ИИ Ангенты для чайников

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) является самой горячей темой в компьютерной сфере в наши дни, и это новая вычислительная граница, стимулирующая инновации во всех областях бизнеса и общества, включая поиск лекарств, бизнес, науку, образование, медицину, ИТ-безопасность и многое другое. ИИ также станет основной движущей силой для эффективности бизнеса и роста ВВП.

С тех пор как ChatGPT стал массово доступным после его выпуска OpenAI в ноябре 2022 года, потребители проявили особый энтузиазм к генеративным моделям ИИ, которые способны создавать оригинальный текст, изображения и видео по запросам. Продавцы жаждут действий в области ИИ. NVIDIA стимулирует разработку и внедрение ИИ с помощью своих графических процессоров (GPU), программных платформ ИИ и исследований. Intel продает процессоры, оптимизированные для ИИ, в то время как Microsoft встроила возможности ИИ в свои высокопроизводительные ноутбуки, операционную систему Windows и флагманские приложения для повышения производительности. Чтобы не отстать, Apple разработала набор инструментов ИИ под названием Apple Intelligence, который работает на iPhone, iPad и Mac.

Тем временем бизнес разрабатывает способы использования ИИ менее броско, но более практично, стремясь автоматизировать повторяющиеся процессы, повысить производительность без увеличения штата, получить преимущество над конкурентами и улучшить финансовые показатели.

Для бизнеса самой горячей темой в области ИИ является агентский ИИ — системы, которые используют несколько сущностей ИИ, называемых агентами, которые сотрудничают друг с другом для выполнения задач.

Об этой книге

Агентский ИИ для чайников, специальное издание Integrail, — это ваше руководство по тому, что такое агентский ИИ и как вы можете реализовать его в своем бизнесе. Агентский ИИ предоставляет фреймворк для построения рабочих процессов ИИ, которые включают нескольких агентов, каждый из которых выполняет свою задачу или набор задач. Каждый агент автономен, поэтому он способен к независимому мышлению и действию. У каждого агента есть датчики для получения физического или виртуального ввода из окружающей среды, цифровой мозг для оценки этого ввода и принятия решений, а также исполнительные механизмы, которые он использует для выполнения физических или виртуальных действий в своей среде.

Неверные предположения

Эта книга делает три предположения о вас, читателе:

• Вы работаете с ИИ в своей компании в качестве лица, принимающего бизнес-решения, создателя ИИ или пользователя ИИ.
• Ваша компания хочет использовать ИИ, чтобы сделать больше меньшими средствами — для повышения эффективности, увеличения производительности, снижения затрат, улучшения принятия решений и так далее.
• Вы хотите получить конкурентное преимущество над своими конкурентами — или увеличить свое существующее преимущество.

Глава 1: Знакомство с агентским ИИ

В этой главе вы ознакомитесь с текущим состоянием искусственного интеллекта (ИИ) и узнаете об агентском ИИ, захватывающем подходе, который значительно увеличивает возможности систем ИИ за счет использования нескольких автономных агентов для выполнения задач. Попутно вы изучите, как работает генеративный ИИ, поймете, как агентский ИИ опирается на традиционный ИИ, и увидите, как техника, называемая генерацией с дополненным извлечением, повышает мощность агентского ИИ. Наконец, вы познакомитесь с новым веб-сервисом, который позволяет вам быстро, легко и без написания единой строки кода создавать собственные агентские ИИ-приложения.

В ИИ агент — это интеллектуальная компьютерная программа, разработанная для достижения конкретных целей. ИИ-агент действует автономно, взаимодействует с окружающей средой, принимает решения и совершает действия.

Основы ИИ

ИИ — это разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение на основе опыта, понимание естественного языка и принятие решений путем рассуждений.

ИИ охватывает множество различных технологий. В целом, ИИ имеет шесть ключевых областей:

• Машинное обучение, в котором алгоритмы учатся на данных
• Обработка естественного языка, которая включает генерацию текста, перевод и распознавание речи
• Компьютерное зрение, которое включает распознавание лиц и обнаружение объектов
• Робототехника и автономные системы, которые объединяют ИИ с робототехникой для таких задач, как промышленная автоматизация и дроны
• Экспертные системы, которые используют ИИ для имитации человеческих способностей принятия решений
• Генеративный ИИ, который фокусируется на создании нового контента, такого как текст или изображения

Недавно генеративный ИИ привлек внимание заголовков, но другие области также важны и быстро развиваются. Агентский ИИ, который сейчас приобретает известность, использует ИИ-агентов, объединяющих возможности из различных областей ИИ, в связные рабочие процессы, которые автоматизируют бизнес-процессы.

