Намираме се в разгара на това, което интернет обича да нарича „революция в изкуствения интелект“. Вероятно сте забелязали, че инструментите за изкуствен интелект проникват в почти всеки аспект от нашата работа, от автоматизирането на рутинни задачи до подпомагането на процесите на вземане на решения.
Сред нововъзникващите AI инструменти са агентите, базирани на знания, които използват обширна база от знания, за да предоставят отговори и полезни прозрения.
В тази статия ще обсъдим механиката на агентите, базирани на знания, в изкуствения интелект, как те променят работните места и защо са на път да се превърнат в съществена част от всеки далновиден екип.
⏰ 60-секундно резюме
- Агентите, базирани на знания, са системи за изкуствен интелект, които имат достъп до, анализират и предоставят релевантна информация от хранилище на знания.
- Те са изградени върху два основни компонента: база от знания за съхранение на данни и система за изводи за разсъждения.
- Агентите, базирани на знания, събират данни, интерпретират ги, извличат релевантни знания и предоставят полезни резултати.
- Техните приложения включват здравеопазване за подкрепа на пациенти, обслужване на клиенти за незабавна помощ и финанси за управление на съответствието.
Какво е агент, базиран на знания?
Агентът, базиран на знания, е AI система, която използва усъвършенствани AI техники за достъп, интерпретиране и предоставяне на информация от структурирано хранилище на знания. Освен съхранението на данни, тези агенти анализират знанията, съхранени в бази данни, за да решават проблеми или да предоставят полезни прозрения.
Чрез представянето на знания в машинно четим формат чрез език за представяне на знания, те позволяват на системите да интерпретират, разсъждават и вземат решения.
Те включват методи като пропозиционална логика, логика от първи ред, семантични мрежи, рамки и онтологии, като всеки от тях предлага различни начини за представяне на взаимоотношения и обекти. KRL са от решаващо значение за изкуствения интелект и информационните системи, като позволяват на машините да съхраняват знания, да правят изводи и да комуникират между платформи.
За разлика от други AI агенти (като чатботове или виртуални асистенти), агентите, базирани на знания, могат да обработват сложни запитвания. Това също така улеснява значителни подобрения в управлението на времето и ефективността. Вижте тези статистики от Mckinsey Global Institute:
📌 Пример: Rufus, AI асистентът за пазаруване на Amazon, функционира като AI агент за управление на знания, като използва обширна база от знания, включваща продуктови каталози, клиентски отзиви, въпроси и отговори и информация от интернет.
Използвайки обработка на естествен език, Rufus разбира запитванията на клиентите и използва Retrieval Augmented Generation (RAG), за да намери подходяща информация и да генерира изчерпателни отговори. Този процес включва извличане на подходящи данни от базата му от знания и допълването им с контекста на запитването на потребителя.
Непрекъснатото учене чрез обратна връзка от потребителите и усилващо учене позволява на Rufus да усъвършенства отговорите си и да подобри способността си да предоставя полезни отговори. По същество, Rufus централизира, организира, разпространява и персонализира знанията, свързани с пазаруването, като дава възможност на клиентите да вземат информирани решения за покупка.
Компоненти на агентите, базирани на знания
В основата на всеки агент, базиран на знания в изкуствения интелект, лежат два ключови компонента: базата от знания и механизмът за извличане на заключения. Тези компоненти работят заедно, за да предоставят интелигентни, съобразени с контекста прозрения.
Базата от знания
Представете си базата от знания като мозъка на агента. Там се съхраняват всички важни факти, правила и полезни подробности, готови да бъдат използвани, когато е необходимо. Базата от знания дава на агента неговата интелигентност – като енциклопедия, която не просто стои на рафта, а активно помага при вземането на решения. За разлика от традиционните бази данни, базата от знания расте и се развива. Добавя се нова информация, а остарелите подробности се заменят, за да се предоставят подходящи отговори.
🧠 Знаете ли, че... Базата от знания може да съхранява както структурирани данни (като електронни таблици), така и неструктурирани данни (като имейли или чат логове), което я прави универсална за всякакъв тип запитвания.
