Co powinniśmy wiedzieć o agentach AI?

Agent AI (Agent sztucznej inteligencji) to program komputerowy oparty na sztucznej inteligencji, który jest zaprojektowany do samodzielnego podejmowania decyzji i wykonywania zadań w oparciu o dane wejściowe, cele i otoczenie. Taki agent może działać autonomicznie, uczyć się z doświadczenia i dostosowywać swoje zachowanie w czasie.

W największym skrócie:

Agent AI = autonomiczny system, który „wie co robić” i „robi to sam” przy użyciu AI.

Zdolności agenta:

1. Proste agenty reaktywne
   Działają na podstawie aktualnego stanu środowiska, bez pamięci. Przykład: robot odkurzający omijający przeszkody.
2. Agenty z pamięcią
   Przechowują historię i mogą lepiej podejmować decyzje. Przykład: chatbot zapamiętujący kontekst rozmowy.
3. Agenty uczące się (Learning Agents)
   Używają uczenia maszynowego, by poprawiać swoje działania w czasie. Przykład: system rekomendacji na Netflixie.
4. Agenty celowe (Goal-based)
   Działają, by osiągnąć konkretny cel, analizując możliwe ścieżki. Przykład: AI w grach komputerowych.
5. Autonomiczne agenty wielozadaniowe (Multi-agent Systems)
   Współpracują z innymi agentami. Przykład: floty dronów lub agenty finansowe na giełdzie.

Przykłady zastosowań:

• Asystenci głosowi (Siri, Alexa, ChatGPT z zadaniami agenta)
• Agenci personalni organizujący zadania, spotkania
• AI do obsługi klienta (np. automatyczne czaty)
• Agenty handlowe na giełdzie
• Systemy w autonomicznych pojazdach

2. Jak zaplanować system z agentem AI do konkretnego zastosowania?

Załóżmy, że chcesz zbudować agenta AI do zarządzania zadaniami osobistymi (np. osobisty asystent).

Etapy projektowania:

1. Zdefiniuj cel agenta:

Pomaga użytkownikowi organizować zadania, przypominać o terminach i sugerować priorytety.

2. Środowisko:

• Dane kalendarza, e-maile, lista zadań, kontekst czasu (np. godzina, dzień tygodnia).

3. Zdolności agenta:

• Odczytywanie zadań
• Rozpoznawanie ważności zadań
• Przypominanie o wydarzeniach
• Proponowanie reorganizacji planu dnia

4. Modularny podział:

• Percepcja: odczyt danych (np. Google Calendar API)
• Decyzje: reguły lub AI (np. klasyfikator ważności zadań)
• Akcja: wysyłanie powiadomień, e-maili, sugestii

5. Czy agent się uczy?

Opcjonalnie:

• Tak — uczenie na podstawie tego, które sugestie użytkownik zaakceptował/odrzucił

 Przykładowe narzędzia do budowy agentów AI: