This is the Trace Id: dc490f1c2119911af4480e6bfd9c8e11

Kaip kurti ir mokyti DI agentus

Sužinokite, kaip kurti DI agentus, kurie racionalizuoja užduotis ir palaiko jūsų organizacijos tikslus. 
Sužinokite daugiau

DI agentų apžvalga

DI agentai padeda komandoms racionalizuoti darbą automatizuodami ir vykdydami verslo procesus naudodami natūralios kalbos įvestis ir duomenis. Šiame vadove aprašoma, kaip jie veikia, realūs panaudojimo atvejai ir kaip kurti bei mokyti DI agentus, kad jie padėtų jūsų organizacijai.

Svarbiausi dalykai

  • DI agentai supaprastina užduotis, optimizuoja veiklą ir padeda sumažinti išlaidas bei rankinį darbą.
  • Organizacijos naudoja DI agentus, kad spręstų sudėtingas problemas, tokias kaip klientų aptarnavimo gerinimas, rizikos valdymas ir tendencijų prognozavimas.
  • DI agento kūrimas reikalauja aiškaus planavimo, tinkamų įrankių bei apgalvoto mokymo ir testavimo.
  • Esamos sistemos palengvina DI agentų kūrimą, pritaikytą jūsų komandos specifiniams poreikiams.
  • DI agentų prijungimas prie jūsų sistemų ir komandos mokymas užtikrina sklandesnį priėmimą ir geresnius rezultatus.
  • Nuolatinis stebėjimas palaiko DI agentų tikslumą, efektyvumą ir atitikimą kintantiems verslo tikslams.

Kas yra DI agentai?

Dirbtinio intelekto agentai yra dirbtinio intelekto įrankiai, kurie automatizuoja ir vykdo verslo procesus, dirbdami kartu su žmogumi, komanda ar organizacija arba jų vardu. Jie sukurti padėti žmonėms dirbti efektyviau – ar tai būtų atsakymas į klausimus, informacijos tvarkymas, ar pagalba atliekant daugiapakopes užduotis. Jie apima nuo paprastų raginimo ir atsakymo agentų iki pažangių, visiškai autonominių agentų, galinčių vykdyti visas darbo eigas nuo pradžios iki pabaigos. Kai agentai remiasi jūsų organizacijos duomenimis, lengviau naudotis įrankiais ir informacija neatliekant rankinės paieškos, rūšiavimo ar perjungimo tarp sistemų.

DI agentai padeda sumažinti pasikartojančias užduotis, suprasti sudėtingą informaciją ir palengvina kasdienį darbą. Tai atlaisvina laiką komandoms planuoti, spręsti problemas ir priimti sprendimus.

Kuriant DI agentą reikia atlikti kelis svarbius veiksmus. Reikia nuspręsti, ką agentas turėtų daryti, pasirinkti kūrimo sistemą ir suteikti prieigą prie tinkamos informacijos. Taip pat reikia aiškių gairių, kad būtų laikomasi tikslo. Po agento sukūrimo jis pereina mokymo procesą, kuris apima atsiliepimus, bandomuosius paleidimus ir smulkius patobulinimus, kad veiktų gerai ir atitiktų jūsų komandos tikslus.

Dar greitesniam startui iš anksto paruošti agentai suteikia pranašumą – jie paruošti naudoti ir konfigūruoti iš karto, supaprastindami paleidimo procesą.

DI agentų tipai

Yra keli DI agentų tipai, kiekvienas su savo vaidmeniu:

  • Informacijos gavimo agentai randa informaciją iš patikimų šaltinių, ją analizuoja ir pateikia aiškius atsakymus į vartotojų klausimus.
  • Užduočių agentai automatizuoja veiksmus ir darbo eigas – pavyzdžiui, siunčia atnaujinimus ar generuoja ataskaitas, kad sumažintų rankinį, pasikartojantį darbą.
  • Autonominiai agentai veikia savarankiškai siekdami tikslų, prireikus koreguoja planus ir perduoda sudėtingus klausimus žmonėms.

Kiekvienas DI agento tipas turi skirtingų pranašumų, priklausomai nuo jūsų tikslų, tačiau visi jie sukurti padėti organizacijoms racionalizuoti darbą.

Kaip organizacijos naudoja DI agentus

Veiklos efektyvumas ir sąnaudų mažinimas

Komandos gali naudoti DI agentus kasdienėms užduotims atlikti, pavyzdžiui, duomenų įvedimui, ataskaitų rengimui ar atsargų sekimui. Tai padeda dirbti greičiau ir mažiau laiko skirti rankiniam darbui. Tokio tipo automatizavimas ne tik pagreitina veiklą – jis sumažina laiką, kurį jūsų komanda praleidžia atliekant pasikartojančias užduotis, taip mažindamas išlaidas neprarandant tikslumo.

