Wyjaśnienie typów agentów AI: jak działają i kiedy używać każdego z nich

Kluczowe wnioski

• Agenci AI są projektowani do różnych rodzajów pracy, od szybkich zadań opartych na regułach po adaptacyjne, oparte na uczeniu się przepływy pracy.
• Zrozumienie typów agentów pomaga wybrać lepsze narzędzia, ustalić realistyczne oczekiwania i zdiagnozować problemy, gdy wyniki są niewystarczające.
• Bardziej złożona praca często wymaga współpracy wielu agentów, z jasno określonymi rolami i koordynacją.
• Żaden pojedynczy agent nie jest w stanie zrobić wszystkiego dobrze, a ludzki osąd pozostaje niezbędny.
• Możesz zacząć korzystać z agentów AI już dziś, stosując ich do znanych przepływów pracy i iterując w oparciu o opinie.

Agenci AI zmieniają sposób, w jaki ludzie piszą, badają, planują i wykonują pracę. Ale „agent AI” nie jest pojedynczą możliwością — to szeroka kategoria obejmująca narzędzia przeznaczone do bardzo różnych rodzajów zadań. Niektóre agenty zostały stworzone z myślą o szybkości i spójności. Inne są zaprojektowane do rozumowania, dostosowywania się i podejmowania decyzji w miarę upływu czasu.

Kiedy wiesz, jak działają typy agentów i co robią najlepiej, możesz wybrać narzędzia, które odpowiadają Twoim celom, projektować inteligentniejsze przepływy pracy i uzyskiwać lepsze wyniki. Ten przewodnik pomoże Ci zrozumieć główne typy agentów AI i dowiedzieć się, jak skutecznie ich używać w codziennej pracy, zaczynając od zrozumienia, czym dokładnie jest agent AI.

Spis treści

• Kim jest agent AI?
• Jakie są główne typy agentów?
• Jak porównują się różne typy agentów AI?
• Jak agenci AI współpracują ze sobą?
• Dlaczego zrozumienie typów agentów AI ma znaczenie?
• Typowe błędy podczas korzystania z różnych typów agentów AI
• Jakie są ograniczenia różnych typów agentów?
• Jak zacząć korzystać z agentów AI
• Spraw, aby agenci AI pracowali dla Ciebie
• Często zadawane pytania dotyczące typów agentów AI

Kim jest agent AI?

Agent AI to system, który może podjąć działania, aby osiągnąć cel, obserwując swoje otoczenie, podejmując decyzje i działając na nie. Taagencjaoddziela je od prostszych form automatyzacji.

Praktycznym przykładem są agenci AI firmy Grammarly. W przeciwieństwie do większości asystentów AI, ci wyspecjalizowani agenci piszący nie są zautomatyzowani i nie potrzebują podpowiedzi do pracy — można o nich myśleć jak o zawsze aktywnych współpracownikach i osobistym zespole pomocników, którzy mogą proaktywnie oferować dynamiczne sugestie w czasie rzeczywistym podczas pracy, pomagając Ci na każdym etapie procesu pisania. Zintegrowani płynnie z przepływem pracy, agenci AI firmy Grammarly dostarczają istotne, kontekstowe informacje zwrotne w oparciu o rodzaj tekstu i odbiorców, dla których piszesz, uwalniając Cię od problemów i umożliwiając skupienie się na myśleniu o dużym wpływie.

Czym agenci AI różnią się od chatbotów czy asystentów?

Chatboty i asystenci AI są projektowani przede wszystkim po to, aby reagować na polecenia użytkownika. Gdy ich o to poprosisz, generują odpowiedź. Musisz stale namawiać ich, aby uzyskali odpowiedzi; na ogół nie podejmują inicjatywy ani nie działają bez konkretnych instrukcji.

Natomiast agenci AI są projektowani do działania w określonych warunkach. Mogą monitorować informacje, oceniać opcje i wyzwalać działania, często bez bezpośredniego udziału użytkownika na każdym kroku. Wielu agentów może również współpracować, aby wykonać bardziej złożone zadanie, niż pojedynczy agent byłby w stanie niezawodnie wykonać samodzielnie.

Jak agenci AI działają na wysokim poziomie?

Na wysokim poziomie większość agentów AI postępuje zgodnie z prostą pętlą: dostrzegają, co się dzieje, decydują, co robić, podejmują działania zgodnie z tą decyzją, a w niektórych przypadkach wyciągają wnioski z wyników.

