Что такое AI-агенты? Типы, примеры и принципы работы

Краткий обзор

AI-агент — это программное обеспечение, которое интерпретирует цель, планирует способы её достижения, а затем предпринимает действия с помощью подключенных инструментов практически без пошагового участия человека.

Агент извлекает информацию из других ваших систем для выполнения работы, например, собирает обновления по проекту и составляет черновик отчета о статусе для последующего утверждения. Его права доступа определяют, какие действия он может совершать.

Это 10-минутное руководство описывает различные типы агентов и принципы их работы. В нем также рассматриваются примеры использования на рабочем месте и то, как агенты поддерживают управление работой с помощью ИИ.

Узнайте, как ведущие организации превращают ИИ из инструмента в надежного члена команды. Получите наш последний исследовательский отчет, чтобы открыть пять проверенных секретов организаций, зрелых в области ИИ, и трансформировать свое рабочее место.

Почему AI-агенты важны сейчас

Генеративный ИИ помогает вам создать первый черновик. AI-агенты могут предпринять следующие шаги в рабочем процессе, например, сохранить этот черновик в проекте и назначить его на проверку. Вы определяете шаги, которые они выполняют, и необходимые согласования перед продвижением работы.

От генеративного ИИ к агентному ИИ

Генеративный ИИ создает контент в ответ на запрос, например, составляет ответ на обращение клиента. Агентный ИИ использует ИИ для планирования и выполнения шагов, необходимых для завершения задачи. Например, агент может найти историю учетной записи клиента в вашей CRM, составить черновик ответа, используя эти данные, и назначить его нужному сотруднику для проверки.

Заблуждение: AI-агенты против чат-ботов

Разница заключается в том, что делает инструмент после того, как вы нажали «ввод». Чат-бот отвечает на ваше сообщение. AI-агент предпринимает действия через подключенные инструменты для выполнения задачи, например, проверяет запись о клиенте и назначает последующие действия. Некоторые чат-боты включают возможности агентов, поэтому смотрите на то, что делает инструмент, а не только на его интерфейс чата.

Пять классических типов AI-агентов варьируются от систем, следующих фиксированным правилам, до агентов, которые учатся на основе обратной связи. Эти категории могут пересекаться. Обучающийся агент может также сравнивать способы достижения цели, взвешивая их вероятные выгоды и затраты, например, выбирая маршрут доставки на основе времени в пути и расхода топлива.

Тип

Как это работает

Пример

Простой рефлексивный агент

Следует правилу, основанному на информации, которую он получает в данный момент

Направляет запрос с пометкой «биллинг» в финансовый отдел

Рефлексивный агент на основе модели

Использует текущую информацию и внутреннее представление ситуации для выбора действия

Проверяет предыдущие сообщения, чтобы не спрашивать у клиента детали, которые он уже предоставил

Агент на основе целей

Выбирает шаги, которые приближают его к определенному результату

Выявляет пробелы в исследовательском брифе и ищет информацию для их заполнения

Агент на основе полезности

Сравнивает возможные результаты, используя критерии, определяющие наиболее полезный результат

Рекомендует время встречи, взвешивая посещаемость против задержек в планировании

Обучающийся агент

Использует обратную связь или опыт для улучшения выполнения задачи

Улучшает сортировку запросов в службу поддержки по мере того, как команда корректирует его работу

Один агент выполняет задачу с помощью доступных ему инструментов. Мультиагентная система координирует работу нескольких агентов, часто назначая каждому из них разную роль. Один агент может собирать исследования, в то время как другой проверяет полученные данные. Любой из пяти типов агентов может работать самостоятельно или как часть мультиагентной системы.

Как работают AI-агенты

AI-агенты используют повторяющийся процесс для перехода от цели к результату. Они собирают соответствующую информацию, а затем используют подключенные инструменты для совершения действий. После каждого действия они проверяют результат, прежде чем продолжить.

Действия, которые может предпринять агент, зависят от его инструментов и прав доступа. Агент с доступом только для чтения может подготовить отчет. Агент с разрешением на обновление записей может также добавить этот отчет в проект. Вы решаете, где агент может действовать независимо, а где ему требуется участие человека.

Цикл агента: восприятие, рассуждение, действие, наблюдение

Агент начинает с цели, например, подготовки еженедельного обновления по проекту. Он собирает контекст из источников, к которым имеет доступ, и использует эту информацию для планирования следующего шага. Затем он предпринимает действие через инструмент и проверяет результат. Он повторяет этот цикл, пока не достигнет цели, не достигнет предела или не потребуется помощь.

Каждый этап служит разным целям:

Этап

Что делает агент

Пример обновления проекта

Восприятие

Собирает информацию, относящуюся к цели.

Он читает последние обновления задач и сравнивает их с графиком проекта.

Рассуждение/планирование

Использует доступный контекст для выбора следующего шага.

Он определяет пропущенный этап и решает проверить последние комментарии для получения объяснения.

Действие

Использует подключенный инструмент в рамках своих прав доступа.

Он извлекает комментарии к задачам, связанным с пропущенным этапом, и составляет черновик обновления проекта с объяснением задержки.

Наблюдение

Проверяет результат перед продолжением.

Он проверяет, охватывает ли черновик запрошенный отчетный период, и отмечает любую недостающую информацию.

Шаг проверки важен, потому что выполнение действия не гарантирует успех. Поиск может вернуть устаревший документ, или приложение может отклонить обновление. Агент, который предполагает, что каждое действие сработало, будет строить остальную часть задачи на ошибочном шаге.

