Як створити агента ШІ для кращої автоматизації

Звіт Capgemini показує, що 50% американських компаній вже використовують Generative AI у маркетингових проєктах. Хоча ці інструменти активно розвиваються, вони все ще потребують частого втручання людини для оптимізації багатоетапних процесів і роботи з великомасштабними даними.

Але що, якби вже зараз можна було автоматизувати складні процеси та отримати конкурентну перевагу?

AI Agents — наступний етап впровадження штучного інтелекту в бізнес!

Знання про створення агентів ШІ відкриває можливості автоматизації різних завдань, таких як обслуговування клієнтів чи аналіз ринку, з мінімальним втручанням людини та зниженням витрат.

У цьому матеріалі розглянуто все про агентів ШІ: що це таке, як їх створювати та використовувати. Наприкінці — огляд ефективного агента штучного інтелекту, що стане ідеальним рішенням для управління завданнями та проєктами!

Що таке агент ШІ?

Якщо доводилося спілкуватися з онлайн-помічником на веб-сайті, значить, уже був досвід взаємодії з базовим агентом ШІ. Найчастіше такі системи працюють на сторінках підтримки, відповідають на запити клієнтів, створюють заявки у службу підтримки або організовують дзвінки з представниками компанії.

Але можливості агентів ШІ значно ширші. Вони здатні виконувати набагато більше завдань, як буде показано далі.

Визначення агента ШІ

Агент ШІ — це автономна програма, яка виконує заздалегідь визначені функції з мінімальним втручанням людини. Він може розпізнавати та взаємодіяти з різними акторами та елементами свого середовища, щоб допомогти вам досягти ваших цілей. 

Наприклад, якщо ви хочете надіслати комусь електронний лист, агент штучного інтелекту може отримати від вас необхідні дані, як-от адресу електронної пошти одержувача, тему електронного листа, вкладені файли тощо. Потім він взаємодіє з вашим клієнтом електронної пошти, щоб створити проект електронного листа на власне за допомогою генеративного ШІ . 

Після завершення він показує попередній перегляд електронного листа, щоб ви могли змінити будь-що, якщо потрібно, і надіслати його після внесення змін. 

Ключові характеристики агентів ШІ

Основні характеристики агентів штучного інтелекту:

• Мінімальне втручання людини
  Агент ШІ виконує завдання автономно, без необхідності постійного контролю чи ручного керування. Це дозволяє значно зменшити витрати часу та ресурсів на повторювані процеси.
• Постійне навчання та вдосконалення
  Завдяки алгоритмам машинного навчання агенти ШІ здатні аналізувати отриманий досвід і вдосконалювати свої навички, покращуючи точність відповідей і ефективність виконання завдань.
• Усвідомлення контексту та взаємодія з навколишнім середовищем
  Агенти можуть адаптувати свою поведінку відповідно до змінних умов, аналізуючи інформацію про поточну ситуацію та коригуючи свої дії для досягнення найкращих результатів.
• Здатність читати, витягувати та змінювати дані із зовнішніх джерел
  Інтеграція з різними платформами та системами дозволяє агентам отримувати інформацію з баз даних, веб-ресурсів, документів або внутрішніх інструментів компанії, що робить їх корисними в бізнес-аналітиці, автоматизації та управлінні інформацією.
• Розуміння людської мови та поведінки
  Обробка природної мови (NLP) дає змогу агентам ефективно взаємодіяти з людьми, відповідати на запитання, формулювати повідомлення та забезпечувати персоналізовану комунікацію.
• Прийняття рішень на основі отриманих знань і аналізу інформації
  Використовуючи вбудовані алгоритми, агенти ШІ можуть аналізувати великі обсяги даних, робити прогнози та приймати обґрунтовані рішення, що допомагає оптимізувати бізнес-процеси та підвищувати ефективність роботи.

