Tại sao các tác nhân AI đang dẫn đầu thế hệ tự động hóa tiếp theo

5

Tại sao các tác nhân AI đang dẫn đầu thế hệ tự động hóa tiếp theo

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ chưa từng có và Các tác nhân AI đang đi đầu trong quá trình chuyển đổi này. Các ứng dụng tác nhân này được thiết kế để thực hiện nhiệm vụ một cách tự động, đưa ra quyết định và thích ứng với các đầu vào theo thời gian thực, cho phép chúng hoạt động với sự giám sát tối thiểu của con người. Khi việc sử dụng các tác nhân AI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải khám phá sự phát triển của chúng, những rào cản mà chúng phải đối mặt và tác động sâu sắc mà chúng sẽ có đối với nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Ứng dụng của Agentic là gì?

Các ứng dụng Agentic được thiết kế để tự động lập kế hoạch, thực hiện và điều chỉnh các tác vụ dựa trên dữ liệu thời gian thực và bối cảnh môi trường đang thay đổi. Các hệ thống này kết hợp các mô hình tiên tiến như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các công cụ chuyên dụng để:

• Truy cập nhiều nguồn dữ liệu khác nhau:Từ API đến dữ liệu tài chính thời gian thực, các tác nhân AI tích hợp thông tin một cách linh hoạt để hỗ trợ việc ra quyết định.
• Phân tích và sắp xếp hợp lý các nhiệm vụ:Các tác nhân AI phân chia hiệu quả các quy trình công việc phức tạp thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn.
• Thích ứng và lặp lại theo thời gian thực:Các tác nhân AI điều chỉnh chiến lược của mình để đạt được kết quả tốt hơn khi có thông tin mới.

Trong khi các cuộc thảo luận về AI thường mang tính suy đoán, việc tập trung vào việc tạo mẫu và các ví dụ thực tế sẽ đưa những cuộc thảo luận này gần hơn với các ứng dụng thực tế.

Sự tiến hóa của các tác nhân AI: Dòng thời gian

Những cột mốc quan trọng trong nghiên cứu và phát triển AI đã đánh dấu hành trình hướng tới các tác nhân AI hoàn toàn tự động:

• 2018:Kỹ thuật nhanh chóng được giới thiệu để tinh chỉnh các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng cách định hình chúng thành các bài toán hỏi-trả lời, tạo ra phương pháp tiếp cận nền tảng cho các hệ thống AI trong tương lai.
• 2021: Các nhà nghiên cứu của Google đã giới thiệu chuỗi suy nghĩ thúc đẩy kỹ thuật, một bước đột phá cho phép các mô hình AI trình bày lý luận của mình theo từng bước.
• 2022: OpenAI đã ra mắt Thì thầm, một mô hình nhận dạng giọng nói nguồn mở có độ chính xác gần bằng con người.
• 2023: Sự tiến hóa của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mở rộng để bao gồm xử lý hình ảnh, video và âm thanh, tiếp theo là sự gia tăng của Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) với khả năng tiên tiến trong suy luận, quản lý đối thoại và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

Sự tiến triển này đã dẫn đến sự phát triển của Các tác nhân AI không chỉ có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà còn có thể quan sát kết quả, lặp lại các quy trình của chúng và mang lại kết quả được cải thiện một cách năng động. Khả năng kết hợp suy nghĩ, hành động và quan sát cho phép chúng giải quyết các vấn đề phức tạp mô phỏng quá trình ra quyết định của con người.

Sự xuất hiện của các ứng dụng tác nhân: Các ví dụ chính

Khi các tác nhân AI trở nên tinh vi hơn, các ứng dụng của chúng đang phát triển trên nhiều lĩnh vực. Một ví dụ nổi bật là Đại lý mở, một nền tảng được thiết kế để triển khai các tác nhân trong các tình huống thực tế. OpenAgents cung cấp ba loại tác nhân chính:

• Đại lý dữ liệu: Xử lý phân tích dữ liệu bằng Python hoặc SQL, tự động hóa các tác vụ thao tác dữ liệu thường lệ.
• Đại lý Plugin: Tích hợp với hơn 200 API để tự động hóa việc lập lịch trình, giao dịch tài chính hoặc quy trình giao tiếp.
• Đại lý Web: Cho phép duyệt web tự động, cho phép các tác nhân thu thập và hành động dựa trên thông tin theo thời gian thực.

Các tác nhân này được thiết kế để hoạt động trong các môi trường cụ thể, cung cấp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống tự động, có khả năng thích ứng, có khả năng giải quyết các thách thức trong thế giới thực.

