Z raportu Capgemini wynika, że 50% amerykańskich firm korzysta obecnie z generatywnego AI w swoich projektach marketingowych. Chociaż narzędzia te ewoluują, nie są w stanie usprawnić wieloetapowych cykli pracy ani obsługiwać danych na dużą skalę bez częstego udziału człowieka.
A co, gdybyś mógł uzyskać tę przewagę konkurencyjną już dziś? A gdyby istniał sposób na automatyzację złożonych procesów już teraz?
Oto Agenci AI - kolejna scena wdrażania AI w biznesie!
Wiedza o tym, jak zbudować agenta AI jest kluczowa w dłuższej perspektywie. Gdy już wiesz, jak zbudować niestandardowego agenta, możesz zautomatyzować zadania (takie jak obsługa klienta lub analiza rynku) przy niewielkiej interwencji człowieka i zmniejszyć ogólne koszty.
Na tym blogu odpowiemy na wszystko na temat agentów AI, od tego, czym są, po to, jak można je opracować. Pozostań do końca - ujawnimy agenta AI, który jest wydajny i bezproblemowy dla Twoich potrzeb w zakresie zarządzania zadaniami i projektami!
⏰60-sekundowe podsumowanie
- Agenci AI to autonomiczne narzędzia AI z możliwością podejmowania decyzji
- Mogą wchodzić w interakcje z ludźmi i narzędziami technologicznymi w swoim środowisku
- Agenci AI są już wykorzystywani w handlu elektronicznym, opiece zdrowotnej, automatyzacji procesów biznesowych i chmurach obliczeniowych
- Możesz zbudować niestandardowego agenta AI z naukowcami zajmującymi się danymi, projektantami UX, ekspertami ds. uczenia maszynowego i rozwoju oprogramowania
- Jeśli korzystasz z ClickUp AI do zarządzania projektami, masz już do dyspozycji wbudowanego wewnętrznego agenta AI
Zajmijmy się najpierw podstawami.
Czym jest agent AI?
Jeśli kiedykolwiek rozmawiałeś z asystentem AI na stronie internetowej, miałeś już do czynienia z podstawowym agentem AI. Najczęstszymi miejscami, w których można je dziś znaleźć, są strony wsparcia firm, odpowiadające na zapytania klientów, tworzące bilety wsparcia lub umawiające rozmowy z agentami wsparcia na żywo.
Jednak możliwości agenta AI nie ograniczają się wyłącznie do zarządzania obsługą klienta. Może on zrobić o wiele więcej, jak zobaczysz poniżej.
/# Definicja agenta AI
Agent AI to autonomiczny program, który wykonuje wstępnie zdefiniowane funkcje przy minimalnej interwencji człowieka. Potrafi rozpoznawać i wchodzić w interakcje z różnymi podmiotami i elementami w swoim środowisku, aby pomóc ci osiągnąć twoje cele.
Na przykład, jeśli chcesz wysłać komuś wiadomość e-mail, agent AI może pobrać od ciebie niezbędne dane wejściowe, takie jak adres e-mail odbiorcy, temat wiadomości e-mail, załączniki do plików itp. Następnie wchodzi w interakcję z klientem poczty e-mail, aby samodzielnie zredagować e-mail przy użyciu generative AI .
Po zrobieniu pokazuje podgląd e-maila, dzięki czemu można zmienić wszystko w razie potrzeby i wysłać go po wprowadzeniu zmian.
/## Kluczowe cechy agentów AI
Oto, co musisz wiedzieć o agentach AI w pigułce:
- Minimalny wkład człowieka
- Ciągłe uczenie się i doskonalenie
- Świadomość kontekstu i zdolność do interakcji z otoczeniem
- Umiejętność odczytywania, wyodrębniania i modyfikowania danych ze źródeł zewnętrznych
- Zrozumienie ludzkiego języka i zachowania
- Zdolność do podejmowania decyzji w oparciu o szkolenie i naukę
/## Rodzaje agentów AI
Agentów AI można kategoryzować na podstawie różnych elementów (tj. projektu i funkcji). Tutaj skategoryzujemy je na podstawie funkcji, co prowadzi nas do dwóch głównych typów agentów, które są obecnie widoczne w organizacjach:
- Autonomiczni agenci AI: Agenci ci są zazwyczaj zorientowani na klienta i mają wysoki poziom funkcjonalności autonomicznego podejmowania decyzji możliwości. Zarządzają zapytaniami klientów bez konieczności interwencji ze strony pracowników.