Использование ИИ также стремительно растет в потребительской сфере:

• Вы можете генерировать текст с помощью ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot и других чат-ботов на основе ИИ.
• Вы можете генерировать изображения по текстовым запросам, используя такие инструменты, как DALL-E от OpenAI, Midjourney и Stable Diffusion. Аналогично, вы можете генерировать видео по текстовым запросам, используя такие инструменты, как Runway ML или Synthesia.
• Виртуальные помощники ИИ повсюду: Siri на iPhone от Apple, Google Assistant на телефонах Android и Alexa на устройствах Amazon борются за ваше внимание.
• Netflix, Spotify, YouTube и Amazon используют ИИ для своих рекомендательных систем для фильмов, музыки, видео и продуктов.
• Apple разработала набор инструментов ИИ, который она называет Apple Intelligence, и встроила их в iPhone, iPad и Mac.

ИИ также широко используется в бизнесе, о чем я расскажу в следующем разделе.

Анализ ИИ в корпоративной среде

Бизнес может извлечь из ИИ даже больше пользы, чем потребители, поэтому неудивительно, что компании во многих секторах внедряют ИИ для повышения эффективности, автоматизации повторяющихся задач и стимулирования инноваций. Бизнес-секторы используют ИИ по-разному:

• Все секторы: ИИ-чат-боты выступают в качестве первой линии поддержки клиентов, отвечая на простые запросы и перенаправляя более сложные запросы человеческим агентам.
• Большинство секторов: Системы ИИ улучшают управление цепочками поставок, прогнозируя спрос; оптимизируя запасы, транспортировку и логистику; а также выявляя потенциальные риски и сбои, давая вам возможность планировать их.
• Здравоохранение: ИИ выполняет такие задачи, как анализ медицинских изображений для помощи в диагностике заболеваний и обработка больших объемов данных для ускорения разработки новых лекарств.
• Финансы: Алгоритмы ИИ анализируют огромные объемы транзакционных данных в режиме реального времени для выявления возможного мошенничества. Системы ИИ также выполняют кредитный скоринг клиентов, включая такие факторы, как активность в социальных сетях и онлайн-поведение, а также традиционный кредитный скоринг (на основе финансовых данных, таких как суммы долга и история платежей).
• Розничная торговля: Системы ИИ используют информацию о клиентах и историю покупок для создания персонализированного клиентского опыта и оптимизации ценовой стратегии.

Изучение принципов работы и возможностей генеративного ИИ

Системы ИИ, которые позволяют создавать контент — такой как текст, изображения или видео — помогли стимулировать потребительское принятие ИИ. Этот тип системы ИИ называется генеративным ИИ, который изучает закономерности из своих обучающих данных и использует их для генерации нового, похожего контента на основе введенных вами запросов. Генеративный ИИ стал огромным шагом вперед по сравнению с традиционным ИИ, который выполняет задачи на основе заранее определенных шаблонов, запрограммированных в него.

Подобно потребителям, бизнес с энтузиазмом принял генеративный ИИ. Бизнес использует генеративный ИИ для выполнения широкого спектра задач, таких как:

• Маркетинг: Автоматическое создание описаний продуктов, материалов для социальных сетей, таких как посты в блогах, или маркетинговых кампаний.
• Продажи: Генерировать потенциальные лиды из данных клиентов и создавать индивидуальные предложения для клиентов.
• Управление персоналом: Написание точных и актуальных описаний вакансий. Отсеивание резюме для выявления неквалифицированных кандидатов.
• Юриспруденция: Составление черновиков контрактов и других юридических документов для проверки экспертами.
• Исследования и разработки: Анализ рынка и предложений конкурентов для выявления потенциальных областей продуктов. Мозговой штурм новых идей продуктов и генерация концепций дизайна.

Используя генеративный ИИ, ваш бизнес может не только сэкономить время, усилия и деньги, но и более гибко осуществлять изменения стратегического направления, быстрее реагировать на возможности и отличаться от конкурентов. Генеративный ИИ также играет важную роль в рабочих процессах агентского ИИ.

Узнаем, как агентский ИИ расширяет возможности традиционного ИИ

Традиционный ИИ, который иногда называют узким ИИ, предназначен для превосходного выполнения конкретной задачи, которую он выполняет изолированно. До сих пор генеративный ИИ в значительной степени следовал этой схеме, причем большинство приложений генеративного ИИ использовали только одного агента.

Напротив, агентский ИИ увеличивает возможности ИИ за счет использования нескольких агентов, работающих сообща, что позволяет автоматизировать весь рабочий процесс, а не только отдельную задачу. В рамках рабочего процесса каждый агент выполняет конкретную задачу, для которой он специализирован, во многом так же, как человеческие работники работают вместе в команде.

