Agentická AI umožňuje systémom autonómne prijímať rozhodnutia a plniť zložité úlohy využitím pokročilých modelov a učenia na adaptáciu s minimálnym dohľadom človeka.
Agentická AI je pokročilá vetva umelej inteligencie, ktorá umožňuje systémom konať autonómne, prijímať rozhodnutia a zvládať zložité úlohy s minimálnym dohľadom človeka. Na rozdiel od tradičných AI modelov fungujúcich v rámci vopred definovaných pravidiel a parametrov sú agentické AI systémy schopné analyzovať obrovské množstvo dát, prispôsobovať sa dynamickému prostrediu a vykonávať viacstupňové procesy na dosiahnutie konkrétnych cieľov. Táto nová úroveň AI spája rôzne technológie ako veľké jazykové modely (LLMs), strojové učenie, reinforcement learning a škálovateľný výpočtový výkon na vytvorenie inteligentných agentov, ktorí dokážu samostatne uvažovať, učiť sa a konať.
Agentická AI v jadre označuje AI systémy navrhnuté na autonómne dosahovanie zložitých cieľov vnímaním prostredia, uvažovaním o najlepšom postupe a vykonávaním úloh na dosiahnutie požadovaných výsledkov. Tieto systémy vykazujú v rôznych oblastiach ľudskú kogníciu, čo im umožňuje riešiť problémy, rozhodovať sa a prispôsobovať novým situáciám bez explicitných inštrukcií pre každý scenár.
Agentické AI systémy fungujú integráciou niekoľkých pokročilých AI techník:
Spájaním týchto technológií dokážu agentickí AI agenti vnímať okolie, uvažovať o najlepších krokoch, konať pre dosiahnutie cieľov a učiť sa z výsledkov pre zlepšenie budúceho výkonu.
Agentické AI systémy nasledujú štvorkrokový proces na autonómne riešenie zložitých, viacstupňových problémov:
Vnímanie:
Agenti zbierajú a spracovávajú dáta z rôznych zdrojov, ako sú senzory, databázy či digitálne rozhrania. To zahŕňa extrakciu zmysluplných informácií a pochopenie kontextu prostredia alebo problému.
Uvažovanie:
Pomocou pokročilých modelov ako LLMs agenti analyzujú informácie na pochopenie úlohy, generovanie možných riešení a plánovanie krokov na dosiahnutie cieľa. Ide o komplexné uvažovanie a rozhodovacie procesy.
Konie:
Agenti vykonávajú naplánované akcie interakciou s externými nástrojmi, softvérom alebo systémami. Môžu sa rozhodovať, spúšťať procesy a upravovať kroky podľa spätnej väzby v reálnom čase.
Učenie:
Cez reinforcement learning a nepretržité spätné väzby sa agenti učia zo skúseností. Zdokonaľujú svoje stratégie a postupne zlepšujú výkon, pričom sa adaptujú na nové výzvy a prostredia.
Tento proces umožňuje agentickým AI systémom samostatne fungovať a zvládať úlohy, ktoré boli predtým pre automatizáciu príliš zložité.
Tradičné AI systémy sú navrhnuté na plnenie konkrétnych úloh v rámci vopred stanovených pravidiel a parametrov. Veľmi sa spoliehajú na explicitné programovanie a nedokážu sa prispôsobiť novým situáciám mimo pôvodného nastavenia. Sú účinné pri automatizácii rutinných, opakujúcich sa úloh, no chýba im flexibilita na zvládnutie komplexných a dynamických prostredí.
Naopak, agentické AI systémy majú autonómiu a schopnosť adaptácie. Chápu kontext, stanovujú si ciele, plánujú akcie a učia sa z interakcií. Agentickí AI agenti dokážu prijímať nezávislé rozhodnutia, zvládať neočakávané situácie a vykonávať zložité workflowy bez neustáleho zásahu človeka.
Hoci agentická AI aj generatívna AI predstavujú pokročilé formy umelej inteligencie, slúžia na rozdielne účely.
