ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟
وكلاء الذكاء الاصطناعي عبارة عن مساعدين مدعومين بالذكاء الاصطناعي قادرين على اتخاذ الإجراءات، يعملون بشكل مستقل لتحقيق الأهداف المحددة التي تتضمن مهامًا معرفية.
وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI) عبارة عن برامج برمجية يمكنها التفاعل مع بيئتها التشغيلية، وجمع البيانات وتحليلها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) لأداء المهام المعرفية وإنجاز العمل عبر المشغلات. تعمل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل شبه مستقل أو مستقل، وتتخذ قرارات بناءً على مدخلات المعرفة والإدراكات، وتتواصل بلغة طبيعية، وتتكيف مع المواقف الديناميكية، وتتصرف لتحقيق الهدف المطلوب.
قيمة وكلاء الذكاء الاصطناعي لعمليات المؤسسات.
من خلال القدرة على معالجة المهام المعقدة المتعلقة بالإدراك، بما في ذلك اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تسريع العمليات المعقدة في أثناء العمل بشكل مستقل ضمن بيئات الأعمال الديناميكية.
توفير
خدمة أكثر فعالية وكفاءة مع تنفيذ خالٍ من الأخطاء لمهام الخدمة المعقدة والحساسة مثل الرد على الاستفسارات.
التأكد من
الامتثال والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي عند تنفيذه مع أمان مدمج وحوكمة لوضع الحواجز وتوفير تتبع كامل.
تسريع
عمليات الأعمال مع تنفيذ مسؤول ومستقل للعمل المعرفي وعمليات الأعمال بصورة شاملة.
دفع
التنافسية من خلال أتمتة أسرع وأكثر مرونة لعمليات الأعمال التي تستهدف النتائج المرغوبة بدلاً من التقدم خطوة بخطوة.
ادعم
زيادة الإنتاجية من خلال تعزيز فعالية قوة العمل البشرية لديك وتسريعها باستخدام أدوات المساعدة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تحديد ميزات وكلاء الذكاء الاصطناعي
على عكس تقنيات الأتمتة مثل روبوتات العمليات الروبوتية (RPA)، يمكن تمييز وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال خصائصها بما في ذلك القدرة على التعلم من بيئتها واتخاذ الإجراءات.
مدعومة بالغرض
يتم إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي حول أهداف محددة مسبقًا بدلاً من خطوات العملية. تعمل هذه البرامج نحو هدف محدد باستخدام جميع الإمكانات والمعلومات المتاحة لها، مثل المعرفة المؤسسية والانطباعات من بيئتها.
التخطيط
تعمل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي نحو هدفها من خلال التخطيط أو إنشاء تسلسلات العمل. لقد تقدمت إمكانات التخطيط لوكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير مع تكامل نماذج اللغة الكبيرة.
الاستقلالية/الاستقلالية الجزئية
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل دون تدخل أو مشاركة مباشرة من البشر. يمكنها اتخاذ القرارات والتصرف بمفردها لتحقيق هدفها.
الإدراك
تدرك برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي المعلومات الجديدة وتعالجها فور حدوثها. من خلال الاستفادة من المستشعرات و/أو مدخلات البيانات، يمكنها تقييم بيئة التشغيل الخاصة بها وتكييف إجراءاتها وفقًا لذلك.
الذاكرة
تخزن برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي خططها وتجاربها وتفاعلاتها لتمكين استمرارية عملها، وإبلاغ الإجراءات المستقبلية، وتحسين أدائها.
الاستدلال
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات وحل المشكلات. استنادًا إلى تصوراتها عن البيئة أو الوضع، من خلال معالجة المعلومات الجديدة وربط التصورات بمعرفتها الأساسية وأهدافها المحددة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اختيار أفضل مسار للعمل.
التعلّم
تتعلم برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي من مدخلات البيانات والتجارب. باستغلال خوارزميات التعلم الآلي (ML) لتحسين أدائها، يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي زيادة دقتها وفعاليتها مع مرور الوقت.
الإجراء
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ الإجراءات. بفضل اتصال وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمشغلات وأنظمة التنفيذ مثل تطبيقات ERP، يمكن لها التفاعل مع بيئتها والتأثير عليها لتحقيق الأهداف والأهداف المحددة.
أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يعكس تنوع أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى تنفيذ مجموعة لا حصر لها من المهام الإدراكية عبر الصناعات والبيئات. يتميز كل نوع من أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي، من الانعكاسات البسيطة إلى الهيكلية، بنقاط قوة وخصائص فريدة تجعلها مناسبة لسيناريوهات أتمتة المؤسسات المختلفة.
يعتمد تصنيف وكلاء الذكاء الاصطناعي على سمات مثل التفاعل أو الاستباقية، وطبيعة بيئتها، وما إذا كانت تعمل بمفردها أو كجزء من أنظمة متعددة الوكلاء. على سبيل المثال، قد تتطلب البيئات الثابتة تنفيذ مهام استجابة، بينما ستتطلب التفاعلات الديناميكية أن يتعلم الذكاء الاصطناعي ويتكيف.
يوفر فهم الأنواع القياسية من وكلاء الذكاء الاصطناعي وقابليتها للتطبيق خلفية أساسية لمشهد الأتمتة المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وكلاء الانعكاس البسيط
تعمل وكلاء الانعكاس البسيط التفاعلية، التي تعتمد إجراءاتها على قواعد مسبقة وبيانات أو إشارات حالية فقط، بشكل جيد في المهام الإدراكية البسيطة التي تتطلب استجابة فورية دون الحاجة إلى تفكير موسع. على سبيل المثال، لإعادة تعيين كلمات مرور العملاء عند اكتشاف كلمات رئيسية محددة في محادثة. أو للمنازل الذكية، لضبط درجة الحرارة بناءً على بيانات منظم الحرارة.
برامج وكلاء الانعكاس القائمة على النموذج
باستخدام نموذج داخلي قائم على مدخلات البيانات والتصورات، تقوم برامج الوكلاء المعتمدة على النموذج باتخاذ قرارات مستنيرة تتطلب سياقًا خارج بيانات المهمة الفورية، ما يجعلها فعالة للمهام الأكثر تعقيدًا التي تتضمن توقع النتائج. على سبيل المثال، اقتراح مسارات التشغيل باستخدام الخرائط وتحديثات الموقع.
برامج وكلاء قائمة على الأهداف
من خلال رفع القواعد إلى مستوى آخر، تطبق برامج الوكلاء المعتمدة على الأهداف التفكير لترجيح المسارات المختلفة لتحقيق نتيجة محددة من أجل اختيار النهج الأكثر كفاءة. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد برامج الوكلاء هذه في جدولة المهام التي يجب أن تتوافق مع مواعيد نهائية أو معايير معينة.
وكلاء التعلم
كما يظهر من اسمها، تتطور وكلاء التعلم باستمرار وتحسِّن الأداء بناءً على التجارب والبيانات المجمعة. تعد هذه القدرة على التكيف مناسبة لمهام مثل محركات التوصية التي تعكس تفضيلات المستخدمين بشكل أقرب حيث تتعلم من التعليقات والتفاعلات.
برامج وكلاء عقلانية/قائمة على المنفعة
تعد برامج الوكلاء القائمة على المنفعة هذه مصممة لتقييم الخيارات لتحقيق تخصيص الموارد الأمثل أو أقصى نتيجة إجمالية بناءً على قيم المنفعة أو الفوائد، وهي بذلك تتخذ قرارات تتماشى مع تفضيلات المستخدم وأهدافه. على سبيل المثال، توسيع موارد الحوسبة بناءً على احتياجات التطبيق لتحسين الأداء والتكاليف.
برامج وكلاء هرمية
على غرار المديرين، تقوم برامج الوكلاء الهرمية بتفكيك المهام المعقدة إلى مهام أصغر وتعيينها للوكلاء الفرعيين المتخصصين في المهام. يجمع برنامج الوكيل ذو المستوى الأعلى النتائج وينسق الوكلاء لضمان تحقيق الأهداف بشكل جماعي.
أنظمة متعددة الوكلاء (MAS)
تعمل الأنظمة متعددة الوكلاء، التي تتكون من العديد من برامج الوكلاء المتفاعلة بمستويات متفاوتة من الاستقلالية، على التنسيق/التنافس والتواصل مع بعضها لتحقيق الأهداف المشتركة. تعد الأنظمة متعددة الوكلاء (MAS) مثالية لحل المشكلات المعقدة وزيادة الكفاءة في تطبيقات متنوعة.
الاستخدام المسؤول والأمان والحوكمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
يتطلب دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في أتمتة المؤسسات اتخاذ تدابير أمان لضمان الاستخدام المسؤول، وخصوصية البيانات، والأمان. أصبح نشر الذكاء الاصطناعي المسؤول أمرًا حيويًا بشكل متزايد للحفاظ على الثقة والموثوقية في عمليات الأعمال.
