От чат-ботов к автономным командам: реальное применение AI-агентов в digital
Когда ChatGPT и другие нейросети стали нашими повседневными помощниками, что ожидать в следующей волне внедрения ИИ в нашу жизнь? Уже сегодня AI-агенты перестают быть просто способом получить ответ на вопрос, а становятся автономными исполнителями, способными действовать в соответствии с поставленной целью, координировать задачи и самостоятельно принимать решения.
Например, когда чат-боты только появились на рынке автоматизации взаимодействия с пользователями, они обрабатывали входящие запросы и отвечали на них в соответствии с запрограммированным сценарием. Сегодня в digital-дискурс добавились такие термины, как agentic AI, multi-agent systems, autonomous agents. Давайте разберемся, что представляют собой ИИ-агенты, а также как их классифицировать.
Что такое AI-агент
AI-агенты — это программные системы, автономно воспринимающие среду (например, пользовательские команды, данные, внешние источники и т.д.), принимающие решения и выполняющие действия. Их деятельность направлена на достижение определенных целей. Характеристики ИИ-агента:
- Автономность: такой агент планирует действия, реагирует на вводные данные и совершает действия самостоятельно. Постоянное управление человеком не требуется.
- Хранение предыдущих данных: ИИ-агенты не просто автономно проявляют себя в моменте, но и сохраняют контекст, предыдущие действия, историю взаимодействия с пользователями.
- Следование цели: AI-агенты действуют не хаотично, а с учетом сформулированной цели, которую необходимо достичь.
- Склонность к декомпозиции: ИИ-агент воспринимает финальную цель, но если она масштабна и требует совершения определенных шагов, он раскладывает ее на подзадачи.
- Возможность интеграции: для взаимодействия с внешними сервисами и программами в AI-агентах доступна интеграция для получения или обмена данными.
В отличие от стандартных чат-ботов, ИИ-агенты не ограничены прописанной в сценарии автоматизацией, а способны адаптироваться и самостоятельно планировать или корректировать workflow.
Классификация AI-агентов
ИИ-агентов можно разделить на виды на основании уровня их интеллекта, степени принятия решения и того, как они взаимодействуют с внешней средой для достижения поставленных целей.
Simple Reflex Agents:
Действие реактивных агентов определяется текущими условиями, у них нет памяти или предвидения. Условия работают по логике: «Если X, то Y».
Автоматическое открытие двери при детекции движения, ответ на сообщение-команду, простые автоматические ответы
Model-Based Reflex Agents:
Работают по той же логике, что и реактивные агенты, но у них уже есть внутреннее состояние и модель внешней среды. Это позволяет им обрабатывать наблюдаемые условия.
Робот-пылесос запоминает, где уже пылесосил пол, службы поддержки, которые генерируют ответы с учетом истории переписки
Goal-Based Agents:
ИИ-агенты с установленной целью. В их возможности входит оценка действий, прогнозирование результатов и построение пути к цели.
Навигатор, планировщики задач
Utility-Based Agents:
Автономные агенты могут оценивать и выбирать действия для достижения цели, а также оценивать качество результата, затраты и риски.
Финансовые торговые системы, алгоритмы рекомендаций, анализирующие качество, расходы или затраченное время.
Learning Agents:
AI-агенты, которые могут учиться на опыте. В их функции входит коррекция действий, на основе взаимодействия со средой. Они оптимизируются с учетом опыта и внешних факторов.
Системы рекомендаций, персонализация, прогнозирование.
Системы ИИ-агентов
Чтобы лучше понять, как на практике работают AI-агенты, давайте рассмотрим несколько самых популярных систем и их функциональности.
1. AutoGPT: этот ИИ-агент, появившейся на рынке в 2023 году, позиционирует себя как революционное решение для бизнес-операций. Автономный агент работает с большими целями, самостоятельно разбивая их достижение на этапы и более мелкие задачи. При необходимости AI-агент сам прибегает к использованию различных инструментов.
AutoGPT позиционирует агент, как решение для различных отраслей бизнеса:
- Малый бизнес: автоматизация рутинных задач, создание таргетированных кампаний, персонализация коммуникации с клиентами, анализ рынка и трендов.
- Продажи и маркетинг: автоматизация анализа рынка, прогнозирование трендов, персонализация обращения к различным сегментам аудитории, создание вирального контента с высокой конверсией, анализ данных клиентов для поиска точек роста.
- AI-разработчики: создание ИИ-агентов, развитие автономных систем, создание стандартов индустрии.
2. CrewAI: разработческая среда для создания мультиагентных систем. Фреймворк для автономизации различных процессов в одном месте помогает совмещать различные ИИ-агенты для работы над разными целями и задачами. Среда позволяет прописать взаимодействие агентов и их роли. У всех агентов внутри сохраняется память. Такая надстройка над разными ИИ-агентами позволяет объединять внутри одной системы цели всего бизнеса с разбивкой по департаментам.
