Agentyczna sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja: jaka jest różnica i kiedy używać każdego z nich

Kluczowe wnioski

• Generatywna sztuczna inteligencja tworzy treść, a agentyczna sztuczna inteligencja podejmuje działania, aby osiągnąć cele.
• Korzystaj z generatywnej sztucznej inteligencji w przypadku pomysłów i wersji roboczych oraz agentycznej sztucznej inteligencji do planowania, koordynacji i realizacji.
• Agentyczna sztuczna inteligencja zwiększa autonomię, podejmując decyzje i wykonując wieloetapową pracę przy minimalnych wskazówkach.
• Razem generatywna i agentyczna sztuczna inteligencja obsługują kompleksowe przepływy pracy od stworzenia do wykonania.
• Aby zacząć korzystać z żadnego z nich, nie jest wymagana wiedza techniczna — wiele narzędzi oferuje już obie możliwości.

Pomyśl o tym, kiedy po raz pierwszy zobaczyłeś narzędzie AI w akcji, które natychmiast generuje akapit, obraz, a nawet blok kodu z zaledwie kilku słów. Poczułem się trochę, jakbym spoglądał w przyszłość. Ta iskra pochodzi z generatywnej sztucznej inteligencji, rodzaju sztucznej inteligencji zaprojektowanej do tworzenia rzeczy na podstawie Twoich podpowiedzi.

Jednak sztuczna inteligencja szybko wykracza poza tworzenie i skupia się nadziałaniu. Tutaj właśnie pojawia się agentyczna sztuczna inteligencja. Zamiast po prostu generować treści, agentyczna sztuczna inteligencja może tworzyć plany, podejmować działania i pracować nad osiągnięciem celów, korzystając jedynie z odrobiny wskazówek z Twojej strony.

Obydwa robią wrażenie, ale są przeznaczone do różnych zadań. Znajomość różnic między nimi może pomóc w wyborze odpowiedniego podejścia do pracy i codziennych zadań.

W tym przewodniku dowiemy się, czym jest generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja, jakie są między nimi porównania i jak można je wykorzystać, aby osiągnąć więcej przy mniejszym wysiłku.

Spis treści

• Agentyczna sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?
• Jak działa generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja
• Rzeczywiste przykłady generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji
• Kiedy należy stosować generatywną sztuczną inteligencję a kiedy agentyczną sztuczną inteligencję?
• Jak generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja współpracują ze sobą
• Korzyści z generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji
• Ograniczenia generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji
• Jak już dziś zacząć korzystać z narzędzi generatywnej AI i agentycznej AI?
• Co dalej z agentyczną sztuczną inteligencją i generatywną sztuczną inteligencją?
• Przejście od wyników do wyników
• Często zadawane pytania dotyczące agentycznej sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji

Agentyczna sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy treści na podstawie Twoich podpowiedzi. Z drugiej strony agentyczna sztuczna inteligencja idzie dalej: zaczyna od celu i określa, jak go osiągnąć, planując i wykonując niezbędne kroki z dużą autonomią.

Co robi generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nową treść – taką jak tekst, obrazy, wideo lub kod – w odpowiedzi na to, o co ją poprosisz. Dajesz mu podpowiedź, a on dostarcza coś nowego, niezależnie od tego, czy jest to odpowiedź, wyjaśnienie, czy treść, której możesz użyć bezpośrednio. Pomyśl o tym jak o dostępie do zawsze aktywnego asystenta, który reaguje na Twoje prośby na żądanie.

Znajdziesz generatywną sztuczną inteligencję w wielu narzędziach i kategoriach. ChatGPT i Google Gemini to narzędzia ogólnego przeznaczenia, które generują tekst i obrazy. DALL·E i Midjourney skupiają się na treściach wizualnych, a GitHub Copilot pomaga programistom pisać i rozumieć kod. Chociaż ich wyniki są różne, działają w podobny sposób — Ty dostarczasz dane wejściowe, a narzędzie w odpowiedzi generuje treść.

