AI Агенты vs AI Ассистенты

AI ассистенты: в ожидании ваших инструкций

Ассистент(помощник) AI - это интеллектуальное приложение, которое понимает команды естественного языка и использует разговорный интерфейс ИИ для выполнения задач для пользователя.

Помощники ИИ имеют ограничения. Они не могут принимать меры без определенных подсказок, хотя они могут использовать инструменты ограниченным образом, когда они оснащены и обучены для этого. Например, помощник может использовать электронную таблицу, чтобы сделать таблицу, сравнивающей «x против y».

Помощники могут быть адаптированы к потребностям конкретного пользователя; однако помощники ИИ не обязательно имеют постоянную память. Модели ИИ, которые помощники по мощности не учатся по своей сути из предыдущих взаимодействий. Модель ИИ не улучшается с течением времени; она только улучшается, когда производитель модели ИИ выпускает новую версию.

Помощники ИИ, которые используют эти обновленные модели, могут помещать предварительные разговоры в свое контекстное окно. Это позволяет помощнику запомнить то, что было сказано раньше — либо целые разговоры, либо отдельные части, называемые «памятью», — чтобы помочь улучшить будущие ответы.

Как работают помощники ИИ

Первые помощники ИИ полагались в основном на инструкции, основанные на правилах, заранее запрограммированные ответы и предопределенные задачи. Сегодня помощники ИИ почти полностью основаны на машинном обучении (ML) или на основе базовой модели.

Помощники ИИ построены по какой-то модели фундамента (например, IBM® GraniteTM, модели Meta Llama или модели OpenAI). Большие языковые модели (LLM) - это подмножество базовых моделей, которые специализируются на задачах, связанных с текстом. Они позволяют помощникам понимать запросы, представленные людьми, и предлагать соответствующую информацию, предложения или действия следующего шага, которые помогают организациям упростить доступ к информации, автоматизировать повторяющиеся задачи и оптимизировать сложные рабочие процессы.

Основные функции помощников ИИ включают в себя:

1. Разговорный ИИ: помощники ИИ на основе LLM могут использовать обработку естественного языка (NLP) для общения с пользователями через интерфейс чат-бота. Примеры чат-ботов с искусственным интеллектом включают Microsoft Copilot, ChatGPT и IBM WatsonxTM Assistant.
2. Подсказки: помощникам ИИ нужна четко определенная проблема или запрос, чтобы начать работу. Помощники ИИ требуют постоянного пользовательского ввода.
3. Рекомендация: Помощник ИИ может предлагать информацию или действия на основе данных, к которым он может получить доступ. Пользователи должны просматривать результаты на точность.
4. Настройка: пользователи могут адаптировать модели ИИ к более конкретным задачам через настройку, что устраняет необходимость переобучения модели. При тонкой настройке они могут давать модели с маркировкой примеры, чтобы адаптировать их к целевой задаче. Благодаря быстрой настройке, практикующие могут дать моделям контекст, специфичный для задачи.

Ативный ассистент использует кейсы

Помощники ИИ лучше всего выполняют ручные задачи, получают конкретную информацию, выполняют конкретный анализ и составляют контент. Как правило, эти роли вписываются в ведра «помощника», «стратега» или «творца».

Для любой из этих ролей помощники ИИ полагаются на людей для логики и подсказок о том, как выполнять задачи. Общие случаи использования помощников ИИ включают в себя:

1. Обслуживание клиентов
2. Цифровой труд
3. Генерация кода
4. Виртуальный помощник

Обслуживание клиентов

Чат-боты AI обычно используются помощниками, которые могут немедленно общаться и отвечать на вопросы поддержки клиентов или перенаправлять клиентов на агента-человека. Чат-боты также используются для взаимодействия с обслуживанием клиентов в рамках поездки клиента.

Помощники ИИ также могут суммировать прошлые взаимодействия с клиентами и определять повторяющиеся темы или часто задавать вопросы в запросах клиентов. Они могут оценить большой объем текстов, чтобы определить, есть ли у клиентов негативное или положительное впечатление о компании и ее продукции.

В качестве стратегического помощника помощники ИИ могут помочь людям в тестировании давления и ролевом взаимодействии с клиентами. Искусственный интеллект может генерировать тестовые случаи для продуктов и функций, добывая реальные истории пользователей. Он может охватывать больше сценариев, чем ручное тестирование, и охватывать более критические и высокоприоритетные случаи. ИИ также может принять клиентов, чтобы помочь обучать сотрудников по продажам или обслуживанию клиентов.