Инференционният двигател
Инференционният двигател е като партньор за решаване на проблеми на базата от знания. Той не само извлича информация, но и прилага логическо мислене, за да анализира данни, да прави заключения и да взема информирани решения въз основа на знанията на агента.
Инференционният двигател дава на агента, базиран на знания, способността да „разсъждава“ и да дава интелигентни, съобразени с контекста отговори.
Той използва следните техники за изкуствен интелект, за да предостави информация и решения:
| Техника | Значение | Пример |
| Дедукция | Използва общи правила или факти и ги прилага, за да изведе заключения. | Правило: Всички служители с над 10 години опит отговарят на изискванията за старша ръководна длъжност. Факт: Алекс има 12 години опит. Заключение: Алекс отговаря на изискванията за старша ръководна длъжност. |
| Индукция | Извежда общи заключения от конкретни примери или модели. Тези заключения са вероятни, но не са гарантирани. Помага при анализа на тенденциите. | Наблюдение: Производителността на екипа се е увеличила с 15% през последните три месеца, когато са били въведени гъвкави работни часове. Индуктивно заключение: Гъвкавите работни часове вероятно подобряват производителността. |
| Отвличане | Започва с наблюдение и работи обратно, за да намери най-вероятното обяснение. Често се използва за диагностика или отстраняване на проблеми. | Наблюдение: Времето за реакция на системата е необичайно бавноВъзможни обяснения (от базата знания): Висока натовареност на сървъра или проблеми с мрежатаАбдуктивно заключение: Високата натовареност на сървъра е най-вероятната причина, въз основа на предишни инциденти |
📖 Прочетете още: Как да създадете вътрешна база от знания за вашия екип
Видове агенти, базирани на знания
Агентите на изкуствения интелект, базирани на знания, се предлагат в различни форми, като всяка от тях е проектирана да отговори на конкретни нужди или среди. Нека разгледаме основните видове агенти, базирани на знания, и как те се отличават в различни сценарии:
Обикновени рефлексни агенти
Обикновените рефлексни агенти са като експертите по AI от типа „ако-тогава-това”. Те следват набор от предварително определени правила и реагират незабавно на конкретни входни данни, без да се притесняват от предишни събития. Мислете за тях като за надеждни и прями спътници – идеални за предвидими, повтарящи се задачи.
📌 Пример: Система за медицинска диагностика предлага диагноза въз основа на симптомите, въведени от лекар, като използва правилото: „Ако има температура, обрив и болки в ставите, предложете диагноза денга“.
Но има един улов: простите рефлексни агенти не са особено гъвкави. Те разчитат изцяло на предварително определени правила; ако нещата станат твърде сложни или започнат да се променят, тези агенти не могат да се адаптират. Въз основа на горния пример, ако пациентът има други симптоми освен температура или обрив, агентът на изкуствения интелект може да не е в състояние да определи състоянието.
Агенти, базирани на модели
Агентите, базирани на модели, пренасят AI инструментите за вземане на решения на следващото логично ниво, като изграждат ментална карта на своята среда. Този вътрешен модел им помага да разберат какво се случва, дори когато не разполагат с всички подробности.
📌 Пример: Системата за интелигентен дом поддържа вътрешно представяне на домашната среда, включително фактори като температура, влажност и заетост. Когато открие, че температурата надвишава предпочитаната от потребителя настройка, тя може да регулира термостата.
Агенти, базирани на цели
Тези агенти се фокусират върху постигането на конкретни резултати, като оценяват действията спрямо желаните цели. Те претеглят различни опции и вземат решение за най-добрия път към успеха. Представете си база от знания за изкуствен интелект, която помага на проектния екип да спази сроковете – тя отговаря на въпроси според своите базови знания и проактивно предлага стъпки, за да се поддържа проекта в правилната посока.
📌 Пример: GPS навигационната система изчислява най-добрия маршрут до дадена дестинация, като взема предвид целта (достигане на местоположението) и фактори като трафик и разстояние, и актуализира маршрута динамично, за да постигне целта ефективно.