- Asystujący agenci AI: Są to wewnętrzneAplikacje oparte na AI które pomagają pracownikom w zakończeniu złożonych zadań. Ponieważ są one wewnętrzne, mogą mieć graficzny interfejs użytkownika lub nie, w zależności od preferencji użytkownika.
Jak zbudować agenta AI
Tworzenie agentów AI nie jest trudne, ale wymaga ustrukturyzowanego podejścia i odpowiedniego planu. Oto osiem kroków, które należy wykonać podczas tworzenia niestandardowych agentów AI dla swoich wymagań biznesowych:
Krok 1: Zdefiniuj cel swojego agenta
Zanim zaczniesz budować własnego agenta AI, musisz jasno określić, co chcesz dzięki niemu osiągnąć. I mówimy tu o formalnej dokumentacji.
Jasne, możesz mieć z grubsza pojęcie o tym, co chcesz, aby agent AI zrobił, ale aby upewnić się, że nic nie zostanie pominięte, musisz udokumentować wszystkie funkcje i możliwości, które chcesz w nim mieć
Ponadto tworzy to centralny dokument, do którego zespół programistów może się odwoływać, gdy chce zrozumieć środowisko i oczekiwania agenta.
Krok 2: Zbuduj zespół
Kolejnym krokiem (i to kluczowym) jest zebranie zespołu do zrobienia agenta AI. Nawet jeśli jesteś programistą, NIE próbuj budować agentów AI samodzielnie. To dlatego, że zbudowanie solidnego agenta wymaga specjalistycznej wiedzy z różnych pól, w tym:
- Nauka i analiza danych
- Uczenie maszynowe (ML)
- Projektowanie interfejsu użytkownika
- Rozwój oprogramowania
Dopóki nie zaangażujesz specjalistów ze wszystkich tych pól, możesz skończyć budując wadliwego agenta AI. Zamiast tego, najpierw zbierz zespół ekspertów.
Krok 3: Zidentyfikuj swój stos technologiczny
Po zebraniu zespołu, powinieneś przedyskutować i zdecydować o technologiach, które będą służyć jako platforma dla agenta AI . Obejmuje to:
- Język programowania (Java, Python itp.)
- Środowisko hostingowe
- Biblioteki przetwarzania języka naturalnego (NLP) (Gensim, NLTK itp.)
- Biblioteki analizy danych (Plotly, SciPy, NumPy itp.)
- Model ML (np. GPT, BERT, Llama itp.)
- Technologie oparte na konkretnych możliwościach (np. wizja komputerowa, rozpoznawanie mowy, automatyzacja procesów zrobotyzowanych itp.)
Należy również zostawić trochę miejsca na inne biblioteki i frameworki, które mogą być wymagane.
Po zidentyfikowaniu i wybraniu wszystkich tych elementów stosu technologicznego agenta AI, będziesz miał solidne podstawy do budowania.
Krok 4: Dokonaj rozważań projektowych
Oprócz określenia stosu technologicznego, którego chcesz użyć, istnieją kwestie projektowe, które należy wziąć pod uwagę przed opracowaniem agentów AI. Obejmują one:
1. Architektura
Istnieją dwa podejścia do architektury niestandardowego agenta AI -modularne i współbieżne. W architekturze modułowej każda część agenta jest projektowana sekwencyjnie i oddzielnie, zanim zostanie połączona w celu sfinalizowania agenta. Z drugiej strony, architektura współbieżna to taka, w której wszystkie części są trenowane i budowane w tym samym czasie.
2. Interfejs użytkownika i doświadczenie (UI/UX)
Jeśli chcesz, aby twój agent AI miał publiczny interfejs użytkownika, powinieneś również rozważyć elementy, które chcesz uwzględnić w UI/UX. Obejmuje to branding, maskotkę, nazwę, którą chcesz mu nadać itp.
3. Obsługa danych
Sposób, w jaki niestandardowy agent AI otrzymuje i pracuje z odpowiednimi danymi, jest kolejnym kluczowym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę. Oznacza to jasne zdefiniowanie całego przepływu danych od początku do końca, w tym:
- Dane/informacje otrzymywane od użytkownika
- Dane/informacje pobierane z serwera
- Funkcje, które mają być wykonywane na wyodrębnionych danych
- Dostarczanie wyniku końcowego do użytkownika
Każdy krok w procesie obsługi danych powinien być szczegółowo opisany.
4. Mechanizm przekazywania informacji zwrotnych
Rozważ włączenie mechanizmu informacji zwrotnej do systemu agenta AI. Niezależnie od tego, czy jest to **ankieta, metoda oceny, czy zwykły przycisk "Lubię to" lub "Nie lubię". Niezbędne jest otrzymywanie informacji zwrotnych na temat agenta od użytkowników, aby stale ulepszać narzędzie.
