Co to są agenci AI?
Wyobraźmy sobie, że masz osobistego asystenta, który potrafi przewidywać Twoje potrzeby, uczyć się preferencji i wykonywać zadania w sposób autonomiczny, nawet w zmieniającym się środowisku. I to jest zasadniczo tym, czym jest agent sztucznej inteligencji (AI) - cyfrową jednostką zdolną do wykonywania niezależnych zadań w każdym środowisku, aby osiągnąć konkretne cele.
Twój filtr antyspamowy jest na przykład prostym agentem AI. Obserwuje wiadomości przychodzące (środowisko), analizuje je pod kątem cech spamu i decyduje, czy przenieść je do kosza (operacja), aby zachować czystość skrzynki odbiorczej (cel).
Agenci AI stają się coraz bardziej zaawansowani i zasilają wszystko, od chatbotów i systemów rekomendacji po autonomiczne samochody i robotów. Mają one kilka cech wspólnych:
- Autonomia: Agenci AI działają bez stałej interwencji człowieka, podejmując decyzje i kroki zgodnie z zaprogramowaną inteligencją.
- Zorientowany na cel: Są one zaprojektowane tak, aby osiągać konkretne cele, takie jak wygrana w grze, zapewnienie wsparcia klienta lub optymalizacja procesu.
- Interaktywny: Agenci AI mogą postrzegać swoje środowisko i reagować na nie, dostosowując swoje zachowanie do zgromadzonych informacji.
- Elastyczność rozwiązania: Wielu agentów AI może uczyć się i poprawiać swoją wydajność w czasie dzięki doświadczeniu i opiniom.
W istocie, agenci AI rewolucjonizują sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z technologią, umożliwiając oprogramowaniu inteligentne i autonomiczne działanie w naszym imieniu.
Rodzaje agentów AI
Agenci AI są dostępni w różnych formach, z których każda ma inny poziom złożoności i możliwości. Oto niektóre z głównych typów.
Proste agenty odruchowe
Są to najbardziej podstawowe agenty AI. Polegają one na prostej zasadzie: "Jeśli tak się stanie, to zrób to." Dysponują one zestawem predefiniowanych reguł, które dyktują ich działania wyłącznie w oparciu o aktualną sytuację. Nie biorą pod uwagę przeszłych doświadczeń czy przyszłych konsekwencji.
Typowym przykładem prostego środka odblaskowego jest termostat. Monitoruje aktualną temperaturę (percepcję) i włącza lub wyłącza ogrzewanie (działanie) na podstawie wcześniej ustalonego progu (reguła).
Agenty Odruchowe Oparte Na Modelach
Agenci ci są krokiem po prostych agentach odruchowych. Mają wewnętrzny "model" świata, który wykorzystują do podejmowania decyzji. Model ten pozwala im wziąć pod uwagę nie tylko aktualną sytuację, ale również to, jak ich kroki mogą wpłynąć na środowisko w przyszłości.
Samosterujący samochód stosuje podejście oparte na modelu odruchu. Stale monitoruje swoje otoczenie (percepcje) - w tym sygnalizację świetlną, inne pojazdy, pieszych i warunki drogowe - i wykorzystuje te informacje do aktualizacji swojego wewnętrznego modelu świata. Następnie decyduje, jak kierować, przyspieszać lub hamować, aby bezpiecznie dotrzeć do celu.
Agenci Oparci Na Celach
Agenty oparte na celach są zaprojektowane tak, aby osiągać konkretne cele. Mają one na uwadze pożądany rezultat i wybierają swoje kroki w zależności od tego, jak prawdopodobne jest, że te działania do niego doprowadzą.
Sztuczna inteligencja w szachy jest agentem opartym na celach. Jego celem jest wygranie gry. Analizuje planszę (percepcję), ocenia możliwe ruchy i wybiera proces, który jego zdaniem zbliży ją do zwycięstwa.
