เอเจนต์ AI คืออะไร

ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมรวบรวมข้อมูลและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทำงานที่กำหนดเองซึ่งตรงตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มนุษย์ตั้งเป้าหมาย แต่เอเจนต์ AI จะเลือกการดำเนินงานที่ดีที่สุดอย่างอิสระเพื่อดำเนินการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น พิจารณาตัวแทน AI ของศูนย์ติดต่อที่ต้องการแก้ไขคำถามของลูกค้า เอเจนต์จะถามคำถามต่าง ๆ กับลูกค้าโดยอัตโนมัติ ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายใน และตอบกลับพร้อมวิธีแก้ไขปัญหา จากการตอบสนองของลูกค้า เอเจนต์จะเป็นตัวกำหนดว่าจะสามารถแก้ไขคำถามนั้นเองหรือส่งต่อให้กับมนุษย์เพื่อดำเนินการต่อหรือไม่

ตัวแทน AI หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันเพื่อทำเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติและยังสามารถใช้ใน ระบบ agentic ai พวกเขาแลกเปลี่ยนข้อมูลซึ่งกันและกันทำให้ระบบทั้งหมดทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน ตัวแทน AI แต่ละคนสามารถเชี่ยวชาญในการทำงานย่อยเฉพาะอย่างแม่นยำ ตัวแทนผู้จัดงานประสานงานกิจกรรมของตัวแทนผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันเพื่อทำงานที่ใหญ่กว่าและซับซ้อนมากขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) คืออะไร

ซอฟต์แวร์ทั้งหมดดำเนินการตามปกติต่างๆตามที่ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์กำหนด แล้วอะไรทำให้ตัวแทน AI เป็นพิเศษ

ความเป็นอิสระ

ตัวแทน AI ทำหน้าที่โดยอิสระโดยไม่ต้องแทรกแซงของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ซอฟต์แวร์แบบดั้งเดิมจะปฏิบัติตามคำแนะนำที่เข้ารหัสแบบแข็ง ตัวแทน AI ระบุการกระทำที่เหมาะสมต่อไปตามข้อมูลในอดีตและดำเนินการโดยไม่ต้องกำกับดูแลของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนการทำบัญชี ทำเครื่องหมายและร้องขอข้อมูลใบแจ้งหนี้ที่ขาดหายไปสำหรับการซื้อโดยอัตโนมัติ

พฤติกรรมที่มุ่งเน้นเป้าหมาย

ตัวแทน AI ถูกขับเคลื่อนโดยวัตถุประสงค์ การกระทำของพวกเขามุ่งเป้าไปที่ความสำเร็จสูงสุดตามที่กำหนดโดยฟังก์ชันยูทิลิตี้หรือเมตริกประสิทธิภาพ ต่างจากโปรแกรมดั้งเดิมที่เพียงทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ ตัวแทนอัจฉริยะจะแสวงหาเป้าหมายและประเมินผลที่ตามมาของการกระทำของพวกเขาที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายเหล่านั้น

ตัวอย่างเช่น ระบบโลจิสติกส์ AI ปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมเพื่อปรับสมดุลความเร็ว ต้นทุน และการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงพร้อมกัน ซึ่งจะทำให้มีสมดุลหลายวัตถุประสงค์

การรับรู้

ตัวแทน AI โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมโดยการรวบรวมข้อมูลผ่านเซ็นเซอร์หรืออินพุตดิจิทัล พวกเขาสามารถรวบรวมข้อมูลจากระบบและเครื่องมือภายนอกผ่าน APIS ข้อมูลนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถรับรู้โลกรอบตัวตระหนักถึงการเปลี่ยนแปลงและอัปเดตสถานะภายในตามนั้น

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนความปลอดภัยทางไซเบอร์รวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลของบุคคลที่สามเพื่อรับรู้ถึงเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยล่าสุด

