Podczas gdy agenci A I trafili na pierwsze strony gazet na całym świecie, rzeczywiste przykłady agentów AI nie zawsze są oczywiste.
W tym artykule przedstawię typy agentów AI wraz z przykładami każdego z nich. Ale pamiętaj: nawet jeśli są one podzielone według typu, większość zaawansowanych systemów AI to kombinacje wielu typów agentów AI.
Na przykład samojezdne samochody - lub pojazdy autonomiczne - obejmują agentów opartych na użyteczności, agentów opartych na celach, agentów odruchowych opartych na modelach i agentów uczących się. Jest to złożony proces, więc wymaga wielu ruchomych części.
To samo założenie dotyczy agentów AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Będą one wykorzystywać kilka rodzajów agentów w celu optymalizacji logistyki, zarządzania zapasami, magazynowania i dostaw.
Aby to jednak ułatwić, przyjrzyjmy się temu, co każdy typ agentowej sztucznej intelig encji ma na celu osiągnąć, wraz z kilkoma przykładami tego, jak już przejawia się w prawdziwym świecie.
Na przykład, agenci AI są coraz częściej wykorzystywani jako boty korporacyjne do zadań, których wcześniej nie można było zautomatyzować. Elastyczne platformy do budowania sztucznej intelig encji oznaczają, że przypadki użycia są nieograniczone.
- Agenci AI w handlu elektronicznym są wykorzystywani do składania zamówień, śledzenia i dostarczania aktualnych informacji na temat wysyłki, ułatwiania wyszukiwania opartego na obrazach, wysyłania powiadomień o porzuceniu koszyka, dostarczania recenzji produktów od poprzednich klientów i przekazywania użytkownikom spersonalizowanych sugestii dotyczących produktów.
- Większość agentów AI stworzonych na Botpress jest wykorzystywana do funkcji sprzedażowych i marketingowych, takich jak Generowanie leadów za pomocą sztucznej inteligencji lub inny sposoby wykorzystania sztucznej inteligencji w sprzedaży.
- Agenci cimogą tworzyć listy potencjalnych klientów, wysyłać spersonalizowane wiadomości i kwalifikować potencjalnych klientów (nawet lepiej niż człowiek). Mogą opracowywać strategie i ułatwiać kampanie marketingowe oraz przeprowadzać analizy konkurencji.
- W Obsługa klienta AIAgenci AI są w stanie podejmować działania w imieniu użytkowników, takie jak zmiana hasła lub zarządzanie zwrotem pieniędzy.
- Mogą dostarczać sugestie dotyczące produktów, a nawet zaawansowane wsparcie techniczne. (Nasi klienci ograniczyli liczbę zgłoszeń do pomocy technicznej o 65% dzięki agentom AI).
- Hotele i inne firmy hotelarskie doskonale nadają się dla asystentów AI: są wielojęzyczne, działają 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu i są łatwo dostępne dla gości. Agenci AI dla hoteli mogą usprawnić obsługę pokoi, sugerować pobliskie udogodnienia, sprzedawać usługi hotelowe i pomagać personelowi w koordynowaniu potrzeb.
1. Agenty oparte na użyteczności
W przeciwieństwie do prostszych agentów, którzy mogą po prostu reagować na bodźce środowiskowe, agenci bazujący na użyteczności oceniają swoje potencjalne działania w oparciu o oczekiwaną użyteczność. Przewidują, jak przydatna lub korzystna jest każda opcja w odniesieniu do ich ustalonego celu.
Agenty oparte na użyteczności doskonale sprawdzają się w złożonych środowiskach decyzyjnych z wieloma potencjalnymi wynikami - takich jak równoważenie różnych rodzajów ryzyka w celu podejmowania decyzji inwestycyjnych lub ważenia skutków ubocznych opcji leczenia.
Funkcja użyteczności tych inteligentnych agentów jest matematyczną reprezentacją ich preferencji. Funkcja użyteczności odwzorowuje otaczający świat, decydując i klasyfikując, która opcja jest najbardziej preferowana. Następnie agent użyteczności może wybrać optymalne działanie.
Ponieważ mogą przetwarzać duże ilości danych, są przydatne w każdej dziedzinie, która wymaga podejmowania decyzji o wysokiej stawce.
Handel finansowy
Agenty oparte na użyteczności dobrze nadają się do rynków akcji i kryptowalut - są w stanie kupować lub sprzedawać w oparciu o algorytmy, których celem jest maksymalizacja zwrotów finansowych lub minimalizacja strat. Ten rodzaj funkcji użyteczności może uwzględniać zarówno dane historyczne, jak i dane rynkowe w czasie rzeczywistym.
