Wat zijn AI Agents?
Stel je voor dat je een persoonlijke assistent hebt die je behoeften kan anticiperen, je voorkeuren kan leren en autonoom taken kan uitvoeren, zelfs in veranderende omgevingen. Dat is in wezen wat een AI-agent (artificiële intelligentie) is - een digitale entiteit die in staat is om in elke omgeving onafhankelijke taken uit te voeren om specifieke doelen te bereiken.
Uw spamfilter voor e-mail is bijvoorbeeld een eenvoudige AI-agent. Het observeert inkomende berichten (omgeving), analyseert ze op spam-achtige eigenschappen en beslist of ze naar de junk folder (actie) worden verplaatst om je inbox schoon te houden (doel).
AI-agenten worden steeds slimmer en ondersteunen alles, van chatbots en aanbevelingssystemen tot zelfrijdende auto's en robotassistenten. Ze hebben een aantal belangrijke kenmerken gemeen:
- Autonomy : AI-agenten werken zonder constante menselijke tussenkomst en nemen beslissingen en stappen op basis van hun geprogrammeerde intelligentie.
- Goal-oriented: Ze zijn ontworpen om specifieke doelen te bereiken, zoals het winnen van een game, het bieden van klantenondersteuning of het optimaliseren van een proces.
- Interactive : AI-agenten kunnen hun omgeving waarnemen en erop reageren en hun gedrag aanpassen door middel van de informatie die ze verzamelen.
- Adaptability : Veel AI-agents kunnen in de loop van de tijd hun prestaties leren en verbeteren door middel van ervaring en feedback.
In essentie brengen AI-agenten een revolutie teweeg in de manier waarop we omgaan met technologie door software in staat te stellen intelligent en autonoom namens ons te handelen.
Typen AI-agents
AI-agents hebben verschillende vormen, elk met verschillende niveaus van complexiteit en mogelijkheden. Hier zijn enkele van de belangrijkste types.
Eenvoudige reflexmiddelen
Dit zijn de meest basale AI-agents. Ze werken op een simpel principe: "Als dit gebeurt, doe dat dan." Ze hebben een set vooraf gedefinieerde regels die hun acties dicteren, uitsluitend op basis van de huidige situatie. Ze houden geen rekening met ervaringen uit het verleden of toekomstige gevolgen.
Een thermostaat is een klassiek voorbeeld van een simpel reflexmiddel. Het bewaakt de huidige temperatuur (perceptie) en zet de verwarming aan of uit (actie) op basis van een vooraf ingestelde drempelwaarde (regel).
Modelgebaseerde reflexagenten
Deze middelen zijn een stap hoger dan eenvoudige reflexmiddelen. Ze hebben een intern "model" van de wereld dat ze gebruiken om beslissingen te nemen. Dit model stelt hen in staat om niet alleen de huidige situatie te overwegen, maar ook hoe hun stappen het milieu in de toekomst zouden kunnen beïnvloeden.
Een zelfrijdende auto maakt gebruik van een modelgebaseerde reflexbenadering. Het controleert voortdurend de omgeving (percepties), zoals verkeerslichten, andere voertuigen, voetgangers en de toestand op de weg, en gebruikt deze informatie om zijn interne wereldmodel te updaten. Daarna bepaalt het hoe er gestuurd, versneld of geremd wordt om veilig zijn bestemming te bereiken.
Doelstellingsgebaseerde agents
Doelstellingsgebaseerde agents zijn ontworpen om specifieke doelstellingen te bereiken. Ze hebben een gewenst resultaat in gedachten en kiezen hun stappen op basis van hoe waarschijnlijk die acties zullen leiden tot dat.
Een schaakspelende AI is een op doelen gebaseerde agent. Het doel is om het spel te winnen. Het analyseert het bord (percept), evalueert mogelijke zetten en selecteert het proces waarvan het gelooft dat het het dichter bij de overwinning zal brengen.
