Объяснение типов агентов ИИ: как они работают и когда использовать каждый

Ключевые выводы

• Агенты ИИ предназначены для различных видов работы: от быстрых задач, основанных на правилах, до адаптивных рабочих процессов, основанных на обучении.
• Понимание типов агентов поможет вам выбрать более эффективные инструменты, установить реалистичные ожидания и диагностировать проблемы, когда результаты не соответствуют действительности.
• Более сложная работа часто требует совместной работы нескольких агентов с четкими ролями и координацией.
• Ни один агент не может сделать все хорошо, и человеческое суждение остается важным.
• Вы можете начать использовать агенты ИИ уже сегодня, применяя их к знакомым рабочим процессам и повторяя их на основе отзывов.

Агенты ИИ меняют то, как люди пишут, исследуют, планируют и выполняют работу. Но «агент ИИ» — это не одна возможность, а широкая категория, включающая инструменты, предназначенные для самых разных задач. Некоторые агенты созданы для скорости и последовательности. Другие созданы для того, чтобы рассуждать, адаптироваться и принимать решения с течением времени.

Зная, как работают типы агентов и что они делают лучше всего, вы сможете выбирать инструменты, соответствующие вашим целям, разрабатывать более разумные рабочие процессы и получать лучшие результаты. Это руководство поможет вам понять основные типы ИИ-агентов и способы их эффективного использования в повседневной работе, начиная с понимания того, что такое ИИ-агент.

Оглавление

• Что такое ИИ-агент?
• Каковы основные типы агентов?
• Как сравниваются различные типы агентов ИИ?
• Как агенты ИИ работают вместе?
• Почему важно понимать типы агентов ИИ
• Распространенные ошибки при использовании разных типов агентов ИИ
• Каковы ограничения различных типов агентов?
• Как начать использовать ИИ-агенты
• Заставьте ИИ-агентов работать на вас
• Типы ИИ-агентов: часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ-агент?

Агент ИИ — это система, которая может действовать для достижения цели, наблюдая за окружающей средой, принимая решения и действуя в соответствии с ними. Этоагентствоотделяет их от более простых форм автоматизации.

Практическим примером этого являются ИИ-агенты Grammarly. В отличие от большинства ИИ-помощников, эти специализированные пишущие агенты не автоматизированы и не нуждаются в подсказках для работы — думайте о них как о постоянно работающих сотрудниках и личной команде помощников, которые могут активно предлагать динамические предложения в режиме реального времени во время вашей работы, помогая вам на каждом этапе процесса написания. Агенты искусственного интеллекта Grammarly, органично интегрированные в ваш рабочий процесс, предоставляют релевантную, контекстно-зависимую обратную связь в зависимости от типа письма и аудитории, для которой вы пишете, помогая вам сориентироваться и одновременно сосредоточиться на высокоэффективном мышлении.

Чем ИИ-агенты отличаются от чат-ботов или помощников?

Чат-боты и помощники с искусственным интеллектом в первую очередь предназначены для реагирования на действия пользователя. Как только вы им подскажете, они генерируют ответ. Вам нужно продолжать побуждать их получать ответы; они обычно не проявляют инициативы и не действуют без конкретных инструкций.

Агенты ИИ, напротив, созданы для действий в определенных условиях. Они могут отслеживать информацию, оценивать варианты и инициировать действия, часто без прямого участия пользователя на каждом этапе. Несколько агентов также могут работать вместе для выполнения более сложной задачи, с которой один агент не мог бы справиться самостоятельно.

Как агенты ИИ работают на высоком уровне?

На высоком уровне большинство агентов ИИ следуют простому циклу: они воспринимают, что происходит, решают, что делать, действуют в соответствии с этим решением и, в некоторых случаях, учатся на результате.

Детали различаются в зависимости от типа агента, но основной цикл остается неизменным. Чтобы более подробно изучить этот процесс, изучите наше руководство о том, как работают агенты ИИ.

Каковы основные типы агентов?

Агенты ИИ бывают разных типов в зависимости от того, как они решают, что делать дальше. Некоторые немедленно реагируют на то, что обнаруживают, в то время как другие планируют заранее, взвешивают компромиссы или со временем улучшают свое поведение.

Общие типы агентов включают простые рефлекторные агенты, рефлекторные агенты на основе моделей, агенты на основе целей, агенты на основе полезности и агенты обучения. Помимо отдельных агентов, системы также могут объединять агентов посредством многоагентной, иерархической или гибридной архитектуры.

