Автономный искусственный интеллект: новое лицо корпоративной трансформации

Большие языковые модели в последние несколько лет создали слабый эффект в мире технологий, но они остаются пассивными в качестве помощника. Пользователь задает вопрос, модель отвечает и взаимодействие заканчивается там. Но экосистема искусственного интеллекта сейчас переживает огромный скачок, который разорвет этот пассивный цикл. Эпоха «агентов искусственного интеллекта» (Agentic AI), когда системы только создают текст, ставят цели, планируют и самостоятельно решают задачи с помощью программного обеспечения, с самого начала меняют корпоративные рабочие процессы.

Что такое агент искусственного интеллекта Otonom?

Агент искусственного интеллекта Otonom — это имя, данное самосознанию, принятию решений и системам принятия решений для достижения этой цели при достижении конкретной цели. Традиционные инструменты искусственного интеллекта работают как «консультант» и только создают идеи; агентный ИИ действует как «зажим». Что такое модель большого языка (LLM), как получить образование? Стандартные языковые модели, о которых мы расскажем в нашей статье, составляют только мозг этих агентов. Архитектура агента позволяет этому бейну работать в физическом и цифровом мире, добавляя руки (API), глаза (веб-поиск) и память (базы векторов).

Агенты из чат-ботов: как освободить систему?

Несколько лет назад, когда вы хотели подготовить кампанию по электронной почте от искусственного интеллекта, он просто написал текст. Вы должны скопировать этот текст, вставить его в инструмент маркетинга по электронной почте, выбрать целевую аудиторию и нажать кнопку «Отправить». Агентные системы устраняют этот процесс. Когда вы говорите «подготовить и отправить информационный бюллетень активным клиентам для запуска продукта», агент подключается к базе данных клиентов, фильтрует соответствующую аудиторию, два разных текстовых автора для A / B-теста, интегрируется в инструмент электронной почты и завершает представление и дает вам только отчет о результате.

Каковы 4 основных таланта автономных агентов?

Пионеры глубокого обучения Home Эндрю НгСогласно анализу, который дает литература, есть четыре основные архитектурные особенности, которые делают модель искусственного интеллекта «аджан» уровнем и добавляют производительность. Домой планирование Способность заключается в том, что агент может разделить небольшие подзадачи (например, сделать мобильное приложение) на небольшие подзадачи (рисовать землю, установить базу данных, загрузить на сервер). Второй ПамятьАгент не повторяет ошибки, извлекая уроки из предыдущих взаимодействий. Третий Использование транспортного средстваПоиск в Интернете, запуск кода или подключение к внутреннему программному обеспечению через API. Четвертое ДомойРезультатом работы системы является самотестирование и неисправность механизма коррекции перед представлением пользователю.

Корпоративная трансформация: как работать с людьми и агентами?

сектор Омни агент и агентный ИИ С распространением концепций компании переписывают схемы организации. Несколько агентов (многоагентные) фреймы, такие как AutoGen, разработанные Microsoft, позволяют нескольким агентам искусственного интеллекта говорить между собой как отделы. Например, при написании кода «Software Agent» «Test Expert Agent» контролирует этот код одновременно и находит ошибки и восстанавливает программный агент. Роль профессионалов состоит в написании кода, управлении командой агентов, таких как шеф-повар Оркестра, что делает их стратегическими целями.

Безопасность и регулирование: кто будет контролировать принятие решений?

Автономные системы предоставляют доступ к кредитной карте компании, либо присваивают разрешение на общение безработных с клиентами для размещения огромных юридических и финансовых рисков. Системы корпоративных агентовДомашний р.Он разработан с архитектурой безопасности под названием "(Человек в передней части) Агент выполняет все исследования, кодирование или планирование, но система останавливается в последней точке, где деньги будут потрачены, данные будут удалены или почта пойдет к клиенту и ждет одобрения от человека. В правилах, таких как Европейский закон об искусственном интеллекте (AI Act), четко указано, что окончательная ответственность за независимые решения, принимаемые машинами, всегда принадлежит компании.

Что думает сообщество?

Технологический мир разделен на два к будущему автономных агентов. Одна из сторон утверждает, что агенты, которые могут работать независимо, как Devin, который был представлен Cognition Labs, полностью революционизируют рутинную работу с белым воротником, взяв на себя эффективность. Другая режущая утверждает, что системы очень быстро попадают в сложные проблемы реального мира, вводя бесконечные петли, и поэтому мы останемся в период «супер помощников», а не автономных агентов.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между Agentic AI и классическими чат-ботами?

Классические чат-боты (например, ChatGPT первого поколения) работают как реагенты; они ничего не делают, пока вы не зададите вопрос, и они только создают текст. Агентный ИИ работает упреждающе; определяет самонизкие шаги, когда вы даете ему задание, использует внешние инструменты и находится в действии до тех пор, пока задание не будет выполнено.

Как малые предприятия могут использовать автономных агентов?

Не нуждаясь в миллионах долларовых бюджетов, малые предприятия могут также устанавливать команды агентов через открытые исходные коды или доступные платформы, такие как Zapier Central или CrewAI. Агенты, которые классифицируются на входящие запросы клиентов, могут быть интегрированы в систему в течение нескольких часов, подготавливая файл предложения и автоматически регистрируясь в системе CRM.

Приведут ли агенты Otonom к безработице белых воротничков?

Хотя эти технологические задачи автоматизированы, организация увеличивает потребность людей в управлении. При написании кода или вводе данных, вещи, которые регулярно вбрасываются в рутину, основной функцией людей будет определение стратегии для команд искусственного интеллекта и выполнение «системной инженерии» вместо «быстрой инженерии».

Деловой мир — это исторический переход от систем, которые отвечают на вопросы, к цифровым командам, которые могут нарисовать свой маршрут в океане. Конкурентное преимущество в ближайшие несколько лет заключается в том, что те, у кого лучшая языковая модель, эти модели объединены с данными компании и API-интерфейсами. Будущее за организациями, которые научатся доверять ему как коллегам, а не тем, кто видит в искусственном интеллекте помощника.