Agenty AI — definicja i rodzaje

Agenty AI odmieniają sposób interakcji człowieka z technologią i otwierają drzwi do świata, w którym systemy cyfrowe — aplikacje, platformy biznesowe czy połączone urządzenia — nie tylko wykonują polecenia, ale mogą samodzielnie podejmować proste decyzje. W określonych kontekstach mogą przewidywać potrzeby osób i firm, sugerować działania, zanim zostaną zlecone, optymalizować przepływy pracy, a nawet identyfikować obszary do poprawy.

W tym wpisie wyjaśniamy, jak działają agenty AI i jakie są ich główne cechy. Przedstawiamy również ich zalety oraz powody, dla których w najbliższych latach mogą stać się naszymi kluczowymi sprzymierzeńcami w biznesie oraz w życiu codziennym.

Agenty AI — podstawowe informacje

Agenty AI to rozwiązania systemowe, wykorzystujące techniki sztucznej inteligencji, w tym generatywną AI, do rozwiązywania zadań oraz osiągania wyznaczonych celów w imieniu użytkowników. Zależnie od tego, jak zostały zaprojektowane, mogą rozumieć część otaczającego je kontekstu, realizować działania i uczyć się na doświadczeniu poprzez przetwarzanie różnego rodzaju informacji, m.in. tekstu, nagrań audio i video, obrazów czy kodów, dzięki czemu potrafią w sposób kompleksowy wchodzić w interakcje. Najbardziej zaawansowane modele potrafią prowadzić rozmowę, wyciągać wnioski, podejmować decyzje, a także uczyć się i doskonalić z biegiem czasu.

Agenty znajdują zastosowania w wielu obszarach i realizują zróżnicowane zadania. Mogą występować w różnych formach — oprogramowania komputerowego, urządzeń, maszyn czy dronów. Przykładem agentów AI jest technologia wykorzystywana w samochodach autonomicznych, które przemieszczają się bez lub z minimalną ingerencją człowieka. Za pomocą czujników, radarów, laserów i systemów wizji komputerowej mogą rejestrować wszystko, co znajduje się w ich otoczeniu.

Agenty AI wykorzystują kilka metod, aby wchodzić w interakcję ze swoim otoczeniem w zależności od ich przeznaczenia. Tak samo, jak w przypadku interakcji z ludźmi odbywa się to za pomocą tekstu pisanego lub poprzez zadawanie serii pytań, co ma umożliwić im zrozumienie kontekstu. Tym samym w systemach obsługi klienta, jeśli użytkownik zadaje pytanie dotyczące swojego zamówienia, agent gromadzi dane z różnych źródeł, aby udzielić precyzyjnej odpowiedzi. Najpierw sprawdza systemy zamówień, następnie weryfikuje monitorowanie dostawy w systemie przewoźnika, a w razie potrzeby, uwzględnia czynniki zewnętrzne takie jak warunki atmosferyczne czy możliwe zdarzenia drogowe, które mogłyby wpłynąć na wydłużenie czasu dostawy.

Według Ethana Mollicka, profesora z Wharton School (Uniwersytet Pensylwanii), wdrażanie tego typu rozwiązań cyfrowych przyspieszy w najbliższej przyszłości: „W ciągu pięciu lat agenty AI będą powszechnym rozwiązaniem, będziemy dostrzegać je w każdym miejscu dysponującym połączeniem do Internetu. Łatwiej będzie spotkań agenta AI niż człowieka”.

