ایجنت هوش مصنوعی چیست؟

انواع مختلف ایجنت های هوش مصنوعی کدامند؟

ایجنت ها  هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس قابلیت، نقش، مهارت و نتیجه‌ای که برای ارائه آن آموزش دیده‌اند، دسته‌بندی کرد. در اینجا فهرستی از برخی ایجنت ها  که امروزه ساخته می‌شوند آورده شده است:

• تقویت فردی (ایجنت ها  دستیار یا Copilot): این ایجنت ها  به عنوان دستیار برای کاربران فردی عمل می‌کنند و هدفشان افزایش بهره‌وری و قابلیت‌های آن شخص است (مانند Microsoft 365 Copilot و ChatGPT). آن‌ها می‌توانند در پیش‌نویس کردن محتوا، نوشتن کد یا بازیابی دانش کمک کنند.
• پلتفرم‌های اتوماسیون جریان کار: این نوع ایجنت ها  بر خودکارسازی وظایف تک‌مرحله‌ای یا چندمرحله‌ای تمرکز دارند و به عنوان یک هماهنگ‌کننده و مجری فرآیندِ مبتنی بر هوش مصنوعی برای جریان‌های کاری موجود عمل می‌کنند (مانند Copilot Studio مایکروسافت).
• ایجنت ها  بومی هوش مصنوعی مولد برای راه‌حل‌های تخصصی: این ایجنت ها ، راه‌حل‌هایی هستند که برای دامنه‌ها یا عملکردهای تجاری خاص ساخته شده‌اند (مانند سیستم‌های خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی). آن‌ها یک حوزه خاص را با محوریت هوش مصنوعی بازطراحی می‌کنند.
• کارگران مجازی هوش مصنوعی: این‌ها ایجنت های هستند که به عنوان کارمندان یا اعضای تیم عمل می‌کنند و تحول‌آفرین‌ترین دسته ایجنت ها  به شمار می‌روند. این کارگران مجازی می‌توانند در مدل فعلی شرکت فعالیت کنند و ارزش‌ها را با سرعت بیشتری خلق کنند.

ایجنت مایکروسافت ۳۶۵ کوپایلوت (Microsoft 365 Copilot) برای خودکارسازی، تسریع و بهبود کارهای اداری، دفتری، پردازش اطلاعات و کارهای شناختی روزمره در بستر نرم‌افزارهای آفیس مناسب است.
این ایجنت هوش مصنوعی بخش‌های زیر از فعالیت‌های انسانی را پوشش می‌دهد:
• نگارش و ویرایش متن (در ورد): تبدیل صفحه‌های سفید به پیش‌نویس، بازنویسی، خلاصه کردن اسناد طولانی و ایده‌پردازی.
• تحلیل داده‌ها و گزارش‌گیری (در اکسل): ایجاد جدول‌ها، ترسیم نمودارها، تحلیل روندهای عددی و پاسخ به پرسش‌های پیچیده درباره داده‌ها.
• طراحی ارائه و ساخت اسلاید (در پاورپوینت): تبدیل گزارش‌ها و متن‌ها به اسلایدهای آماده همراه با پیشنهاد تصاویر و ساختار مناسب.
• مدیریت ارتباطات و نامه‌نگاری (در اوت‌لوک): خلاصه‌سازی ایمیل‌های طولانی، پیش‌نویس پاسخ‌ها و برنامه‌ریزی جلسات.
• مدیریت جلسات و همکاری تیمی (در تیمز): ثبت یادداشت خودکار، رونوشت (Transcription) لحظه‌ای از گفتگوها، خلاصه‌سازی جلسات و پیشنهاد سوال.
• بازیابی اطلاعات سازمانی (از طریق Microsoft Graph): جستجو و اتصال به ایمیل‌ها، فایل‌ها، تقویم و چت‌های کاری برای پیدا کردن سریع اطلاعات یا همگام شدن پس از غیبت.

کارمند و ایجنت

شاید به نوعی بتوان ایجنت را با کارمندان متخصص یک موسسه مقایسه کرد .  افرادی که قبلا در آموزشکده ها و موسسات آموزش عالی تربیت و آموزش دیده ند و اکنون در موسسه ما مشغول به فعالیت و کمک هستند و یا کارمندانی که موسسه ما تشخیص داده آنها را میتوان به دوره ها و مراکز آموزشی مختلف اعزام نمود تا ضمن آموزش مورد نظر، به فعالیت تخصصی خود در درجات بالاتر در موسسه ما ادامه دهند. ایجنت ها نیز همینگونه  هستند با یک تفاوت عمده، آنها مجهز به هوش مصنوعی میباشند.