ความมีเหตุผล

ตัวแทน AI เป็นหน่วยงานที่มีเหตุผลที่มีความสามารถในการให้เหตุผล พวกเขารวมข้อมูลจากสภาพแวดล้อมเข้ากับความรู้โดเมนและบริบทในอดีตเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเพื่อให้บรรลุประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนหุ่นยนต์จะรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์ และแชทบอท จะใช้แบบ สอบถามของลูกค้าเป็นอินพุต ตัวแทน AI ใช้ข้อมูลเพื่อตัดสินใจอย่างมีข้อมูล เอเจนต์จะวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดซึ่งจะสนับสนุนเป้าหมายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า นอกจากนี้ เอเจนต์ยังใช้ผลลัพธ์เพื่อกำหนดการดำเนินการถัดไปที่ควรทำอีกด้วย ตัวอย่างเช่น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะนำทางไปรอบ ๆ สิ่งกีดขวางบนท้องถนนโดยอิงจากข้อมูลจากเซ็นเซอร์หลายตัว

เชิงรุก

ตัวแทน AI สามารถริเริ่มจากการคาดการณ์และแบบจำลองของรัฐในอนาคต แทนที่จะตอบสนองต่ออินพุต พวกเขาคาดการณ์เหตุการณ์และเตรียมตัวตามนั้น

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าที่ใช้ AI อาจติดต่อผู้ใช้ที่มีพฤติกรรมบ่งบอกถึงความผิดหงุดหงิด โดยเสนอความช่วยเหลือก่อนที่จะยื่นตั๋วการสนับสนุน หุ่นยนต์คลังสินค้าอัตโนมัติอาจเปลี่ยนตำแหน่งตัวเองเพื่อคาดหวังการดำเนินงานที่มีการจราจรสูงที่จะเกิดขึ้น

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

ตัวแทน AI ปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไปโดยการเรียนรู้จากปฏิสัมพันธ์ในอดีต พวกเขาระบุรูปแบบข้อเสนอแนะและผลลัพธ์เพื่อปรับแต่งพฤติกรรมและการตัดสินใจ สิ่งนี้ทำให้พวกเขาแตกต่างจากโปรแกรมแบบคงที่ซึ่งทำงานเหมือนกันเสมอโดยไม่คำนึงถึงอินพุตใหม่

ตัวอย่างเช่น ตัวแทนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เรียนรู้จากความล้มเหลวของอุปกรณ์ในอดีตเพื่อคาดการณ์ปัญหาในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น

ความสามารถในการปรับตัว

ตัวแทน AI ปรับกลยุทธ์เพื่อตอบสนองต่อสถานการณ์ใหม่ ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้พวกเขาจัดการกับความไม่แน่นอนสถานการณ์ใหม่และข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์

ตัวอย่างเช่น บอทการซื้อขายหุ้นปรับกลยุทธ์ของตนในช่วงที่ตลาดเกิดความล้มเหลว ในขณะที่ตัวแทนเล่นเกมอย่าง AlphaZero ค้นพบกลยุทธ์ใหม่ผ่านการเล่นด้วยตนเอง แม้ว่าจะไม่มีกลยุทธ์ของมนุษย์ก่อนหน้านี้

การทำงานร่วมกัน

ตัวแทน AI สามารถทำงานร่วมกับตัวแทนคนอื่นหรือตัวแทนมนุษย์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน พวกเขามีความสามารถในการสื่อสารประสานงานและร่วมมือเพื่อทำงานร่วมกัน พฤติกรรมการทำงานร่วมกันของพวกเขามักเกี่ยวข้องกับการเจรจาการแบ่งปันข้อมูลการจัดสรรงานและการปรับตัวให้เข้ากับการกระทำของผู้อื่น

ตัวอย่างเช่น ระบบหลายตัวแทนในการดูแลสุขภาพสามารถมีตัวแทนที่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะ เช่น การวินิจฉัย การดูแลป้องกัน การจัดตารางยา ฯลฯ สำหรับระบบอัตโนมัติในการดูแลผู้ป่วยแบบองค์รวม

