Šta su AI agenti?

U nastojanju da automatizuju složene AI zadatke, nastali su AI agenti. AI agenti pokušavaju da ostvare unapred definisane ciljeve koje postave ljudi. Agent će koristiti sve dostupne alate kako bi ostvario zadati cilj, uključujući prikupljanje podataka, traženje dodatnih informacija ili interakciju sa okruženjem.

Primer

AI agent je zadužen za rešavanje tiketa korisničke podrške u realnom vremenu. Može koristiti kombinaciju dostupne dokumentacije i upita ka korisniku kako bi odredio željeni ishod. Ako ne uspe, može odlučiti da prosledi tiket čoveku zaposlenom za obradu istih.

Kako funkcionišu AI agenti?

U osnovi, većina AI agenata prati sledeći ciklus rada:

1. Percepcija: Prikupljaju informacije iz različitih izvora, kao što su senzori, baze podataka, scraping tehnike ili unos korisnika.
2. Obrada: AI agent analizira podatke koristeći algoritme, često zasnovane na mašinskom učenju, poput LLM-ova (Large Language Models).
3. Donošenje odluka: U ovoj fazi AI agent odlučuje o najboljem sledećem koraku.
4. Akcija: Izvršava zadatke, na primer slanjem obaveštenja, automatizacijom radnih tokova ili interakcijom s korisnikom putem nekog interfejsa.
5. Učenje: Na osnovu preduzetih radnji i povratnih informacija korisnika, agent uči, prilagođava se i poboljšava buduće procese.

Prednosti korišćenja AI agenata

• Povećanje produktivnosti: AI agenti su samostalni inteligentni sistemi dizajnirani za obavljanje specifičnih zadataka bez ljudske intervencije. Kompanije ih koriste za postizanje ciljeva i povećanje efikasnosti. Automatizacijom repetitivnih zadataka, timovi mogu da se fokusiraju na prioritetnije i kreativnije projekte, čime se povećava vrednost za organizaciju.
• Smanjenje troškova: Poslovni subjekti mogu koristiti inteligentne agente za eliminaciju nepotrebnih troškova uzrokovanih neefikasnim procesima, ljudskim greškama i manuelnim radnim tokovima. Sa autonomnim agentima koji funkcionišu u pouzdanom i prilagodljivom okruženju, čak i složeni zadaci mogu biti realizovani s visokim stepenom sigurnosti.
• Bolje donošenje odluka: Napredni inteligentni agenti koriste mašinsko učenje za prikupljanje i analizu velikih količina podataka u realnom vremenu. To omogućava menadžerima da donesu brže i bolje informisane odluke. Na primer, AI agenti mogu proceniti potražnju za proizvodima u različitim tržišnim segmentima tokom reklamne kampanje.
• Poboljšano korisničko iskustvo: Kupci očekuju angažujuće i personalizovane interakcije sa kompanijama. Integracijom AI agenata, kompanije mogu prilagoditi preporuke proizvoda, pružiti trenutne odgovore i unaprediti korisničko iskustvo, što dovodi do većih konverzija i dugoročne lojalnosti.

Kako započeti?

Većina slučajeva upotrebe spada u široko dostupna rešenja kao što su Amazon Lex, Rasa, HubSpot AI i slični alati.

Za izradu kompleksnijih AI agenata preporučujemo da započnete sa alatima kao što su LangChain i LangGraph, napredni okviri za izgradnju agenata.

Uskoro ćemo ovde objaviti i primer, prijavite se za obaveštenja!