מהם סוכני בינה מלאכותית?

אם אתם חושבים שתחום הבינה המלאכותית מרתק אבל מעורפל, אתם תהיו סקרנים לדעת על סוכני בינה מלאכותית. מודלי השפה הגדולים האלה (LLMs) שחברות השקיעו בהם מיליארדים? אפשר להגיד שהם המוח מאחורי סוכני הבינה המלאכותית: מה אם צ'אטבוטים היו יכולים להבין את מדיניות משאבי האנוש והדקויות שבה ולנהל דיונים עם עובדים עליה? מה אם מערכת זיהוי הונאות הייתה יכולה לפעול באופן אוטונומי כדי למנוע עסקאות רעות בזמן שהן מתרחשות? מה אם היה אפשר לתת למערכת בינה מלאכותית מטרה והיא הייתה עושה באופן אוטונומי את מה שנדרש כדי להשיג אותה?

כל מקרי השימוש האלה אפשריים עם סוכני בינה מלאכותית.

ניתן אפילו לצייד סוכנים בכלים - אלגוריתמים, נתוני חישה, מקורות נתונים ואפילו גישה לסוכנים אחרים - כדי שיוכלו לבצע משימות מורכבות בעצמם ללא עזרה נוספת. חשבו על רובוט עובד מחסן שמנווט במעברים כדי לבדוק מלאי על ידי שילוב מידע ממגוון חיישנים, מצלמות וסורקים עם תוכנת הבקרה שלו ומערכת ניהול מלאי ERP.

מה שמכונה "סוכן בינה מלאכותית" מתגלה כהזדמנות מרגשת עבור כל מיני ארגונים עכשיו כשהבינה המלאכותית נעשתה קלה לשימוש ומועילה הרבה יותר.

מהי בינה מלאכותית?

המושג AI, או בינה מלאכותית, מתייחס למערכות מחשוב שאומנו לדמות בינה אנושית. רוב מערכות הבינה המלאכותית מתוכנתות ללמוד, וחלקן יכולות לשפר את הביצועים שלהן על בסיס חוויות ונתונים חדשים, לפתור בעיות באמצעות מגוון רחב של קלטים, ולהשיג מטרות ויעדים באופן שיטתי. ההתקדמות האחרונה מאפשרת למערכות בינה מלאכותית גנרטיבית לקבל החלטות ולפעול באופן עצמאי כדי להשיג את מטרותיהן. GenAI משמשת יישומים שונים כגון מכוניות אוטונומיות, מנועי המלצות מדיה וכלים כגון DALL-E ו-Midjourney היוצרים תמונות המבוססות על הנחיות טקסטואליות.

המושג בינה מלאכותית לארגונים מתייחס לעבודה השוטפת הנדרשת ליישום GenAI וטכנולוגיות קשורות על עומסי עבודה עסקיים,והמערכות מועצמות בנתוני הארגון. חשבו על שירות לקוחות, שיווק מותאם אישית ועוזרים בתחום משאבי אנוש וכספים.

מהם סוכני בינה מלאכותית?

סוכני בינה מלאכותית הם ישויות תוכנה שניתן להקצות להן משימות, לבחון את הסביבות שלהן, לנקוט פעולות לפי תפקידן ולהשתנות בהתאם לחוויות שלהן.

אנשים נותנים לסוכני בינה מלאכותית יעדים על בסיס תפקיד הסוכן וצורכי הארגון. כשניתנת לו מטרה, הסוכן יכול להכין תוכניות, לבצע משימה, ולהשיג את המטרה על בסיס ההכשרה שלו, היישום שבו הוא מוטמע והסביבה הרחבה יותר שבה הוא פועל. הסוכנים לומדים ומשפרים את עצמם, וכך הם עשויים לקבל תפקידים ספציפיים, להתחבר למקורות נתונים ולקבל החלטות בעצמם. לסוכנים מתקדמים יש תפקידים מיוחדים שעלולים להיות כרוכים בביצוע תהליכים מרובי שלבים הדורשים שיפוט, לתקשר באופן המחקה אינטראקציות אנושיות, ולעיתים קרובות לשתף פעולה עם סוכנים אחרים. האופי המודולרי של סוכנים מאפשר תהליכי עבודה מורכבים. האוטונומיה שניתנ, לסוכנים נקבעת על ידי בני האדם המפעילים אותם. בדיוק כמו כשמעסיקים עוזר חדש, ניתן לתת יותר אוטונומיה בהמשך כאשר המיומנות מוכיחה את עצמה.

סוכנים עובדים באמצעות שילוב של עיבוד שפה טבעית, יכולות למידת מכונה, יכולת לאסוף נתונים על ידי ביצוע שאילתות על כלים ומערכות אחרים, ולמידה מתמשכת כדי להגיב לשאלות ולבצע משימות. דוגמה טובה היא סוכן בינה מלאכותית של שירות לקוחות. כאשר לקוח שואל על הזמנה, "איפה הדברים שלי?" הסוכן יוצר את התגובה שלו לאחר שהוא בודק במערכת עיבוד ההזמנה, מבצע שאילתה על מערכת המעקב של המוביל באמצעות API, ואוסף מידע על מזג אוויר פוטנציאלי או גורמים חיצוניים אחרים שיכולים לעכב את האספקה.

המונח 'סוכן בינה מלאכותית' מתייחס למערכות שפועלות באופן פעיל כדי להשיג מטרות ויעדים לעומת ביצוע משימה פשוטה או תגובה לשאילתה. מערכות סוכן יכולות לעיתים קרובות ליזום פעולות, כמו הבינה המלאכותית של שירות לקוחות ששולחת שאילתה למוביל כדי לשאול על עיכובים במשלוח.

דרך אחת להפוך סוכנים לשימושיים יותר היא באמצעות שילוב יצירה מועצמת על ידי שליפה, או RAG, טכניקה המאפשרת למודלי שפה גדולים להשתמש במקורות נתונים חיצוניים ספציפיים לארגון או לתפקיד הסוכן. טכניקת RAG מאפשרת לסוכנים למצוא ולשלב מידע עדכני ורלוונטי ממסמכים, מסדי נתונים חיצוניים או מערכות ארגוניות כגון ERP בתגובותיהם, מה שהופך אותם לאינפורמטיביים, מדויקים ורלוונטיים יותר עבור הקהל. לדוגמה, סוכן תמיכה במחלקת IT יכול לשקול אינטראקציות קודמות עם לקוחות לפני שהוא מחליט מה הדרך הטובה ביותר לטפל בבעיה. היא עשויה לכלול קישורים למסמכים מועילים או החלטה לפתוח קריאה בשם הלקוח אם הבעיה ממשיכה.