Цифровой труд

Помощники ИИ становятся все более важными для более продуктивного использования цифрового труда. Автоматизация процессов управления персоналом (HR) является ключевым примером. Помощники ИИ могут помочь персоналу по персоналу создавать должностные инструкции, сортировать и организовывать резюме кандидатов и писать вводные электронные письма квалифицированным соискателям.

Для менеджера по контрактам помощник ИИ может помочь организациям управлять поставщиками и отслеживать контракты, счета-фактуры и квитанции. Помощники ИИ могут обобщать выводы из документов и отраслевых отчетов, включая контракты, страховые претензии, отчеты о поддержке услуг, финансовые отчеты и медицинские рефераты.

Генерация кода

Как создатель, помощники ИИ могут помочь написать код на основе текстовых подсказок, описывающих, что должен делать код. Это может повысить производительность разработчиков и позволить разработчикам всех уровней навыков вносить свой вклад в кодирование.

Помощники ИИ могут предложить улучшения кода на основе рекомендаций по передовой практике в области компьютерных наук. Часто человеческий надзор необходим, чтобы убедиться, что код, созданный ИИ, безопасен.

Виртуальный помощник

Помощники ИИ иногда называют виртуальными помощниками, потому что многие люди признают это конкретное использование помощников ИИ. Siri от Apple и Alexa от Amazon являются примерами ранних виртуальных помощников, к которым осуществляется доступ через платформу обмена сообщениями^.1 Они могут выполнять предустановленные задачи по общим вопросам пользователей, такие как получение информации о погоде или установка таймера. Генеративный ИИ (ген ИИ), подобный ChatGPT, может сделать этих помощников более мощными. Примером может служить решение Apple интегрировать ChatGPT в Siri.

Агенты AI: Инициатива

Элвис Пресли однажды сказал: «Еще немного меньше разговора, немного больше действий, пожалуйста». Войдите в агенты ИИ.

Агент ИИ относится к системе или программе, которая может автономно выполнять задачи от имени пользователей или другой системы, проектируя свой собственный рабочий процесс и используя доступные инструменты.

Как работают агенты ИИ

В то время как помощникам ИИ нужно, чтобы пользователи давали им подсказки для каждого действия, после первоначальной подсказки агенты ИИ не требуют подсказок для продолжения работы. Они могут разрабатывать стратегию. Они могут оценить назначенную цель или подсказку, разбить задачи на подзадачи и разработать собственные рабочие процессы для достижения конкретной цели.

Основные особенности агентов ИИ:

1. Многокомпонентная автономия: После первоначальной подсказки агенты ИИ не требуют больше подсказок для продолжения своей работы. Ключевое различие между помощниками и агентами заключается в том, что агенты ИИ могут использовать внешние наборы данных и инструменты для рассуждения, принятия решения и решения проблем. Несмотря на то, что помощники могут получить доступ к внешним приложениям через интеграцию, они, скорее всего, предложат его в качестве предлагаемого шага, на который пользователю все равно нужно будет действовать. Один из способов думать об агентах ИИ заключается в том, что их структура дизайна дает им агентство, чтобы вырваться из модальности чата. Эта цепочка мыслей является важной способностью для агентов ИИ. Именно здесь агент может рассуждать сам с собой и быть активным, позволяя принимать более глубокие решения и обучение. Новые модели улучшают возможности рассуждения для поддержки этого^.2
2. Принятие решений и действия: Способность самостоятельно использовать инструменты не делает LLM агентом. Агенты ИИ также могут действовать автономно и решать, какой инструмент применять. Основанные на моделях базирования, агенты ИИ выходят за рамки чата, чтобы самостоятельно выполнять задачи, основываясь на конкретной цели, и выходят за рамки модели фундамента для дополнительной информации и возможностей. При достижении цели агенты ИИ могут проанализировать проблему и разбить ее на подзадачи. Он может планировать самостоятельно, не будучи явно сказанным, что делать дальше. Это означает, что он способен решать более динамичные и неоднозначные проблемы. Для выполнения задач агенты ИИ могут использовать внешние инструменты или контролировать пользовательские интерфейсы, когда это необходимо, так же, как это могут делать агенты-человеки. Примером этого является использование компьютера, выпущенное для Claude.3 ³LLM может нажимать, печатать и управлять компьютером для выполнения задачи.
3. Постоянная память и постоянное совершенствование: по сравнению с помощниками ИИ агенты ИИ обладают большей способностью к обучению. Агенты ИИ хранят предыдущие действия, разговоры и опыт и учатся на них. Агенты обладают постоянной памятью или состоянием, что позволяет им улучшать будущие реакции, изучая прошлое. И поскольку они могут быть подключены к экосистеме внешних приложений и инструментов, вместо того, чтобы полагаться только на обучающие данные своей модели, агенты ИИ могут действовать на основе самой последней информации. Они могут использовать другие агенты ИИ или человека в цикле для обратной связи и адаптации поведения на основе результатов.
4. Командная игра: агенты ИИ, как правило, хороши в задачах в пределах своей области. Например, один тип агента ИИ может быть хорош в проверке фактов, а другой может быть хорош в исследованиях. Агенты ИИ могут быть объединены с другими агентами ИИ или помощниками ИИ для решения задач вместе. Отдельные агенты ИИ хороши в конкретных задачах, и они также могут формировать команды для совместной выполнения сложных задач. Сегодня IBM поддерживает агентов, написанных в LangChain, а LlamaIndex скоро появится. Вместо того, чтобы быть тяжелым для разработчиков, фреймворк IBM позволяет пользователям создавать и редактировать агентов ИИ в среде с низким кодом или без кода.