Агенти, базирани на полезност
Агентите, базирани на полезност, са мултитаскърите на изкуствения интелект на работното място. Когато има много работа и трябва да се справят с няколко цели едновременно, тези агенти се намесват, за да определят най-добрия начин на действие. Те не се задоволяват само с възможното, а се фокусират върху това, което добавя най-голяма стойност като цяло.
📌 Пример: В ситуация на разпределение на ресурси, интелигентен агент, базиран на полезност, може да оцени опциите и да даде приоритет на решенията, които спестяват време и пари. Това е като да имате AI съотборник, който винаги намира най-умния начин да извлечете максимума от вашите ресурси.
Как работят агентите, базирани на знания
Ето стъпка по стъпка как функционират агентите, базирани на знания:
Стъпка 1: Възприемане на околната среда
Първото, което прави агентът, е да събере информация от своето обкръжение. Това може да бъде запитване от потребител, показания от сензор или данни, идващи от друга система. Разгледайте един сценарий за обслужване на клиенти: някой пита: „Как да нулирам паролата на моя акаунт?“ Агентът приема тази информация и се подготвя да намери възможни решения.
Стъпка 2: Интерпретиране на въведените данни
Тук се проявява магията на обработката на естествен език (NLP). Агентът анализира въведената информация, за да разбере точно какво се нуждае потребителят. Той улавя ключови фрази като „ресет“ и „парола за акаунт“, за да разпознае запитването като заявка за отстраняване на проблем. С помощта на AI за автоматизиране на задачи като тези, потребителите получават бързи и точни отговори без излишни размени на съобщения.
Стъпка 3: Достъп до базата от знания
След това агентът се потапя в системата си за управление на знания или софтуера за база от знания, за да намери най-релевантната информация. Той преглежда съхранените факти, правила и други полезни данни, за да определи точно какво е необходимо. В този случай той може да извлече стъпка по стъпка ръководство за нулиране на пароли. Тук е мястото, където добре организираната система, базирана на знания, прави разликата.
Стъпка 4: Разумни съждения и вземане на решения
Сега агентът наистина показва своята интелигентност. Използвайки своя инферентен двигател, той прилага логически правила към извлечените знания , за да предостави подходящ и персонализиран отговор. Ако потребителят спомене също: „Опитах да го рестартирам, но все още не работи“, агентът може да предложи да се провери за грешки в имейла или за заключен акаунт. Той не просто дава отговори – той обмисля проблема, за да предложи най-доброто решение.
Стъпка 5: Предоставяне на резултатите
Накрая, агентът предоставя отговора по ясен и практичен начин. Това може да бъде обикновен текстов отговор, визуално стъпка по стъпка ръководство или автоматизирано действие, като например изпращане на имейл за нулиране на паролата. С подходящия софтуер за база от знания, базиран на изкуствен интелект, тези задачи се изпълняват безпроблемно, което спестява време както на потребителя, така и на екипа.
🧠 Знаете ли, че... Едно от първите приложения на агентите, базирани на знания, е в здравеопазването. MYCIN, разработен през 70-те години в Станфорд, е проектиран да диагностицира бактериални инфекции и да препоръчва лечения. Въпреки точността си, той не е бил широко приет поради етични и правни съображения по това време.
Предимства на агентите, базирани на знания
Ето предимствата на агентите, базирани на знания, в изкуствения интелект:
Бързи решения
С помощта на свързаната изкуствена интелигентност тези агенти сканират огромни хранилища на знания и незабавно ви предоставят точното информация, от която се нуждаете.
🌻 Пример: Представете си ИТ екип, който отстранява проблем със сървър. Вместо да прелиства остарели наръчници, агентът извлича точното решение от базата знания за секунди и възстановява системите, преди някой да забележи.
Гарантирана последователност
Нека си признаем – човешките грешки се случват и понякога остаряла информация се промъква в работните процеси. Но не и с агентите, базирани на знания. Те черпят информация от проверени, актуални източници, гарантирайки надеждни и точни отговори, независимо от ситуацията.
