7 głównych typów agentów AI [z przykładami]

Agenci AI rozwijają się bardzo dynamicznie w ostatnich latach. Wraz ze wzrostem ich możliwości i złożoności technologii, pojawiło się wiele różnych typów agentów AI.

Agent AI to oprogramowanie wykonujące zadania. W przeciwieństwie do zwykłego chatbota, może podejmować działania w imieniu użytkownika.

Zakres agentów AI jest szeroki — od inteligentnych termometrów i autonomicznych samochodów po agenty z interfejsem czatu. Wszystkie te przypadki użycia mieszczą się w jednej z siedmiu głównych kategorii agentów AI. W tym artykule przedstawię 7 głównych typów agentów AI oraz kilka przykładów agentów AI w rzeczywistych zastosowaniach.

1. Proste agenty reaktywne

Prosty agent reaktywny to system AI, który podejmuje decyzje wyłącznie na podstawie aktualnych danych z otoczenia.

Wykorzystuje zestaw reguł warunek-akcja, aby przyporządkować zaobserwowane dane do konkretnych reakcji. Gdy wykryje określony stan w otoczeniu, wykonuje odpowiednią regułę.

Nie posiada pamięci ani wewnętrznego modelu świata — dlatego może działać skutecznie tylko w środowiskach, w których wszystkie decyzje można podjąć wyłącznie na podstawie bieżących danych.

Przykłady prostych agentów reaktywnych

• Termostat, który włącza ogrzewanie, gdy jest zbyt zimno
• Robot, który skręca po uderzeniu w ścianę (np. Roomba z kotem na górze)
• Podstawowy chatbot, który odpowiada „Hello!”, gdy użytkownik napisze „Hi”.

‍

2. Agenty reaktywne oparte na modelu

Agent reaktywny oparty na modelu to agent AI, który podejmuje decyzje na podstawie zarówno bieżących danych, jak i wewnętrznego modelu świata.

W przeciwieństwie do prostych agentów reaktywnych, ten typ śledzi stan środowiska w czasie. Wykorzystuje model — czyli zapisane informacje o tym, jak działa świat — aby uzupełnić luki, gdy środowisko nie jest w pełni obserwowalne.

Po otrzymaniu nowego sygnału aktualizuje swój stan wewnętrzny, sprawdza reguły warunek-akcja i wybiera najlepszą reakcję, biorąc pod uwagę zarówno bieżące dane, jak i wiedzę z wcześniejszych interakcji.

Przykłady agentów reaktywnych opartych na modelu

• Robot odkurzający, który zapamiętuje układ pomieszczenia i omija już posprzątane obszary
• Agent LLM, który kontynuuje rozmowę, pamiętając wcześniejsze wypowiedzi użytkownika
• Sztuczna inteligencja w grze, która reaguje nie tylko na to, co widzi, ale także na to, co zapamiętała z wcześniejszych etapów rozgrywki

‍

3. Agenty uczące się

Agent uczący się to agent AI, który z czasem poprawia swoje działanie, ucząc się na podstawie własnych doświadczeń.

Składa się z czterech głównych elementów: modułu uczącego, modułu wykonawczego, krytyka oraz generatora problemów.

Moduł wykonawczy wybiera działania, a moduł uczący się dostosowuje zachowanie na podstawie informacji zwrotnej. Krytyk ocenia wyniki działań według ustalonego standardu, a generator problemów proponuje nowe działania do wypróbowania, by usprawnić naukę.

Taka struktura pozwala agentowi dostosowywać się do zmian, udoskonalać strategie i skutecznie działać nawet w nieznanych środowiskach.