ИИ-агенты, которые вы используете в агентском ИИ, могут взаимодействовать с реальным миром. У агента есть физические или виртуальные датчики для сбора входных данных, "мозг" — компьютерная система для интерпретации данных и принятия решений, а также физические или виртуальные исполнительные механизмы, которые позволяют ему совершать физические или виртуальные действия. Подробное описание компонентов агента см. в главе 2.

Выбирая подходящих агентов для ваших агентских рабочих процессов и настраивая их для эффективного сотрудничества, вы можете создавать рабочие процессы, которые полностью и эффективно автоматизируют процессы, и которые освобождают ваш персонал для сосредоточения на стратегических инициативах.

Агентские системы ИИ более мощны и способны, чем традиционные системы ИИ. Агентские системы ИИ созданы для автономной работы, принятия решений, соответствующих заранее определенным целям. Они не просто реагируют; они проактивно решают проблемы и делают независимый выбор. Например, сельскохозяйственные дроны, управляемые агентским ИИ, могут контролировать состояние посевов, обнаруживать вредителей и принимать решения о лучшем времени для полива или внесения пестицидов на основе данных датчиков в реальном времени.

Усиление агентского ИИ с помощью RAG

Модели генеративного ИИ возвращают результаты, основанные на их обучающих данных. Чтобы обойти эту проблему, ИИ-агент может использовать генерацию с дополненным извлечением (RAG) для доступа к внешним источникам данных в дополнение к своим обучающим данным. RAG может давать еще лучшие результаты, предоставляя модели все более специфические данные. Объединяя данные, возвращаемые RAG, с данными из своей обучающей базы данных, агент может генерировать контент, который является точным, релевантным и актуальным.

Добавление данных в реальном времени из внешних источников с помощью RAG повышает понимание агента, улучшает его принятие решений и придает ему большую автономию.

Многие агентские ИИ-рабочие процессы используют несколько агентов, которые сотрудничают и принимают решения на основе самой последней доступной информации. RAG необходим в таких рабочих процессах для предоставления агентам актуальной информации, которая позволит им принимать подходящие решения.

Глава 2: Понимание преимуществ ИИ-агентов

Для автоматизации задач искусственный интеллект (ИИ) использует агентов — программное обеспечение или системы, способные автономно совершать действия. В этой главе вы изучите, что представляют собой ИИ-агенты и на что они способны. Вы проанализируете компоненты ИИ-агента: от датчиков, которые агент использует для восприятия, до алгоритмов и моделей, которые обрабатывают информацию и принимают решения. После этого вы рассмотрите, как можно заставить нескольких агентов работать вместе для выполнения более сложных действий, чем может справиться один агент. Наконец, вы узнаете, как агентский ИИ предоставляет фреймворк для интеграции нескольких агентов в единый рабочий процесс для автоматизации процесса.

Определение ИИ-агентов и их возможностей

ИИ-агенты играют центральную роль в использовании ИИ для выполнения задач. В ИИ агент — это программная программа или система, способная взаимодействовать со своей средой, принимать решения и совершать действия.

Вот ключевое различие между традиционным программным приложением и ИИ-агентом: традиционное приложение следует строгим инструкциям пользователя, но ИИ-агент построен для большей гибкости, позволяя ему адекватно реагировать на изменяющиеся входные данные и среды.

Вот три примера ИИ-агентов:

• Чат-бот службы поддержки: Многие компании развертывают ИИ-агентов в качестве чат-ботов службы поддержки. Такой чат-бот получает запросы клиентов в качестве входных данных, обрабатывает эти данные для определения потребностей клиента и выдает соответствующие ответы. Со временем, по мере обработки большего количества запросов, качество и точность чат-бота должны постепенно улучшаться.
• Система рекомендаций: Веб-сайты магазинов или аренды часто внедряют системы рекомендаций, чтобы информировать своих клиентов о других товарах, которые могут их заинтересовать. Используя алгоритмы глубокого обучения для анализа огромных объемов данных, агент системы рекомендаций может выявлять закономерности, которые ускользают от человеческого анализа. Аналогично, используя обработку естественного языка, агент может достаточно хорошо интерпретировать предпочтения клиентов, чтобы генерировать релевантные персонализированные рекомендации.
• Автономные транспортные средства: Эти транспортные средства работают на ИИ-агентах, которые принимают входные данные, принимают решения и автономно перемещаются. Хотя создание самоуправляемых транспортных средств для безопасного и надежного личного транспорта на общественных дорогах остается в будущем, самоуправляемые транспортные средства демонстрируют свой потенциал в более контролируемых условиях. Например, автономные тракторы могут пахать поля с минимальным перекрытием, регулировать глубину обработки почвы в зависимости от толщины и качества почвы, а также применять точные дозы удобрений и пестицидов для повышения качества посадки семян с точностью до миллиметра.