เอเจนต์ AI สามารถปรับปรุงการดำเนินธุรกิจและประสบการณ์ของลูกค้าของคุณได้

ประสิทธิภาพการทำงานที่ดียิ่งขึ้น

ทีมธุรกิจจะมีประสิทธิผลมากขึ้นเมื่อมอบหมายงานซ้ำ ๆ ให้กับเอเจนต์ AI ด้วยวิธีนี้ พวกเขาจะสามารถหันเหความสนใจไปที่กิจกรรมที่สำคัญต่อพันธกิจหรือกิจกรรมเพื่อสร้างสรรค์เพื่อเพิ่มมูลค่าให้กับองค์กรของพวกเขาได้

ลดค่าใช้จ่าย

ธุรกิจสามารถใช้ตัวแทนอัจฉริยะเพื่อลดต้นทุนที่ไม่จำเป็นที่เกิดจากความไม่ประสิทธิภาพของกระบวนการ ข้อผิดพลาดของมนุษย์ และกระบวนการด้วยตนเอง พวกเขาสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจเพราะตัวแทนอิสระทำตามแบบจำลองที่สอดคล้องกันซึ่งปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง เทคโนโลยีตัวแทนที่ทำให้กระบวนการทางธุรกิจอัตโนมัติสามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก

การตัดสินใจจากข้อมูล

ตัวแทนอัจฉริยะขั้นสูงมีความสามารถในการทำนายและสามารถรวบรวมและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์จำนวนมหาศาล สิ่งนี้ช่วยให้ผู้จัดการธุรกิจสามารถทำนายได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อวางกลยุทธ์การเคลื่อนไหวครั้งต่อไป ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เอเจนต์ AI เพื่อวิเคราะห์ความต้องการผลิตภัณฑ์ในกลุ่มตลาดต่าง ๆ เมื่อเรียกใช้แคมเปญโฆษณา

ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ลูกค้าแสวงหาประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวเมื่อต้องโต้ตอบกับธุรกิจ การผสานการทำงานกับเอเจนต์ AI จะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับแต่งคำแนะนำผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล มอบการตอบสนองที่รวดเร็ว และสร้างนวัตกรรมเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า การเปลี่ยนแปลง และความภักดี ตัวแทน AI สามารถให้คำตอบอย่างละเอียดสำหรับคำถามที่ซับซ้อนของลูกค้าและแก้ไขความท้าทายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

สถาปัตยกรรมตัวแทน AI ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักดังต่อไปนี้

รูปแบบมูลนิธิ

แกนกลางของตัวแทน AI ใด ๆ มีพื้นฐานหรือแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT หรือ Claude ช่วยให้ตัวแทนสามารถตีความอินพุตภาษาธรรมชาติ สร้างการตอบสนองที่คล้ายกับมนุษย์ และเหตุผลในคำแนะนำที่ซับซ้อน LLM ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือให้เหตุผลของตัวแทน ประมวลผลคำสั่งและเปลี่ยนเป็นการกระทำ การตัดสินใจ หรือแบบสอบถามไปยังส่วนประกอบอื่น ๆ (เช่น หน่วยความจำหรือเครื่องมือ) มันเก็บหน่วยความจำไว้ในเซสชันโดยค่าเริ่มต้นและสามารถใช้ร่วมกับระบบภายนอกเพื่อจำลองความต่อเนื่องและการรับรู้ในบริบท

โมดูลการวางแผน

โมดูลการวางแผนช่วยให้ตัวแทนสามารถแบ่งเป้าหมายออกเป็นขั้นตอนที่เล็กกว่าและจัดการได้และจัดลำดับตามเหตุผล โมดูลนี้ใช้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์ ต้นไม้การตัดสินใจ หรือกลยุทธ์อัลกอริทึมเพื่อกำหนดวิธีการที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ สามารถนำไปใช้เป็นการสลายตัวของงานที่ขับเคลื่อนโดยการแจ้งเตือนหรือวิธีการที่เป็นทางการมากขึ้น เช่น เครือข่ายงานลำดับชั้น (HTNs) หรืออัลกอริทึมการวางแผนแบบคลาสสิก การวางแผนช่วยให้ตัวแทนสามารถทำงานได้ในขอบเขตเวลาที่ยาวนานขึ้นโดยพิจารณาถึงการพึ่งพาและเหตุการณ์ฉุกเฉินระหว่างงาน

