Agentic AI to zaawansowana forma sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje autonomiczne „agenty” AI do wykonywania skomplikowanych zadań bez bezpośredniego nadzoru człowieka.
Spis treści
Znaczenie Agentic AI
Sztuczna inteligencja (AI) wykorzystuje systemy komputerowe, które mogą wykonywać zadania wymagające zazwyczaj ludzkiej inteligencji, takie jak uczenie się, rozumowanie, rozwiązywanie problemów i rozpoznawanie wzorców.
Agentic AI to forma AI, która wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego (ML), duże modele językowe (LLM), przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i inne zaawansowane technologie do tworzenia „agentów AI”—autonomicznych, samodzielnych systemów AI, które mogą realizować skomplikowane zadania, używając narzędzi umożliwiających im interakcję z systemami zewnętrznymi bez potrzeby ciągłego wkładu lub kierowania przez człowieka.
Agentic AI versus Generative AI
Podczas gdy tradycyjne modele AI mogą zazwyczaj tylko podążać za wskazówkami lub innymi instrukcjami podanymi przez użytkownika, agentic AI może działać autonomicznie. Umożliwia to podejmowanie decyzji, rozwiązywanie trudnych problemów, współpracę z innymi agentami AI, wykonywanie zadań i uczenie się z przeszłych interakcji bez potrzeby podpowiedzi i z minimalnym lub żadnym nadzorem człowieka.
W miarę jak technologia nadal się rozwija i staje się bardziej powszechna, agentic AI ma potencjał, aby zrewolucjonizować całe branże, od finansów, produkcji i opieki zdrowotnej po obsługę klienta, programowanie oprogramowania i cyberbezpieczeństwo.
Jak działa agentic AI?
Systemy agentic AI zazwyczaj obejmują pięć aspektów:
1. Percepcja—agentic AI wykorzystuje czujniki, otwarte i zastrzeżone bazy danych, interfejsy programowania aplikacji (API) i inne źródła informacji do zbierania ogromnych ilości danych i poznawania swojego otoczenia.
2. Rozumowanie—następnie analizuje dane, aby zidentyfikować wzorce, zrozumieć, co jest od niego wymagane, i zaplanować najlepszy sposób działania.
3. Podejmowanie decyzji—na podstawie tych wzorców agentic AI wykorzystuje algorytmy do podejmowania decyzji, przewidywania możliwych wyników i tworzenia strategii osiągnięcia swoich celów.
4. Działanie—system podejmuje szereg działań, aby wdrożyć swoje strategie i wykonywać zadania, takie jak generowanie tekstu lub odpowiadanie na zapytania klientów.
5. Uczenie się na podstawie doświadczeń—na koniec agentic AI może ocenić, jak dobrze osiągnęła swoje cele, aby poprawić swoją efektywność i dokładność w przyszłości.
Jakie są korzyści z agentic AI?
Agentic AI oferuje szereg korzyści w porównaniu do tradycyjnej AI. Obejmują one:
- Może pracować autonomicznie, wybierając narzędzia potrzebne do realizacji zadań
- Zwiększona wydajność i szybkość dzięki połączeniu wielu przepływów procesów.
- Proaktywnie wybiera odpowiednie narzędzie do wykonania zadania.
- Wymaga mniej nadzoru człowieka – poprawia produktywność.
- Utrzymuje kontekst i stan w czasie.
- Probabilistyczne, nowatorskie rozwiązania zamiast stałych odpowiedzi.
Jakie są ryzyka i wyzwania związane z używaniem agentic AI?
W miarę jak użycie agentic AI staje się bardziej powszechne, istnieje kilka kluczowych kwestii i wyzwań, które organizacje muszą mieć na uwadze.
Na przykład, jak w przypadku wszystkich LLM, dane używane do budowy modeli agentic AI mogą zawierać luki, nieścisłości lub uprzedzenia, które mogą wpływać na reakcje AI lub ograniczać jej skuteczność. Istnieje również potrzeba ochrony prywatnych, wrażliwych i poufnych informacji podczas opracowywania lub używania AI, aby zapewnić zgodność ze wszystkimi przepisami, w tym Ogólnym Rozporządzeniem o Ochronie Danych (GDPR).
