Věděli jste, že 34 % finančních institucí již využívá AI agenty, jako jsou chatboty, virtuální asistenti a doporučovací systémy, ke zlepšení zákaznické zkušenosti?
Vzhledem k tomu, že se podniky napříč odvětvími přidávají k trendu AI, je jasné, že agenti AI jsou tu, aby zůstali.
V tomto článku se podíváme na různé typy agentů AI, které mohou vaši firmu posunout na vyšší úroveň – rychleji, chytřeji a efektivněji.
Porozumění agentům AI
AI agenti jsou pokročilé digitální systémy, které fungují autonomně a vykonávají úkoly jménem uživatelů nebo jiných systémů.
Na rozdíl od tradičních automatizačních nástrojů nebo chatbotů využívají agenti AI sofistikované technologie, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojové učení (ML), aby se učili z chování uživatelů. Jejich autonomie jim umožňuje:
- Rozhodujte se nezávisle na základě analýzy dat v reálném čase.
- Přizpůsobte se měnícímu se prostředí bez nutnosti ručních aktualizací.
- Učte se z minulých interakcí, abyste postupem času zlepšili jejich výkonnost.
- Spravujte tisíce úkolů současně, aniž byste museli slevit z rychlosti nebo kvality.
Například tradiční aplikace pro předpověď počasí může zobrazovat statické předpovědi pro danou oblast. Naproti tomu agent pro předpověď počasí založený na AI analyzuje vaše preference a na základě předpovědí vám poskytuje personalizovaná upozornění nebo plánuje outdoorové aktivity.
Jak fungují agenti AI v rámci umělé inteligence?
AI agenti fungují díky kombinaci klíčových komponent:
- Vnímání: Senzory, kamery nebo vstupní data jim pomáhají shromažďovat informace o jejich prostředí.
- Úvaha: Analyzují získaná data pomocí algoritmů, aby mohli činit informovaná rozhodnutí.
- Akce: Na základě svého uvažování provádějí úkoly – odesílají upozornění, dokončují úkoly nebo dokonce spolupracují s jinými agenty.
- Učení: Neustále se učí z podnětů a zpětné vazby, aby se přizpůsobili a mohli činit lepší rozhodnutí.
🧠 Zajímavost: AI agenti překonávají GenAI v produktivitě podniků tím, že bezpečně zpracovávají složité úkoly ve velkém měřítku.
Výhody agentů AI
Umělá inteligence na pracovišti mění způsob, jakým s technologií komunikujeme. Zde je několik příkladů, jak nám usnadňuje život a pomáhá pracovat chytřeji:
- Automatizace úkolů: Zjednodušte složité pracovní postupy, omezte lidský zásah a dosahujte cílů rychle a nákladově efektivně.
- Zvýšení výkonu: Podpora spolupráce mezi specializovanými agenty, zlepšení procesů učení a zdokonalení výstupů
- Zlepšení kvality odpovědí: Poskytujte přesné, personalizované a komplexní odpovědi, které vedou k lepším zákaznickým zkušenostem.
- Snadné škálování: Snadno spravujte velké pracovní zatížení a zajistěte konzistentní výkon v jakémkoli měřítku.
- Autonomní provoz: Zvyšte efektivitu tím, že budete úkoly řešit samostatně, čímž uvolníte lidské zdroje pro strategičtější priority.
📖 Přečtěte si také: Umělá inteligence: statistiky AI a budoucnost AI
Typy agentů AI
AI agenti jsou rozděleni do kategorií na základě jejich schopnosti rozhodování a způsobu interakce s okolím. Rozsah je široký, od jednoduchých reaktivních systémů reagujících na okamžité podněty až po komplexní modely schopné učení a adaptace.