Những thách thức trong phát triển tác nhân AI

Mặc dù có tiềm năng to lớn, các tác nhân AI vẫn phải đối mặt với một số thách thức, đặc biệt là khi nói đến trải nghiệm và tích hợp của người dùng:

• Thiết kế giao diện người dùng:Để áp dụng rộng rãi, các tác nhân AI cần có giao diện trực quan, dễ tiếp cận. Nếu không đơn giản hóa công nghệ, phần lớn người dùng, đặc biệt là những người không chuyên, có thể gặp khó khăn khi áp dụng.
• Tích hợp API liền mạch:Các tác nhân phải hoạt động trơn tru trên nhiều API và nguồn dữ liệu khác nhau để thực hiện các tác vụ phức tạp một cách đáng tin cậy. Đảm bảo tương tác liền mạch này có thể là thách thức về mặt kỹ thuật.
• Khả năng thích ứng trong thế giới thực:Mặc dù các tác nhân hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát, nhưng môi trường thực tế lại có những biến số khó lường mà hệ thống AI phải đủ mạnh mẽ để xử lý.

Việc giải quyết những thách thức này sẽ giúp các tác nhân AI có khả năng cung cấp cho doanh nghiệp các giải pháp đáng tin cậy, thời gian thực trên nhiều ngành.

Tương lai của các tác nhân AI: Mở rộng khả năng

Tương lai sẽ có những phát triển thú vị cho các tác nhân AI, đặc biệt là khi chúng mở rộng sang các môi trường vật lý bằng cách tích hợp robot và Internet vạn vật (IoT). Mặc dù hiện tại chúng đang vượt trội trong các môi trường kỹ thuật số—chẳng hạn như nền tảng web hoặc hệ điều hành như Apple Ferrit-UI hoặc Microsoft OmniParser—tiềm năng quản lý nhiệm vụ trong không gian vật lý đang ngày càng trở nên thực tế hơn.

Hãy tưởng tượng các tác nhân AI quản lý kho hàng, giám sát quy trình sản xuất hoặc hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong môi trường bệnh viện. Nghiên cứu gần đây của Microsoft về Kiến trúc dữ liệu dựa trên đồ thị mở đường cho các tác nhân hiểu rõ hơn các mối quan hệ phức tạp và hoạt động liền mạch trong môi trường kỹ thuật số và vật lý.

Ví dụ thực tế về ứng dụng của Agentic

• Chăm sóc sức khỏe:Các tác nhân AI được đào tạo để hỗ trợ các nhiệm vụ chẩn đoán, chụp ảnh y tế và thậm chí là phẫu thuật bằng robot, giúp việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nhanh hơn và chính xác hơn.
• Chế tạo:Trong sản xuất, các tác nhân giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý hàng tồn kho và thậm chí dự đoán lỗi thiết bị bằng cách liên tục phân tích dữ liệu.
• Bán lẻ:Các tác nhân AI đang trở nên quan trọng trong thương mại điện tử, nơi chúng hợp lý hóa các quy trình như hỗ trợ khách hàng, quản lý hàng tồn kho và trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.
• Tài chính:Trong lĩnh vực tài chính, các tác nhân AI tự động hóa việc phát hiện gian lận, thuật toán giao dịch và kiểm tra tính tuân thủ, giảm sự giám sát thủ công và nâng cao độ chính xác của việc ra quyết định.

Khi các tác nhân AI phát triển, khả năng của chúng sẽ mở rộng sang các môi trường phức tạp, mang lại những lợi ích thực tế và có thể đo lường được trên nhiều ngành.

Sự trỗi dậy của Các tác nhân AI đang cách mạng hóa cách thức hoàn thành nhiệm vụ, đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình trong nhiều ngành. Từ chăm sóc sức khỏe và sản xuất đến tài chính và hơn thế nữa, các hệ thống tự động này đang mở ra kỷ nguyên mới về hiệu quả và đổi mới. Mặc dù vẫn còn những thách thức xung quanh việc tích hợp và khả năng sử dụng, nhưng tiềm năng của các tác nhân AI để hoạt động liền mạch trong cả môi trường kỹ thuật số và vật lý là rất lớn.

Bằng cách ưu tiên tạo mẫu thực tế và tập trung vào các ứng dụng thực tế, các doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của tác nhân AI để nâng cao hoạt động, hợp lý hóa quy trình làm việc và luôn dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng khốc liệt.