Что такое агенты искусственного интеллекта?

Агент искусственного интеллекта – это программное обеспечение, которое умеет взаимодействовать с окружающей средой, собирать данные и на их основе самостоятельно определять и выполнять задачи, позволяющие добиться заранее определенных целей. Эти цели задаются людьми, а агент искусственного интеллекта самостоятельно выбирает оптимальные действия для достижения этих целей. Для примера давайте рассмотрим агент искусственного интеллекта, которому поставлена задача решать запросы клиентов в колл-центре. 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.

Какие ключевые принципы характерны для агентов искусственного интеллекта?

Любое программное обеспечение используется для того, чтобы автономно выполнять задачи, определенные разработчиком. Что же особенного умеют интеллектуальные агенты, или агенты искусственного интеллекта? 

Дело в том, что агенты искусственного интеллекта являются рациональными. Они принимают взвешенные решения на основе заложенных в них принципов и полученных данных с целью оптимизации производительности и результатов. Агент искусственного интеллекта получает сведения об окружающей среде через физические или программные интерфейсы.

Например, роботизированный агент собирает данные от датчиков, а чат-бот использует в качестве входных данных запросы клиентов. На их основе агент искусственного интеллекта принимает обоснованные 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.

Какие преимущества дают 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. 

Каковы основные компоненты архитектуры для агента искусственного интеллекта?

Агенты искусственного интеллекта могут работать в разных средах в зависимости от их уникальных целей. Но все функциональные агенты имеют следующие компоненты.

Архитектура

Архитектурой называют техническую основу, на которой работает агент. Архитектура может представлять собой физическую структуру, программное обеспечение или произвольное их сочетание. Например, роботизированный агент искусственного интеллекта состоит из приводов, датчиков, двигателей и роботизированных рук. В свою очередь, архитектура для агента искусственного интеллекта может содержать программные компоненты для получения текстовой подсказки, API и базы данных для выполнения автономных операций. 

Функция агента

Функция агента описывает, как собранные данные преобразуются в действия, которые потребуются достижению цели агента. При разработке функции агента разработчики учитывают тип информации, возможности искусственного интеллекта, особенности базы знаний, механизм обратной связи и другие используемые технологии.

Программа агента

Программа агента – это программная реализация функции агента. Для ее создания выполняются разработка, обучение и развертывание агента искусственного интеллекта на указанной архитектуре. Программа агента объединяет бизнес-логику агента, технические требования и рабочие элементы. 

Как работает агент искусственного интеллекта?

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. 

Какие трудности возникают при использовании агентов искусственного интеллекта?

Агенты искусственного интеллекта – это полезные программные технологии для автоматизации бизнес-процессов и улучшения 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 все требования к конфиденциальности данных и принять необходимые меры для повышения уровня безопасности этих данных. 

Этические сложности

В некоторых случаях модели глубокого обучения могут возвращать несправедливые, предвзятые или неточные результаты. Чтобы гарантировать клиентам полезные и справедливые ответы агентов, могут потребоваться дополнительные меры предосторожности, например проверка человеком. 

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 технологией глубокого обучения 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. 

Какие существуют виды агентов искусственного интеллекта?

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.

Как AWS поможет вам выполнить требования к использованию агентов искусственного интеллекта?

Amazon Connect Contact Lens – это автономный агент искусственного интеллекта, который ваша организация может использовать для управления контакт-центром и создания аналитики в реальном времени. Вы можете автоматически создавать сводки по взаимодействиям и выявлять тенденции в аналитике клиентов. Ниже описано, как это делается.

  • Amazon Connect Contact Lens автоматически обнаруживает и маскирует конфиденциальные данные клиентов в разговорах с клиентами, чтобы обеспечить соблюдение требований
  • Контролеры могут автоматически анализировать работу людей в роли агентов, используя аналитику разговоров от Amazon Connect Contact Lens
  • Агент использует технологии NLP для обнаружения и анализа настроений клиентов по набору используемых ими слов

Организации также могут использовать генеративный искусственный интеллект и другие сервисы искусственного интеллекта Amazon Web Services (AWS), чтобы создавать собственные агенты искусственного интеллекта. AWS помогает преодолеть технические, инфраструктурные и нормативные проблемы, предоставляя управляемые инструменты для создания, интеграции и масштабирования автономных агентов. Пример

  • Amazon Bedrock предоставляет удобный доступ к лучшим в отрасли моделям генеративного искусственного интеллекта, таким как Claude, Llama 2 и Amazon Titan
  • Amazon SageMaker позволяет создавать, тестировать, развертывать агенты искусственного интеллекта и экспериментировать с ними с помощью готовых к развертыванию и настраиваемых алгоритмов машинного обучения
  • Обучайте, используйте и масштабируйте агенты искусственного интеллекта на AWS Trainium. Это специализированный акселератор машинного обучения для моделей глубокого обучения

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

AWS: дальнейшие шаги

Зарегистрировать бесплатный аккаунт

Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.

Регистрация 
Начать разработку в консоли

Начните разработку в Консоли управления AWS.

Вход