Pavyzdžiui, organizacijos iš finansų, sveikatos priežiūros ir gamybos sektorių naudoja DI agentus duomens įvesti, klientų aptarnavimui ir prognozuojamai priežiūrai. Beveik 70 procentų „Fortune 500“ įmonių naudoja „Microsoft 365 Copilot“ pasikartojančioms ir nuobodžioms užduotims atlikti – ir DI agentai padeda organizacijoms dar labiau automatizuoti tam tikras užduotis (ar net visus darbo procesus) jūsų vardu.

Naudodamos DI agentus darbe, įmonės pradeda matyti produktyvumo augimą ir išlaidų mažėjimą administracinėse operacijose bei kitose palaikymo funkcijose.

Klientų aptarnavimas

Klientų aptarnavimo komandos naudoja DI agentus, kad greičiau ir nuosekliau apdorotų didelius užklausų kiekius. Šie agentai atsako į dažniausiai užduodamus klausimus, nukreipia sudėtingesnius klausimus tinkamam žmogui ir atlaisvina agentus žmones, kad jie galėtų skirti daugiau dėmesio asmeniniam palaikymui.

Sektoriuose – nuo elektroninės prekybos ir bankininkystės iki apgyvendinimo ir maitinimo – DI agentai, tokie kaip pokalbių robotai, padeda sumažinti laukimo laiką, pagerinti atsakymų kokybę ir padidinti klientų pasitenkinimą. Pavyzdžiui, naudodama „Copilot Studio“, ABN AMRO komanda sukūrė agentą, kuris padeda banko klientams nuo debeto kortelės atblokavimo iki pinigų išėmimo limito keitimo bankomate.

Duomenų analizė

DI agentai padeda priimti sprendimus analizuodami didelius duomenų kiekius realiu laiku ir atkreipdami dėmesį į tendencijas, rizikas ar galimybes. Tai leidžia komandoms greitai ir užtikrintai veikti, ypač kai susiduriama su sparčiai kintančiomis rinkomis ar sudėtinga informacija.

Pavyzdžiui, komandos kuria DI agentus, kad nustatytų klientų elgesio pokyčius, stebėtų tiekimo grandinės veikimą ar prognozuotų rinkos tendencijas. Finansų sektoriuje šie agentai padeda vykdyti portfelio analizę ir rizikos modeliavimą. Mažmeninės prekybos sektoriuje jie padeda koreguoti kainas ar atsargas pagal sezoninius modelius ar vietinę paklausą. Tai tik keli pavyzdžiai, kaip DI agentai gali pateikti laiku gaunamas įžvalgas, kurios padeda priimti protingesnius ir greitesnius sprendimus.

Rizikos valdymas ir atitiktis

Laikytis taisyklių ir valdyti riziką gali būti daug laiko reikalaujantis procesas – bet DI agentai gali padėti. Jie stebi duomenis realiu laiku, žymi anomalijas ir seka atitikties modelius, mažindami brangių klaidų ar praleidimų tikimybę.

Sektoriuose, tokiuose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir energetika, DI agentai gali būti naudojami galimam sukčiavimui aptikti, reguliavimo reikalavimų pokyčiams stebėti ir atitikties veikloms registruoti. Tai padeda komandoms anksti pastebėti problemas ir išvengti baudų, o vadovybei suteikia daugiau pasitikėjimo, kad pagrindiniai procesai vykdomi tinkamai

Kaip kurti ir mokyti DI agentus

Savo DI agentų kūrimas ir mokymas yra nuoseklus procesas, reikalaujantis kruopštaus planavimo, projektavimo ir vertinimo. Štai dešimt pagrindinių žingsnių, kurie padės jums kurti DI agentus ir juos mokyti pagal jūsų organizacijos unikalius tikslus.

1. Nustatykite konkrečius naudojimo atvejus ir apibrėžkite agento paskirtį bei apimtį

Pradėkite aiškiai apibrėždami, ką DI agentas turi daryti. Paklauskite savęs: kokią užduotį jis atliks? Kokią problemą jis sprendžia? Kokio rezultato siekiate? Nustatykite aiškias ribas jo vaidmeniui, įskaitant tai, ką jis turėtų ir ko neturėtų daryti. Identifikuokite apribojimus, kokių duomenų reikės ir kokie rodikliai apibrėš sėkmę. Skirkite laiko atsakyti į šiuos klausimus – tai padės tvirtai pagrįsti visą projekto eigą.