Szczegóły różnią się w zależności od rodzaju agenta, ale ten podstawowy cykl pozostaje spójny. Aby głębiej przyjrzeć się temu procesowi, zapoznaj się z naszym przewodnikiem na temat działania agentów AI.

Jakie są główne typy agentów?

Agenci AI są różni, w zależności od tego, jak decydują, co robić dalej. Niektórzy reagują natychmiast na to, co wykryją, podczas gdy inni planują z wyprzedzeniem, rozważają kompromisy lub z czasem poprawiają swoje zachowanie.

Typowe typy agentów obejmują prostych agentów refleksyjnych, agentów refleksyjnych opartych na modelach, agentów zorientowanych na cele, agentów opartych na użyteczności i agentów uczących się. Oprócz pojedynczych agentów systemy mogą również łączyć agentów w architekturach wieloagentowych, hierarchicznych lub hybrydowych.

W poniższych sekcjach omówiono typy agentów i wyjaśniono, jak działają, a następnie omówiono różne sposoby ich organizowania w celu współpracy.

Co to jest prosty środek odruchowy?

Prosty agent odruchowy reaguje na określone dane wejściowe za pomocą predefiniowanych działań. Nie wykorzystuje pamięci ani kontekstu i nie dostosowuje swojego zachowania w czasie. Agent reaguje na określone dane wejściowe, ale nie bierze pod uwagę znaczenia ani intencji, dzięki czemu jest skuteczny w przypadku wąskich, powtarzalnych zadań. W praktyce może to wyglądać jak system pisma, który sygnalizuje błędy ortograficzne podczas pisania w oparciu o znane wzorce językowe.

Wiele prostych systemów odruchowych nie przypomina tego, co ludzie zwykle uważają za sztuczną inteligencję. Na przykład termostat ścienny jest technicznie prostym czynnikiem odruchowym — po prostu kieruje się podstawową logiką „jeśli jest zimno, to podgrzewaj”. Chociaż nazwanie tej sztucznej inteligencji może wydawać się trudne, zrozumienie tej kategorii pomoże nam docenić inne wyrafinowane typy agentów sztucznej inteligencji.

Co to jest czynnik odruchowy oparty na modelu?

Agent refleksyjny oparty na modelu reaguje również na dane wejściowe w oparciu o ściśle określone zasady, ale bierze także pod uwagę kontekst krótkoterminowy.

W praktyce może to wyglądać jak korektor, który ignoruje dalsze przypadki błędów gramatycznych, które pominąłeś wcześniej w dokumencie. To śledzenie pomaga uzyskać bardziej trafne informacje zwrotne podczas pracy, ale pamięć jest tymczasowa. Gdy zamkniesz dokument i otworzysz nowy, ponownie zacznie on oznaczać ten sam problem.

Kim jest agent zorientowany na cel?

Agent zorientowany na cel dokonuje wyboru spośród wielu dostępnych opcji. Zamiast natychmiast reagować, rozważa możliwe kroki i wybiera te, które najlepiej pomogą mu osiągnąć konkretny cel.

Na przykład, jeśli agentowi zarządzającemu projektem powierzono zadanie dostarczenia raportu do następnego piątku, może on tworzyć zadania, przypisywać właścicieli, żądać brakujących danych wejściowych, sprawdzać zaległe elementy i blokować flagi. Dopóki raport zostanie dostarczony na czas, agent uznaje cel za osiągnięty, nawet jeśli elementy, takie jak przydział zadań lub sekwencja zatwierdzania końcowego wyniku, nie były skuteczne lub zrównoważone.

Co to jest agent oparty na narzędziach?

Agent zorientowany na użyteczność opiera się na zachowaniu zorientowanym na cel, zadając nie tylko pytanie „Czy osiągnęliśmy cel?” ale „Jak najlepiej się tam dostać?” Waży kompromisy między opcjami i wybiera działania, które prowadzą do najsilniejszego ogólnego wyniku.

Kontynuując powyższy przykład, agent zarządzania projektami oparty na narzędziach wykracza poza przydzielanie zadań i monitorowanie. Uwzględnia takie czynniki, jak równowaga obciążenia pracą, mocne strony poszczególnych osób i konkurencyjne terminy, a następnie dostosowuje zadania, aby utrzymać projekt na właściwej drodze bez przeciążania zespołu. Gdy sytuacja się zmieni, może dokonać ponownej oceny i odpowiednio zmienić swój plan.

