Vad är agentisk AI?

Artificiell intelligens (AI) utvecklas så snabbt att det börjar kännas som att vi lever i en sci-fi-film. Först fanns det prediktiv AI som analyserade data och använde maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga framtida resultat. Sedan gick vi över till generativ AI som skapar nytt innehåll som text, bilder och musik. Nu har vi kommit fram till det agentiska AI-stadiet – AI genererar inte bara innehåll, utan den kan också vara konverserande och självständigt agera och reagera.

Det som skiljer autonoma agenter från sina föregångare är att de kan resonera inte bara utifrån förutsägelser som de gör från stora datamängder, utan också utifrån deras förmåga att uppfatta sin omgivning och sedan vidta autonoma åtgärder, och till och med lära sig av feedback och anpassa sig.

Agentisk AI och AI-agenterna som hjälper den att utföra uppgifter förväntas vara de främsta strategiska teknologitrenderna. Denna utveckling betonar autonomi och anpassningsförmåga. Agentisk AI är redo att omvandla branscher som hälsovård, finans och tillverkning genom att sömlöst integreras med dataplattformar och hjälpa till med tidskrävande jobb. Föreställ dig AI som kan fungera som digital arbetskraft, fatta beslut och anpassa sig till nya situationer med enastående effektivitet.

Innehåll:

• Agentisk AI, definierad
• Hur fungerar agentisk AI?
• Fördelar med agentisk AI
• Agentisk AI och dataplattformar: ett grundläggande partnerskap
• Vad är nästa steg för agentisk AI?

Agentisk AI är tekniken som driver AI-agenter så att de kan agera självständigt utan mänsklig tillsyn. Genom att fungera som en heltäckande plattform underlättar agentisk AI sömlös interaktion mellan AI-agenter och människor, vilket främjar en samarbetsmiljö där båda kan arbeta tillsammans. Den här plattformen har en uppsättning verktyg och tjänster som hjälper AI-agenter att lära sig, anpassa och samarbeta så att de snabbt kan hantera komplexa och dynamiska uppgifter. Det är nästa gräns för AI som är känd för dess förmåga att verka självständigt genom att fatta beslut, anpassa sig till dynamiska situationer, sätta upp mål och resonera.

En av de utmärkande egenskaperna hos agentisk AI är att den kan förenkla utvecklingen och driftsättningen av AI-agenter, så att det blir mindre resurskrävande att integrera AI i den dagliga verksamheten. Med detta ramverk kan företag anpassa AI-agenter för att möta deras specifika behov, oavsett om dessa behov involverar automatisering av repetitiva uppgifter, förbättrad kundservice eller att driva strategiskt beslutsfattande.

Där traditionella AI- system är stela och kämpar med komplexa, flerstegsuppgifter, kan agentisk AI vara flexibel och anpassningsbar. Plattformens flexibilitet och anpassningsförmåga säkerställer att AI-agenter kan skräddarsys för många olika branscher och applikationer. Genom naturlig språkbehandling (NLP) kan agentiska AI-system som Agentforce efterlikna mänskligt beteende, vilket gör dem idealiska för att hantera ett brett spektrum av intrikata och ständigt föränderliga situationer.

Det finns tre huvudfunktioner som bidrar till agentisk AI:

1. Autonomi: Agenter kan utföra uppgifter på egen hand, utan mänsklig tillsyn eller ledning.
2. Anpassningsförmåga: De kan lära sig av sina interaktioner, få feedback och ändra sina beslut baserat på vad de har lärt sig.
3. Målinriktning: De kan ta specifika uppgifter och resonera om hur de ska uppnå dem.

Agentisk AI har potential att förändra hur vi interagerar med teknik. Även om det fortfarande är tidigt, pekar grunden som läggs idag mot en framtid där AI-agenter arbetar med den autonomi och anpassningsförmåga som människorna har. Denna transformativa potential utlovar en förbättrad effektivitet och nya möjligheter till innovation i nästan alla aspekter av våra liv.

Agentisk AI fungerar genom ett komplext nätverk av autonoma programvarukomponenter som kallas "agenter" som tar från enorma mängder data och lär sig av användarnas beteende för att förbättras med tiden. Varje agent är utformad med specifika mål och förmågor, som arbetar i harmoni för att ta itu med komplexa uppgifter. Denna innovativa strategi för agentisk AI bygger på en blandning av avancerad teknik som maskininlärning, NLP och kunskapsrepresentation som hjälper agenter att lära sig, kommunicera och resonera effektivt.

Den underliggande arkitekturen för agentisk AI sitter på en distribuerad systemplattform, vilket säkerställer skalbarhet och hög prestanda. Denna plattform tillåter flera agenter (eller multi-agent) att arbeta samtidigt över olika servrar för att förbättra systemets övergripande effektivitet och tillförlitlighet. Agenter kan samarbeta i realtid genom att dela information och koordinera sina handlingar för att interagera mer intuitivt och sömlöst med användare.

