ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟

يُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي كيانات برمجية يمكن تعيين مهام لها، وفحص بيئاتها، واتخاذ الإجراءات كما هو محدد بواسطة أدوارهم، والتكيف بناءً على تجاربهم.

يمنح الأشخاص أهداف وكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على دور الوكيل واحتياجات المؤسسة. من خلال هدفه قيد النظر، يمكن للوكيل وضع الخطط وتنفيذ المهام ومتابعة الهدف بناءً على تدريبه، والتطبيق الذي يتم تضمينه فيه، والبيئة الأوسع التي يعمل فيها. يتعلم الوكلاء ويتكررون وقد يتخذون أدوارًا مُحددة ويتواصلون مع مصادر البيانات ويتخذون القرارات بمفردهم. يتمتع الوكلاء المُتقدمين بوظائف مُتخصصة قد تنطوي على تنفيذ عمليات متعددة الخطوات تتطلب الحُكم، والتواصل بطريقة تحاكي التفاعلات البشرية، وتتعاون غالبًا مع وكلاء آخرين. تتيح الطبيعة المعيارية للوكلاء عمليات سير عمل مُعقدة. يتم تحديد الاستقلالية الممنوحة للعوامل من البشر الذين يستدعونها. كما هو الحال في توظيف مساعد جديد، يمكن منح المزيد من الاستقلالية في حال ثبت إجادته.

يعمل الوكلاء من خلال الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية وإمكانات التعلم الآلي والقدرة على جمع البيانات من خلال الاستعلام عن الأدوات والأنظمة الأخرى والتعلم المستمر للرد على الأسئلة وتنفيذ المهام. يأتي من الأمثلة الجيدة على ذلك في وكيل الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء. عندما يسأل العميل عن طلب ما، "أين أغراضي؟" يشكل الوكيل رده من خلال التحقق من نظام معالجة الطلبات، والاستعلام عن نظام تتبع شركة الشحن عبر واجهة برمجة التطبيقات، وجمع المعلومات حول الطقس المحتمل أو العوامل الخارجية الأخرى التي يمكن أن تؤخر التسليم.

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي للوكلاء إلى الأنظمة التي تسعى بنشاط إلى تحقيق الأهداف والأهداف مقابل أداء مهمة بسيطة أو الاستجابة إلى الاستعلام. يمكن لأنظمة الوكلاء غالبًا بدء الإجراءات، مثل الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء إرسال استعلام بشكل استباقي إلى شركة شحن للاستفسار عن تأخيرات الشحن.

تتمثل إحدى الطرق لجعل الوكلاء أفيد في دمج الإنشاء المعزز للاستعادة، أو RAG، وهي تقنية تتيح لنماذج اللغات الكبيرة استخدام مصادر البيانات الخارجية الخاصة بدور المؤسسة أو الوكيل. يتيح RAG للوكلاء العثور على معلومات مُحدثة وذات صلة ودمجها من قواعد البيانات الخارجية أو أنظمة المؤسسة مثل ERP أو المستندات في استجاباتهم، مما يجعلها أفيد وأدق وذات صلة بالجمهور. على سبيل المثال، يمكن لوكيل دعم تكنولوجيا المعلومات التفكير في التفاعلات السابقة مع العملاء قبل أن يقرر أفضل طريقة لمعالجة المشكلة قيد البحث. قد يتضمن ذلك ارتباطات الاستجابة الخاصة به لوثائق مُفيدة أو يقرر فتح تذكرة نيابة عن العميل إذا لزم تصعيد المشكلة.

النقاط الرئيسة

يُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي مخططون استباقيون: يعملون على تحديد الخطوات اللازمة لتحقيق الهدف المطلوب.
يُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي مخططين استباقيين: يعملون على تحديد الخطوات اللازمة لتحقيق الهدف المطلوب.
تعد الأهداف المحددة بوضوح والقابلة للتحقيق والقابلة للقياس والقابلة للتحديد ضرورية لنجاح وكيل الذكاء الاصطناعي.
تتشابه خطوات تنفيذ وكيل مع أي نشر للذكاء الاصطناعي وتبدأ بتحديد معلمات المهمة بوضوح.

شرح وكلاء الذكاء الاصطناعي

يمثل وكيل الذكاء الاصطناعي كيان برمجي يمكنه استيعاب بيئته واتخاذ الإجراءات والتعلم من تجاربه. فكِّر فيه كأنه مساعد رقمي أو روبوت يمكنه أداء المهام بشكل مستقل بناءً على التوجيه البشري. يتميز وكلاء الذكاء الاصطناعي بخصائص مُميزة، لا سيما القدرة على تحديد الأهداف وجمع المعلومات واستخدام المنطق لرسم الخطوات لتحقيق أهدافهم. نظرًا إلى أنها مدعومة بنماذج LLM التي توفر التحليل الذكي لفهم الغرض من الاستعلامات، لا يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على الكلمات الرئيسة أو النصوص أو الدلالات المكونة مُسبقًا. بدلاً من ذلك، يمكنهم الاعتماد على البيانات التي تم الاحتفاظ بها من المهام السابقة، إلى جانب المطالبات القائمة على المحادثة للتوصل إلى حلول ديناميكيًا.

يتعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي أيضًا عن طريق التجربة والخطأ. التعلم بالتعزيز هو المكان الذي يحسِّن فيه نموذج الذكاء الاصطناعي عملية صنع القرار الخاصة به استنادًا إلى الاستجابات الإيجابية والحيادية والسلبية. يحاكي البراعة البشرية ويمكنه استخدام الأدوات، بما في ذلك التطبيقات ومصادر البيانات المستندة إلى السحابة والمؤسسات وواجهات برمجة التطبيقات والوكلاء الآخرين، لتحقيق أهدافه. كما يمكنه استخدام أنظمة إضافية قائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحليل البيانات المُعقدة وأدوات معالجة اللغة الطبيعية لمعالجة المدخلات وRAG لتوفير محتوى محدث ومُناسب للسياق وخدمات سحابية للموارد الحسابية المطلوبة للقيام بعملهم.

كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين التقنيات والأساليب، مثل تلك التي لاحظناها للتو لتحقيق أهدافهم المُخصصة. على سبيل المثال، قد يستخدم وكيل التوصية التعلم الآلي، أو الاستفادة من مجموعات البيانات الضخمة لتحديد الأنماط؛ أو معالجة اللغة الطبيعية لفهم الطلبات والتواصل مع المستخدمين؛ أو واجهات لأدوات المؤسسة، مثل نظام ERP أو قاعدة البيانات أو مستشعرات إنترنت الأشياء، أو مصادر البيانات الخارجية، بما في ذلك الإنترنت، لجمع المعلومات.

إن وكلاء الذكاء الاصطناعي هم مخططون. يمكنهم تحديد المهام والخطوات اللازمة لتحقيق الهدف المعين. بالنسبة إلى وكيل خدمة العملاء لدينا، يتطلب فهم مكان شحنة معينة سلسلة من الإجراءات. يمكنه أولاً الوصول إلى قواعد البيانات التي تحتوي على معلومات حول الطلب المحدد، مثل مُعرف الشحنة وأسلوب التسليم وتاريخ التسليم. بعد ذلك، تستخدم هذه البيانات للاستعلام عن قاعدة بيانات شركة الشحن باستخدام واجهة خدمات الويب لتوفير التتبع الفوري وتاريخ التسليم المُقدر. يمكن للوكيل أيضًا أن ينظر إلى مكان الشحن حاليًا وكم استغرق في الماضي لجعل المحطة التالية من رحلته. إذا كان في محطة شحن جوي في بوسطن وكان الإعصار يتحرك في الساحل الشرقي، فقد يستنتج الوكيل باحتمال التأخير وينقل هذه المعلومات إلى العميل.

مزايا وكلاء الذكاء الاصطناعي

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل أي تقنية ذكاء اصطناعي تقديم مزايا تتناسب مع تدريبهم والبيانات التي يتعين عليهم الاعتماد عليها. إن الميزة التي تفصل الوكلاء عن سابقاتهم الأكثر ثباتًا في أنه يمكنهم التعرُّف عندما لا يكون لديهم بيانات كافية لاتخاذ قرار عالي الجودة واتخاذ إجراء للحصول على بيانات أكثر أو أفضل. تمثل تركيبة الوكلاء داخل التطبيقات نسخة مُطبقة للغاية من الذكاء الاصطناعي. على هذا النحو، تجد المؤسسات أنه من أجل النجاح مع الوكلاء، لا توجد حاجة إلى الذكاء الاصطناعي مثل أولئك الذين يفهمون عمليات الأعمال، وربما خبراء جودة البيانات. يمكن لهؤلاء المتخصصين المساعدة في تحديد أهداف الوكيل، وتحديد المعلمات، وتقييم إذا كانت أهداف الأعمال قد تم تحقيقها، والاتصال بتكنولوجيا المعلومات أو مورِّد البرامج فحسب إذا كانوا يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي نفسه يعاني من خلل.

تشمل المزايا المحددة التي ذكرها المستخدمين الأوائل لوكلاء الذكاء الاصطناعي ما يلي:

التوفر على مدار الساعة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستمر، دون توقف عن العمل. وعند توفيرها من السحابة، يمكن للوكلاء العمل في أي مكان قد يكون فيه العملاء أو الموظفين أو المستخدمين المقصودين الآخرين.
الدقة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقليل الخطأ البشري إلى الحد الأدنى عند أداء المهام المُتكررة، وتؤدي الكميات الهائلة من البيانات التي يمكنهم الاعتماد عليها إلى اتخاذ قرارات أدق وأكثر استنارة. بطبيعة الحال، يعتمد ذلك عليهم في الوصول إلى مصادر بيانات دقيقة ومُحدثة وكاملة. على عكس أدوات GenAI من الجيل الأول، يمكن للوكلاء التعرُّف بشكل أفضل عندما لا يكون لديهم معلومات كافية لاتخاذ قرار بشأن الجودة والبحث عن المزيد من البيانات حسب الحاجة.
الاتساق. يمكن جعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يتبعون العمليات والإجراءات التوجيهية، مما يساعد في ضمان تنفيذ المهام بنفس الطريقة في كل مرة. يمكن للوكلاء أيضًا تقليل المتغيرات الناتجة عن التعب البشري أو الاختلافات في طريقة تنفيذ مختلف الموظفين أي عملية.
وفورات التكلفة. على الرغم من أن وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يخفضون التكاليف التشغيلية من خلال أتمتة المهام المتكررة بمجرد قيام البشر بتنفيذها، إلا أنه يمكنهم أيضًا اكتشاف واقتراح طرق لتحسين العمليات مع تقليل الأخطاء التي يمكن أن تكلف الشركة أموالاً.
تحليل البيانات. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي معالجة مجموعات البيانات الضخمة وتفسيرها لأنشطة التحليل، بما في ذلك التخطيط بعيد المدى والكشف عن الاحتيال والصيانة التنبؤية للتخلص من أعطال المعدات. في الحالات التي لا يستطيع فيها الوكيل تحليل البيانات لأي سبب من الأسباب، يمكنه استدعاء أدوات أخرى للقيام بالمهمة.
الكفاءة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام والعمليات، وتحرير الموظفين البشريين للتركيز على الأنشطة الأكثر تعقيدًا واستراتيجية. كما لا يحتاجون إلى إجازات.
التخصيص. باستخدام الحملات التسويقية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي أنشأها الوكلاء، يمكن للشركات استهداف قطاعات عملاء مُحددة بفعالية، مما يؤدي غالبًا إلى ارتفاع معدلات التحويل وخفض تكاليف التسويق. على المستوى الكلي، يعد التخصيص اتجاهًا لسبب ما—يحب العديد من المستهلكين عندما تتذكر الشركات وتستخدم تواريخ الشراء وتفضيلاتهم ومعلوماتهم الشخصية.
قابلية التوسع. على الرغم من أن توسيع نطاق استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يستغرق وقتًا، إلا أنه قد يكون أسهل وأقل تكلفة من إضافة موارد بشرية جديدة. توسيع دور الوكلاء بوتيرة مُتعمدة، وتقييم نوعية العمل مع كل مهمة جديدة تعطى إليهم. ضع في اعتبارك البيانات والموارد الأخرى المتاحة لوكيل ما وإذا كانت كافية لتحقيق هدف جديد. ولا تنسى التدريب: يحتاج الموظفون إلى التثقيف حول طريقة تحقيق أقصى استفادة من الوكلاء الذين يستخدمونهم.