Изучение компонентов ИИ-агента

В общих чертах, вы можете думать об ИИ-агенте как о чем-то похожем на человека, использующего три основных класса компонентов:

• Глаза, уши, осязание: Глазами агента могут быть физические устройства, такие как камеры или радары, или программные устройства, которые фиксируют текст или ввод пользователя. Аналогично, агент может слышать через микрофоны и чувствовать через датчики.
• Мозг: Вместо серого вещества, мозг агента — это большая языковая модель (LLM), которая использует модели, правила и алгоритмы. Мозг получает входные данные от датчиков и интерпретирует эти данные, используя модели и правила машинного обучения. Затем мозг запускает алгоритмы принятия решений, чтобы решить, какое действие предпринять, и отдает команды "рукам" для выполнения этого действия.
• Руки: Агент использует свои руки для выполнения действий, либо физически (например, управляя самоуправляемым транспортным средством), либо виртуально (например, записывая данные в базу данных). Агент также может использовать другие "части тела" для выполнения действий. Например, там, где человек может использовать голосовые связки и язык для разговора, агент может синтезировать речь.

Например, рассмотрим, как компоненты работают вместе в агенте, который проводит маркетинговую кампанию:

• Глаза и уши собирают релевантные данные, такие как целевая демография, рыночные тенденции и поведение клиентов.
• Мозг определяет подходящие сегменты клиентов для продукта, прогнозирует тенденции и поведение клиентов, а также выбирает подходящие маркетинговые каналы и сообщения.
• Руки генерируют персонализированные маркетинговые сообщения и посты в социальных сетях; запускают и управляют маркетинговыми кампаниями, корректируя их с обратной связью в реальном времени; и взаимодействуют с клиентами для предоставления персонализированной поддержки.

Выполнение сложных задач с помощью многоагентных систем (МАС)

Индивидуальные агенты могут выполнять впечатляющие подвиги. Но истинная сила агентского ИИ заключается в объединении агентов в многоагентные системы, которые могут выполнять сложные рабочие процессы.

Многоагентная система (сокращенно МАС) — это система, построенная из нескольких автономных ИИ-агентов. Эти агенты взаимодействуют со своей средой и работают вместе для достижения общей цели.

В МАС каждый агент выполняет свою специализированную задачу. Вот пример, в котором три агента автоматизируют покупки на веб-сайте электронной коммерции:

• Поддержка клиентов: Один агент обрабатывает запросы клиентов, решая их сам, когда может, и перенаправляя их человеческим агентам, когда не может.
• Обработка заказов: Второй агент обрабатывает и выполняет заказы, размещенные клиентами.
• Мониторинг запасов: Третий агент отслеживает уровень запасов, заказывая товары по мере необходимости.

В то время как каждый агент выполняет свою собственную задачу, вместе они образуют МАС, которая автоматизирует покупки.

Создание решений с использованием агентского ИИ как фреймворка

Агентский ИИ — это фреймворк, который позволяет интегрировать несколько ИИ-агентов в связные рабочие процессы. Вместо развертывания нескольких отдельных ИИ-агентов для выполнения их задач изолированно, вы используете фреймворк агентского ИИ, чтобы эти агенты бесшовно сотрудничали в рабочем процессе. Это сотрудничество позволяет вам автоматизировать более сложные процессы, чем при использовании агентов по отдельности.

В качестве примера рассмотрим рабочий процесс продаж, использующий трех ИИ-агентов. Первый агент генерирует лиды, второй агент взаимодействует с лидами и развивает отношения с ними, а третий агент планирует последующие действия по мере необходимости. Координируя действия друг с другом, обмениваясь данными в реальном времени и принимая решения по мере необходимости, агенты гарантируют, что рабочий процесс проходит гладко, позволяя бизнес-процессам завершаться упорядоченным образом.

Используя фреймворк агентского ИИ, ваша компания может создавать гибкие и масштабируемые решения, отвечающие ее бизнес-потребностям. Когда эти потребности меняются, вы можете быстро модифицировать рабочий процесс, не начиная все с нуля. Например, вы можете добавить новых агентов в рабочий процесс для выполнения дополнительных задач, которые теперь требуются в процессе рабочего процесса.