Dynamiczne systemy cenowe
Płaciłeś kiedyś dodatkowo za przejazd Uberem lub Lyftem w deszczu? To właśnie działa agent oparty na użyteczności - może on w czasie rzeczywistym dostosowywać ceny lotów, hoteli lub wspólnych przejazdów w oparciu o popyt, konkurencję lub czas rezerwacji.
Kontrolery inteligentnych sieci
Te typy inteligentnych agentów są "inteligentne" w inteligentnych sieciach: są to agenty oparte na narzędziach, które kontrolują dystrybucję i magazynowanie energii elektrycznej.
Optymalizują wykorzystanie zasobów w oparciu o prognozy popytu i ceny energii, aby poprawić wydajność i obniżyć koszty.
Spersonalizowane rekomendacje treści
Kończysz oglądać film, a Netflix poleca jeszcze 3 podobne.
Usługi streamingowe, takie jak Netflix i Spotify, wykorzystują agentów opartych na użyteczności, aby sugerować użytkownikom podobne treści. Zoptymalizowaną użytecznością jest tutaj prawdopodobieństwo kliknięcia.
2. Agenty oparte na celach
Agenty AI oparte na celach są - jak można się domyślić - zaprojektowane do osiągania określonych celów za pomocą sztucznej inteligencji.
Zamiast po prostu reagować na bodźce, ci racjonalni agenci są w stanie rozważyć przyszłe konsekwencje swoich działań, dzięki czemu mogą podejmować strategiczne decyzje, aby osiągnąć swoje cele.
W przeciwieństwie do prostych agentów odruchowych, którzy reagują bezpośrednio na bodźce w oparciu o reguły warunku-działania, agenci celowi oceniają i planują działania, aby osiągnąć swoje cele.
Tym, co odróżnia je od innych typów inteligentnych agentów, jest ich zdolność do łączenia przewidywania i planowania strategicznego w celu osiągnięcia określonych wyników.
Roomba
Zrobotyzowane odkurzacze - takie jak ukochana Roomba - zostały zaprojektowane z myślą o konkretnym celu: wyczyszczeniu całej dostępnej powierzchni podłogi. Ten agent oparty na celach ma prosty cel i robi to dobrze.
Wszystkie ich decyzje podejmowane przez tego agenta opartego na celu (takie jak kiedy się obrócić) są podejmowane w dążeniu do tego wzniosłego celu. Koty, które na nich siedzą, są tylko dodatkiem.
Oprogramowanie do zarządzania projektami
Choć może ono również korzystać z agenta opartego na użyteczności, oprogramowanie do zarządzania projektami zazwyczaj koncentruje się na osiągnięciu konkretnego celu projektu.
Agenci AI często planują zadania i przydzielają zasoby tak, aby zespół był zoptymalizowany pod kątem ukończenia projektu na czas. Agent ocenia najbardziej prawdopodobny przebieg sukcesu i podejmuje działania w imieniu zespołu.
Sztuczna inteligencja w grach wideo
W grach strategicznych i fabularnych postacie AI działają jako agenci oparti na celach - ich cele mogą obejmować obronę lokalizacji lub pokonanie przeciwnika.
Ci ulepszeni agenci sztucznej inteligencji rozważają różne strategie i zasoby - którego ataku użyć, które ulepszenia spalić - aby osiągnąć swój cel.
3. Agenty refleksyjne oparte na modelach
Gdy trzeba dostosować się do informacji, które nie zawsze są widoczne lub przewidywalne, narzędziem, z którego należy skorzystać, są agenty refleksyjne oparte na modelach.
W przeciwieństwie do prostych agentów odruchowych, którzy reagują wyłącznie w oparciu o bieżące percepcje, agenci odruchowi oparti na modelach utrzymują stan wewnętrzny, który pozwala im przewidywać częściowo obserwowalne środowiska. Jest to wewnętrzny model części świata istotnej dla ich obowiązków.
Model ten jest stale aktualizowany o napływające dane z otoczenia, dzięki czemu agent AI może wyciągać wnioski na temat niewidocznych części środowiska i przewidywać przyszłe warunki.
Oceniają potencjalne skutki swoich działań przed podjęciem decyzji, co pozwala im radzić sobie z komplikacjami. Jest to szczególnie przydatne podczas wykonywania złożonych zadań, takich jak prowadzenie samochodu w mieście lub zarządzanie zautomatyzowanym systemem inteligentnego domu.
