admin 
Jei sekate diskusijas apie AI, esate susipažinę su AI agentų sąvoka.
AI agentai gali būti suprantami kaip išmani automatika, kuri veikia savarankiškai, stebi savo aplinką ir atlieka veiksmus be nuolatinio žmogaus indėlio. Skirtingai nuo tradicinės programinės įrangos, kuriai reikia tam tikrų įvesties, kad būtų galima gauti nuspėjamus rezultatus, AI agentai gali prisitaikyti prie įvairių sąlygų ir vartotojų poreikių.
AI agentai gali būti pagrįsti įvairiomis technologijomis, įskaitant didelių kalbų modelius. Jie taip pat gali būti sukurti naudojant kitas AI technologijas, pvz., taisyklėmis pagrįstas sistemas, mašininio mokymosi algoritmus ir specializuotus modelius, pritaikytus konkrečioms užduotims.
Eksperto interviu su Alexander De Ridder iš SmythOS
Savo naujojoje podcast'ų serijoje, AI AEC Show, kalbėjausi su Alexander De Ridder, Belgijos SmythOS įkūrėju, dabar JAV piliečiu, gyvenančiu Teksase. Su mašininiu mokymusi jis dirba nuo 2008 m.
SmythOS yra operacinė sistema su intuityvia sąsaja, skirta dirbtinio intelekto agentams kurti ir valdyti.
„Skirtingai nuo kitų technologijų, kurioms reikalinga visa aplinka ir visos su ja susietos priklausomybės, SmythOS gali veikti su mažu vykdomuoju, visiškai savarankišku, itin efektyviu“, – paaiškino Aleksandras.
Vartotojai gali įdiegti agentus vietiniuose serveriuose ir įmonės debesyse arba integruoti juos į esamas sistemas, nebūdami užrakinti tiekėjo.
SmythOS skatina bendradarbiavimo darbo erdvę, kurioje komandos gali kurti ir dalytis agentais. Vartotojai gali nustatyti erdves skirtingiems skyriams, pvz., rinkodaros, pardavimo ir plėtros, leidžiant komandos nariams dirbti kartu kurdami ir diegdami agentą.
AEC agentai
DI agentai puikiai tinka dinamiškoje statybų verslo aplinkoje. Kadangi jie turi agentūrą, jie gali automatizuoti pasikartojančias užduotis, analizuoti duomenis realiuoju laiku ir priimti arba siūlyti sprendimus.
Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto agentas gali stebėti projekto terminus, įspėti komandos narius apie galimus vėlavimus ir rekomenduoti pakeitimus, kad projektas nenutrūktų.
Aleksandras sako, kad agentas gali deleguoti darbą ir bendradarbiauti su kitomis sistemomis per API. Jis gali valdyti interneto naršyklę arba kompiuterį. Jei jis valdo droną, jis gali fotografuoti, apdoroti jas regėjimo algoritmais ir automatiškai atnaujinti inventoriaus ar progreso duomenų bazes.
Aleksandras įsivaizduoja ateitį, kurioje trilijonai tarpusavyje susijusių agentų veiks įvairiuose sektoriuose, įskaitant statybą. Šie agentai padidins produktyvumą ir sukurs naujų ekonominių galimybių.
„Jų bus visur. Ir kai kurie agentai yra maži. Jie yra tarsi jūsų išmanusis dulkių siurblys. Kiti agentai yra dideli ir organizuoja visą šalies tiekimo grandinę.
Klausykite interviu ir sužinokite daugiau apie įdomią AI agentų ateitį.
