Агенты AI против Gen AI

С одной стороны, люди все еще учатся переходить на начальную фазу ИИ, включая Gen AI. С другой стороны, розничная индустрия использует агентов ИИ в интересах своих продаж. Как человек, который был свидетелем сейсмических сдвигов в технологии ИИ за последние полдесятилетия, я могу однозначно заявить, что понимание агентов ИИ и генеративных технологий больше не является роскошью.

В этой статье представлен всеобъемлющий обзор агентов ИИ и генеративного ИИ, почему они важны для вашей бизнес-стратегии и как использовать их для достижения оптимальных результатов.

Понимание агентов AI

Согласно опросу McKinsey 2024 года, 72% компаний сообщили о развертывании решений ИИ, со значительным интересом к генеративному ИИ (гену AI) и агентам ИИ.

Что особенно интересно, так это не только процент, но и основные последствия:

1. Основная технологическая конвергенция: это уже не просто раннее поведение усыновителя. Мы наблюдаем широкое признание корпораций, что ИИ больше не является экспериментальным, а основным стратегическим потенциалом.
2. «Быстрая нормализация генеративного ИИ»: «значительный интерес» к ИИ поколения предполагает, что компании переходят от любопытства к фактической реализации, переходя от пилотных проектов к интегрированным решениям.
3. Стратегический императив над технологическим трендом: эти цифры отражают нечто большее, чем принятие технологий, они представляют собой фундаментальное переосмысление организационных возможностей, оптимизацию рабочего процесса и конкурентное позиционирование.

Действительно ли агенты ИИ существуют?

Ну да, организации, использующие агенты ИИ, сообщили о двузначном росте производительности в таких областях, как обслуживание клиентов и маркетинг, причем некоторые задачи выполняются на 90% быстрее по сравнению с традиционными методами.

Представьте себе супер-умного помощника, который может понять, чего вы хотите, и выполнять задачи самостоятельно. Как друг-робот, который может думать, учиться и решать проблемы, не рассказывая об этом каждый шаг. Это как иметь волшебного помощника, который становится умнее каждый раз, когда это помогает вам!

Что такое агент AI?

Агент ИИ - это автономная сущность, предназначенная для выполнения конкретных задач путем взаимодействия с окружающей средой. Он может воспринимать свое окружение, принимать решения и предпринимать действия для достижения заранее определенных целей.

Основные возможности:

1. Автономность: работает самостоятельно без постоянного вмешательства человека.
2. Адаптивность: учится на опыте и адаптируется к изменяющимся условиям.
3. InteractivityИнтерактивность: Взаимодействует с другими агентами, системами и людьми для выполнения задач.
4. Целенаправленные: Предназначены для достижения конкретных целей, что делает их целенаправленными.

Примеры агентов ИИ (5 различных типов)

1. Реактивные агенты: Реагируйте на стимулы из окружающей среды без воспоминаний о прошлых действиях.
2. Пример: Простые чат-боты, которые обеспечивают предопределенные ответы.
3. Совещательные агентыИспользовать внутренние модели для принятия решений на основе прошлого опыта и будущих прогнозов.
4. Пример: Автономные транспортные средства, которые планируют маршруты на основе данных о движении.
5. Гибридные агенты:: Объединить реактивные и совещательные подходы к обеспечению баланса между отзывчивостью и планированием.
6. Пример: продвинутые виртуальные помощники, которые обрабатывают как непосредственные запросы, так и сложные задачи.
7. Совместные агентыРаботайте вместе с другими агентами или людьми для достижения общих целей.
8. Пример: команды обслуживания клиентов на базе ИИ, которые сотрудничают для решения проблем.
9. Учебные агенты: Постоянно улучшают свою производительность, обучаясь на основе взаимодействий и обратной связи.
10. Пример: системы ИИ, которые оптимизируют маркетинговые стратегии на основе поведения клиентов.

Основные характеристики и функции

1. PerceptionВосприятие: способность воспринимать и интерпретировать данные из окружающей среды.
2. Принятие решений: Возможность анализировать информацию и принимать обоснованные решения.
3. Действие: способность выполнять действия на основе принятых решений.
4. Обучение: Постоянное совершенствование через обучение на основе опыта и обратной связи.
5. Связь: эффективное взаимодействие с другими агентами, системами и людьми.
6. Адаптация: Регулировка поведения на основе меняющихся условий и новой информации.