Co to jest agent uczenia się?

Agent uczący się to agent AI, który z czasem poprawia swoje decyzje, ucząc się na podstawie informacji zwrotnych i wyników z przeszłości. Zamiast po prostu pytać: „Czy zrobiłem to, co musiałem?” lub „Jaka jest obecnie najlepsza opcja?” pyta również: „Co mogę zrobić lepiej następnym razem?” aby pomóc mu uczyć się na podstawie ogólnego doświadczenia.

W naszym przykładzie zarządzania projektami agent uczący się nie tylko skutecznie dostarcza raport. Z biegiem czasu zauważy wzorce, takie jak powtarzające się wąskie gardła, konsekwentnie optymistyczne harmonogramy lub współpracownicy potrzebujący większego wsparcia. Następnym razem, gdy raport będzie gotowy, zastosuje on wnioski, dostosowując zadania, harmonogramy i przepływy pracy, tak aby każdy projekt przebiegał sprawniej niż poprzedni.

Jak porównują się różne typy agentów AI?

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się każdemu typowi agenta z osobna, pomocne będzie porównanie ich obok siebie. Poniższa tabela pokazuje, jak pięć głównych typów agentów AI różni się pod względem sposobu podejmowania decyzji i rodzaju zadań, do których najlepiej się nadają.

Jak agenci AI współpracują ze sobą?

W prawdziwym świecie agenci AI zwykle nie działają samotnie. Bardziej zaawansowane systemy często wykorzystują wielu agentów współpracujących przy rozwiązywaniu większych, bardziej złożonych problemów. Główne różnice między tymi podejściami sprowadzają się do sposobu podziału pracy — często można mieszać i dopasowywać te strategie w zależności od tego, co próbujesz osiągnąć.

Oto najpopularniejsze sposoby współpracy agentów AI:

• Systemy wieloagentowe:wielu agentów pracuje równolegle lub sekwencyjnie, a każdy z nich pełni określoną rolę. Podejście oparte na zasadzie „zespołów równych” pozwala im podzielić złożoną pracę na mniejsze części, ale stwarza również wyzwania w zakresie koordynacji, gdy agenci dochodzą do sprzecznych wniosków lub powielają wysiłki.
• Agenci hierarchiczni:agenci wyższego szczebla wyznaczają cele i kierunek, podczas gdy agenci niższego poziomu wykonują określone działania. Struktura ta lepiej radzi sobie z zarządzaniem złożonymi przepływami pracy, ale może być mniej elastyczna w przypadku wystąpienia nieoczekiwanych sytuacji.
• Systemy hybrydowe:różne typy agentów są łączone w jednym systemie. Na przykład agenci odruchowi mogą zajmować się rutynowymi zadaniami, podczas gdy agenci zorientowani na cele lub uczący się podejmują bardziej złożone decyzje. Podejście to równoważy szybkość i możliwości adaptacji, dopasowując typy agentów do pracy, którą wykonują najlepiej.
• Orkiestracja agentów:Orkiestracja agentów AI znajduje się ponad indywidualnymi agentami i zarządza ich współpracą. Określa, kiedy agenci działają, w jaki sposób przesyłane są między nimi wyniki, kiedy należy sprawdzić lub powtórzyć pracę oraz gdzie przyda się nadzór człowieka. Orkiestracja pomaga zapewnić jakość, spójność i wydajność w systemach wieloagentowych.

Dlaczego zrozumienie typów agentów AI ma znaczenie?

Zrozumienie, w jaki sposób różni agenci sztucznej inteligencji podejmują decyzje, daje większą kontrolę nad sposobem wykorzystania sztucznej inteligencji w swojej pracy. Zamiast traktować sztuczną inteligencję jak czarną skrzynkę, możesz dokonywać bardziej świadomych wyborów dotyczących narzędzi, których używasz, sposobu ich używania i tego, czego od nich oczekujesz.