В разделах ниже рассматриваются эти типы агентов и объясняется, как они работают, а затем рассматриваются различные способы организации их совместной работы.

Что такое простой рефлекс?

Простой рефлекторный агент реагирует на определенные входные данные заранее определенными действиями. Он не использует память или контекст и не корректирует свое поведение с течением времени. Агент реагирует на определенные входные данные, но не учитывает смысл или намерение, что делает его эффективным для узких, повторяющихся задач. На практике это может выглядеть как система письма, которая помечает орфографические ошибки при вводе текста на основе известных языковых шаблонов.

Многие простые рефлекторные системы не похожи на то, что люди обычно называют ИИ. Например, ваш настенный термостат технически является простым рефлекторным агентом — он просто следует основной логике «если холодно, то тепло». Хотя называть это ИИ может показаться натяжкой, понимание этой категории помогает нам оценить другие сложные типы агентов ИИ.

Что такое модельный рефлексный агент?

Рефлекторный агент, основанный на модели, также реагирует на входные данные на основе четко определенных правил, но он также принимает во внимание краткосрочный контекст.

На практике это может выглядеть как корректор, который игнорирует дальнейшие случаи грамматической проблемы, которую вы отклонили ранее в документе. Такое отслеживание помогает вам получать более релевантную обратную связь во время работы, но память носит временный характер. Как только вы закроете документ и откроете новый, он снова начнет отмечать ту же проблему.

Что такое целенаправленный агент?

Агент, основанный на цели, делает выбор из нескольких доступных вариантов. Вместо того, чтобы реагировать немедленно, он рассматривает возможные шаги и выбирает те, которые лучше всего помогут ему достичь конкретной цели.

Например, если агенту по управлению проектом поставлена ​​цель представить отчет к следующей пятнице, он может создавать задачи, назначать владельцев, запрашивать недостающие данные, отслеживать просроченные элементы и помечать блокировщики. Пока отчет отправляется вовремя, агент считает, что цель достигнута, даже если компоненты, такие как назначение задач или окончательная последовательность утверждения результатов, не были эффективными или сбалансированными.

Что такое агент на основе утилиты?

Агент, основанный на полезности, основывается на целевом поведении, задавая не просто вопрос: «Достигли ли мы цели?» но «Как лучше туда добраться?» Он взвешивает компромиссы между вариантами и выбирает действия, которые приводят к наиболее сильному общему результату.

Продолжая приведенный выше пример, агент управления проектами на основе утилиты выйдет за рамки назначения задач и последующего контроля. Он будет учитывать такие факторы, как баланс рабочей нагрузки, индивидуальные сильные стороны и конкурирующие сроки, а затем корректировать задания, чтобы проект не перегружался, не перегружая команду. По мере того, как что-то меняется, он может соответствующим образом переоценить и изменить свой план.

Что такое обучающий агент?

Обучающийся агент — это агент ИИ, который со временем совершенствует свои решения, обучаясь на основе обратной связи и прошлых результатов. Вместо того, чтобы просто спрашивать: «Сделал ли я то, что нужно?» или «Какой вариант сейчас лучший?» он также спрашивает: «Что я могу сделать лучше в следующий раз?» чтобы помочь ему извлечь уроки из общего опыта.

В нашем примере управления проектами агент обучения не просто эффективно предоставляет отчет. Он будет замечать закономерности с течением времени, такие как повторяющиеся узкие места, постоянно оптимистичные сроки или участники, которым нужна дополнительная поддержка. В следующий раз, когда придет отчет, он применяет эти уроки, корректируя задания, сроки и рабочие процессы, чтобы каждый проект выполнялся более гладко, чем предыдущий.

Как сравниваются различные типы агентов ИИ?

Теперь, когда мы рассмотрели каждый тип агента по отдельности, полезно сравнить их друг с другом. В таблице ниже показано, как пять основных типов ИИ-агентов различаются по тому, как они принимают решения, и для каких задач они лучше всего подходят.

Как агенты ИИ работают вместе?

В реальном мире агенты ИИ обычно не работают в одиночку. Более продвинутые системы часто используют несколько агентов, работающих вместе для решения более крупных и сложных проблем. Основные различия между этими подходами сводятся к тому, как они разделяют работу — и вы часто можете смешивать и сопоставлять эти стратегии в зависимости от того, чего вы пытаетесь достичь.

