Jak tworzyć i szkolić agentów AI

Przegląd agentów AI

Agenci AI pomagają zespołom usprawniać pracę, automatyzując i realizując procesy biznesowe za pomocą naturalnych poleceń i danych. Ten przewodnik wyjaśnia, jak działają agenci AI, pokazuje ich zastosowania w praktyce oraz jak je tworzyć i szkolić, by wspierały Twoją organizację.

Kluczowe wnioski

Agenci AI upraszczają zadania, usprawniają operacje i pomagają obniżyć koszty oraz zredukować pracę ręczną.
Organizacje wykorzystują agentów AI do radzenia sobie z trudnymi wyzwaniami, takimi jak poprawa obsługi klienta, zarządzanie ryzykiem i prognozowanie trendów.
Utworzenie agenta AI wymaga jasnego planu, odpowiednich narzędzi oraz przemyślanego szkolenia i testowania.
Dostępne struktury ułatwiają tworzenie agentów AI dopasowanych do konkretnych potrzeb Twojego zespołu.
Podłączenie agentów AI do Twoich systemów i przeszkolenie zespołu zapewnia łatwiejsze wdrożenie i lepsze efekty.
Stały monitoring utrzymuje agentów AI dokładnych, wydajnych i zgodnych ze zmieniającymi się celami biznesowymi.

Czym są agenci sztucznej inteligencji?

Agenci AI to narzędzia AI, które automatyzują i realizują procesy biznesowe, działając razem z osobą, zespołem lub organizacją albo w ich imieniu. Zostały zaprojektowane, by pomagać pracować efektywniej — czy to odpowiadając na pytania, organizując informacje, czy wspierając realizację wieloetapowych procesów. Obejmują one od prostych agentów poleceń i odpowiedzi do w pełni autonomicznych agentów, którzy mogą uruchamiać całe przepływy pracy od początku do końca. Po umieszczeniu danych w organizacji agenci ułatwiają korzystanie z narzędzi i informacji bez ręcznego wyszukiwania, sortowania i przełączania się między systemami.

Agenci AI pomagają zmniejszyć liczbę powtarzalnych zadań, zrozumieć złożone informacje i ułatwić codzienną pracę. Dzięki temu zespoły mają więcej czasu na planowanie, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.

Tworzenie agenta AI wymaga kilku ważnych kroków. Musisz zdecydować, co agent ma robić, wybrać strukturę do jego budowy i zapewnić dostęp do odpowiednich informacji. Potrzebuje też jasnych wytycznych, by nie zboczyć z kursu. Po utworzeniu agent przechodzi proces szkolenia, który obejmuje opinie, testy i drobne poprawki, by działał dobrze i wspierał cele zespołu.

Dla szybszego startu dostępni są gotowi agenci, których można od razu używać i konfigurować, co upraszcza proces uruchomienia.

Typy agentów sztucznej inteligencji

Istnieje kilka typów agentów AI, każdy z inną rolą:

Agenci wyszukujący znajdują informacje z wiarygodnych źródeł, analizują je i zwracają jasne odpowiedzi na pytania użytkowników.
Agenci zadaniowi automatyzują działania i procesy, np. wysyłanie aktualizacji czy generowanie raportów, aby zmniejszyć ręczną, powtarzalną pracę.
Agenci autonomiczni działają samodzielnie, realizując cele, dostosowując plany i eskalując sprawy, gdy potrzebna jest ludzka interwencja.

Każdy typ agenta AI ma inne mocne strony w zależności od Twoich celów, ale wszystkie są stworzone, by wspierać organizacje w usprawnianiu pracy.

Jak organizacje wykorzystują agentów AI

Efektywność działania i redukcja kosztów

Zespoły mogą używać agentów AI do codziennych zadań, takich jak wprowadzanie danych, raportowanie czy śledzenie zapasów. To pomaga pracować szybciej i spędzać mniej czasu na pracy ręcznej. Taka automatyzacja nie tylko przyspiesza operacje, ale zmniejsza też czas, jaki Twój zespół poświęca na powtarzalne zadania, obniżając koszty bez utraty dokładności.