Generatívna AI sa špecializuje na tvorbu nového obsahu, ako je text, obrázky, hudba či kód. Modely ako GPT-3 a GPT-4 generujú ľudsky znejúce odpovede a kreatívne výstupy na základe naučených dát. Generatívna AI sa však primárne sústreďuje na produkciu obsahu v odpovedi na vstupy a inherentne neprijíma autonómne akcie ani rozhodnutia na dosahovanie konkrétnych cieľov.
Agentická AI sa naopak sústreďuje na konanie a rozhodovanie. Umožňuje agentom stanovovať si ciele, plánovať kroky na ich splnenie a autonómne vykonávať akcie. Hoci generatívna AI môže byť súčasťou agentických AI systémov (napr. na porozumenie jazyku), agentická AI ide za hranice generovania obsahu a zahŕňa aj uvažovanie, plánovanie a interakciu s prostredím.
Agentické AI systémy majú viacero dôležitých vlastností, ktoré im umožňujú autonómne a efektívne fungovať.
Agenti pracujú nezávisle, začínajú a dokončujú úlohy bez neustáleho dohľadu človeka. Táto autonómia im umožňuje efektívne zvládať zložité procesy a uvoľňuje ľudí na vyššie úrovne práce.
Agenti majú sofistikované schopnosti uvažovania, vďaka ktorým dokážu analyzovať situácie, zvažovať možnosti, predvídať výsledky a robiť informované rozhodnutia. Zvládnu aj nuansované situácie a prispôsobujú svoje stratégie podľa kontextu.
Vďaka strojovému učeniu a reinforcement learningu sa agenti učia zo skúseností. Prispôsobujú sa novým informáciám, zlepšujú svoj výkon v čase a efektívne zvládajú meniace sa prostredie.
Agenti využívajú veľké jazykové modely na pochopenie a generovanie ľudskej reči. To umožňuje prirodzenú interakciu, pochopenie zložitých pokynov a komunikáciu s používateľmi či inými agentmi.
Agenti dokážu plánovať, organizovať a optimalizovať viacstupňové workflowy. Rozdeľujú zložité úlohy na zvládnuteľné podúlohy, efektívne sekvencujú akcie a koordinujú zdroje na efektívne dosiahnutie cieľov.
Využívanie škálovateľných výpočtových zdrojov umožňuje agentom spracovávať veľké objemy dát a zvládať náročné úlohy. Táto škálovateľnosť je kľúčová pre rozhodovanie a spracovanie v reálnom čase.
Agenti sa môžu integrovať s externými nástrojmi, API a podnikových systémami. Táto prepojenosť im umožňuje pristupovať k dátam, vykonávať funkcie a interagovať v rámci širšieho technologického ekosystému.
Implementácia agentických AI systémov prináša množstvo výhod naprieč odvetviami:
Automatizáciou zložitých, rozhodovacích úloh agenti zvyšujú operačnú efektivitu. Procesy vybavujú rýchlejšie a s menším počtom chýb ako ručné metódy, čo vedie k vyššej produktivite.
Agenti dokážu riešiť zložité výzvy analýzou veľkého množstva dát, identifikovaním vzorov a generovaním poznatkov. Prinášajú inovatívne riešenia a optimalizujú procesy.
Agenti samostatne riadia viacstupňové workflowy, koordinujú úlohy, zdroje i časovanie. Táto schopnosť zjednodušuje operácie a znižuje úzke miesta.
Vďaka autonómii agenti minimalizujú potrebu neustáleho dohľadu. Zamestnanci sa môžu venovať strategickým iniciatívam a hodnotnejším aktivitám.
Agenti sa prispôsobujú meniacim sa podmienkam a požiadavkám. Ich schopnosť učiť sa a adaptovať zaručuje efektivitu aj pri vývoji okolností.
Agenti zlepšujú interakciu so zákazníkom poskytovaním personalizovaných a pohotových služieb. Pracujú nepretržite, čím zabezpečujú konzistentnú podporu a angažovanosť.
