Egyszerű útmutató az ágens AI-hoz (Agentic AI)

Legfontosabb tanulságok

• Az ágens AI az autonóm és proaktív mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amely fejlett logikát és tervezést alkalmaz a cselekvéshez és döntéshozatalhoz – emberi felügyelet nélkül.
• Bár vannak hasonlóságok, az ágens AI jelentősen különbözik a hagyományos és a generatív AI-tól.
• A Gartner előrejelzése szerint az ágens AI 2029-re a leggyakoribb ügyfélszolgálati problémák 80%-át fogja megoldani emberi beavatkozás nélkül.
• A költségektől kezdve az etikán át a biztonságig minden vállalkozásnak tisztában kell lennie az ágens AI kihívásaival.

Jönnek a robotok! És emberi felügyelet nélkül tervezték meg az utazásukat.

Az ágens AI a mesterséges intelligencia legújabb evolúciós lépcsőfoka, amely messze túlmutat „unokatestvérei”, a hagyományos és a generatív AI képességein.

De mi is pontosan az az ágens AI, és mire fel ez a nagy felhajtás? Olvass tovább az egyszerű magyarázatért, a példákért és az ágens AI által támasztott kihívásokért.

Mi az az ágens AI (Agentic AI)?

Az ágens AI a mesterséges intelligencia proaktív és autonóm típusa. Emberi felügyelet nélkül képes folyamatosan tanulni, érvelni, tervezni és cselekedni, amíg el nem ér egy adott célt.

Az ágens AI sokkal rugalmasabb és alkalmazkodóbb, mint a korábbi AI-technológiák, mivel képes:

• Emberektől függetlenül működni.
• Megérteni a környezetét (üzleti és fizikai értelemben egyaránt).
• Értelmezni a kontextust és az árnyalatokat.
• A nagy célokat kisebb feladatokra bontani.
• A célorientált viselkedésre összpontosítani.

Bár az ágens AI talán új koncepciónak tűnik, már most is érezteti hatását:

• A Gartner szerint 2029-re az ágens AI a gyakori ügyfélszolgálati problémák 80%-át emberi beavatkozás nélkül fogja megoldani. Ez várhatóan 30%-os csökkenést eredményez a működési költségekben.
• Egy másik Gartner-előrejelzés szerint 2028-ra a vállalati szoftverek 33%-a fogja integrálni az ágens AI-t. Ez jelentős növekedés a 2024-es, kevesebb mint 1%-hoz képest.

Miben különbözik az ágens AI a hagyományos AI-tól?

„Az ágens AI-t egyetlen szóval lehet meghatározni: proaktivitás.”

— Enver Cetin / AI szakértő, Ciklum

A hagyományos AI-nak megvan a maga helye és ideje. Azonban korlátozott a rugalmassága, ami megnehezíti, hogy az egyszerű feladatokon túlmutasson. Ráadásul reaktív. Emberekre van szüksége ahhoz, hogy utasításokat (promptokat) hozzanak létre, és megmondják a rendszernek, mit tegyen.

Az ágens AI sokkal fejlettebb; komplex érvelési és tervezési képességekkel rendelkezik. Emberi utasítás nélkül képes megkezdeni a feladatokat, és nagyobb, összetettebb célok felé haladni.

Példa:

Gondoljunk egy hagyományos, feladatspecifikus AI-asszisztensre, mint amilyen egy ügyfélszolgálati chatbot. A chatbot reaktív és szabályalapú, ami azt jelenti, hogy az emberek által létrehozott rögzített utasításokra támaszkodik (pl. rendelés státuszának vagy egy számla összegének lekérdezése).

Ezt egy lépéssel továbbvíve, az ágens AI rendszerben működő chatbot képes az ügyfelek kérdéseinek, panaszainak, fizetéseinek és visszatérítéseinek kezelésére az összes digitális csatornán. Az ágens AI lehetővé teszi, hogy a chatbot a konkrét problémákat gyorsan megoldja, míg a többit automatikusan az emberi ügyintézőkhöz továbbítsa.

