил и только что полученных данных. При реагировании на ситуации он не учитывает ничего, кроме конкретного правила действия для наступившего события. 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 на основе модели действует аналогично простым рефлекторным агентам, но имеет более совершенный механизм принятия решений. Агент на основе модели не просто следует строгому правилу, а 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 на основе целей (на основе правил) – это агенты искусственного интеллекта с более широкими возможностями для принятия решений. 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 на основе полезности использует сложный алгоритм принятия решений, который помогает пользователям получить максимально возможный результат. Такой агент сравнивает несколько сценариев по значениям полезности или по преимуществам. Из них он выбирает тот, который принесет пользователям наибольшее вознаграждение. Например, клиенты могут использовать агент на основе полезности для поиска авиабилетов с минимальным временем в пути без учета цены. 

Агенты с обучением

Агент с обучением постоянно анализирует предыдущий опыт, чтобы улучшить результаты своей работы. 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, что позволяет выполнять обучение 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 передают их на выполнение 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.