תובנות מרכזיות

• סוכני בינה מלאכותית הם מתכננים פרואקטיביים: הם פועלים כדי לזהות את השלבים הדרושים להשגת המטרה הרצויה.
• כמו בכל טכנולוגיית בינה מלאכותית, סוכני בינה מלאכותית יכולים לספק יתרונות בהתאם להכשרתם ולנתונים שהם יכולים להשתמש בהם ולגבולות שבני האדם מציבים לפעולותיהם.
• יעדים שהוגדרו באופן ברור, ושניתן לעמוד בהם, למדוד ולכמת אותם חיוניים להצלחת סוכני הבינה המלאכותית.
• השלבים ליישום סוכן דומים לכל פריסת בינה מלאכותית ומתחילים בהגדרה ברורה של פרמטרי המשימה.

הסבר על סוכני בינה מלאכותית

סוכן בינה מלאכותית הוא ישות תוכנה שיכולה לתפוס את הסביבה שלה, לבצע פעולות וללמוד מהניסיון שלה. חשבו על זה כעוזר דיגיטלי או רובוט שיכול לבצע משימות באופן אוטונומי על בסיס הנחייה אנושית. לסוכני בינה מלאכותית יש מאפיינים ייחודיים, ובהם היכולות לקבוע יעדים, לאסוף מידע ולהשתמש בלוגיקה כדי לתכנן את השלבים להשגת היעדים שלהם. מכיוון שהם מבוססים על מודלי שפה גדולים שמספקים את האינטליגנציה להבין את הכוונה בשאילתות, סוכני בינה מלאכותית אינם תלויים במילות מפתח, בתסריטים או בסמנטיקה מוגדרת מראש. במקום זאת, הם יכולים להשתמש בנתונים שנשמרו ממשימות קודמות, בשילוב עם מנחים מבוססי צ'אט, כדי למצוא פתרונות באופן דינמי.

סוכני בינה מלאכותית לומדים גם מניסוי וטעייה. למידת חיזוק היא התהליך שבו מודל בינה מלאכותית משכלל את יכולת קבלת ההחלטות שלו על בסיס תגובות חיוביות, ניטרליות ושליליות. הם מחקים את התחכום האנושי ויכולים להשתמש בכלים, כולל יישומים ומקורות נתונים ארגוניים ומבוססי ענן , ממשקי API וסוכנים אחרים, כדי להשיג את מטרותיהם. הם עשויים גם להשתמש במערכות נוספות המבוססות על בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים מורכבים, כלי עיבוד שפה טבעית לעיבוד קלטים, RAG כדי לספק תוכן מעודכן ומתאים להקשר, ושירותי ענן עבור משאבי החישוב הדרושים לביצוע עבודתם.

כיצד סוכני בינה מלאכותית עובדים?

סוכני בינה מלאכותית עובדים בשילוב טכניקות וטכנולוגיות, כגון אלה שצוינו זה עתה, כדי להשיג את מטרותיהם המוקצות. לדוגמה, סוכן המלצה עשוי להשתמש בלמידת מכונה, להשתמש במערכי נתונים עצומים כדי לזהות דפוסים; עיבוד שפה טבעית כדי להבין בקשות ולתקשר עם משתמשים; וכן ממשקים לכלים ארגוניים, כגון מערכת ERP, מסד נתונים או חיישני אינטרנט של דברים, או מקורות נתונים חיצוניים כולל האינטרנט כדי לאסוף מידע.

סוכני בינה מלאכותית יכולים לתכנן. הם יכולים לזהות את המשימות ואת השלבים שיש למלא כדי לעמוד במטרה שהוקצתה. עבור סוכן שירות הלקוחות שלנו, זיהוי של מיקום משלוח נתון דורש סדרה של פעולות. הוא ניגש תחילה למסדי נתונים עם מידע על ההזמנה הספציפית, כגון מזהה משלוח, שיטת תקשורת ותאריך ביצוע. לאחר מכן, הוא ישתמש בנתונים אלה כדי לבצע שאילתה על מסד הנתונים של מוביל המשלוח באמצעות ממשק שירותי אינטרנט כדי לספק מעקב בזמן אמת ותאריך אספקה משוער. הסוכן יכול גם לבדוק איפה המשלוח כרגע וכמה זמן ארך בעבר השלב הבא במסע שלו. אם המשלוח נמצא במסוף הובלה אווירית בבוסטון וסופת הוריקן מתקדמת במעלה החוף המזרחי, הסוכן עשוי להסיק כי ייתכן עיכוב ויעביר את המידע ללקוח.

היתרונות של סוכני בינה מלאכותית

סוכני בינה מלאכותית, כמו בכל טכנולוגיית בינה מלאכותית, יכולים לספק יתרונות שתואמים להכשרתם ולנתונים שברשותם. תכונה שמפרידה בין סוכנים לבין קודמיהם הסטטיים יותר היא שהם יכולים לזהות מתי אין להם מספיק נתונים כדי לקבל החלטה באיכות גבוהה ולנקוט פעולה כדי לקבל יותר נתונים או נתונים טובים יותר. הפורמולציה של סוכנים בתוך יישומים היא גרסה מיושמת מאוד של בינה מלאכותית. וכך ארגונים יגלו כי הצלחה עם סוכנים אינה תלויה כל כך בגורואים של בינה מלאכותית ויותר באלה שמבינים תהליכים עסקיים, ואולי מומחים לאיכות נתונים. מומחים אלה יכולים לסייע בהגדרת יעדי סוכנים, קביעת פרמטרים והערכת עמידה ביעדים העסקיים, ולפנות לצוות IT או ליצרן התוכנה רק אם הם מאמינים שהבינה המלאכותית עצמה אינה תקינה.

