בכתבות קודמות הצגנו בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), בינה מלאכותית מונחית-מטרה (Objective-Driven AI) וכן בינה מלאכותית אינטראקטיבית(Interactive AI). כעת נראה שעולם הבינה המלאכותית נמצא על סף התפתחות נוספת: בינה מלאכותית סוכנת (Agentic AI).
בניגוד למודלים קודמים, סוכני AI מסוגלים לפעול באופן עצמאי, להציב יעדים ולנקוט בפעולות כדי להשיג אותם. הבינה משתמשת בתהליכי חשיבה מתוחכמים כדי לפתור באופן אוטונומי בעיות מורכבות מרובות שלבים, ולמעשה זהו מעבר משמעותי מבינה מלאכותית ריאקטיבית, המגיבה רק לגירויים ולפרומפטים, לבינה מלאכותית פרואקטיבית, שיכולה ליזום פעולות וללמוד מהסביבה שלה.
כיצד עובדת בינה מלאכותית מסוג Agentic AI?
וAgentic AI משלבת יכולות של למידה, תכנון מראש והבנת שפה טבעית. עקרונותיה:
איסוף נתונים ממקורות שונים, כגון חיישנים, מאגרי נתונים וממשקים דיגיטליים.
עיבוד המידע, הבנת המשימה וייצור פתרונות. שלב זה משתמש בטכניקות כמו יצירה משופרת בשליפה (RAG) כדי לגשת למקורות, לשקול אפשרויות שונות, להעריך את הסיכונים והתועלות הכרוכים בכל אחת מהן ולספק תשובה / דרך פעולה מדויקת ורלוונטית.
ביצוע: על ידי שילוב עם כלים ותוכנות חיצוניות, סוכני AI יכולים לבצע במהירות משימות על סמך התוכניות שגיבשו.
בנוסף, ניתן לבנות "סייגים" לסוכנים כדי לוודא שהם מבצעים משימות בצורה נכונה. לדוגמה, סוכן מבוסס בינה מלאכותית בתחום שירות לקוחות יורשה לטפל בתביעות עד סכום מסוים, בעוד שתביעות מעל הסכום יצטרכו להיות מאושרות על ידי נציג אנושי.
למידה: סוכני AI לומדים מהניסיון ומשפרים את ביצועיהם לאורך זמן. המערכת יכולה להבין ולפעול בסביבה מורכבת, לזהות שינויים ולפעול בהתאם.
דוגמאות ליישומי סוכני AI בתחומים שונים:
בעולם ניהול הידע: סוכני AI יכולים לשפר משמעותית את האופן שבו ארגונים אוספים, מארגנים, משתפים ומנצלים את הידע שלהם, על ידי:
מתן המלצות על מידע רלוונטי, כגון מאמרים, מחקרים או מוצרים, על בסיס ההעדפות וההתנהגות של המשתמשים בארגון.
צ'אטבוטים אשר ייתנו תשובות מדויקות ושלמות לשאלות המשתמשים, תוך שימוש במידע המלא של הארגון, ניהול שיחות מורכבות איתם ומתן תשובות מדויקות ומותאמות אישית.
בתחום הרפואי סוכני AI יוכלו:
לנתח צילומים (כגון רנטגן, MRI) ובדיקות אחרות כדי לסייע לאבחון מחלות.
לנתח כמויות גדולות של נתונים ביולוגיים, וע"י כך לסייע במחקר ופיתוח של תרופות חדשות.
דוגמאות נוספות:
סוכנים שיכולים לבצע עסקאות בשוק ההון באופן אוטומטי, תוך שימוש באלגוריתמים מתקדמים, לצד זיהוי וניהול סיכונים פיננסיים.
סוכנים שיכולים לנתח נתונים ממכונות במפעלים תעשייתיים כדי לחזות תקלות לפני שהן מתרחשות, ולבצע משימות מורכבות, כגון הרכבה, בדיקה ובקרת איכות.
לסיכום, תחום הבינה מלאכותית מתפתח ללא הרף, עם השקת טכנולוגיות חדשניות בתדירות גבוהה, כאשר לכל פיתוח כזה ישנו פוטנציאל לשנות את הדרך בה אנו חיים ועובדים. עם התפתחות הטכנולוגיה, סביר להניח כי בעתיד הקרוב נהיה עדים לעוד ועוד יישומים חדשניים בתחום ה-AI בכלל, וב-Agentic AI בפרט, כך שנראה שרק השמים הם הגבול.
מקורות:
Komentarai