Типи агентів ШІ

Агентів штучного інтелекту можна класифікувати за різними параметрами, такими як дизайн чи функціональність. Одна з ключових класифікацій ґрунтується на їхніх функціональних можливостях, що дозволяє виділити два основні типи агентів, поширених у сучасних організаціях:

• Автономні агенти штучного інтелекту
  Вони орієнтовані на роботу з клієнтами та мають високий рівень автономності у прийнятті рішень. Такі агенти здатні обробляти запити клієнтів без необхідності залучення співробітників.
• Допоміжні агенти штучного інтелекту
  Використовуються всередині організацій для підтримки співробітників у виконанні складних завдань. Вони можуть працювати як із графічним інтерфейсом, так і без нього, залежно від особливостей їхнього впровадження.

Читайте також: Типи агентів ШІ для підвищення ефективності бізнесу

Як створити агента ШІ

Створення агентів штучного інтелекту не є складним процесом, але потребує структурованого підходу та ретельного планування. Нижче наведено вісім основних кроків, які необхідно виконати для розробки ефективного користувацького агента ШІ відповідно до потреб бізнесу:

Крок 1. Визначте мету свого агента

Першим кроком у створенні AI-агента є чітке визначення його цілей та функціональності. Важливо не лише мати загальне уявлення про його можливості, а й задокументувати всі необхідні функції, щоб уникнути пропусків.

Формальна документація допомагає структурувати вимоги та створює єдиний інформаційний ресурс, яким може користуватися команда розробників. Це забезпечує узгоджене розуміння середовища, в якому працюватиме агент, і очікуваних результатів його роботи.

Крок 2: Створіть команду

Наступним кроком є зібрання команди для створення агента ШІ. Навіть якщо ви є досвідченим розробником програмного забезпечення, не слід намагатися створити агента ШІ самостійно. Це пояснюється тим, що для розробки надійного агента потрібні спеціалізовані знання в кількох ключових сферах, таких як:

• Наука та аналіз даних
• Машинне навчання (ML)
• Дизайн інтерфейсу користувача
• Розробка програмного забезпечення

Залучення фахівців з кожної з цих галузей є обов’язковим для забезпечення успішної розробки агента. Без цього є ризик створення ненадійного агента. Тому першим кроком має бути формування команди експертів. галузей, ви можете створити несправного агента ШІ. Натомість спочатку зберіть команду експертів. 

Крок 3. Визначте свій стек технологій

Після того, як команда зібрана, наступним кроком є вибір технологій для платформи, на базі якої працюватиме агент ШІ. Це включає прийняття рішень щодо наступних аспектів:

• Мова програмування (наприклад, Java, Python та ін.)
• Середовище хостингу
• Бібліотеки для обробки природної мови (NLP), такі як Gensim, NLTK тощо
• Бібліотеки для аналізу даних, наприклад, Plotly, SciPy, NumPy тощо
• Моделі машинного навчання, наприклад, GPT, BERT, Llama тощо
• Технології для специфічних можливостей, таких як комп’ютерне бачення, розпізнавання мовлення, роботизована автоматизація процесів

Також варто передбачити можливість додавання інших бібліотек і фреймворків, які можуть знадобитися в процесі розробки.

Вибір та інтеграція цих елементів у технічний стек агента ШІ допоможуть створити міцну основу для подальшого розвитку та ефективної роботи системи.

Крок 4. Обдумайте дизайн

Перед розробкою агентів штучного інтелекту, окрім вибору технологічного стеку, слід врахувати також особливості дизайну. Це включає наступні аспекти:

1. Архітектура
   Існують два основні підходи до архітектури агента ШІ — модульний та одночасний. У модульній архітектурі кожен компонент агента розробляється окремо, а потім інтегрується для формування цілісної системи. У паралельній архітектурі всі компоненти працюють і навчаються одночасно.
2. Інтерфейс користувача та досвід (UI/UX)
   Якщо ваш агент має відкритий інтерфейс для користувачів, важливо продумати елементи UI/UX, такі як бренд, ім’я агента, можливо, талісман чи інші візуальні елементи, що відображатимуть ідентичність вашого продукту.
3. Обробка даних
   Важливо чітко визначити, як ваш агент отримуватиме та оброблятиме дані. Необхідно прописати весь процес обробки даних, починаючи з отримання інформації від користувачів і закінчуючи поданням кінцевого результату. Це включає в себе:
   • Дані, які збираються від користувача
   • Дані, що надходять з вашого сервера
   • Операції, які будуть виконуватись над отриманими даними
4. Механізм зворотного зв’язку
   Рекомендується включити механізм зворотного зв’язку, наприклад, опитування або прості кнопки “подобається/не подобається”. Це дозволить отримувати відгуки від користувачів, що є важливим для постійного вдосконалення агента та покращення досвіду користування.

Крок 5. Позначте та очистіть дані тренувань

Існує три типи джерел даних, які можна використовувати для підготовки та навчання агента, в залежності від кінцевого користувача:

1. Оперативні дані організації
   Це дані, що збираються та зберігаються всередині організації, які можуть бути корисні для навчання агента.
2. Зовнішні дані
   Дані, які отримуються зі сторонніх джерел, таких як відкриті бази даних, публічні API або сторонні організації.
3. Дані, створені користувачами
   Дані, що генеруються вашими клієнтами або кінцевими користувачами, наприклад, через взаємодію з продуктом або платформою.

Незалежно від того, які джерела даних вибираються для навчання моделі, перед цим необхідно провести маркування та очищення даних. Ось основні етапи:

• Маркування: Це процес ручної категоризації та позначення даних для того, щоб агент міг правильно інтерпретувати та використовувати ці дані. Цей крок необхідний для того, щоб модель ШІ змогла розпізнати зв’язки між різними точками даних.
• Очищення: Це процес видалення аномалій або помилок із набору даних, таких як порожні або некоректно представлені значення, що може призвести до помилок у навчанні агента.

Для ефективного виконання цих кроків можуть бути використані інструменти, як-от SuperAnnotate, DataLoop або Encord, що допомагають автоматизувати та полегшити ці процеси.акі інструменти, як SuperAnnotate, DataLoop і Encord, допоможуть вам виконати обидва ці кроки.

Крок 6. Створіть і навчіть свого агента

Для створення та навчання агента ШІ слід почати з налаштування середовища навчання. Це включає інсталяцію всіх необхідних бібліотек та фреймворків для машинного навчання (ML), запуск інструментів для навчання та завантаження даних.

⚠️ВАЖЛИВО: не завантажуйте всі дані одразу. Розділіть їх на дві частини і завантажте лише одну з них. Іншу частину залиште для тестування.

Після завантаження даних ініціалізуйте вибрану модель машинного навчання. Встановіть параметри навчання, які можуть варіюватися в залежності від обраної моделі, і розпочніть процес навчання.

Під час навчання відстежуйте показники, такі як втрати та точність, щоб оцінити ефективність моделі. Якщо модель не демонструє хороших результатів, коригуйте параметри навчання.

Паралельно з навчанням моделі, розробники інтерфейсу користувача повинні працювати над проектуванням та створенням UX для агента ШІ.

Крок 7: Перевірте агент

Запустіть агента штучного інтелекту та перевірте його за допомогою запитів тестового набору даних. Оцінюйте точність виконання кожної функції для кожної точки даних, а також час, який він витрачає на виконання дій.

Якщо агент працює коректно, виконайте три типи тестів:

1. Модульні тести: перевірте окремо кожен модуль агента, щоб упевнитися, що вони працюють належним чином.
2. Користувацькі тести: залучіть кількох цільових користувачів для тестування агента в реальних умовах, щоб оцінити, наскільки точно він працює.
3. Тести A/B: порівняйте дві версії агента, щоб визначити, яка з них більш ефективна.