יתרונות ספציפיים שציינו המשתמשים הראשונים בסוכני בינה מלאכותית הם

• 24/7 זמינות. סוכני בינה מלאכותית יכולים לפעול ברציפות, ללא זמן השבתה. וכאשר הם מופעלים מהענן, סוכנים יכולים לפעול בכל מקום שבו הלקוחות, העובדים או משתמשים מיועדים אחרים עשויים להיות.
• דיוק. סוכני בינה מלאכותית יכולים למזער שגיאות אנושיות בעת ביצוע משימות חזרתיות, וכמויות הנתונים העצומות שהם יכולים להשתמש בהן יובילו להחלטות מדויקות ומושכלות יותר. כמובן, זה תלוי בגישה שלהם למקורות נתונים מדויקים, מעודכנים ומלאים. בניגוד לכלים מהדור הראשון של GenAI, סוכנים יכולים לזהות טוב יותר אם אין להם מספיק מידע כדי לקבל החלטה איכותית ולחפש נתונים נוספים לפי הצורך.
• עקביות. סוכני בינה מלאכותית יכולים לפעול בהתאם לתהליכים ולנהלים קבועים מראש, מה שמסייע להבטיח שמשימות יבוצעו באותו האופן בכל פעם. סוכנים יכולים גם למזער וריאציות הנובעות מעייפות אנושית או הבדלים באופן שבו עובדים שונים עשויים לבצע תהליך.
• חיסכון עלויות. סוכני בינה מלאכותית עשויים להפחית את עלויות התפעול באוטומציה של משימות חוזרות שביצעו פעם בני אדם, והם יכולים גם לגלות ולהציע דרכים לייעל תהליכים תוך הפחתת שגיאות שיכולות לעלות כסף לחברה.
• ניתוח נתונים. סוכני בינה מלאכותית יכולים לעבד ולפרש מערכי נתונים מסיביים עבור פעילויות ניתוח, כולל תכנון לטווח ארוך, זיהוי הונאות ותחזוקה חזויה כדי למנוע כשלים בציוד. במקרים שבהם הסוכן אינו יכול לנתח נתונים מכל סיבה שהיא, הוא יכול להפעיל כלים אחרים כדי לבצע את העבודה.
• יעילות. סוכני בינה מלאכותית יכולים להפוך משימות ותהליכים לאוטומטיים, ולפנות זמן לעובדים אנושיים כדי שיוכלו להתמקד בפעילויות מורכבות ואסטרטגיות יותר. והם לא זקוקים לחופשות.
• התאמה אישית. עם קמפיינים שיווקיים שנוצרו על ידי סוכנים ומופעלים על ידי בינה מלאכותית, חברות יכולות להתמקד ביעילות בפלחי לקוחות ספציפיים, וכתוצאה מכך שיעורי המרת הלקוחות גבוהים יותר ועלויות השיווק נמוכות יותר. ברמת המאקרו, התאמה אישית היא מגמה מסיבה מסוימת - צרכנים רבים אוהבים שחברות זוכרות ומשתמשות בהיסטוריות הקנייה שלהם, בהעדפות שלהם ובמידע אישי.
• מדרגיות. הרחבת השימוש בסוכני בינה מלאכותית יכולה לארוך זמן ממושך, אך זה יהיה קל יותר ופחות יקר מאשר הוספת כוח אדם חדש. הרחיבו את תפקידי הסוכנים בקצב מכוון, בהתאם לאיכות העבודה בכל משימה חדשה שניתנת להם. התחשבו בנתונים ובמשאבים אחרים הזמינים לסוכן והעריכו אם הם מספיקים כדי לעמוד ביעד חדש. ואל תשכחו את ההכשרה: יש להכשיר את העובדים כך שידעו להפיק את המרב מהסוכנים שהם ישתמשו בהם.

האתגרים של סוכני הבינה המלאכותית

יכול להיות מאתגר לפתח ולייצר סוכני בינה מלאכותית בעיקר משום שהם מסתמכים על מודלים מורכבים, תשתית מחשוב רבת עוצמה וכמויות עצומות של נתונים שיש לאסוף ולעדכן. יתר על כן, יש צורך בפיקוח על כישרונות צוות ה-IT כדי לאשר שסוכנים יכולים לתקשר ביעילות עם בני אדם ולהסתגל למצבים בלתי צפויים, ומומחים עסקיים ולנתונים צריכים לעזור בתהליך. ודאו שיש לכם מומחיות בעיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה ושימו לב לבעיות אלה.

