Tipuri de agenți AI explicate: Cum funcționează și când să-i folosești pe fiecare

Recomandări cheie

• Agenții AI sunt proiectați pentru diferite tipuri de muncă, de la sarcini rapide, bazate pe reguli, până la fluxuri de lucru adaptative, bazate pe învățare.
• Înțelegerea tipurilor de agenți vă ajută să alegeți instrumente mai bune, să stabiliți așteptări realiste și să diagnosticați problemele atunci când rezultatele sunt insuficiente.
• Munca mai complexă necesită adesea mai mulți agenți care lucrează împreună, cu roluri și coordonare clare.
• Nici un singur agent nu poate face totul bine, iar judecata umană rămâne esențială.
• Puteți începe să utilizați agenți AI azi, aplicând-i fluxurilor de lucru familiare și repetând pe baza feedback-ului.

Agenții AI schimbă modul în care oamenii scriu, cercetează, planifică și își desfășoară activitatea. Dar „agent AI” nu este o singură capacitate – este o categorie largă care include instrumente concepute pentru tipuri foarte diferite de sarcini. Unii agenți sunt construiți pentru viteză și consecvență. Alții sunt proiectați să raționeze, să se adapteze și să ia decizii în timp.

Când știți cum funcționează tipurile de agenți și ce fac ei cel mai bine, puteți alege instrumente care se potrivesc obiectivelor dvs., puteți crea fluxuri de lucru mai inteligente și puteți obține rezultate mai bune. Acest ghid vă va ajuta să înțelegeți principalele tipuri de agenți AI și cum să le utilizați eficient în munca de zi cu zi, începând cu înțelegerea ce este exact un agent AI.

Cuprins

• Ce este un agent AI?
• Care sunt principalele tipuri de agenți?
• Cum se compară diferitele tipuri de agenți AI?
• Cum lucrează agenții AI împreună?
• De ce este importantă înțelegerea tipurilor de agenți AI
• Greșeli frecvente la utilizarea diferitelor tipuri de agenți AI
• Care sunt limitările diferitelor tipuri de agenți?
• Cum să începeți să utilizați agenți AI
• Fă ca agenții AI să lucreze pentru tine
• Întrebări frecvente despre tipurile de agenți AI

Ce este un agent AI?

Un agent AI este un sistem care poate lua măsuri pentru a atinge un obiectiv observând mediul său, luând decizii și acționând în conformitate cu acestea. Aceastăagențieîi separă de formele mai simple de automatizare.

Un exemplu practic în acest sens sunt agenții AI ai Grammarly. Spre deosebire de majoritatea asistenților AI, acești agenți de scriere specializați nu sunt automatizați și nu au nevoie de un prompt pentru a lucra - gândiți-vă la ei ca la colaboratori mereu activi și la o echipă personală de asistență care vă poate oferi în mod proactiv sugestii dinamice, în timp real, în timp ce lucrați, ajutându-vă în fiecare etapă a procesului de scriere. Integrați perfect în fluxul dvs. de lucru, agenții AI de la Grammarly oferă feedback relevant, conștient de context, bazat pe tipul de scriere și publicul pentru care scrieți, deblocându-vă în același timp permițându-vă să vă concentrați pe gândirea de mare impact.

Prin ce diferă agenții AI de chatbot sau asistenți?

Chatboții și asistenții AI sunt proiectați în primul rând pentru a răspunde la intrarea utilizatorului. Odată ce le solicitați, ei generează un răspuns. Trebuie să continuați să-i cereți să obțină răspunsuri; în general, nu iau inițiativă și nu acționează fără instrucțiuni specifice.

Agenții AI, prin contrast, sunt proiectați să acționeze în anumite condiții. Aceștia pot monitoriza informațiile, pot evalua opțiunile și pot declanșa acțiuni, adesea fără intrarea directă a utilizatorului la fiecare pas. Mai mulți agenți pot lucra împreună pentru a îndeplini o sarcină mai complexă decât ar putea face față în mod fiabil un singur agent pe cont propriu.

Cum lucrează agenții AI la un nivel înalt?