Ze względu na ich zdolność do łączenia wiedzy z przeszłości i danych w czasie rzeczywistym, oparte na modelach agenty refleksyjne mogą optymalizować swoją wydajność, niezależnie od zadania. Podobnie jak człowiek, mogą podejmować decyzje świadome kontekstu, nawet gdy warunki są nieprzewidywalne.
Pojazdy autonomiczne
Mimo że samochody te obejmują wiele typów inteligentnych agentów, są one dobrym przykładem agentów refleksyjnych opartych na modelach.
Złożone systemy, takie jak ruch uliczny i ruch pieszych, są dokładnie tego rodzaju wyzwaniem, do którego zaprojektowano agentów refleksyjnych opartych na modelach.
Ich wewnętrzny model jest wykorzystywany do podejmowania decyzji na drodze w czasie rzeczywistym, takich jak hamowanie, gdy inny samochód przejeżdża na czerwonym świetle lub gwałtowne zwalnianie, gdy samochód jadący przed nim robi to samo. Ich wewnętrzny system jest stale aktualizowany w oparciu o dane środowiskowe: inne samochody, aktywność na przejściach dla pieszych, pogodę.
Nowoczesne systemy nawadniania
Oparte na modelach agenty refleksyjne są siłą napędową nowoczesnych systemów nawadniania. Ich zdolność do reagowania na nieoczekiwane informacje zwrotne ze środowiska jest doskonale dostosowana do warunków pogodowych i poziomu wilgotności gleby.
Wewnętrzny model agenta AI reprezentuje i przewiduje różne czynniki środowiskowe, takie jak poziom wilgotności gleby, warunki pogodowe i zapotrzebowanie roślin na wodę.
Agenci ci stale zbierają dane z czujników na swoich polach, w tym informacje o wilgotności, temperaturze i opadach w czasie rzeczywistym.
Analizując te dane, oparty na modelu agent refleksyjny może podejmować świadome decyzje o tym, kiedy podlewać, ile wody dozować i które strefy pola wymagają większej uwagi. Ta zdolność predykcyjna pozwala systemowi nawadniania zoptymalizować zużycie wody, zapewniając, że rośliny otrzymują dokładnie to, czego potrzebują do rozwoju (bez marnowania wody).
Systemy automatyki domowej
Wewnętrznym modelem jest tutaj środowisko domowe - systemy te są stale aktualizowane danymi z czujników i wykorzystują te informacje do podejmowania decyzji.
Termostat wykrywa zmiany temperatury i konfiguruje się zgodnie z potrzebami. Z kolei system oświetlenia może wykrywać ciemność na zewnątrz i odpowiednio się do niej dostosowywać - ponieważ ciemność ta może pochodzić z nocy lub z nieoczekiwanej burzy, wymaga to inteligentnego agenta zarówno do przewidywania różnic, jak i reagowania na nie.
4. Agenci uczący się
Agenci uczący się wyróżniają się zdolnością do adaptacji i doskonalenia się w czasie w oparciu o swoje doświadczenia.
W przeciwieństwie do bardziej statycznych agentów AI, którzy działają wyłącznie w oparciu o wstępnie zaprogramowane reguły lub modele, uczący się agent może ewoluować swoje zachowanie i strategie. Ze względu na ten element uczenia się, są one najczęściej używane w zmieniających się środowiskach.
Wykrywanie oszustw
Systemy wykrywania oszustw działają poprzez ciągłe gromadzenie danych, a następnie dostosowywanie ich w celu skuteczniejszego rozpoznawania nieuczciwych wzorców. Ponieważ oszuści stale zmieniają swoje taktyki, agenci ds. wykrywania oszustw również muszą się dostosowywać.
Zalecenia dotyczące zawartości
Platformy takie jak Netflix i Amazon używają systemu wyposażonego w agenta uczącego się, aby poprawić swoje rekomendacje dotyczące filmów, programów i produktów.
Nawet jeśli Twój profil mówi, że powinieneś lubić horrory i thrillery, jeśli nagle przełączysz się na komedie romantyczne, Twoje rekomendacje się dostosują. Podobnie jak my, zawsze się uczy.
Oprogramowanie do rozpoznawania mowy
Aplikacje takie jak Google Assistant i Siri wykorzystują agenta uczącego się, aby lepiej zrozumieć nasze zniekształcone próby mówienia do nich.
To dzięki uczącym się agentom systemy te lepiej rozumieją akcenty i slang - dzięki czemu możemy zapytać Siri o takie rzeczy, jak "Och, Siri, czy możesz znaleźć mi najbliższą knajpę na kolację? Chce mi się jeść!"
Termostaty adaptacyjne
Nawet inteligentne termostaty - takie jak Nest - uczą się na podstawie zachowań użytkowników, takich jak to, kiedy użytkownicy mają tendencję do przebywania w domu lub poza nim oraz ich preferowanych temperatur.
Informacje te mogą zawsze się zmieniać, więc termostaty muszą być w stanie dostosowywać się w czasie - to czyni je kolejnym przykładem uczącego się agenta.
.webp)
5. Agenci hierarchiczni
Agenci hierarchiczni różnią się od innych typów agentów AI głównie ze względu na ich ustrukturyzowane, wielowarstwowe podejście do problemów.
Hierarchiczni agenci są podobni do złożonej struktury organizacyjnej, z różnymi poziomami podejmowania decyzji. Różni agenci w systemie będą mieli różne obszary specjalizacji, dzięki czemu będą bardziej wydajni w obsłudze złożonych, wieloetapowych zadań.
Agenci hierarchiczni są jednym z bardziej złożonych sposobów wdrażania agentów AI, ponieważ składają się z wielu mniejszych agentów AI.
W zdaniu: Hierarchiczna struktura agenta dotyczy uporządkowanego procesu podejmowania decyzji na różnych poziomach systemu.
Roboty produkcyjne
W zaawansowanych systemach produkcyjnych hierarchiczni agenci zarządzają linią produkcyjną.
Agenci wysokiego poziomu planują i przydzielają zadania w całym systemie, podczas gdy agenci niższego poziomu kontrolują określone maszyny, takie jak ramiona robotów do zadań montażowych.
Każdy z nich może komunikować się z drugim, aby zapewnić płynny przepływ produkcji - to wielopoziomowe podejmowanie decyzji w pracy.
Systemy kontroli ruchu lotniczego
Systemy te wykorzystują hierarchicznych agentów do zarządzania bezpiecznym i wydajnym przepływem ruchu lotniczego. Ponieważ zadanie to jest złożone i obejmuje wiele funkcji, do jego prawidłowego wykonania niezbędny jest hierarchiczny system agentów.
Agenci wyższego poziomu zajmują się szerszym zarządzaniem ruchem regionalnym, podczas gdy agenci niższego poziomu koncentrują się na konkretnych zadaniach, takich jak starty, lądowania i kołowanie na poszczególnych lotniskach.
Autonomiczne roboty magazynowe
Hierarchiczni agenci są tym, co zarządza zapasami i obsługą paczek w magazynach wzbogaconych o uczenie maszynowe.
Agenci wysokiego poziomu optymalizują układ magazynu i dystrybucję zapasów, podczas gdy agenci niższego poziomu obsługują indywidualne zrobotyzowane wózki widłowe i sortowniki, aby wykonywać fizyczne zadania przenoszenia i organizowania towarów.
6. Agenci robotyczni
Jest to dokładnie to, o czym lubimy myśleć, gdy wyobrażamy sobie inteligentnego agenta: agenta-robota.
Z dodatkowym elementem wydajności, agenci robotyczni są dziećmi plakatu agentów sztucznej inteligencji. Ci inteligentni agenci działają w środowisku fizycznym, a nie tylko jako agenci oprogramowania.
Te fizyczne wcielenia agentów AI są zazwyczaj wyposażone w czujniki, takie jak kamery lub czujniki dotykowe. Ten rodzaj agenta AI jest szczególnie przydatny w zadaniach, które są niebezpieczne lub bardzo powtarzalne - zamiast tego może być bardziej wydajne i opłacalne, aby agent sztucznej inteligencji wykonywał te zadania.
Ten rodzaj agenta AI jest połączony z innymi rodzajami sztucznej inteligencji, dzięki czemu może fizycznie wykonywać zadania użytkowe lub zadania docelowe, czasami w systemach wieloagentowych lub systemach hierarchicznych.
Roboty linii montażowej
Na liniach montażowych jest mnóstwo robotów. Ci agenci AI wykonują zadania takie jak spawanie, malowanie i montaż części, a wszystko to z dużą precyzją i szybkością.
Ponieważ są inteligentnymi agentami, mogą zoptymalizować czas produkcji przy zachowaniu stałego standardu wydajności.