Пример агента AI: бизнес-приложения

1. Обслуживание клиентов: агенты ИИ, такие как чат-боты и виртуальные помощники, обеспечивают поддержку клиентов 24/7, обрабатывают запросы и эффективно решают проблемы.
2. Здравоохранение: агенты ИИ помогают в диагностике заболеваний, рекомендации лечения и управлении уходом за пациентами.
3. Финансы: агенты ИИ оптимизируют торговые стратегии, обнаруживают мошенничество и предоставляют персонализированные финансовые консультации.
4. Розничная торговля: агенты ИИ улучшают опыт клиентов с помощью персонализированных рекомендаций, управления запасами и автоматизированных процессов оформления заказа.
5. Производство: агенты ИИ контролируют производственные линии, прогнозируют потребности в обслуживании и оптимизируют операции цепочки поставок.
6. Маркетинг: агенты ИИ анализируют данные о клиентах, сегментную аудиторию и создают целевые маркетинговые кампании.
7. Логистика: агенты ИИ оптимизируют планирование маршрута, управляют инвентарем и повышают эффективность доставки.

Генеративный AI Объяснился

Gartner сообщает, что к 2025 году 75% организаций будут использовать автоматизацию, основанную на искусственном интеллекте, для повышения производительности и оптимизации операций, подчеркивая растущую зависимость от агентов ИИ для бизнес-процессов. Это отражает растущее признание искусственного интеллекта как практического инструмента повышения организационной эффективности и производительности.

Кроме того, прогнозируется, что мировой рынок агентов ИИ значительно вырастет, и, по оценкам, к 2030 году он может достичь примерно 200 миллиардов долларов (по данным Statista), что обусловлено достижениями в области машинного обучения и технологий обработки естественного языка.

Даже многие компании предсказывали в конце 2024 года, что начало 2025 года принесет новый сдвиг домена ИИ. Эксперты прогнозируют, что по мере развития технологий генеративного ИИ затраты на развертывание будут снижаться, что позволит расширить сценарии использования и повысить автоматизацию в различных корпоративных процессах.

Что такое Gen AI?

Думайте о Gen AI как о творческом брате традиционных агентов ИИ. В то время как типичные агенты ИИ похожи на прилежных офисных работников, следуя определенным правилам для анализа данных и принятия решений, Gen AI больше похож на художника или писателя. Он использует модели машинного обучения для генерации нового контента, такого как текст, изображения, музыка или даже код, на основе данных, из которых он извлек уроки.

1. Сравнение ИИ поколения с агентами ИИ

Генеративный ИИ (Gen AI) создает новый контент, такой как текст, изображения и код, на основе подсказок, в то время как агенты ИИ выполняют задачи, взаимодействуя со своей средой. Думайте о генеа ИИ как о художнике и агентах ИИ как о исполнителях. Генерал ИИ рисует картину; агенты ИИ используют ее для навигации по миру.

Gen AI использует большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, для прогнозирования и генерации контента. Он обрабатывает обширные наборы данных, изучает шаблоны и производит выходы на основе пользовательских подсказок. Представьте, что вы кормите его предложением, и оно завершает историю, опираясь на свою обширную базу знаний.

1. Возможности и ограничения

Основной способностью Gen AI является его способность быстро производить уникальный контент. Однако его ограничения включают потенциальные предубеждения, унаследованные от данных обучения, и отсутствие истинного понимания или контекста, что может привести к неуместным или бессмысленным результатам.

1. Преимущества пользователя: Я испытал, как генеративный ИИ трансформирует творческие и профессиональные рабочие процессы.
2. Для творческих задач, таких как письмо или идея, генеративный ИИ действует как невероятно быстрый, знающий сотрудник.
3. Я также был свидетелем использования ИИ Gen в розничной торговле, особенно для их команды по маркетингу продуктов. Возможность генерировать несколько вариаций для маркетинговых копий позволяет быстро дорабатывать и оптимизировать.
4. Будь то концептуальные иллюстрации, дизайнерские макеты или изучение творческих вариаций, скорость и глубина генерации преобразуют.

Генеративный AI vs. Агенты AI: ключевые сравнения

Соображения, связанные с осуществлением:

1. Генеративный ИИ: Реализация включает в себя обучение больших языковых моделей (LLM) на обширных наборах данных. Это требует значительных вычислительных мощностей и опыта в области машинного обучения. Основное внимание уделяется созданию моделей, которые могут генерировать контент, такой как текст, изображения и код.
2. AI AgentsВнедрение агентов ИИ включает в себя разработку автономных систем, которые могут взаимодействовать с окружающей средой, принимать решения и выполнять задачи. Это требует интеграции различных технологий ИИ, включая обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение, чтобы агенты могли выполнять сложные рабочие процессы.

