Intelligente agenter

Intelligente agenter er autonome AI-enheter som kan oppfatte og handle på sitt miljø, ofte samarbeider de i grupper og bruker spesialiserte verktøy for å automatisere oppgaver, analysere data og løse problemer.

En intelligent agent er en autonom enhet designet for å oppfatte sitt miljø gjennom sensorer og handle på det miljøet ved hjelp av aktuatorer. Disse agentene er utstyrt med kunstig intelligens, som beslutningstaking og problemløsning, som gjør at de kan samhandle med sitt miljø og andre agenter uten menneskelig innblanding. Intelligente agenter er ofte integrert med store språkmodeller (LLM-er), som gir dem evne til å forstå og svare på menneskelig input på en samtalebasert måte.

Viktige egenskaper

  • Autonomi: Intelligente agenter opererer selvstendig, uten kontinuerlig menneskelig overvåking. De kan ta beslutninger og utføre handlinger for å nå sine mål.
  • Tilpasningsevne: Disse agentene kan lære av erfaringer og forbedre seg over tid, ved å tilpasse strategiene sine basert på tidligere interaksjoner og tilbakemeldinger.
  • Interaktivitet: Utstyrt med naturlig språkprosessering kan intelligente agenter delta i samtaler og samarbeide med mennesker eller andre AI-systemer.
  • Rasjonalitet: Intelligente agenter utfører handlinger som maksimerer ytelsen sin basert på observasjoner av miljøet.

Struktur for en intelligent agent

Strukturen til en intelligent agent inkluderer:

  • Arkitektur: Maskinvaren eller plattformen agenten kjører på, som datamaskiner eller roboter.
  • Agentfunksjon: En kobling mellom perseptuelle input og handlinger.
  • Agentprogram: En implementering av agentfunksjonen som kjøres på arkitekturen.

Typer intelligente agenter

  • Enkle refleksagenter: Disse agentene reagerer direkte på persept uten å ta hensyn til persepthistorikk. De opererer etter tilstand-handlingsregler.
  • Modellbaserte refleksagenter: Disse agentene bruker en intern modell for å håndtere delvis observerbare miljøer, og opprettholder en historikk over persept for å informere handlingene sine.
  • Målbaserte agenter: Disse agentene handler for å oppnå spesifikke mål, ved å bruke planlegging og beslutningsprosesser.
  • Nyttebaserte agenter: Disse agentene velger handlinger basert på en nyttefunksjon, som rangerer ønskeligheten av ulike utfall.
  • Lærende agenter: Disse agentene forbedrer ytelsen sin over tid ved å lære fra interaksjoner med miljøet.

Bruksområder

  • Kundestøtte: Intelligente agenter kan håndtere kundehenvendelser, gi umiddelbare svar og tilby løsninger, noe som forbedrer kundeopplevelsen og reduserer belastningen på menneskelige agenter.
  • Dataanalyse: Agenter kan autonomt behandle og analysere store datasett, trekke ut innsikt og identifisere trender uten menneskelig innblanding.
  • Automatisering: Innen programvareutvikling kan agenter automatisere repeterende oppgaver som kodegenerering, testing og feilsøking, og dermed øke effektiviteten og nøyaktigheten.
  • Spill: Intelligente agenter brukes i spill for å skape realistiske motstandere eller lagkamerater som forbedrer spillopplevelsen.
  • Svindeldeteksjon: Agenter analyserer transaksjonsdata for å identifisere mistenkelige aktiviteter og forhindre svindel.

Crews

Hva er en Crew?

I AI-sammenheng refererer en “crew” til en gruppe intelligente agenter som samarbeider for å oppnå et felles mål. Hver agent i en crew får tildelt spesifikke roller og oppgaver, og utnytter sine individuelle styrker for å fullføre komplekse arbeidsflyter mer effektivt enn en enkelt agent kan. Crews er designet for å etterligne dynamikken i ekte team, hvor hvert medlem bidrar unikt til prosjektets suksess.

Hvordan Crews fungerer

  • Rollefordeling: Hver agent i en crew har en definert rolle som spesifiserer dens ansvar og mål, som datainnsamling eller kundestøtte.
  • Oppgavedeling: Oppgaver fordeles mellom agenter basert på deres roller, noe som muliggjør parallell behandling og effektiv gjennomføring av arbeidsflyter.
  • Samarbeid: Agenter kommuniserer og koordinerer med hverandre, deler informasjon og ressurser for å sikre sømløs gjennomføring av oppgavene.