Podívejme se podrobněji na různé typy agentů AI:
1. Jednoduchí reflexní agenti
Jednoduchý reflexní agent reaguje přímo na podněty ve svém prostředí pomocí předem definovaných pravidel. Fungují na základě modelu „podmínka-akce“ – pokud je splněna určitá podmínka, provedou odpovídající akci. Tito agenti jsou ideální pro prostředí se stabilními pravidly a přímočarými akcemi.
Agenti nemají paměť ani schopnost uvažovat, takže jejich rozhodování je zcela reaktivní. Neplánují budoucí stavy, což je činí nevhodnými pro úkoly vyžadující dlouhodobou strategii nebo přizpůsobivost.
Klíčové komponenty
- Senzory: Shromažďují data z prostředí
- Pravidla podmínky-akce: Předdefinované pokyny „pokud-pak“ pro vedení akcí
- Aktuátory: Provádějí akce na základě pravidel spouštěných naměřenými daty.
📌 Příklad: Termostat je klasickým příkladem jednoduchého reflexního agenta. Pokud teplota klesne pod nastavenou hranici, aktivuje topný systém.
Výhody
- Snadné navrhování a implementace
- Reaguje v reálném čase na změny v prostředí
- Spolehlivé ve stabilních prostředích s přesnými senzory
2. Modelové reflexní agenti
Modely založené na agentech vylepšují jednoduché reflexní agenty tím, že udržují interní model svého prostředí. Tento model jim pomáhá pochopit, jak jejich akce ovlivňují prostředí, což jim umožňuje zvládat složitější scénáře.
Ačkoli se tito agenti stále opírají o předem definovaná pravidla, interní model poskytuje kontext, díky čemuž jsou jejich reakce přizpůsobivější. Jejich plánovací schopnosti jsou však omezeny na krátkodobé cíle.
Klíčové komponenty
- Interní model: Agentovo chápání světa, zachycující vztahy příčiny a následku.
- Sledování stavu: Aktuální a předchozí stavy prostředí na základě historie senzorů
- Senzory a akční členy: Podobné jako jednoduché reflexní agenti, ale jejich akce jsou ovlivňovány interním modelem.
📌 Příklad: Robotický vysavač je agent založený na modelu. Mapuje rozložení místnosti a přizpůsobuje pohyby tak, aby se vyhnul překážkám a zároveň účinně uklízel.
Výhody
- Zvládá částečně pozorovatelné prostředí
- Přizpůsobuje se změnám prostředí prostřednictvím interních aktualizací modelů.
- Umožňuje činit informovanější rozhodnutí než jednoduché reflexní agenti.
3. Agenti založení na cílech
Agenti zaměřeni na cíle se snaží dosáhnout konkrétních cílů, které přesahují pouhou reakci na jejich prostředí. Zvažují svůj aktuální stav a požadovaný cíl a vyhodnocují možné akce, aby určili nejlepší cestu vpřed.
Agenti založení na cílech se při dosahování svých cílů opírají jak o rozhodování, tak o plánování. Tyto nástroje umělé inteligence pro rozhodování vyhodnocují potenciální akce na základě prostředí a cílů, přičemž zohledňují náklady, odměny a rizika.
Plánování zahrnuje vytvoření plánu kroků, rozdělení cílů na menší dílčí cíle a přizpůsobení plánu podle potřeby. Společně tyto procesy umožňují agentům proaktivně řešit výzvy a udržet se na cestě k dosažení svých dlouhodobých cílů.
Klíčové komponenty
- Cíle: Definujte požadované výsledky nebo stavy.
- Algoritmy vyhledávání a plánování: Vyhodnocují možné akce a sekvence k dosažení cíle.
- Zastoupení stavu: Posuďte, zda potenciální budoucí stavy přibližují agenta k cíli, nebo ho od něj vzdalují.
- Akce: Kroky, které agent podniká k dosažení svých cílů
📌 Příklad: Skladové roboty jsou vynikajícím příkladem agentů založených na cílech. Jejich úkolem je efektivně vyhledávat a přepravovat položky ve skladu. Pomocí plánovacích algoritmů se pohybují mezi regály, vyhýbají se překážkám a optimalizují trasy, aby úkoly splnily rychle a přesně.