Быстрое заметка:

Если вы работаете с Weam AI, вот наше руководство о том, как создать пользовательские GPT для начинающих, которые являются частичными агентами.

Требования к ресурсам:

1. Генеративный ИИ: требует значительных вычислительных ресурсов для обучения и тонкой настройки моделей. Важное значение имеют высокопроизводительные графические процессоры и крупномасштабное хранение данных. Кроме того, постоянное техническое обслуживание и обновления необходимы для того, чтобы модели были актуальными и точными.
2. Агенты ИИ: Требования к ресурсам включают в себя не только вычислительную мощность, но и интеграцию различных инструментов и платформ. Агенты ИИ нуждаются в доступе к данным в реальном времени и возможности взаимодействия с несколькими системами, что может увеличить сложность и потребности в ресурсах.

Интеграционные вызовы:

1. Генеративный ИИ: Интеграция генеративного ИИ в существующие системы может быть сложной задачей из-за проблем совместимости, миграции данных и необходимости надежных конвейеров данных. Обеспечение конфиденциальности данных и соблюдения правил также является серьезной проблемой.
2. Агенты ИИ: Интеграционные проблемы для агентов ИИ включают в себя обеспечение бесшовной связи между агентами и существующими программными системами. Это требует разработки API и интерфейсов, позволяющих агентам взаимодействовать с различными инструментами и платформами. Кроме того, поддержание точности и надежности агентов в динамических средах может быть сложным.

Факторы затрат :

1. Генеративный ИИ: высокая стоимость внедрения является основной проблемой, включая расходы на модели обучения, инфраструктуру и текущее техническое обслуживание. Эффективное управление этими затратами имеет решающее значение для достижения положительной отдачи от инвестиций (ROI).
2. AI AgentsСтоимость разработки агентов ИИ включает в себя первоначальные инвестиции в технологии и экспертизу, а также текущие расходы на техническое обслуживание, обновления и интеграцию с существующими системами. Сложность задач и необходимость доступа к данным в режиме реального времени могут еще больше увеличить затраты.

Эти сравнения подчеркивают уникальные соображения, потребности в ресурсах, проблемы интеграции и факторы затрат, связанные с внедрением генеративного ИИ и агентов ИИ. Обе технологии предлагают значительные преимущества, но требуют тщательного планирования и управления, чтобы полностью реализовать свой потенциал.

Gen AI vs AI Agent: ключевое сравнение, краткое изложение:

Рамки решений для выбора между AI Agent и Gen AI

При оценке технологических решений организации должны сначала провести строгую оценку потребностей бизнеса. Это включает в себя картирование конкретных операционных проблем против уникальных возможностей технологий ИИ.

1. Критерии оценки: Речь идет о судебно-медицинской экспертизе вашего технологического ландшафта. Речь идет не только о возможностях, но и о понимании конкретной проблемы, которую вы решаете. Вы ищете структурированные, основанные на правилах ответы или творческие, адаптивные решения? Каждая технология имеет свои уникальные сильные стороны и ограничения.
2. Сопоставление бизнес-потребностей: Маркетинг технологических возможностей непосредственно в стратегических целях имеет первостепенное значение. Агент ИИ может преуспеть в повторяющихся, предсказуемых задачах с четкими деревьями решений, в то время как генеративный ИИ процветает в творческих областях, требующих тонкого контекстного понимания. Ключ в том, чтобы сопоставить технологическую ДНК с вашими конкретными требованиями к рабочему процессу.
3. Оценка ресурсов: помимо денежных инвестиций, рассмотрите вычислительную инфраструктуру, готовность талантов и сложность интеграции. Агенты ИИ обычно требуют более структурированных данных и точных конфигураций правил. Генеративный ИИ требует надежной вычислительной мощности и сложных обучающих данных. Ваши технологические цели в области зрелости, бюджета и масштабируемости будут сильно влиять на это решение.

Дорожная карта внедрения

Агенты ИИ и ИИ имеют сходство, когда дело доходит до дорожной карты внедрения. Области, где они отличаются, полностью зависят от масштаба операции, к которой вы стремитесь.

Шаг за шагом руководство

1. Оценка: Оцените текущее состояние вашей организации и определите возможности интеграции ИИ.
2. Планирование: Определите четкие цели ИИ, разработайте всеобъемлющую стратегию и установите дорожную карту.
3. Внедрение: Разработка и развертывание моделей ИИ, интеграция их в существующие системы и обеспечение бесперебойной работы.
4. Мониторинг: Постоянно отслеживайте производительность ИИ, собирайте обратную связь и вносят необходимые коррективы.
5. Навык для использования агента ИИ и ИИ Gen: требует сочетания технического понимания, творческого решения проблем, адаптивности для развития с быстрыми технологическими достижениями и способности стратегически интегрировать инструменты ИИ для повышения производительности и инноваций.