Ці тести допоможуть оптимізувати продуктивність агента та забезпечити його ефективну роботу в реальних ситуаціях. Якщо виявиться, що агент не працює належним чином, його слід перенавчити, коригуючи параметри або використовуючи більший набір даних.лекту та гарантує, що він добре працює в реальних сценаріях. Однак якщо під час тестування він не працює належним чином, вам, можливо, доведеться перенавчати агента за допомогою скоригованих параметрів або більшого набору даних.  

Крок 8. Розгорніть і відстежуйте агента

Коли ваш агент ШІ працює коректно, наступним етапом є його розгортання. Інтегруйте його з існуючими системами та розмістіть на вашому веб-сайті або в додатку. Стежте за його ефективністю, аналізуючи, як точно і швидко він відповідає на запити користувачів, а також відгуки, отримані через механізм зворотного зв’язку.

Якщо виявляться можливості для вдосконалення, оновіть агент, виправивши проблеми, на які вказали користувачі. Це дозволить покращити роботу агента в реальних умовах і забезпечити постійне удосконалення його функціональності.

Впровадження та випадки використання спеціальних агентів AI

Варіанти використання ШІ (зокрема його агентів) величезні в кожній галузі. Є чотири основні сфери, де вони зараз залишають свій слід.

1. Агенти ШІ в електронній комерції: консультанти ШІ та агенти з обслуговування клієнтів

Агенти штучного інтелекту в електронній комерції зазвичай зосереджуються на досягненні двох основних цілей:

1. Прогнозування коливань попиту: Штучний інтелект аналізує історичні дані про продажі та ринкові тенденції, що дозволяє прогнозувати зміни попиту. Це допомагає компаніям електронної комерції оперативно реагувати на зміни та забезпечувати відповідні запаси товарів.
2. Виконання завдань підтримки клієнтів: Агенти ШІ також займаються аналізом взаємодії з клієнтами для надання точних рішень та покращення обслуговування, включаючи обробку запитів, рекомендації товарів і вирішення проблем у реальному часі.

Приклад : Віртуальний помічник Шейна є чудовим прикладом використання агента ШІ для оцінки змін ринкових тенденцій. Насправді в ньому представлено до 600 000 товарів на основі потреб споживачів, і все для глобального ринку!

2. Агенти штучного інтелекту в охороні здоров’я: прогнозне обслуговування та віртуальні помічники

Агенти штучного інтелекту можуть значно покращити роботу медичних компаній, зокрема в таких аспектах:

• Віртуальні помічники та чат-боти: ШІ помічники допомагають пацієнтам не забувати про повторні візити та запис на прийом. Вони також можуть аналізувати медичні дані, пропонувати варіанти лікування і допомагати лікарям у процесі діагностики, покращуючи точність та ефективність лікування.
• Запобігання збоям обладнання: Постійний моніторинг і аналіз стану медичних пристроїв дозволяє вчасно виявляти проблеми та попереджати збої, що подовжує термін служби обладнання та дає сигнал до його заміни, коли це необхідно.

Приклад : IBM Watson Oncology діє як проактивний агент ШІ у сфері лікування раку. Розроблений, щоб допомогти онкологам приймати обґрунтовані рішення, він аналізує дані пацієнтів, обширну медичну літературу та відповідні клінічні випробування, щоб виробити рекомендації щодо лікування, що ґрунтуються на доказах.

Хоча врешті-решт вимагає участі лікаря, Watson Oncology проактивно представляє потенційні варіанти лікування та підкреслює відповідні результати досліджень, тим самим активно сприяючи процесу прийняття рішень, надаючи важливу інформацію.