Случаи использования агентов AI

Поскольку агенты ИИ лучше реализуют стратегию, работают автономно и учатся, они хорошо вписываются в роли с более высоким уровнем рассуждений и поддержки. Эти роли включают «исследователь», «редактор» и «планировщик».

Как исследователь, агенты ИИ могут получать внешнюю информацию с веб-сайтов или баз данных и предоставлять резюме, идеи или проверку фактов. Для редакционной поддержки агенты могут генерировать различные виды контента в разных форматах. Как the plannerпланировщик, агенты ИИ решают, какие действия помогут ему выполнить заданную цель. Он использует внутренние инструкции и отзывы о текущих условиях во внешнем мире, чтобы информировать его о том, как действовать и о лучших способах осуществления своих действий.

Общие варианты использования агентов ИИ включают:

1. Генерация контента
2. Автоматизированная торговля
3. Мониторинг сети
4. Умный дом автоматизация
5. Автономная навигация

Генерация контента

Агенты ИИ могут использовать возможности ИИ для создания маркетинговых копий и контента для разных платформ. Эти агенты могут предложить каналы для распространения или создать персонализацию на основе новых данных о клиентах.

Агенты ИИ могут конвертировать простой текст, такой как разговоры в чате или контент, извлеченный с веб-сайтов, в отформатированные документы, такие как документы Word или PowerPoints. Они могут использовать приложения, такие как Adobe Firefly, для генерации изображений из текстовых подсказок, чтобы предоставить пользователям быстрые визуальные активы, которые они могут добавлять в статьи или презентации.

Автоматизированная торговля

В финансах агенты ИИ используются для алгоритмической ^{торговли} Они могут выполнять анализ данных об исторических тенденциях и текущих новостях, а затем использовать это для извлечения факторов, которые могут предсказать, как будет вести себя рынок. Затем агент может запускать сделки на основе идей, полученных из его анализа.

Это один из случаев, когда ценность агента ИИ действительно превышает принятие решений только людьми. Агент делает то, что не могут люди, оценивая «всю» доступную информацию и предпринимая оптимизированное, разумное действие за доли секунды.

Мониторинг сети

Поскольку они могут быть интегрированы с другими программами и системами, агенты ИИ являются эффективными партнерами в мониторинге сети. Агенты ИИ используются для обеспечения непрерывного мониторинга и обнаружения угроз, помогая обеспечить оптимальную производительность и обнаруживать проблемы в режиме реального времени.

При интеграции с сетевой инфраструктурой агенты ИИ могут использовать алгоритмы машинного обучения для установления исходных линий, выявления отклонений от базового уровня и запуска оповещений для ИТ-команд. Эти агенты могут даже помочь ИТ-команде в решении проблем, автоматизируя рутинные задачи и увеличивая общее время отклика команды. И поскольку агенты ИИ могут учиться с течением времени, они становятся все более эффективными в своих возможностях мониторинга и обнаружения.

