Vytváření a trénování agentů AI

Přehled agentů AI

Agenti AI pomáhají týmům zjednodušit práci automatizací a spouštěním obchodních procesů s využitím vstupů a dat v přirozeném jazyce. Tento průvodce popisuje jejich fungování, použití v reálném světě a postup vytvoření a trénování agentů AI pro podporu vaší organizace.

Hlavní poznatky

Agenti AI zjednodušují úkoly, zjednodušují provoz a pomáhají snižovat náklady a ruční práci.
Organizace využívají agenty AI k řešení náročných výzev, jako je zlepšování služeb zákazníkům, řízení rizik a prognózování trendů.
Vytvoření agenta AI zahrnuje jasné plánování, správné nástroje a promyšlené trénování a testování.
Stávající architektury usnadňují vytváření agentů AI přizpůsobených konkrétním potřebám vašeho týmu.
Propojení agentů AI se systémy a proškolení vašeho týmu zajišťuje plynulejší přijetí a lepší výsledky.
Průběžné monitorování zajišťuje přesnost, efektivitu a soulad agentů AI s měnícími se obchodními cíli.

Co jsou agenti AI?

Agenti AI jsou AI nástroje, které automatizují a spouštějí obchodní procesy, pracují společně s osobou, týmem nebo organizací, nebo za ně. Jsou navrženi tak, aby lidem pomáhali pracovat efektivněji – ať už to znamená odpovídat na otázky, organizovat informace nebo pomáhat s dokončením procesů o více krocích. Existují různé typy agentů, od jednoduchých agentů, kteří reagují na výzvy, až po plně autonomní agenty, kteří dokážou provádět celé pracovní postupy od začátku až do konce. Když jsou obeznámeni s daty vaší organizace, usnadňují využívání nástrojů a informací, aniž by bylo nutné ručně vyhledávat, třídit nebo přepínat mezi systémy.

Agenti AI pomáhají snižovat počet opakujících se úloh, získat představu o složitých informacích a zajistit plynulejší každodenní práci. Týmy díky tomu získají čas soustředit se na plánování, řešení problémů a rozhodování.

Vytvoření agenta AI vyžaduje několik důležitých kroků. Musíte se rozhodnout, co by měl dělat, zvolit architekturu pro jeho sestavení a poskytnout mu přístup ke správným informacím. Potřebuje také jasné pokyny, aby pracoval podle plánu. Po vytvoření agent prochází procesem trénování, který zahrnuje zpětnou vazbu, testovací běhy a malé úpravy, aby se zajistilo, že dobře funguje a podporuje cíle vašeho týmu.

Pro ještě rychlejší nastavení nabízejí předem vytvoření agenti náskok – jsou ihned připraveni k použití a konfiguraci, aby zjednodušili proces spouštění.

Typy agentů AI

Existuje několik typů agentů AI, každý má svou vlastní roli:

Vyhledávací agenti vyhledávají informace ze spolehlivých zdrojů, analyzují je a poskytují jasné odpovědi na dotazy uživatelů.
Agenti úkolů automatizují akce a pracovní postupy, jako je odesílání aktualizací nebo generování sestav, za účelem omezení ruční a opakující se práce.
Autonomní agenti pracují samostatně na plnění cílů, podle potřeby upravují plány a provádějí eskalaci, když se vyžaduje zásah člověka.

Každý typ agenta AI má v závislosti na vašich cílech různé silné stránky, všechny jsou ale vytvořené tak, aby podporovaly organizace při zjednodušování způsobu jejich práce.

Jak organizace používají agenty AI

Provozní efektivita a snížení nákladů

Týmy můžou používat agenty AI ke každodenním úkolům, jako je zadávání dat, vytváření sestav nebo sledování inventáře. Můžou tak pracovat rychleji a trávit méně času ruční prací. Tento druh automatizace nejen zrychluje provoz – snižuje také množství času, který váš tým tráví opakující se prací, a snižuje náklady, aniž byste museli obětovat přesnost.