Roboty chirurgiczne
Chirurgia to zarówno wysoka stawka, jak i precyzja, co czyni ją idealną dla agentów AI.
Agenci robotyczni, tacy jak system chirurgiczny da Vinci, pomagają chirurgom podczas wykonywania precyzyjnych i minimalnie inwazyjnych procedur. Agenci AI nie wykonują operacji autonomicznie, ale rozszerzają możliwości chirurga.
Roboty rolnicze
Roboty są powszechnie wykorzystywane w cyklu rolniczym, od sadzenia nasion, przez zbieranie plonów, po monitorowanie warunków na polu.
Agenci AI pomagają zwiększyć produktywność, ponieważ maszynie może być łatwiej zasadzić 10 000 nasion marchwi niż zlecić to człowiekowi.
Roboty serwisowe
Najsłynniejszy robot usługowy - zgadza się, to WALL-E. Dalekim wiceliderem są roboty restauracyjne, które przynoszą niekończące się zamówienia sushi bezpośrednio do stolika.
Używamy robotów usługowych wszędzie: zrobotyzowane odkurzacze, dostarczanie informacji gościom w hotelach i dostarczanie towarów klientom we wszelkiego rodzaju placówkach.
7. Wirtualni asystenci
Wirtualni asystenci są zasilani przez przetwarzanie języka naturalnego i sztuczną inteligencję - i są prawdopodobnie najbardziej znanymi przykładami agentów AI dla ogółu społeczeństwa.
Ci inteligentni osobiści asystenci rozumieją i przetwarzają ludzki język (za pomocą przetwarzania języka naturalnego) w celu wykonywania zadań, takich jak ustawianie przypomnień i zarządzanie wiadomościami e-mail.
Ten typ agenta AI zawiera również element uczenia się: może uczyć się na podstawie interakcji użytkownika, z czasem staje się bardziej spersonalizowany i skuteczny.
Siri
Siri, jeden z pierwszych wirtualnych asystentów głównego nurtu, jest zintegrowany z większością urządzeń Apple, w tym iPhone'ami, iPadami, komputerami Mac i zegarkiem Apple Watch.
Siri pomaga w różnych zadaniach, takich jak wykonywanie połączeń, wysyłanie wiadomości tekstowych, ustawianie przypomnień, udzielanie wskazówek i odpowiadanie na pytania z zakresu wiedzy ogólnej.
Alexa
Dostępny na urządzeniach Amazon Echo i innych produktach obsługujących Alexę, ten wirtualny asystent odtwarza muzykę, steruje inteligentnymi urządzeniami domowymi, tworzy listy zakupów i dostarcza aktualności. I zrujnował nazwę "Alexa" dla ludzi.
Asystent Google
Znasz ten program agenta z telefonów z systemem Android i urządzeń Google Home. Asystent Google doskonale sprawdza się w pobieraniu informacji z Internetu, planowaniu wydarzeń, zarządzaniu inteligentnymi produktami domowymi i ułatwianiu tłumaczenia w czasie rzeczywistym.
Jego głęboka integracja z usługami Google sprawia, że jest on szczególnie wydajny w zadaniach związanych z mapami, YouTube i funkcjami wyszukiwania.
8. Systemy wieloagentowe
Piękno systemów wieloagentowych tkwi w ich różnorodności i bogactwie interakcji.
Agenty w tych systemach są często niezwykle zróżnicowane, od prostego agenta oprogramowania, który filtruje dane, po złożone jednostki, które zarządzają krytycznymi funkcjami w inteligentnych sieciach lub sieciach transportowych.
Każdy agent działa półautonomicznie, ale jest zaprojektowany do interakcji z innymi agentami, tworząc dynamiczny ekosystem, w którym zbiorowe zachowanie wyłania się z indywidualnych działań. Dla tego rodzaju programów agentowych współpraca jest kluczowa.
Systemy zarządzania ruchem
Inteligentnych agentów można znaleźć w zarządzaniu ruchem, wielu agentów reprezentuje różne sygnały drogowe, kamery monitorujące i systemy informacyjne.
Agenci AI współpracują ze sobą w celu optymalizacji przepływu ruchu, zmniejszenia zatorów i reagowania na warunki w czasie rzeczywistym, takie jak wypadki lub roboty drogowe. Każdy agent obsługuje dane ze swojej lokalizacji i komunikuje się z innymi, aby odpowiednio dostosować sygnały drogowe - dlatego praca zespołowa jest koniecznością.