Krok 5: Etykieta i czyszczenie danych treningowych
Istnieją trzy rodzaje źródeł danych, które można wykorzystać do przygotowania i szkolenia agenta, w zależności od tego, kto będzie jego użytkownikiem końcowym:
- Dane operacyjne organizacji
- Dane zewnętrzne otrzymane lub pozyskane ze źródeł zewnętrznych
- Dane generowane przez użytkowników, które zostały wygenerowane przez niestandardowych klientów/użytkowników
Niezależnie od tego, na jakich surowych danych zdecydujesz się trenować swój model, muszą one zostać oznaczone etykietą i oczyszczone przed treningiem. Co to jest etykieta i czyszczenie? Oto krótki przegląd:
- Etykietowanie: Odnosi się to do ręcznej kategoryzacji, etykiety i etykietowania danych przez ludzi, aby były zrozumiałe dla agenta AI. Jest to zrobione po to, aby model AI używany w agencie mógł budować połączenia między punktami danych i poprawnie rozpoznawać, co reprezentuje każdy typ danych.
- Czyszczenie: Odnosi się to do usuwania wszelkich anomalii ze zbioru danych, takich jak puste wiersze, błędnie przedstawione lub brakujące wartości, błędy itp. Usunięcie ich eliminuje możliwość przeszkolenia agenta AI na wadliwych danych.
profesjonalna wskazówka: Narzędzia takie jak SuperAnnotate, DataLoop i Encord pomagają w obu tych krokach.
Krok 6: Zbuduj i wytrenuj swojego agenta
Teraz możesz zacząć budować i szkolić swojego agenta AI. Zacznij od ustawienia środowiska szkoleniowego - zainstaluj wszystkie niezbędne biblioteki ML i frameworki, uruchom narzędzia szkoleniowe i załaduj dane.
⚠️ WAŻNE: Nie ładuj wszystkich danych na raz. Podziel je na dwa podzbiory i załaduj tylko jeden. Zachowaj drugie ustawienie do celów testowych.
Po załadowaniu danych, zainicjuj model ML wybrany w kroku trzecim. Ustaw parametry uczenia (mogą się one różnić w zależności od wybranego modelu, więc trudno tutaj wchodzić w szczegóły) i rozpocznij proces uczenia.
Śledź metryki, takie jak strata i dokładność podczas procesu uczenia, aby zorientować się, jak dobrze model się uczy. Jeśli nie uczy się dobrze, dostosuj parametry uczenia.
W tym samym czasie programiści UI powinni zaprojektować i zbudować UX agenta AI.
Krok 7: Przetestuj agenta
Po zakończeniu procesu szkolenia nadszedł czas na przetestowanie modelu. W tym miejscu pojawi się druga połowa zbioru danych, którą zarezerwowałeś do celów testowych (krok 6).
Uruchom agenta AI, przeprowadź go przez zapytania testowego zbioru danych i przeanalizuj wyniki. Zaobserwuj, jak dokładnie wykonał żądaną funkcję dla każdego punktu danych w zestawie danych. Zaobserwuj również, ile czasu zajęło wykonanie tych działań.
Jeśli agent działa zgodnie z przeznaczeniem, należy przeprowadzić jeszcze trzy rodzaje testów. Są to:
- Testy jednostkowe: Przetestuj każdy moduł lub jednostkę swojego agenta AI niezależnie, aby upewnić się, że działają one prawidłowo
- Testy użytkownika: Zaproś docelowych użytkowników agenta do wypróbowania go pod twoją obserwacją, abyś mógł przeanalizować, w jaki sposób użytkownicy mogą z niego korzystać i jak dokładnie działa w każdym scenariuszu
- Testy A/B: Porównanie dwóch wersji agenta obok siebie, aby sprawdzić, która z nich lepiej wykona swoje zadanie
Każdy z tych testów zoptymalizuje wydajność agenta AI i zapewni, że będzie on działał dobrze w rzeczywistych scenariuszach. Jeśli jednak podczas testów agent nie będzie radził sobie dobrze, konieczne może być jego ponowne przeszkolenie z dostosowanymi parametrami lub większym zbiorem danych.
Krok 8: Wdrożenie i monitorowanie agenta
Wreszcie, gdy agent AI działa zgodnie z przeznaczeniem, nadszedł czas, aby go wdrożyć. Zintegruj go z istniejącymi systemami i wdróż na swojej stronie internetowej lub w aplikacji. Monitoruj, jak dokładnie i szybko odpowiada na zapytania użytkowników, analizując dzienniki użytkowników i informacje zwrotne, które pochodzą z wbudowanego mechanizmu informacji zwrotnej agenta AI.
