AIエージェントの誇大広告、説明＆＃8211;あなたが本当に始めるために本当に知っておくべきこと

aiエージェント：より明確な画像

多くの企業は、AIエージェントの概念に取り組んでいます。 この投稿は、10年以上のAI実装エクスペリエンスを活用して、それらを分類することを目的としています。あなたが新人であろうとベテランの専門家であろうと、このガイドは明確さを提供します。

エージェント：新しい概念ではありません

一般的な信念に反して、AIエージェントは新しいものではありません。 彼らの最近の復活は、大規模な言語モデル（LLMS）の進歩によるものであり、それらをより強力で、適応性があり、アクセスしやすくします。

AIエージェントとは？

AIエージェントは、情報を認識し、特定の目標を達成するために行動するシステムです。これには、顧客クエリへの回答、トランザクションの処理、またはスマートホームデバイスの管理が含まれます。

AIエージェントの進化

初期エージェントはしばしば基本的で柔軟性がありませんでした。 現代のLLMはこれに革命をもたらし、自律的な操作を可能にし、効率の向上、より広範な可能性を可能にしました。重要な改善には次のものが含まれます

人間のような相互作用：

llmsは、自然で魅力的な会話を促進し、過去のロボットの相互作用を置き換えます。

• 意思決定の拡張：エージェントは、リアクティブで事前にプログラムされたアクションから、学習された好みと動的条件に基づいてリアルタイムの意思決定に移行しました。
実装プロセスも簡素化されています。 ローコード/ノーコードツール、事前に訓練されたLLMS、およびクラウドサービスは、展開に必要な時間と専門知識を大幅に短縮します。
• それからそして今：ケーススタディ IBMでの2016年のプロジェクトは、従業員に販売およびソーシャルメディアデータへのアクセスを提供することに関与しています。 ソリューションには、複数のエージェントが必要でした。1つはNLP用、1つはSQLクエリ用、もう1つはダイアログ管理用、1つは視覚データ表現用、およびオーケストレーションエージェントです。 これには、6人のチームが必要です 今日、LLMSのおかげで、同じソリューションの実装が大幅に高速になります。 ハードコードダイアログフロー、SQLクエリ、および広範な意図/エンティティトレーニングは不要であり、開発時間が少なくとも50％短縮されます。
現代のLLMSは、自然言語の理解に優れており、コンテキストを意識した意思決定と流動的な会話を可能にします。これにより、より正確でパーソナライズされた、積極的なサポートにつながり、静的関数を超えて動的な問題解決に移行します。

AIエージェントの開始

技術的な詳細に飛び込む前に、これらの重要な手順を考慮してください：

1. ビジネス目標を定義します。目標を明確に明確に表現します（たとえば、顧客満足度や運用効率の向上）。 明確な目的は、技術的な成功がビジネスの失敗になることを妨げます。
2. テクノロジーをユースケースに合わせて調整します。 問題を視覚化する：
ユースケース、シナリオ、および利害関係者を徹底的に理解するためのデザイン思考のような方法を採用してください。
3. データの準備を確保する：データのアクセシビリティ、清潔さ、使いやすさを確認します。 データの準備はしばしば重要なハードルです。
4. これらのポイントに対処した後、適切なテクノロジーとアーキテクチャを探索できます。 データセキュリティと責任あるAIの原則を最初から統合することを忘れないでください。 次は何ですか？

将来の投稿では、さまざまなエージェントタイプ（シンプル、モデルベース、目標ベースなど）と、会話型AIを超えた多様なアプリケーションを検討します。 それまでの間、さらに学習するためにMicrosoftとIBMのリソースを探索し、MicrosoftのAIエージェントサービスを検討してください。

結論

AIエージェントは変換ツールです。 彼らの進化と能力を理解することは、企業が彼らの潜在能力を最大限に活用することを可能にします。 より多くの洞察をお楽しみに！

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