Například organizace napříč sektory, jako jsou finance, zdravotnictví a výroba, využívají agenty AI ke zpracování úloh, jako je zadávání dat, služby zákazníkům a prediktivní údržba. Téměř 70 procent společností z žebříčku Fortune 500 využívá Microsoft 365 Copilota k provádění opakujících se a rutinních úkolů. Agenti AI jsou také připraveni pomoci organizacím dosáhnout ještě lepších výsledků prostřednictvím automatizace určitých úkolů (nebo celých pracovních postupů) vaším jménem.

Díky využití agentů AI v praxi začínají společnosti sledovat zvýšení produktivity a úspory nákladů v provozu back-office a dalších podpůrných funkcích.

Služby zákazníkům

Týmy zákaznických služeb používají agenty využívající umělou inteligenci k rychlejšímu a konzistentnějšímu zpracování velkých objemů požadavků. Tito agenti odpovídají na běžné otázky, směrují složitější problémy na správnou osobu a uvolňují lidské agenty, aby se mohli soustředit na osobnější podporu.

Agenti AI, jako jsou chatboti, pomáhají zkracovat doby čekání, zlepšovat kvalitu odpovědí a zvyšovat spokojenost zákazníků napříč odvětvími, od elektronického obchodování a bankovnictví až po pohostinství. Například tým ABN AMRO vytvořil pomocí Copilot Studia agenta, který zákazníkům banky pomůže se vším, od odblokování debetní karty až po změnu limitu pro výběr v bankomatu.

Analýza dat

Agenti AI pomáhají při rozhodování pomocí analýzy velkých objemů dat v reálném čase a odkazování na trendy, rizika nebo příležitosti. Díky tomu můžou týmy jednat rychle a bez obav, zejména při práci s rychle se měnícími trhy nebo složitými informacemi.

Týmy například vytvářejí agenty AI, kteří identifikují změny v chování zákazníků, monitorují výkon dodavatelského řetězce nebo předvídají tržní trendy. Ve finančních službách tito agenti podporují analýzu portfolia a modelování rizik. V maloobchodě pomáhají upravit ceny nebo inventář na základě sezónních vzorců nebo místní poptávky. Toto je jen několik příkladů toho, jak mohou agenti AI včas poskytovat přehledy, které pomáhají přijímat chytřejší a rychlejší rozhodnutí.

Řízení rizik a dodržování předpisů

Udržování souladu s předpisy a řízení rizik může být časově náročné, ale můžou vám s tím pomoct agenti AI. Monitorují data v reálném čase, označí anomálie a sledují vzorce dodržování předpisů, čímž snižují pravděpodobnost nákladných chyb nebo dohledu.

V odvětvích, jako je zdravotnictví, finance a energetika, je možné agenty AI použít k detekci potenciálních podvodů, sledování změn v zákonných požadavcích a k protokolování aktivit dodržování předpisů. To pomáhá týmům zachytit problémy v rané fázi, vyhnout se penalizacím a zároveň poskytovat vedení větší jistotu, že jsou klíčové procesy dodržovány.

Jak vytvářet a trénovat vlastní agenty AI

Vytváření a trénování vlastních agentů AI je postupný proces, který vyžaduje pečlivé plánování, návrh a vyhodnocení. Tady je deset klíčových kroků, které vám pomohou při vývoji, až se budete učit, jak vytvářet agenty AI a jak je trénovat tak, aby plnili jedinečné cíle vaší organizace.

1. Identifikujte konkrétní případy použití a definujte účel a rozsah agenta

Začněte tím, že jasně definujete, co má agent AI dělat. Zeptejte se sami sebe: Jaký úkol bude provádět? Jaký problém řeší? Jakého výsledku chcete dosáhnout? Nastavte jeho roli jasné hranice, včetně toho, co by měl a neměl dělat. Identifikujte omezení, jaký druh dat bude potřebovat a jaké metriky budou definovat úspěch. Když těmto otázkám věnujete čas, získáte pevný základ pro zbytek projektu.

