Как создавать и обучать ИИ-агентов

Обзор ИИ-агентов

ИИ-агенты помогают оптимизировать работу, автоматизируя и выполняя бизнес-процессы и используя при этом инструкции и данные на естественном языке. В этом руководстве описаны принципы работы ИИ-агентов, реальные примеры их использования, а также объясняется, как создавать и обучать ИИ-агентов для поддержки вашей организации.

Основные выводы

ИИ-агенты упрощают задачи, оптимизируют операции, помогают снижать затраты и сокращать объем труда, выполняемого вручную.
Организации используют ИИ-агентов для решения сложных задач, таких как улучшение обслуживания клиентов, управление рисками и прогнозирование тенденций.
Создание ИИ-агента требует четкого планирования, правильных инструментов, а также продуманного обучения и тестирования.
Существующие платформы упрощают создание ИИ-агентов, адаптированных к конкретным потребностям вашей компании.
Подключите ИИ-агентов к вашим системам и обучите персонал, чтобы обеспечить более плавное внедрение и лучшие результаты.
Постоянный мониторинг поддерживает точность и эффективность работы ИИ-агентов, а также их соответствие меняющимся бизнес-целям.

Что такое ИИ-агенты?

ИИ-агенты — это инструменты ИИ, которые автоматизируют и выполняют бизнес-процессы, работая вместе с человеком, рабочей группой или организацией либо от их имени. Они созданы, чтобы помогать людям работать эффективнее, будь то ответы на вопросы, организация информации или помощь в выполнении многоэтапных процессов. Существуют самые разные агенты: от простых, работающих по принципу "Вопрос — ответ", до полностью автономных, способных выполнять целые рабочие процессы от начала до конца. Если предоставить ИИ-агентам граундинг в данных вашей организации, агенты упростят для вас использование инструментов и информации, и вам больше не придется искать и сортировать данные вручную, переключаясь между разными системами.

ИИ-агенты помогают сократить число повторяющихся задач, анализировать сложную информацию и устранять проблемы в повседневной работе. Это высвобождает время сотрудников, позволяя им сосредоточиться на планировании, решении проблем и принятии решений.

Создание ИИ-агента состоит из нескольких важных этапов. Сначала нужно решить, что должен делать агент, выбрать платформу для его создания и предоставить ему доступ к нужной информации. Также нужно предоставить агенту четкие инструкции, чтобы он не сбивался с курса. После создания агент проходит обучение с обратной связью, тестовыми запусками и небольшими корректировками, чтобы обеспечить его эффективную работу и поддержку целей компании.

Для более быстрого запуска можно использовать уже существующие агенты: они готовы к использованию и настройке сразу после установки, упрощая начало работы.

Типы ИИ-агентов

Существует несколько типов ИИ-агентов, различающихся по выполняемым им ролям.

Агенты поиска информации находят данные из надежных источников, анализируют их и предоставляют четкие ответы на вопросы пользователей.
Агенты по выполнению задач автоматизируют действия и рабочие процессы — например, отправку обновлений или создание отчетов — чтобы объем однообразной работы, выполняемой вручную.
Автономные агенты работают самостоятельно для достижения определенных целей, корректируя планы по мере необходимости и привлекая человека, когда нужно его участие.

ИИ-агенты разных типов имеют свои сильные стороны в зависимости от ваших целей, но все они созданы для поддержки оптимизации работы организаций.

Как организации используют ИИ-агентов

Повышение операционной эффективности и снижение затрат

Компании могут использовать ИИ-агенты для выполнения ежедневных задач, таких как ввод данных, составление отчетов или отслеживание складских запасов. Это помогает сотрудникам-людям работать быстрее и тратить меньше времени на выполнение задач вручную. Такая автоматизация не только ускоряет работу, но и сокращает затраты времени сотрудников на повторяющиеся задачи, таким снижая накладные расходы без потери точности.

Например, организации, работающие в сфере финансов, здравоохранения и промышленного производства используют ИИ-агентов в таких областях, как ввод данных, служба поддержки клиентов и прогнозное техническое обслуживание. Почти 70 % компаний из списка Fortune 500 используют Microsoft 365 Copilot для выполнения повторяющихся и рутинных задач. ИИ-агенты готовы помочь организациям идти дальше, автоматизируя отдельные задачи или целые рабочие процессы от вашего имени.

Компании, использующие ИИ-агентов для рабочих целей, наблюдают рост производительности труда и экономию затрат на административные операции и другие вспомогательные функции.

Служба поддержки клиентов

Службы поддержки клиентов применяют ИИ-агентов для ускоренной и согласованной обработки большого объема запросов. Эти агенты отвечают на типичные вопросы, перенаправляют более сложные проблемы соответствующим специалистам и высвобождают сотрудников для задач более персонализированной поддержки.