الاستخدام المسؤول
يتطلب النشر المسؤول لوكلاء الذكاء الاصطناعي الشفافية في تنفيذها وأفعالها. إن تحديد نطاق العمل والقيود التي يعمل الوكلاء في إطارها يمكن أن يساعد في منع سوء الاستخدام بينما يضمن أيضًا أن تتماشى إجراءاتها مع القيم والمعايير التنظيمية. يجب أن تتضمن منصات وكلاء الذكاء الاصطناعي رؤية وقابلية تتبع عبر تفاعلات ونشاط الوكلاء لتمكين عمليات التدقيق المنتظمة. يدعم الحفاظ على تحديث أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا أداء الوكلاء على النحو المقصود.
خصوصية البيانات
تتطلب حماية المعلومات الحساسة تنفيذ أطر لضمان حوكمة بيانات صارمة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي دعم الامتثال للخصوصية من خلال اتباع اللوائح ذات الصلة مثل GDPR أو CCPA ومن خلال تطبيق تقنيات إخفاء البيانات مثل التقنيع لإزالة المعلومات الشخصية أو أي معلومات حساسة أخرى من المدخلات. يعد تقييد الوصول إلى البيانات بالمعلومات الضرورية فقط وسيلة أخرى للتخفيف من المخاطر وتعزيز حماية الخصوصية.
الأمن
على غرار أي عملية نشر للذكاء الاصطناعي والأتمتة في المؤسسات، يعد الأمان متطلبًا أساسيًا للتنفيذ الآمن لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يتضمن ذلك استخدام تشفير متقدم لحماية البيانات في أثناء النقل وفي حالة التوقف، بالإضافة إلى تأمين جميع نقاط الوصول. تعد التقييمات الأمنية المنتظمة واختبارات الاختراق ضرورية لتحديد الثغرات الأمنية. يجب أن تكون البيانات المخزنة قابلة للمشاركة مع منصات الأمان المتكاملة وإدارة الأحداث (SIEM). يجب على المنصات استخدام المصادقة متعددة العوامل والحفاظ على بنية تحتية قوية ومحدثة للأمن السيبراني للدفاع ضد التهديدات الأمنية.
ما يجب البحث عنه في منصة الأتمتة الوكيلة.
تتصل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالة ببنية المؤسسة للعمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، وتطبيقات وأنظمة المؤسسة، وعبر البيئات. توفر منصات الأتمتة الوكيلة المفتوحة والمرنة إنشاء وكيل بسهولة مع تكامل سلس للذكاء الاصطناعي لأداء المهام المعرفية إلى جانب إمكانات أمان وحوكمة صارمة لضمان نشر الذكاء الاصطناعي بشكل آمن ومسؤول عبر بيانات المؤسسة وأنظمتها وعملياتها.
إنشاء وكيل من دون تعليمات برمجية
من المفترض ألا يتطلب إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي خبرة في علم البيانات. ابحث عن حلول تمكّن مستخدمي الأعمال (وتسرّع المطورين) من خلال القوالب وتجربة إنشاء الوكلاء البديهية.
اختيار نموذج اللغة الكبير وتخصيصه
يعد اختيار نموذج اللغة الكبير عاملاً مهمًا في تصميم برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعّالة. يتيح التأسيس في المعرفة المؤسسية لبرامج الوكلاء إمكانية مطابقة طريقة عمل عملك لتحقيق نتائج أفضل، بشكل أسرع. ستتصل الحلول الفعالة بأي نموذج لغة كبير (LLM) وتمكّن التخصيص بناءً على بيانات المؤسسة.
مهارة الذكاء الاصطناعي
يمكن إنشاء برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي بمهارات محددة لتنفيذ مهام الأعمال. تمثل المهارات مجموعات من مطالبات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي ترتبط معًا. ابحث عن المنصات التي تسهل الأتمتة الوكيلة السريعة من خلال تجميع مجموعات من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مهارات ذكاء اصطناعي قابلة لإعادة الاستخدام يمكن للآخرين استخدامها لتطوير برامج الوكلاء بشكل أسرع.