Gramatyka posiada funkcje generatywnej sztucznej inteligencji, dzięki którym możesz zachęcać do tworzenia treści, które pomogą Ci przeprowadzić burzę mózgów, szkicować własnym głosem, udoskonalać pomysły, poprawiać przejrzystość, poprawiać i nie tylko. Sztuczna inteligencja Grammarly została stworzona, aby usprawnić Twoje pisanie, gdziekolwiek pracujesz, dzięki czemu Twoja komunikacja będzie skuteczniejsza w całym procesie pracy.

Co robi agentyczna sztuczna inteligencja?

W przeciwieństwie do generatywnej sztucznej inteligencji, która reaguje na indywidualne podpowiedzi, agentyczna sztuczna inteligencja może działać autonomicznie, dążąc do celu. Planuje kroki, podejmuje decyzje, korzysta z narzędzi i dostosowuje się w miarę postępów – bez konieczności ciągłych instrukcji. Możesz myśleć o agentycznej sztucznej inteligencji jako o czymś więcej niż tylko reagującym. Ma sprawczość: możliwość decydowania, co dalej, aby ukończyć wieloetapowe zadanie.

Na przykład w pracy możesz wyznaczyć agentowej sztucznej inteligencji cel, taki jak„Przygotuj wszystko, co potrzebne do uruchomienia klienta w przyszłym tygodniu”.Może przeglądać dokumenty podstawowe, opracowywać program, koordynować harmonogramy, przygotowywać materiały informacyjne, wysyłać informacje uzupełniające i oznaczać otwarte pytania, meldując się tylko wtedy, gdy potrzebne są decyzje lub zatwierdzenia. Agenci AI firmy Grammarly działają proaktywnie, wykorzystując Twój kontekst do tworzenia bardziej wciągających, atrakcyjnych treści, skuteczniejszej komunikacji oraz organizowania dnia pracy i zarządzania nim.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja

Chociaż oba typy sztucznej inteligencji są potężne, działają na zasadniczo różne sposoby. Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowe wyniki, przewidując, co powinno nastąpić dalej w sekwencji, podczas gdy agentyczna sztuczna inteligencja podąża za pętlą działań w oparciu o swoje środowisko, cele i informacje zwrotne. Przyjrzyjmy się bliżej działaniu każdej technologii AI.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja

Kiedy prosisz narzędzia takie jak Grammarly o napisanie e-maila, zastosowana w nich generatywna technologia sztucznej inteligencji nie pobiera informacji z przechowywanej biblioteki odpowiedzi. Zamiast tego generuje nową treść, przewidując najbardziej prawdopodobny następny token (słowo lub fragment słowa) na podstawie podpowiedzi. Ta sama zasada dotyczy generowania obrazu — przewidywania następnego piksela lub cechy.

Przewidywania te opierają się na dużym modelu językowym (LLM), który wykorzystuje wzorce wyuczone na podstawie miliardów przykładów, aby przewidzieć, co będzie dalej. Każde wygenerowane słowo wpływa na następne, tworząc łańcuch, który pozwala sztucznej inteligencji stworzyć coś oryginalnego na podstawie Twojego podpowiedzi.

Jak działa agentyczna sztuczna inteligencja

Agentyczna sztuczna inteligencja działa poprzez prostą, ale potężną pętlę: postrzegaj, planuj, działaj i ucz się. Kiedy wyznaczysz cel agentowemu systemowi AI, zbiera on informacje i kontekst, wykorzystuje je do sporządzenia planu, wykonuje go w Twoich narzędziach i aplikacjach, a następnie ocenia wyniki, aby następnym razem było lepiej. Powtarza ten cykl, aż cel zostanie zrealizowany, dostosowując swoje podejście do wiedzy, jaką zdobywa po drodze.