Глава 3: Представление о том, как агентский ИИ объединяет элементы ИИ

В этой главе вы узнаете об элементах искусственного интеллекта (ИИ), используемых для создания агентских ИИ-решений. Вы познакомитесь с моделями ИИ, используемыми для обеспечения работы агентского ИИ, такими как модели генеративного ИИ (GenAI), модели обучения с подкреплением и нейронные сети. Вы изучите роль больших языковых моделей (LLM) в многоагентных системах и узнаете, как использовать бенчмаркинг для выбора подходящих моделей ИИ для проектов агентского ИИ. Вы также выявите ИИ-галлюцинации — по сути, когда системы ИИ лгут вам — и как минимизировать эту проблему. Наконец, вы изучите, как использовать генерацию с дополненным извлечением (RAG), чтобы ИИ-агенты могли принимать подходящие решения и повышать точность результатов агентского ИИ.

Знакомство с моделями ИИ, используемыми в агентском ИИ

У каждого ИИ-агента есть модель ИИ, которая действует как его мозг, контролируя, как агент интерпретирует данные и как он реагирует на входные данные. Модель ИИ — это математический фреймворк, представляющий реальную систему или концепцию. Модель состоит из алгоритмов и структур данных, которые обрабатывают данные для классификации информации, прогнозирования, получения инсайтов или принятия действий на основе закономерностей.

Доступно множество различных моделей ИИ. Следующие три модели широко используются в агентском ИИ:

• Генеративные модели: Это программы ИИ, которые могут понимать ввод на естественном языке и генерировать вывод на естественном языке. Генеративные модели могут добавлять творческие возможности ИИ-агентам, позволяя им лучше сотрудничать, эффективнее решать проблемы и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. Некоторые из наиболее известных генеративных моделей — это LLM, модели, обученные на огромных объемах текстовых данных и способные выполнять различные задачи, от генерации творческого контента до ответов на вопросы и резюмирования текста. Примеры LLM включают серии Generative Pre-trained Transformer (GPT) от OpenAI, используемые в ChatGPT и других местах, а также LLM Gemini от Google.
• Модели обучения с подкреплением: Эти модели учатся методом проб и ошибок. Они взаимодействуют со своей средой, получая вознаграждение за желаемые действия и наказание за нежелательные действия. Системы обучения с подкреплением особенно полезны для принятия решений в сложных и динамичных средах. В агентских рабочих процессах вы можете использовать модели обучения с подкреплением для эффективного обучения ИИ-агентов сотрудничеству.
• Нейронные сети: Нейронные сети, которые включают рекуррентные нейронные сети (RNN) и сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), могут выявлять сложные закономерности и отношения в данных. Они часто используются для таких задач, как обработка естественного языка и распознавание изображений. RNN и LSTM могут обрабатывать последовательные данные, сохранять контекст, учиться на опыте и эффективно сотрудничать с другими агентами в рабочих процессах.

В то время как большинство приложений ИИ ограничивают вас использованием только одной LLM, многоагентные системы позволяют вам выбирать LLM.

Выявление и минимизация ИИ-галлюцинаций

Хотя модели ИИ обычно возвращают точную информацию, иногда они страдают от сбоев, называемых галлюцинациями, при которых они возвращают информацию, фактически неверную, вводящую в заблуждение или просто бессмысленную. Например, юристы, использующие ИИ для подготовки аргументов, сталкивались с галлюцинациями, такими как LLM, включающие сфабрикованные дела наряду с подлинными.

Галлюцинации LLM иногда попадают в заголовки, потому что могут иметь серьезные последствия, особенно в областях с высокой степенью влияния, таких как право, финансы или здравоохранение. Но LLM далеко не единственные модели ИИ, которые могут галлюцинировать. Например, генеративно-состязательные сети (GAN), используемые для генерации изображений, могут создавать артефакты или искаженные изображения; модели распознавания речи могут неверно интерпретировать ввод или команды из-за низкого качества звука или шума; а автономные системы, такие как самоуправляемые транспортные средства, могут галлюцинировать несуществующие препятствия.

В системе с одним агентом вы должны использовать человеческий надзор для проверки точности и пригодности результатов модели ИИ. Однако в агентском ИИ вы можете использовать несколько агентов для смягчения галлюцинаций, обеспечивая обратную связь в реальном времени между агентами для удержания результатов в рамках выбранных вами параметров. Этот уровень верификации недоступен в системах с одним агентом.