โมดูลหน่วยความจำ

โมดูลหน่วยความจำช่วยให้เอเจนต์สามารถเก็บข้อมูลระหว่างปฏิสัมพันธ์ เซสชัน หรืองาน ซึ่งรวมถึงหน่วยความจำระยะสั้น เช่น ประวัติการแชทหรืออินพุตเซ็นเซอร์ล่าสุด และหน่วยความจำระยะยาว รวมถึงข้อมูลลูกค้า การกระทำก่อนหน้านี้ หรือความรู้สะสม หน่วยความจำช่วยเพิ่มการปรับแต่งส่วนบุคคล ความสอดคล้องกัน และการตระหนักถึงบริบทของตัวแทน เมื่อสร้างตัวแทน AI นักพัฒนาจะใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือกราฟความรู้เพื่อจัดเก็บและดึงเนื้อหาที่มีความหมายเชิงความหมาย

การรวมเครื่องมือ

ตัวแทน AI มักจะขยายความสามารถโดยเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ภายนอก API หรืออุปกรณ์ สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถทำหน้าที่นอกเหนือจากภาษาธรรมชาติดำเนินการในโลกแห่งความเป็นจริงเช่นการดึงข้อมูลการส่งอีเมลเรียกใช้รหัสการสืบค้นฐานข้อมูลหรือควบคุมฮาร์ดแวร์ ตัวแทนระบุว่างานต้องการเครื่องมือเมื่อใดจากนั้นจึงมอบหมายการดำเนินการตามนั้น การใช้เครื่องมือมักจะได้รับคำแนะนำโดย LLM ผ่านการวางแผนและการวิเคราะห์โมดูลที่จัดรูปแบบการเรียกเครื่องมือและตีความผลลัพธ์

การเรียนรู้และการไตร่ตรอง

การสะท้อนสามารถเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบ:

• ตัวแทนประเมินคุณภาพของผลลัพธ์ของตัวเอง (เช่น แก้ปัญหาอย่างถูกต้องหรือไม่)
• ผู้ใช้มนุษย์หรือระบบอัตโนมัติให้การแก้ไข
• ตัวแทนเลือกตัวอย่างที่ไม่แน่นอนหรือให้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการเรียนรู้

การเรียนรู้เสริมแรง (RL) เป็นกระบวนทัศน์การเรียนรู้ที่สำคัญ ตัวแทนโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมรับข้อเสนอแนะในรูปแบบของรางวัลหรือบทลงโทษและเรียนรู้นโยบายที่กำหนดการดำเนินการเพื่อรับรางวัลสะสมสูงสุด RL มีประโยชน์อย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลการฝึกอบรมที่ชัดเจนหายาก เช่น หุ่นยนต์ การเล่นเกม หรือการซื้อขายทางการเงิน ตัวแทนจะปรับสมดุลการสำรวจ (พยายามการกระทำใหม่) และการแสวงหาประโยชน์ (โดยใช้การกระทำที่ดีที่สุดที่รู้จัก) เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์เมื่อเวลาผ่านไป

เอเจนต์ AI ทำงานโดยทำให้งานที่ซับซ้อนง่ายขึ้นและเป็นอัตโนมัติ เอเจนต์ที่อัตโนมัติส่วนใหญ่จะติดตามเวิร์กโฟลว์เฉพาะเมื่อปฏิบัติงานที่ได้รับมอบหมาย