Eksempler

  • Forskningsteam: En crew kan bestå av agenter med roller som dataforsker, forsker og analytiker, som sammen gjennomfører grundig forskning og analyse.
  • Kundeserviceoperasjoner: En crew kan inkludere agenter som håndterer ulike aspekter av kundesamhandling, fra innledende klassifisering av henvendelser til løsning av saker.

Verktøy

Hva er verktøy i AI?

Innenfor intelligente agenter refererer verktøy til funksjoner eller ressurser som agentene bruker for å utføre oppgavene sine. Disse kan variere fra enkle datauthentingsfunksjoner til avanserte kodekjøringsmuligheter. Verktøy utvider agentenes funksjonalitet, slik at de kan utføre et bredt spekter av oppgaver med høyere effektivitet og nøyaktighet.

Typer verktøy

  • Søkeverktøy: Lar agenter søke etter og hente informasjon fra databaser eller internett.
  • Kodekjøringsverktøy: Gir agentene mulighet til å kjøre kodebiter eller skript i ulike programmeringsspråk, slik at de kan utføre komplekse beregninger.
  • Tilpassede verktøy: Brukere kan lage egne verktøy tilpasset spesifikke behov, og dermed styrke agentens kapasitet innenfor spesialiserte oppgaver.

Integrering og bruk

  • Integrering med eksisterende rammeverk: Verktøy kan integreres med rammeverk som LangChain, som tilbyr et sett med forhåndsdefinerte verktøy agentene kan benytte.
  • Utvikling av tilpassede verktøy: Utviklere kan definere nye verktøy ved å spesifisere deres funksjoner og forventede utfall, slik at agentene kan utføre høyt spesialiserte oppgaver.

Bruksområder

  • Databehandling: Agenter bruker verktøy for å hente inn og analysere data fra ulike kilder og levere strukturerte resultater for videre analyse.
  • Automatisering av oppgaver: Verktøy gjør det mulig for agenter å automatisere arbeidsflyter, fra enkel oppgaveutførelse til komplekse beslutningsprosesser.

Rammeverk og plattformer

CrewAI-rammeverket

CrewAI er et åpen kildekode-rammeverk for å orkestrere intelligente agenter som samkjørte crews. Det gir infrastrukturen for rollefordeling, oppgavedeling og kommunikasjon mellom agenter, slik at utviklere kan bygge komplekse multi-agent-systemer effektivt.

Funksjoner

  • Rollebassert design: Gjør det mulig å lage spesialiserte agenter med ulike roller innenfor en crew.
  • Oppgavehåndtering: Legger til rette for tildeling og utførelse av oppgaver på tvers av flere agenter.
  • Integrering med LLM-er: Støtter integrering med ulike store språkmodeller, noe som styrker agentenes språkforståelse.

Sammenligning med andre rammeverk

  • LangGraph: Fokuserer på grafbaserte arbeidsflyter og tilbyr detaljert kontroll over oppgaveutførelse og tilstandshåndtering.
  • Autogen: Benytter samtalegrensesnitt, noe som gjør det intuitivt for brukere som foretrekker ChatGPT-lignende interaksjoner.

Bruksområder

  • Forretningsautomatisering: CrewAI kan brukes til å automatisere forretningsprosesser på tvers av ulike bransjer, noe som øker effektiviteten og reduserer driftskostnader.
  • Forskning og utvikling: Legger til rette for samarbeidende forskningsarbeid ved å gjøre det mulig for agenter å jobbe sammen om komplekse prosjekter.

Intelligente agenter, crews og verktøy: En gjennomgang av nyere fremskritt

Studiet av intelligente agenter, deres integrering i menneskelige crews og verktøyene som muliggjør disse interaksjonene, er et felt i rask utvikling. Nyere fremskritt har fremhevet viktigheten av tverrfaglig forskning for å styrke samarbeid mellom mennesker og AI.