• יכולת הסתגלות. אף שסוכנים יוצרו כך שילמדו וישתפרו עם הזמן, הם נתקלים באתגרים כאשר הם מתמודדים עם סביבה משתנה במהירות או בקשות ותוצאות לא צפויות. טעות נפוצה היא התאמת יתר, אתגר נפוץ בהכשרת בינה מלאכותית, ובו מודלים מתרגלים מדי לנתונים שהם הוכשרו עליהם, מה שמקשה על שילוב נתונים חדשים. לכן הסוכנים מוגבלים בטווח פעילותם. הרעיון שאף פעם לא כדאי לבקש ממנתח מוח לתת שירותי שרברבות חל גם על סוכנים.
• מורכבות. סוכני בינה מלאכותית שמתמקדים במשימות ספציפיות ושגרתיות למדי עשויים להיות פשוטים יחסית לשימוש, אך מכיוון שהמשימות שהוקצו נהיות מתוחכמות יותר ודורשות מגוון רחב של פונקציות, סוכנים עשויים להיות קשים לעיצוב, יישום ותחזוקה. כמו בכל מאמץ חדש, אימוץ השימוש בסוכנים מושג בצורה הטובה ביותר בצעדים קטנים והדרגתיים.
• תלות בנתונים. כמו כל בינה מלאכותית, סוכנים דורשים נתונים באיכות גבוהה כדי להגיע לביצועים טובים. לסוכני הבינה המלאכותית המשולבים במערכות אחרות, כגון ניהול הון אנושי או ERP, יש יתרון מאחר שהמערכות האלה צוברות מטבען נתונים באיכות גבוהה, אך ייתכן שיהיה צורך לכוונן אותן כדי להתמודד עם אינטראקציות וחילופי נתונים. ארגונים צריכים לוודא שמקורות הנתונים שסוכנים משתמשים בהם עומדים בזמנים, מדויקים וזמינים.
• יכולת פרשנות. מערכות GenAI מהדור הראשון פעלו כ"קופסאות שחורות", מה שמקשה על ניתוח הפלט שלהן. סוכנים תוכננו להסביר טוב יותר כיצד מתקבלות החלטות ואילו נתונים הובאו בחשבון בקבלת ההחלטה. הם מתחילים במשימות פשוטות וממשיכים לעבודות מסובכות יותר רק כאשר הם מיומנים ביסודות, וכך אנשי עסקים יכולים להבין איך הסוכן עושה את העבודה שלו. יתר על כן, כאשר סוכנים טועים, הם יכולים ללמוד מתיקונים של מומחים עסקיים. אינטראקציות אלה תורמות להבנה טובה יותר של דרך עבודתם.
• פעולות הדורשות משאבים רבים. כמו כל בינה מלאכותית, סוכנים דורשים כוח ואחסון מחשוב משמעותיים. כאשר סוכנים הם חלק מיישומי הענן, זו אחריות הספק למקר מערכות משאבים כראוי ולהפיק ביצועים טובים. יישומים מקומיים יזדקקו לצוות IT כדי להבטיח מספיק משאבים.
• סיכוני אבטחה. כדי לספק את השירות שאנשי עסקים זקוקים לו, על הסוכנים לגשת למידע קנייני של החברה. יתר על כן, מכיוון שהסוכנים יכולים לזכור לפחות את תוצאות העסקאות, חשוב לעזור לוודא שהסוכנים לא יספקו גישה לא רצויה לנתונים רגישים. מאחר שרוב הסוכנים יסופקו בתוך יישומים עסקיים, חשוב לבסס ולתחזק בקרות כדי למנוע מהם להדליף נתונים קנייניים. עם זאת, סוכנים משמשים דרך חדשה לתקיפה של גורמים זדוניים ומיומנות חדשה עבור צוותי אבטחה ארגוניים, שצריכים להעריך באופן קבוע אם אובדן נתונים אפשרי.

רכיבים של סוכני בינה מלאכותית

סוכני בינה מלאכותית תלויים בטווח של קלטים כדי לבצע את העבודה שלהם, וטווח זה תלוי בשילוב המתאים לסוג הסוכן ולתרחיש השימוש. סוכן תמיכה בלקוחות יוכל לשוחח עם הלקוחות, לבדוק את היסטוריית הרכישה והתמיכה שלהם ולגשת לספריות התמיכה כדי לענות על שאלות. חלק מהסוכנים יתקשרו רק עם סוכנים אחרים. סוכן שאילתות מסד נתונים עשוי ליצור שאילתות SQL לאחזור מידע שסוכנים אחרים מבקשים. סוכנים המתפקדים כעוזרים וירטואליים מודדים הצלחה על ידי ביצוע משימות, לעיתים קרובות על בסיס משוב אנושי. כל אלו דורשים שילוב ייחודי של רכיבים.

• פעולה. מפעילים או ממשקים מאפשרים לסוכנים לקיים אינטראקציה עם הסביבות שלהם. פעולות יכולות להיות פיזיות, כגון לחיצה על ידית, נהיגה ברכב אוטונומי, או שליטה בזרוע רובוטית; הן יכולות להיות קוגניטיביות, כמו בחירה בין מספר אפשרויות למהלך פתיחה או יצירת רשימה של דרכים אפשריות להגיע ל'מט'; והן יכולות להיות תקשורתיות, כמו כתיבת הודעת דוא"ל, תמלול אודיו או שאלות ומענה על שאלות.
• מטרות/תועלת. מטרות ותועלת קשורות זו בזו. מטרות מגדירות את התוצאה הרצויה לסוכן, למשל עוזר משאבי אנוש שיצר בהצלחה תיאור משרה עם קלט ממגייס ומנהל קולט. תועלת מודדת עד מידת ההצלחה של הסוכן בהשגת מטרותיו ואפשר להציג אותה בערך מספרי. סוכן גיימינג ימדוד את התועלת לפי משחקים שניצחו בהם, ואילו התועלת ברכב אוטונומי מבוססת במידה רבה על רקורד הבטיחות שלה ועל ציוני הנוהגים.
• לְמִידָה. סוכני בינה מלאכותית יכולים לשפר את התוצאות שלהם על ידי שילוב לקחים ממשימות שהושלמו. למידת מודלי שפה גדולים נעצרת כאשר ההכשרה שלה נעצרת, אך על ידי התבוננות בשילובי בנתונים ובשאלות בקנייניות המפיקים את התוצאות הטובות ביותר, סוכן יכול להשתפר במשימות לאורך זמן. סוכנים יכולים גם לרכוש ידע חדש מהכשרה נוספת, בין שהיא בפיקוח ובין שללא פיקוח, או בלמידת חיזוק. המגייס עשוי לדרג את תיאור המשרה שהסוכן הפיק ולהוסיף לניקוד התועלת שלו; הסוכן משתמש בנתונים אלה כדי להדריך את כתיבתו העתידית.
• זיכרון. הכוונה היא ליכולת של הסוכן לאחסן מידע מניסיון העבר שלו ולאחזר ולהשתמש בו כדי לקבל החלטות מושכלות יותר ולהסתגל לנסיבות משתנות. זיכרון הוא חיוני לסוכני בינה מלאכותית כדי לשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן.
• תפיסה. סוכני בינה מלאכותית עשויים להשתמש בחיישנים או במנגנונים אחרים כדי לאסוף ולבחון מידע מהסביבות שלהם. חשבו על כך כמעין מצלמה המזהה אובייקטים ודפוסים או מיקרופון שקולט ומעבד שאילתות שהשמיעו לו. סוכנים יכולים גם להשתמש בחיישנים כדי לעזור לתפעל אובייקטים או לנווט למיקומם בעולם הפיזי.
• יכולת הנמקה. קבלת החלטות לוגית המבוססת על נתונים, כללים, הסתברות ודפוסים שנלמדו היא בסיסית עבור סוכן בינה מלאכותית. יכולת ההנמקה היא מה שמאפשר לסוכן לזהות מספר אפשרויות שונות ולהחליט על דרך הפעולה המיטבית על בסיס המידע הזמין וקריטריוני התוצאה.