الدمج
كما هو مفهوم من الاسم، تتطلب الأتمتة الوكيلة القدرة على دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في مهام سير العمل المؤتمتة بسلاسة. يعد تضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن الأتمتة هو المفتاح لتمكين برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام المعرفية على نطاق واسع. سيحدد إطار الأمان والامتثال المقدم من منصات الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي سلامة نشر برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي وامتثالها. حدد مقدمي الخدمات الذين يقدمون مرونة التكامل من خلال بنية مفتوحة إلى جانب أمان منصة قوي وميزات حوكمة الذكاء الاصطناعي والأتمتة.
التنسيق متعدد الوكلاء
يجب أن تكون برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي قادرة على التعاون عبر العمليات الحيوية للمؤسسات وأن يتم دمجها في بنية مؤسستك. لضمان توافق برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي وتنسيقها، تأكد من أن الحل الذي اخترته يوفر أدوات تنظيم عمليات قوية وميزات تنسيق متعددة الوكلاء. ابحث عن مجموعة شاملة من القدرات التي تشمل تصميم سير العمل السهل، وعمليات تكامل التوصيل والتشغيل، وواجهات برمجة التطبيقات، وعمليات الأتمتة والجدولة القوية للمهام، والمراقبة والتحليلات في الوقت الحقيقي.
حوكمة الذكاء الاصطناعي
تعد الرؤية الكاملة في كل نشاط واستجابة للذكاء الاصطناعي ضرورية لتطبيق سياسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة وحماية بيانات الشركة. ستُمكّنك حلول المؤسسات من وضع حواجز للاستخدام المتسق والتحقق البشري، ومراجعة المحتوى داخل المطالبات واستجابات النموذج من حيث الحساسية والملاءمة، ومراقبة أداء كل من الوكيل والنموذج وتدقيقه. يجب أن توفر السجلات والتحليلات لكل من المطالبات واستجابات النموذج رؤى حول أداء النموذج ودقته.
عناصر التحكم بخصوصية البيانات
ستتمكن حلول الأتمتة الوكيلة للمؤسسات من الامتثال للوائح الخاصة بالصناعة، والالتزام بمبادئ اللائحة العامة لحماية البيانات وخصوصية البيانات، بما في ذلك تشفير المعلومات الحساسة، وتوفير التخزين السحابي للأساسيات فقط. تشمل الإمكانات الأساسية التي يجب البحث عنها طرق التشفير القوية مثل AES-256 للبيانات المخزنة وSSL/TLS للتواصل، وتخزين بيانات الاعتماد وإدارتها بشكل آمن مع تكامل منصات إدارة الوصول المتميز، وقيود وصول صارمة من خلال RBAC وإجراءات المصادقة مثل SAML وMFA وOAuth. شهادات الثقة: SOC 1 Type 2، وSOC 2 Type 2، وISO 27001، وHITRUST، وISO 22301.
أمان متعدد الجوانب
يجب أن يوفر حل الأتمتة الوكيلة الذي تختاره بيئات سحابية قوية ومتعددة المستأجرين مع تشفير البيانات والامتثال لمعايير الخصوصية. يعد الامتثال لمعايير البيانات الرئيسية في الصناعة وشهادات الأمان أمرًا ضروريًا لضمان حماية البيانات. ابحث عن شهادات الأمان مثل ISO27001، وSOC 1 & 2 Type 2.
حالات استخدام برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي حسب وظيفة الأعمال والصناعة.
- قيود اليومية والتسويات:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تسجيل المعاملات بدقة وتوحيدها في الوقت الحقيقي عبر الأقسام. - معالجة الفواتير:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ معالجة الفواتير بدءًا من مطابقة الفواتير بأوامر الشراء وصولاً إلى الدفع. - التقارير المالية والتدقيق:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي مراجعة الوثائق ومراقبة البيانات المالية بشكل مستمر لمساعدة المدققين في إنشاء تقارير مالية دقيقة.
- الإلحاق:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تقديم المعرفة المتخصصة والمساعدة في سير العمل في الوقت الحقيقي ضمن التطبيقات التي يعمل فيها موظفو الخدمة. - الصيانة الوقائية:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي مراقبة المعدات والأنظمة، وتوقع الأعطال المحتملة وبدء تدابير الاستجابة الاستباقية لتقليل وقت التوقف والتكاليف. - دعم العملاء:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي المزودة بمعالجة اللغة الطبيعية الرد على استفسارات العملاء على مدار الساعة لتقليل أوقات الانتظار وتسريع حل الاستفسارات.