กำหนดเป้าหมาย

เอเจนต์ AI ได้รับคำสั่งหรือมีเป้าหมายเฉพาะจากผู้ใช้ ซึ่งจะใช้เป้าหมายในการวางแผนงานที่ทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายมีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ จากนั้นตัวแทนจะแบ่งเป้าหมายออกเป็นงานที่เล็กกว่าและดำเนินการได้หลายอย่าง เพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่าง ๆ เอเจนต์จะดำเนินการงานเหล่านั้นตามคำสั่งหรือเงื่อนไขเฉพาะ

รับข้อมูล

ตัวแทน AI ต้องการข้อมูลเพื่อดำเนินการงานที่พวกเขาวางแผนไว้เรียบร้อยแล้ว ตัวอย่างเช่น เอเจนต์จะต้องแยกบันทึกการสนทนาเพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า ด้วยเหตุนี้ เอเจนต์ AI อาจเข้าถึงอินเทอร์เน็ตเพื่อค้นหาและดึงข้อมูลที่ต้องการ ในบางแอปพลิเคชัน เอเจนต์อัจฉริยะสามารถโต้ตอบกับเอเจนต์อื่นหรือโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเข้าถึงหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลได้

ปรับใช้งาน

หากมีข้อมูลที่เพียงพอ เอเจนต์ AI ก็จะสามารถดำเนินงานที่มีอยู่ได้อย่างมีระบบ เมื่อทำงานสำเร็จ เอเจนต์จะลบงานออกจากรายการและดำเนินการงานถัดไป ระหว่างการเสร็จสิ้นงาน ตัวแทนจะประเมินว่าบรรลุเป้าหมายที่กำหนดแล้วหรือไม่โดยการค้นหาข้อเสนอแนะจากภายนอกและตรวจสอบบันทึกของตัวเอง ในระหว่างกระบวนการนี้ตัวแทนอาจสร้างและดำเนินการกับงานเพิ่มเติมเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์สุดท้าย 

องค์กรสร้างและปรับใช้ตัวแทน AI ในประเภทและงานที่หลากหลาย เรามีตัวอย่างบางส่วนให้ดูด้านล่าง

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์

เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์ทำงานตามกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและข้อมูลทันทีอย่างเคร่งครัด จะไม่ตอบสนองต่อสถานการณ์นอกเหนือจากเหตุการณ์ เงื่อนไข และกฎการกระทำที่กำหนด ดังนั้นเอเจนต์ที่เหล่านี้จึงเหมาะสมกับงานที่ไม่ซับซ้อนและไม่ต้องการการฝึกที่มากมายนัก ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เอเจนต์แบบซิมเปิลรีเฟลกซ์เพื่อรีเซ็ตรหัสผ่านโดยการตรวจจับคำหลักเฉพาะในการสนทนาของผู้ใช้

เอเจนต์แบบโมเดลเบสรีเฟลกซ์

ตัวแทนที่ใช้แบบจำลองนั้นคล้ายกับตัวแทนสะท้อนแบบง่าย ยกเว้นว่ามันมีกลไกการตัดสินใจขั้นสูงกว่า แทนที่จะทำตามกฎเฉพาะ ตัวแทนตามแบบจำลองจะประเมินผลลัพธ์และผลที่ตามมาที่เป็นไปได้ก่อนตัดสินใจ การใช้ข้อมูลสนับสนุนจะสร้างโมเดลภายในของโลกโมเดลเรียนรู้ข้อมูล และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ

เอเจนต์แบบโกลเบส

ตัวแทนตามเป้าหมาย หรือที่เรียกว่าตัวแทนตามกฎเป็นตัวแทน AI ที่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งมากขึ้น นอกจากการประเมินข้อมูลสภาพแวดล้อมแล้ว เอเจนต์ยังเปรียบเทียบวิธีการต่าง ๆ เพื่อช่วยให้บรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการได้อีกด้วย เอเจนต์แบบโกลเบสจะเลือกเส้นทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเสมอ เอเจนต์เหล่านี้เหมาะสำหรับการปฏิบัติงานที่ซับซ้อน เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการประยุกต์ใช้หุ่นยนต์

