در این مطلب توضیح می‌دهیم ایجنت هوش مصنوعی یا عامل هوش مصنوعی (AI Agent) چیست، بر چه اصولی استوار است و مزایای استفاده از آن چیست. همچنین درباره انواع عامل هوش مصنوعی و نحوه کار آنها توضیح می‌دهیم. در پایان هم با چند نمونه AI agent که شرکت‌های پیشتاز حوزه AI توسعه داده‌اند، آشنا می‌شویم.
فهرست مطالب
ایجنت هوش مصنوعی برنامه‌ای نرم‌افزاری است که از توانایی‌هایی مثل تعامل با محیط خود، جمع‌آوری داده‌ها و استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده برای انجام مستقل وظایف برخوردار است. AI Agent از این توانایی‌ها برای دستیابی به اهداف ازپیش تعیین‌شده بهره می‌برد. انسان‌ها اهداف را تعیین می‌کنند اما عامل هوش مصنوعی بهترین اقدامات لازم برای رسیدن به آن اهداف مستقل را انتخاب می‌کند.
برای مثال، عامل هوش مصنوعی در مرکز تماس را در نظر بگیرید که هدف آن حل مشکلات مشتریان است. این عامل خودکار از مشتری چیزهای مختلفی می‌پرسد، اطلاعات را در اسناد داخلی جستجو می‌کند و با راه‌حلی پاسخ می‌دهد. در مرحله بعد، عامل براساس پاسخ‌های مشتری، تشخیص می‌دهد می‌تواند مشکل را خودش حل کند یا باید آن را به انسان ارجاع دهد.
تمام نرم‌افزارها خودکار طبق دستورالعمل‌های توسعه‌دهنده نرم‌افزار وظایف مختلفی انجام می‌دهند اما چه چیزی باعث می‌شود عوامل هوش مصنوعی یا عوامل هوشمند خاص شوند؟
عوامل هوش مصنوعی عوامل عقلانی (Rational Agents) هستند؛ یعنی براساس ادراک و داده‌های خود تصمیمات منطقی می‌گیرند تا به عملکرد و نتایج بهینه‌ای دست یابند. عامل هوش مصنوعی از طریق رابط‌های فیزیکی یا نرم‌افزاری، محیط خود را حس می‌کند.
برای مثال عامل رباتیک داده‌های حسگرها را جمع می‌کند اما چت‌بات از پرسش‌های مشتریان به‌جای ورودی استفاده می‌کند. عامل هوش مصنوعی از این داده‌ها برای اتخاذ تصمیمی آگاهانه استفاده می‌کند. این عامل داده‌های جمع‌آوری‌شده را تجزیه‌وتحلیل می‌کند تا بهترین نتایج ممکن را برای رسیدن به اهداف تعیین‌شده پیش‌بینی کند؛ در ضمن می‌تواند از این نتایج برای برنامه‌ریزی اقدام بعدی خود استفاده کند؛ برای مثال، خودروهای خودران می‌توانند براساس داده‌های دریافتی از حسگرهای متعدد، موانع موجود در جاده را شناسایی و مسیر خود را هوشمندانه هدایت کنند.
مهم‌ترین مزایای استفاده از ایجنت‌ها یا عوامل هوش مصنوعی به شرح زیر است:
ایجنمت‌های هوش مصنوعی سیستم‌های هوشمند خودمختاری هستند که وظایف مشخصی را بدون نیاز به دخالت انسان انجام می‌دهند. سازمان‌ها از این عوامل برای دستیابی به اهداف خاص و نتایج تجاری کارآمدتر استفاده می‌کنند. هنگامی که تیم‌های تجاری وظایف تکراری را به عوامل هوش مصنوعی واگذار می‌کنند، بهره‌وری آنها افزایش می‌یابد؛ به‌این‌ترتیب عوامل می‌توانند تمرکز خود را بر فعالیت‌های خلاقانه یا بسیار مهم معطوف کنند و ارزش سازمان خود را افزایش دهند.