Miben különbözik az ágens AI a generatív AI-tól?

A legnagyobb különbség az, hogy míg az egyik új tartalmat hoz létre (generatív), a másik konkrét cél elérése érdekében cselekszik (ágens).

Generatív AI

A generatív AI reaktív és jobban függ az emberektől. Mielőtt bármit is tenne, egy embernek utasítást kell adnia számára (pl. kép generálása, termékleírás írása). Képes szöveget, kódot, képeket, videót és hangot előállítani, de korlátozzák a kapott promptok és a betanítási adatai. Csak arra tud reagálni, amit mondtak vagy mutattak neki.

Ágens AI

Az ágens AI proaktív. Képes elkezdeni dolgozni egy cél érdekében anélkül, hogy emberi beavatkozásra lenne szükség. Például egy önvezető autónak nincs szüksége emberre ahhoz, hogy elkerülje a vizuális akadályokat. Érzékelőkkel és algoritmusokkal van felszerelve, amelyek biztosítják a kontextust, így a rendszer cselekedni és alkalmazkodni tud.

Az ágens AI 3 legfőbb előnye

1. Költség- és erőforrás-megtakarítás

Bár magas a kezdeti beruházás, az ágens AI hosszú távon számos módon hoz megtakarítást:

• Csökkenti a munkaerőköltségeket: Automatizálja azokat a feladatokat, amelyek általában kiterjedt emberi munkát igényelnek.
• 0-24-ben működik: Nincs szükség emberi felügyeletre; az ágens AI autonóm módon fut a háttérben.
• Pontosabb eredményeket produkál: Kezeli az ismétlődő feladatokat, amelyek gyakran ki vannak téve az emberi hibáknak, és folyamatosan tanul a pontosság növelése érdekében.

2. Gyorsabb és jobb döntéshozatal

Egy ágens AI rendszer kifinomult algoritmusokat használ az adatok elemzésére, előrejelzések készítésére és a változásokhoz való alkalmazkodásra. Megérti a környezet kontextusát és folyamatosan tanul az új adatokból. Ahogy egyre többet dolgozik, egyre gyorsabbá és precízebbé válik.

3. Fájdalommentes skálázhatóság

A növekedés több adat tárolásával, kezelésével és elemzésével jár. A méretezés sokkal egyszerűbb az ágens AI segítségével, mert végtelen számú AI-ágenst lehet létrehozni a megnövekedett munkateher kezelésére vagy új feladatokra anélkül, hogy növelni kellene az alkalmazottak számát.

Ágens AI vs. AI Ágensek

Bár a fogalmakat gyakran szinonimaként használják, van különbség:

• Az AI ágens egy egyedi alkalmazás, amely egy konkrét feladatra épült (pl. spamszűrés).
• Az Ágens AI (Agentic AI) egy tágabb fogalom, egy AI kategória, amely az autonóm modellek fejlesztésére fókuszál.

Gondoljunk egy AI ágensre úgy, mint egy GPS navigációs rendszerre. Egy embernek meg kell mondania hova akar eljutni, a GPS pedig útvonaltervet ad.Az ágens AI ezzel szemben egy önvezető járműhöz hasonlítható. Érzékeli a környezetét, és maga dönt arról, hogyan alkalmazkodjon váratlan helyzetekhez (pl. forgalom, balesetek). A rendszeren belül több ágens működik együtt (Multi-Agent Systems, MAS) a komplex problémák megoldása érdekében.

Hogyan működik az ágens AI?

Ahhoz, hogy az ágens AI autonóm módon működjön, a következőkre van szüksége:

1. Megérteni a környezetét és interakcióba lépni azzal.
2. Feldolgozni a különböző forrásokból származó információkat.
3. Döntéseket hozni.
4. Megtervezni a megfelelő feladatokat a cél elérése érdekében.