2. Vyberte architekturu agenta AI a nástroje, které odpovídají vašim potřebám

Dále zvolte rámce a nástroje agenta AI, které nejlépe podporují vaše cíle. Mezi oblíbené možnosti patří Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel a opensourcové knihovny, jako je Hugging Face Transformers. Některé jsou vhodnější pro úlohy v přirozeném jazyce, zatímco jiné nabízejí větší flexibilitu či škálovatelnost.

Pokud chcete zvolit architekturu, zvažte, jaký typ agenta vytváříte, vaše technické dovednosti a jak by architektura fungovala s vašimi stávajícími nástroji a systémy.

3. Shromážděte a připravte trénovací data

Pro vytváření efektivních agentů AI jsou nezbytná vysoce kvalitní trénovací data. Patří sem strukturovaná data, nestrukturovaný text, obrázky nebo historické záznamy. Jakmile data shromáždíte, je potřeba je vyčistit, aby se odstranily chyby nebo nekonzistence. V mnoha případech se musí data označit popisky, aby se agent mohl správně naučit vzorce. Pečlivá příprava dat povede k lepšímu výkonu a spolehlivějším výsledkům.

4. Navrhněte a vytvořte agenta AI

Je čas navrhnout architekturu agenta. Definujte, jak bude přijímat vstupy, zpracovávat informace a vytvářet výstupy. Vytvořte logiku, která propojí zvolený model s daty, systémy nebo uživateli, se kterými bude pracovat. To může zahrnovat uživatelská rozhraní, rozhraní API nebo triggery událostí. Jasný návrh pomůže zajistit, aby agent fungoval spolehlivě a konzistentně.

5. Testujte, vylepšujte a ověřujte agenta AI

Jakmile je váš agent AI v provozu, postupujte podle těchto kroků, abyste jeho výkonnost průběžně testovali, ověřovali a vylepšovali.

Otestujte agenta. Začněte vyhodnocením toho, jak agent funguje v různých scénářích. Pomocí metod, jako je testování částí, testování uživatelů nebo testování A/B, můžete vyhodnotit jeho odpovědi na typické i neobvyklé vstupy. To vám pomůže před širším nasazením zajistit, že funguje spolehlivě.

Ověřte agenta. Porovnejte výstupy agenta s očekávanými výsledky nebo benchmarky. Pokud nefunguje tak, jak potřebujete, proveďte cílené aktualizace jeho logiky, pracovních postupů nebo zdrojů dat. Tento krok vám pomůže potvrdit, že agent vytváří přesné a užitečné odpovědi.

Monitorujte a vylepšujte. Po otestování a ověření pokračujte v monitorování chování agenta v reálných scénářích. Shromažďujte zpětnou vazbu od uživatelů a odborníků na danou problematiku a postupně ho vylepšujte. I malé úpravy můžou výrazně zvýšit jeho efektivitu a spolehlivost.

6. Publikujte agenta AI do stávajícího systému

Integrujte agenta do svých aktuálních systémů a pracovních postupů. Může to zahrnovat jeho propojení s obchodními nástroji nebo komunikačními platformami. Cílem je zpřístupnit agenta těm správným lidem nebo procesům, aby mohl poskytovat hodnotu bez narušování každodenního provozu.

7. Proškolte tým

Agenti AI sice můžou provádět mnoho úkolů, ale zapojení člověka je důležité. Ujistěte se, že zaměstnanci chápou, jak agent zapadá do jejich pracovních postupů a kdy by měli zkontrolovat nebo upravit jeho výstupy. Poskytněte školení nebo dokumentaci, které vašemu týmu pomůžou efektivně využívat agenty a dodržovat principy odpovědné AI.