صاحبان کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از ایجنت‌های هوشمند، هزینه‌های غیرضروری فرایندهای ناکارآمد، خطاهای انسانی و فرایندهای دستی را کاهش دهند. می‌توانید با کمک عوامل هوش مصنوعی وظایف پیچیده را مطمئن‌تر انجام دهید؛ زیرا عوامل خودمختار از مدلی ثابت پیروی می‌کنند که با تغییرات محیطی سازگار می‌شود.
ایجنت‌های هوشمند پیشرفته از فناوری یادگیری ماشینی (ML) برای جمع‌آوری و پردازش مقادیر عظیمی از داده‌های آنی استفاده می‌کنند. این قابلیت به مدیران کسبوکار اجازه می‌دهد هنگام برنامه‌ریزی و تعیین استراتژی‌های آینده، بهتر پیش‌بینی کنند؛ برای مثال هنگام اجرای کمپین تبلیغاتی، می‌توانید برای تحلیل تقاضای محصولات در بخش‌های مختلف بازار از عوامل هوش مصنوعی استفاده کنید.
مشتریان هنگام تعامل با کسب‌وکارها دنبال تجربیات شخصی‌سازی‌شده و جذاب‌اند. ادغام عوامل هوش مصنوعی در سیستم‌های ارائه خدمات به مشتریان امکان شخصی‌سازی پیشنهاد‌های محصول برای هر مشتری، پاسخگویی سریع و ایجاد نوآوری در زمینه تعامل با مشتری و تبدیل مشتری بالقوه به مشتری بالفعل و وفادار را برای صاحبان کسبوکار فراهم می‌کند.
سازمان‌ها انواع مختلفی ازایجنت‌های هوشمند را تولید و پیاده می‌کنند. در ادامه با مهم‌ترین انواع این عوامل آشنا می‌شویم
ایجنت‌های بازتابی ساده فقط براساس قوانین تعریف‌شده و داده‌های لحظه‌ای خود عمل می‌کند. این عامل به شرایطی که فراتر از قوانین باشد، واکنش نشان نمی‌دهد؛ بنابراین مناسب وظایف ساده‌ای است که نیاز به آموزش گسترده ندارند؛ برای مثال، می‌توان از عامل بازتابی ساده برای بازنشانی رمز عبور استفاده کرد که با شناسایی کلمات کلیدی خاص در مکالمه کاربر، این فرایند را اجرا می‌کند.
ایجنت‌های مبتنی‌بر مدل، مشابه عوامل بازتابی ساده عمل می‌کند اما مکانیسم تصمیم‌گیری پیشرفته‌تری دارد. این عامل‌ها به‌جای پیروی از قانونی خاص، قبل از تصمیم‌گیری نتایج و پیامدهای احتمالی را ارزیابی می‌کند. سپس با استفاده از داده‌های پشتیبان، مدلی داخلی از دنیای اطراف خود می‌سازد و از آن برای اتخاذ تصمیمات بهتر بهره می‌برد.
ایجنت‌های مبتنی‌بر هدف که به آنها «عوامل مبتنی‌بر قانون» (Rule-Based Agents) نیز گفته می‌شود، قابلیت‌های استدلالی پیشرفته‌تری دارند. این عوامل علاوه‌بر ارزیابی داده‌های محیط، رویکردهای مختلف را مقایسه می‌کنند تا به بهترین نتیجه ممکن برسند. آنها همیشه کارآمدترین مسیر را انتخاب می‌کنند. این عوامل AI برای انجام وظایف پیچیده‌ای مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای رباتیک مناسب‌اند.
ایجنت مبتنی بر سودمندی از الگوریتم‌های استدلالی پیچیده برای کمک به کاربران از الگوریتم‌های استدلالی پیچیده استفاده می‌کند. این ایجنت سناریوهای مختلف و میزان سودمندی یا مزایای آنها را مقایسه و گزینه‌ای را انتخاب می‌کند که بیشترین پاداش را نصیب کاربر کند؛ برای مثال، مشتریان می‌توانند از عامل مبتنی‌بر سودمندی برای جستجوی بلیت‌های پرواز با کوتاه‌ترین زمان سفر، بدون توجه به قیمت، استفاده کنند.