Automatizácia zložitých úloh znižuje náklady na pracovnú silu a prevádzkové výdavky. Agenti optimalizujú využitie zdrojov a minimalizujú plytvanie.
Agentická AI mení rôzne odvetvia prostredníctvom inovatívnych aplikácií:
V poisťovníctve agentickí AI agenti automatizujú celý proces likvidácie poistných udalostí od nahlásenia po výplatu. Agenti posudzujú oprávnenosť žiadostí, zhromažďujú potrebné informácie a empaticky komunikujú so zákazníkmi.
Výhody:
Agenti analyzujú dáta v reálnom čase na optimalizáciu trás, predikciu úzkych miest a úpravu zásob podľa výkyvov dopytu.
Výhody:
Vo financiách agenti analyzujú trhové trendy, hodnotia investičné príležitosti a vytvárajú personalizované finančné plány. Pomáhajú tiež riadiť riziko identifikovaním zraniteľností.
Výhody:
V zdravotníctve agenti pomáhajú pri objave liekov analýzou rozsiahlych datasetov na identifikáciu potenciálnych cieľov a predikciu účinnosti.
Výhody:
Agenti poskytujú personalizovanú zákaznícku podporu 24/7 a zvládajú zložité otázky i problémy.
Výhody:
Agenti spravujú prepojené zariadenia a senzory, optimalizujú prevádzku v reálnom čase v odvetviach ako výroba, doprava či zdravotníctvo.
Výhody:
Agenti automatizujú revízie kódu, kontroly kvality a reakcie na incidenty v softvérovom inžinierstve.
Výhody:
Hoci agentická AI prináša významné výhody, prináša aj výzvy a riziká, ktoré je potrebné riešiť:
Na úspešné nasadenie agentických AI systémov by organizácie mali dodržiavať osvedčené postupy:
Agentická AI označuje systémy navrhnuté na autonómne konanie, prijímanie rozhodnutí a zvládanie zložitých, viacstupňových úloh s minimálnym dohľadom človeka, využívajúc pokročilé technológie ako veľké jazykové modely, strojové učenie a reinforcement learning.
Na rozdiel od tradičnej AI, ktorá sa spolieha na vopred definované pravidlá, agentické AI systémy dokážu vnímať svoje prostredie, uvažovať, konať, učiť sa zo spätnej väzby a samostatne sa prispôsobovať novým situáciám, vďaka čomu sú flexibilnejšie a schopnejšie v dynamických podmienkach.
Agentická AI zvyšuje efektivitu a produktivitu automatizáciou zložitých úloh, zlepšuje schopnosť riešiť problémy, prispôsobuje sa dynamickému prostrediu, znižuje potrebu dohľadu človeka a zlepšuje zákaznícku skúsenosť.
Kľúčové výzvy zahŕňajú zaistenie vhodného dohľadu, transparentnosti, bezpečnosti, ochrany súkromia, etickej zhody a zodpovednosti. Riešenie týchto rizík si vyžaduje robustnú správu, vysvetliteľnú AI, bezpečnostné opatrenia a neustály monitoring.
Agentická AI sa využíva pri spracovaní poistných udalostí, optimalizácii logistiky, finančnom rozhodovaní, vývoji liekov, zákazníckej podpore, správe IoT zariadení či automatizácii softvérového vývoja.
Inteligentní chatboti a AI nástroje pod jednou strechou. Spojte intuitívne bloky a premeňte svoje nápady na automatizované Flows.
Objavte, ako agentická AI a multiagentné systémy revolučne menia automatizáciu pracovných tokov vďaka autonómnemu rozhodovaniu, prispôsobivosti a spolupráci – z...
Inteligentný agent je autonómna entita navrhnutá na vnímanie svojho prostredia prostredníctvom senzorov a pôsobenie na toto prostredie pomocou akčných členov, v...
Agentický RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) je pokročilý rámec umelej inteligencie, ktorý integruje inteligentných agentov do tradičných RAG systémov...
