סוכני בינה מלאכותית יכולים לכלול מגוון רחב של פונקציונליות מעבר לעיבוד שפה טבעית, כולל קבלת החלטות, פתרון בעיות, אינטראקציה עם סביבות חיצוניות וביצוע פעולות.
ניתן לפרוס סוכנים אלה ביישומים שונים כדי לפתור משימות מורכבות בהקשרים ארגוניים שונים, החל מעיצוב תוכנה ואוטומציה של IT ועד כלי יצירת קוד ועוזרי שיחה. הם משתמשים בטכניקות עיבוד שפה טבעית מתקדמות של מודלים של שפה גדולה (LLM) כדי להבין ולהגיב לקלטים של המשתמש שלב אחר שלב ולקבוע מתי לקרוא לכלים חיצוניים.
בליבתם של סוכני בינה מלאכותית נמצאים מודלים של שפה גדולה (LLM). מסיבה זו, סוכני בינה מלאכותית מכונים לעתים קרובות סוכני LLM. מודלים של LLM מסורתיים, כגון מודלים של IBM® Granite™, מייצרים את תגובותיהם על סמך הנתונים המשמשים לאימון שלהם ומוגבלים על ידי מגבלות ידע והיגיון. לעומת זאת, טכנולוגיית סוכנים משתמשת בקריאה לכלי בקצה האחורי כדי להשיג מידע עדכני, לייעל זרימות עבודה וליצור תת-משימות באופן אוטונומי כדי להשיג מטרות מורכבות.
בתהליך זה, הסוכן האוטונומי לומד להסתגל לציפיות המשתמש לאורך זמן. יכולתו של הסוכן לאחסן אינטראקציות קודמות בזיכרון ולתכנן פעולות עתידיות מעודדת חוויה מותאמת אישית ותגובות מקיפות.
1 קריאה זו לכלי עבודה ניתנת להשגה ללא התערבות אנושית ומרחיבה את האפשרויות ליישומים בעולם האמיתי של מערכות בינה מלאכותית אלו. ניתן להגדיר סוכנים על ידי שלושת השלבים או הרכיבים הסוכניים הבאים:
אתחול ותכנון מטרות
למרות שסוכני בינה מלאכותית הם אוטונומיים בתהליכי קבלת ההחלטות שלהם, הם דורשים מטרות וכללים מוגדרים מראש המוגדרים על ידי בני אדם.2 ישנן שלוש השפעות עיקריות על התנהגות הסוכן האוטונומי:
צוות המפתחים שמתכננים ומאמנים את מערכת הבינה המלאכותית הסוכנתית.
הצוות שפורס את הסוכן ומספק למשתמש גישה אליה.
המשתמש שמספק לסוכן הבינה המלאכותית מטרות ספציפיות להשגה וקובע כלים זמינים לשימוש.
בהינתן מטרות המשתמש והכלים הזמינים של הסוכן, סוכן הבינה המלאכותית מבצע פירוק משימות כדי לשפר את הביצועים.3 בעיקרו של דבר, הסוכן יוצר תוכנית של משימות ותת-משימות ספציפיות להשגת המטרה המורכבת.
עבור משימות פשוטות, תכנון אינו צעד הכרחי. במקום זאת, סוכן יכול להרהר באופן איטרטיבי על תגובותיו ולשפר אותן מבלי לתכנן את צעדיו הבאים.