Inteligentne sieci dla zarządzania energią
Inteligentne sieci obejmują również wielu agentów AI, z których każdy kontroluje różne aspekty dystrybucji energii elektrycznej, od stacji wytwórczych po indywidualne inteligentne liczniki w domach.
Ci agenci AI współpracują ze sobą, aby skutecznie zrównoważyć podaż i popyt na energię, zintegrować odnawialne źródła energii i utrzymać stabilność sieci.
Koordynacja systemu wieloagentowego zapewnia optymalną dystrybucję energii i efektywność kosztową w całej sieci.
Łańcuch dostaw i logistyka
W zarządzaniu łańcuchem dostaw agenci reprezentują różnych interesariuszy, takich jak dostawcy, producenci, dystrybutorzy i sprzedawcy detaliczni. Agenci ci koordynują działania w celu optymalizacji procesu łańcucha dostaw, od zaopatrzenia po dostawę, zapewniając wydajność i redukcję kosztów.
Autonomiczna robotyka roju
Czasami podczas misji eksploracyjnych lub ratunkowych rozmieszczane są roje robotów.
Każdy agent robotyczny działa częściowo niezależnie, ale koordynuje swoje działania z innymi agentami AI w celu pokrycia większych obszarów, udostępniania danych sensorycznych lub wspólnego przemieszczania obiektów.
Jest to szczególnie przydatne w trudnych środowiskach - takich jak zawalone budynki lub powierzchnie planet - gdzie praca zespołowa dużego systemu AI może osiągnąć znacznie więcej niż pojedynczy agenci AI.
9. Proste środki odruchowe
Prosty agent odruchowy jest najsłabszym z miotu. Ma bardzo ograniczoną inteligencję i działa na zasadzie bezpośredniego warunku-działania.
Te oparte na regułach agenty nie nadają się do złożonych zadań. Jednak doskonale radzą sobie z konkretnymi zadaniami, do których zostały zaprojektowane.
Proste agenty odruchowe nadają się do prostych zadań w przewidywalnym środowisku. Działania tego rodzaju agenta wpływają na otaczający go świat, ale tylko w określonych zadaniach.
Termostaty
Jest 18:00 w zimie? Podkręć ogrzewanie. Jest południe latem? Ten prosty odruchowy agent, o ograniczonej inteligencji, włączy klimatyzację.
Drzwi automatyczne
Chociaż jego postrzegana inteligencja jest niska, automatyczne drzwi są często przykładami prostych agentów odruchowych. Ten agent AI wyczuwa człowieka przed drzwiami i otwiera je. Pięknie proste.
Czujniki dymu
Ten agent AI działa z sufitu w kuchni. Tak, to także prosty agent refleksyjny. Wyczuwa dym i uruchamia alarm.
Podstawowe filtry antyspamowe
Niektórzy agenci sztucznej inteligencji pomagają nam codziennie od lat. Filtr spamu jest jednym z nich. Podstawowe wersje nie wykorzystują przetwarzania języka naturalnego, ale raczej słowa kluczowe lub reputację nadawcy.
Zbuduj własnego agenta AI
Istnieje wiele rodzajów agentów AI, niektóre znacznie trudniejsze do zbudowania niż inne.
Ale jeśli chcesz zbudować chatbota agentowego - który może podejmować działania w codziennych systemach, takich jak wysyłanie wiadomości e-mail i rezerwowanie spotkań - możemy Ci pomóc.
Nasza platforma ma łatwy interfejs typu "przeciągnij i upuść" dla początkujących i nieskończoną rozszerzalność dla profesjonalnych programistów.
Prowadzimy nawet aktywną społeczność ponad 20 000 twórców botów, jeśli potrzebujesz wsparcia podczas całego procesu.
Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.
FAQ
Czy agenci AI są czujący?
Nie, agenci AI nie są czujący. Podążają za programami, które wskazują im cele, chociaż mogą działać autonomicznie, aby osiągnąć wyniki.
Jak wygląda proces podejmowania decyzji i działań przez agentów AI?
Różne typy agentów AI będą obserwować swoje środowisko i podejmować różne działania. Niektóre korzystają z danych modelowania, a inne z czujników. Mają różne cele w oparciu o zaprogramowane rozumowanie.
Czym jest agent oparty na modelu?
Agent oparty na modelu to inny sposób na odniesienie się do agenta refleksyjnego opartego na modelu, rodzaju agenta AI, który łączy przeszłe dane i bieżące dane wejściowe w celu określenia najlepszego sposobu działania.