تحديات وكلاء الذكاء الاصطناعي

قد يكون من الصعب على وكلاء الذكاء الاصطناعي التطوير ووضعهم في حيز الإنتاج في المقام الأول لأنهم يعتمدون على النماذج المُعقدة والبنية التحتية القوية للحوسبة وكميات هائلة من البيانات التي يجب تنظيمها وتحديثها. علاوة على ذلك، يلزم الإشراف على مواهب تكنولوجيا المعلومات للتأكد من أن الوكلاء يمكنهم التفاعل بفعالية مع البشر والتكيف مع المواقف غير المتوقعة، ويحتاج خبراء الأعمال والبيانات إلى المساعدة في الإعداد. تأكد من أن لديك خبرة في معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي وانتبه إلى هذه المشكلات.

القدرة على التكيف. على الرغم من أن الوكلاء مصممون للتعلم والتحسين بمرور الوقت، إلا أنهم يواجهون تحديات عند مواجهة بيئة سريعة التغير أو طلبات أو نتائج غير متوقعة. السبب الشائع هو التجهيز الزائد، تحدي تدريب الذكاء الاصطناعي الشائع إذ تصبح النماذج مُتناسقة للغاية مع البيانات التي تم تدريبها عليها، مما يجعل من الصعب دمج بيانات جديدة. بالتالي؛ يصير الوكلاء محدودون في نطاقهم. فكرة أنه ليس فكرة جيدة أبدًا أن تطلب من جراح مخ القيام بأعمال سباكة تنطبق على الوكلاء أيضًا.
التعقيد. في حين أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يركزون على مهام مُحددة وقوية إلى حد ما قد تكون بسطية نسبيًا في الاستخدام، إذ تصبح المهام المخصصة أكثر تعقيدًا وتطلب مجموعة واسعة من الوظائف، وقد يصبح من الصعب تصميم الوكلاء وتنفيذهم وصيانتهم. كما هو الحال مع أي تطور جديد، من الأفضل أن يتم اعتماد الوكلاء بخطوات تدريجية صغيرة.
الاعتماد على البيانات. مثل كل الذكاء الاصطناعي، يحتاج الوكلاء إلى بيانات عالية الجودة لتحقيق أداء جيد. يتمتع وكلاء الذكاء الاصطناعي المتكاملون مع الأنظمة الأخرى، مثل إدارة رأس المال البشري أو ERP بميزة، لأن هذه الأنظمة تُجمِّع بطبيعتها بيانات عالية الجودة، لكن قد تحتاج إلى ضبطها للتعامل مع التفاعلات وتبادل البيانات. تحتاج المؤسسات إلى التأكد من أن مصادر البيانات التي يستمدها الوكلاء دقيقة وفي الوقت المناسب ومُتاحة.
قابلية التفسير. تعمل أنظمة GenAI من الجيل الأول على أنها "صناديق سوداء"، مما يجعل من الصعب تحليل مخرجاتها. تم تصميم الوكلاء لشرح طريقة اتخاذ القرارات بشكل أفضل والبيانات التي تم النظر فيها عند اتخاذ القرار. بدءًا من المهام البسيطة والانتقال إلى وظائف أكثر تعقيدًا فحسب، فعند إتقان الأساسات يمكن أن تساعد إيجابيات الأعمال في فهم طريقة قيام الوكيل بعمله. علاوة على ذلك، عندما يخطئ الوكلاء، يمكنهم التعلم من التصحيحات التي أجراها خبراء الأعمال. تساهم هذه التفاعلات في فهم أفضل لطريقة قيامها بعملها.
العمليات كثيفة الموارد. مثل كل الذكاء الاصطناعي، يطلب الوكلاء قوة حوسبية وتخزينًا كبيرًا. عندما يكون الوكلاء جزءًا من التطبيقات التي يتم تقديمها من السحابة، يعود الأمر إلى مزود الخدمة لتزويد أنظمة الموارد بالشكل المناسب وتقديم أداء سليم. تحتاج التطبيقات المحلية إلى تكنولوجيا المعلومات لضمان الموارد الكافية.
المخاطر الأمنية. لتوفير الخدمة التي يحتاجها محترفو الأعمال، يجب على الوكلاء الوصول إلى المعلومات الخاصة بالشركة. علاوة على ذلك، نظرًا إلى أن الوكلاء يمكنهم تذكِّر نتائج المعاملات على الأقل، فمن المهم المساعدة في ضمان عدم توفير الوكلاء وصولاً غير مرغوب فيه إلى البيانات الحساسة. نظرًا إلى أن معظم الوكلاء يتم تقديمهم داخل تطبيقات الأعمال، فمن الهام إنشاء ضوابط والحفاظ عليها لمنعهم من تسريب بيانات الملكية. مع ذلك، يمثل الوكلاء وسيلة جديدة للهجوم على الجهات الفاعلة السيئة ومجموعة مهارات جديدة لفِرق أمان المؤسسة، والتي تحتاج إلى تقييم مستمر حول إذا كان فقدان البيانات مُمكنًا.