Výhody
- Účinnost při dosahování konkrétních cílů
- Zvládá složité úkoly pomocí vyhledávacích algoritmů
- Integrace s dalšími technikami AI pro pokročilé funkce
4. Agenti založení na užitkovosti
Agenti založení na užitkovosti posouvají rozhodování o krok dále tím, že zohledňují cíle a žádoucnost výsledků. Vyhodnocují možnosti a volí akce, které maximalizují užitkovou funkci, která měří žádoucnost výsledků.
Tito agenti vynikají v rovnováze mezi krátkodobými a dlouhodobými výsledky. Jejich plánování zahrnuje porovnání potenciálních akcí a výběr té, která nabízí nejvyšší užitek, což je činí univerzálními pro úkoly vyžadující optimalizaci a přizpůsobivost.
Hypotéza očekávané užitečnosti je jednoduchý způsob, jak vysvětlit, jak agenti založení na užitečnosti přijímají rozhodnutí v nejistých situacích. Uvádí, že agent by měl volit akce, které maximalizují očekávanou užitečnost, přičemž zohledňuje jak pravděpodobnost úspěchu, tak žádoucnost výsledků. Díky tomuto přístupu jsou agenti založení na užitečnosti obzvláště efektivní v komplexních scénářích, kde je nutné dělat kompromisy.
Klíčové komponenty
- Funkce užitečnosti: Matematická funkce, která měří spokojenost agenta s různými výsledky.
- Preference: Priority a kompromisy agenta
- Algoritmy pro rozhodování: Akce pro maximalizaci užitku
📌 Příklad: Agent založený na utilitách se používá v systémech finančního poradenství řízených umělou inteligencí, jako jsou robo-poradci. Analyzuje vaše finanční cíle, toleranci rizika a aktuální tržní trendy, aby doporučil optimální investiční strategie s minimálními riziky.
Výhody
- Flexibilní v nejistých prostředích
- Schopnost zvládat více úkolů současně
- Přizpůsobivost měnícím se prioritám a podmínkám
5. Učící se agenti
Učící se agenti se postupem času přizpůsobují a zlepšují svůj výkon tím, že se učí ze svého prostředí, zkušeností a interakcí. Začínají s minimálními znalostmi a své chování zdokonalují, jak shromažďují více dat.
Tito agenti AI využívají zpětnou vazbu k vylepšování svých modelů a předpovědí, což umožňuje informovanější rozhodování a v průběhu času i efektivnější plánování.
Strojové učení je jádrem těchto inteligentních agentů a umožňuje jim identifikovat vzorce, provádět předpovědi a zdokonalovat své akce. Techniky jako řízené učení, neřízené učení a učení s posilováním umožňují těmto agentům efektivně se přizpůsobovat novým výzvám a prostředím.
Klíčové komponenty
- Vzdělávací prvek: Zaměřuje se na zlepšení výkonu agenta na základě nových dat.
- Výkonnostní prvek: Provádí úkoly s využitím aktuálních znalostí agenta.
- Kritik: Hodnotí jednání agenta a poskytuje zpětnou vazbu.
- Generátor problémů: Navrhuje průzkumné akce ke zlepšení učení.
📌 Příklad: AI chatbot, který se zlepšuje díky interakcím s uživateli, je učící se agent. Jeho odpovědi mohou být zpočátku omezené, ale postupem času se učí z uživatelských vstupů a poskytuje přesnější a užitečnější odpovědi.
Výhody
- S postupem času se neustále zlepšuje
- Přizpůsobuje se novým prostředím a výzvám
- Snižuje potřebu ručních aktualizací a programování
📖 Přečtěte si také: Jak používat AI v řízení provozu (případy použití a nástroje)
Základní pojmy v oblasti AI agentů
Nyní, když znáte různé typy agentů AI, pojďme se seznámit s některými důležitými pojmy z oblasti AI a základními myšlenkami, na nichž fungují.