Ezt több összetevő teszi lehetővé:

1. Észlelés (Perception)

Feldolgozza az információkat adatbázisokból, eszközökből és szenzorokból. Például, ha megkérdezed: "Kell-e esernyőt csomagolnom az utamra?" az ágens értelmezi a kontextust és azonosítja az ehhez szükséges eszközöket.

2. Érvelés / Logika (Reasoning)

Hasonlóan működik, mint az emberi problémamegoldás. Az érvelés az észlelésre és a memóriára támaszkodva elemzi a lehetőségeket. Kisebb feladatokra bontja a problémát, például lekéri az utazási adatokat, a naptárat és az időjárás-előrejelzést, majd kidolgoz egy tervet.

3. Cselekvés (Action)

A tervek birtokában megkezdi a végrehajtást:

• Lefordítja a terveket cselekvésekké.
• Integrálódik külső rendszerekhez API-kon keresztül.
• Munkafolyamatokat hoz létre és hajt végre.
• Összehasonlítja az utazási naptáradat az időjárással, és elvégzi a kitűzött feladatot.

4. Memória (Memory)

Az ágens AI rendszerek tanulnak, és tudásukat, valamint tapasztalataikat a memóriájukban tárolják a teljesítmény és a döntéshozatal javítása érdekében.

Az ágens AI esetében a memória a weboldalak bejelentkezési adatainak megjegyzésétől kezdve a múltbeli tapasztalatok felidézéséig mindent felölel. Ha például legutóbb Londonban aggódtál az eső miatt, az ágens AI memóriája alkalmazni fogja ezt a tudást, amikor legközelebb a városba látogatsz. Ezt követően proaktívan jelezheti számodra, hogy vigyél-e magaddal esernyőt vagy sem.

5. Tanulás (Learning)

A tanulási komponens az, ami igazán elválasztja a korai AI-t az ágens AI-tól.

Egy „adatlendkeréknek” (data flywheel) nevezett visszacsatolási hurok révén az ágens AI folyamatosan tanul az új adatokból és tapasztalatokból. A memória mindig frissül a legújabb ismeretekkel, így az AI ágens jobban tud fejlődni és alkalmazkodni a változó körülményekhez. A rendszer egyre pontosabb eredményeket produkál, így a teljesítménye az idő múlásával folyamatosan javul.

További olvasmány: Milyen különböző típusú AI modellek léteznek?

Példák az ágens AI alkalmazására

A repülőgépipartól az egészségügyön át a kiskereskedelemig az ágens AI-t világszerte szinte minden iparágban használják. Íme néhány felhasználási eset, amely rávilágít, mire is képes a technológia:

Logisztika és ellátási láncok

Cél: Útvonal-optimalizálás

A forgalmas ellátási láncok és beszállítók számára a kézi útvonaltervezés időigényes, költséges és kevéssé hatékony. Mi van, ha hatalmas a dugó? Vagy egy hirtelen felhőszakadás veszélyessé teszi a vezetést?

Az ágens AI minden ilyen „Mi van, ha...” eshetőséget kezel azáltal, hogy:

• Valós időben tervezi és frissíti a szállítási útvonalakat.
• Figyeli a forgalmat, az időjárást és a szállítási időablakokat.
• Alkalmazkodik a fennakadásokhoz vagy a kereslet hirtelen változásához.

Az ellátási láncok az ágens AI-t az üzemanyag- és munkaerőköltségek csökkentésére, valamint az időben történő szállítás javítására használják, amivel a vállalat és az ügyfél egyaránt jól jár.

Gyártás (Ipar)

Cél: Autonóm robotika és gyárautomatizálás

A hagyományos automatizálás egyáltalán nem rugalmas. Manuális beavatkozásra van szükség minden alkalommal, amikor új termékeket vezetnek be, vagy módosítják a folyamatokat.