В разных отраслях, от электронной коммерции и банковского дела до гостиничного бизнеса, ИИ-агенты, такие как чат-боты, помогают сократить время ожидания, повысить качество ответов и удовлетворенность клиентов. Например сотрудники банка ABN AMRO, используя Copilot Studio, создали агента, помогающего клиентам банка с самыми разными задачами, от разблокировки дебетовой карты до изменения лимита снятия наличных в банкомате.

Анализ данных

ИИ-агенты помогают принимать решения, анализируя большие объемы данных в реальном времени и выявляя тенденции, риски или возможности. Это помогает персоналу действовать быстро и уверенно, особенно при работе со стремительно меняющимися рынками или сложной информацией.

Например, некоторые компании создают ИИ-агентов для выявления изменений в поведении клиентов, мониторинга эффективности цепочек поставок или прогнозирования рыночных тенденций. В финансовом секторе такие агенты поддерживают анализ портфелей и моделирование рисков. В розничной торговле они помогают корректировать цены или запасы с учетом сезонных колебаний или местного спроса. Это лишь несколько примеров того, как ИИ-агенты могут предоставлять своевременную информацию для поддержки ускоренных и более качественных решений.

Управление рисками и соблюдение требований

Соблюдение нормативных требований и управление рисками требуют много времени, но ИИ-агенты могут помочь и здесь. Они отслеживают данные в реальном времени, выявляют аномалии и контролируют соблюдение правил, снижая риск дорогостоящих ошибок и упущений.

В таких отраслях, как Здравоохранение, финансы и энергетика, ИИ-агенты помогают выявлять потенциальное мошенничество, отслеживать изменения в нормативных требованиях и регистрировать действия по соблюдению требований. Это помогает компаниям своевременно выявлять проблемы и избегать штрафов, а руководству — сохранять уверенность, что важные процессы выполняются

Как создавать и обучать своих собственных ИИ-агентов

Создание и обучение собственных ИИ-агентов — это поэтапный процесс, требующий тщательного планирования, проектирования и оценки. Вот десять основных шагов, которыми вы можете руководствоваться при разработке, пока учитесь создавать и обучать ИИ-агентов для уникальных целей вашей организации.

1. Определите конкретные сценарии использования и сформулируйте цель работы и область действия агента

Начните с четкого определения задач, которые должен выполнять ИИ-агент. Задайте себе вопрос: какую задачу он будет выполнять? Какую проблему он решает? Какого результата вы хотите достичь? Установите четкие границы роли агента, в том числе укажите, что он должен и чего не должен делать. Выявите ограничения. Решите, какие данные потребуются агенту и по каким показателям будет определяться успех. Выделите время, чтобы ответить на эти вопросы, так как они создадут прочную основу для всего проекта.

2. Выберите платформу и инструменты для создания ИИ-агента, соответствующие вашим потребностям

Далее выберите платформы и инструменты для создания ИИ-агентов, лучше всего соответствующие вашим целям. Вот несколько популярных вариантов: Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel и открытые библиотеки, такие как Hugging Face Transformers. Некоторые из них лучше подходят для задач с естественным языком, другие предлагают повышенную гибкость или масштабируемость.

При выборе платформы учитывайте тип создаваемого агента, ваш уровень технической подготовки и совместимость с существующими инструментами и системами.

3. Соберите и подготовьте данные для обучения агента

Качественные обучающие данные жизненно важны для создания эффективных ИИ-агентов. Это могут быть структурированные данные, неструктурированный текст, изображения или записи за прошлые периоды. После сбора данные нужно очистить, чтобы удалить ошибки и несоответствия. Во многих случаях данные нужно маркировать, чтобы агент мог точно распознавать закономерности. Тщательная подготовка данных обеспечит лучшую производительность и более надежные результаты.

4. Спроектируйте и создайте ИИ-агента

Пора приступить к проектированию архитектуры агента. Определите, как агент будет получать входные данные, обрабатывать информацию и выдавать результаты. Создайте логику, которая свяжет выбранную модель с данными, системами или пользователями, с которыми агент будет взаимодействовать. В эту категорию могут входить пользовательские интерфейсы, API или триггеры событий. Четкий проект поможет обеспечить надежную и стабильную работу агента.

5. Протестируйте, доработайте и проверьте ИИ-агента

После запуска ИИ-агента выполните следующие шаги для тестирования, проверки и совершенствования его работы со временем.

Протестируйте агент. Начните с оценки работы агента в различных сценариях. Используйте такие методы, как модульное тестирование, пользовательское тестирование и A/B-тестирование, чтобы оценить реакцию агента в типичных случаях и при пограничных значениях входных данных. Это поможет убедиться в надежности работы агента, прежде чем развертывать его в широких масштабах.

Проверьте правильность работы агента. Сравните результаты агента с ожидаемыми результатами или эталонными значениями. Если агент работает не так, как нужно, внесите целенаправленные изменения в логику, рабочие процессы или источники данных. Этот шаг помогает обеспечить выдачу точных и полезных ответов.