La un nivel înalt, majoritatea agenților AI urmează o buclă simplă: ei percep ce se întâmplă, decid ce să facă, acționează în baza acelei decizii și, în unele cazuri, învață din rezultat.

Detaliile variază în funcție de tipul de agent, dar acest ciclu central rămâne consistent. Pentru o privire mai profundă asupra acestui proces, explorați ghidul nostru despre cum funcționează agenții AI.

Care sunt principalele tipuri de agenți?

Agenții AI vin în diferite tipuri, în funcție de modul în care decid ce să facă în continuare. Unii reacționează imediat la ceea ce detectează, în timp ce alții planifică din timp, cântăresc compromisuri sau își îmbunătățesc comportamentul în timp.

Tipurile de agenți obișnuite includ agenți reflex simpli, agenți reflex bazați pe model, agenți bazați pe obiective, agenți bazați pe utilitate și agenți de învățare. Dincolo de agenții individuali, sistemele pot combina agenți prin arhitecturi multi-agenți, ierarhice sau hibride.

Secțiunile de mai jos prezintă aceste tipuri de agenți și explică modul în care funcționează, urmate de o privire asupra diferitelor moduri de organizare a acestora pentru a lucra împreună.

Ce este un agent reflex simplu?

Un agent reflex simplu răspunde la intrări specifice cu acțiuni predefinite. Nu folosește memoria sau contextul și nu își ajustează comportamentul în timp. Agentul reacționează la anumite intrări, dar nu ia în considerare sensul sau intenția, făcându-l eficient pentru sarcini înguste și repetitive. În practică, acesta ar putea arăta ca un sistem de scriere care semnalează erorile de ortografie pe măsură ce tastați, pe baza modelelor de limbaj cunoscute.

Multe sisteme reflexe simple nu se simt ca ceea ce oamenii cred de obicei ca fiind AI. Termostatul dvs. de perete, de exemplu, este, din punct de vedere tehnic, un agent reflex simplu - urmează doar logica de bază „dacă este rece, atunci căldură”. Deși poate fi o exagerare să numim această IA, înțelegerea acestei categorii ne ajută să apreciem alte tipuri sofisticate de agenți AI.

Ce este un agent reflex bazat pe model?

Un agent reflex bazat pe model răspunde, de asemenea, la intrări bazate pe reguli bine definite, dar ia în considerare și contextul pe termen scurt.

În practică, acesta ar putea arăta ca un corector care ignoră alte cazuri ale unei probleme gramaticale pe care ai respins-o mai devreme în document. Această urmărire vă ajută să obțineți feedback mai relevant pe măsură ce lucrați, dar memoria este temporară. Odată ce închideți documentul și deschideți unul nou, acesta va începe să semnaleze din nou aceeași problemă.

Ce este un agent bazat pe obiective?

Un agent bazat pe obiective face alegeri din mai multe opțiuni disponibile. În loc să reacționeze imediat, ia în considerare pașii posibili și îi alege pe cei care îl ajută cel mai bine să atingă un obiectiv specific.

De exemplu, dacă unui agent de management de proiect i se dă scopul de a furniza un raport până vineri viitoare, acesta ar putea crea sarcini, atribui proprietari, solicita intrări lipsă, urmărește articolele restante și blocatorii de semnale. Atâta timp cât raportul este livrat la timp, agentul consideră că obiectivul a fost îndeplinit, chiar dacă componentele, cum ar fi atribuirea sarcinilor sau secvența finală de aprobare a rezultatelor, nu au fost eficiente sau echilibrate.

Ce este un agent bazat pe utilitate?

Un agent bazat pe utilitate se bazează pe comportamentul bazat pe obiectiv, întrebând nu doar „Am atins obiectivul?” dar „Care este cel mai bun mod de a ajunge acolo?” Ea cântărește compromisurile între opțiuni și alege acțiuni care duc la cel mai puternic rezultat general.

Continuând exemplul de mai sus, un agent de management de proiect bazat pe utilitate ar merge dincolo de atribuirea sarcinilor și urmărirea. Ar lua în considerare factori precum echilibrul volumului de muncă, punctele forte individuale și termenele limită concurente, apoi ar ajusta sarcinile pentru a menține proiectul pe drumul cel bun, fără a supraîncărca echipa. Pe măsură ce lucrurile se schimbă, își poate reevalua și își poate schimba planul în consecință.