סוגים של סוכני בינה מלאכותית

1. סוכני רפלקס פשוטים. סוכנים אלה פועלים לפי קבוצה של כללי תנאי/פעולה ומגיבים לקלטים מבלי לשקול את ההקשר או ההיסטוריה הרחבים יותר. דוגמה לכך היא צ'אטבוט בסיסי המתוכנת להגיב למילות מפתח או ביטויים מוגדרים מראש, מבלי להבין את ההקשר או להתנהל בשיחה רחבה.
2. סוכני רפלקס מבוססי-מודל. לסוכנים אלה יש מודלים פנימיים של הסביבה הרלוונטית לתפקידיהם, המאפשרים להם להביא בחשבון את המצב הנוכחי ואת ההשפעות של פעולות שונות לפני שיחליטו מה לעשות. מכוניות אוטונומיות הן דוגמה טובה. ה"עולם" שלהן הוא הכביש המהיר שהן נוסעות עליו. הן צריכות לעקוב אחר תנועות של דברים בתוך עולמן ולקבל החלטות לגבי מידת המהירות שהן יכולות לנסוע בה ואם הן צריכות לבלום או לנקוט בפעולת התחמקות כאשר אובייקטים נעים לעברן.
3. סוכנים מבוססי מטרה. סוכנים אלה מתבססים על היכולות של סוכני רפלקס על ידי התחשבות ביעדים לטווח ארוך ותכנון פעולותיהם בהתאם. תהליך קבלת ההחלטות שלהם מתוחכם יותר משל סוכני רפלקס. לדוגמה, סוכן שחמט צריך לתכנן כמה מהלכים קדימה ושתהיה לו אסטרטגיה לנצח, אשר עשויה לכלול ביצוע הקרבות בטווח הקצר.
4. סוכנים מבוססי תועלת. סוכנים אלו מקבלים החלטות על בסיס הגדלת התועלת הרצויה - כלומר, מידת ההצלחה של סוכן הבינה המלאכותית בהשגת מטרותיו לאורך זמן. משמעות הדבר היא שהם בוחרים פעולות באופן אסטרטגי יותר, הפעולות שהסבירות שיובילו לתוצאות חיוביות או ימזערו את השליליות היא הגבוהה ביותר בטווח הארוך. הם שואפים למקסם את שביעות הרצון או היתרונות גם כאשר הם מתמודדים עם מטרות מתחרות בעזרת איזון. סוכן מבוסס מטרות עשוי לרצות לנצח במשחק, ואילו סוכן מבוסס תועלת ינסה למטב ביצועים ללא הפסקה לעבר יעד מתמשך, כמו צמצום השימוש באנרגיה או הגדלת המכירות של מוצר ששולי הרווח שלו גבוה.
5. סוכני למידה. סוכנים אלו משפרים את הביצועים שלהם לאורך זמן על ידי קליטת נתונים חדשים וחידוד תגובות על בסיס אינטראקציות עם משתמשים. מנועי המלצות הם סוכני למידה. הדיוק משתפר עם הזמן, בין שהסוכן מציע סרטים, תוכניות טלוויזיה או מוסיקה, ובין שהוא מציע פריטים שצרכן עשוי לרצות לרכוש.

תרחישי שימוש של סוכן בינה מלאכותית

לתרחישי שימוש של סוכני בינה מלאכותית אידיאליים יש בדרך כלל נתונים קשורים ומערכות אחרות, כגון CRM או ERP, שסוכני בינה מלאכותית מסתמכים עליהם. הם גם מוכווני משימה: עונים על שאלה של לקוח או מסיעים נוסע מנקודה א' לנקודה ב'. חפשו עבודות שמנצלות את היכולת של סוכנים לשפר את הביצועים שלהם לאורך זמן ולקבל החלטות על בסיס הבנת הסביבות והיעדים שהוקצו להם.

תרחישי שימוש פופולריים כרגע הם

• כלי רכב אוטונומיים. מכוניות אוטונומיות מנווטות ומקבלות החלטות על בסיס סביבתן.
• המלצה על תוכן. המלצות על פלטפורמות כמו נטפליקס או יוטיוב יכולות להגדיל את המעורבות באמצעות תוכן מותאם אישית.
• תמיכה בלקוחות. צ'אטבוטים אוטומטיים למענה על פניות של לקוחות שיכולים לענות מעבר לתשובות שנכתבו מראש הם המפתח לשביעות רצון הלקוחות.
• לְמַמֵן. סוכנים המשמשים חברות שירותים פיננסיים כוללים מערכות מסחר אוטומטיות וזיהוי הונאות.
• גיימינג. סוכנים יכולים לשמש דמויות NPC לדוגמה, או דמויות שאינן שחקנים, עם התנהגות מסתגלת שיכולה לעזור למפתחי משחקי מחשב להתמקד יותר בקווי העלילה הראשיים.
• בריאות. סוכני בינה מלאכותית המסייעים באבחון מצבים רפואיים מסוימים או מסייעים בניהול הטיפול במטופלים עברו הכשרה על רשומות מטופלים (בדרך כלל אנונימיות) ותמונות רפואיות, אשר מלמדות אותם לזהות דפוסים כדי שיוכלו לחזות תוצאות וגורמי סיכון ולהציע דרכי פעולה אפשריות.
• עוזרים אישיים. עוזרים וירטואליים, כמו Siri או Google Assistant, הם דוגמאות לסוכנים שלומדים באמצעות אינטראקציות עם לקוחות.
• קמעונאות. האפשרויות בקמעונאות הן כמעט אינסופיות. לדוגמה, Neostar מציעה פלטפורמה לקנייה, מכירה ושירות של מכוניות משומשות. היא משתמשת בסוכן כדי להפעיל תקשורת אישית ללקוחות עם רישומי מוצרים מומלצים כדי להדגיש הצעות רכב בהודעות דוא"ל המחדשות את הקשר עם הלקוחות ומחזירות אותם לאתר האינטרנט של Neostar.
• רובוטיקה. סוכנים מבוססי בינה מלאכותית יכולים לשלוט ברובוטים שמבינים את הסביבות שלהם, לקבל החלטות ולנקוט פעולות. רובוטים המשמשים בייצור ובקווי ההרכבה, למשל, מסתמכים לעיתים קרובות על סוכני בינה מלאכותית כדי לבצע משימות הכוללות ליקוט, אריזה ובקרת איכות.
• בתים חכמים. ניהול מערכות אוטומציה ביתית ומענה על שאלות מילוליות הן עבודות פופולריות לסוכנים, כמו גם הפעלת מצלמות אבטחה, פעמוני דלתות והתראות המשתמשות בבינה מלאכותית כדי לזהות ולהגיב לאיומים פוטנציאליים.
• ניהול שרשרת אספקה‬. אופטימיזציה של לוגיסטיקה עשויה לכלול שימוש בסוכנים כדי לנתח נתוני מלאי, לזהות פריטים הנעים לאט ולאתר שינויים בדפוסי ביקוש ולהתאים רמות מלאי בהתאם, שיכולות להפחית את עלויות האחזקה.