مراحل ساخت ایجنت هوش مصنوعی

شاید نگاهی به سرفصل های ساخت یک ایجنت ، ما را در آشنایی با این پدیده شگفت انگیز عصر، بیشتر کمک کند. مراحل ساخت ایجنت هوش مصنوعی را به صورت گام به گام بررسی خواهیم کرد.

گام اول: تعریف اهداف

قبل از هر چیز، باید مشخص کنید که ایجنت هوش مصنوعی شما چه کارهایی قرار است انجام دهد. آیا هدف شما افزایش فروش است؟ یا بهبود خدمات مشتری؟ با تعیین اهداف، می‌توانید راهبردهای خود را بهتر طراحی کنید.

گام دوم: جمع‌آوری داده‌ها

داده‌ها جزء حیاتی هر سیستم هوش مصنوعی هستند. شما باید داده‌های مرتبط با هدف خود را جمع‌آوری کنید. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات مشتری، الگوهای خرید، نظرات و غیره باشند.

گام سوم: انتخاب الگوریتم مناسب

بسته به نوع ایجنت و هدف شما، باید الگوریتم مناسبی را انتخاب کنید. برخی از الگوریتم‌های معروف شامل:

• درخت تصمیم (Decision Trees)
• شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
• الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)

گام چهارم: پیاده‌سازی مدل

پس از انتخاب الگوریتم، باید مدل خود را پیاده‌سازی کنید. این مرحله شامل کدنویسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌شود. شما می‌توانید از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python، R و Java برای این کار استفاده کنید.

گام پنجم: آموزش مدل

مدل شما باید با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده آموزش ببیند. این مرحله بسیار مهم است زیرا کیفیت داده‌ها و فرآیند آموزش تأثیر زیادی بر عملکرد نهایی ایجنت خواهد داشت.

گام ششم: ارزیابی و بهینه‌سازی

پس از آموزش مدل، باید عملکرد آن را ارزیابی کنید. آیا ایجنت به اهداف تعیین شده دست یافته است؟ با استفاده از معیارهای مختلف، می‌توانید نقاط قوت و ضعف ایجنت را شناسایی کنید و بهینه‌سازی‌های لازم را انجام دهید.

گام هفتم: پیاده‌سازی در دنیای واقعی

پس از ارزیابی و بهینه‌سازی، ایجنت هوش مصنوعی شما آماده است تا در محیط واقعی پیاده‌سازی شود. این مرحله شامل ادغام ایجنت با سیستم‌های موجود و آموزش کاربران برای استفاده از آن می‌شود.

این مقاله را هم بخوانید

ChatGPT چیست؟
تفاوت هوش مصنوعی chatGPT با موتور جستجوی google چیست؟

یک مثال واقعی از شرکتی که با ایجنت ها  هوش مصنوعی کار می‌کند

لنوو (Lenovo)، شرکت فناوری چینی، ایجنت ها  هوش مصنوعی را در دو حوزه اصلی کسب‌وکار خود مستقر کرده است: مهندسی نرم‌افزار و پشتیبانی مشتری. به گفته آرتور هو (Arthur Hu)، مدیر ارشد فناوری لنوو، مهندسان نرم‌افزار در این شرکت تاکنون تا ۱۵ درصد بهبود عملکرد را تجربه کرده‌اند. در بخش خدمات مشتری نیز، بهره‌وری در زمان رسیدگی به تماس‌ها رشد دو رقمی داشته است. در آینده، لنوو در نظر دارد که ایجنت ها  هوش مصنوعی را به عنوان نمایندگانی برای انسان‌ها مستقر کند تا وظایف را به طور مستقل انجام دهند.

جمع‌بندی

امیدوارم با این مقاله توانسته باشید پاسخ سوال خود را بیابید که ایجنت چیست؟ و چطور می‌تواند در دنیای امروز به ما کمک کند. ایجنت‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت هستند و به نظر می‌رسد که در آینده‌ای نزدیک نقش بیشتری در زندگی روزمره ما ایفا خواهند کرد. اگر سوالی دارید یا بخواهید بیشتر درباره‌ی این موضوع بدانید، حتماً در کامنت‌ها بپرسید!