مكونات وكلاء الذكاء الاصطناعي

يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على مجموعة من المدخلات للقيام بعملهم، مع مزيج محدد اعتمادًا على نوع الوكيل وحالة الاستخدام. يتحدث وكيل دعم العملاء مع العملاء ويراجع سجلات الشراء والدعم الخاصة بهم ويصل إلى مكتبات الدعم للإجابة على الأسئلة. يتفاعل بعض الوكلاء مع الوكلاء الآخرين فحسب. قد ينشئ وكيل استعلام قاعدة البيانات استعلامات SQL لاسترجاع المعلومات التي يطلبها وكلاء آخرون. يقوم الوكلاء الذين يعملون بصفتهم مساعدين افتراضيين بقياس النجاح من خلال مدى نجاحهم في إنجاز المهام، وذلك غالبًا بناءً على ردود الفعل البشرية. تتطلب جميعها مزيجًا فريدًا من المكونات.

الإجراء. تتيح المحركات أو الواجهات للوكلاء التفاعل مع بيئاتهم. قد تكون الإجراءات مادية، مثل تدوير مقبض الباب، أو تجريب سيارة ذاتية القيادة، أو التحكم في ذراع روبوتية؛ معرفية، ربما يقرر بين عدة خيارات لمباغة افتتاحية أو إنشاء قائمة بالطرق الممكنة لتحقيق كش ملك؛ أو التواصل، بما في ذلك إنشاء بريد إلكتروني، أو نسخ الصوت، أو طرح الأسئلة والإجابة عليها.
الأهداف/الفائدة. ترتبط الأهداف بالفائدة. تحدد الأهداف النتيجة المطلوبة للوكيل، مثل مساعد الموارد البشرية الذي يصيغ وصف الوظيفة بنجاح بمدخلات من أخصائي التوظيف ومدير التوظيف. تقيس الفائدة مدى نجاح الوكيل في تحقيق أهدافه وقد يتم تمثيله بقيمة رقمية. يقيس وكيل الألعاب الفائدة من خلال المباريات التي فازت بها، في حين أن الفائدة من السيارة ذاتية القيادة تعتمد إلى حد كبير على سجل السلامة ودرجات الراكب.
التعلُّم. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين نتائجهم من خلال دمج الدروس المستفادة من المهام المنجزة. يتوقف تعلم نموذج LLM عندما يتوقف تدريبه، لكن من خلال مراقبة مجموعات البيانات والأسئلة الخاصة التي تنتج أفضل النتائج، يمكن للوكيل أن يصبح أفضل في المهام مع مرور الوقت. يمكن للوكلاء أيضًا اكتساب معرفة جديدة من التدريب الإضافي، سواء التعلم الاستقرائي أو الاستنتاجي أو بالتعزيز. قد يقيِّم أخصائي التوظيف الوكيل في وصف الوظيفة الذي أنشئه، مما يضيف إلى درجة الفائدة الخاصة به؛ ثم يستخدم الوكيل تلك البيانات لتوجيه الكتابة المستقبلية.
الذاكرة. يشير هذا إلى قدرة الوكيل على تخزين المعلومات من التجارب السابقة واسترجاعها واستخدامها لاتخاذ قرارات أكثر استنارة والتكيف مع الظروف المُتغيرة. تكون الذاكرة ضرورية لوكلاء الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائهم بمرور الوقت.
الإدراك. قد يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي أجهزة الاستشعار أو الآليات الأخرى لجمع المعلومات وإدراكها من بيئاتهم. فكِّر في كاميرا للتعرَّف على الأشياء واكتشاف الأنماط أو ميكروفون تسجيل الاستعلامات المنطوقة ومعالجتها. قد يستخدم الوكلاء أيضًا أجهزة استشعار للمساعدة في معالجة الأشياء أو التنقل في مواقعهم الخاصة في العالم المادي.
التعليل. يعد اتخاذ القرارات المنطقية القائمة على البيانات والقواعد والاحتمالات والأنماط المكتسبة أمرًا أساسًا لوكيل الذكاء الاصطناعي. إن التعليل هو ما يمكّن الوكيل من تحديد خيارات مُختلفة متعددة وتحديد مسار العمل الأمثل بناءً على المعلومات المتاحة ومعايير النتيجة.

أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي

وكلاء تلقائيون بسيطون. يعمل هؤلاء الوكلاء على أساس مجموعة من قواعد الحالات / الإجراءات ويتفاعلون مع المدخلات دون النظر في السياق أو السجل الأوسع. يأتي مثال على ذلك في روبوت محادثة أساس تمت برمجته للرد على الكلمات الرئيسة أو العبارات المحددة مُسبقًا، دون فهم السياق أو المشاركة في محادثة موسعة.
وكلاء تلقائيون على أساس النموذج. هؤلاء الوكلاء لديهم نماذج داخلية للبيئة ذات الصلة بوظائفهم، مما يسمح لهم بالنظر في الوضع الحالي وآثار مُختلف الإجراءات قبل اتخاذ قرار بشأن ما يجب القيام به. السيارات ذاتية القيادة مثال جيد. إن "عالمهم" هو الطريق المباشر حولهم. إنها بحاجة إلى تتبع تحركات الأشياء داخل عالمهم واتخاذ قرارات حول مدى السرعة التي يمكنهم السفر بها وإذا كانوا بحاجة إلى الفرامل أو اتخاذ إجراءات مراوغة عندما تتحرك الأشياء نحوهم.
الوكلاء القائمون على الأهداف. يعتمد هؤلاء الوكلاء على إمكانات الوكلاء التلقائيين من خلال النظر في الأهداف طويلة الأجل والتخطيط لأعمالهم وفقًا إلى ذلك. كما أن لديهم عملية صنع قرار أكثر تطورًا من الوكلاء التلقائيين. على سبيل المثال، يحتاج وكيل الشطرنج أو الانتقال إلى النظر إلى عدة خطوات إلى الأمام ولديه استراتيجية للفوز، والتي قد تشمل تقديم التضحيات على المدى القصير.
الوكلاء المستندون إلى الفائدة. يتخذ هؤلاء الوكلاء قرارات بناءً على زيادة الفائدة المطلوبة إلى أقصى حد—أي مقياس مدى نجاح وكيل الذكاء الاصطناعي في تحقيق أهدافه بمرور الوقت. يعني هذا أنهم يختارون الإجراءات بشكل أكثر استراتيجية، ويحددون تلك التي من المرجح أن تؤدي إلى نتائج إيجابية أو تقلل تلك السلبية على المدى الطويل. تهدف إلى تحقيق أقصى قدر من الرضا أو الفوائد حتى عندما تواجه أهداف مُتنافسة من خلال تحقيق التوازن. عندما يسعى وكيل قائم على الأهداف إلى الفوز بلعبة، يحاول وكيل قائم على الفائدة إجراء تحسين مستمر لهدف مستمر، مثل تقليل استخدام الطاقة أو زيادة مبيعات منتج عالي الهامش.
وكلاء التعلم. يصقل هؤلاء الوكلاء أدائهم بمرور الوقت من خلال استيعاب بيانات جديدة وتنقيح الاستجابات استنادًا إلى التفاعلات مع المستخدمين. إن محركات التوصية وكلاء للتعلم. تتحسن الدقة بمرور الوقت، سواء اقتراح الوكيل أفلام وبرامج تلفزيونية أو موسيقى أو عناصر قد يرغب المستهلك في شرائها.