🌻 Пример: Здравна организация използва агент, базиран на знания, за да отговаря на въпросите на пациентите. Съветите, от инструкции за приемане на лекарства до грижи след операция, винаги са в съответствие с най-новите медицински стандарти.
Намаляване на разходите
Поемайки повтарящи се задачи, тези агенти облекчават натоварването на човешките екипи. Това означава по-малко ресурси, изразходвани за рутинни въпроси, и повече фокус върху стратегическите приоритети. А най-хубавото? Качеството никога не се понижава.
🌻 Пример: Екипът за обслужване на клиенти, който разчита на агент, може да разрешава прости проблеми незабавно – като предоставяне на актуална информация за поръчки – което освобождава човешките представители да се занимават с по-сложни запитвания. Без допълнителен стрес.
✅ Проверка на фактите: Средно работниците посвещават около 28% от работната си седмица на управление на имейли и почти 20% на търсене на вътрешна информация или намиране на колеги, които могат да им помогнат с конкретни задачи.
Наличието на търсещо хранилище на знания може да намали времето, прекарано в търсене на информация за компанията, с до 35%. Това може да доведе до по-голяма стойност чрез по-бързо, по-ефективно и по-резултатно сътрудничество в рамките на организациите и между тях.
Безпроблемни актуализации
Разширяването на вашия бизнес означава по-сложни процеси и управление на данни, което отнема значително време за комуникация и управление с екип от хора. Агентите, базирани на знания, се адаптират безпроблемно към вашия растеж.
Можете да актуализирате хранилищата си с нови знания, процеси или специфични за пазара подробности за секунди, като по този начин гарантирате, че AI агентът е винаги готов да подкрепи вашия екип или клиенти. Когато вашият бизнес се разраства или навлиза на нови пазари, тези агенти се развиват заедно с вас, като се справят с нарастващите изисквания без усилие.
По-добро потребителско преживяване
Безкрайните цикли на търсене на информация или чакане на отговори могат да превърнат дори една проста задача в изнервящо изпитание. Тези моменти често водят до лоши преживявания както за служителите, така и за клиентите, създавайки ненужно напрежение. Агентите, базирани на знания, елиминират тези проблеми, като предоставят незабавни, персонализирани отговори.
🌻 Пример: Проектен екип с кратки срокове може да потърси помощ от агент за приоритизиране на задачите. За секунди агентът предлага най-важните задачи, които трябва да бъдат изпълнени първо, като дава на екипа яснота и увереност, че ще постигне целите си.
📖 Прочетете още: Как да интегрирате изкуствен интелект в уебсайт
Агент на изкуствения интелект, базиран на знания, за управление на проекти
Един от най-добрите примери за използване на агенти, базирани на знания, в изкуствения интелект е управлението на проекти.
Проектните екипи често се сблъскват с претоварване с информация, неточни данни и запазване на знания. Агентът, базиран на знания, опростява тези сложности, като действа като централен център за информация, предоставяйки на екипите прозренията и подкрепата, от които се нуждаят, за да останат на правилния път и да вземат информирани решения.
Тук ClickUp се включва като най-доброто решение за съвременните екипи. Това е всичко в едно приложение за работа, което комбинира управление на проекти, управление на знания и чат – всичко това подкрепено от изкуствен интелект, който ви помага да работите по-бързо и по-умно.
ClickUp Brain, мощният AI асистент на ClickUp, е динамичен агент, базиран на знания, който действа като централен интелигентен център за вашия екип. ClickUp Brain не само съхранява знания, но и активно мисли, разсъждава и се адаптира, за да ви помогне да работите по-умно, а не по-усилено.
Ето как ClickUp оптимизира управлението на проекти:
Съвместно хранилище на знания
Функцията за управление на знания на ClickUp ви помага да създадете без усилие вътрешна база от знания. Тя ви позволява да стартирате процеса с предварително създадени Wiki шаблони или да импортирате документи или таблици от други инструменти във вашия предпочитан формат.
ClickUp Docs, вграденият документ на ClickUp, е вашата отправна точка. Той ви позволява да създавате страници, да съхранявате документация и да свързвате документи с конкретни проекти, така че знанията винаги да са свързани в цялото ви работно пространство.