Op hulpprogramma's gebaseerde agents
Deze gaan verder dan het simpelweg bereiken van doelen. Ze houden ook rekening met het "nut" of de waarde van verschillende resultaten. Ze kiezen acties die hun algemene nut maximaliseren. Hierbij kunnen factoren als efficiëntie, kosten, veiligheid of gebruikerstevredenheid een rol spelen.
Een persoonlijke winkelier die u online helpt de beste deals te vinden, is een agent op basis van nutsbedrijven. Het houdt rekening met uw voorkeuren (bijvoorbeeld prijsklasse, merken, gewenste functies) en zoekt naar producten die uw "nut" maximaliseren - de beste combinatie van kwaliteit en waarde vinden.
Leeragenten
Leeragenten kunnen hun prestaties in de loop van de tijd verbeteren door middel van ervaring. Ze kunnen leren van hun fouten en successen, hun gedrag aanpassen om effectiever te worden in het bereiken van hun doelen.
Een voorbeeld hiervan is uw spamfilter voor e-mail. Het maakt gebruik van ML-technieken (bijvoorbeeld versterking van het leren) om binnenkomende e-mails te analyseren en patronen te identificeren die op spam wijzen. Naarmate het meer e-mails verwerkt, wordt het beter in het herkennen van ongewenste e-mail en het filteren ervan, waardoor de prestaties op termijn verbeteren.
Hoe werkt een AI Agent?
Hoewel AI-agents in de context van AI-oplossingen behoorlijk complex kunnen zijn, werken ze meestal op basis van een gemeenschappelijke onderliggende architectuur. Hier is een overzicht van de belangrijkste onderdelen:
- Sensors: Zo ziet de agent zijn omgeving. Sensoren kunnen van alles zijn, van camera's en microfoons in een robot tot datastreams en API's in een agent. Ze verzamelen informatie (percepties) over de huidige toestand van de wereld.
- Percepts : Dit zijn de ruwe gegevens die de agent van zijn sensoren ontvangt. Dit kan visuele invoer, audiosignalen, tekstgegevens, numerieke waarden of elke andere vorm van informatie zijn die relevant is voor de taak van de agent.
- Agent Function : Dit is het "brein" van de AI-agent. Het neemt de percepties als input en beslist wat er daarna gaat gebeuren. De agent kan een eenvoudige set regels, een machinemodel of een combinatie van verschillende technieken zijn.
- Actuators : Dit zijn de componenten die de agent in staat stellen op zijn omgeving te reageren. Actuators kunnen fysieke componenten zijn, zoals motoren en grijpers in een robot, of softwarecomponenten die commando's verzenden, databases updaten of output genereren, zoals bij generatieve artificiële intelligentie met een LLM.
Het proces verloopt meestal als volgt:
- Perception : De agent gebruikt zijn sensoren om percepties uit de omgeving te verzamelen.
- Interpretation : De agentfunctie verwerkt de percepties en interpreteert de huidige situatie.
- Decision-making : Op basis van zijn interpretatie bepaalt de agent welke stappen hij moet nemen om zijn doelen te bereiken.
- Actie De agent gebruikt de actuators om de gekozen actie uit te voeren, wat weer van invloed is op de omgeving.
Besluitvorming en leren spelen een cruciale rol in de werking van een AI-agent. Deze agentfunctie is verantwoordelijk voor het nemen van intelligente beslissingen op basis van de beschikbare informatie. Dit kan inhouden dat naar de beste oplossing wordt gezocht, verschillende opties worden geëvalueerd of toekomstige resultaten worden voorspeld.
Vele hiervan kunnen in de loop der tijd worden geleerd en verbeterd. Ze kunnen algoritmen voor machine learning gebruiken om gegevens te analyseren, patronen te identificeren en hun gedrag dienovereenkomstig aan te passen. Dit proces stelt hen in staat om hun doelen effectiever en efficiënter te bereiken.
Een AI-agent is een dynamisch systeem dat voortdurend met zijn omgeving interageert, beslissingen neemt en stappen onderneemt om zijn doelen te bereiken.
De combinatie van perceptie, besluitvorming en studie maakt het mogelijk om intelligent en autonoom te werken.