حالات استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي

تكون حالات استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المثالية عادةً بيانات ذات صلة وأنظمة أخرى، مثل CRM أو ERP التي يعتمد عليها وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما أنها موجهة نحو المهام: فكِّر في الإجابة على سؤال العميل أو القيادة براكب من النقطة أ إلى النقطة ب. ابحث عن الوظائف التي تستفيد من قدرة الوكلاء على تحسين أدائهم بمرور الوقت واتخاذ القرارات بناءً على فهمهم لبيئاتهم والأهداف المخصصة إليهم.

تتضمن حالات الاستخدام الشائعة الحالية ما يلي:

المركبات الذاتية. تتنقل السيارات ذاتية القيادة وتتخذ القرارات بناءً على محيطاتها.
توصية بالمحتوى. يمكن للاقتراحات على منصات مثل Netflix أو YouTube زيادة المشاركة من خلال محتوى مُخصص.
دعم العميل. تُعد روبوتات المحادثة الآلية للرد على استفسارات العملاء التي يمكن أن تتجاوز الإجابات المكونة مُسبقًا رئيسة في رضا العملاء.
التمويل. يشمل الوكلاء الذين تستخدمهم شركات الخدمات المالية أنظمة التداول الآلية والكشف عن الاحتيال.
الألعاب. يأتي المثال على ذلك الوكلاء الذين يعملون بصفتهم شخصيات غير لاعبين (NPC) أو غير اللاعبين، مع سلوك تكيفي يمكنه مساعدة مطوري ألعاب الفيديو التركيز بشكل أكبر على الحبكات الأساسية.
الرعاية الصحية. يتم تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يساعدون في تشخيص بعض الحالات الطبية أو المساعدة في إدارة رعاية المرضى على سجلات المرضى والصور الطبية (المجهولة الهوية عادةً) التي تعلمهم تحديد الأنماط حتى يتمكنوا من التنبؤ بالنتائج وعوامل الخطر واقتراح مسارات عمل محتملة.
المساعدون الشخصيون. يعد المساعدون الافتراضيون، مثل Siri أو Google Assistant، أمثلة على الوكلاء الذين يتعلمون عبر تفاعلات العملاء.
بيع بالتجزئة. إن الخيارات في تجارة التجزئة لا نهاية لها تقريبًا. على سبيل المثال، يوفر Neostar منصة لشراء السيارات المستعملة وبيعها وصيانتها. يستخدم وكيلاً لتشغيل الاتصالات الفردية للعملاء، مع قوائم المنتجات الموصى بها لتسليط الضوء على اقتراحات السيارة في رسائل البريد الإلكتروني التي تعيد إشراك العملاء وتعيدهم إلى موقع Neostar على الويب.
الروبوتات. يمكن التحكم في الروبوتات القائمة على الذكاء الاصطناعي بواسطة الوكلاء الذين يدركون بيئاتهم ويتخذون القرارات والإجراءات. تعتمد الروبوتات المُستخدمة في خطوط التصنيع والتجميع، على سبيل المثال غالبًا على وكلاء الذكاء الاصطناعي لأداء المهام التي تتضمن الجمع والتعبئة ومراقبة الجودة.
المنازل الذكية. تعد إدارة أنظمة أتمتة المنزل والإجابة على الأسئلة اللفظية وظائف شائعة للوكلاء، كذلك تشغيل الكاميرات الأمنية وجرس الباب والإنذارات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن التهديدات المحتملة والاستجابة إليها.
إدارة سلسلة التوريد. قد يتضمن تحسين الخدمات اللوجستية استخدام الوكلاء لتحليل بيانات المخزون لتحديد الأصناف بطيئة الحركة واكتشاف التغييرات في أنماط الطلب وتعديل مستويات المخزون وفقًا إلى ذلك، والتي يمكن أن تقلل من تكاليف الاحتفاظ.

6 أفضل ممارسات لوكيل الذكاء الاصطناعي

كما هو الحال مع أي استثمار في التكنولوجيا، تريد من وكلاء الذكاء الاصطناعي تقديم الوظائف المطلوبة بفعالية من جانب التكلفة الآن وفي المستقبل. بالنسبة إلى الوكلاء المضمنين في التطبيقات، تتشابه أفضل الممارسات مع تلك التي تستخدمها لموظف جديد، مثل مراقبة المخرجات المبكرة بعناية وزيادة تعقيد العمل مع تقدم الموظف في المهام المعينة.