8. Průběžně monitorujte výkon za účelem optimalizace dopadu

Jakmile bude agent AI aktivní, sledujte, jak funguje. Využívejte údaje o výkonu a zpětnou vazbu od uživatelů k provádění pravidelných aktualizací a vylepšení. Díky tomu agent zůstane přesný, efektivní a bude v souladu s vašimi vyvíjejícími se cíli a pracovními postupy.

Vytváření agentů AI pro zvýšení efektivity vaší organizace

Agenti AI přetváří způsob práce týmů. Tím, že přebírají opakující se úkoly, podporují rozhodování a zlepšují tok informací, pomáhají lidem soustředit se na tu nejdůležitější práci. Vytvoření vlastního agenta AI vyžaduje pečlivé plánování, správné nástroje a průběžné trénování. Výsledkem je ale systém, který roste s vaší organizací a podporuje vaše cíle.

Agenti AI už pomáhají týmům poskytovat výsledky napříč odvětvími a pomáhají organizacím zlepšovat služby zákazníkům, snižovat náklady a spravovat rizika. Začněte pracovat s Copilotem a zjistěte, jak můžou AI asistent pro práci a agenti podporovat vaši organizaci.

Zdroje informací

Prozkoumat další zdroje informací

Žena, která sedí u stolu, drží šálek černé kávy a dívá se na přenosný počítač.

Infografika

Co je to agent?

Podívejte se, jak agenti používají AI k automatizaci a realizaci obchodních procesů.

Zobrazit infografiku

Žena, která sedí na pohovce, pracuje na přenosném počítači a má za sebou kočku.

Studie

Stav agentů AI

Projděte si pět nově vznikajících případů použití agentů AI v této studii společnosti Forrester Research.

Zobrazit studii

Osoba, která sedí u stolu s velkým monitorem zobrazujícím grafy a diagramy a přenosným počítačem, na kterém se zobrazují data.

Video

Spektrum agentů s Copilot Studiem

Zjistěte, jak si můžete snadno navrhnout agenty pro své jedinečné a různorodé podnikové procesy.

Přehrát video

Náklady na vytvoření agenta AI se můžou výrazně lišit v závislosti na složitosti, požadovaných nástrojích a infrastruktuře. V případě jednoduchého použití můžou být náklady omezeny na cloud computing a poplatky za úložiště. Pokročilejší projekty můžou vyžadovat vývojářské prostředky, licenční poplatky a průběžnou údržbu. Cloudové platformy jako Microsoft Azure nabízejí škálovatelné cenové možnosti, které vám pomůžou tyto náklady spravovat.
Přestože předchozí řešení vyžadovala zkušenosti s vývojem, dnešní nástroje bez psaného kódu nebo s minimem psaného kódu, jako je Copilot Studio, usnadňují civilním vývojářům vytvářet agenty AI, aniž by museli mít dovednosti v oblasti kódování. Pro pokročilejší funkce můžou profesionální vývojáři používat nástroje, jako je Azure AI Foundry, a přizpůsobit si a spravovat aplikace využívající umělou inteligenci.
Časová osa závisí na rozsahu projektu. Jednoduché agenty je možné vytvořit během několika dnů pomocí již existujících platforem s minimálním psaním kódu nebo bez psaní kódu. Navržení, trénování, testování a integrace složitějších nebo přizpůsobených agentů může trvat několik týdnů či déle. Průběžné vylepšování je běžnou součástí procesu.
Většina organizací začíná s existujícími architekturami, protože zkracují dobu vývoje a poskytují integrované funkce. Vytvoření úplně od začátku nabízí více možností přizpůsobení, ale vyžaduje více času a odborných znalostí. Pokud nemáte vysoce specializované potřeby, je použití architektury obecně lepší volbou.
Azure AI Foundry poskytuje celou řadu nástrojů pro vytváření agentů AI, včetně Visual Studia, GitHubu a Copilot Studia. Tyto nástroje umožňují všem uživatelům vytvářet agenty napříč vývojářským spektrem. Další informace najdete v tomto podrobném průvodci vývojem aplikací a agentů AI v Azure.

Sledujte Microsoft 365