Az ágens AI által vezérelt intelligens robotok a gyárban képesek önállóan alkalmazkodni a változó termelési igényekhez, átállítani a futószalagokat és kezelni a szűk keresztmetszeteket. Az AI ágensek proaktívak, és emberi felügyelet nélkül képesek dinamikusan újraprogramozni a robotokat a műveletek optimalizálása érdekében. A gyártásban alkalmazott ágens AI növeli az áteresztőképességet, támogatja a gyors skálázást és javítja a gyártó agilitását a termék teljes életciklusa során.

Pénzügyi technológia (Fintech)

Cél: Kiadáskezelés automatizálása

A kiadások kézi nyomon követése fárasztó feladat, és erősen hajlamos az emberi hibákra. Bár a hagyományos AI automatizálhatja ennek a munkának egy részét, az ágens AI még tovább megy a kiadások önálló nyomon követésével, kategorizálásával és elemzésével. A rendszer gyakorlatias betekintést nyújt a költési szokásokba, és személyre szabott megtakarítási tippeket ad a pénzügyi egészség javítása érdekében.

Az ágens AI kihívásai

Mint minden új technológia esetében, itt is van néhány dolog, amire oda kell figyelni, mielőtt az ágens AI-t bevezetnénk a vállalkozásba.

Pénzügyi befektetés

Az AI kezdeti költsége sok vállalkozást elriaszt. Bár a technológia hosszú távú megtakarításokat ígér, az induló beruházás jelentős. Ha nincsenek házon belüli AI szakértőid, időt és pénzt kell fektetned a képzésekbe és az infrastruktúra kiépítésébe. Vállalati szinten az AI rendszerek különösen bonyolultak, és a költségvetés sokszor már a fejlesztési fázisban kimerül. Emellett előre kell jelezni a működési költségeket is (energia, tárhely, promptok ára) a váratlan kiadások elkerülése végett.

Szakemberhiány (Skills gap)

Az AI sok szempontból gyorsabban fejlődik, mint ahogy lépést tudnánk tartani vele. A prediktív és a generatív AI után most itt az ágens AI. Bár a cégek 75%-a alkalmaz valamilyen AI-t, a dolgozók mindössze 35%-a kapott ehhez képzést. Sok szervezet számára az ágens AI stratégiák megvalósítása a megfelelő szakemberek hiánya miatt még évekre van.

Etika és elszámoltathatóság

Mivel egy gépnek adjuk meg a hatalmat adatok elemzésére és cselekvésre anélkül, hogy azt egy ember jóváhagyná, komoly etikai aggályok merülnek fel. A tipikus hallucinációkon túl a legfontosabb kérdés: min tanítják az AI-t?Intő példa, amikor az Amazon AI toborzási eszköze hátrányosan megkülönböztette a női jelentkezőket, mivel a betanításához használt történelmi adatok a férfiaknak kedveztek. Ez felveti az elszámoltathatóság kérdését is: ki a felelős az etikai problémákért? A cégvezető, a technológia, vagy a programozó?

Biztonsági kockázatok

A vállalatok felelőssége az érzékeny felhasználói adatok védelme. Mivel az AI hatalmas mennyiségű személyes információval dolgozik különböző rendszereken keresztül, az adatszivárgás súlyos károkat okozhat. Az egyik nagy aggály az úgynevezett prompt injection (prompt injektálás), amikor a hackerek rosszindulatú utasításokkal próbálják rávenni az AI-t érzékeny adatok kiszivárogtatására vagy téves információk terjesztésére.

Vágj bele az ágens AI használatába

Készen állsz arra, hogy elkezd használni az ágens AI-t? A low-code platformok jelentik a legideálisabb utat ehhez. Nemcsak felhasználóbarátok, de néhányuk olyan sablon alkalmazásokat is kínál, amelyek segítenek megépíteni a legelső AI ágenseidet.

Ha pedig profi segítségre van szükséged az egyedi szoftverfejlesztés, a low-code megoldások vagy az AI technológiák üzleti folyamatokba történő integrálása terén, látogass el a BlackBelt.hu oldalra, és hozd ki a maximumot a vállalkozásodból!

‍

Forrás: mendix.com