Agentisk AI använder fristående agenter – AI-modeller som självständigt slutför uppgifter och hanterar arbetsflöden med hjälp av maskininlärning, algoritmer och prediktiv analys för att fatta beslut i realtid.

Den följer en process i fem steg för att lösa komplexa problem:

1. Uppfatta: AI-agenter samlar in och avkodar information från källor som sensorer, databaser och gränssnitt för att omvandla data till insikter. De pekar ut meningsfulla mönster och extraherar det som är mest relevant i deras miljö.
2. Resonemang: En stor språkmodell (LLM) vägleder i resonemangsprocessen. Den förstår uppgifter, skapar lösningar och koordinerar specialiserade modeller för jobb som innehållsgenerering eller bildanalys.
3. Agera: Agenter utför uppgifter genom att ansluta till externa system via API:er. Inbyggda skyddsräcken garanterar säkerhet och efterlevnad – som att begränsa behandlingen av försäkringskrav till specifika belopp före granskning av en människa.
4. Lära: Agenter utvecklas genom återkoppling och blir bättre med varje interaktion för att förädla beslut och processer. Denna ständiga förbättring leder till smartare prestanda och högre effektivitet över tid.
5. Samarbeta: Agentverktyg är utformade för att göra det enkelt att distribuera agenter genom att sänka inträdesbarriären för både erfarna programmerare och nykomlingar. Den öppna källkoden hos de agentiska byggverktygen uppmuntrar ytterligare en dynamisk gemenskap av bidragsgivare som kontinuerligt förbättrar plattformen. Detta samarbete påskyndar inte bara utvecklingen av nya funktioner utan säkerställer också att tekniken förblir i framkant inom AI-innovation.

Sammantaget är den operativa mekaniken för agent AI utformad för att främja autonomi, anpassningsförmåga och effektivitet. Genom att använda avancerad teknik och ett samarbetssätt med öppen källkod kommer agentisk AI att förändra olika branscher och roller, vilket förbättrar hur vi interagerar med teknik.

Till exempel, inom kundtjänst, kan autonoma agenter förbättra personanpassade interaktioner, erbjuda proaktiv service och hantera flerkanalssupport. Inom försäljning kan AI-agenter få leads och flytta dem ner i pipelinen, boka möten och svara på frågor dygnet runt. Även inom marknadsföring kan autonoma agenter hantera kampanjer från skapande till optimering. De kan bygga resekartor, och de kan också analysera prestationsmått och rekommendera sätt att förbättra en marknadsföringsplan .

Programvara för agentisk AI är en typ av artificiell intelligens (AI) som kan arbeta självständigt, fatta beslut och utföra uppgifter utan mänsklig inblandning. Dessa system kan lära av sina interaktioner och anpassa sig till nya situationer, vilket förbättrar deras prestanda över tid.

Agentisk programvara är särskilt användbar i miljöer där uppgifterna är komplexa, data finns i överflöd och beslutsfattande i realtid är avgörande. Exempel på AI-agentprogramvara i arbete inkluderar AI-chatbotar som kan hantera kundtjänstförfrågningar och rekommendationssystem som anpassar innehåll eller produkter till personen.

Agentisk AI representerar ett steg framåt inom AI som skiljer den från sina föregående AI-system.

En av dess framstående fördelar är att den förbättrar anpassningsförmågan och effektiviteten hos AI-applikationer. Agentisk AI kan avsevärt påskynda utvecklingsprocesserna genom att automatisera uppgifter och fatta beslut självständigt. Denna autonomi sparar tid och minskar driftkostnaderna. Dessutom säkerställer de komplexa algoritmerna i kärnan av agentisk AI den övergripande prestandan, vilket gör den till en tillgång i alla branscher.

En av de mest övertygande fördelarna med agentisk AI är dess potential att skapa mer personliga och engagerande interaktioner för användare. Genom att efterlikna mänskligt beslutsfattande kan agentisk AI erbjuda intuitiva och sömlösa interaktioner. Oavsett om det är inom kundtjänst, sjukvård eller utbildning kan förmågan att tillhandahålla personlig kundsupport leda till högre användartillfredsställelse och lojalitet.

Autonoma AI-agenter bearbetar stora dataströmmar i realtid, vilket ger handlingskraftiga insikter för smartare beslut. Genom att upptäcka mönster och prognostisera utfall möjliggör de snabbare, datadrivna val med tillförsikt.