ایجنت یادگیرنده مدام از تجربیات قبلی خود می‌آموزد تا نتایج را بهبود بدهند. این ایجنت با استفاده از ورودی‌های حسی و مکانیزم‌های بازخورد، به‌مرور عناصر یادگیری خود را تطبیق می‌دهد تا به استانداردهای مشخصی برسد. در ضمن، برای طراحی وظایف جدید از مولد مسئله (Problem Generator) استفاده می‌کند تا با داده‌های جمع‌آوری‌شده و نتایج گذشته خود را آموزش دهد.
عوامل سلسله‌مراتبی گروهی سازمان‌یافته از عوامل هوشمندند که در سطوح مختلفی مرتب شده‌اند. عوامل سطح بالاتر وظایف پیچیده را به وظایف کوچک‌تر تقسیم و انجام آنها را به عوامل سطح پایین‌تر واگذار می‌کنند. هر عامل مستقل عمل می‌کند و گزارش پیشرفت خود را به عامل نظارتی ارائه می‌دهد. سپس عامل سطح بالاتر نتایج را جمع‌آوری و هماهنگی بین عوامل زیرمجموعه را مدیریت می‌کند تا مطمئن شود همه آنها در راستای دستیابی به اهداف تعیین‌شده، عمل می‌کنند.
ایجنت‌های هوش مصنوعی کارشان را با ساده‌سازی و خودکارسازی وظایف پیچیده انجام می‌دهند. بیشتر عوامل خودمختار هنگام انجام وظایف تعیین‌شده از جریان کاری مشخصی پیروی می‌کنند که 3 مرحله دارد:
عامل هوش مصنوعی دستور یا هدف خاصی را از کاربر می‌گیرد. سپس از این هدف برای برنامه‌ریزی وظایفی استفاده می‌کند که نتیجه نهایی را برای کاربر مرتبط و مفید می‌سازند. عامل هدف را به چندین وظیفه کوچک‌تر و قابل‌اجرا تقسیم می‌کند. سپس برای دستیابی به هدف، این وظایف را براساس ترتیب یا شرایط مشخصی اجرا می‌کند.
ایجنت‌های هوش مصنوعی برای موفقیت در وظایف برنامه‌ریزی‌شده به اطلاعات نیاز دارند؛ برای مثال، عامل برای موفقیت در تجزیه‌وتحلیل احساسات مشتری، باید گفتگوها را استخراج کند؛ بنابراین ممکن است دسترسی عوامل هوش مصنوعی به اینترنت ممکن شود تا اطلاعات موردنیاز خود را جستجو و بازیابی کنند. در برخی موارد، عامل هوشمند می‌تواند با سایر عوامل یا مدل‌های یادگیری ماشین تعامل داشته باشد تا به اطلاعات بیشتری دست یابد یا داده‌ها را مبادله کند.
ایجنت هوش مصنوعی پس از جمع‌آوری اطلاعات کافی، وظیفه موردنظر را هوشمند اجرا می‌کند. هنگامی که وظیفه را انجام می‌دهد، آن را از لیست حذف می‌کند و به وظیفه بعدی می‌پردازد. حین انجام وظایف، عامل ارزیابی می‌کند به هدف تعیین‌شده دست یافته است یا نه. برای این کار از بازخوردهای خارجی بهره می‌برد و لاگ‌های خود را بررسی می‌کند. ممکن است در این فرایند، عامل وظایف جدیدی ایجاد و اجرا کند تا به نتیجه نهایی برسد.
در پایان، شما را با 4 نمونه عینی AI agent که به دست شرکت‌های پیشتاز در حوزه AI ساخته شده‌اند، آشنا می‌کنیم.