Działanie agentów AI

Agenty AI upraszczają i automatyzują złożone procesy, realizując określony przepływ pracy:

• Definiowanie celów. Proces rozpoczyna się, kiedy agent AI otrzymuje instrukcję lub cel. Następnie agent planuje serię kroków, dzieląc cel na prostsze zadania, aby uzyskać optymalny i praktyczny rezultat, zgodnie z ustalonymi warunkami.
• Gromadzenie informacji. Aby zrealizować zadania, agent analizuje wiarygodne dane. W zależności od rodzaju zastosowania może szukać informacji w Internecie, łączyć się z bazami danych czy wchodzić w interakcje z innymi agentami lub modelami uczenia maszynowego w celu poszerzenia wiedzy systemu.
• Realizacja zadań. Agent realizuje zadanie, a po jego ukończeniu oznacza je jako zakończone i przechodzi do kolejnego. W trakcie tego procesu stale weryfikuje, czy realizuje ustalony cel. Jeśli agent uzna, że wymaga dodatkowych kroków, generuje nowe zadania i realizuje je do uzyskania oczekiwanego rezultatu.

Specyfikacja agentów AI

Agenty AI łączą wiele technik i technologii, aby realizować wskazane cele. Wykorzystują m.in. uczenie maszynowe do identyfikacji wzorców w zbiorach danych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do rozumienia zapytań i komunikowania się z użytkownikami oraz techniki analizy, za pomocą których pozyskiwane są informacje z dużych baz danych i czujników Internetu Rzeczy.

Wiele z nich korzysta również z uczenia przez wzmacnianie, czyli techniki uczenia maszynowego podobnej do procesu uczenia się człowieka na podstawie prób i błędów. Dzięki temu mogą naśladować kreatywność człowieka i podejmować decyzje w oparciu o odpowiedzi uzyskane z otoczenia.

Wśród podstawowych elementów wykorzystywanych przez agenty AI wyróżniają się:

• Czujniki lub mechanizmy percepcji, które gromadzą dane z otoczenia fizycznego.
• Moduły analityczne i decyzyjne, które przetwarzają informacje i wyznaczają adekwatne działania.
• Baza wiedzy, w której przechowywane są dane, zasady i wcześniejsze doświadczenia.
• Elementy wykonawcze lub interfejsy, które pozwalają im na realizację operacji w świecie fizycznym (roboty oraz inne urządzenia) lub cyfrowym (realizacja zapytań).

Rodzaje agentów AI

Firmy mogą wdrażać różne rodzaje agentów AI:

• Proste agenty reaktywne. Automatycznie reagują na określone sytuacje, realizując uprzednio zdefiniowane instrukcje. Nie uczą się z doświadczenia, a jedynie wykonują zaprogramowane działania. Jako przykład z życia codziennego może posłużyć termostat, który włącza ogrzewanie, kiedy temperatura spadnie poniżej określonego poziomu lub we wskazanym przedziale czasowym.
• Agenty refleksyjne oparte na modelu. Wykonują z góry określone zadania, oceniając ich potencjalne konsekwencje przed podjęciem działania. W tym przypadku jako przykład mogą posłużyć odkurzacze automatyczne, które rozpoznają przeszkody, omijają je i zapamiętują, które obszary już odkurzyły, dzięki czemu nie wracają dwa razy w to samo miejsce.
• Agenty celowe. Nie ograniczają się do reagowania na otoczenie. Analizują różne możliwości i oceniają, która z nich najlepiej sprawdzi się do osiągnięcia konkretnego celu. Ich celem jest wybór optymalnej ścieżki do realizacji wyznaczonego zadania. Systemy nawigacyjne biorą pod uwagę różne możliwe trasy, analizują czynniki takie jak ruch drogowy, dystans czy szacowany czas dotarcia do celu. W końcu proponują najszybszą i dogodną trasę.
• Agenty oparte na użyteczności. Podnoszą proces podejmowania decyzji na bardziej strategiczny poziom poprzez wykorzystanie algorytmów wnioskowania do porównywania różnych wariantów operacyjnych i szacowania skutków każdego działania. Doskonałym przykładem tego typu agentów są wyszukiwarki lotów, które analizują setki kombinacji czasowych oraz cen wielu linii lotniczych, aby zaproponować najbardziej opłacalną opcję podróżującym.
• Agenty uczące się. Dysponują zdolnościami omówionych wcześniej agentów, jednak te potrafią uczyć się w pełni autonomicznie. Poprzez wchodzenie w interakcje z otoczeniem zdobywają nowe doświadczenia do swojej bazy wiedzy, aby optymalizować wydajność i dostosowywać się do nowych sytuacji. Reprezentacyjnym przykładem tej grupy agentów są systemy rekomendacyjne wykorzystywane przez sklepy elektroniczne, które analizują aktywność i preferencje każdego użytkownika, a następnie polecają produkty i usługi dostosowane do ich zainteresowań.