Na przykład organizacje z branż takich jak finanse, opieka zdrowotna czy produkcja wykorzystują agentów AI do zadań takich jak wprowadzanie danych, obsługa klienta czy konserwacja predykcyjna. Prawie 70% firm z listy Fortune 500 używa Microsoft 365 Copilot do wykonywania powtarzających się i żmudnych zadań. Agenci AI mogą pomóc organizacjom jeszcze bardziej, automatyzując niektóre zadania (lub całe procesy) w Twoim imieniu.

Korzystając z agentów sztucznej inteligencji w pracy, firmy zaczynają dostrzegać wzrost produktywności i oszczędności kosztów w operacjach zaplecza i innych funkcjach pomocy technicznej.

Obsługa klienta

Zespoły obsługi klienta używają agentów zasilanych AI, by szybciej i bardziej konsekwentnie obsługiwać dużą liczbę zgłoszeń. Agenci odpowiadają na typowe pytania, kierują bardziej skomplikowane sprawy do odpowiednich osób i odciążają ludzi, którzy mogą skupić się na bardziej spersonalizowanym wsparciu.

W różnych branżach, od handlu elektronicznego i bankowości po hotelarstwo, agenci AI, tacy jak czatboty, pomagają skrócić czas oczekiwania, poprawić jakość odpowiedzi i zwiększyć zadowolenie klientów. Na przykład korzystając zCopilot Studio, zespół ABN AMRO utworzył agenta, który pomaga klientom banku we wszystkim, odblokowywaniu karty debetowej po zmianę limitu wypłat w bankach.

Analiza danych

Agenci AI wspierają podejmowanie decyzji, analizując duże ilości danych w czasie rzeczywistym i wskazując trendy, ryzyka lub szanse. Dzięki temu zespoły mogą działać szybko i pewnie, zwłaszcza na dynamicznych rynkach lub przy złożonych informacjach.

Na przykład zespoły tworzą agentów AI do wykrywania zmian w zachowaniach klientów, monitorowania wydajności łańcucha dostaw czy prognozowania trendów rynkowych. W usługach finansowych agenci wspierają analizę portfela i modelowanie ryzyka. W handlu detalicznym pomagają dostosować ceny lub zapasy na podstawie sezonowych wzorców lub lokalnego popytu. To tylko kilka przykładów, jak agenci AI mogą dostarczać aktualne informacje wspierające mądrzejsze i szybsze decyzje.

Zarządzanie ryzykiem i zgodność

Nadążanie za przepisami i zarządzanie ryzykiem może być czasochłonne, ale agenci AI mogą pomóc. Monitorują dane w czasie rzeczywistym, wykrywają anomalie i śledzą wzorce zgodności, zmniejszając ryzyko kosztownych błędów lub przeoczeń.

W branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse czy energetyka agenci AI mogą wykrywać potencjalne oszustwa, śledzić zmiany w przepisach i rejestrować działania związane ze zgodnością. To pomaga zespołom szybko wykrywać problemy i unikać kar, a także daje kierownictwu większą pewność, że kluczowe procesy są przestrzegane

Jak tworzyć i szkolić własnych agentów AI

Budowa i szkolenie własnych agentów AI to proces krok po kroku, który wymaga starannego planowania, projektowania i oceny. Oto dziesięć kluczowych kroków, które pomogą Ci w procesie tworzenia agentów AI i szkolenia ich pod kątem unikalnych celów Twojej organizacji.

1. Określ konkretne przypadki użycia oraz zdefiniuj cel i zakres działania agenta

Zacznij od jasnego określenia, co agent AI ma robić. Zadaj sobie pytanie: jakie zadanie ma wykonać? Jaki problem rozwiązuje? Jaki rezultat chcesz osiągnąć? Ustal wyraźne granice jego roli, w tym co powinien, a czego nie powinien robić. Zidentyfikuj ograniczenia, jakie dane będą potrzebne i jakie wskaźniki określą sukces. Poświęcenie czasu na odpowiedzi na te pytania stworzy solidne podstawy dla reszty projektu.