Agenty Oparte Na Narzędziach
Nie są to tylko zwykłe cele. Uwzględniają również "użyteczność" lub wartość różnych wyników. Wybierają działania, które maksymalizują ich ogólną użyteczność, co może wiązać się z czynnikami, takimi jak efektywność, koszty, bezpieczeństwo lub zadowolenie użytkowników.
Agent zakupów osobistych, który pomaga Ci znaleźć najlepsze oferty w Internecie, jest agentem działającym w oparciu o narzędzia. Bierze pod uwagę Twoje preferencje (np. przedział cenowy, marki, pożądane funkcje) i wyszukuje produkty, które maksymalizują "użyteczność" - znajdując najlepsze połączenie jakości i wartości.
Agenci edukacyjni
Agenci uczący się mogą poprawiać z czasem swoją wydajność poprzez doświadczenie. Mogą oni uczyć się na własnych błędach i sukcesach, dostosowując swoje zachowania, aby osiągnąć cele w sposób bardziej efektywny.
Filtr antyspamowy jest przykładem. Wykorzystuje techniki ML (np. reinforcement learning) do analizy e-maili przychodzących i identyfikacji wzorców wskazujących na spam. Przetwarzając więcej e-maili, coraz lepiej rozpoznaje niechciane wiadomości i filtruje je, poprawiając z czasem swoją wydajność.
Jak działa agent AI?
Nawet jeśli w kontekście rozwiązań AI agenci AI mogą być dość złożeni, na ogół działają w oparciu o wspólną architekturę. Oto szczegóły dotyczące kluczowych komponentów:
- Czujniki: Tak agent postrzega swoje środowisko. Czujniki mogą być dowolnymi czujnikami, od kamer i mikrofonów w robocie po strumienie danych i interfejsy API w agencie. Gromadzą informacje (spostrzeżenia) o aktualnym stanie świata.
- Percepts: Są to dane, które agent otrzymuje z czujników. Może to być wejście wizualne, sygnały dźwiękowe, dane tekstowe, wartości liczbowe lub każda inna forma informacji istotna dla zadania agenta.
- Funkcja Agenta: To jest "mózg" agenta AI. Bierze postrzeganie jako wkład i decyduje, co dalej. Agent może być prostym zestawem reguł, modelem maszyny lub kombinacją różnych technik.
- Siłowniki: Są to komponenty, które umożliwiają agentowi działanie w jego środowisku. Siłowniki mogą być fizycznymi komponentami, takimi jak silniki i chwytaki w robocie lub komponentami oprogramowania, które wysyłają polecenia, aktualizują bazy danych lub generują dane wyjściowe, tak jak w przypadku generatywnej sztucznej inteligencji za pomocą LLM.
Proces zazwyczaj przebiega w następujący sposób:
- Percepcja: Agent wykorzystuje swoje czujniki do gromadzenia spostrzeżeń ze środowiska.
- Tłumaczenie ustne: Funkcja agenta przetwarza spostrzeżenia i interpretuje aktualną sytuację.
- Proces decyzyjny: Na podstawie jego interpretacji agent decyduje, jakie kroki należy podjąć, aby osiągnąć swoje cele.
- Operacja Agent wykorzystuje swoje siłowniki do wykonania wybranej akcji, co z kolei wpływa na środowisko.
Podejmowanie decyzji i uczenie się odgrywają kluczowe role w działaniu agenta AI. Funkcja ta odpowiada za podejmowanie inteligentnych decyzji w oparciu o dostępne informacje. Może to oznaczać poszukiwanie najlepszego rozwiązania, ocenę różnych opcji lub przewidywanie przyszłych wyników.
Wiele z tych zagadnień można z czasem nauczyć się i ulepszyć. Mogą wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych, identyfikacji wzorców i odpowiedniego dostosowywania zachowania. Proces ten pozwala osiągnąć ich cele skuteczniej i efektywniej.
Agent AI to dynamiczny system, który w sposób ciągły wchodzi w interakcję z otoczeniem, podejmując decyzje i kroki służące realizacji jego celów.
Połączenie percepcji, podejmowania decyzji i studiowania pozwala na inteligentne i autonomiczne działanie.