Вот наиболее распространенные способы организации совместной работы агентов ИИ:

• Мультиагентные системы:несколько агентов работают параллельно или последовательно, каждый из которых выполняет определенную роль. Такой подход «команда равных» позволяет им разбивать сложную работу на более мелкие части, но он также создает проблемы с координацией, когда агенты приходят к противоречивым выводам или дублируют усилия.
• Иерархические агенты:агенты более высокого уровня устанавливают цели и направление, а агенты более низкого уровня выполняют конкретные действия. Эта структура лучше справляется с управлением сложными рабочими процессами, но может быть менее гибкой при возникновении непредвиденных ситуаций.
• Гибридные системы:различные типы агентов объединяются в одной системе. Например, рефлекторные агенты могут выполнять рутинные задачи, в то время как целевые или обучающиеся агенты управляют более сложными решениями. Этот подход сочетает скорость и адаптивность, сопоставляя типы агентов с работой, которую они выполняют лучше всего.
• Оркестровка агентов.Оркестрация агентов ИИ находится над отдельными агентами и управляет их совместной работой. Он определяет, когда действуют агенты, как результаты перемещаются между ними, когда работа должна быть проверена или переделана и где применяется человеческий контроль. Оркестрация помогает обеспечить качество, согласованность и эффективность в многоагентных системах.

Почему важно понимать типы агентов ИИ

Понимание того, как разные агенты ИИ принимают решения, дает вам больше контроля над тем, как вы используете ИИ в своей работе. Вместо того, чтобы относиться к ИИ как к черному ящику, вы можете сделать более осознанный выбор в отношении инструментов, которые вы используете, того, как вы их используете и чего вы от них ожидаете.

Благодаря этим знаниям вы сможете:

• Подберите правильный инструмент для работы:некоторые агенты отлично справляются с быстрыми, повторяемыми задачами, в то время как другие лучше планируют или обучаются с течением времени. Понимание разницы поможет вам установить реалистичные ожидания и избежать неправильного использования инструментов.
• Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашей работе:вместо того, чтобы просить простого агента принимать сложные решения или ожидать, что обучающийся агент будет идеален с первого дня, вы можете выбрать агентов, которые соответствуют поставленной задаче.
• Быстрее выясните, что происходит не так:многие инструменты искусственного интеллекта полагаются на совместную работу нескольких агентов за кулисами. Когда что-то не так, понимание ролей агентов поможет вам определить, заключается ли проблема в распознавании образов, планировании, обучении или координации.
• Создавайте рабочие процессы, которые действительно будут использовать ваша команда.Когда вы поймете, как различные типы агентов дополняют друг друга, вам станет проще создавать рабочие процессы, которые кажутся надежными, интуитивно понятными и масштабируемыми для всей вашей команды.

Распространенные ошибки при использовании разных типов агентов ИИ

Когда агенты ИИ ведут себя не так, как вы ожидаете, это часто является признаком того, что тип агента, выполняющего работу, не соответствует задаче или он настроен неправильно. Научившись распознавать эти закономерности, вам будет легче корректировать свой подход и получать более надежные результаты.

Вот некоторые распространенные ошибки, на которые следует обратить внимание, а также способы их устранения:

• Использование реактивных агентов для сложной работы.Простые или основанные на моделях рефлекторные агенты хорошо работают для быстрых и повторяемых решений, но им трудно справиться с задачами, требующими планирования или расстановки приоритетов. Для более сложной работы переключитесь на агенты, основанные на целях или полезности, или соедините их с ними.
• Ожидание улучшений от необучающихся агентов.Некоторые агенты созданы для того, чтобы вести себя последовательно, а не адаптироваться. Если результаты со временем не улучшаются, рассмотрите возможность внедрения обучающего агента или цикла обратной связи, который позволит системе корректироваться в зависимости от результатов.
• Наблюдение противоречивых результатов:агенты, которые взвешивают компромиссы, могут давать разные результаты даже при одних и тех же входных данных, особенно если они полагаются на большие языковые модели (LLM), которые вносят определенную степень случайности. Когда последовательность имеет решающее значение, рефлекторные агенты часто являются лучшим выбором.
• Чрезмерная зависимость от агентов в вынесении суждений:агенты, основанные на целях и полезности, могут поддерживать процесс принятия решений, но даже четко определенные цели могут упускать из виду важный контекст. Обязательно сохраняйте человеческий надзор, особенно перед тем, как действовать в соответствии с выводами агента.
• Размытие ответственности между агентами.В системах с несколькими агентами сбои часто происходят в точках передачи обслуживания. Четко определите, какой агент несет ответственность за каждое решение и как результаты перемещаются между ними, чтобы повысить надежность и координацию.