Повышение точности за счет включения RAG

В то время как модели ИИ могут выдавать быстрые и точные ответы, опираясь на данные, на которых они были обучены, вам необходимо, чтобы ответы включали самую актуальную информацию для своевременности и точности. Вы можете добавить эту информацию с помощью RAG. В RAG, когда модель ИИ получает запрос, она извлекает не только исторические данные из своего обучающего набора, но и данные в реальном времени из внешних источников, таких как базы данных или веб-сайты. Затем модель генерирует свой ответ, используя всю релевантную информацию, которую она извлекла, что позволяет принимать динамические решения, соответствующие контексту.

Предоставляя самую последнюю и релевантную информацию, RAG может снизить риск возникновения ИИ-галлюцинаций. RAG также имеет преимущество в повышении доверия пользователей к ИИ, предоставляя результаты, содержащие актуальные данные.

ПОВЫШЕНИЕ АВТОНОМНОСТИ И АДАПТИВНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ВЕКТОРНОЙ ПАМЯТИ

Многие агентские системы ИИ используют векторную память, которая хранит данные в виде векторов (числовых последовательностей) для представления сложных концепций и отношений. Хранение данных в виде векторов дает множество преимуществ, включая возможность агентской системы ИИ поддерживать контекст со временем, что углубляет контекстное понимание и принятие решений; быстро извлекать информацию на основе ее сходства с вектором поиска; и делать прогнозы и отвечать на вопросы.

Глава 4: Автоматизация бизнес-процессов с помощью агентского ИИ

Чтобы ваш бизнес работал гладко и эффективно, и чтобы вы делали больше без увеличения штата и затрат, вы хотите автоматизировать как можно больше его операций. В этой главе вы сначала определите общие преимущества, которые агентская автоматизация на основе искусственного интеллекта (ИИ) может предложить бизнесу. Затем вы рассмотрите, как агентский ИИ может автоматизировать целые рабочие процессы от начала до конца, и как вы можете подключить рабочие процессы к вашим существующим бизнес-инструментам. Наконец, вы узнаете, как оптимизировать ваши автоматизированные рабочие процессы путем ввода подходящих запросов.

Признание преимуществ автоматизации с помощью агентского ИИ

В типичном бизнесе самый простой способ начать внедрение автоматизации — это повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, обработка счетов или управление запасами. Автоматизация таких изолированных задач может быстро принести некоторую пользу, но это только низко висящий плод. Вы можете получить гораздо большую выгоду, автоматизируя целые рабочие процессы, вместо того чтобы решать отдельные задачи по частям.

Именно здесь агентский ИИ проявляет себя. В настройке агентского ИИ агенты не работают изолированно; вместо этого они сотрудничают для обработки сложных рабочих процессов, передавая задачи друг другу по мере необходимости для полной сквозной автоматизации.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью агентского ИИ обеспечивает четыре ключевых преимущества:

• Более высокая эффективность: Задачи обрабатываются быстрее, а необходимость ручного вмешательства сокращается или устраняется.
• Более высокая точность: Вы можете запрограммировать ваших ИИ-агентов на обеспечение высокой точности, минимизируя риск человеческой ошибки.
• Экономия средств: Автоматизированные системы сокращают ваши операционные расходы за счет уменьшения человеческого труда.
• Масштабируемость: Быстро масштабируйте ваши агентские ИИ-системы для обработки возросших объемов данных и задач без добавления персонала или увеличения рабочих часов.

Автоматизация сквозных рабочих процессов

Агентский ИИ позволяет автоматизировать сложные, многошаговые рабочие процессы от начала до конца, даже если рабочие процессы затрагивают различные отделы. Эта возможность обеспечивает значительный прирост производительности по сравнению с автоматизацией отдельных задач в изоляции. Например, предположим, вам нужно создать сквозной рабочий процесс для запуска маркетинговой кампании. Вы можете использовать четырех агентов, например:

• Первый агент: Использует LLM для генерации контента кампании.
• Второй агент: Обрабатывает сегментацию клиентов и таргетинг для кампании.
• Третий агент: Организует взаимодействие по электронной почте или в социальных сетях, извлекая данные в реальном времени с помощью генерации с дополненным извлечением (RAG), чтобы сообщения или посты были релевантными.
• Четвертый агент: Собирает данные о производительности кампании, анализирует их и передает ключевые инсайты маркетинговой команде.

Даже в этом простом примере вы можете увидеть силу и гибкость агентского ИИ. Каждый агент работает автономно для выполнения задач, но он сотрудничает с другими агентами для завершения рабочего процесса в целом. Объединяя агентов в рабочий процесс, вы автоматизируете сложный процесс, который не смог бы обработать один агент.