เอเจนต์แบบยูทิลิตีเบส

ตัวแทนที่ใช้ยูทิลิตี้ใช้อัลกอริทึมการให้เหตุผลที่ซับซ้อนเพื่อช่วยผู้ใช้ในการเพิ่มผลลัพธ์ที่พวกเขาต้องการให้สูงสุด เอเจนต์จะเปรียบเทียบสถานการณ์สมมติต่าง ๆ และมูลค่าของยูทิลิตีหรือผลประโยชน์ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นจะเลือกหนึ่งที่ให้รางวัลมากที่สุดแก่ผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถใช้ตัวแทนจากยูทิลิตี้ เพื่อค้นหาตั๋วเครื่องบินที่มีเวลาเดินทางขั้นต่ำโดยไม่คำนึงถึงราคา

เอเจนต์แบบเลิร์นนิง

ตัวแทนการเรียนรู้เรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีตอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ การใช้กลไกการป้อนข้อมูลและการตอบสนองทางประสาทสัมผัส เอเจนต์จะปรับองค์ประกอบการเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไปเพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานแบบเฉพาะ นอกจากนี้ยังใช้ตัวสร้างปัญหาเพื่อออกแบบงานใหม่ที่ฝึกฝนตัวเองโดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมและผลลัพธ์ที่ผ่านมา

เอเจนต์แบบไฮราคิคอล

เอเจนต์แบบไฮราคิคอลคือกลุ่มเอเจนต์อัจฉริยะที่ถูกจัดกลุ่มเอาไว้เป็นชั้นๆ ตัวแทนระดับสูงจะย่อยสลายงานที่ซับซ้อนออกเป็นงานที่เล็กกว่าและมอบหมายให้กับตัวแทนระดับต่ำ เอเจนต์ที่แต่ละตัวจะทำงานอย่างเป็นอิสระและส่งรายงานความคืบหน้าไปยังเอเจนต์ที่กำกับดูแล เอเจนต์ระดับสูงกว่าจะรวบรวมผลลัพธ์และประสานงานเอเจนต์ผู้ใต้บังคับบัญชาเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะบรรลุเป้าหมายร่วมกันได้

ระบบหลายตัวแทน

ระบบหลายตัวแทน (MAS) ประกอบด้วยตัวแทนหลายตัวที่โต้ตอบซึ่งกันและกันเพื่อแก้ปัญหาหรือบรรลุวัตถุประสงค์ที่ใช้ร่วมกัน ตัวแทนเหล่านี้อาจเป็นเนื้อเดียวกัน (คล้ายกันในการออกแบบ) หรือต่างกัน (แตกต่างกันในโครงสร้างหรือฟังก์ชัน) และอาจทำงานร่วมกันประสานงานหรือแม้แต่แข่งขันขึ้นอยู่กับบริบท MAS มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและกระจายซึ่งการควบคุมแบบรวมศูนย์ไม่สามารถใช้งานได้จริง

ตัวอย่างเช่น ในยานพาหนะอิสระ ยานพาหนะแต่ละคันทำหน้าที่เป็นตัวแทนอิสระ แต่ร่วมมือกับผู้อื่นเพื่อหลีกเลี่ยงความแออัดจราจรและป้องกันการชนกัน ซึ่งนำไปสู่การไหลของจราจรที่ราบรื่นขึ้น

ตัวแทน AI เป็นเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่เป็นประโยชน์ซึ่งทำงานของธุรกิจเป็นอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ดังนั้น องค์กรควรจัดการกับข้อกังวลต่อไปนี้เมื่อปรับใช้เอเจนต์ AI อัตโนมัติสำหรับกรณีการใช้งานทางธุรกิจ

ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

การพัฒนาและดำเนินการกับเอเจนต์ AI ขั้นสูงจำเป็นต้องได้รับ จัดเก็บ และเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมหาศาล องค์กรควรตระหนักถึงข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและใช้มาตรการที่จำเป็นเพื่อปรับปรุงท่าทางความปลอดภัยของข้อมูล