2. Wybierz strukturę i narzędzia AI, które odpowiadają Twoim potrzebom

Następnie wybierz strukturę i narzędzia AI, które najlepiej wspierają Twoje cele. Popularne opcje obejmują Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel i biblioteki typu open source, takie jak Hugging Face Transformers. Niektóre lepiej nadają się do zadań związanych z językiem naturalnym, inne oferują większą elastyczność lub skalowalność.

Wybierając strukturę, zastanów się, jaki typ agenta tworzysz, jakie masz umiejętności techniczne oraz jak struktura będzie współpracowała z Twoimi istniejącymi narzędziami i systemami.

3. Zbierz i przygotuj dane treningowe

Dane treningowe wysokiej jakości są niezbędne do tworzenia skutecznych agentów AI. Obejmuje to dane strukturalne, niestrukturalny tekst, obrazy lub zapisy historyczne. Po zebraniu dane trzeba oczyścić, usuwając błędy i niespójności. W wielu przypadkach dane muszą być oznaczone, aby agent mógł dokładnie uczyć się wzorców. Staranne przygotowanie danych przełoży się na lepszą wydajność i bardziej wiarygodne wyniki.

4. Zaprojektuj i zbuduj agenta AI

Czas zaprojektować architekturę agenta. Zdefiniuj, jak agent będzie odbierał dane wejściowe, przetwarzał informacje i generował wyniki. Zbuduj logikę łączącą wybrany model z danymi, systemami lub użytkownikami, z którymi będzie współpracował. Może to obejmować interfejsy użytkownika, API lub wyzwalacze zdarzeń. Jasny projekt pomoże zapewnić, że agent będzie działał niezawodnie i konsekwentnie.

5. Testuj, udoskonalaj i weryfikuj agenta AI

Gdy Twój agent AI zacznie działać, wykonaj te kroki, aby testować, weryfikować i ulepszać jego działanie z czasem.

Przetestuj agenta. Zacznij od oceny, jak agent radzi sobie w różnych scenariuszach. Użyj metod takich jak testy jednostkowe, testy użytkowników lub testy A/B, aby ocenić jego reakcje na typowe i nietypowe dane wejściowe. To pomaga upewnić się, że działa niezawodnie przed szerszym wdrożeniem.

Zweryfikuj agenta. Porównaj dane wyjściowe agenta z oczekiwanymi wynikami lub testami porównawczymi. Jeśli nie działa tak, jak powinien, wprowadź ukierunkowane zmiany w logice, przepływach pracy lub źródłach danych. Ten krok pomaga potwierdzić, że agent generuje dokładne i przydatne odpowiedzi.

Monitoruj i udoskonalaj. Po testach i weryfikacji kontynuuj monitorowanie zachowania agenta w rzeczywistych sytuacjach. Zbieraj opinie od użytkowników i ekspertów oraz wprowadzaj stopniowe ulepszenia z czasem. Nawet drobne poprawki mogą znacznie zwiększyć skuteczność i niezawodność agenta.

6. Opublikuj agenta AI w swoim istniejącym systemie

Zintegruj agenta z obecnymi systemami i procesami pracy. Może to oznaczać podłączenie go do narzędzi biznesowych lub platform komunikacyjnych. Celem jest udostępnienie agenta odpowiednim osobom lub procesom, aby mógł przynosić wartość bez zakłócania codziennych działań.

7. Przeszkol swój zespół

Chociaż agenci AI mogą wykonywać wiele zadań, udział człowieka jest ważny. Upewnij się, że pracownicy rozumieją, jak agent wpisuje się w ich procesy pracy i kiedy powinni przeglądać lub korygować jego wyniki. Udostępnij sesje szkoleniowe lub dokumentację, aby pomóc zespołowi efektywnie korzystać z agentów i postępować zgodnie z zasadami odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

8. Ciągłe monitorowanie wydajności pozwala optymalizować efekty

Po uruchomieniu agenta AI obserwuj, jak działa. Wykorzystuj dane o wydajności i opinie użytkowników do regularnych aktualizacji i ulepszeń. To pomaga agentowi pozostać dokładnym, wydajnym i zgodnym z Twoimi zmieniającymi się celami i procesami pracy.