Ce este un agent de învățare?

Un agent de învățare este un agent AI care își îmbunătățește deciziile în timp, învățând din feedback și rezultate din trecut. În loc să întreb: „Am făcut ceea ce trebuia?” sau „Care este cea mai bună opțiune acum?” se întreabă, de asemenea, „Ce pot face mai bine data viitoare?” pentru a-l ajuta să învețe din experiența generală.

În exemplul nostru de management de proiect, un agent de învățare nu ar furniza doar un raport eficient. Ar observa modele de-a lungul timpului, cum ar fi blocaje recurente, cronologie optimiste în mod constant sau colaboratori care au nevoie de mai mult sprijin. Data viitoare când un raport este dator, acesta aplică acele lecții ajustând sarcinile, calendarele și fluxurile de lucru pentru ca fiecare proiect să se desfășoare mai bine decât ultimul.

Cum se compară diferitele tipuri de agenți AI?

Acum că ne-am uitat la fiecare tip de agent individual, este util să le comparăm unul lângă altul. Tabelul de mai jos arată cum diferă cele cinci tipuri principale de agenți AI în ceea ce privește modul în care iau decizii și tipurile de sarcini pentru care sunt cel mai potrivit.

Cum lucrează agenții AI împreună?

În lumea reală, agenții AI nu lucrează de obicei singuri. Sistemele mai avansate folosesc adesea mai mulți agenți care lucrează împreună pentru a rezolva probleme mai mari și mai complexe. Principalele diferențe dintre aceste abordări se rezumă la modul în care împart munca – și de multe ori puteți combina și potrivi aceste strategii în funcție de ceea ce încercați să realizați.

Iată cele mai comune moduri în care agenții AI sunt organizați pentru a lucra împreună:

• Sisteme multi-agenți:mai mulți agenți lucrează în paralel sau în secvență, fiecare ocupând un rol specific. Această abordare de echipă de egali le permite să împartă munca complexă în părți mai mici, dar introduce și provocări de coordonare atunci când agenții ajung la concluzii contradictorii sau dublează eforturile.
• Agenți ierarhici:agenții de nivel superior stabilesc obiective și direcție, în timp ce agenții de nivel inferior efectuează acțiuni specifice. Această structură este mai bună la gestionarea fluxurilor de lucru complexe, dar poate fi mai puțin adaptabilă atunci când apar situații neașteptate.
• Sisteme hibride:diferite tipuri de agenți sunt combinate într-un singur sistem. De exemplu, agenții reflexi se pot ocupa de sarcini de rutină, în timp ce agenții bazați pe obiective sau de învățare gestionează decizii mai complexe. Această abordare echilibrează viteza și adaptabilitatea prin potrivirea tipurilor de agenți cu munca pe care o fac cel mai bine.
• Orchestrarea agenților:orchestrarea agenților AI se află deasupra agenților individuali și gestionează modul în care aceștia lucrează împreună. Determină când acționează agenții, cum se deplasează rezultatele între ei, când trebuie revizuită sau refăcută munca și unde se încadrează supravegherea umană. Orchestrarea ajută la asigurarea calității, coerenței și eficienței în sistemele cu mai mulți agenți.

De ce este importantă înțelegerea tipurilor de agenți AI

Înțelegerea modului în care diferiți agenți AI iau decizii vă oferă mai mult control asupra modului în care utilizați AI în munca dvs. În loc să tratezi AI ca pe o cutie neagră, poți face alegeri mai intenționate cu privire la instrumentele pe care le folosești, la felul în care le folosești și la ce te aștepți de la ele.