Jeśli istnieje możliwość wprowadzenia ulepszeń, należy wdrożyć nową wersję agenta, rozwiązując problemy zgłoszone przez użytkowników.
Implementacja i przypadki użycia niestandardowych agentów AI
The przypadki użycia AI (w szczególności jej agentów) są ogromne w każdej branży. Istnieją cztery główne obszary, w których obecnie pozostawiają swój ślad.
1. Agenci AI w handlu elektronicznym: Konsultanci AI i agenci obsługi klienta
Agenci AI w firmach e-commerce generalnie dążą do osiągnięcia dwóch kluczowych celów:
- Przewidywanie wahań popytu: Analizując historyczne dane sprzedażowe i trendy rynkowe, agenci AI w e-commerce przewidują wahania popytu i pomagają swoim Businessom wyprzedzać trendy
- Obsługa zadań związanych ze wsparciem klienta: Agenci AI e-commerce analizują również interakcje z klientami w celu uzyskania dokładnych rozwiązań
Przykład: Wirtualny asystent Sheina jest doskonałym przykładem wykorzystania agenta AI do oceny zmieniających się trendów rynkowych. W rzeczywistości zawiera listę do 600 000 elementów w oparciu o potrzeby konsumentów, a wszystko to na rynku globalnym!
2. Agenci AI w opiece zdrowotnej: konserwacja predykcyjna i wirtualni asystenci
Agenci AI mogą pomóc firmom z sektora opieki zdrowotnej zapobiegać awariom sprzętu poprzez ciągłe monitorowanie i analizowanie stanu urządzeń medycznych. Zwiększa to żywotność sprzętu, a także ostrzega organizację, gdy nadejdzie czas na wymianę urządzeń.
Dodatkowo, Wirtualni asystenci i chatboty oparte na AI pomagają pacjentom w przypomnieniach i planowaniu wizyt. Mogą nawet analizować dane medyczne pod kątem sugestii dotyczących leczenia i pomagać lekarzom w postawieniu diagnozy. Zobacz jak. 👇
Przykład: IBM Watson Oncology działa jako proaktywny agent AI na polu leczenia raka. Zaprojektowany, aby pomagać onkologom w podejmowaniu świadomych decyzji, analizuje dane pacjentów, rozszerzenie literatury medycznej i odpowiednie wersje prób klinicznych w celu wygenerowania zaleceń dotyczących leczenia opartych na dowodach.
Watson Oncology proaktywnie przedstawia potencjalne opcje leczenia i podkreśla istotne wyniki badań, tym samym aktywnie przyczyniając się do procesu podejmowania decyzji poprzez dostarczanie kluczowych informacji.
3. Agenci AI do automatyzacji procesów biznesowych: systemy rekomendacji i zrobotyzowana automatyzacja procesów
Business preferuje korzystanie z Agentów AI do automatyzacji zadań podczas pracy z narzędziami do automatyzacji procesów zrobotyzowanych (RPA). Przykłady obejmują:
- Automatyczne zaspokajanie roszczeń przez firmy ubezpieczeniowe z wykorzystaniem wizji komputerowej i analizy danych
- Wykrywanie oszustw i automatyzacja blokowania nieuczciwych transakcji w firmach finansowych poprzez analizę danych historycznych
- AI i ML -Automatyzacja klasyfikacji dokumentów na podstawie wcześniejszych danych
Przykład: Fukoku Mutual Life , firma ubezpieczeniowa w Japonii, wykorzystuje agentów AI do przetwarzania roszczeń. Dzięki AI może uzyskać dostęp do ubezpieczenia medycznego i automatycznie obliczać wypłaty. Dzięki temu firma zaoszczędziła prawie 1 milion dolarów kosztów i zwiększyła wydajność swoich pracowników o 30%.
4. Agenci AI w chmurze obliczeniowej i automatyzacja
Agenci AI mogą pomóc firmom zajmującym się przetwarzaniem w chmurze i automatyzacją w planowaniu zasobów, monitorowaniu bezpieczeństwa i obsłudze klienta. Dokonują tego poprzez:
- Przewidywanie zapotrzebowania na moc obliczeniową
- Analizowanie i monitorowanie podejrzanej aktywności użytkowników
- Zrozumienie zapytań klientów przy użyciu NLP przed udzieleniem odpowiedzi na podstawieBaza wiedzy AI Przykład: Amazon Web Services (AWS) jest wyróżniającą się instancją wykorzystującą agentów AI do przewidywania zapotrzebowania na moc obliczeniową. Korzystając z danych historycznych, systemy AI skutecznie przydzielają zasoby i oszczędzają koszty. Gwarantuje to, że nawet w przypadku skoków użytkowania systemy AWS nie napotykają żadnych przestojów.