Przykłady agentów uczących się

• Agent AI do kryptowalut, który dostosowuje strategie inwestycyjne na podstawie wyników rynkowych
• Silnik rekomendacji, który coraz lepiej podpowiada produkty na podstawie zachowań użytkowników
• Chatbot medyczny, który uczy się na podstawie rozmów z pacjentami, by poprawić dokładność triage’u

‍

4. Agenty oparte na użyteczności

Agent oparty na użyteczności to agent AI, który wybiera działania na podstawie tego, które z nich zapewni najwyższą przewidywaną wartość (użyteczność).

Zamiast dążyć tylko do osiągnięcia celu, taki agent ocenia różne możliwe wyniki i wybiera ten, który maksymalizuje zdefiniowaną funkcję użyteczności.

Dzięki temu radzi sobie w sytuacjach, gdzie istnieje wiele dróg do celu lub gdy trzeba dokonywać kompromisów. Wymaga umiejętności porównywania opcji, przewidywania konsekwencji i oceniania wyników według preferencji lub priorytetów.

Przykłady agentów opartych na użyteczności

• Chatbot sprzedażowy, który priorytetyzuje potencjalnych klientów według szansy na konwersję
• Bot giełdowy, który równoważy ryzyko i zysk, by maksymalizować długoterminowe korzyści
• Chatbot biznesowy, który planuje spotkania tak, by zminimalizować konflikty i maksymalizować wygodę

5. Agenty hierarchiczne

Agent hierarchiczny to agent AI, który organizuje proces podejmowania decyzji w wielu warstwach lub poziomach — wyższe poziomy odpowiadają za cele ogólne, a niższe za konkretne działania.

Taki agent dzieli złożone zadania na mniejsze podzadania, przy czym każda warstwa hierarchii odpowiada za inny zakres decyzji.

Wyższe warstwy mogą planować strategie długoterminowe, a niższe obsługują bieżące dane z czujników i reakcje w czasie rzeczywistym. Komunikacja między warstwami pozwala agentowi łączyć szerokie cele z precyzyjnym wykonaniem.

Taka struktura ułatwia zarządzanie złożonością i skalowanie zachowań w różnych horyzontach czasowych lub priorytetach.

Przykłady agentów hierarchicznych

• W produkcji: agent wyższego poziomu planuje proces montażu, a niższe warstwy sterują ramionami robotów i czasem wykonania
• W inteligentnej fabryce różne warstwy zarządzają harmonogramami produkcji, koordynacją maszyn i operacjami fizycznymi

‍

6. Agenty oparte na celach

Agent oparty na celach to agent AI, który podejmuje decyzje, analizując, które działania pomogą mu osiągnąć określony cel.

Agent otrzymuje jeden lub więcej celów — pożądanych rezultatów, do których dąży. Wykorzystuje algorytmy wyszukiwania lub planowania, by przeanalizować możliwe sekwencje działań i wybrać te, które najprawdopodobniej doprowadzą do celu.

W przeciwieństwie do agentów reaktywnych, nie działa tylko odruchowo — rozważa przyszłe konsekwencje przed podjęciem decyzji. Dzięki temu jest bardziej elastyczny i skuteczny w dynamicznych lub nieznanych środowiskach, choć wymaga większej mocy obliczeniowej.

Przykłady agentów opartych na celach

• System nawigacyjny, który wyznacza najlepszą trasę do celu
• AI rozwiązująca łamigłówki, która szuka ruchów prowadzących do ukończenia zadania
• Ramię robota, które planuje sekwencję ruchów, by skutecznie zmontować produkt

7. Systemy wieloagentowe (MAS)

Na koniec: system wieloagentowy.

System wieloagentowy (MAS) to system składający się z wielu współdziałających agentów AI, które współpracują (lub czasem konkurują), aby osiągnąć indywidualne lub wspólne cele.

Każdy agent w systemie działa niezależnie, posiada własne możliwości, cele i postrzeganie otoczenia.

Agenci ci komunikują się i koordynują — bezpośrednio poprzez wiadomości lub pośrednio, obserwując zmiany w środowisku. Cały system może rozwiązywać problemy zbyt złożone lub rozproszone, by mógł sobie z nimi poradzić pojedynczy agent.