Wat zijn de voordelen van AI Agents?
AI-agenten bieden een breed scala aan voordelen die industrieën transformeren en de manier waarop we leven en werken revolutionair veranderen. Een van de belangrijkste voordelen is een hogere efficiëntie en productiviteit.
Efficiëntievoordelen van automatisering
Door repetitieve taken te automatiseren, kunnen menselijke werknemers zich op meer strategische en creatieve inspanningen concentreren. Dit bespaart tijd en middelen en optimaliseert processen, wat leidt tot een verbeterde algehele efficiëntie.
In de productie kunnen AI-agents bijvoorbeeld robots aan de assemblagelijn besturen, waardoor de productieschema's worden geoptimaliseerd en downtime wordt geminimaliseerd. In de klantenservice kunnen chatbots op basis van AI veelvoorkomende vragen afhandelen, waardoor menselijke agenten meer problemen kunnen aanpakken.
Verbeterde besluitvorming
Het draagt ook bij tot een betere besluitvorming. Ze kunnen grote hoeveelheden gegevens analyseren, patronen en trends identificeren die de mens kan missen en waardevolle inzichten leveren om betere beslissingen te ondersteunen.
Dit is met name nuttig op gebieden als finance, waar AI-agenten marktgegevens kunnen analyseren om investeringskansen te identificeren, of in de gezondheidszorg, waar ze artsen kunnen helpen bij het diagnosticeren van ziekten en het ontwikkelen van behandelingsplannen.
Betere CX
Bovendien kunnen AI-agents de klantervaring verbeteren. Ze stellen bedrijven in staat om gepersonaliseerde aanbevelingen, 24 uur per dag, 7 dagen per week support en snellere responstijden te bieden.
Online retailers gebruiken het bijvoorbeeld om producten aan te bevelen op basis van de browsegeschiedenis en -voorkeuren van de klant, waardoor een meer aantrekkelijke en bevredigende winkelervaring wordt gecreëerd. Virtuele assistenten op basis van AI kunnen klanten direct ondersteuning bieden, vragen beantwoorden en problemen snel en efficiënt oplossen.
Aansturen van innovatie
Tot slot zijn AI-agenten de drijvende kracht achter innovatie en nieuwe mogelijkheden. Ze stellen ons in staat om nieuwe oplossingen te verkennen, nieuwe toepassingen te maken en ontdekkingen op verschillende gebieden te stimuleren. Van het ontwikkelen van nieuwe medicijnen en materialen tot het verkennen van de ruimte en de oceanen: AI-agenten verleggen de grenzen van wat mogelijk is en vormen de toekomst van de technologie.
Wat zijn de uitdagingen bij het gebruik van AI-agents?
Hoewel AI-agents een enorm potentieel bieden, vormen de ontwikkeling en implementatie ervan ook aanzienlijke uitdagingen. Een van de grootste obstakels is de complexiteit van ontwikkeling. Het bouwen van geavanceerde AI-agents vereist gespecialiseerde expertise, aanzienlijke computerverwerkingsbronnen en toegang tot grote datasets.
Het ontwerpen van robuuste algoritmen, het trainen van effectieve modellen en het zorgen voor betrouwbare prestaties kan tijdrovend zijn. Deze complexiteit kan de toegankelijkheid van AI-agenttechnologie beperken voor kleinere organisaties of organisaties die geen gespecialiseerde AI-ontwikkelteams hebben.
Ethische bezwaren
Een ander kritisch aspect is het aanpakken van ethische overwegingen. AI-agenten moeten op een verantwoorde manier worden ontwikkeld en gebruikt om vooroordelen te vermijden, billijkheid te garanderen en privacy te handhaven. Indien niet zorgvuldig ontworpen, kunnen AI-agenten bestaande maatschappelijke vooroordelen bestendigen of zelfs nieuwe vormen creëren, wat leidt tot discriminerende uitkomsten.