Каковы ограничения различных типов агентов?

Ни один тип агента не может делать все хорошо, и некоторые действия, вероятно, следует оставить людям. Понимание их ограничений поможет вам более эффективно использовать агентов и разрабатывать рабочие процессы, учитывающие их сильные стороны.

Вот некоторые общие ограничения, о которых следует помнить:

• Агенты, основанные на правилах, не адаптируются сами по себе:простые и основанные на моделях рефлекторные агенты надежны, потому что они созданы для получения последовательных результатов. Это делает их идеальными для повторяющихся задач, но это также означает, что они требуют ручного изменения правил для обработки новых или более сложных ситуаций. Для адаптивного поведения необходим другой тип агента.
• Зависимость от четких целей.Агенты, основанные на целях и полезности, работают лучше всего, когда цели, ограничения и компромиссы четко определены. Когда цели расплывчаты или приоритеты конфликтуют, эти агенты могут с трудом добиться полезных результатов.
• Обучающиеся агенты хороши настолько, насколько хороша обратная связь:обучающиеся агенты совершенствуются в зависимости от получаемых ими сигналов. Непоследовательная, нечастая или противоречивая обратная связь может замедлить обучение или укрепить неправильное поведение.
• Накладные расходы на координацию в многоагентных системах.Вы можете решать более сложные рабочие процессы, объединяя агентов, но теперь вы также управляете передачей обслуживания, зависимостями и новыми способами, которые могут привести к сбоям. Без четкой координации дополнительная сложность может быстро перевесить выгоды.
• Постоянная необходимость участия человека:ни один тип агента не заменяет полностью человеческое суждение. Чем более детальной становится работа, тем больше вам понадобится людей, проверяющих результаты, дающих рекомендации и вмешивающихся при необходимости.

Относитесь к этим ограничениям как к конструктивным соображениям, а не как к препятствиям. Когда вы учитываете, как работают разные агенты, где им нужна поддержка и как они координируются, системам ИИ становится легче доверять, и их использование становится более эффективным.

Как начать использовать ИИ-агенты

Теперь, когда вы знаете, для чего предназначены основные типы агентов ИИ, и различные способы их координации, вы можете начать использовать их более целенаправленно. Для начала вам даже не нужно его создавать — скорее всего, они уже есть в инструментах, которые вы уже используете.

Вот простой процесс, с которого можно начать:

• Начните со знакомого рабочего процесса:выбирайте задачи, которые вы уже хорошо знаете, например просмотр черновиков, координацию проектов или отслеживание последующих действий. Определите, где агент может помочь и какое поведение вы хотите, чтобы он обрабатывал.
• Сопоставьте настройку с ролью агента:если вам нужны быстрые и предсказуемые ответы, например уловить слова или фразы, запрещенные правилами вашего бренда, настройте более простого агента с четкими правилами и границами. Если вы хотите, чтобы агент планировал, взвешивал варианты или адаптировался с течением времени, ожидайте более сложной настройки и дополнительных рекомендаций и проверок.
• Оцените результаты.Регулярно проверяйте результаты и при необходимости корректируйте инструкции или конфигурацию агента. Если вы используете обучающего агента, исправления, одобрения и отклонения служат обратной связью, которая формирует будущее поведение, поэтому будьте обдуманны и последовательны.
• Проектируйте с учетом нескольких агентов.Как только вы освоитесь с одним агентом, попробуйте объединить их вместе, чтобы каждый агент выполнял свою часть работы. Четкое указание того, кто и что делает, упрощает настройку и отладку системы в случае возникновения проблем.
• Оставайтесь вовлеченными там, где важно суждение:даже хорошо настроенные агенты могут совершать ошибки, особенно по мере развития задач или изменения условий. Регулярные проверки и человеческий надзор помогают гарантировать точность и адекватность результатов.