- مراقبة الشبكة واكتشاف الحالات الغريبة:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي مراقبة حركة الشبكة بحثًا عن أنماط أو حالات غريبة غير عادية قد تشير إلى تهديد أمني. - الاستجابة للتهديدات الأمنية:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي عزل الأجهزة أو بدء تدابير مضادة كما هو محدد بموجب بروتوكولات أمن المعلومات InfoSec. - أتمتة مكتب المساعدة:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي حل الطلبات الشائعة بشكل مستقل مثل إعادة تعيين كلمات المرور أو توفير أجهزة جديدة.
- معالجة المطالبات:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة توجيه المطالبات وتنفيذ تقييمات الخسائر في الوقت الحقيقي من خلال الاستفادة من بيانات المستشعرات من أجهزة إنترنت الأشياء. - الاكتتاب:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الحقيقي لإنشاء عروض أسعار دقيقة. - الكشف عن الاحتيال:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي البحث عن الأنماط والحالات الرغيبة لاكتشاف مخاطر الاحتيال وتدفق المطالبات الأصلية للوصول إلى معالجة أسرع.
- تشخيصات دقيقة:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تحليل الصور الطبية بدقة (الأشعة السينية، التصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب) باستخدام خوارزميات متقدمة للتعرف على الصور لتسريع التشخيص وتحسين تحديد الحالات الغريبة. - خطط علاج مخصصة:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من مجموعات بيانات متنوعة (تاريخ المرضى، الوراثة، نتائج العلاج، إلخ) لإنشاء خطط مخصصة تقلل من التأثيرات الجانبية المحتملة. - تحسين سير العمل:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تقليل العبء الإداري على اختصاصيي الرعاية الصحية من خلال المساعدة في الأعمال الروتينية المعقدة مثل عمليات التوثيق.
- حل المشكلة:
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تطبيق نصوص محددة مسبقًا، ومعرفة المؤسسة، وخوارزميات التعلم الآلي للتعامل بكفاءة مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء ومشكلاتهم. - خدمة متعددة القنوات:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي التكامل مع منصات التواصل المتعددة (المواقع الإلكترونية، وتطبيقات الهواتف المحمولة، ووسائل التواصل الاجتماعي) لتقديم خدمة موحدة للعملاء عبر القنوات. - التوصيات:
يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي إنشاء توصيات منتجات مخصصة والتواصل بشأنها بناءً على بيانات العملاء مثل تاريخ التصفح وسلوك الشراء.
كيف تعمل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
يتم إنشاء برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي عادةً على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 وتتفاعل مع المستخدمين من خلال المطالبات. تستخدم هذه البرامج الذاكرة طويلة الأجل للحفاظ على السياق وفهمه والتعلم ديناميكيًا في الوقت الحقيقي. يمكن لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع الخدمات والأدوات لاتخاذ الإجراءات وتحقيق أهدافها. تعمل هذه البرامج - وتتعاون، من خلال التنسيق متعدد الوكلاء - عبر أنظمة ووظائف المؤسسة، ما يلغي العزلة في الأتمتة.
على الرغم من أن برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي تتمتع بمجموعات مهارات مختلفة للعمل في بيئات متنوعة، من السيارات ذاتية القيادة إلى الرعاية الصحية، فإن سير العمل الخاص بهم لتنفيذ المهام الإدراكية المعقدة في سياق المؤسسات يتضمن مجموعة من المكونات المشتركة، ما يعكس الخصائص التي تجعل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي متميزة عن التطبيقات الأخرى لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
الإدراك
تقييم بيئة التشغيل الخاصة بها من خلال إدراك وتفسير المعلومات من جميع المصادر المتاحة، مثل المستشعرات أو الكاميرات، بالإضافة إلى المدخلات المباشرة للبيانات، مثل مطالبات المستخدم.
تحديد الهدف/الغاية
تجميع البيانات والمدخلات المدركة لتحديد وترسيخ أهداف واضحة أو غايات وتحديد ما يجب تحقيقه.
الحصول على المعلومات
البحث وجمع المعلومات ذات الصلة من المصادر المتاحة، مثل قواعد المعرفة/قواعد البيانات، والإنترنت، والتفاعلات مع البشر، لإجراء عملية التخطيط واتخاذ القرار.
التفكير المنطقي والتخطيط واتخاذ القرار
العمل باستخدام المعلومات المكتسبة، وتطبيق الخوارزميات والنماذج للتفكير في مسارات التنفيذ المحتملة لتحديد كيفية التقدم نحو أهدافها.