I artikkelen “CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research” av Lingyu Zhang m.fl. (2024) introduserer forfatterne en plattform designet for å støtte samarbeidende forskning mellom mennesker og AI-agenter. CREW-plattformen fremhever menneskelig involvering og tilbyr forhåndsbygde oppgaver for kognitive studier og sanntids menneskestyrte forsterkningslæringsagenter. Denne forskningen understreker nødvendigheten av å bygge bro mellom maskinlæring og kognitiv vitenskap samt andre disipliner for å forbedre samarbeidet mellom mennesker og AI (Lenke til artikkel: CREW: Facilitating Human-AI Teaming Research).

En annen bemerkelsesverdig publikasjon er artikkelen “AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game” av Yizhou Chi m.fl. (2024). Dette arbeidet benytter et tekstbasert spillmiljø for å studere atferden til språkagenter i sosiale deduksjonsscenarier, slik som i spillet Among Us. Studien undersøker hvordan store språkmodeller kan forstå spilleregler og ta strategiske beslutninger, og gir innsikt i bruk av AI i sosialt drevne settinger med ufullstendig informasjon (Lenke til artikkel: AMONGAGENTS).

Vanlige spørsmål

Hva er en intelligent agent?

En intelligent agent er en autonom enhet som oppfatter sitt miljø gjennom sensorer og handler på det ved hjelp av aktuatorer. Drevet av AI tar disse agentene beslutninger, løser problemer og kan samhandle med sitt miljø og andre agenter uten menneskelig innblanding.

Hva er de viktigste egenskapene til intelligente agenter?

Viktige egenskaper inkluderer autonomi, tilpasningsevne, interaktivitet og rasjonalitet. Intelligente agenter opererer selvstendig, lærer av erfaring, deltar i samtaler og utfører handlinger som maksimerer deres ytelse basert på observasjoner.

Hva er vanlige bruksområder for intelligente agenter?

Intelligente agenter brukes i kundestøtte, dataanalyse, automatisering, spill og svindeldeteksjon – de håndterer oppgaver som å svare på henvendelser, behandle data, automatisere arbeidsflyter og identifisere mistenkelig aktivitet.

Hva er en 'Crew' i AI-agenters sammenheng?

En crew refererer til en gruppe intelligente agenter som samarbeider for å oppnå et felles mål. Hver agent får tildelt spesifikke roller og oppgaver, noe som muliggjør effektiv og parallell utførelse av komplekse arbeidsflyter.

Hva er verktøy i AI, og hvordan bruker intelligente agenter dem?

Verktøy er funksjoner eller ressurser som agenter bruker for å utføre oppgavene sine, som søkeverktøy, kodekjøring eller tilpassede hjelpemidler. Verktøy utvider agenters kapasitet, slik at de kan behandle data, automatisere arbeidsflyter og integrere med rammeverk som LangChain.

Hvilke rammeverk brukes for å orkestrere intelligente agenter?

Rammeverk som CrewAI, LangGraph og Autogen muliggjør orkestrering og samarbeid mellom flere intelligente agenter, og tilbyr rollefordeling, oppgavehåndtering og integrasjon med store språkmodeller for bedre ytelse.

Klar til å bygge din egen AI?

Begynn å bygge smarte chatboter og AI-verktøy med FlowHunt sin intuitive plattform. Automatiser oppgaver, analyser data og forbedre kundestøtten – alt under ett tak.

Lær mer

Agentisk
Agentisk

Agentisk

Agentisk AI er en avansert gren av kunstig intelligens som gir systemer mulighet til å handle autonomt, ta beslutninger og utføre komplekse oppgaver med minimal...

9 min lesing
Agentic AI Autonomous AI +6
12-faktor AI-agent: Bygg effektive AI-systemer som skalerer
12-faktor AI-agent: Bygg effektive AI-systemer som skalerer

12-faktor AI-agent: Bygg effektive AI-systemer som skalerer

Lær hvordan du bygger robuste, produksjonsklare AI-agenter med vår omfattende 12-faktor-metodikk. Oppdag beste praksis for naturlig språkbehandling, konteksthån...

7 min lesing
AI Agents Automation +5
AI-agent
AI-agent

AI-agent

AI-agent-komponenten i FlowHunt gir arbeidsflytene dine autonom beslutningstaking og verktøybruk. Den utnytter store språkmodeller og kobler til ulike verktøy f...

3 min lesing
AI Automation +4