2. Pasirinkite DI agento sistemą ir įrankius, kurie atitinka jūsų poreikius

Tada pasirinkite dirbtinio intelekto agentų sistemas ir įrankius, kurie geriausiai atitinka jūsų tikslus. Populiarūs pasirinkimai yra „Microsoft Copilot Studio“, „LangChain“, „Semantic Kernel“ ir atvirojo kodo bibliotekos, tokios kaip „Hugging Face Transformers“. Kai kurie geriau tinka natūralios kalbos užduotims, o kiti siūlo daugiau lankstumo ar išplečiamumo galimybių.

Rinkdamiesi sistemą, apsvarstykite, kokio tipo agentą kuriate, savo technines žinias ir kaip sistema veiktų su jūsų esamais įrankiais bei sistemomis.

3. Surinkite ir paruoškite mokymo duomenis

Aukštos kokybės mokymo duomenys yra būtini efektyviems dirbtinio intelekto agentams kurti. Tai apima struktūrizuotus duomenis, nestruktūrizuotą tekstą, vaizdus ar istorinius įrašus. Surinkus duomenis, juos reikia išvalyti, kad būtų pašalintos klaidos ar neatitikimai. Daugeliu atvejų duomenys turi būti pažymėti, kad agentas galėtų tiksliai išmokti modelius. Atidžiai paruošus duomenis, pasiekiamas geresnis veikimas ir patikimesni rezultatai.

4. Sukurkite ir suprojektuokite DI agentą

Laikas sukurti agento architektūrą. Apibrėžkite, kaip agentas gaus įvestis, apdoros informaciją ir generuos išvestis. Sukurkite logiką, kuri sujungtų pasirinktą modelį su duomenimis, sistemomis ar vartotojais, su kuriais jis bendraus. Tai gali apimti vartotojo sąsajas, API arba įvykių paleidiklius. Aiškus dizainas padės užtikrinti, kad agentas veiktų patikimai ir nuosekliai.

5. Testuokite, tikslinkite ir tikrinkite DI agentą

Kai jūsų dirbtinio intelekto agentas jau veikia, atlikite šiuos veiksmus, kad išbandytumėte, patvirtintumėte ir patikslintumėte jo veikimą laikui bėgant.

Išbandykite agentą. Pradėkite įvertindami, kaip agentas veikia skirtingose situacijose. Naudokite metodus, tokius kaip vieneto testavimas, vartotojų testavimas ar A/B testavimas, kad įvertintumėte jo atsakymus tiek į įprastas, tiek į kraštutines atvejo įvestis. Tai padeda užtikrinti patikimą veikimą prieš plačiau diegiant.

Patikrinkite agentą. Palyginkite agento išvestis su numatytais rezultatais ar etalonais. Jei veikimas neatitinka reikalavimų, atlikite tikslingus atnaujinimus jo logikoje, darbo procesuose ar duomenų šaltiniuose. Šis žingsnis padeda įsitikinti, kad agentas generuoja tikslius ir naudingus atsakymus.

Stebėkite ir tikslinkite. Po testavimo ir patvirtinimo toliau stebėkite agento elgesį realiose situacijose. Rinkite atsiliepimus iš vartotojų ir srities ekspertų bei laikui bėgant atlikite laipsniškus patobulinimus. Net ir nedideli pakeitimai gali žymiai pagerinti jo efektyvumą ir patikimumą.

6. Paskelbkite DI agentą savo esamoje sistemoje

Integruokite agentą į savo esamas sistemas ir darbo eigas. Tai gali apimti jo prijungimą prie verslo įrankių ar komunikacijos platformų. Tikslas – padaryti agentą prieinamą tinkamiems žmonėms ar procesams, kad jis teiktų naudą nesutrikdydamas kasdienės veiklos.

7. Išmokykite savo komandą

Nors dirbtinio intelekto agentai gali atlikti daug užduočių, žmogaus įsitraukimas yra svarbus. Įsitikinkite, kad darbuotojai supranta, kaip agentas įsilieja į jų darbo procesus ir kada peržiūrėti ar koreguoti jo išvestis. Organizuokite mokymo seansus arba paruoškite dokumentaciją, kad komanda efektyviai naudotų agentus ir laikytųsi atsakingo DI naudojimo principų.

8. Nuolat stebėkite efektyvumą, kad optimizuotumėte poveikį

Kai DI agentas veikia, stebėkite jo veikimą. Naudokite efektyvumo duomenis ir vartotojų atsiliepimus, kad reguliariai atnaujintumėte ir tobulintumėte agentą. Tai padeda agentui išlikti tiksliu, efektyviu ir atitikti jūsų kintančius tikslus bei darbo eigas.