Умный дом автоматизация

Тип агента ИИ, называемого «простым рефлекторным агентом», может выполнять повторяющиеся действия на основе предустановленного правила. Эти агенты ИИ могут включать или выключать свет или автоматически регулировать термостаты на основе динамических факторов, таких как температура в помещении и время захода солнца.

Автономная навигация

Самоуправляемые автомобили и другие транспортные средства со встроенной технологией ИИ могут использовать агенты ИИ в своих навигационных системах. Как высокопоставленный исследователь, агенты ИИ могут анализировать здоровье транспортных средств, движение в реальном времени, погодные условия, закрытие дорог и эффективность использования топлива. Затем, как планировщик, агент может взять все, что он узнал, и выбрать лучший маршрут.

Преимущества агентов AI и ассистентов AI

Генеративные инструменты ИИ и ИИ имеют потенциал для оптимизации рабочих процессов, ускорения рутинных задач, повышения производительности и помощи людям в решении проблем. Как агенты ИИ, так и помощники ИИ могут улучшить пользовательский опыт.

Помощники ИИ предлагают пользователям интерактивную поддержку, универсальность для выполнения широкого спектра задач и запросов, а также возможность учиться или адаптироваться на основе обратной связи и истории разговоров.

Агенты ИИ предлагают автономные операции, специализированную направленность и масштабируемость. Агенты могут выполнять несколько задач одновременно и независимо от своих пользователей.

Эффективное сотрудничество между агентами ИИ и помощниками ИИ полно потенциала. Ключ к совместной работе заключается в их взаимодополняющих сильных сторонах: способности агентов выполнять конкретные или сложные задачи автономно, а также в способности помощников понимать и взаимодействовать с пользователями естественным образом. Эта комбинация может создать более мощные и интуитивно понятные решения для ИИ, чем любой тип может предоставить в одиночку.

Агенты и помощники могут улучшить возможности друг друга и улучшить общее управление задачами. Например, агенты могут интерпретировать потребности пользователей и назначать конкретные задачи помощникам. Помощники могут принимать данные и обновления от агентов для создания интуитивных результатов.

Как агенты ИИ, так и помощники ИИ используют машинное обучение и обработку естественного языка (NLP) для взаимодействия с пользователями и интерпретации данных. Достижения в моделях ИИ, алгоритмах и НЛП могут повысить производительность этих систем ИИ.

По мере того, как эти модели ИИ расширяют свою базу знаний, возможны более значительные интеграции. Они могут справиться с более сложными передачами между разговорными и автономными компонентами. В свою очередь, это обеспечит более качественные ответы за меньшее время.

Риски агентов AI и ассистенотов AI

Существуют риски и ограничения с технологиями на основе ИИ для рассмотрения. LLM являются хрупкими, что означает, что они подвержены даже самым маленьким быстрым изменениям, которые вызывают недействительные структуры, неправильную полезную нагрузку или галлюцинации. Это означает, что агенты ИИ и помощники ИИ могут потерпеть неудачу, если, например, базовая модель фундамента галлюцинирует или ломается.

Для агентов ИИ особенно, это первые дни. Если у них есть проблемы с созданием комплексных планов или они не размышляют о своих выводах, агенты ИИ застревают в бесконечных циклах обратной связи. И поскольку агенты ИИ рассматривают внешние среды и инструменты, они должны иметь дело с изменениями в этих инструментах. Со временем эти изменения могут привести к тому, что агент, настроенный на слом. С другой стороны, помощники ИИ могут надежно использоваться в большинстве случаев, так как они не используют внешние инструменты.

Для более сложных задач агенты ИИ требуют большой подготовки, и им все еще может потребоваться много времени, чтобы завершить их. Кроме того, они часто могут быть вычислительно дорогими.

Современные модели фундамента не достаточно умны, чтобы надежно действовать в качестве агентов, но достижения в модельных рассуждениях улучшат ситуацию. Поэтому мы все еще находимся в первых днях понимания и видя, что могут сделать агенты ИИ. Это будущее ИИ может увидеть расширенные самостоятельные приложения технологии ИИ. Но на этом этапе развития вмешательство человека часто все еще необходимо, чтобы предложить руководство или перенаправление.