Временные рамки Соображения

1. Этап оценки: В зависимости от масштаба операций и СОП
2. Этап планирования: в зависимости от масштаба работы и SOP
3. Этап реализации: В зависимости от масштаба операций и СОП
4. Этап мониторинга: Необходимо постоянное совершенствование и оценка.

Распределение ресурсов

1. Человеческие ресурсы: эксперты по ИИ, специалисты по обработке данных и ИТ-поддержка.
2. Технологические ресурсы: высокопроизводительная вычислительная инфраструктура, хранение данных и программные средства.
3. Финансовые ресурсы: бюджет на цели развития, развертывания и обслуживания.

Показатели успеха

1. Показатели производительности: точность, эффективность и надежность моделей ИИ.
2. Business MetricsБизнес-метрики: рентабельность инвестиций, экономия средств и повышение производительности.
3. Пользовательские показатели: удовлетворенность и вовлеченность пользователей.

Масштабная оценка

1. ScalabilityМасштабируемость: оценка способности масштабировать решения ИИ в разных отделах и функциях.
2. AdaptabilityАдаптивность: убедитесь, что модели ИИ могут адаптироваться к меняющимся потребностям бизнеса и средам.
3. SustainabilityУстойчивость: оценка долгосрочной устойчивости решений ИИ, включая обслуживание и обновления.

Пришло время действовать сейчас!

Выбор между ИИ поколения и агентом ИИ может быть трудным решением. Просто не забудьте подумать о том, что вам действительно нужно. Если вы хотите что-то, что может адаптироваться к вашим конкретным задачам и предпочтениям. Исследуйте возможности обоих с Weam. Мы поможем вам использовать ИИ наиболее квалифицированным способом, чтобы оптимизировать ваш рабочий процесс.

Вернемся к горячим дебатам. Агент ИИ похож на точный инструмент, предназначенный для конкретных, структурированных задач с предсказуемыми рабочими процессами. Генеративный ИИ, с другой стороны, больше похож на креативного консультанта. Он процветает в средах, требующих гибкости, инноваций и решения проблем широкого спектра действия. Изучайте свои проблемы, знайте свои потребности и будьте готовы расти с помощью ИИ. Начните бесплатно с Weam сегодня!

Что такое агенты ИИ?

Агент ИИ преуспевает в структурированных, основанных на правилах средах с предсказуемыми рабочими процессами, в то время как генеративный ИИ процветает в творческих, адаптивных сценариях, требующих комплексного решения проблем.

Что такое агенты, использующие компьютер?

Агенты по использованию компьютеров (CUA) - это модели ИИ, предназначенные для взаимодействия с графическими пользовательскими интерфейсами (GUI), как это делают люди. Они используют возможности зрения и расширенные рассуждения для выполнения цифровых задач без необходимости специализированных API. CUA могут перемещаться и работать в различных средах, что делает их универсальными инструментами для автоматизации широкого спектра цифровых задач.

Являются ли пользовательские GPT-агентом ИИ?

Да, «обычный GPT» можно рассматривать как тип агента ИИ, в частности, настраиваемую версию большой языковой модели (LLM), предназначенную для выполнения конкретных задач на основе индивидуального набора данных, по существу, выступающего в качестве специализированного цифрового помощника в определенном контексте; хотя он не полностью автономен, как некоторые агенты ИИ, он все еще может реагировать на подсказки и генерировать текст, согласованный с предоставленной информацией, что делает его функционально похожим на агента во многих отношениях.

Какие отрасли могут извлечь выгоду из агентов ИИ?

Послушайте, агенты ИИ вот-вот ускорят четыре ключевые отрасли:

1. Здравоохранение, где они будут оптимизировать диагностику и персонализированные планы лечения.
2. Финансовые услуги, позволяющие выявлять случаи мошенничества в режиме реального времени и интеллектуальные инвестиционные стратегии.
3. Производство, оптимизация цепочек поставок и прогнозное обслуживание.
4. Обслуживание клиентов, предоставляя гиперперсонализированные, мгновенные вспомогательные переживания, которые чувствуют себя по-настоящему человечными.

Какую роль играет генеративный ИИ в повышении агентов ИИ?

Области, в которых генеалог AI будет стимулировать возможности агентов ИИ;

1. Предоставление расширенных рассуждений
2. Обеспечение комплексного управления задачами
3. Высококачественная генерация контента.