Het beschermen van gevoelige gegevens en het waarborgen van de privacy van gebruikers zijn ook van het grootste belang. Ontwikkelaars moeten tijdens de hele levenscyclus van AI-agents, van ontwerp en training tot implementatie en monitoring, prioriteit geven aan ethische overwegingen.
Beveiligingsrisico's
Beveiligingsrisico's vormen een andere belangrijke uitdaging. AI-agents kunnen kwetsbaar zijn voor aanvallen, datalekken en kwaadwillig gebruik. Hackers kunnen proberen het gedrag van een agent te manipuleren, gevoelige informatie te stelen of de agent voor kwaadaardige doeleinden te gebruiken.
Het waarborgen van de beveiliging en integriteit van AI-agents is van cruciaal belang om deze risico's te voorkomen en het vertrouwen van gebruikers te behouden. Robuuste beveiligingsmaatregelen, waaronder versleuteling, toegangscontroles en regelmatige audits, zijn essentieel om ze te beschermen tegen mogelijke dreigingen.
Transparantie naar AI-modellen
Tot slot kan het gebrek aan transparantie in sommige besluitvormingsprocessen van AI-agenten een uitdaging zijn. Het kan moeilijk te begrijpen zijn hoe complexe AI tot hun conclusies komt, waardoor het lastig wordt om hun gedrag te verklaren of potentiële vooroordelen te identificeren.
Dit gebrek aan uitleg kan vertrouwen en acceptatie belemmeren, vooral in kritieke applicaties zoals gezondheidszorg of finance. Onderzoekers werken actief aan technieken om de interpreteerbaarheid van beslissingen van AI-agenten te verbeteren, waardoor hun redenering transparanter en begrijpelijker wordt voor mensen.
OVHcloud en AI-agents
OVHcloud biedt een reeks cloud-oplossingen die ontworpen zijn om verschillende aspecten van AI-ontwikkeling en -implementatie te ondersteunen. Hier zijn vier belangrijke producten:
AI-laptops
OVHcloud biedt een platform om Jupyter- en VS Code-laptops snel in de cloud te lanceren. Hierdoor hebben datawetenschappers en ontwikkelaars gemakkelijk toegang tot een vooraf geconfigureerde omgeving met vooraf geïnstalleerde populaire machine learning-bibliotheken en frameworks. Het elimineert de gedoe van lokale installatie en biedt een schaalbare en collaboratieve omgeving voor het experimenteren met en ontwikkelen van AI-modellen.
AI Training
Ontworpen om machine learning en deep learning-modeltraining te vergemakkelijken. OVHcloud biedt toegang tot krachtige GPU's, geoptimaliseerde infrastructuur en tools voor efficiënte training. Het stelt gebruikers in staat om hun trainingsworkloads op te schalen en resources effectief te managen, waardoor het ontwikkelingsproces sneller verloopt en de time-to-market gereduceerd wordt.
AI Deploy
De AI Deploy-oplossing van OVHcloud vereenvoudigt de implementatie van machine-learningmodellen in productie. Het biedt tools voor het maken van API-eindpunten, het beheren van versies en het bewaken van prestaties. Hierdoor kunnen bedrijven gemakkelijk AI-modellen integreren in hun applicaties en services, waardoor ze toegankelijk worden voor eindgebruikers.
AI-eindpunten (Alpha)
Deze oplossing, momenteel in alpha, is gericht op het bieden van toegang tot voorgetrainde AI-modellen via API's. Hierdoor kunnen ontwikkelaars geavanceerde AI-mogelijkheden, zoals beeldherkenning, verwerking van natuurlijke talen en voorspellende analyses, gemakkelijk in hun applicaties integreren zonder hun eigen modellen te hoeven bouwen en trainen.
Bij OVHcloud pakken we verschillende stadia van de AI-levenscyclus aan, van experimenteren en ontwikkelen tot training en implementatie.
Bij OVHcloud streven we ernaar AI te democratiseren en toegankelijker te maken voor bedrijven en ontwikkelaars van elke grootte door toegang te bieden tot krachtige infrastructuur, geoptimaliseerde tools en voorgetrainde modellen.