Agenci AI z zbyt małą liczbą zabezpieczeń mogą przesadzać w realizacji swoich zadań, z niezamierzonymi konsekwencjami. Na przykład agent AI do handlu akcjami może używać i sugerować ryzykowne lub nielegalne praktyki, aby maksymalizować zyski klientów. Niektórzy agenci AI mogą również powtarzać lub samowzmacniać błędy w sposobie rozumowania, planowania lub interakcji z klientami.
Aby sprostać tym wyzwaniom, organizacje muszą upewnić się, że ich użycie agentic AI jest otwarte, etyczne i przejrzyste oraz połączone z odpowiednimi narzędziami. Muszą przekazywać instrukcje, które są jasne, staranne i zawierają jak najwięcej kontekstu. I muszą upewnić się, że ich zabezpieczenia AI i środki cyberbezpieczeństwa są solidne, proaktywne i aktualne.
Przykłady zastosowań agentic AI w rzeczywistym świecie
Agentic AI jest już wykorzystywana w różnych branżach, w tym:
- Opieka zdrowotna—agenci AI monitorują dane pacjentów i dostarczają rekomendacje dotyczące różnych diagnoz i opcji leczenia.
- Usługi finansowe—boty agentic AI analizują ceny akcji, dostarczają rekomendacje traderom i przeprowadzają transakcje mierzone w ułamkach sekundy.
- Obsługa klienta—chatboty agentic AI odpowiadają na zapytania, rozwiązują skargi klientów i tworzą płynniejsze i bardziej efektywne doświadczenie klienta.
- Pojazdy autonomiczne—są to systemy agentic AI, które wykorzystują GPS, czujniki i dane w czasie rzeczywistym do wykrywania zagrożeń, monitorowania ruchu i planowania bezpiecznych, efektywnych tras.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw—agenci AI automatyzują procesy łańcucha dostaw i produkcji, śledzą zapasy i zarządzają dostawcami.
- Cyberbezpieczeństwo—agenci AI nieustannie skanują w poszukiwaniu luk, automatyzują wykrywanie i reakcję na zagrożenia oraz bronią się przed atakami cybernetycznymi w czasie rzeczywistym.
Jakie jest przyszłość agentic AI?
W miarę jak agentic AI staje się coraz bardziej inteligentna, adaptacyjna i autonomiczna, prawie na pewno stanie się jeszcze bardziej wszechobecną częścią naszego codziennego życia niż jest dzisiaj.
Innowacje w zdolności agentic AI do rozumowania, uczenia się i bezproblemowej integracji z innymi technologiami z pewnością przyspieszą jej adopcję w szerszym zakresie branż i uczynią osoby oraz firmy bardziej efektywnymi i produktywnymi.
Agentic AI może również prowadzić do głębokiej zmiany w sile roboczej, przejmując rutynowe zadania wcześniej wykonywane przez ludzi, podczas gdy ludzie przyjmą nowe role wymagające większej kreatywności, umiejętności krytycznego myślenia i współpracy człowiek-maszyna.
Jak mogę zacząć korzystać z agentic AI?
Organizacje, które chcą korzystać z agentic AI, powinny zacząć od identyfikacji swoich głównych celów i priorytetowego inwestowania w aplikacje AI, które mogą pomóc im osiągnąć ich cele w jak najefektywniejszy sposób.
Powinny szukać rozwiązań agentic AI, które mogą się dostosowywać, rozwijać i skalować, aby korzystać z najnowszych narzędzi do wykonywania typowych zadań. Powinny również oferować ciągłe wsparcie i szkolenie, aby pomóc swoim pracownikom efektywniej współpracować z agentami AI i w pełni korzystać ze wszystkich korzyści, jakie oferuje agentic AI.
Gdzie mogę uzyskać pomoc z agentic AI w zakresie cyberbezpieczeństwa?
Rozwiązanie Trend Vision One™ AI Security zabezpiecza Twój stos AI i wzmacnia Twoją postawę bezpieczeństwa przedsiębiorstwa, wykorzystując pierwszą w branży proaktywną AI cyberbezpieczeństwa (w tym funkcje agentic AI), która usuwa martwe punkty i adresuje luki przed wystąpieniem ataków.
Inkorporując pełne możliwości AI Trend Cybertron—pierwszej na świecie naprawdę proaktywnej AI cyberbezpieczeństwa—Trend Vision One może przekształcić postawę bezpieczeństwa organizacji z reaktywnej na proaktywną, poprawić szybkość i dokładność wykrywania i reagowania na zagrożenia oraz dramatycznie zwiększyć efektywność i skuteczność ich obrony cyberbezpieczeństwa.