3. Агенти штучного інтелекту для автоматизації бізнес-процесів: рекомендаційні системи та роботизована автоматизація процесів

Підприємства активно використовують агентів штучного інтелекту для автоматизації завдань, зокрема в поєднанні з інструментами роботизованої автоматизації процесів (RPA). Ось деякі приклади:

1. Автоматичне врегулювання претензій у страховій сфері: ШІ за допомогою комп’ютерного зору та аналізу даних автоматизує процес обробки страхових претензій, прискорюючи прийняття рішень та знижуючи ризики помилок.
2. Виявлення шахрайства в фінансових компаніях: ШІ аналізує історичні дані та виявляє підозрілі операції, автоматично блокуючи шахрайські транзакції, що забезпечує безпеку фінансових операцій.
3. Автоматизована класифікація документів: Використовуючи AI та ML, компанії автоматизують процес класифікації документів, що значно знижує навантаження на працівників та прискорює обробку інформації.

Приклад : Fukoku Mutual Life , страхова компанія в Японії, використовує агентів ШІ для обробки позовів. Завдяки штучному інтелекту він може отримати доступ до медичного страхування та автоматично розрахувати виплати. Це дозволило компанії заощадити майже 1 мільйон доларів на витратах і підвищити продуктивність своїх співробітників на 30%.

Читайте також: 8 найкращих інструментів автоматизації ШІ у 2025 році

4. Агенти ШІ в хмарних обчисленнях і автоматизації

Агенти AI можуть значно покращити діяльність компаній у сфері хмарних обчислень і автоматизації, зокрема в таких аспектах:

1. Прогнозування вимог до обчислювальної потужності: AI аналізує історичні дані та прогнози попиту, щоб оптимізувати ресурси та забезпечити ефективне використання обчислювальних потужностей.
2. Аналіз і моніторинг підозрілої активності користувачів: ШІ відстежує та виявляє аномальні або підозрілі дії користувачів, що допомагає вчасно реагувати на потенційні загрози безпеці.
3. Розуміння запитів клієнтів за допомогою NLP: Використовуючи природну мову, AI здатен правильно інтерпретувати запити клієнтів і надавати точні відповіді з бази знань, що значно покращує підтримку клієнтів.

Приклад : Amazon Web Services (AWS) — це видатний приклад використання агентів ШІ для прогнозування вимог до обчислювальної потужності. Використовуючи історичні дані, його системи ШІ ефективно розподіляють ресурси та заощаджують витрати. Це гарантує, що навіть за різкого зростання використання системи AWS не стикаються з простоями.

Зробіть роботу легкою з ШІ агентом

Бізнес-процеси, такі як керування завданнями або обслуговування клієнтів, швидше за все, незабаром будуть оброблятися передовими агентами ШІ. Невдовзі ви побачите, що підприємства впроваджують користувацькі агенти для своїх рутинних завдань і робочих процесів. 

Хочете випередити конкурентів, але поки що не хочете витрачати ресурси на створення спеціальних агентів ШІ?

Бізнес-процеси, такі як керування завданнями чи обслуговування клієнтів, невдовзі будуть оброблятися передовими агентами ШІ. Підприємства почнуть впроваджувати спеціалізованих агентів для автоматизації рутинних завдань і робочих процесів.

Хочете залишити конкурентів позаду, але поки не готові витрачати ресурси на розробку власних агентів ШІ?

Пропозиція AcademyCGPT: воркшопи для навчання використанню ШІ-агентів, що забезпечують ефективну командну співпрацю та управління проектами. Це дозволяє значно оптимізувати ваші бізнес-процеси за допомогою централізованої системи.

На наших воркшопах ви не тільки дізнаєтесь про останні інновації у світі ШІ, але й отримаєте можливість працювати з реальними кейсами, розвивати власні проекти та отримувати цінні знання, які допоможуть вам досягти успіху в професійній діяльності. Незалежно від того, чи ви хочете застосовувати нейромережі в бізнесі, чи вивчати їх з наукової точки зору, AcademyCGPT — це ідеальне місце для вас!

Не проґавте свій шанс стати експертом у галузі штучного інтелекту та нейромереж! Запишіться на наші воркшопи сьогодні та розпочніть свою подорож у світ інновацій та нових можливостей!