Heuristické metody v AI agentech
Heuristika jsou techniky řešení problémů nebo „pravidla palce“, která pomáhají agentům AI rychle najít přibližná řešení. Místo vyčerpávající analýzy všech možností se agenti spoléhají na heuristiku, aby identifikovali nejslibnější cesty, čímž se snižuje výpočetní složitost a vyhledávací prostor.
Tento přístup je výhodný v situacích, kdy je čas a zdroje omezené. Heuristické funkce jsou v umělé inteligenci nezbytné, protože pomáhají systémům AI řešit problémy, přijímat rozhodnutí a efektivně optimalizovat procesy. Fungují takto:
- Řídící vyhledávací algoritmy: Heuristika pomáhá algoritmům, jako je A*, soustředit se na ziskové cesty a vyhnout se zbytečnému zkoumání.
- Zrychlení řešení problémů: Rychle vyhodnocují možnosti a umožňují efektivní řešení v komplexních prostorech.
- Zlepšení rozhodování: Heuristika vede AI v úkolech, jako je hraní her a plánování tras, odhadem výsledků a výběrem optimálních akcí.
- Přibližné hodnoty: Odhadují blízkost cílů nebo užitečnost, což zjednodušuje navigaci v náročných scénářích.
- Optimalizace výkonu: Vylepšují algoritmy, jako je genetické vyhledávání, hledání cest a NLP, čímž zvyšují efektivitu a přesnost.
📌 Příklad: V navigační aplikaci může agent AI použít heuristiku k navržení nejrychlejší trasy tak, že upřednostní hlavní silnice a vyhne se dopravní zácpě, i když to znamená, že nebude volit nejkratší cestu.
Vyhledávací algoritmy a strategie v AI agentech
V AI jsou vyhledávací algoritmy výpočetní techniky, které agenti používají k systematickému prozkoumání problémového prostoru za účelem identifikace nejvhodnějšího řešení. Tyto algoritmy fungují tak, že vyhodnocují možné stavy a akce s cílem dosáhnout definovaného cíle.
Rozdělují se do dvou hlavních kategorií:
- Neinformované vyhledávání: Zahrnuje metody jako vyhledávání do šířky (BFS) a vyhledávání do hloubky (DFS), které fungují bez dalších informací o cíli.
- Informované vyhledávání: Využívá heuristiku k vedení vyhledávání, jak je vidět v algoritmech jako A* a greedy search.
Strategie ve vyhledávacích algoritmech se týká toho, jak agent AI vybírá nejvhodnější metodu v závislosti na charakteristikách problému a požadavcích na efektivitu. Například:
- DFS může být zvoleno pro scénáře, kde je rychlejší nalezení řešení důležitější než nalezení optimálního řešení.
- A* je ideální pro problémy, které vyžadují co nejnižší náklady nebo co nejkratší čas k dosažení optimálního řešení.
Vyhledávací algoritmy umožňují agentům:
- Orientujte se v komplexních prostředích, jako jsou roboty ve skladech.
- Řešte hádanky, jako v herní AI
- Optimalizujte pracovní postupy, například přiřazování úkolů v softwaru pro řízení projektů.
🔎 Věděli jste, že... V roce 2023 projevilo téměř 70 % spotřebitelů zájem o využití AI při rezervaci letů, 65 % při rezervaci hotelů a 50–60 % při nákupu základních potřeb, jako jsou léky, oblečení a elektronika.
Role simulace a teorie her v AI agentech
Při vývoji inteligentních agentů AI hrají při utváření jejich účinnosti klíčovou roli dva důležité nástroje – simulace a teorie her.
Simulace vytváří virtuální testovací prostředí, kde mohou agenti AI cvičit, učit se a přizpůsobovat se bez reálných rizik, což je neocenitelné pro scénáře jako autonomní vozidla nebo robotika.