Интеграция рабочих процессов с существующими бизнес-инструментами

При автоматизации бизнес-процессов с помощью рабочих процессов вам необходимо подключить ваших ИИ-агентов к вашим существующим бизнес-инструментам через их интерфейсы прикладного программирования (API). Агентский ИИ может помочь вам более эффективно, чем традиционные системы ИИ, обрабатывать сложные, кросс-департаментные процессы, такие как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирование ресурсов предприятия (ERP) и управление человеческими ресурсами (HRM).

Интеграция рабочих процессов с вашими существующими бизнес-инструментами имеет два ценных преимущества. Во-первых, вы предоставляете агентам доступ к самой точной и актуальной информации, устраняя информационные хранилища, которые могут привести к упущенным возможностям или неполноценному принятию решений. Во-вторых, вам не нужно менять свою ИТ-инфраструктуру — вам нужно только подключить агентов к ней.

КЕЙСЫ АВТОМАТИЗАЦИИ РАБОЧИХ ПРОЦЕССОВ

Преимущества автоматизации бизнес-процессов с помощью агентского ИИ можно увидеть на двух реальных примерах:

• Автоматизация службы поддержки клиентов: Финансовая компания создала многоагентную систему поддержки клиентов на основе ИИ. Агенты автоматически отвечают на часто задаваемые вопросы, значительно сокращая время ответа компании; управляют взаимодействием с клиентами, передавая более сложные запросы человеческим агентам; и отслеживают удовлетворенность клиентов.

(продолжение)

• Автоматизация конвейера продаж: Компания, предоставляющая программное обеспечение как услугу (SaaS), автоматизировала весь свой конвейер продаж. Рабочий процесс использует несколько ИИ-агентов для квалификации лидов, управления взаимодействием, планирования встреч и последующего сопровождения потенциальных клиентов. Передача административных задач ИИ позволила команде продаж сосредоточиться на закрытии сделок, что привело к 20-процентному увеличению конверсии продаж.

Оптимизация автоматизированных рабочих процессов с помощью инженерии запросов

Чтобы ваши автоматизированные рабочие процессы работали так, как вы задумали, вы должны предоставить им подходящий ввод с помощью запросов. Этот процесс называется инженерией запросов (prompt engineering), которая является искусством составления запросов (входов), приводящих к нужным вам результатам. Запросы должны быть достаточно точными, чтобы модель ИИ выдавала точные, релевантные и контекстно-соответствующие ответы.

Инженерия запросов крайне важна в агентском ИИ, где агенты должны интерпретировать и действовать на основе выходов друг друга. Это требует точных, скоординированных запросов, которые обеспечивают бесшовную связь между агентами и приводят к единому рабочему процессу.

Рассмотрим рабочий процесс службы поддержки клиентов, который использует двух агентов: Изначальный агент отфильтровывает общие запросы, а второй агент определяет, когда более сложная проблема требует вмешательства человека. Вы запрашиваете у первого агента вернуть определенные типы информации, такие как детали продукта или гарантийные политики, и запрашиваете у второго агента оценить сложность запросов и решить, когда требуется человеческая поддержка.

Эффективное составление запросов особенно важно, когда вы используете RAG для включения данных в реальном времени в выводы вашего ИИ. Инженерно настраивая подходящие запросы, вы можете заставить ваших ИИ-агентов выдавать точные и контекстно-подходящие результаты на основе самой последней доступной информации.

Глава 5: Разработка агентских ИИ-приложений

Агентский ИИ предлагает огромные преимущества для бизнеса. Создавая рабочие процессы, которые включают правильно выбранных ИИ-агентов с тщательно разработанными запросами, вы можете автоматизировать целые бизнес-процессы, повышая производительность и экономя время, усилия и деньги. Более того, вы можете быстро адаптировать эти рабочие процессы, добавляя новых агентов для выполнения других задач или масштабируя их для удовлетворения возросшего спроса.

Сборка рабочих процессов с использованием нескольких агентов

Чтобы использовать всю мощь агентского ИИ, вы хотите создавать сложные рабочие процессы, включающие несколько ИИ-агентов, а не одну модель ИИ. При использовании нескольких агентов каждый агент может выполнять конкретную функцию, в которой он превосходит других. Например, вы можете создать рабочий процесс, в котором один агент занимается запросами клиентов, второй агент обрабатывает информацию о платежах, а третий агент генерирует отчеты. ИИ-агенты работают сообща, чтобы выполнить все действия, необходимые в рабочем процессе. Это похоже на то, как люди могут работать вместе в бизнес-команде, каждый выполняя задачи, для которых (идеально, по крайней мере) он наиболее квалифицирован.