6 שיטות עבודה מומלצות לסוכן בינה מלאכותית

כמו בכל השקעה בטכנולוגיה, אתם רוצים שסוכני הבינה המלאכותית יספקו באופן חסכוני את הפונקציונליות הרצויה, עכשיו ובעתיד. לסוכנים המוטמעים בתוך יישומים, שיטות העבודה המומלצות דומות לאלו שהייתם משתמשים בהן בשביל עובד חדש, כמו למשל מעקב קפדני אחר תפוקות מוקדמות והגברת מורכבות העבודה ככל שהעובד מתקדם במשימות שהוקצו לו.

עבור ארגונים המעוניינים ליצור סוכנים משלהם המתאימים לצרכים הייחודיים שלהם, התהליך דורש יותר מעורבות. להלן שש דרישות והמלצות להתמודדות עם הצרכים הייחודיים.

1. קבעו יעדים ברורים. יעדים שהוגדרו בבירור, ושניתן לעמוד בהם, למדוד ולכמת אותם הם חייוניים לסוכני בינה מלאכותית. בדומה לעובד אנושי, אם הסוכן לא מבין את הציפיות ממנו, לא סביר שיעמוד בהן. המפתחות להצלחה דורשים שיעדים יוגדרו היטב ויהיו ספציפיים. הימנעו ממטרות מעורפלות או דו-משמעיות, וכוונו ליעדים שניתן לעמוד בהם בהתחשב ביכולות ובמשאבים של סוכן הבינה המלאכותית. הגדר מדדי ביצועי מפתח כדי למדוד הצלחה ולהשתמש בנתונים אלה כדי לשפר את המודל.
2. למידה מתמשכת. כיוונון מתמשך של מודל שפה גדול (LLM) במרכזו של סוכן אינו מעשי, אך שיפור הנתונים שבהם הוא משתמש לקבלת החלטות וביצוע משימות הוא כן מעשי. עבור סוכנים המוטמעים ביישומים, הספק הוא זה שיחליט מתי הגיע הזמן למקד את ההכשרה של מודלי השפה הגדולים המפעילים את המערכות שלו. הספק גם יחליט כיצד למקד את האופן שבו אינטראקציות עם הסוכן מאוחסנות ונקראות כדי להקל על זיכרון הסוכן בקשר לעבודתו בעבר.
   
   בסוכנים מותאמים אישית, חידוד טכניקות הזיכרון, הנתונים וקלטים אחרים יכול לקרות בתדירות גבוהה יותר מהכוונון העדין של מודלי השפה הגדולים עצמם. עבור אלה שבונים סוכנים משלהם, יהיה צורך לעבד תהליכים אלה לפני שהסוכן יהיה מוכן לשימוש וכנראה גם ממוקד יותר כדי לייעל את פעולות הסוכן.
3. תיעוד. תיעוד במסמכים חיוני להבנה, התחזוקה והשיפור של סוכני הבינה המלאכותית. ישנם לפחות שני סוגים עיקריים של מסמכים שיש להביא בחשבון:
   • מסמכים טכניים עשויים לכלול דיאגרמות של רכיבי סוכן הבינה המלאכותית, זרימת הנתונים ותהליכי קבלת ההחלטות, יחד עם רשומות של כל קוד חדש הנדרש לפונקציונליות של סוכן הבינה המלאכותית; האלגוריתמים והמודלים שבהם נעשה שימוש; והנתונים להפעלת סוכן הבינה המלאכותית.
   • מסמכים תפעוליים כוללים מדריכים למשתמשים על האינטראקציה עם סוכן הבינה המלאכותית; הנחיות לצוות IT לתחזוקת סוכן הבינה המלאכותית, כולל פתרון בעיות והוראות לשילוב סוכנים עם מקורות הנתונים הדרושים להם כדי לתפקד.
   נוסף על כך, תוכלו לעקוב אחר מדדי ביצועי המפתח שאתם משתמשים בהם ולשתף אותם כדי למדוד את הביצועים של סוכן הבינה המלאכותית, ולתעד תוצאות בגרפים לאורך זמן.
4. פיקוח אנושי. בדיוק כמו עובד חדש, סוכנים יצטרכו זמן ללמוד על הארגון ואת שיטות העבודה שלו. כדאי להתקדם לאט במתן משימות לסוכנים ולעקוב אחר התוצאות. בצעו פיקוח נרחב עד שחברי הצוות יהיו בטוחים שהסוכן יכול לעבוד באופן אוטונומי. הקצו תפקידי פיקוח ליחידים או לצוותים, הפועלים תחת מבנה פיקוח, וודאו שהאדם האחראי על המערכת מאפשר התערבות ושהסוכן משלב ומתעדף משוב אנושי.
5. בדיקות נרחבות. בדקו היטב את הסוכן בתרחישים מגוונים, הן לפני והן אחרי הפריסה, והתמקדו בבדיקות אימות כדי לאמוד ביצועים כנגד בוחני ביצועים או תוצאות תהליכים בעולם האמיתי. בדקו את כל הרכיבים של הסוכן בנפרד ולאחר מכן צפו כיצד הם מתקשרים, ככל האפשר. כמו כן, ודאו שהסוכן מושך נתונים ממערכות חיצוניות רלוונטיות, כגון ERP או מסד נתונים, ללא צווארי בקבוק. לבסוף, בצעו בדיקות חוויית משתמש בעזרת המשתמשים בפועל של המערכת.
6. אמצעי אבטחה. הגנו על הסוכן מפני גישה והתקפות בלתי מורשות על ידי הצפנה, ובמידת הצורך הפיכת נתונים שהסוכן השתמש בהם לאנונימיים. בקרות גישה נרחבות הן קריטיות גם כן. אבטחת הרשת והתשתית, קידוד מאובטח, מעקב ותגובה לתקריות ונוהלי הבטחת השירות צריכים לחול גם על מערכות הבינה המלאכותית.