3. Manus: автоматизированный агент, который берет в работу реальные задачи из нашей повседневной рутины, например, создание презентаций, видео или написание маркетинговых рассылок. «Манус» запоминает ваши предпочтения и учитывает комментарии, чтобы в дальнейшем достигать оптимальных результатов.
ИИ-агент ориентирован на сценарии, когда пользователю необходимы динамическое планирование и гибкость в принятии решений.
Как применять AI-агенты в бизнесе
Сферы деятельности и процессы для автоматизации
Контент-маркетинг: ИИ-агент может брать на себя подготовку контента, составление плана активности, создание и адаптацию контента для различных каналов коммуникации с аудиторией. Плюс автономного агента в отличие от обычной нейросети — учет опыта и условий, например, можно автоматизировать создание контента с учетом редполитики и позиции компании.
SEO: для поисковой оптимизации ИИ-агенты могут заниматься сбором семантики, проводить анализ конкурентов, создавать SEO-тексты и внедрять семантическую разметку.
Исследование рынка и формирование стратегии: ИИ-агенты анализируют рынки, выявляют тренды и прогнозируют поведение аудитории с учетом множества факторов внешней среды.
Продажи: автономный агент может квалифицировать лиды и проводить скоринг.
Операционная деятельность: автоматизация генерации отчетов, анализ результатов и обработка данных из различных источников, отслеживание достижения KPI и распределение задач внутри команды.
Польза от внедрения ИИ-агентов в бизнес-процессы
Несомненно, автоматизация всегда приносит экономию времени, но кроме этого фактора, есть несколько положительных нюансов использования агентов в рабочих процессах:
- Оперативная аналитика: сбор данных и составление отчетов происходит на постоянной основе, а главное — оперативно. Это позволяет вовремя принимать важные решения для оптимизации различной деятельности компании.
- Качество принятия решений: в силу ограниченных возможностей, человек не может самостоятельно за короткое время изучать большие массивы данных, а ИИ-агенты могут. Их внедрение усиливает уверенность в принятом решении на основе большего количества вводных данных.
- Отсутствие человеческого фактора: часто человека фрустрирует рутинная деятельность, и на автомате можно совершить ошибки. Искусственному интеллекту не свойственно ошибаться от бесконечного повтора.
- Масштаб работ: в отличие от сотрудника, который в момент может заниматься одной задачей, а при необходимости вести несколько параллельно, вынужден переключаться между ними, AI-агенты могут облегчать деятельность сразу по нескольким направлениям без конфликта.
- Скорость с точки зрения клиентского сервиса: ИИ-агенты быстрее обрабатывают данные, а также создают отчеты или находят решение проблемы. Если для вашего бизнеса важен клиентский сервис, автоматизация задач по работе с клиентом, несомненно, станет важным преимуществом.
Риски внедрения AI-агентов
Конечно, раз у использования ИИ-агентов есть плюсы, необходимо упомянуть и возможные минусы использования автономных агентов в работе:
- Сложность первичной настройки и создания архитектуры агентов: если вы делегируете агентам простые задачи, вроде сбора презентации или создания цепочки писем, то вам не потребуются сложные вводные действия. Однако, если вы собираетесь сразу использовать систему агентов, вам потребуются навыки и временные ресурсы для проработки архитектуры решения, а также настройки всех параметров.
- Стоимость: AI-агенты, в отличие, от многих популярных генеративных сетей, не имеют бесплатной версии; для корпоративного использования придется потратить существенную сумму.
- Риск ошибки: несмотря на то, что ИИ-агенты не совершают ошибок, типичных для человека, их механизм еще оттачивается. При недостаточном количестве данных агенты могут начать «фантазировать» и опираться на собственные размышления вместо фактов.
- Этические аспекты и приватность данных: до сих пор нет единого стандарта и оценки этичности использования данных из ИИ-источников, поскольку искусственный интеллект может брать в основу своих решений данные, не предназначенные для публичного или коммерческого использования.
Выводы
AI-агенты нового поколения — уже настоящее, а не будущее. Дальше тренд будет только набирать обороты и развиваться, например, в сторону сложных агентских систем, внутри которых множество агентов будут параллельно заниматься различными сферами деятельности с учетом выстроенной иерархии и отведенных ролей.
Для теста и постепенного внедрения ИИ-агентов в бизнес можно начать с одного процесса, который вы можете доверить искусственному интеллекту. Лучше всего выбрать трудоемкий, рутинный процесс, который автоматизация сможет выполнять быстрее, чем человек. На первых этапах важно отслеживать и проверять результаты деятельности AI-агента, чтобы выявить потенциальные ошибки, или убедиться, что их нет.
Если вам понравилась статья, подписывайтесь на нашу рассылку — еще больше полезной информации сразу в вашем почтовом ящике.