Jakie są zalety agentów AI?
Agenci AI oferują szeroki zakres korzyści, które zmieniają branżę i rewolucjonizują nasze życie i pracę. Jedną z najważniejszych korzyści jest większa wydajność i produktywność.
Korzyści z automatyzacji
Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala pracownikom skupić się na bardziej strategicznych i kreatywnych działaniach. Pozwala to zaoszczędzić czas, zasoby i zoptymalizować procesy, prowadząc do lepszej ogólnej wydajności.
Na przykład podczas produkcji agenci AI mogą kontrolować roboty na linii montażowej, optymalizując harmonogramy produkcji i minimalizując czas przestoju. W obsłudze klienta boty konwersacyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą obsługiwać typowe zapytania, umożliwiając agentom ludzkim rozwiązywanie większej liczby problemów.
Podejmowanie słuszniejszych decyzji
Przyczynia się również do poprawy procesu decyzyjnego. Potrafią analizować ogromne ilości danych, identyfikować wzorce i trendy, których ludzie mogą nie zauważyć, a także dostarczać cennych informacji, które pomagają w podejmowaniu lepszych decyzji.
Jest to szczególnie przydatne w dziedzinach, takich jak finanse, w których agenci AI mogą analizować dane rynkowe w celu identyfikacji możliwości inwestycyjnych, lub w opiece zdrowotnej, gdzie mogą pomóc lekarzom w diagnozowaniu chorób i opracowywaniu planów leczenia.
Better CX
Co więcej, agenci AI mogą poprawić doświadczenia klientów. Dzięki nim firmy mogą dostarczać spersonalizowane rekomendacje, udzielać wsparcia 24/7 i skrócić czas odpowiedzi.
Sprzedawcy internetowi używają go na przykład do rekomendowania produktów opartych na historii przeglądania stron WWW i preferencjach klienta, co tworzy bardziej angażujące i satysfakcjonujące doświadczenia zakupowe. Wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą zapewnić klientom natychmiastowe wsparcie, szybko i skutecznie odpowiadać na pytania i rozwiązywać problemy.
Stymulowanie innowacji
I wreszcie agenci AI napędzają innowacje i nowe możliwości. Pozwalają nam one na odkrywanie nowych rozwiązań, tworzenie nowych aplikacji i dokonywanie odkryć w różnych dziedzinach. Od opracowywania nowych leków i materiałów po badania przestrzeni kosmicznej i oceanów - agenci AI przesuwają granice możliwości i kształtują przyszłość technologii.
Jakie są wyzwania związane z używaniem agentów AI?
O ile agenci AI oferują ogromny potencjał, o tyle ich rozwój i wdrażanie wiążą się również z istotnymi wyzwaniami. Jedną z głównych przeszkód jest złożoność rozwoju. Budowa zaawansowanych agentów AI wymaga specjalistycznej wiedzy, dużych zasobów obliczeniowych i dostępu do dużych zbiorów danych.
Tworzenie niezawodnych algorytmów, trenowanie skutecznych modeli i zapewnianie niezawodnej wydajności może być czasochłonne. Ta złożoność może ograniczyć dostępność technologii agentów AI w mniejszych organizacjach lub tych, które nie mają wyspecjalizowanych zespołów programistów AI.
Pytania etyczne
Kolejnym krytycznym aspektem jest uwzględnienie kwestii etycznych. Agenty AI muszą być opracowywane i wykorzystywane w sposób odpowiedzialny, aby uniknąć stronniczości, zapewnić sprawiedliwość i zachować prywatność. Jeśli nie zostaną starannie zaprojektowane, agenci AI mogą utrwalać istniejące uprzedzenia społeczne lub nawet tworzyć nowe, prowadząc do dyskryminacyjnych wyników.
Ważną kwestią jest również ochrona wrażliwych danych i zapewnienie prywatności użytkowników. Deweloperzy muszą nadać priorytet kwestiom etycznym przez cały cykl życia agentów AI, od projektowania i szkolenia po wdrażanie i monitorowanie.