ความท้าทายด้านจริยธรรม

ในบางสถานการณ์ โมเดล AI อาจให้ผลลัพธ์ที่อคติหรือไม่ถูกต้อง การใช้มาตรการป้องกัน เช่น บทวิจารณ์ของมนุษย์ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าได้รับการตอบสนองที่เป็นประโยชน์และเป็นธรรม จากตัวแทนที่ปรับใช้

ความซับซ้อนทางเทคนิค

การใช้งานเอเจนต์ AI ขั้นสูงต้องอาศัยประสบการณ์เฉพาะทางและความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีแมชชีนเลิร์นนิง นักพัฒนาจะต้องสามารถรวมไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงเข้ากับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ และฝึกเอเจนต์โดยใช้ข้อมูลเฉพาะขององค์กร

ทรัพยากรด้านคอมพิวเตอร์ที่จำกัด

การฝึกอบรมและการปรับใช้ตัวแทน AI แบบการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก เมื่อองค์กรใช้งานเอเจนต์เหล่านี้ในองค์กร พวกเขาจะต้องลงทุนและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่มีราคาแพงซึ่งไม่สามารถปรับขนาดได้ง่าย

Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ซึ่งให้การเข้าถึงโมเดล AI แบบสร้างสรรค์ชั้นนำของอุตสาหกรรมได้อย่างง่ายดาย เช่น Claude, Llama 2 และ Amazon Titan พร้อมกับความสามารถที่หลากหลายที่จำเป็นในการสร้างแอปพลิเคชัน AI แบบสร้างสรรค์

Amazon Bedrock Agents ใช้เหตุผลของ FM, API และข้อมูลเพื่อแบ่งการร้องขอของผู้ใช้ รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และทำงานให้เสร็จสมบูรณ์อย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างเอเจนต์นั้นง่ายดายและรวดเร็วด้วยการตั้งค่าเพียงไม่กี่ขั้นตอน Amazon Bedrock รองรับ:

• เก็บหน่วยความจำเพื่อความต่อเนื่องของงานที่ราบรื่น
• การทำงานร่วมกันหลายตัวแทนเพื่อสร้างตัวแทนเฉพาะหลายตัวภายใต้การประสานงานของตัวแทนหัวหน้างาน
• ราวบันไดของ Amazon Bedrock เพื่อ ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือในตัว

AWS ได้เปิดตัว ชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สพร้อมแค ตตาล็อกของตัวแทนเริ่มต้นที่เพิ่มขึ้นซึ่งสร้างขึ้นโดยเฉพาะกรณีการใช้งานด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวิต

AWS Transform เป็นบริการ Agentic AI รายแรกสำหรับการแปลงเวิร์กโหลด .NET, เมนเฟรม และ VMware สร้างขึ้นจากประสบการณ์การย้ายข้อมูลกว่า 19 ปี บริการนี้ใช้ AI Agent เฉพาะทางเพื่อทำให้งานที่ซับซ้อน เช่น การประเมิน, การวิเคราะห์โค้ด, Refactor, การแยกส่วนข้อมูล, การแมปการพึ่งพา, การตรวจสอบ และการวางแผนการแปลงให้เป็นอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรสามารถปรับปรุงแอปพลิเคชันหลายร้อยตัวให้ทันสมัยพร้อมกันโดยยังรักษาคุณภาพและการควบคุม

Amazon Q Business เป็น ผู้ช่วยสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณค้นหาข้อมูล รับข้อมูลเชิงลึก และดำเนินการในที่ทำงาน มันทำให้พลังของการสร้างตัวแทน AI อยู่ในมือของพนักงานทุกคน ทุกคนสามารถใช้ระบบนี้เพื่อสร้างแอป Agentic AI ที่ใช้ทรัพยากรน้อยซึ่งโต้ตอบกับซอฟต์แวร์ทั่วไปขององค์กรและทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ

เริ่มต้นใช้งานตัวแทน AI บน AWS โดย การสร้างบัญชีฟรี วันนี้