Освен това можете да превърнете вашите ClickUp Docs в уики, като по този начин се уверите, че цялата ви информация е организирана и лесно достъпна за търсене. Интуитивният редактор поддържа форматиране на богат текст, което ви позволява да добавяте заглавия, банери, цитати и кодови блокове. Можете също да вграждате медийни файлове като списъци, изображения, видеоклипове, презентации и други, което прави вашата база от знания динамична и визуално привлекателна.
След като създадете базата си от знания, ClickUp Brain, вграденият AI асистент на ClickUp, свързва всички ваши документи, задачи, хора и знания на компанията (помните ли, че по-рано говорихме за създаването на вътрешна карта?). С функцията си AI Knowledge Manager, ClickUp Brain обединява всичко на едно място.
Вместо да търсите информация ръчно, можете просто да попитате ClickUp Brain: „Можеш ли да ми дадеш файла с плана на проекта XYZ от миналия месец?“ или „Къде е последният маркетингов доклад?“ Той незабавно извлича необходимото ви от централен хъб, спестявайки време и гарантирайки, че нито един важен детайл няма да бъде пропуснат.
Изводи и разсъждения в действие
ClickUp Brain отива отвъд извличането на информация – той мисли заедно с вас.
Когато предоставите данни, той ги интерпретира и извлича ключови прозрения. Например, можете да попитате: „Какви са основните тенденции в този доклад?“ или „Как бихте обобщили обратната връзка от този клиент?“ ClickUp Brain анализира въведената информация, като прилага логика, за да предостави контекстно ориентирани прозрения, които ви помагат да вземете по-добри решения по-бързо.
Тази способност превръща суровите данни в полезна информация, което прави ClickUp Brain идеален инструмент за по-интелигентно вземане на решения.
Динамична адаптивност
Суперсила на ClickUp Brain е способността му да адаптира съдържанието към конкретни нужди, благодарение на силния си двигател за знания и изводи.
Можете да му предоставите текст, като презентация или презентация, и да попитате: „Можете ли да оптимизирате това за технологичната индустрия?“ или „Добавете повече логични изречения за имейл до клиент. “ Той адаптира съдържанието динамично, помагайки ви да усъвършенствате и пренасочите информацията с лекота.
Тази функция гарантира, че вашите съобщения и документи винаги са точни, независимо от ситуацията или аудиторията.
Безпроблемно сътрудничество
От обобщаване на бележки от срещи до транскрибиране на сценарии и споделянето им с колеги, ClickUp Brain превръща комуникацията в безпроблемен процес.
ClickUp предлага много на едно място, като например управление на проекти, опции за мозъчна атака, управление на задачи, планиране на проекти, управление на документация и др. То определено направи живота сравнително по-лесен, тъй като е лесен за използване, потребителският интерфейс е добре проектиран, а сътрудничеството в екипа и с други екипи е по-лесно. Успяхме да управляваме работата по-добре, да проследяваме и отчитаме работата лесно, а въз основа на ежедневните срещи за напредъка, бъдещото планиране беше лесно.
ClickUp има много да предложи на едно място, като например управление на проекти, опции за мозъчна атака, управление на задачи, планиране на проекти, управление на документация и др. То определено направи живота сравнително по-лесен, тъй като е лесен за използване, потребителският интерфейс е добре проектиран, а сътрудничеството в екипа и с други екипи е по-лесно. Успяхме да управляваме работата по-добре, да проследяваме и отчитаме работата лесно, а въз основа на ежедневните срещи за напредъка, бъдещото планиране беше лесно.
Свързано търсене в ClickUp
Свързаното търсене на ClickUp е друга интересна функция, която действа като помощник на базата на знания. Можете да я използвате, за да намерите всеки документ, файл или задача.
Интелигентните възможности за извличане на заключения помагат на инструмента да разбере контекста, за да покаже подходящи резултати – дори ако нямате точни ключови думи. Това спестява време при подготовката за среща с клиент или при търсенето на стари бележки по проекти.