Zagrożenia bezpieczeństwa
Kolejnym poważnym wyzwaniem są zagrożenia bezpieczeństwa. Agenci AI mogą być podatni na ataki, wycieki danych i złośliwe użycie. Hakerzy mogą próbować manipulować zachowaniem agenta, wykradać wrażliwe informacje lub wykorzystywać agenta w złych celach.
Zapewnienie bezpieczeństwa i integralności agentów AI jest kluczowe dla zapobiegania tym zagrożeniom i utrzymania zaufania użytkowników. Rygorystyczne środki bezpieczeństwa, w tym szyfrowanie, kontrola dostępu i regularne audyty, mają kluczowe znaczenie dla ochrony przed potencjalnymi zagrożeniami.
Transparentność modeli AI
Wreszcie, wyzwaniem może być brak przejrzystości w niektórych procesach podejmowania decyzji przez agentów AI. Trudno jest zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja dochodzi do wniosku, co sprawia, że trudno jest wyjaśnić jej zachowanie lub zidentyfikować potencjalne błędy.
Ten brak wyjaśnień może utrudniać zaufanie i adopcję, zwłaszcza w krytycznych aplikacjach, takich jak służba zdrowia czy finanse. Badacze aktywnie pracują nad technikami, które poprawią interpretację decyzji agentów sztucznej inteligencji, dzięki czemu ich rozumowanie będzie bardziej przejrzyste i zrozumiałe dla ludzi.
Agenci OVHcloud i AI
OVHcloud oferuje szeroką gamę rozwiązań chmurowych zaprojektowanych z myślą o wsparciu różnych aspektów rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji. Oto cztery kluczowe oferty:
AI Notebooks
OVHcloud dostarcza platformę do szybkiego uruchamiania notebooków Jupyter i VS Code w chmurze. Data scientists i deweloperzy mogą dzięki temu łatwo uzyskać dostęp do wstępnie skonfigurowanego środowiska z popularnymi bibliotekami i frameworkami machine learning. Pozwala wyeliminować uciążliwe zadania związane z lokalną konfiguracją i zapewnia skalowalne środowisko do pracy zespołowej, pozwalające eksperymentować z modelami AI i opracowywać je.
AI Training
Ułatwiają uczenie maszynowe i trenowanie modeli Deep Learning. OVHcloud oferuje dostęp do wydajnych procesorów GPU, zoptymalizowanej infrastruktury i narzędzi do efektywnego trenowania. Pozwala on użytkownikom na skalowanie obciążeń treningowych i efektywne zarządzanie zasobami, przyspieszając proces programowania i skracając czas wprowadzenia produktu na rynek.
AI Deploy
Rozwiązanie AI Deploy od OVHcloud upraszcza wdrażanie modeli machine learning w środowisku produkcyjnym. Zapewnia narzędzia do tworzenia punktów końcowych API, zarządzania wersjami i monitorowania wydajności. Pozwala to firmom na prostszą integrację modeli AI z ich aplikacjami i usługami, dzięki czemu są one dostępne dla użytkowników końcowych.
Punkty Końcowe AI (Alpha)
Rozwiązanie to, aktualnie dostępne w alfa, skupia się na zapewnieniu dostępu do wstępnie wytrenowanych modeli AI za pośrednictwem API. Dzięki temu deweloperzy mogą w prosty sposób zintegrować zaawansowane funkcje sztucznej inteligencji, takie jak rozpoznawanie obrazu, przetwarzanie języka naturalnego i analityka predykcyjna, z ich aplikacjami bez konieczności budowania i trenowania własnych modeli.
W OVHcloud omawiamy różne etapy cyklu życia sztucznej inteligencji, od fazy testów i rozwoju, po trenowanie i wdrażanie.
Naszym celem w OVHcloud jest demokratyzacja sztucznej inteligencji i zwiększenie jej dostępności dla firm i programistów każdej wielkości poprzez dostęp do wydajnej infrastruktury, zoptymalizowanych narzędzi i wstępnie przeszkolonych modeli.