Teorie her se naopak zabývá porozuměním tomu, jak se přijímají rozhodnutí, když je do nich zapojeno více hráčů (nebo agentů). Je to jako učit AI hrát šachy – nejen provádět tahy, ale také předvídat, co udělá soupeř, a podle toho přizpůsobit svou strategii.
Společně tyto nástroje umožňují agentům AI testovat své schopnosti a předvídat akce ostatních, díky čemuž jsou chytřejší a přizpůsobivější.
Kromě toho agenti AI používají simulace k testování různých výsledků a teorii her k výběru nejlepšího postupu, když jsou zapojeni další hráči.
📌 Příklad: Výcvik autonomních vozidel zahrnuje simulaci dopravních podmínek a zároveň použití teorie her k vyjednávání přednosti v jízdě s ostatními vozidly na křižovatkách. Díky tomu jsou agenti AI schopni zvládat složité výzvy reálného světa.
Zlepšení rozhodování s ClickUp Brain
ClickUp je univerzální platforma pro zvýšení produktivity, která pomáhá týmům udržovat pořádek a pracovat efektivně. Její nástroje pro správu úkolů, sledování cílů a spolupráci na dokumentech centralizují veškerou práci na jednom místě.
AI agenti mění způsob, jakým týmy přistupují k rozhodování a řešení problémů, a nabízejí chytřejší a rychlejší způsoby řízení úkolů. ClickUp Brain staví na této inovaci a hladce se integruje do vašich pracovních postupů.
Ať už připravujete projektové plány, píšete návrhy blogových příspěvků, shrňujete aktualizace nebo prohledáváte více nástrojů a dokumentů, Brain vám pomůže udržet si náskok.
Podívejme se, jak ClickUp Brain může změnit váš způsob práce:
- Centralizovaný přístup k informacím: Přístup k konkrétním datům v externích aplikacích, jako jsou Google Sheets nebo GitHub, a interních dokumentech a úkolech.
- Souhrny v reálném čase: Shrňte obsah z dokumentů, komentářů k úkolům a vláken ve složce Doručená pošta, abyste získali přehled o překážkách, rizicích a prioritách.
- Informace specifické pro danou roli: Vytvářejte relevantní a konkrétní obsah, jako jsou projektové plány, návrhy nebo komunikace se zákazníky, pomocí Workspace Q&A.
- Optimalizace pracovních postupů: Nastavte spouštěče, akce a podmínky pomocí přirozeného jazyka s automatizací ClickUp v Brain, což zjednodušuje opakující se úkoly a složité procesy.
Nejlepší na tom je, že vyhledávací funkce založené na AI nejen vyhledávají informace, ale také je interpretují v kontextu vašich strategických cílů, čímž je činí relevantnějšími a lépe využitelné.
📌 Příklad: Požádejte ClickUp Brain, aby identifikoval potenciální zákazníky z Google Sheet nebo našel závazky spojené s úkolem GitHub, čímž ušetříte čas a zvýšíte přesnost svých plánovacích snah.
📖 Přečtěte si také: Jak používat AI k automatizaci úkolů
AI agenti v reálných aplikacích
AI agenti používají agentové modely (ABM) k simulaci reálného prostředí a rozhodovacích procesů.
ABM jsou výpočetní simulace používané ke studiu komplexních systémů prostřednictvím modelování interakcí autonomních agentů. Umožňují výzkumníkům zkoumat, jak individuální chování vede k novým vzorcům nebo výsledkům v systému.
AI agenti vylepšují ABM simulací chování pomocí algoritmů, jako je posilující učení, což umožňuje realistické rozhodovací procesy.
Podívejme se na některé příklady použití AI a na to, jak se tito agenti uplatňují v různých oblastech, a to na základě případových studií, které ilustrují jejich transformativní dopad.