OpenAI سازمان خالق مدل‌های زبان بزرگ (LLM) معروف مانند GPT-4o وOpenAI o1 است. این شرکت یکی از پیشگامان حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی مکالمه‌ای نیز محسوب می‌شود.
OpenAI با جدیدترین نسخه مدل‌های خود مدل‌های زبانی بسیار پیشرفته‌ای ساخته است که پایه و اساس عوامل خودمختار در کاربردهای مختلف را تشکیل می‌دهند. تحقیقات این سازمان درک زبان را به سطح بالاتری ارتقا داده‌اند و امکاناتی در اختیار عوامل دیجیتال قرار می‌دهند:
صاحبان کسب‌وکارها می‌توانند از طریق API شرکت OpenAI ایجنت‌های مبتنی‌بر GPT را در پلتفرم‌های خود ادغام کنند. این ایجنت‌ها می‌توانند طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند که شامل موارد زیر می‌شود:
شرکت گوگل دیپ مایند مدت‌هاست به تحقیقات پیشرفته در زمینه هوش مصنوعی، به‌ویژه تحقیق در حوزه «یادگیری تقویتی» (Reinforcement Learning)، شهرت یافته است.
دیپ مایند به‌دنبال روش‌هایی است که به ایجنت‌های هوشمند اجازه دهد خودمختار یاد بگیرند و بدون مداخله انسانی تصمیم‌گیری کنند. یکی از کاربردهای مهم این تحقیقات سیستم‌های عامل هوش مصنوعی (Agent AI) هستند که می‌توانند در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند.
دیپ مایند درحال‌توسعه ایجنت‌های است که می‌توانند حجم وسیعی از داده‌های پزشکی را پردازش کرده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده انجام بدهند. این فناوری‌ها به ارائه‌دهندگان خدمات درمانی کمک می‌کنند مراقبت‌های بهداشتی را با بهره‌وری بیشتری ارائه دهند. در ضمن، گوگل خالق مدل‌های قدرتمند Gemini است که در توسعه هوش مصنوعی پیشرفته نقش دارند.
شرکت تحقیقاتی آنتروپیک نیز عامل «کلاد 3.5 سانت» (Claude 3.5 Sonnet) را معرفی کرده؛ است عامل مکالمه پیشرفته‌ای که بر ایمنی، قابلیت اطمینان و هماهنگی با ارزش‌های انسانی تأکید دارد.
کلاد به‌گونه‌ای طراحی شده که مکالمات پیچیده را مدیریت کند، راهنمایی‌های اخلاقی را در اولویت قرار دهد و برای انواع مختلف وظایف، پاسخ‌هایی باکیفیت داشته باشد.
رویکرد آنتروپیک بر پایه توسعه نوعی سیستم‌های هوش مصنوعی است که هم توانمند هم محتاط‌‌ا‌ند و به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که تعصب‌های احتمالی را به حداقل برسانند و میزان بالایی از شفافیت را حفظ کنند. صاحبان کسب‌وکارها می‌توانند از کلاد برای مدیریت پشتیبانی مشتری و ارائه کمک در تحقیقات و آموزش استفاده کنند.
آمازون اکنون از فناوری زیرساختی الکسا برای ایجاد عوامل پیشرفته‌تر AI برای کاربردهای تجاری استفاده می‌کند.
سازمان‌ها از طریق عامل هوش مصنوعی آمازون که الکسا پلاس نام دارد، برای راه‌اندازی کسبوکار خود، عوامل AI فعال‌شده با صدا را پیاده می‌کنند. این عوامل می‌توانند وظایفی را بر عهده بگیرند؛ ازجمله زمان‌بندی جلسات تا سفارش تجهیزات.
آمازون با ادغام الکسا پلاس در عملیات تجاری، این امکان را برای کارکنان فراهم کرده که درلحظه با سیستم‌ها تعامل داشته باشند. چنین رویکردی بهره‌وری را افزایش داده است.