Wyobraź sobie na przykład, że zarządzasz projektem grupowym i chcesz, aby agentyczny system sztucznej inteligencji pomógł usprawnić pracę. Sztuczna inteligencja może wyciągnąć kluczowe szczegóły z notatek ze spotkań lub e-maili, a następnie opracować plan określający priorytety, właścicieli i terminy. Stamtąd może tworzyć zadania, przydzielać je właściwym osobom i sprawdzać postępy. Ty możesz skupić się na pracy kreatywnej i strategicznej, podczas gdy agentyczna sztuczna inteligencja zajmuje się koordynacją i zadaniami administracyjnymi.

Rzeczywiste przykłady generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji

Obydwa typy sztucznej inteligencji są już częścią codziennych procesów, ale objawiają się na różne sposoby. Generatywna sztuczna inteligencja pomaga tworzyć rzeczy; agentyczna sztuczna inteligencja pomagaw załatwianiu spraw. Oto jak to wygląda w praktyce.

Przykłady generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja jest świetna, gdy potrzebujesz czegoś napisanego, podsumowanego lub stworzonego na miejscu. Kilka znanych przypadków użycia obejmuje:

• Przekształcanie wstępnego pomysłu w dopracowany tekst:podaj kilka punktów, a otrzymasz wersję roboczą pełnej sekcji e-maila, wiadomości lub raportu.
• Przekształcanie materiałów w nowe formaty:Zamień swoje notatki w streszczenia, fiszki, quizy lub skrypty.
• Generowanie kreatywnych odmian:poproś o wiele opcji nagłówka, różne tony lub alternatywne wersje wiadomości.
• Projektowanie wizualizacji lub koncepcji:Twórz obrazy, makiety lub diagramy na podstawie opisu.
• Zwiększanie przejrzystości lub tonu:Popraw akapit, aby brzmiał pewniej, zwięźlej i był odpowiedni dla odbiorców.

W skrócie: Ty dajesz kierunek, a on tworzy treść.

Przykłady agentycznej sztucznej inteligencji

Agentyczna sztuczna inteligencja pojawia się, gdy potrzebujesz czegoś więcej niż tylko treści — pomaga posunąć zadanie lub projekt do przodu, podejmując działania w Twoim imieniu. Oto kilka przykładów:

• Zarządzanie wieloetapowym zadaniem badawczym:udostępniasz swój temat, a on zbiera źródła (po podłączeniu), filtruje te wysokiej jakości, tworzy konspekt i aktualizuje go, gdy znajdzie więcej informacji.
• Utrzymywanie prawidłowego przepływu dokumentów:monitoruje zmiany wprowadzane przez recenzentów, konsoliduje opinie, przydziela zadania uzupełniające i wysyła sygnały do ​​osób, które mają zaległości.
• Automatyczna obsługa powiadomień:obserwuje odpowiedzi na ważne e-maile i wysyła odpowiednie powiadomienia lub oznacza te, którymi powinieneś zająć się osobiście.
• Planowanie i koordynacja projektu:wyznaczasz cel, a system opracowuje plan projektu, identyfikuje właścicieli, śledzi postęp i modyfikuje plan w miarę zmian.
• Uruchamianie pętli ulepszeń:sprawdza wyniki, identyfikuje, co zadziałało, a co nie, i odpowiednio dostosowuje swoje kolejne działania.

Krótko mówiąc, wyznaczasz cel, a on planuje, realizuje i dostosowuje się po drodze.

Kiedy należy stosować generatywną sztuczną inteligencję a kiedy agentyczną sztuczną inteligencję?