Начиная с инструментов, которым вы уже доверяете, и изучая, как их агенты ведут себя в реальных рабочих процессах, агенты ИИ становятся проще в освоении и со временем становятся более ценными.

Заставьте ИИ-агентов работать на вас

Подобно тому, как люди в команде привносят в свою работу разные навыки, каждый тип ИИ-агента имеет свои сильные и слабые стороны. Вы не попросите бухгалтера разработать графику или копирайтера для прогнозирования рыночного спроса, и тот же принцип применим к ИИ. Эффективное использование агентов означает выбор подходящего для задачи агента и понимание того, для чего он предназначен.

Grammarly — это один из примеров того, как несколько специализированных агентов искусственного интеллекта работают вместе, чтобы улучшить ваши повседневные рабочие процессы. Эти специализированные агенты координируют свои действия за кулисами, предоставляя динамичные, контекстно-зависимые предложения, основанные на том, что вы пишете, для кого вы пишете и чего вы хотите достичь. Когда вы используете их в своих приложениях, документах и ​​везде, где вы выполняете самые важные задачи, ИИ-агенты Grammarly помогают уточнить такие элементы, как тон, краткость и логическое развитие, чтобы вы могли выражать свои идеи более четко и уверенно, не теряя внимания на самой важной работе.

Когда агенты тщательно подобраны к своим ролям, они также могут работать вместе для решения более сложных задач, с которыми один агент не мог бы справиться в одиночку. Понимая такие компромиссы, как согласованность, адаптивность и скорость, вы можете устанавливать реалистичные ожидания, разрабатывать более эффективные рабочие процессы и в целом получать больше пользы от агентов ИИ.

Типы ИИ-агентов: часто задаваемые вопросы

Каковы некоторые распространенные типы агентов ИИ?

Распространенные типы агентов ИИ включают простые рефлекторные агенты, рефлекторные агенты на основе моделей, агенты на основе целей, агенты на основе полезности и агенты обучения. Эти названия основаны на различных способах принятия решений агентами: от реакции на входные данные до планирования, оптимизации или улучшения с течением времени.

Какой тип агента ИИ сегодня наиболее часто используется?

Простые и основанные на моделях рефлекторные агенты сегодня являются наиболее часто используемыми типами агентов ИИ. Они обеспечивают работу многих повседневных функций, которые последовательно применяют правила или используют краткосрочный контекст без необходимости обучения или адаптации с течением времени.

Нужны ли мне технические навыки для использования агентов ИИ?

Вам не нужны технические навыки, чтобы использовать агентов ИИ в современных инструментах. Во многих продуктах агенты встроены «за кулисами», что позволяет вам получать выгоду от принятия ими решений без их настройки или управления ими напрямую.

В чем разница между агентами ИИ и чат-ботами с ИИ?

Агенты ИИ самостоятельно принимают решения и совершают действия для достижения цели, а чат-боты ИИ в первую очередь реагируют на подсказки пользователя. Чат-боты ориентированы на общение, тогда как агенты часто предназначены для мониторинга информации, оценки вариантов и взаимодействия в рабочих процессах.

Есть ли в Grammarly агенты ИИ и ИИ-агенты?

Да. Grammarly использует агентный ИИ через систему пишущих агентов ИИ, предназначенную для активной поддержки вас на протяжении всего процесса написания. Вместо того, чтобы отвечать только на разовые запросы, ИИ-агенты Grammarly постоянно работают вместе с вами, помогая вам планировать, составлять, пересматривать и совершенствовать ваши тексты.

Эти агенты используют такой контекст, как ваши цели, аудитория и намерение, чтобы предпринимать обоснованные действия и предоставлять более актуальные и последовательные рекомендации, чтобы вы могли общаться более четко, уверенно и эффективно.

Посетите наш центр агентов, чтобы узнать больше об ИИ-агентах Grammarly.

Какой тип ИИ-агента лучше всего подходит новичкам?

Простые и основанные на моделях рефлекторные агенты лучше всего подходят для новичков. Они ведут себя последовательно, их легко понять и хорошо подходят для четко определенных задач, не требующих постоянной обратной связи или настройки.

Могут ли разные типы агентов ИИ работать вместе?

Да, разные типы ИИ-агентов часто работают вместе в одной системе. Многие инструменты объединяют агентов с разными стилями принятия решений и координируют их с помощью архитектур или оркестрации для решения более сложных задач.