Tworzenie agentów AI zwiększających efektywność Twojej organizacji

Agenci AI zmieniają sposób pracy zespołów. Przejmując powtarzalne zadania, wspierając podejmowanie decyzji i usprawniając przepływ informacji, pomagają ludziom skupić się na najważniejszej pracy. Budowa własnego agenta AI wymaga starannego planowania, odpowiednich narzędzi i ciągłego szkolenia. Ale efekt to system, który rozwija się wraz z organizacją i wspiera Twoje cele.

Agenci AI już pomagają zespołom osiągać wyniki w różnych branżach, wspierając organizacje w poprawie obsługi klienta, obniżaniu kosztów i zarządzaniu ryzykiem. Wprowadzenie do funkcji Copilot — poznaj funkcję Copilot, Twojego asystenta AI do pomocy w pracyRozpocznij pracę z funkcją Copilot, aby sprawdzić, jak asystent AI w pracy i agenci mogą wspierać Twoją organizację.

Zasoby

Odkryj więcej zasobów

Kobieta siedząca przy stole, trzymająca filiżankę czarnej kawy i patrząca na laptopa.

Infografika

Czym jest agent?

Dowiedz się, jak agenci wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji i realizacji procesów biznesowych.

Wyświetl infografikę

Kobieta siedząca na kanapie pracująca na laptopie, a za nią jest kot.

Raport

Stan agentów AI

Zapoznaj się z pięcioma nowymi przypadkami użycia agentów AI w tym raporcie firmy Forrester Research.

Pobierz raport

Osoba siedząca przy biurku z dużym monitorem wyświetlającym wykresy oraz laptopem z danymi,

Wideo

Spektrum agentów z narzędziem Copilot Studio

Dowiedz się, jak w prosty sposób zaprojektować agentów dla Twoich unikatowych i zróżnicowanych procesów biznesowych.

Obejrzyj wideo

Koszt stworzenia agenta AI może się znacznie różnić w zależności od złożoności, potrzebnych narzędzi i infrastruktury. W prostych zastosowaniach koszty mogą ograniczać się do opłat za przechowywanie danych i przetwarzanie w chmurze. Bardziej zaawansowane projekty mogą wymagać zasobów programistycznych, opłat licencyjnych i stałej konserwacji. Platformy w chmurze, takie jak Microsoft Azure oferują skalowalne opcje cenowe ułatwiające zarządzanie tymi kosztami.
Podczas gdy wcześniejsze rozwiązania wymagały wiedzy programistycznej, dzisiejsze narzędzia niskokodowe i bezkodowe, takie jak Copilot Studio umożliwiają deweloperom tworzenie agentów AI bez wcześniejszych umiejętności kodowania. Aby uzyskać bardziej zaawansowane funkcje, profesjonalni deweloperzy mogą korzystać z narzędzi, takich jak Azure AI Foundry do dostosowywania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji i zarządzania nimi.
Czas realizacji zależy od zakresu projektu. Prostych agentów można stworzyć w kilka dni, korzystając z istniejących platform niskokodowych lub bezkodowych. Zaprojektowanie, wytrenowanie, przetestowanie i integracja bardziej złożonych lub spersonalizowanych agentów może wymagać kilku tygodni lub dłużej. Stałe udoskonalanie jest zazwyczaj częścią procesu.
Większość organizacji zaczyna od istniejących struktur, ponieważ skracają one czas tworzenia i oferują wbudowane funkcje. Budowanie od podstaw daje większe możliwości dostosowania, ale wymaga więcej czasu i wiedzy. Korzystanie ze struktury jest zazwyczaj lepszym wyborem, chyba że masz bardzo specjalistyczne potrzeby.
Usługa Azure AI Foundry udostępnia szereg narzędzi do tworzenia agentów AI, w tym Visual Studio, GitHub i Copilot Studio. Te narzędzia umożliwiają wszystkim użytkownikom tworzenie agentów na różnych poziomach zaawansowania programistycznego. Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z tym przewodnikiem krok po kroku dotyczącym opracowywania aplikacji i agentów AI na platformie Azure.

Obserwuj platformę Microsoft 365