יישום סוכני בינה מלאכותית

השלבים ליישום סוכן דומים לכל פריסת בינה מלאכותית. ראשית, הגדירו את המשימה: מה אתם רוצים שהסוכן יעשה, בספציפיות ככל האפשר, עם מטרות ויעדים. לאחר מכן, זהו את התהליך הפונקציונלי שהסוכן יבצע, את הנתונים שהוא יצטרך לגשת אליהם, את המומחים העסקיים הרלוונטיים ואת הכלים והסוכנים האחרים שאליהם הוא יכול לגשת כחלק מעבודתו.

לעיתים קרובות עדיף להתחיל בהקצאת קבוצת בדיקות בטא קטנה, מעקב צמוד אחר השימוש והתוצאות, כוונון הסוכן על בסיס התוצאות, והגברת האוטונומיה לפי מידת הצלחה מוכחת. כאשר אפשרי, תוכלו ליצור מודל של התהליך שיהיה רלוונטי להקצאת עובד חדש. לדוגמה, סוכן חיזוי ביקוש מקוון שמטרתו לעזור לתוכנית קמעונאית לקראת עונת החזרה ללימודים.

1. ודאו שיש תיאור עבודה מוגדר. סוכן הבינה המלאכותית צפוי לחזות את הביקוש למוצרים, כגון תיקי גב, מחברות ולבוש לילדים.
2. החליטו אילו נתונים דרושים. אספו מקורות נתונים כדי להבטיח שהסוכן שלכם יצליח. תחזית הביקושים תזדקק, לכל הפחות, לנתוני מכירות בעבר עבור המוצרים בתחזית; למידע על מגמות השוק הנוכחיות והאינדיקטורים הכלכליים; ולנתונים דמוגרפיים של לקוחות והיסטוריות רכישה. הוספת נתונים לגבי דפוסים עונתיים שעשויים להשפיע על הביקוש, כמו צפי לטמפרטורות גבוהות מהרגיל, ופרטים היסטוריים על מבצעים, הנחות ופעילויות שיווקיות מוצלחים עשויים לסייע להגביר את הדיוק.
3. צרפו עוזרים. שילוב סוכני הבינה המלאכותית עם מערכות אחרות, כגון ניהול מלאי, ERP וכלי תכנון שרשרת אספקה, יעזור לשפר את יעילותם. כמו כן, תרצו לאתר מומחים אנושיים בקווי המוצרים הרלוונטיים שיכולים לספק תובנות בעלות ערך ולעזור לסוכן הבינה המלאכותית לבצע תחזיות מדויקות יותר.
4. מתן משוב. הערכה סדירה וכוונון הם השקעת זמן מראש שלעיתים קרובות מוכיחה שהיא משתלמת. אספו משוב מהלקוחות ומהמומחים שלכם כדי לזהות תחומים לשיפור, ושתפו פעולה עם יצרני התוכנה כדי לשנות דברים לפי הצורך.

הערה אחת: צריכים להיות לכם מספיק משאבי חישוב כדי להפעיל את סוכן הבינה המלאכותית - ביצועים מקרטעים יפגעו בהתלהבות לפני שהפרויקט יצא לדרך.

דוגמאות לסוכן בינה מלאכותית

להלן כמה מסוכני הבינה המלאכותית שזמינים כבר עכשיו. ארגונים צריכים להסתכל על נקודות הכאב שלהם: אילו תפקידים מתקשים לאייש? האם ישנן הזדמנויות שחסרים לכם משאבים כדי לבדוק את ההשערה שלכם לגביהן? האם יש תלונה מתמשכת של עובד או לקוח שאולי הבינה המלאכותית תוכל לטפל בה? כמו כן, פנו אל ספקי היישומים בענן ובארגון שלכם כדי לראות אילו סוכנים הם משלבים במוצרים ובשירותים שלהם. מפות דרכים אלה יכולות להניע רעיונות.

דוגמאות לסוכני בינה מלאכותית כוללות

• סוכני שיחות שמתקשרים עם העולם החיצון. במקרה של יישומים ארגוניים, התקשורת היא בדרך כלל עם בני אדם, אבל היא יכולה להיות גם עם תוכנה אחרת. בהגדרות תעשייתיות, לדוגמה, סוכני שיחה עשויים לקיים אינטראקציה עם ציוד ייצור או מכשירי אינטרנט של דברים.
• סוכנים פונקציונליים, הנקראים גם סוכנים מיופי כוח של משתמשים, מזוהים עם דמות ארגונית או תפקיד מסוימים. דוגמה מהעולם האמיתי יכולה להיות היתקלות בכמה "סוכנים פונקציונליים" בבדיקה הרפואית השנתית: סוכן פקיד קבלה יקבל אתכם וסוכן אח יבדוק מדדים בסיסיים, כגון המשקל ולחץ הדם שלכם. לבסוף, נכנסים אל הרופא שמבצע בדיקה מפורטת יותר, בסיוע סוכן המסכם את הביקור. כל אחד מהסוכנים האלה מבצע משימות משנה ספציפיות עם מומחיות ספציפית באמצעות כלים שונים, וכולם מתקשרים אחד עם השני לפי הצורך כדי לבצע משימה.
  