Из чего состоит AI-агент: модель, инструменты, память и цель

AI-агент сочетает в себе модель с инструментами, которые позволяют ему взаимодействовать с рабочей средой. Память помогает ему сохранять соответствующий контекст, а цель направляет его решения. Человек устанавливает границы процесса, чтобы агент понимал, какие действия он может предпринимать и когда ему следует остановиться.

Эти части работают вместе, но каждая выполняет свою задачу.

Часть

Роль в агенте

Модель

Интерпретирует запрос и помогает решить, какой шаг может приблизить к цели

Инструменты

Позволяют агенту извлекать информацию или предпринимать действия, например, искать документы или обновлять задачу

Память

Хранит контекст задачи, включая предыдущие результаты. Некоторые системы сохраняют контекст между сессиями; другие ограничивают его текущим запуском.

Цель и границы

Определяют намеченный результат и границы для его достижения, включая ограничения доступа и требования к утверждению

Примеры AI-агентов

AI-агент может превратить запрос в действие, например, проверить ход выполнения заказа и назначить последующие действия нужному человеку. Задачи, которые он выполняет, зависят от инструментов, которые вы подключаете, и доступа, который вы предоставляете, от повседневных задач до сложных запросов.

• Исследовательский агент: Руководитель команды запрашивает конкурентный бриф. Агент ищет информацию в утвержденных источниках и сравнивает полученные данные с требованиями брифа. Если он находит пробел, он снова выполняет поиск перед составлением документа. Он включает ссылки на источники, чтобы команда могла проверить доказательства.

Исследовательский агент: Руководитель команды запрашивает конкурентный бриф. Агент ищет информацию в утвержденных источниках и сравнивает полученные данные с требованиями брифа. Если он находит пробел, он снова выполняет поиск перед составлением документа. Он включает ссылки на источники, чтобы команда могла проверить доказательства.

• Агент поддержки: Агент рассматривает входящий запрос и проверяет историю учетной записи клиента. Он классифицирует проблему и составляет черновик ответа, используя утвержденные рекомендации. Когда запрос выходит за рамки этих рекомендаций, он передает дело человеку.

Агент поддержки: агент рассматривает входящий запрос и проверяет историю учетной записи клиента. Он классифицирует проблему и составляет ответ, используя утвержденные рекомендации. Если запрос выходит за рамки этих рекомендаций, он передает дело человеку.

• Агент по маркетинговым операциям: агент собирает обновления кампании из связанных записей проектов и подготавливает отчет о состоянии. Он помечает противоречивую информацию для проверки, вместо того чтобы гадать, какому обновлению доверять. Менеджер кампании проверяет отчет, прежде чем агент поделится им.

Агент по маркетинговым операциям: агент собирает обновления кампании из связанных записей проектов и подготавливает отчет о состоянии. Он помечает противоречивую информацию для проверки, вместо того чтобы гадать, какому обновлению доверять. Менеджер кампании проверяет отчет, прежде чем агент поделится им.

Как команды используют ИИ-агентов в работе

В Asana вы поручаете работу ИИ-коллегам (AI Teammates) так же, как и сотруднику. Они используют Work Graph®, который связывает задачи и проекты с ответственными за них людьми и целями, которые они поддерживают. Это дает ИИ-коллеге контекст о том, кто отвечает за работу и как она вписывается в более масштабный план.

Например, попросите ИИ-коллегу превратить бриф по запуску в план проекта с задачами и владельцами или объединить отзывы о визуальных материалах кампании в список правок. Работа остается в ваших общих проектах, где вы можете отслеживать прогресс и направлять дальнейшие шаги. Изучите автоматизацию рабочих процессов с помощью ИИ, чтобы внедрить эти действия в ваши существующие процессы.

ИИ-агенты в работе: что видят команды

В агентстве перформанс-маркетинга Amsive передача нового клиента от отдела продаж к этапу онбординга означала постоянный поиск информации. Детали учетной записи хранились в Salesforce, в то время как сотрудникам приходилось искать остальное в сообщениях и документах. Детали часто терялись по пути.

Теперь, когда сделка в Salesforce закрывается, интеграция создает задачу клиента в Asana. ИИ-коллега собирает информацию о клиенте из подключенных инструментов и помещает ее в профиль для проверки операционным менеджером. Как только менеджер запускает проект онбординга, ИИ-коллега создает задачи на основе услуг, приобретенных клиентом.

«Результатом стали институциональные знания, которые масштабируются и не хранятся только в головах людей», — сказал Адам Лозада, руководитель направления цифрового рабочего пространства и внедрения ИИ в Amsive.

По оценкам Amsive, этот рабочий процесс экономит более 3800 часов в год за счет сокращения времени, затрачиваемого на поиск информации и заполнение дублирующих форм онбординга. ИИ-коллега берет на себя сбор и настройку, а операционный менеджер проверяет детали перед началом онбординга.

Заставьте ИИ-агентов работать с Asana

Тратьте меньше времени на сбор информации перед началом работы. ИИ-коллеги в Asana используют детали ваших проектов, чтобы помочь превратить бриф по запуску в назначенные задачи или собрать разрозненные отзывы в список правок. Посмотрите, что вы можете делегировать, сохраняя за своей командой контроль над решениями, требующими участия человека.

Начать бесплатную пробную версию

Часто задаваемые вопросы об ИИ-агентах

ChatGPT может функционировать как ИИ-агент, в зависимости от того, как вы его используете. В обычном диалоге он отвечает на запросы как генеративный ИИ-помощник. В режиме агента он использует инструменты для выполнения действий, направленных на достижение цели, например, навигацию по веб-сайтам или редактирование электронных таблиц. Различие заключается в выполнении задач, а не просто в генерации ответов.