Agentisk AI automatiserar repetitiva uppgifter och effektiviserar arbetsflöden, vilket frigör mänskliga team för att fokusera på strategiskt, värdefullt arbete. Med beslutsfattande i realtid och kontinuerligt lärande slutför dessa agenter uppgifter snabbare och med större noggrannhet, vilket ökar den totala effektiviteten.

Framför allt revolutionerar agentisk AI arbetet över branscher och inom arbetsfunktioner genom att använda, lära sig och bygga på företagskunskap för att driva automatisering av arbetsflöden. Nu, med mer avancerade funktioner för att sammanföra olika och mångsidiga datakällor och göra de tillgängliga genom ett gemensamt metadataramverk som talar samma språk, kan företag använda värdet av all data för att automatisera komplexa uppgifter och fatta datadrivna beslut i realtid. Denna sömlösa integration förbättrar effektiviteten och banar väg för nya vägar för innovation och tillväxt.

Genom att kombinera agentisk AI med Data Cloud och Retrieval Augmented Generation (RAG) kan företag använda både strukturerade och ostrukturerada data för att hjälpa kunderna bättre.

Data Cloud s avancerade dataverktyg, kombinerat med autonomt beslutsfattande, fungerar sömlöst tillsammans för smartare resultat. Detta samarbete underlättar skapandet av intelligenta applikationer för att ge en konkurrensfördel genom att anpassa sig till dynamiska affärsmiljöer.

Förutom möjligheten att få tillgång till ett brett utbud av data, förenklar detta partnerskap implementeringsprocessen, vilket förbättrar den övergripande användarupplevelsen. Resultatet blir att företag kan fokusera på sina kärnkompetenser medan dessa avancerade AI-funktioner driver strategiska initiativ. Dessutom lär sig och utvecklas det agentiska AI-skiktet kontinuerligt när systemet bearbetar mer data. Denna kontinuerliga inlärningsslinga innebär att AI-systemet kan anpassa sig till nya data för att leverera exakta insikter och erbjuda mer intelligent beslutsfattande som svar på förändrade förhållanden och krav.

Med fördelen av att ha full tillgång till sina data och kombinera dem med AI, kan företag inom finans, sjukvård, detaljhandel och tillverkning förenkla verksamheten och förbättra kundernas engagemang inom försäljning, service, marknadsföring och handel.

Agentisk AI är väl positionerat för att revolutionera världen. Dess kompatibilitet med befintliga system, förmågan att skapa personliga användarupplevelser och robusta säkerhetsfunktioner gör den till ett oumbärligt verktyg för framtiden.

Innovationer som kommer att förändra branscher som försäljning, service, marknadsföring och handel. Gartner förutspår att "år 2028 kommer 15 % av de dagliga arbetsbesluten att fattas autonomt genom agentisk AI, en höjning från 0 % 2024".

Föreställ dig en värld där AI-agenter sömlöst kan hantera komplexa kundförfrågningar, anpassa marknadsföringsstrategier i realtid och optimera leveranskedjor med oöverträffad effektivitet. Potentialen för att agentisk AI ska kunna effektivisera verksamheten och förbättra kundupplevelsen är enorm.

En av de mest spännande aspekterna av agentisk AI är dess förmåga att lära sig och förbättras över tid. När dessa AI-agenter samlar på sig mer data och erfarenhet kommer deras beslutsförmåga att bli allt mer sofistikerad. Denna kontinuerliga inlärningsprocess kommer att hjälpa företag att ligga före kurvan och reagera snabbt på marknadsförändringar och kundernas behov. Integrationen av agentisk AI med dataplattformar kommer att förändra mycket, ge sömlös tillgång till stora mängder information och möjliggöra mer informerade och snabba beslut.

Dessutom sträcker sig effekten av agentisk AI utanför enskilda branscher. Det har potential att omforma hela ekosystem, främja samarbete och innovation på en global skala. När fler organisationer använder den här tekniken förväntar vi oss att se uppkomsten av nya affärsmodeller och partnerskap som utnyttjar de unika kapaciteterna hos agentisk AI. Denna samarbetsstrategi kommer att driva exponentiell tillväxt och skapa nya möjligheter för både företag och konsumenter.

Ett exempel på agentisk AI är Agentforce, vilket är det agentiska lagret i Salesforce Platform som hjälper företag att få mer gjort, gör det möjligt för representanter att bygga bättre kundrelationer och fungerar som en alltid aktiv digital arbetsstyrka för AI-framgång.

Framtiden för agentisk AI handlar inte bara om vad som är möjligt idag, utan om de oändliga möjligheter som ligger framför oss.

Sarah Sung är senior skribent på Salesforce. Tidigare var hon en livsstilsskribent som skrev om allt från AI och teknik till hälsa och välbefinnande och mat och dryck för publikationer som San Francisco Chronicle och AFAR. Hon har också arbetat med innehållsmarknadsföring på Under Armour, Gap och Travelocity.