Jeśli potrzebujesz pomocy w generowaniu pomysłów, zgłębianiu tematów lub tworzeniu treści, skorzystaj z generatywnej sztucznej inteligencji. Jeśli chcesz zautomatyzować przepływ pracy lub dokończyć akcję, użyj agentycznej sztucznej inteligencji. Użyj obu, jeśli chcesz utworzyć treść i podjąć w związku z nią działania. Oto opis sposobu podejmowania decyzji:

Korzystaj z generatywnej sztucznej inteligencji, jeśli chcesz:

• Szkicuj, edytuj lub dopracowuj tekst
• Projektuj, twórz lub dopracowuj obraz lub inne rodzaje treści
• Przeprowadź burzę mózgów lub odkryj nowe kierunki
• Podsumuj lub sformatuj informacje, nadając im inną strukturę

Użyj agentowej sztucznej inteligencji, jeśli chcesz:

• Odciążaj inne zajęcia, takie jak czynności następcze, planowanie lub monitorowanie
• Automatyzuj zadania, które mają wiele kroków lub zależności
• Pchnij projekt do przodu, organizując badania, planując kolejne kroki lub koordynując autorów
• Śledź postępy i dostosowuj się do zmian

Używaj generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji razem, gdy musisz przejść od tworzenia czegoś do faktycznego jego wykonania.

Jak generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja współpracują ze sobą

Łącząc agentyczną i generatywną sztuczną inteligencję, możesz tworzyć kompleksowe przepływy pracy. Technologie te doskonale się uzupełniają: generatywna sztuczna inteligencja zajmuje się kreatywnym podnoszeniem ciężarów, podczas gdy agentyczna sztuczna inteligencja zajmuje się realizacją i wykonaniem.

Ta kombinacja jest szczególnie skuteczna, ponieważ odzwierciedla liczbę rzeczywistych zadań, które faktycznie działają. Dzięki temu możesz delegować czasochłonne zadania sztucznej inteligencji, dzięki czemu możesz skupić się na strategii wyższego poziomu i podejmowaniu decyzji. Oto kilka przykładów tego duetu mocy w akcji:

• Przygotowywanie prezentacji:Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc w przeprowadzeniu burzy mózgów na temat kluczowych punktów, zbadaniu tematu i przygotowaniu projektów slajdów z dodatkowymi elementami wizualnymi. Agentyczna sztuczna inteligencja może następnie uporządkować slajdy w przejrzystą fabułę, określić, gdzie dodatkowe informacje mogą być pomocne, zaplanować sesje ćwiczeń (po podłączeniu do kalendarza) i wysyłać przypomnienia w miarę zbliżania się ostatecznych terminów.
• Nauka do testów:Generatywna sztuczna inteligencja tworzy praktyczne pytania, wyjaśnienia i przewodniki po nauce na podstawie materiałów klasowych. Agentyczna sztuczna inteligencja może przekształcić te materiały w ustrukturyzowany plan nauki, ustawić przypomnienia, śledzić postępy w trakcie wykonywania ćwiczeń i dostosowywać plan w oparciu o obszary, na których potrzebujesz więcej uwagi.

• Tworzenie treści w mediach społecznościowych:Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w burzy mózgów, tworzeniu postów i tworzeniu grafik. Agentic AI może dostosowywać treści do wytycznych dotyczących Twojej marki, planować posty na różnych platformach i udostępniać cotygodniowe podsumowania wskaźników zaangażowania, dzięki czemu wiesz, co sprawdza się dobrze.

Korzyści z generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji

Generatywną i agentyczną sztuczną inteligencję zaprojektowano tak, aby pomóc Ci pracować wydajniej — wspierając zarówno tworzenie, jak i wykonywanie. Używane razem lub osobno, mogą zmniejszyć ilość zajęć, przyspieszyć postęp i pomóc Ci skoncentrować się na pracy o większej wartości.

• Szybsze tworzenie i tworzenie pomysłów:oba typy sztucznej inteligencji pomagają szybko przejść od pustej karty do czegoś namacalnego — niezależnie od tego, czy jest to szkicowanie treści, badanie pomysłów czy wyznaczanie kolejnych kroków.
• Lepsza realizacja i realizacja:Generatywna i agentyczna sztuczna inteligencja może pomóc w przekształcaniu pomysłów w działania poprzez obsługę powtarzalnych zadań, koordynację kroków i wspieranie wieloetapowych przepływów pracy.
• Lepiej skoncentruj się na sensownej pracy:odciążając rutynowe lub czasochłonne zadania, obie formy sztucznej inteligencji uwalniają Twój czas na pracę kreatywną, strategiczną lub wymagającą podejmowania decyzji.
• Płynniejsze, kompleksowe przepływy pracy:generatywna i agentyczna sztuczna inteligencja mogą pomóc w przejściu od pomysłu do wyniku przy mniejszych tarciach, wspierając zarówno myślenie, jak i działanie po drodze.