Dzięki tej wiedzy możesz:

• Dopasuj odpowiednie narzędzie do stanowiska:niektórzy agenci świetnie radzą sobie z szybkimi i powtarzalnymi zadaniami, inni natomiast lepiej radzą sobie z planowaniem lub nauką z biegiem czasu. Znajomość różnicy pomaga ustalić realistyczne oczekiwania i uniknąć niewłaściwego użycia narzędzi.
• Wybierz narzędzia, które pasują do Twojego sposobu pracy:zamiast prosić prostego agenta o podejmowanie złożonych decyzji lub oczekiwać, że uczący się agent będzie doskonały już od pierwszego dnia, możesz wybrać agentów, którzy będą odpowiadać konkretnemu zadaniu.
• Szybciej dowiesz się, co się dzieje nie tak:wiele narzędzi AI opiera się na współpracy wielu agentów za kulisami. Kiedy coś jest nie tak, zrozumienie ról agentów pomaga określić, czy problem leży w rozpoznawaniu wzorców, planowaniu, uczeniu się czy koordynacji.
• Twórz przepływy pracy, z których faktycznie będzie korzystał Twój zespół:kiedy zrozumiesz, w jaki sposób różne typy agentów uzupełniają się, łatwiej będzie Ci zbudować przepływy pracy, które będą niezawodne, intuicyjne i skalowalne w całym zespole.

Typowe błędy podczas korzystania z różnych typów agentów AI

Kiedy agenci AI nie zachowują się zgodnie z oczekiwaniami, często jest to oznaką, że agent wykonujący pracę jest niewłaściwego typu dla danego zadania lub został nieprawidłowo skonfigurowany. Nauka rozpoznawania tych wzorców ułatwia dostosowanie podejścia i uzyskanie bardziej wiarygodnych wyników.

Oto kilka typowych błędów, na które należy zwrócić uwagę, wraz ze sposobami ich naprawienia:

• Używanie agentów reaktywnych do złożonej pracy:Proste lub oparte na modelach agenty odruchowe sprawdzają się dobrze w przypadku szybkich, powtarzalnych decyzji, ale mają trudności z zadaniami wymagającymi planowania lub ustalania priorytetów. W przypadku bardziej złożonej pracy przełącz się na agenty zorientowane na cele lub narzędzia lub połącz je z agentami zorientowanymi na cele lub narzędzia.
• Oczekiwanie poprawy od agentów, którzy się nie uczą:niektórzy agenci są stworzeni tak, aby zachowywać się konsekwentnie, a nie dostosowywać. Jeśli z biegiem czasu wyniki nigdy się nie poprawią, rozważ wprowadzenie agenta uczącego się lub dodanie pętli informacji zwrotnej, która umożliwi systemowi dostosowanie się w oparciu o wyniki.
• Widzenie niespójnych wyników:agenci, którzy ważą kompromisy, mogą dawać różne wyniki nawet przy tych samych danych wejściowych, szczególnie jeśli opierają się na dużych modelach językowych (LLM), które wprowadzają pewien stopień losowości. Kiedy konsystencja ma kluczowe znaczenie, często lepszym wyborem są środki odruchowe.
• Nadmierne poleganie na agentach przy podejmowaniu decyzji:agenci zorientowani na cele i użyteczność mogą wspierać podejmowanie decyzji, ale nawet dobrze zdefiniowane cele mogą pomijać ważny kontekst. Pamiętaj, aby zachować nadzór człowieka, szczególnie przed podjęciem działań w oparciu o wyniki agenta.
• Zacieranie się odpowiedzialności pomiędzy agentami:w systemach z wieloma agentami awarie często występują w punktach przekazania. Jasno zdefiniuj, który agent jest odpowiedzialny za każdą decyzję i w jaki sposób wyniki przemieszczają się między nimi, aby poprawić niezawodność i koordynację.

Jakie są ograniczenia różnych typów agentów?

Żaden pojedynczy typ agenta nie jest w stanie zrobić wszystkiego dobrze, a niektóre działania prawdopodobnie należy pozostawić ludziom. Zrozumienie ich ograniczeń pomoże Ci efektywniej wykorzystywać agentów i projektować przepływy pracy wykorzystujące ich mocne strony.

Oto kilka typowych ograniczeń, o których należy pamiętać:

• Agenci działający w oparciu o reguły nie dostosowują się sami:proste i oparte na modelach agenty odruchowe są niezawodne, ponieważ zostały zaprojektowane tak, aby zapewniały spójne wyniki. To sprawia, że ​​idealnie nadają się do powtarzalnych zadań, ale oznacza to również, że wymagają ręcznych zmian reguł, aby poradzić sobie z nowymi lub bardziej złożonymi sytuacjami. Do zachowania adaptacyjnego potrzebny jest inny typ agenta.
• Zależność od jasnych celów:Agenci zorientowani na cele i użyteczność działają najlepiej, gdy cele, ograniczenia i kompromisy są jasno określone. Kiedy cele są niejasne lub priorytety są sprzeczne, agenci ci mogą mieć trudności z uzyskaniem użytecznych wyników.
• Agenci uczący się są tak dobrzy, jak informacje zwrotne:agenci uczący się ulepszają się w oparciu o otrzymywane sygnały. Niespójne, rzadkie lub sprzeczne informacje zwrotne mogą spowolnić proces uczenia się lub wzmocnić niewłaściwe zachowania.
• Narzut związany z koordynacją w systemach wieloagentowych:możesz obsłużyć bardziej złożone przepływy pracy, łącząc agentów, ale teraz zarządzasz także przekazywaniem, zależnościami i nowymi sposobami, w jakie mogą wystąpić awarie. Bez jasnej koordynacji dodatkowa złożoność może szybko przeważyć nad korzyściami.
• Ciągła potrzeba zaangażowania człowieka:żaden rodzaj agenta nie zastępuje w pełni ludzkiego osądu. Im bardziej zniuansowana staje się praca, tym bardziej będziesz potrzebować osób, które będą przeglądać wyniki, udzielać wskazówek i interweniować, jeśli to konieczne.

Traktuj te ograniczenia jako względy projektowe, a nie przeszkody. Kiedy uwzględnisz sposób działania różnych agentów, miejsca, w których potrzebują wsparcia i sposób ich koordynacji, systemy sztucznej inteligencji staną się łatwiejsze do zaufania i bardziej efektywne w użyciu.

Jak zacząć korzystać z agentów AI

Teraz, gdy wiesz, do czego służą główne typy agentów AI i wiesz, jak je koordynować, możesz zacząć ich używać bardziej świadomie. Aby rozpocząć, nie musisz nawet go tworzyć — prawdopodobnie znajdują się już w narzędziach, których już używasz.

Oto prosty proces na początek:

• Zacznij od znanego przepływu pracy:wybierz zadania, które już dobrze znasz, takie jak przeglądanie wersji roboczych, koordynowanie projektów lub śledzenie dalszych działań. Określ, gdzie agent może pomóc i z jakimi zachowaniami ma się uporać.
• Dopasuj konfigurację do roli agenta:jeśli potrzebujesz szybkich i przewidywalnych reakcji, takich jak wychwytywanie słów lub zwrotów zabronionych przez wytyczne Twojej marki, skonfiguruj prostszego agenta z jasnymi zasadami i granicami. Jeśli chcesz, aby agent planował, rozważał opcje lub dostosowywał się z biegiem czasu, spodziewaj się bardziej złożonej konfiguracji i uwzględnij dodatkowe wskazówki i przeglądy.
• Oceniaj wyniki:regularnie przeglądaj wyniki i w razie potrzeby dostosowuj instrukcje lub konfigurację agenta. Jeśli korzystasz z agenta uczenia się, poprawki, zatwierdzenia i odrzucenia służą jako informacja zwrotna, która kształtuje przyszłe zachowanie, dlatego postępuj rozważnie i konsekwentnie.
• Projektuj z myślą o wielu agentach:gdy już poczujesz się komfortowo w pracy z jednym agentem, spróbuj połączyć ich razem, tak aby każdy agent zajmował się inną częścią pracy. Jasne określenie, kto co robi, ułatwia dostosowywanie i debugowanie systemu w przypadku pojawienia się problemów.
• Pozostań zaangażowany tam, gdzie liczy się ocena:nawet dobrze skonfigurowani agenci mogą popełniać błędy, szczególnie w przypadku ewolucji zadań lub zmiany warunków. Regularne kontrole i nadzór człowieka pomagają zapewnić, że wyniki pozostają dokładne i odpowiednie.

Rozpoczęcie od narzędzi, którym już ufasz, i poznanie, jak ich agenci zachowują się w rzeczywistych przepływach pracy, sprawia, że ​​agenci AI są łatwiejsi do wdrożenia i z czasem stają się bardziej wartościowi.

Spraw, aby agenci AI pracowali dla Ciebie

Tak jak ludzie w zespole wnoszą do swojej pracy różne umiejętności, tak każdy typ agenta AI ma swoje mocne i ograniczenia. Nie poprosiłbyś księgowego o zaprojektowanie grafiki lub copywritera o prognozę popytu na rynku, a ta sama zasada dotyczy sztucznej inteligencji. Efektywne korzystanie z agentów oznacza wybór odpowiedniego do zadania i zrozumienie, do czego został on zaprojektowany.

