Het spectrum van AI-agenten is enorm en omvat een scala aan complexiteiten, functionaliteiten en niveaus van autonomie. Inzicht in de nuances van verschillende AI-agenten is cruciaal om hun volledige potentieel te benutten.
Soorten AI-agenten
AI-agenten kunnen grofweg worden gecategoriseerd op basis van hun complexiteit en autonomie. Van eenvoudige regelgebaseerde systemen tot geavanceerde autonome agenten, elk type biedt zijn eigen voordelen en toepassingen.
- Reactieve agenten zijn eenvoudig - bijna mechanisch in de manier waarop ze werken. Denk aan een thermostaat; deze regelt (meestal) de verwarming en airconditioning in een gebouw op basis van één gegevenspunt: de luchttemperatuur. Reactive agents gebruiken regels, die vooraf moeten worden gedefinieerd door het ontwikkelteam, om te reageren op de gegevens die ze te zien krijgen. Ze reageren onmiddellijk op bepaalde omstandigheden en onthouden geen eerdere acties of resultaten. Ze zijn perfect voor veel scenario's, maar zijn niet bruikbaar als de omstandigheden fundamenteel veranderen. Reactive agents worden bijvoorbeeld veel gebruikt in de productiesector, waar systemen herhaaldelijk dezelfde of vergelijkbare taken moeten uitvoeren. Ze zijn ook nuttig in veel gebruikssituaties van financiële diensten; bijvoorbeeld het activeren van een fraudewaarschuwing wanneer een debetkaarttransactie een vooraf ingestelde drempel overschrijdt.
- Deliberatieve agenten ( ook wel doelgerichte agenten genoemd) zijn iets complexer. Ze nemen beslissingen ondersteund door redeneerprocessen die gebaseerd zijn op digitale modellen van hun omgeving. Ze kunnen de voor- en nadelen op lange termijn van verschillende keuzes beoordelen voordat ze handelen. Deliberatieve agenten worden gebruikt in toepassingen zoals robotica waar mobiele eenheden door een veranderende omgeving moeten bewegen en onverwachte uitdagingen het hoofd moeten bieden. Een automatische piloot van een vliegtuig moet bijvoorbeeld de vector, snelheid en/of hoogte kunnen veranderen als reactie op veranderingen in windsnelheid en andere factoren.
- Hybride agenten bouwen voort op de mogelijkheden van deliberatieve agenten door enkele kenmerken van reactieve agenten te integreren. Ze zijn supersnel terwijl ze ook rekening houden met problemen die zich op langere tijdshorizonten kunnen voordoen. Hybride agenten zijn zeer efficiënt en flexibel; ze zijn vooral nuttig in slimme apparaten die eenvoudige taken kunnen uitvoeren zoals je vertellen hoe de aandelenmarkt het vandaag doet, samen met meer ingewikkelde taken zoals je eraan herinneren om op een bepaald tijdstip medicijnen in te nemen of de instelling van de airconditioning te veranderen als een gebouw leeg is.
- Lerende agenten gaan veel verder en kunnen nieuw gedrag aanleren op basis van gegevens uit hun omgeving in het verleden. AI-algoritmen, waaronder versterkings- en supervisieleermodellen, stellen lerende agenten in staat om patronen te herkennen en voorspellingen te doen; ze gebruiken die informatie automatisch om hun reacties te verfijnen. Lerende agenten kunnen zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en zijn geschikt voor situaties waarin regelmatig nieuwe en mogelijk onverwachte gegevens verschijnen. Recommendation engines voor film-apps maken meestal gebruik van learning agents, net als geprogrammeerde handelssystemen die door effectenhuizen worden gebruikt om bepaalde activiteiten te automatiseren.
- Autonome agents werken zelfstandig en hebben geen (al te veel) toezicht nodig van menselijke operators. Ze kunnen de huidige omstandigheden inventariseren en op basis van hun geprogrammeerde doelstellingen de optimale manier bepalen om verder te gaan. Fabrieksrobots die afgewerkte onderdelen van een productieruimte naar de expeditie brengen, maken vaak gebruik van autonome agenten.
- Sociale agenten krijgen tegenwoordig veel aandacht vanwege de manieren waarop ze met mensen kunnen interageren. Ze kunnen de emoties afleiden die iemand voelt en nadrukkelijke reacties genereren en op mensen lijkende interacties hebben. Denk maar aan de beroemde Turingtest. Ze maken gebruik van technologie voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en grote taalmodellen (LLM's) om input te verwerken en output te genereren die gewone mensen kunnen begrijpen. Social agents kunnen, mits goed geïmplementeerd, zeer nuttig zijn bij het bouwen van effectieve chatbots voor klantenservice.
Het kiezen van het beste type AI-agent op basis van de taak die moet worden uitgevoerd, is cruciaal voor een succesvolle gebruikersacceptatie en vertrouwen. Het is duidelijk dat niemand blij zal zijn met een implementatie van een magazijnrobot die alleen eenvoudige reactieve agents gebruikt. De uitdagingen zijn te complex. Ook het bouwen van een autonome agent voor het afhandelen van een relatief eenvoudig level-setting probleem is overkill; het zal te veel tijd kosten om te bouwen, testen en implementeren en zal niet aantoonbaar beter presteren dan iets veel eenvoudigers.
AI-agents, die op de juiste manier worden benaderd, kunnen de operationele efficiëntie verbeteren, routinetaken stroomlijnen en automatiseren, verbeterde besluitvorming binnen de organisatie ondersteunen, interacties van gebruikers (en klanten) met de gegevens en systemen van de organisatie personaliseren, de beveiliging verbeteren en bedrijven aanzienlijke concurrentievoordelen bieden.
Klik voor meer informatie: altair.com/ai-agents.
Deze blogpost is een bijdrage van Altair, wereldleider in computationele intelligentie, voor de lezers van Data Expo. U kunt meer inspiratie opdoen op altair.com/knowledge-graphs of bezoek Altair tijdens Data Expo op stand #21.