Czy ChatGPT oraz chatboty są agentami AI?

Tak, ale nie wszystkie działają taka samo. Podstawowy chatbot, jak te, które odpowiadają na słowa kluczowe za pomocą zdefiniowanych uprzednio fraz, działa jak prosty agent reaktywny — odpowiada automatycznie, nie rozumiejąc kontekstu i nie ucząc się na podstawie interakcji.

Z kolei zaawansowane modele, takie jak ChatGPT, mogą być uznawane za bardziej złożone agenty AI, ponieważ przetwarzają język naturalny, wyciągają wnioski na podstawie otrzymywanych informacji i generują nowe odpowiedzi, nie ograniczając się jedynie do realizacji scenariusza. Jeśli wyposażone są  również w systemy gromadzenia danych, planują operacje lub uczą się na podstawie każdej interakcji, mogą działać jak agenty uczące się, ciągle rozwijając się i doskonaląc. Najnowsza wersja modelu ChatGPT przeprowadza działania w imieniu użytkownika, wchodzi w interakcje z narzędziami zewnętrznymi i koordynuje złożone zadania. Innymi słowy, postępuje jak prawdziwy agent, zdolny do odpowiadania i podejmowania działań.

Zalety agentów AI

W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi automatycznych agenty AI wykrywają brak dostatecznych informacji do podjęcia decyzji. W takich przypadkach szukają dodatkowych lub dokładniejszych danych, aby podnieść jakość generowanych wyników.

Poprawnie wdrożone agenty AI przynoszą firmom wiele korzyści, m.in.:

• Ciągłość operacyjną. Działają bez przerwy przez całą dobę. Agenty działające w chmurze zapewniają dostęp do usług z dowolnego miejsca dla użytkowników, pracowników oraz klientów.
• Precyzyjną realizację zadań. Automatyzują powtarzalne procesy i korzystają z aktualnych danych, aby podejmować decyzje lub prosić o dodatkowe informacje.
• Standaryzację procesów. Wykonują procedury zgodnie z ustalonym standardem, zapobiegając uchybieniom wynikającym ze zmęczenia lub różnic w sposobie realizacji danego zadania przez poszczególne osoby.
• Optymalizację kosztów. Podnoszą wydajność, identyfikują niewydajności i zapobiegają błędom, które mogłyby doprowadzić do strat finansowych.
• Lepsze doświadczenie klienta. Generują spersonalizowane sugestie, szybciej odpowiadają, wspierają nowe formy interakcji, które zwiększają zaangażowanie, współczynnik konwersji oraz lojalność wobec marki. Decydują m.in. o tym, czy wniosek spełnia warunki zwrotu środków lub w sprawie rozpoczęcia procedury zwrotu.

Przyszłość pod znakiem agentów AI

Agenty AI to już nie odległa obietnica, a rzeczywistość, która odmienia sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i korzystamy z nowoczesnych technologii. W związku z tym, że są zdolne do rozpoznawania swojego otoczenia, podejmowania decyzji, a w niektórych przypadkach uczyć się na doświadczeniu, otwierają drzwi do nowej ery inteligentnej automatyzacji, w której maszyny, poza realizacją zadań, wnoszą strategiczną wartość.

Dla firm oraz użytkowników oznacza to większą wydajność, lepsze doświadczenie i nowe możliwości innowacji. Od asystentów wirtualnych i systemów rekomendacyjnych po roboty autonomiczne czy zaawansowane chatboty — agenty AI pozycjonują się jako kluczowi sprzymierzeńcy optymalizacji procesów, redukcji błędów i przewidywania potrzeb.