Agent AI do zarządzania projektami
Pamiętasz, jak mówiliśmy, że na końcu ujawnimy agenta AI? Aha, i czy wspomnieliśmy, że nie trzeba go nawet do zrobienia? Mówiąc najprościej, jeśli potrzebujesz AI dla wydajności to skrót do przewagi konkurencyjnej.
Ten agent AI to ClickUp Brain /AI, które zasila wszystkie ClickUp funkcji i maksymalizuje wydajność. Bezproblemowo integruje się ze stosem aplikacji, automatyzuje cykl pracy i eliminuje ręczne aspekty zarządzania projektami
Ale ClickUp Brain nie tylko zajmuje się automatyzacją - działa jako super inteligentny asystent projektu. Od identyfikowania wąskich gardeł po inteligentne planowanie pracy w oparciu o zespół i jego obciążenie pracą - zarządza wszystkim, czego potrzebujesz, aby zoptymalizować postęp projektu.
Ta wydajność oparta na AI jest również wpleciona w ClickUp Chat **Wbudowana platforma komunikacyjna do współpracy w czasie rzeczywistym. Dzięki zaawansowanej sztucznej inteligencji ClickUp Brain, ClickUp Chat wzbogaca rozmowy o informacje ze wszystkich projektów, zadań, dokumentów i nie tylko.
Jest w stanie podsumowywać czaty, pobierać odpowiednie informacje o projektach i tworzyć zadania dla członków zespołu.
Połącz pracę i komunikację w miejscu pracy dzięki ClickUp Chat
Oto krótka lista wszystkiego, co jest możliwe, gdy używasz ClickUp Chat jako Agent oparty na AI dla Twojego miejsca pracy :
- Pobieranie informacji z innych aplikacji: Chcesz znaleźć plik z Dysku Google i połączyć go z zadaniem? Skorzystaj z odpowiedniej podpowiedzi w ClickUp Chat (pamiętaj tylko o połączeniu Dysku z kontem ClickUp)
- Szybkie nadrabianie zaległości: Nie było Cię przez chwilę? Kliknij na Catch me up, aby uzyskać krótkie podsumowanie wątku
- Tworzenie zadań: Chcesz utworzyć zadanie podczas rozmowy z członkiem zespołu? Możesz to zrobić bez opuszczania okna czatu. Możesz również automatycznie połączyć każde zadanie z docelowym projektem i zainteresowanymi członkami zespołu za pomocą AI
Udostępniaj protokoły ze spotkań swojemu zespołowi w ClickUp Chat i przypisuj elementy działań do odpowiednich członków zespołu dzięki możliwościom AI
Zalety korzystania z ClickUp AI Chat jako wewnętrznego agenta AI
Korzystanie z ClickUp Chat jako wewnętrznego agenta AI w organizacji ma wiele zalet. Jednak najważniejsze z nich to:
✅ Usprawniony cykl pracy: Połącz zadania i dokumenty w ramach czatu, aby uniknąć przełączania się między aplikacjami w celu zarządzania pracą i powiązanymi konwersacjami
Zwiększona wydajność i produktywność: Zwiększa wydajność Twoją i Twojego zespołu dzięki zadaniom, widokom, zależnościom, ogłoszeniom i dyskusjom łatwo dostępnym z poziomu czatu
Lepsza prywatność i bezpieczeństwo danych: Przechowuj dane dotyczące zarządzania projektami w jednym miejscu, chronionym najlepszymi standardami bezpieczeństwa
Ułatw sobie pracę dzięki ClickUp Chat jako Twojemu agentowi AI
Procesy biznesowe, takie jak zarządzanie zadaniami lub obsługa klienta, będą w niedalekiej przyszłości obsługiwane przez zaawansowanych agentów AI. Nie minie wiele czasu, zanim przedsiębiorstwa zaimplementują niestandardowych agentów do swoich rutynowych zadań i cykli pracy.
Chcesz wyprzedzić konkurencję, ale nie chcesz jeszcze wydawać środków na tworzenie niestandardowych agentów AI? Gotowa oferta ClickUp, ClickUp Chat, skutecznie obsługuje współpracę zespołową, zarządzanie projektami lub obsługę klienta, przekształcając procesy biznesowe za pomocą scentralizowanego systemu.
Jeśli jesteś gotowy, aby zmaksymalizować wydajność swojego biznesu, zarejestruj się w ClickUp za Free!