Добавление контекстной осведомленности путем включения RAG

RAG позволяет добавлять данные из внешних источников данных к данным, на которых обучалась модель. Учитывая, что обучающие данные могут устареть, добавление динамических данных из реального мира — отличный способ повысить производительность модели ИИ, позволяя ей принимать лучшие решения и выдавать более точный результат.

Используя RAG, агенты могут извлекать данные в реальном времени из источников, таких как базы данных, облачное хранилище или приложения, подключенные к рабочему процессу через интерфейсы прикладного программирования (API). Например, в рабочем процессе поддержки клиентов ИИ-агент, которому поручено ответить на запрос клиента, может извлечь историю заказов клиента с помощью RAG для помощи в составлении полезного ответа.

RAG полезен в многоагентных системах, поскольку он может предоставлять агентам ИИ актуальную, контекстно-релевантную информацию в реальном времени. Добавляя RAG в рабочий процесс, вы гарантируете, что агенты принимают решения на основе актуальной информации, что помогает сделать результаты агентов более точными и отзывчивыми.

Глава 6: Десять бизнес-преимуществ агентского ИИ

Используя нескольких агентов, которые сотрудничают друг с другом, агентский искусственный интеллект (ИИ) обеспечивает большую автоматизацию, интеллектуальность и эффективность, чем традиционные решения ИИ с одним агентом. Агентский ИИ может принести бизнесу такие преимущества:

• Создавайте именно тех агентов, которые вам нужны. Агентский ИИ позволяет создавать пользовательских агентов, точно соответствующих потребностям и целям вашей компании, вместо того чтобы довольствоваться частичными решениями. Например, финансовая фирма может создать решение на базе агентского ИИ для сокращения времени обработки кредитов, в то время как производственная компания может автоматизировать управление запасами с помощью агентского ИИ.
• Создавайте агентов, доступных 24/7 365 дней в году. Созданные вами пользовательские агенты могут работать круглосуточно и круглый год. Постоянно работающие агенты отлично подходят для быстрого выполнения рутинных задач с минимальными затратами или без них. Например, вы можете создать агентов для обеспечения первого уровня поддержки клиентов, которые самостоятельно обрабатывают стандартные запросы, но при этом передают более сложные запросы человеческому агенту поддержки либо в режиме реального времени, либо через систему очереди.
• Сокращайте затраты. Агентский ИИ сокращает затраты вашего бизнеса несколькими способами, например, путем автоматизации повторяющихся задач, оптимизации процессов и сокращения штата сотрудников.
• Экономьте время и усилия. ИИ-агенты могут избавить вас и ваших коллег от рутинной работы, связанной с повторяющимися задачами, позволяя сосредоточиться на более стратегической и сложной работе.
• Автоматизируйте и оптимизируйте бизнес-операции. Вы можете использовать агентский ИИ для автоматизации и оптимизации ваших бизнес-операций, даже если они включают различные отделы или компьютерные системы. Дополнительным бонусом является то, что внедрение агентского ИИ вынуждает вас тщательно изучать свои бизнес-процессы, что может привести к выявлению неэффективности или дублирования усилий, которые вы можете устранить.
• Повышайте производительность. Оптимизация процессов, как упоминалось ранее в этом списке, может повысить производительность, а также обеспечить более быстрое реагирование на бизнес-возможности и стимулы.
• Получайте конкурентное преимущество. Агентский ИИ может помочь получить конкурентное преимущество, улучшая принятие решений, повышая операционную эффективность и предоставляя улучшенный клиентский опыт за счет персонализации.
• Быстро масштабируйте свои операции с минимальным наймом. Когда ваш бизнес достигает успеха, вам необходимо быстро масштабировать операции. Наем новых сотрудников связан как с серьезными затратами, так и со временем, необходимым для того, чтобы новые сотрудники освоились и стали продуктивными. Напротив, создание и развертывание нового ИИ-агента происходит быстро, стоит мало и не приводит к избыточному штату, если вам нужно сократить масштабы.
• Используйте агентов для выявления и снижения рисков. Агенты могут выявлять риски, анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности, предвещающие проблемы. Например, анализируя данные о поставках и включая самые последние данные через генерацию с дополненным извлечением (RAG), агент может предсказать риск сбоев в цепочке поставок и предложить способы снижения этого риска.
• Мыслите нестандартно и широко. Вы можете использовать агентский ИИ, чтобы подвергать сомнению общепринятые представления и предлагать альтернативные подходы к решению проблем. Анализируя огромные объемы данных, агентский ИИ может выявлять закономерности и связи, которые ускользнули бы от человеческого анализа. Вы можете включить агентский ИИ в свои мозговые штурмы, чтобы воспользоваться его иным взглядом и инсайтами, которые он может предоставить.