إجراء/تنفيذ
التقدم نحو النتائج المرغوبة من خلال اتخاذ القرارات باستخدام المشغلات أو واجهات البرامج لتنفيذ المهام الرقمية/الفيزيائية.
التعلم والتكيف
نقل التجارب والتعليقات والنتائج إلى المهام المستقبلية من خلال الذاكرة وتطبيق نماذج التعلم لتكييف الاستراتيجيات والسلوكيات من أجل الفعالية والكفاءة والأداء العام.
الاتجاهات التي تشكل مستقبل برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي.
تخصيص الوكيل من دون تعليمات برمجية
أصبح إنشاء برامج وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصة سريعًا وأسهل - ويمكن الوصول إليه دون الحاجة إلى خبرة في علم البيانات. حتى وقت قريب، كان بناء برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة الوكيلة يتطلب مطورين خبراء في الذكاء الاصطناعي لربط إمكانات نموذج اللغة الكبير مع تعليمة برمجية مخصصة لإنشاء وكيل موحد. كانت الفروق الدقيقة والحساسيات في تصميم واختبار مطالبات نموذج اللغة الكبير تمثل حاجزًا كبيرًا أمام التطوير. وعلى الرغم من ذلك، في الوقت الحالي، تعمل الأدوات الخالية من التعليمات البرمجية الجديدة المخصصة لإنشاء برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحويل المشهد بسرعة، ما يتيح لمستخدمي الأعمال إنشاء برامج الوكلاء باستخدام موصلات النماذج الجاهزة، والقدرة على إضافة نموذج human-in-the-loop بسهولة، وحواجز الأمان المدمجة.
أنظمة بيئية من وكيل إلى وكيل
يتجه تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي للأعمال نحو أنظمة متعددة الوكلاء ومن وكيل إلى وكيل. تمثل الاستفادة من أنظمة برامج الوكلاء المرتبطة فرصة كبيرة للمنظمات لتحقيق كفاءة أكبر وتعاون من خلال نشر تقنية الذكاء الاصطناعي. تتميز هذه الأنظمة بالتواصل والتنسيق بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، ما يعزز اتخاذ القرارات بسلاسة لعمليات مستقلة متسارعة مع تخصيص مثالي للموارد. من خلال تقسيم الأهداف المعقدة إلى مكونات تستفيد من الإمكانات المحددة لبرامج وكلاء الذكاء الاصطناعي الفردية، يمكن للأنظمة متعددة الوكلاء تنسيق الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي عبر عمليات المؤسسة. تتيح التقدمات الجديدة في التفاعلات بين الوكلاء إمكانية حل المشكلات الجماعية بين برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي المتصلة، ما يسمح لها بالتنقل في أنظمة الأعمال المعقدة داخل المنظمات وبينها.
الحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول
أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي للوكلاء والداعمة للذكاء الاصطناعي بالفعل قدرتها التحويلية عبر الصناعات. من خلال اعتماد الشركات لتطوير ونشر برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي وتسريعها، تتطور أطر الحوكمة والاعتبارات الأخلاقية وطبيعة الرقابة التنظيمية باعتبارها موضوعات ذات صلة بعيدة المدى للمؤسسات. تهدف الجهود التعاونية على المستوى العالمي إلى معالجة مشكلات واسعة النطاق مثل الصدق القابل للتحقق، وحماية البيانات، والشفافية، والوصول، وسوء الاستخدام، بالإضافة إلى الحاجة إلى حوكمة مرنة وإشراف استراتيجي على أنظمة متعددة الوكلاء. مع تحديد معايير جديدة للحوكمة والذكاء الاصطناعي المسؤول، ستشكل هذه المعايير الموجة التالية من تقدمات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في العمل. سيساهم تنفيذ الأتمتة الوكيلة المستندة إلى أطر الحوكمة المقبولة والإرشادات الأخلاقية في تكوين الثقة ويمكّن النجاح على المدى الطويل.
كيف تدعم منصة الأتمتة الكاملة المدعومة بالذكاء الاصطناعي برامج وكلاء الذكاء الاصطناعي.
قم بإنشاء أتمتة مرنة ومسؤولة ووكيلة وانشرها من خلال حوكمة فعالة ودعم طوال رحلة الأتمتة، بما في ذلك إدارة القوى العاملة، ودمج الأنظمة، والأمان، وقابلية التوسع.