Cu aceste cunoștințe, puteți:

• Potriviți instrumentul potrivit cu locul de muncă:Unii agenți sunt buni la sarcini rapide și repetabile, în timp ce alții sunt mai buni la planificare sau învățare în timp. Cunoașterea diferenței vă ajută să stabiliți așteptări realiste și să evitați utilizarea greșită a instrumentelor.
• Alegeți instrumente care se potrivesc modului în care lucrați:în loc să cereți unui agent simplu să se ocupe de decizii complexe sau să vă așteptați ca un agent de învățare să fie perfect în prima zi, puteți selecta agenți care se aliniază cu sarcina în cauză.
• Aflați ce nu merge bine, mai repede:multe instrumente AI se bazează pe mai mulți agenți care lucrează împreună în culise. Când ceva se simte neregulat, înțelegerea rolurilor agenților vă ajută să identificați dacă problema constă în recunoașterea modelelor, planificare, învățare sau coordonare.
• Creați fluxuri de lucru pe care echipa dvs. le va folosi de fapt:atunci când înțelegeți cum diferite tipuri de agenți se completează reciproc, devine mai ușor să construiți fluxuri de lucru care să pară fiabile, intuitive și scalabile în cadrul echipei dvs.

Greșeli frecvente la utilizarea diferitelor tipuri de agenți AI

Când agenții AI nu se comportă așa cum vă așteptați, este adesea un semn că agentul care face munca este de tipul greșit pentru sarcină sau a fost configurat incorect. Învățarea să recunoașteți aceste modele face mai ușor să vă ajustați abordarea și să obțineți rezultate mai fiabile.

Iată câteva greșeli frecvente la care trebuie să fiți atenți, împreună cu modalități de a le rezolva:

• Utilizarea agenților reactivi pentru lucrări complexe:agenții reflexi simpli sau bazați pe model funcționează bine pentru decizii rapide și repetabile, dar se confruntă cu sarcini care necesită planificare sau prioritizare. Pentru lucrări mai complexe, treceți la sau asociați-le cu agenți bazați pe obiective sau pe utilități.
• Se așteaptă îmbunătățiri de la agenții care nu învață:unii agenți sunt proiectați să se comporte în mod constant, mai degrabă decât să se adapteze. Dacă rezultatele nu se îmbunătățesc niciodată în timp, luați în considerare introducerea unui agent de învățare sau adăugarea unei bucle de feedback care să permită sistemului să se ajusteze în funcție de rezultate.
• Vederea rezultatelor inconsecvente:agenții care cântăresc compromisuri pot produce rezultate diferite chiar și cu aceleași intrări, mai ales dacă se bazează pe modele de limbaj mari (LLM), care introduc un grad de aleatorie. Când consistența este critică, agenții reflexi sunt adesea o alegere mai bună.
• Încrederea excesivă pe agenți pentru apeluri de judecată:agenții bazați pe obiective și pe utilități pot sprijini luarea deciziilor, dar chiar și obiectivele bine definite pot lăsa deoparte contextul important. Asigurați-vă că mențineți supravegherea umană, mai ales înainte de a acționa asupra rezultatului unui agent.
• Încețoșarea responsabilităților între agenți:în sistemele cu agenți multipli, defecțiunile apar adesea în punctele de transfer. Definiți clar care agent este responsabil pentru fiecare decizie și modul în care rezultatele se deplasează între ele pentru a îmbunătăți fiabilitatea și coordonarea.

Care sunt limitările diferitelor tipuri de agenți?

Nici un singur tip de agent nu poate face totul bine, iar unele acțiuni ar trebui probabil lăsate în seama oamenilor. Înțelegerea limitărilor acestora vă ajută să utilizați agenții mai eficient și să proiectați fluxuri de lucru care să le folosească punctele forte.

Iată câteva limitări comune de reținut:

• Agenții bazați pe reguli nu se adaptează singuri:agenții reflexi simpli și bazați pe modele sunt de încredere, deoarece sunt proiectați pentru a produce rezultate consistente. Acest lucru le face ideale pentru sarcini repetabile, dar înseamnă și că necesită modificări manuale ale regulilor pentru a gestiona situații noi sau mai complexe. Pentru comportamentul adaptiv, este necesar un alt tip de agent.
• Dependența de obiective clare:agenții bazați pe obiective și pe utilități funcționează cel mai bine atunci când obiectivele, constrângerile și compromisurile sunt clar definite. Când obiectivele sunt vagi sau prioritățile sunt în conflict, acești agenți se pot lupta pentru a produce rezultate utile.
• Agenții de învățare sunt la fel de buni ca și feedback-ul:agenții de învățare se îmbunătățesc pe baza semnalelor pe care le primesc. Feedback-ul inconsecvent, rar sau contradictoriu poate încetini învățarea sau poate consolida comportamentele greșite.
• Coordonarea generală în sistemele cu mai mulți agenți:puteți aborda fluxuri de lucru mai complexe combinând agenți, dar acum gestionați și transferurile, dependențele și noi moduri în care lucrurile se pot întrerupe. Fără o coordonare clară, complexitatea adăugată poate depăși rapid beneficiile.
• Nevoia continuă de implicare umană:Niciun tip de agent nu înlocuiește complet raționamentul uman. Cu cât munca devine mai nuanțată, cu atât veți avea nevoie de oameni care examinează rezultatele, vă oferă îndrumări și intervin atunci când este necesar.

Tratați aceste limitări ca pe considerente de proiectare, nu ca blocaje. Când luați în considerare modul în care funcționează diferiți agenți, unde au nevoie de asistență și modul în care sunt coordonați, sistemele AI devin mai ușor de încredere și mai eficiente de utilizat.

Cum să începeți să utilizați agenți AI

Acum că știți ce sunt menite să facă principalele tipuri de agenți AI și diferite moduri de a le coordona, puteți începe să le utilizați mai intenționat. Nici măcar nu trebuie să creați unul pentru a începe – probabil că sunt deja în instrumentele pe care le utilizați deja.

Iată un proces simplu pentru a începe:

• Începeți cu un flux de lucru familiar:alegeți sarcini pe care deja le cunoașteți bine, cum ar fi revizuirea schițelor, coordonarea proiectelor sau urmărirea urmăririlor. Identificați unde vă poate ajuta un agent și ce fel de comportament doriți să se ocupe.
• Potriviți configurația cu rolul agentului:dacă aveți nevoie de răspunsuri rapide și previzibile, cum ar fi prinderea cuvintelor sau expresiilor interzise de regulile mărcii dvs., configurați un agent mai simplu, cu reguli și limite clare. Dacă doriți ca un agent să planifice, să cântărească opțiunile sau să se adapteze în timp, așteptați-vă la o configurație mai complexă și includeți îndrumări și revizuiri suplimentare.
• Evaluați rezultatele:revizuiți rezultatele în mod regulat și ajustați instrucțiunile sau configurația agentului după cum este necesar. Dacă utilizați un agent de învățare, corecțiile, aprobările și respingerile servesc toate ca feedback care modelează comportamentul viitor, așa că fiți deliberat și consecvent.
• Proiectați ținând cont de mai mulți agenți:odată ce vă simțiți confortabil cu un singur agent, încercați să le legați împreună, fiecare agent ocupându-se de o parte diferită a sarcinii. A fi explicit despre cine face ce face sistemul mai ușor de ajustat și de depanat atunci când apar probleme.
• Rămâneți implicat acolo unde judecata contează:chiar și agenții bine configurați pot face greșeli, mai ales pe măsură ce sarcinile evoluează sau condițiile se schimbă. Înregistrările regulate și supravegherea umană ajută la asigurarea faptului că rezultatele rămân exacte și adecvate.

Începând cu instrumentele în care aveți deja încredere și învățând cum se comportă agenții lor în fluxurile de lucru reale, face agenții AI mai ușor de adoptat și mai valoroși în timp.

Fă ca agenții AI să lucreze pentru tine

Așa cum oamenii dintr-o echipă aduc abilități diferite în munca lor, fiecare tip de agent AI are propriile puncte forte și limitări. Nu ai cere unui contabil să proiecteze grafică sau unui redactor pentru a prognoza cererea pieței, iar același principiu se aplică AI. Folosirea eficientă a agenților înseamnă a-l alege pe cel potrivit pentru sarcină și a înțelege pentru ce este proiectat să facă bine.