Отслеживайте и совершенствуйте. После тестирования и проверки продолжайте отслеживать поведение агента в реальных условиях. Собирайте отзывы пользователей и специалистов и постепенно улучшайте агент. Даже небольшие корректировки могут значительно повысить эффективность и надежность.

6. Опубликуйте ИИ-агент в вашей существующей системе

Интегрируйте агента в текущие системы и рабочие процессы. Сюда может входить подключение к бизнес-инструментам или платформам для коммуникаций. Цель — сделать агента доступным для нужных людей или процессов, чтобы он приносил пользу, не нарушая при этом повседневной работы компании.

7. Обучите персонал

Хотя ИИ-агенты могут выполнять множество задач, участие человека очень важно. Сотрудники должны понимать, как агент вписывается в их рабочие процессы и когда нужно проверять или корректировать его результаты. Проводите обучающие сессии или предоставляйте документацию, чтобы ваши сотрудники эффективно использовали агентов и следовали принципам ответственного применения ИИ.

8. Постоянно контролируйте работу агента для оптимизации результатов

После ввода в строй ИИ-агента следите за его работой. Используйте данные о качестве работы и отзывы пользователей для регулярных обновлений и улучшений. Это поможет агенту сохранять точность и эффективность, а также соответствовать вашим меняющимся целям и процессам.

Создание ИИ-агентов для повышения эффективности организации

ИИ-агенты меняют подход компаний к работе. Выполняя рутинные задачи, поддерживая принятие решений и улучшая поток информации, агенты дают возможность сотрудникам-людям сосредоточиться на действительно важной работе. Создание собственного ИИ-агента требует тщательного планирования, правильных инструментов и постоянного обучения. Но результатом становится система, которая развивается вместе с организацией и поддерживает ее цели.

ИИ-агенты уже помогают компаниям в разных отраслях достигать результатов, улучшая обслуживание клиентов, снижая затраты и управляя рисками. Начните работу с Copilot, чтобы понять, как рабочий ИИ-помощник и агенты могут поддержать вашу организацию.

Ресурсы

Ознакомьтесь с другими ресурсами

Женщина сидит за столом, держит чашку черного кофе и смотрит на ноутбук.

Инфографика

Что такое агент?

Посмотрите, как агенты используют ИИ для автоматизации и выполнения бизнес-процессов.

Просмотреть инфографику

Женщина сидит на диване и работает на ноутбуке, а у нее за спиной сидит кошка.

Отчет

Состояние ИИ-агентов

Ознакомьтесь с пятью новыми вариантами использования агентов ИИ в этом отчете от Forrester Research.

Получить отчет

Человек сидит за столом с большим монитором, на котором показаны диаграммы и графики, и ноутбуком с данными,

Видео

Разнообразие агентов, создаваемых в Copilot Studio

Узнайте, как легко создавать агенты для уникальных и разнообразных бизнес-процессов.

Посмотреть видео

Стоимость создания ИИ-агента может сильно варьироваться в зависимости от его сложности, нужных инструментов и инфраструктуры. Для простых задач расходы могут ограничиваться оплатой облачных вычислений и хранения данных. Более сложные проекты могут потребовать трудовых ресурсов в лице разработчиков, лицензий и постоянного обслуживания. Облачные платформы, такие как Microsoft Azure, предлагают масштабируемые варианты ценообразования для управления этими расходами.
Раньше для создания решений требовались навыки разработки программ, но современные малокодовые и бескодовые инструменты, такие как Copilot Studio, позволяют обычным людям создавать ИИ-агенты, не имея познаний в программировании. Для создания более сложной функциональности профессиональные разработчики могут использовать инструменты, такие как Azure AI Foundry, чтобы настраивать приложения с искусственным интеллектом и управлять ими.
Сроки зависят от масштаба проекта. Простых агентов можно создать за несколько дней с помощью существующих платформ малокодовой и бескодовой разработки. Более сложные или индивидуализированные агенты могут потребовать нескольких недель или больше на проектирование, обучение, тестирование и интеграцию. Постоянное совершенствование обычно является частью процесса.
Большинство организаций начинают с существующих платформ, так как они сокращают время разработки и обеспечивают встроенную функциональность. Создание с нуля дает больше возможностей для индивидуальной настройки, но требует больше времени и опыта. Использование платформы обычно более предпочтительный вариант при отсутствии очень специализированных требований.
Azure AI Foundry предоставляет набор инструментов для создания ИИ-агентов, в том числе Visual Studio, GitHub и Copilot Studio. Эти инструменты позволяют создавать агенты пользователям с самыми разными навыками разработки. Подробнее можно узнать в пошаговом руководстве по разработке приложений и агентов ИИ в Azure.

Следите за новостями Microsoft 365