Ograniczenia generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji

Pomimo swoich możliwości, generatywna i agentyczna sztuczna inteligencja ma ograniczenia, które wymagają aktywnego nadzoru człowieka. Zrozumienie tych ograniczeń pomoże Ci w bardziej odpowiedzialnym i efektywnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji.

• Niedokładne lub wprowadzające w błąd wyniki:zarówno generatywna, jak i agentyczna sztuczna inteligencja może generować nieprawidłowe informacje lub błędne wnioski, zwłaszcza gdy podpowiedzi są niejasne lub dane są niekompletne. Zawsze sprawdzaj ważne wyniki.
• Nadmierne zaufanie i ograniczona kontrola:systemy sztucznej inteligencji mogą sprawiać wrażenie pewnych siebie, nawet jeśli się mylą. Unikaj przyjmowania wyników dosłownie – przejrzyj wyniki, poproś o źródła i zastosuj swój własny osąd.
• Wyzwania związane z koordynacją i niezawodnością:gdy systemy sztucznej inteligencji wykonują wiele zadań lub wchodzą w interakcję z innymi narzędziami, mogą wystąpić błędy lub konflikty. Jasne granice, testowanie i monitorowanie są niezbędne.
• Błąd w wynikach:ponieważ sztuczna inteligencja uczy się na podstawie danych historycznych, może odzwierciedlać istniejące uprzedzenia. Aby uniknąć utrwalania nieuczciwych lub niedokładnych wzorców, konieczne są regularne przeglądy i korekty.
• Zagrożenia dla prywatności i bezpieczeństwa danych:zarówno generatywna, jak i agentyczna sztuczna inteligencja często opierają się na informacjach dostarczanych przez użytkowników. Zachowaj ostrożność w przypadku wrażliwych danych i dokładnie przejrzyj praktyki dotyczące prywatności i postępowania z danymi.

Jak już dziś zacząć korzystać z narzędzi generatywnej AI i agentycznej AI?

Wiele narzędzi obsługuje obecnie zarówno generatywne, jak i agentyczne możliwości sztucznej inteligencji, a z niektórych z nich możesz już korzystać, nie zdając sobie z tego sprawy. Najlepszym sposobem na rozpoczęcie jest rozpoczęcie od czegoś małego: wypróbuj narzędzie generatywne, aby zainspirować pomysły lub szkice treści, a następnie dodaj funkcje agenta, aby pomóc w organizowaniu, koordynowaniu lub popychaniu pracy do przodu. Podczas eksperymentów zaczniesz budować intuicję, do jakich zadań najlepiej nadaje się każdy typ sztucznej inteligencji.

Oto proste podejście, które pomoże Ci w pierwszych krokach:

1. Wybierz jedno zadanie, które często powtarzasz:wybierz coś, co robisz co tydzień, na przykład wysyłanie aktualizacji zespołowi, podsumowywanie i porządkowanie notatek z zajęć lub przygotowywanie się do spotkania z klientem. Rozpoczęcie od znanych zadań pomoże Ci wykryć, gdzie sztuczna inteligencja może mieć największe znaczenie.
2. Użyj generatywnego narzędzia AI do szkicowania, szkicowania lub generowania pomysłów:wypróbuj narzędzia takie jak Gramatyka do wsparcia pisania lub DALL·E do szybkiej grafiki. Wykorzystaj generatywną sztuczną inteligencję, aby stworzyć pierwszą wersję roboczą, przeprowadzić burzę mózgów lub udoskonalić to, co już masz.
3. Dodaj agentyczną sztuczną inteligencję, aby organizować, wykonywać lub automatyzować kolejne kroki:gdy zawartość jest już na miejscu, użyj agentowej sztucznej inteligencji, aby pomóc w dalszych działaniach, takich jak porządkowanie notatek, tworzenie listy zadań, wysyłanie lub planowanie wiadomości lub koordynowanie aktualizacji (w zależności od integracji obsługiwanych przez Twoje narzędzia). Uwaga: nie zawsze wymaga to oddzielnych narzędzi. Wiele narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji obejmuje obecnie możliwości agentyczne, a większość systemów agentycznych wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję w tle.
4. Przejrzyj wyniki, udoskonal swoją konfigurację i rozwijaj ją.Zwróć uwagę na to, co zadziałało dobrze, a co było niezgrabne. Dostosuj swoje podejście, a następnie stopniowo stosuj ten przepływ pracy od generatywnego do agenta w innych obszarach swojej pracy lub studiów.

Co dalej z agentyczną sztuczną inteligencją i generatywną sztuczną inteligencją?

Chociaż generatywna i agentyczna sztuczna inteligencja ewoluuje od lat, obecnie staje się coraz bardziej wydajna, niezawodna i osadzona w codziennych narzędziach. Następna fala postępu w mniejszym stopniu polega na całkowicie nowych przełomach, a bardziej naudoskonaleniu: lepszej pamięci, płynniejszej koordynacji i głębszym kontekście. Oto kilka trendów kształtujących to, co będzie dalej:

• Inteligentniejsza współpraca między agentycznymi systemami AI:zamiast jednego systemu próbującego zrobić wszystko, zmierzamy w kierunku skoordynowanych konfiguracji „wieloagentowych”, w których różni agenci AI specjalizują się, a następnie przekazują sobie pracę. Na przykład jeden system może przetwarzać notatki ze spotkań, inny wyodrębniać elementy działania, a trzeci sporządzać wersje robocze wiadomości uzupełniających. To jakby mieć mały zespół pracujący za kulisami.
• Zwiększona pojemność pamięci:więcej systemów AI będzie w stanie zapamiętać Twoje preferencje, projekty i styl podczas sesji. Pomaga to ograniczyć powtarzalne prace konfiguracyjne — na przykład przywoływanie wytycznych dotyczących marki, gdy prosisz o poprawioną wersję roboczą lub pamiętanie o preferowanej strukturze informacji.

• Większa świadomość kontekstowa:narzędzia AI coraz lepiej rozumieją szerszy kontekst zadania, a nie tylko podpowiedzi. Mając dostęp do dokumentów lub harmonogramów (po udzieleniu pozwolenia), agentyczna sztuczna inteligencja może wywnioskować temat, którego się uczysz lub terminy, do których dążysz, i odpowiednio dostosować swoje wsparcie.

• Szersze zastosowanie: funkcje generatywne i agentyczne są coraz częściej wbudowane w narzędzia, z których już korzystasz — pocztę e-mail, kalendarze, aplikacje do pisania, przeglądarki — dzięki czemu są dostępne bez konieczności uczenia się zupełnie nowego zestawu umiejętności lub skomplikowanego oprogramowania.

Przejście od wyników do wyników

Agentyczna sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja to jak posiadanie partnera kreatywnego i kierownika projektu w jednym. Za każdym razem, gdy korzystasz z Gramatyki, generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja łączą się w jedno doświadczenie, które pomaga Ci mieć większą kontrolę nad przepływem pracy. Generatywna sztuczna inteligencja inicjuje pomysły i tworzy treści, podczas gdy agentyczna sztuczna inteligencja przekształca te pomysły w wyniki, działając w Twoim imieniu. Zbudowani, aby wspierać kompleksowe przepływy pracy związane z pisaniem i komunikacją, agenci AI firmy Grammarly idą o krok dalej — analizują Twoje cele, odbiorców i kontekst, aby podczas pracy wyświetlać najbardziej odpowiednie sugestie, dzięki czemu możesz podjąć kolejne najlepsze działanie we właściwym momencie.