Grammarly este un exemplu al modului în care mai mulți agenți AI specializați lucrează împreună pentru a vă îmbunătăți fluxurile de lucru de zi cu zi. Acești agenți specializați se coordonează în culise pentru a oferi sugestii dinamice, conștiente de context, bazate pe ceea ce scrieți, pentru cine scrieți și ceea ce doriți să obțineți. Pe măsură ce le utilizați în aplicațiile, documentele și oriunde vă desfășurați cele mai importante sarcini, agenții AI de la Grammarly vă ajută să rafinați elemente precum tonul, concizia și progresia logică, astfel încât să vă puteți exprima ideile mai clar și mai încrezător, fără a vă pierde concentrarea asupra muncii care contează cel mai mult.

Atunci când agenții sunt adaptați cu atenție rolurilor lor, aceștia pot, de asemenea, să lucreze împreună pentru a gestiona sarcini mai complexe decât ar putea gestiona orice agent singur. Înțelegând compromisuri precum consistența, adaptabilitatea și viteza, puteți stabili așteptări realiste, puteți proiecta fluxuri de lucru mai bune și puteți obține mai multă valoare de la agenții AI în general.

Întrebări frecvente despre tipurile de agenți AI

Care sunt unele tipuri comune de agenți AI?

Tipurile obișnuite de agenți AI includ agenți reflex simpli, agenți reflex bazați pe model, agenți bazați pe obiective, agenți bazați pe utilitate și agenți de învățare. Aceste denumiri se bazează pe diferitele moduri în care agenții iau decizii, de la reacția la intrări până la planificare, optimizare sau îmbunătățire în timp.

Ce tip de agent AI este cel mai des folosit astăzi?

Agenții reflexi simpli și bazați pe modele sunt cele mai frecvent utilizate tipuri de agenți AI astăzi. Acestea alimentează multe funcții de zi cu zi care aplică reguli în mod consecvent sau folosesc contextul pe termen scurt, fără a fi nevoie să învețe sau să se adapteze în timp.

Am nevoie de abilități tehnice pentru a folosi agenți AI?

Nu aveți nevoie de abilități tehnice pentru a utiliza agenți AI în instrumente moderne. Multe produse încorporează agenți în culise, permițându-vă să beneficiați de luarea deciziilor lor fără a le configura sau gestiona direct.

Care este diferența dintre agenții AI și chatboții AI?

Agenții AI iau decizii și iau acțiuni pentru a atinge un obiectiv pe cont propriu, în timp ce chatbot-ii AI răspund în primul rând la solicitările utilizatorilor. Chatboții se concentrează pe conversație, în timp ce agenții sunt adesea proiectați să monitorizeze informațiile, să evalueze opțiunile și să acționeze în fluxurile de lucru.

Are Grammarly agenți AI și agenți AI?

Da. Grammarly folosește AI agentic printr-un sistem de agenți de scriere AI conceput pentru a vă sprijini activ pe parcursul întregului proces de scriere. În loc să răspundă doar la solicitări unice, agenții AI de la Grammarly lucrează continuu alături de tine, ajutându-te să-ți planifici, să redactezi, să-ți revizuiești și să-ți perfecționezi scrisul.

Acești agenți folosesc context, cum ar fi obiectivele, publicul și intenția dvs. pentru a întreprinde acțiuni informate și pentru a oferi îndrumări mai relevante și consecvente, astfel încât să puteți comunica mai clar, mai încrezător și mai eficient.

Consultați centrul nostru de agenți pentru a afla mai multe despre agenții AI ai Grammarly.

Ce tip de agent AI este cel mai bun pentru începători?

Agenții reflexi simpli și bazați pe modele sunt cei mai buni pentru începători. Se comportă în mod consecvent, sunt ușor de înțeles și funcționează bine pentru sarcini clar definite, care nu necesită feedback sau reglare continuă.

Diferite tipuri de agenți AI pot lucra împreună?

Da, diferite tipuri de agenți AI lucrează adesea împreună în cadrul aceluiași sistem. Multe instrumente combină agenți cu diferite stiluri de decizie și îi coordonează prin arhitecturi sau orchestrare pentru a gestiona sarcini mai complexe.