بالنسبة إلى المؤسسات التي تتطلع إلى إنشاء وكلاء خاصين بها يناسبون احتياجاتها الفريدة، تكون العملية أكثر انخراطًا. مراعاة هذه المتطلبات والتوصيات الست لمعالجتها.

وضع أهداف واضحة. تعد الأهداف المحددة بوضوح والقابلة إلى التحقيق والقابلة إلى القياس والمحددة كميًا ضرورية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. كما هو الحال مع الموظف البشري، إذا كان الوكيل لا يفهم التوقعات، فمن غير المرجح يلبيها. تتضمن مفاتيح النجاح الحفاظ على الأهداف خاصة ومحددة بشكل جيد. تجنب الأهداف الغامضة أو المبهة، وكُن هادفًا بدلاً من ذلك إلى الأهداف التي يمكن تحقيقها بالنظر إلى إمكانات وكيل الذكاء الاصطناعي وموارده. حدد مؤشرات الأداء الرئيسة لقياس النجاح واستخدام تلك البيانات لتحسين النموذج.
التعلم المستمر. يعد ضبط نموذج LLM باستمرار في جوهر الوكيل أمرًا غير عملي، لكن تحسين البيانات التي يستخدمها لاتخاذ القرارات وإكمال المهام أمرًا غير عملي. بالنسبة إلى الوكلاء المُضمنين في التطبيقات، يكون الأمر متروكًا إلى المورِّد لتحديد وقت تحسين تدريب نماذج LLM التي تعمل على تشغيل أنظمتها. سيكون الأمر متروكًا إلى المورِّد أيضًا لتحسين كيفية تخزين التفاعلات مع الوكيل واستدعاؤها لتسهيل ذاكرة الوكيل للعمل السابق.

في الوكلاء المُخصصين، يمكن أن يحدث تنقيح تقنيات الذاكرة والبيانات والمدخلات الأخرى المقدمة بشكل متكرر أكثر من الضبط الدقيق لنماذج LLM نفسها. بالنسبة إلى أولئك الذين ينشئون وكلاء خاصين بهم، تحتاج هذه العمليات إلى العمل عليها قبل أن يكون الوكيل جاهزًا للاستخدام ومن المحتمل تعديله لتحسين عملية الوكيل.
الوثائق. تعد الوثائق ضرورية لفهم وكلاء الذكاء الاصطناعي وصيانتهم وتحسينهم. يوجد نوعان رئيسان على الأقل من الوثائق التي يجب مراعاتها:
- قد تتضمن الوثائق التقنية مخططات لمكونات وكيل الذكاء الاصطناعي وتدفق البيانات وعمليات صنع القرار بالإضافة إلى سجلات أي تعليمة برمجية جديدة مطلوبة لوظيفة وكيل الذكاء الاصطناعي والخوارزميات والنماذج المستخدمة والبيانات لتشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي.
- تتضمن وثائق العمليات أدلة للمستخدمين حول طريقة التفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي؛ وإرشادات لتكنولوجيا المعلومات للحفاظ على وكيل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك استكشاف الأخطاء وإصلاحها؛ وإرشادات لدمج الوكلاء مع مصادر البيانات التي يحتاجون إلى العمل عليها.
بالإضافة إلى ذلك، تتبع مؤشرات الأداء الرئيسة التي تستخدمها ومشاركتها لقياس أداء وكيل الذكاء الاصطناعي ونتائج الرسم البياني بمرور الوقت.
الإشراف البشري. تمامًا مثل موظف جديد، يحتاج الوكلاء إلى وقت للتعرُّف على مؤسستك وممارساتها. تحتاج أيضًا إلى التباطؤ من ناحية إعطاء الوكلاء المهام ومراقبة النتائج. توفير إشراف مكثف حتى يثق أعضاء الفريق في إمكانية عمل الوكيل بشكل مستقل. تعيين أدوار الإشراف إلى الأفراد أو الفِرق، والعمل ضمن بنية الحوكمة، والتأكد من أن الوجود البشري في نظام الحلقات يسمح بالتدخل وأن الوكيل يدمج ردود الفعل البشرية ويحدد أولوياتها.
الاختبارات القوية. فحص الوكيل بدقة في سيناريوهات مُتنوعة، قبل النشر وبعده على حد سواء، والتركيز على اختبارات التحقق لقياس الأداء مقابل مقاييس الأداء أو نتائج العمليات في العالم الحقيقي. اختبر جميع مكونات الوكيل بشكل فردي ثم شاهد طريقة تفاعلها قدر الإمكان. تأكد أيضًا من أن الوكيل يسحب البيانات من الأنظمة الخارجية ذات الصلة، مثل ERP أو قاعدة البيانات دون معوقات. أخيرًا، يمكنك إجراء اختبارات تجربة مستخدم (UX) مع المستخدمين الفعليين للنظام.
مقاييس الأمان. حماية الوكيل من الوصول غير المصرح به والهجمات عن طريق تشفير البيانات المستخدمة من الوكيل وإخفاء هويتها عندما يكون ذلك مناسبًا. كما تعد عناصر التحكم القوية في الوصول أمرًا بالغ الأهمية. يجب أن يمتد أمان الشبكة والبنية التحتية والترميز الآمن والمراقبة والاستجابة إلى الحوادث وممارسات الضمان إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك.

يجب أن يلعب مركز امتياز الذكاء الاصطناعي الخاص بك دورًا محوريًا في الإشراف على طرح وكلاء الذكاء الاصطناعي وإدارتهم. أليس لديك واحد؟ إليك طريقة الحصول على واحد وتشغيله الآن.