Gramatyka to jeden z przykładów współpracy wielu wyspecjalizowanych agentów AI w celu usprawnienia codziennych przepływów pracy. Ci wyspecjalizowani agenci koordynują działania za kulisami, aby dostarczać dynamiczne, kontekstowe sugestie na podstawie tego, co piszesz, dla kogo piszesz i co chcesz osiągnąć. Gdy używasz ich w aplikacjach, dokumentach i wszędzie tam, gdzie wykonujesz najważniejsze zadania, agenci AI Grammarly pomagają udoskonalać takie elementy, jak ton, zwięzłość i logiczny postęp, dzięki czemu możesz wyrażać swoje pomysły jaśniej i pewniej, nie tracąc koncentracji na pracy, która jest najważniejsza.

Gdy agenci zostaną starannie dobrani do swoich ról, mogą także współpracować przy wykonywaniu bardziej złożonych zadań, niż byłby w stanie wykonać każdy pojedynczy agent samodzielnie. Rozumiejąc kompromisy, takie jak spójność, możliwości adaptacji i szybkość, możesz ustalić realistyczne oczekiwania, zaprojektować lepsze przepływy pracy i ogólnie uzyskać większą wartość od agentów AI.

Często zadawane pytania dotyczące typów agentów AI

Jakie są popularne typy agentów AI?

Typowe typy agentów AI obejmują prostych agentów refleksyjnych, agentów refleksyjnych opartych na modelach, agentów zorientowanych na cele, agentów opartych na użyteczności i agentów uczących się. Nazwy te opierają się na różnych sposobach podejmowania decyzji przez agentów, od reagowania na dane wejściowe po planowanie, optymalizację lub ulepszanie w czasie.

Jaki typ agenta AI jest obecnie najczęściej używany?

Proste i oparte na modelach agenty odruchowe są obecnie najczęściej używanymi typami agentów AI. Obsługują wiele codziennych funkcji, które konsekwentnie stosują reguły lub korzystają z kontekstu krótkoterminowego, bez konieczności uczenia się i dostosowywania w miarę upływu czasu.

Czy potrzebuję umiejętności technicznych, aby korzystać z agentów AI?

Nie potrzebujesz umiejętności technicznych, aby wykorzystać agentów AI w nowoczesnych narzędziach. Wiele produktów zawiera agentów za kulisami, dzięki czemu możesz czerpać korzyści z podejmowania przez nich decyzji bez bezpośredniego konfigurowania ich lub zarządzania nimi.

Jaka jest różnica między agentami AI a chatbotami AI?

Agenci AI samodzielnie podejmują decyzje i działania, aby osiągnąć cel, natomiast chatboty AI przede wszystkim odpowiadają na podpowiedzi użytkowników. Chatboty skupiają się na rozmowie, podczas gdy agenci są często projektowani do monitorowania informacji, oceniania opcji i działania w różnych przepływach pracy.

Czy Grammarly ma agentów AI i AI?

Tak. Grammarly korzysta z agentycznej sztucznej inteligencji za pośrednictwem systemu agentów piszących AI, zaprojektowanych tak, aby aktywnie wspierać Cię w całym procesie pisania. Zamiast odpowiadać tylko na jednorazowe podpowiedzi, agenci AI firmy Grammarly stale współpracują z Tobą, pomagając Ci planować, szkicować, poprawiać i udoskonalać Twój tekst.

Agenci ci wykorzystują kontekst, taki jak Twoje cele, odbiorcy i zamiary, aby podejmować świadome działania i dostarczać bardziej trafne, spójne wskazówki, dzięki czemu możesz komunikować się jaśniej, pewniej i skuteczniej.

Sprawdź nasze centrum agentów, aby dowiedzieć się więcej o agentach AI firmy Grammarly.

Który typ agenta AI jest najlepszy dla początkujących?

Dla początkujących najlepsze są proste i oparte na modelach środki odruchowe. Zachowują się spójnie, są łatwe do zrozumienia i dobrze sprawdzają się w przypadku jasno określonych zadań, które nie wymagają ciągłej informacji zwrotnej ani dostrajania.

Czy różne typy agentów AI mogą ze sobą współpracować?

Tak, różne typy agentów AI często współpracują w ramach tego samego systemu. Wiele narzędzi łączy agentów o różnych stylach podejmowania decyzji i koordynuje ich za pomocą architektur lub orkiestracji w celu obsługi bardziej złożonych zadań.