  דוגמאות לסוכנים פונקציונליים כוללות
  • סוכן מנהל קולט. מבצע משימות, כולל תיעוד דרישות - לדוגמה, מיומנויות וניסיון של מועמדים - כדי לסייע למנהלי קליטת עובדים לפרסם הזדמנות עסקית.
  • סוכן שירות שטח. מספק מידע לטכנאים, הופך משימות כמו תזמון לאוטומטיות, מסייע לאבחון ומקבל החלטות אחרות בתהליכי עבודה יעילים יותר של שירות שטח.
  • סוכן פקיד חשבונות חייבים. מייעל עיבוד תשלומים; נוקט פעולות לשיפור תזרים המזומנים, כמו הפעלת הליכי גבייה; ומייצר דוחות על ביצועי חשבונות חייבים.
  • סוכן תמיכה בלקוחות. מגביר את פונקציות תמיכת הלקוחות על ידי אספקת מידע רלוונטי לנציגי תמיכה אנושית או ללקוחותיהם.
• סוכני פיקוח הם מנצחי התזמורת. סוכנים אלה מכוונים סוכנים אחרים ומניעים את התכנון וההנמקה הדרושים להשגת יעד. דוגמה אחת היא סוכן מיופה כוח של משתמש שמקבל החלטות לגבי פעולות בשם אדם או התחברות לאדם האחראי כדי לקבל משוב אנושי.
• סוכני תועלת, הנקראים גם סוכנים מבוססי משימות, מזוהים בדרך כלל עם פונקציה מסוימת והם נקראים על ידי סוכנים אחרים כדי לבצע משימה, כגון ביצוע שאילתה על מסד נתונים, שליחת דוא"ל, ביצוע חישוב או אחזור מסמך. סוכני תועלת הפרוסים כחלק מתהליך עבודה מורכב פועלים בדרך כלל באופן אוטונומי בגלל הפונקציונליות בסיכון נמוך שלהם. לדוגמה
  • סוכן קוד. כותב קוד לביצוע משימה ספציפית באמצעות שפות כמו HTML, Java או Python.
  • סוכן שיחה. מקבל משימות מבני אדם ומדווח על התוצאות של משימות תהליך עבודה באופן המתאים ביותר למבקש המשימה.
  • סוכן יצירת תוכן. מסכם גוף טקסט או יוצר טקסט לדוגמה שישמש נקודת התחלה להתקשרות ארוכה יותר.
  • סוכן שאילתות של מסד נתונים. מבצע משימות הקשורות לאחזור נתונים, כגון ביצוע שאילתות SQL.
  • סוכן RAG. מתאם אחזור של נתונים ספציפיים ועדכניים הדרושים למודל שפה גדול כדי לתת תגובה הולמת למנחה או כדי לבצע משימה.
  • סוכן מתזמן. קובע פגישות עם בעלי עניים כדי לקדם פרויקטים.
  • סוכן חיפוש. קובע את סוג החיפוש המיטבי, לדוגמה, חיפוש באינטרנט או במסמך, וקורא לכלי המתאים לביצוע המשימה.
  • סוכן העשרת מיומנויות. משתמש בתיעוד כדי להציע את המיומנויות הדרושות להשלמת משימות, כמו יצירת פרסום משרה או סיוע לעובד ביצירת פרופיל.

שפרו את היעילות עם סוכני בינה מלאכותית גנרטיבית של OCI

סוכני בינה מלאכותית של OCI משלבים את העוצמה של מודלי שפה גדולים ו-RAG כדי לאפשר לעובדים, לשותפים וללקוחות לבצע שאילתות ישירות על מאגרי ידע מגוונים המועשרים באמצעות הנתונים הארגוניים שלכם. צרו והטמיעו במהירות סוכני בינה מלאכותית מותאמים אישית ביישומים ובתהליכים העסקיים של הארגון שלכם.

השירות מספק מידע עדכני באמצעות ממשק שפה טבעית והיכולת לפעול בו ישירות. תרצו לנסות את טכנולוגיית סוכני הבינה המלאכותית? סוכן RAG בבינה מלאכותית גנרטיבית של OCI—הראשון בסדרה של סוכני Oracle AI — זמין לציבור.

רובנו שאלנו צ'אטבוט שאלה וקיבלנו תשובה שלא פתרה את הבעיה. סיום התסכול הזה הוא המטרה האולטימטיבית של סוכני בינה מלאכותית חכמים. מתן מידע מדויק ורלוונטי להקשר יהיה טוב לאנשים וגם לארגון שלכם.

שאלות נפוצות בנושא סוכני בינה מלאכותית

מהם הסוגים של סוכני בינה מלאכותית?

סוגים של סוכני בינה מלאכותית כוללים סוכני רפלקס פשוטים, סוכני רפלקס מבוסס מודל, סוכנים מבוססי מטרות, סוכנים מבוססי תועלת וסוכני למידה.

1. סוכני רפלקס פשוטים פועלים על בסיס קבוצה של כללי תנאי/פעולה ומגיבים לקלטים מבלי להתחשב בהקשר הרחב יותר.
2. לסוכני רפלקס מבוססי מודל יש מודל פנימי של הסביבה הרלוונטית לתפקידיהם, המאפשר להם להביא בחשבון את המצב הנוכחי ואת ההשפעות של פעולות שונות לפני שיחליטו מה לעשות.
3. סוכנים מבוססי מטרות מתבססים על היכולות של סוכני רפלקס על ידי התחשבות ביעדים לטווח ארוך ותכנון פעולותיהם בהתאם.
4. סוכנים מבוססי תועלת מזוהים עם פונקציה ספציפית והם נקראים על ידי סוכנים אחרים כדי לבצע משימה, כגון ביצוע שאילתה על מסד נתונים, שליחת דוא"ל, ביצוע חישוב או אחזור מסמך.
5. סוכני למידה משפרים את הביצועים שלהם לאורך זמן על ידי קליטת נתונים חדשים וחידוד תגובות על בסיס אינטראקציות עם משתמשים.

מהן דוגמאות אמיתיות של סוכנים בבינה מלאכותית?

דוגמאות מוקדמות של סוכני בינה מלאכותית הם Alexa, Google Assistant ו-Siri, עוזרים וירטואליים שיכולים לבצע משימות כגון קביעת התראות, שליחת הודעות וחיפוש מידע. עבור עסקים, Oracle Digital Assistant היא פלטפורמת בינה מלאכותית לשיחות המאפשרת לעסקים ליצור צ'אטבוטים ועוזרים וירטואליים עבור שירות לקוחות ויישומים אחרים - בעצם סוכן בינה מלאכותית שעוזר לחברות ליצור סוכנים משלהן.