احصل على الكتاب الإلكتروني

تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي

تتشابه خطوات تنفيذ الوكيل مع أي نشر للذكاء الاصطناعي. أولاً، تحدد المهمة: ما الذي تريد أن يفعله الوكيل، مع تحديد أكبر قدر ممكن من الأهداف والغايات. بعد ذلك، حدد العملية الوظيفية التي يتبعها الوكيل، والبيانات التي يحتاج الوصول إليها، وخبراء الأعمال ذوي الصلة، والأدوات والوكلاء الآخرين الذي يمكنه الوصول إليهم كجزء من عمله.

يكون من الأفضل غالبًا البدء بتعيين مجموعة اختبار تجريبية صغيرة، ومراقبة الاستخدام والنتائج عن كثب، وضبط الوكيل بناءً على النتائج، وزيادة الاستقلالية بناءً على النجاح المثبت كفاءته. حسب الاقتضاء، يمكنك إنشاء نمذجة العملية على تزويد موظف جديد. دعونا نفكر في وكيل التنبؤ بالطلبات الذي يعمل عبر الإنترنت لمساعدة بائع التجزئة في التخطيط لموسم العودة إلى المدرسة.

تحديد وصف الوظيفة. من المتوقع أن يتنبأ وكيل الذكاء الاصطناعي بالطلب على المنتجات، بما في ذلك حقائب الظهر وأجهزة الكمبيوتر المحمولة وملابس الأطفال.
حدد البيانات المطلوبة. حدد مصادر البيانات لإعداد الوكيل للنجاح. تحتاج أداة التنبؤ بالطلبات كحد أدنى إلى أرقام المبيعات السابقة للمنتجات التي يتم التنبؤ بها؛ ومعلومات حول اتجاهات السوق الحالية والمؤشرات الاقتصادية؛ والبيانات الديموغرافية للعملاء وسجلات الشراء. من المرجح أن تساعد إضافة بيانات عن الأنماط الموسمية التي قد تؤثر على الطلب، مثل درجات الحرارة المرتفعة المتوقعة عن المعتاد، والتفاصيل السابقة حول العروض الترويجية والخصومات والأنشطة التسويقية الناجحة في زيادة الدقة.
تقديم المساعدين. يساعد دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الأخرى، مثل إدارة المخزون وERP وأدوات تخطيط سلسلة التوريد في تحسين فعاليته. تحتاج أيضًا إلى تحديد الخبراء البشريين في خطوط المنتجات ذات الصلة الذين يمكنهم تقديم رؤى قيِّمة ومساعدة وكيل الذكاء الاصطناعي على إجراء تنبؤات أدق.
تقديم الملاحظات. يُعد التقييم المنتظم والضبط استثمار مُسبق الوقت الذي يثبت في كثير من الأحيان جدارته. جمع ملاحظات من العملاء وخبرائك لتحديد مجالات التحسين، والعمل مع مزود البرامج للتكيف حسب الحاجة.

ملاحظة واحدة: يجب أن يكون لديك موارد حسابية كافية لتشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي—يقضي الأداء المتأخر على الحماس قبل أن ينطلق المشروع من الأرض.

أمثلة على وكيل الذكاء الاصطناعي

هذه ليست سوى بعض وكلاء الذكاء الاصطناعي المتاحين حاليًا. يجب على المؤسسات أن تنظر في المشكلات: ما الأدوار التي تواجه مشكلة في شغلها؟ ما هي بعض الفُرص التي حددتها لكنك تفتقر إلى الموارد لاختبار فرضيتك؟ هل توجد شكوى مستمرة من موظف أو عميل قد يعالجها الذكاء الاصطناعي؟ كذلك، تحدَّث إلى موفري التطبيقات السحابية والمؤسسية لمعرفة الوكلاء الذين يتعاملون معهم بخصوص منتجاتهم وخدماتهم. يمكن أن تحفز هذه الخرائط الأفكار.

تتضمن أمثلة وكلاء الذكاء الاصطناعي ما يلي:

يتفاعل وكلاء المحادثة مع العالم الخارجي. في حالة التطبيقات المؤسسية، تكون التفاعلات عادةً مع البشر لكن يمكن أن تكون مع برنامج آخر. في المواقع الصناعية على سبيل المثال، قد يتفاعل وكلاء المحادثة مع معدات التصنيع أو أجهزة إنترنت الأشياء.
الوكلاء الوظيفيون الذين يطلق عليهم أيضًا وكلاء وكيل المستخدم مرتبطون بشخصية أو دور تنظيمي معين. باستخدام مثال في العالم الحقيقي، قد تواجه العديد من "الوكلاء الوظيفيون" عندما تنتقل إلى وكيل مادي سنوي: يفحصك وكيل الاستقبال ويأخذ وكيل الممرضة العلامات الحيوية الأساسية، مثل وزنك وضغط الدم. ترى الطبيب أخيرًا، الطبيب الذي يجري فحصًا أكثر تفصيلاً، بمساعدة وكيل يلخص الزيارة. يقوم كل من هؤلاء الوكلاء بمهام فرعية محددة مع خبرة مُحددة باستخدام أدوات مُختلفة، وتتواصل كلها مع بعضها بعضًا حسب الحاجة لإنجاز مهمة.

