Udtrykket "AI agent" synes at være overalt for nylig. Fra tech nyheder overskrifter til forretningsstrategi diskussioner, det er hurtigt at blive en af de mest fremtrædende termer i den kunstige intelligens lexikon. Ligesom mange populære tech termer, men dens betydning kan undertiden blive fortyndet, hvilket fører til dets brug som en fange-all buzzword. Så, hvad virkelig udgør en AI agent? I sin kerne er det definerende træk ved en AI-agent dens evne til selvstændigt at udføre handlinger for at nå et mål. Dette betyder, at de ikke kun behandler information eller reagerer på direkte kommandoer; de interagerer med deres miljø (digital eller fysisk), træffer beslutninger og udfører opgaver med en grad af uafhængighed. Definition af AI-agenter: Ud over informationsindsamling Mens mange AI-værktøjer kan behandle information, generere tekst eller besvare spørgsmål, går en AI-agent videre. Den opfatter sit miljø, hvad enten det er sensordata, brugerindtastning eller information fra internettet eller databaser, og bruger derefter denne information til at planlægge og udføre handlinger. Disse handlinger kan være digitale, såsom at sende e-mails, opdatere databaser, udføre handler eller udløse andre processer, eller fysiske, i tilfælde af robotter eller selvkørende biler. Det er afgørende, at denne handlingsorienterede natur kræver evner som begrundelse, planlægning og ofte læring eller tilpasning. Agenten skal forstå sit mål, finde ud af de nødvendige skridt, potentielt bruge forskellige værktøjer (såsom API'er eller web-søgninger) og udføre disse trin, nogle gange korrigere sin kurs undervejs. Dette adskiller agenter fra enklere AI-værktøjer eller assistenter, der primært reagerer på brugeropfordringer eller kræver menneskelig beslutningstagning på hvert trin. Bare indsamling og præsentation af oplysninger, men sofistikeret, opfylder ikke denne definition. Agenten skal gøre noget baseret på denne information, bevæge sig mod sit mål uden konstant menneskelig indgriben. Eksempler på agenter Når det defineres ved autonom handling, kvalificerer flere typer AI-systemer sig som agenter: af af af af af af af Selvkørende biler opfatter deres omgivelser (veje, forhindringer, trafiksignaler) ved hjælp af sensorer, planlægger navigationsveje og tager handlinger (styre, bremse, accelerere) for at nå en destination sikkert. Algorithmic Trading Bots: Disse agenter analyserer markedsdata i realtid, træffer beslutninger baseret på foruddefinerede (eller lærte) strategier og selvstændigt udfører køb eller salg ordrer. Smart Home Controller (med Action): Mens nogle smart home-enheder kun rapporterer status, kan en ægte agent selvstændigt justere termostatindstillingerne baseret på besættelsesmønstre, det lærer, eller proaktivt låse døre på et bestemt tidspunkt, tage handling i stedet for blot at give information eller vente på en kommando. Autonome arbejdsprocesværktøjer: Platforme som Auto-GPT eller specialiserede agenter bygget med rammer som CrewAI sigter mod at tage et højt niveau mål (f.eks. "forskning konkurrenter og opsummere resultaterne") og nedbryde det i underopgaver, selvstændigt ved hjælp af værktøjer som webbrowsere eller API'er til at indsamle information, analysere det og kompilere en rapport. Kundeserviceagenter (med Action Capability): Mens mange chatbots kun besvarer spørgsmål, kan mere avancerede agenter udføre handlinger som behandling af refusioner, ændring af adgangskoder eller opdatering af kundeoplysninger i et CRM-system, der direkte løser problemer i stedet for blot at give instruktioner. Robotic Process Automation (RPA) forbedret med AI: Nogle avancerede RPA-systemer indeholder AI-agenter, der ikke kun følger forprogrammerede regler, men kan tilpasse sig ændringer, træffe beslutninger inden for en proces og håndtere mere komplekse, multi-trins arbejdsprocesser selvstændigt. Kontraeksempler: Hvad er ikke en AI Agent At forstå, hvad der ikke er en AI-agent (under denne handlingsorienterede definition) hjælper med at præcisere begrebet: af af af af af af Standard Chatbots (som tidlige ChatGPT): Mens meget i stand til at behandle sprog og generere menneskelignende tekst, chatbots, der primært reagerer på bruger opfordringer uden selvstændigt initiere opgaver eller interagere med eksterne systemer ud over information indhentning generelt ikke kvalificerer sig som agenter. Anbefalingsmotorer: Systemer, der foreslår produkter, film eller nyhedsartikler, analyserer data og foretager forudsigelser, men de handler ikke selvstændigt på disse anbefalinger (f.eks. køber varen for dig). Grundlæggende dataanalyseværktøjer: AI-værktøjer, der analyserer datasæt og præsenterer indsigter, dashboards eller rapporter, leverer information, ikke selvstændigt træffer foranstaltninger baseret på disse indsigter. AI-drevne skriveassistenter (f.eks. grammatisk): Disse værktøjer forbedrer en brugers handlinger (skrivning) ved at give forslag eller korrektioner, men de skriver ikke selvstændigt dokumenter eller sender e-mails på brugerens vegne baseret på et mål. Image Recognition Services: AI, der identificerer objekter i billeder, udfører en sofistikeret opfattelsesopgave, men tager ikke iboende autonome handlinger baseret på denne genkendelse. Konklusionen Mens "AI agent" faktisk er et begreb, der nyder betydelig buzz, forståelse af dens kerne betydning - et AI-værktøj, der er i stand til at handle autonomt mod et mål - er afgørende. Denne evne til at opfatte, begrunde, planlægge og handle uafhængigt adskiller sande agenter fra mange andre værdifulde, men mindre autonome AI-værktøjer.