Często zadawane pytania dotyczące agentycznej sztucznej inteligencji i generatywnej sztucznej inteligencji

Czy sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja generatywna to to samo?

Nie. Generatywna sztuczna inteligencja to jeden z typów sztucznej inteligencji, który specjalizuje się w tworzeniu treści, takich jak tekst, obrazy lub kod. Sztuczna inteligencja to szersza dziedzina obejmująca wiele typów systemów, które potrafią rozpoznawać wzorce, przewidywać lub podejmować działania. Przykładami są asystenci głosowi, systemy rekomendacji i wykrywanie oszustw.

Czym jest sztuczna inteligencja agentyczna a sztuczna inteligencja generatywna?

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy treści w odpowiedzi na podpowiedzi. Agentyczna sztuczna inteligencja wyznacza sobie cel i planuje działania, aby go osiągnąć, podejmując kroki i decyzje po drodze. Możesz myśleć o generatywnej sztucznej inteligencji jako o kreatywnym partnerze i agentycznej sztucznej inteligencji jako o koordynatorze, który utrzymuje pracę w ruchu.

Czy ChatGPT to generatywna sztuczna inteligencja czy agentyczna sztuczna inteligencja?

ChatGPT to przede wszystkim generatywna sztuczna inteligencja, ponieważ tworzy treści na podstawie Twoich podpowiedzi. Jednak nowsze wersje zawierają funkcje agenta — takie jak przeglądanie sieci Web, wywoływanie interfejsów API lub uruchamianie kodu — które po włączeniu umożliwiają podejmowanie określonych działań.

Kiedy powinienem używać generatywnej AI zamiast agentycznej AI?

Użyj generatywnej sztucznej inteligencji, jeśli chcesz szybko tworzyć treści, odkrywać pomysły lub przepisywać i udoskonalać to, co już masz. Agentyczna sztuczna inteligencja może pomóc, gdy trzeba wykonać zadania, zautomatyzować wieloetapowe przepływy pracy lub odciążyć dalszą pracę. Użyj obu, jeśli chcesz, aby sztuczna inteligencja coś stworzyłaina podstawie tego podjęła działania — na przykład przygotowując e-mail, wysyłając go i planując dalsze działania, jeśli nie otrzymasz odpowiedzi.

Czy agentyczna sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja mogą ze sobą współpracować?

Tak, możesz użyć obu, aby stworzyć sztuczną inteligencję, która poradzi sobie z przepływami pracy od początku do końca. Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć i dopracowywać treści, podczas gdy agentyczna sztuczna inteligencja zajmuje się realizacją, organizacją i realizacją, aby przekształcić te dzieła w wyniki.

Czy Grammarly używa generatywnej sztucznej inteligencji, agentycznej sztucznej inteligencji, czy obu?

Gramatycznie wykorzystuje zarówno generatywną sztuczną inteligencję, jak i agentyczną sztuczną inteligencję. Wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc Ci tworzyć lub udoskonalać treść — na przykład wyświetlając monity o pomoc w przepisaniu tekstu, dostosowaniu tonu, poprawie przejrzystości i nie tylko.

Funkcje agentycznej sztucznej inteligencji Grammarly mogą proaktywnie pomagać Ci na powierzchniach, na których pracujesz, dostarczając sugestii i pomysłów w oparciu o kontekst i to, co piszesz. Agenci AI Grammarly mogą analizować kontekst Twojego pisania, wyświetlać odpowiednie sugestie i stosować te, które zatwierdzisz.

Razem funkcje generatywnej i agentycznej sztucznej inteligencji Grammarly pomagają płynnie poruszać się po każdym aspekcie przepływu pracy, uwolnić się od problemów i skupić się bardziej na myśleniu o dużym wpływie.