من أمثلة العوامل الوظيفية ما يلي:
- وكيل مدير التوظيف. تنفيذ المهام بما في ذلك توثيق المتطلبات—على سبيل المثال، مهارات المرشحين والخبرة—لمساعدة مديري التوظيف في نشر فرصة.
- وكيل الخدمة الميدانية. توفير المعلومات للفنيين وأتمتة المهام مثل الجدولة والمساعدة في التشخيصات واتخاذ قرارات أخرى لمهام سير عمل خدمة ميدانية أكثر كفاءة.
- وكيل موظف المقبوضات. تبسيط معالجة المدفوعات؛ واتخاذ إجراءات لتحسين التدفق النقدي، مثل بدء إجراءات طلب السداد؛ وإعداد تقارير عن أداء المقبوضات.
- وكيل دعم العملاء. يزيد من وظائف دعم العملاء من خلال توفير المعلومات ذات الصلة لوكلاء الدعم البشري أو لدى العملاء.
يمثل وكلاء الإشراف هم قادة الأوركسترا. يوجه هؤلاء الوكلاء الوكلاء الآخرين ويعززون التخطيط والمنطق اللازم لتحقيق أي هدف. يأتي أحد الأمثلة ذلك في وكيل المستخدم الذي يتخذ قرارات بشأن إذا كان يجب التصرف نيابةً عن إنسان أو التواصل مع شخص للحصول على ملاحظات تدخل العامل البشري.
يرتبط عادةً وكلاء الفائدة المعروفين أيضًا بالوكلاء المستندين إلى المهام بوظيفة معينة ويتم استدعاؤهم بواسطة وكلاء آخرين لتنفيذ مهمة، مثل الاستعلام عن قاعدة بيانات أو إرسال بريد إلكتروني أو إجراء عملية حسابية أو استرجاع مستند. يعمل وكلاء الفائدة الذين يتم نشرهم عادةً بصفتهم جزء من سير عمل مُعقد بشكل مستقل بسبب وظائفهم منخفضة المخاطر. تشمل الأمثلة
- وكيل التعليمات البرمجية. يكتبون تعليمات برمجية لتنفيذ مهمة معينة باستخدام لغات مثل HTML أو Java أو Python.
- وكيل المحادثة. يتلقي المهام من البشر ويتواصل إلى نتائج مهام سير العمل بالطريقة الأنسب لطالب المهمة.
- وكيل إنشاء النسخ. يلخص النص الأساس أو ينشئ نموذج لنص لاستخدامه بصفته نقطة بداية للاتصالات الأطول.
- وكيل استعلامات قواعد البيانات. ينفذ المهام المرتبطة باسترجاع البيانات، مثل إجراء استعلامات SQL.
- وكيل RAG. ينسِّق استرجاع بيانات محددة ومحدَّثة ضرورية لنموذج LLM لتقديم استجابة مناسبة لموجه أو لتنفيذ مهمة.
- وكيل أداة الجدولة. يجدول الاجتماعات مع أصحاب المصلحة لتطوير المشروع.
- وكيل البحث. يحدد النوع الأمثل للبحث، على سبيل المثال، بحث الويب أو المستنَد، ويستدعي الأداة المناسبة لتنفيذ المهمة.
- وكيل إثراء المهارات. يستخدم الوثائق لاقتراح المهارات اللازمة لإكمال المهام، مثل إنشاء إعلان عن وظيفة أو مساعدة موظف في إنشاء ملف تعريف.

زيادة الكفاءة باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ OCI

يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي التوليدي من OCI بين قوة نماذج LLM وRAG بحيث يمكن للموظفين والشركاء والعملاء الاستعلام مباشرةً عن قواعد المعارف المتنوعة المُثراة ببيانات مؤسستك. إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي المخصصين وتضمينهم بسرعة في تطبيقات وعمليات أعمال مؤسسية لديك.

توفر الخدمة معلومات مُحدثة من خلال واجهة اللغة الطبيعية والقدرة على العمل عليها مباشرةً. هل تبحث عن تجربة تقنية وكيل الذكاء الاصطناعي؟ وكيل RAG للذكاء الاصطناعي التوليدي من OCI—الأول في سلسلة من وكلاء Oracle AI—المتوفر بشكل عام.

طرح معظمنا سؤالاً على روبوت المحادثة وتلقى ردًا لم يحل المشكلة. يُعد إنهاء هذا الإحباط الهدف النهائي لوكلاء الذكاء الاصطناعي الأذكياء. إن منح الأشخاص معلومات دقيقة وذات صلة بالسياق أمر جيد بالنسبة إليهم وإلى مؤسستك.

الأسئلة الشائعة حول وكلاء الذكاء الاصطناعي

ما أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

تتضمن أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي ردود فعل بسيطة، وردود فعل قائمة على النماذج، وقائمة على الأهداف، وقائمة على الفائدة، ووكلاء التعلم.

يعمل وكلاء ردود الفعل البسيطة على أساس مجموعة من قواعد الحالات / الإجراءات ويتفاعلون مع المدخلات دون النظر في السياق الأوسع.
لدى وكلاء ردود الفعل القائمة على النماذج نموذج داخلي للبيئة ذات صلة بوظيفتهم، مما يسمح لهم بالنظر في الوضع الحالي وآثار مُختلف الإجراءات قبل اتخاذ قرار بشأن ما يجب القيام به.
يعتمد الوكلاء القائمين على الهدف على إمكانات الوكلاء التلقائيين من خلال النظر في الأهداف طويلة الأجل والتخطيط لأعمالهم وفقًا إلى ذلك.
يرتبط الوكلاء القائمون على الفائدة بوظيفة معينة ويتم استدعاؤهم بواسطة وكلاء آخرين لتنفيذ مهمة، مثل الاستعلام عن قاعدة بيانات أو إرسال بريد إلكتروني أو إجراء عملية حسابية أو استرجاع مستند.
يصقل وكلاء التعلم أدائهم بمرور الوقت من خلال استيعاب بيانات جديدة وتنقيح الاستجابات استنادًا إلى التفاعلات مع المستخدمين.

ما الأمثلة الواقعية للوكلاء في الذكاء الاصطناعي؟

يأتي من الأمثلة المبكرة الواقعية لوكلاء الذكاء الاصطناعي Alexa وGoogle Assistant وSiri، المساعدون الافتراضيون الذين يمكنهم إجراء المهام بما في ذلك ضبط الإنذارات وإرسال الرسائل والبحث عن المعلومات. بالنسبة إلى الشركات، تعد Oracle Digital Assistant منصة الذكاء الاصطناعي للمحادثة تتيح للشركات إنشاء روبوتات محادثة ومساعدين افتراضيين لخدمة العملاء والتطبيقات الأخرى—وهي في الأساس وكيل ذكاء اصطناعي يساعد الشركات على إنشاء وكلائها.

ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي؟