Kurkite dirbtinio intelekto agentus, kad padidintumėte savo organizacijos efektyvumą

DI agentai keičia komandų darbą. Perimdami pasikartojančias užduotis, padėdami priimti sprendimus ir gerindami informacijos srautą, jie padeda žmonėms susitelkti į svarbiausius darbus. Norint sukurti savo dirbtinio intelekto agentą, reikia kruopštaus planavimo, tinkamų įrankių ir nuolatinio mokymo. Tačiau rezultatas – sistema, kuri auga kartu su jūsų organizacija ir palaiko jūsų tikslus.

Dirbtinio intelekto agentai jau padeda komandoms siekti rezultatų įvairiuose sektoriuose, gerindami klientų aptarnavimą, mažindami išlaidas ir valdydami rizikas. Pradėkite naudotis „Copilot“ ir sužinokite, kaip dirbtinio intelekto pagalbinė priemonė darbui ir agentai gali padėti jūsų organizacijai.
Ištekliai

Atraskite daugiau išteklių

Moteris sėdi prie stalo, laiko puodelį juodos kavos ir žiūri į nešiojamąjį kompiuterį.
Informacinė diagrama

Kas yra agentas?

Sužinokite, kaip agentai naudoja DI verslo procesams automatizuoti ir vykdyti.
Peržiūrėti informacinę diagramą
Moteris sėdi ant sofos, dirba nešiojamuoju kompiuteriu, o už jos katė.
Ataskaita

Dirbtinio intelekto agentų būsena

Šioje „Forrester Research“ ataskaitoje apžvelkite penkis naujus dirbtinio intelekto agentų naudojimo atvejus.
Gauti ataskaitą
Žmogus sėdi prie stalo su dideliu monitoriumi, kuriame rodomi diagramos ir grafikai, bei nešiojamuoju kompiuteriu, kuriame rodomi duomenys.
Vaizdo įrašas

Agentų spektras su „Copilot Studio“

Sužinokite, kaip lengvai kurti agentus unikaliems ir skirtingiems verslo procesams.
Žiūrėti vaizdo įrašą

Dažnai užduodami klausimai

  • Dirbtinio intelekto agento kūrimo kaina gali labai skirtis priklausomai nuo sudėtingumo, reikalingų įrankių ir infrastruktūros. Paprasto naudojimo atvejais išlaidos gali apsiriboti debesų kompiuterijos ir saugyklos mokesčiais. Sudėtingesniems projektams gali prireikti kūrėjų išteklių, licencijų mokesčių ir nuolatinės priežiūros. Debesų platformos, tokios kaip „Microsoft Azure“, siūlo keičiamo dydžio įkainius, padedančius suvaldyti šias išlaidas.
  • Nors ankstesni sprendimai reikalavo kūrimo žinių, šiandien tik bazinių programavimo žinių reikalaujantys arba jokių programavimo žinių nereikalaujantys įrankiai, tokie kaip „Copilot Studio“, leidžia paprastiems kūrėjams kurti DI agentus be išankstinių programavimo įgūdžių. Jei reikia pažangesnių funkcijų, profesionalūs kūrėjai gali naudoti įrankius, tokius kaip „Azure“ DI „Foundry“, kad galėtų tinkinti ir valdyti DI pagrįstas programas.
  • Trukmė priklauso nuo projekto apimties. Paprastus agentus galima sukurti per kelias dienas, naudojant jau egzistuojančias tik bazinio programavimo žinių reikalaujančias arba jokių programavimo žinių nereikalaujančias platformas. Sudėtingesnių arba labiau tinkintų agentų kūrimas, mokymas, bandymas ir integravimas gali užtrukti kelias savaites ar ilgiau. Nuolatinis tobulinimas paprastai yra proceso dalis.
  • Dauguma organizacijų pradeda nuo esamų sistemų, nes jos sumažina kūrimo laiką ir suteikia įtaisytąjį funkcionalumą. Kūrimas nuo nulio suteikia daugiau tinkinimo galimybių, bet reikalauja daugiau laiko ir žinių. Naudoti sistemą paprastai yra geresnis pasirinkimas, nebent turite labai specializuotų poreikių.
  • „Azure“ DI „Foundry“ suteikia įvairius įrankius DI agentų kūrimui, įskaitant „Visual Studio“, „GitHub“ ir „Copilot Studio“. Šie įrankiai leidžia visiems vartotojams kurti agentus, nepriklausomai nuo kūrėjo lygio. Norėdami sužinoti daugiau, peržiūrėkite šį nuoseklų vadovą apie DI programų ir agentų kūrimą „Azure“.
Sekite „Microsoft 365“