🔎 Věděli jste? ABM často slouží jako základ pro multiagentní systémy (MAS), kde více agentů AI interaguje a spolupracuje na dosažení společných cílů.
1. Chatbot společnosti AirAsia založený na umělé inteligenci Gen
Společnost AirAsia, světový lídr v oblasti nízkonákladových leteckých společností, čelila výzvám při poskytování rychlého a přesného přístupu k provozním informacím pro svůj pozemní personál.
Aby tento problém vyřešila, nasadila letecká společnost generativní chatbot s umělou inteligencí využívající architekturu LLM společnosti YellowG, který poskytuje nepřetržitou podporu, hladkou integraci a škálovatelnost.
Dopad
- 80% přesnost při řešení dotazů
- 42 000 dotazů zpracovaných v první fázi
- Více než 30 000 uživatelů po celém světě
- Zpracováno více než 400 000 zpráv
2. Inteligentní logistická síť společnosti Alibaba
Alibaba je globální gigant v oblasti elektronického obchodování, který revolučním způsobem mění online maloobchod a logistiku. Aby mohla uspokojit rostoucí poptávku zákazníků po celém světě, potřebovala systém, který by optimalizoval přepravní trasy, zlepšil manipulaci s balíky a snížil náklady.
Společnost Alibaba vyvinula Cainiao, inteligentní logistickou síť založenou na velkých datech a umělé inteligenci, která optimalizuje přepravní trasy pro rychlejší a nákladově efektivnější dodávky. Pomáhá také společnosti Alibaba hladce spravovat přeshraniční transakce a zajišťuje plynulý globální provoz.
Dopad
- Zkrácení dodacích lhůt a zvýšení spokojenosti zákazníků
- Snížené provozní náklady a vyšší ziskovost
- Poskytování ekologických řešení a snížení uhlíkové stopy
3. Hired Score společnosti PepsiCo
PepsiCo, globální gigant v potravinářském a nápojovém průmyslu, se snažil zefektivnit svůj náborový proces a zároveň zachovat vysoký standard hodnocení uchazečů. Společnost potřebovala řešení, které by umožňovalo efektivně filtrovat uchazeče, identifikovat relevantní dovednosti a zajistit kulturní kompatibilitu.
Společnost PepsiCo zavedla Hired Score, nástroj pro získávání talentů založený na umělé inteligenci, aby transformovala svůj proces náboru zaměstnanců.
Funkce „Spotlight Screening“ řadí uchazeče podle toho, jak splňují požadavky na danou pozici. Funkce „Fetch“ navíc prohledává databáze, jako je systém sledování uchazečů (ATS) a interní záznamy o zaměstnancích, aby filtrovala uchazeče.
Dopad
- Zkrácení doby náboru automatizací počátečního procesu výběru uchazečů
- Zajištění lepších shod pro pracovní pozice díky prediktivní analytice
- Umožnilo týmům HR soustředit se na strategické iniciativy díky snížení manuálního úsilí při prověřování uchazečů.
👀 Bonus: Poslechněte si podcasty o AI a dozvíte se více o umělé inteligenci svým vlastním tempem.
Změňte efektivitu svého podnikání s ClickUp
AI agenti představují velký pokrok v oblasti umělé inteligence. Kombinují inteligenci, flexibilitu a škálovatelnost a revolučním způsobem mění správu úkolů a rozhodování v moderních podnicích.
Od jednoduchých reflexních systémů po adaptivní učící se agenty – agenti AI pokrývají široké spektrum schopností. Každý typ má své jedinečné přednosti, od automatizace základních úkolů po optimalizaci složitých výsledků.
S ClickUp můžete tento potenciál využít a zvýšit produktivitu pomocí AI k automatizaci pracovních postupů, přijímání rozhodnutí na základě dat a zefektivnění provozu v celé vaší organizaci.
Zaregistrujte se do ClickUp ještě dnes!