Systemy wieloagentowe mogą być kooperacyjne, konkurencyjne lub łączyć oba podejścia, w zależności od projektu i celów.

Przykłady systemów wieloagentowych

• Autonomiczne pojazdy koordynujące się na skrzyżowaniu, by uniknąć kolizji
• Zestaw botów finansowych zarządza fakturowaniem, wykrywaniem oszustw i raportowaniem dzięki automatyzacji procesów AI
• System łańcucha dostaw, w którym różni agenci zarządzają zapasami, wysyłką i prognozowaniem popytu

Twórz własne agenty AI

Stworzenie spersonalizowanego agenta AI nie jest trudne – i możesz to zrobić za darmo.

Botpress oferuje wizualny kreator przepływów typu „przeciągnij i upuść”, bezpieczeństwo na poziomie korporacyjnym, rozbudowaną bibliotekę edukacyjną oraz aktywną społeczność Discord liczącą ponad 20 000 twórców botów.

Nasza elastyczna platforma pozwala tworzyć dowolne niestandardowe chatboty z dowolnymi integracjami — a Integration Hub zawiera gotowe konektory do najważniejszych kanałów.

Rozpocznij budowę już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

Jakie jest 7 typów agentów AI?

Tych 7 typów to: proste agenty reaktywne, agenty reaktywne oparte na modelu, agenty celowe, agenty użytecznościowe, agenty uczące się, agenty hierarchiczne oraz systemy wieloagentowe.

Czy ChatGPT to agent AI?

Tak, ChatGPT można uznać za agenta AI — odbiera dane wejściowe, przetwarza je i generuje odpowiedzi, często wykorzystując podejście ukierunkowane na cel lub użyteczność, w zależności od sposobu wdrożenia.

Czym są inteligentni agenci i jak działają w środowiskach cyfrowych?

Inteligentni agenci to podmioty zaprojektowane do działania w różnych środowiskach cyfrowych. Zbierają informacje z otoczenia, oceniają bieżącą sytuację i podejmują działania, aby osiągnąć określone cele. Na ich skuteczność wpływają działania podejmowane w obserwowalnych środowiskach.

Jaką rolę odgrywa sztuczna inteligencja w funkcjonowaniu agentów?

Sztuczna inteligencja umożliwia inteligentnym agentom uczenie się, rozumowanie i adaptację. Dzięki AI agenci mogą poszerzać swoją bazę wiedzy, co pozwala im podejmować bardziej zaawansowane decyzje w różnych środowiskach.

Co stanowi bazę wiedzy inteligentnych agentów?

Wiedza inteligentnych agentów obejmuje informacje o środowisku, zdefiniowane reguły oraz podstawowe zrozumienie bieżącej sytuacji. Ta wiedza stanowi podstawę ich procesu podejmowania decyzji.

Czym jest element wykonawczy w kontekście inteligentnych agentów?

Element wydajności inteligentnych agentów to ich zdolność do osiągania celów i podejmowania decyzji, które optymalizują ich działania w danym środowisku. To kluczowy składnik decydujący o efektywności i skuteczności agenta.

Czy agenci mogą działać w strukturach hierarchicznych?

Tak, agenci hierarchiczni to rodzaj inteligentnych agentów działających na różnych poziomach struktury. Agenci wyższego poziomu odpowiadają za ogólne decyzje, a niższego poziomu realizują konkretne zadania w ramach szerszego systemu. Taka hierarchia umożliwia sprawne działanie w złożonych środowiskach.

Czy inteligentni agenci działają z ograniczoną inteligencją?

Tak, wielu inteligentnych agentów działa z ograniczoną inteligencją, czyli w ramach określonej wiedzy i możliwości. To ograniczenie pozwala im skupić się na konkretnych zadaniach i środowiskach, gdzie ich wiedza jest najbardziej istotna.