Свързаното търсене на ClickUp ви помага да:
- Намерете всеки файл в ClickUp, свързано приложение или локалния си диск
- Получавайте персонализирани и релевантни резултати от търсенето
- Добавете персонализирани команди за търсене, като преки пътища към връзки или съхранение на текст за по-късно
Приложения на агентите, базирани на знания, в различни индустрии
Ето как агентите, базирани на знания, могат да се използват в различни индустрии в зависимост от нивото на знанията им:
Здравеопазване: Подобряване на грижите за пациентите
В здравеопазването точността и бързината могат да направят голяма разлика. Агентите, базирани на знания, подпомагат медицинските специалисти, като им осигуряват незабавен достъп до протоколи, изследвания и пациентски досиета, което гарантира, че информираните решения се вземат бързо.
Те също така помагат директно на пациентите, като отговарят на въпроси за симптоми, лекарства и предстоящи посещения, което прави грижите по-достъпни.
🌻 Пример: Симптоматичният проверчик на Mayo Clinic използва агент, базиран на знания, за да помогне на потребителите да разберат своите здравни проблеми въз основа на симптомите им. Потребителите получават потенциални диагнози и препоръки въз основа на обширна база от медицински знания, която ги насочва към подходящо лечение.
Поддръжка на клиенти: Предефиниране на потребителското преживяване
Очакванията на клиентите са по-високи от всякога, а агентите, базирани на знания, като част от системите, базирани на знания, гарантират, че нито едно запитване няма да остане без отговор. От разрешаване на често срещани проблеми до насочване на потребителите през функциите на продукта, тези агенти правят поддръжката по-бърза, по-последователна и без фрустрация.
🌻 Пример: Answer Bot на Zendesk отговаря автоматично на запитвания на клиенти. Той извлича информация от базата знания на компанията, за да отговори незабавно на често задавани въпроси, като по този начин намалява времето за отговор.
Финанси: Осигуряване на съответствие и яснота
Финансовият сектор изисква прецизност и спазване на нормативните изисквания, което прави агентите, базирани на знания, безценни. Тези агенти разчитат на представянето на знания, за да организират и извличат ефективно правила за съответствие, насоки за отпускане на кредити или политики за сметки. За клиентите те отговарят на сложни въпроси относно инвестиции, ипотеки или данъчни правила според наличните знания.
🌻 Пример: OneSumX Reg Manager на Wolters Kluwer е AI асистент, който помага на финансовите услуги да спазват нормативните изисквания. Той събира нормативна информация и предоставя полезни прозрения.
ИТ и технологии: Опростяване на отстраняването на проблеми
Агентите, базирани на знания, ускоряват решаването на проблеми в ИТ и технологиите, като действат като експерти за бърза справка. Те помагат на екипите да решават незабавно проблеми с мрежата, софтуерни грешки или въпроси на потребителите.
🌻 Пример: Виртуалният агент на ServiceNow е чатбот, базиран на знания, който подпомага екипите за ИТ поддръжка, като предоставя автоматизирани отговори на често срещани технически проблеми и запитвания.
Използвайте ClickUp, за да създадете база от знания
Агентите, базирани на знания в системите за изкуствен интелект, променят продуктивността и сътрудничеството в екипа, като предоставят информация в реално време и позволяват на екипите да автоматизират процесите на вземане на решения.
Тези агенти демонстрират интелигентно поведение, анализирайки предишни модели и текущи пазарни тенденции, така че бизнеса да може да предвиди предизвикателствата и да се възползва от възможностите. ClickUp носи силата на тези системи за подпомагане на вземането на решения директно във вашето работно пространство.
С функции като ClickUp Brain и Connected Search имате достъп до централизирана база от знания, която опростява работните процеси и гарантира, че вашият екип може лесно да извлича релевантни документи, подробности за проекти и исторически данни.
Тази безпроблемна интеграция държи екипа ви информиран и значително повишава производителността. Направете следващата стъпка – регистрирайте се в ClickUp още днес и го превърнете в своя най-добър агент, базиран на знания!