ما هي وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ دليل شامل

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs): الطبقة الأساسية وراء النتائج الذكية

العوامل الذكية تتطور بشكل متزايد من خلال دمج النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، مما يعزز قدراتها بشكل كبير. تتيح هذه النماذج للعوامل الذكية معالجة وإنتاج اللغة البشرية، مما يسهل التفاعل الطبيعي مع المستخدمين. باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، يمكن للعوامل الذكية الحفاظ على الوعي السياقي أثناء المحادثات، مما يسمح لها بتقديم إجابات ذات صلة تعتمد على التبادلات السابقة. هذه القدرة لا تحسن تجربة المستخدم فحسب، بل تمكّن أيضًا العوامل من أداء المهام المعقدة بقدر أكبر من الاستقلالية.

الكتل الأساسية لبناء العوامل الذكية

عوامل Beam AI مصممة لأداء المهام بشكل مستقل من خلال إدراك بيئتها والتفكير في البيانات التي تم جمعها واتخاذ الإجراءات لتحقيق أهداف محددة. دعونا نستكشف كل من هذه المكونات بالتفصيل.

التخطيط

يعمل التخطيط كالعقل الاستراتيجي لـ العامل الذكي وهو نقطة البداية لإعداد كل عامل. هذا المكون ضروري لتحديد الخطوات اللازمة لتحقيق الأهداف المحددة. تتضمن عملية التخطيط:

• تفكيك المهام المعقدة: يقوم العامل بتقسيم المهام الكبيرة إلى خطوات أصغر قابلة للإدارة.

• استخدام الأدوات المتاحة: يحدد أي أدوات يمكن أن تساعد في إكمال كل خطوة.

يحدد نموذج التخطيط منطق العامل وسلوكه، مما يسمح للمستخدمين بإنشاء تدفقات عمل يمكن أتمتتها.

تنفيذ المهام

التنفيذ هو المكان الذي تأتي منه خطط العامل إلى الحياة. يعد هذا الجزء حاسمًا لتحويل الاستراتيجيات إلى أفعال. يتم ذلك عن طريق:

• تدفقات العمل: يتبع العامل تدفق عمل منظم لضمان تنفيذ المهام بطريقة منظمة.

• الوصول إلى الذاكرة: يسترجع جزء التنفيذ المعلومات ذات الصلة المخزنة في الذاكرة.

• استخدام الأدوات: يوظف أدوات متنوعة لإنتاج نتائج مثلى لكل خطوة في المهمة.

• المهام المنفذة: متابعة ما تم التعامل معه من طلبات بواسطة العامل.

يتسم التنفيذ في العامل الذكي بميزات رئيسية تعزز فعاليته وقدرته على التكيف. واحدة من المزايا الأساسية هي اتخاذ قرارات مستنيرة، مما يسمح للعامل باتخاذ خيارات بناءً على السياق الحالي، والتأكد من أن أفعاله ذات صلة ومناسبة. بالإضافة إلى ذلك، يقدم الجزء خيارات للتخصيص التي تمكن المستخدمين من تحديد شخصية للعامل، مما يوجه نمط استجابات وسلوكاته لتتماشى مع تفضيلات المستخدم المحددة أو احتياجات المؤسسة.

الأدوات والتكاملات

الأدوات هي القدرات التي تمكن العامل الذكي من التفاعل مع الأنظمة الأخرى واستخراج المعلومات واتخاذ القرارات وإنتاج المحتوى. يمكن أن تكون هذه الأدوات إما تكاملات مع منصات خارجية أو إرشادات مصممة لمهام محددة.

• التكاملات: تتيح للعامل إنشاء واسترجاع وتحديث وحذف المعلومات من أنظمة الطرف الثالث

• الإرشادات: تسهل وظائف مختلفة مثل معالجة البيانات واتخاذ القرارات وإنتاج المحتوى والتصنيف

من خلال الاستفادة من هذه الأدوات، يمكن للعامل الذكي أتمتة العمليات متعددة الخطوات بشكل فعال، مما يزيد من الكفاءة التشغيلية الشاملة.

المحفزات

المحفزات هي أحداث أو شروط تنشط العامل الذكي. يمكن أن تشمل:

• أفعال محددة للتطبيق: مثل إدخالات البيانات الجديدة أو رسائل البريد الإلكتروني الواردة.

• المحفزات المعرفة بالعميل: تم تعيينها عبر SDKs أو APIs بناءً على احتياجات محددة.

بمجرد حدوث محفز، يبدأ العامل تلقائيًا في تدفق العمل الخاص به، ومعالجة المهام دون تدخل يدوي. تعمل هذه الأتمتة على تحسين الكفاءة التشغيلية بشكل كبير.

الذاكرة

يعمل جزء الذاكرة كقاعدة بيانات للعامل، حيث يدير كيفية تخزين المعلومات وتنظيمها واسترجاعها. يسجل تفاصيل متنوعة، بما في ذلك المعلومات السياقية، التي تخزن التفاصيل المهمة اللازمة لدفع تنفيذ المهام.

من خلال هيكلة المعلومات مع البيانات الفوقية، يمكن لجزء الذاكرة الوصول بسرعة إلى البيانات ذات الصلة، مما يسمح للعامل بتقديم استجابات مخصصة. تعزز هذه القدرة الأداء والدقة على حد سواء.

كيف يعمل العامل الذكي

بعد استكشاف الكتل الأساسية لبناء عوامل Beam AI، يمكننا الآن الخوض في كيفية عمل هذه المكونات معًا لتمكين تنفيذ المهام بشكل فعال.

العوامل الذكية يمكنها أتمتة المهام المعقدة، مثل إنشاء مستندات تأكيد الطلبات للعمليات البيعية، بدقة وقابلية للتكيف. تبدأ العملية بمحفز، مثل طلب عبر البريد الإلكتروني أو أمر على لوحة القيادة، حيث يحدد العامل الهدف.

على سبيل المثال، في سياق العمليات البيعية، ربما يطلب شخص ما إنشاء مستند تأكيد طلب بناءً على استمارة طلب تم تحميلها. يقوم العامل فورًا بالتخطيط للمهمة، ويقسامها إلى خطوات منطقية للتنفيذ.

في الخطوة الأولى، يقوم العامل باسترجاع التفاصيل الضرورية من الإدخال سواء من الوثائق المرفقة أو الذاكرة أو مصادر سياقية أخرى.

بالنسبة لأمر البيع، يشمل هذا استخراج معلومات العميل وتفاصيل العناصر وشروط الدفع. ثم يقوم بتوحيد هذه التفاصيل في شكل منظم، مما ينشئ أساسًا لإنشاء مستند الخروج. بمجرد إنشاء المستند، يقوم العامل بتصديره إلى منصة معينة، مثل Google Drive، لسهولة الوصول والت 공유. طوال العملية، يراقب التنفيذ بشكل مستمر، ويحل المشاكل ديناميكيًا ويحدث ذاكرته بالمعلومات الأحدث للاستخدام المستقبلي.

هذا النهج المعياري، المتدرج بخطوة خطوة، يضمن أن العامل يقدم نتائج موثوقة مع التكيف مع المتطلبات الخاصة لكل مهمة. من خلال أتمتة مثل هذه التدفقات، تمكن العوامل الذكية فرق العمليات البيعية من تقليل الجهد اليدوي وتقليل الأخطاء والتركيز على الأولويات الاستراتيجية.

أمثلة على المهام الوكيلة

لإظهار قدرات العوامل الذكية، فكر في التطبيقات الحقيقية التالية:

• التأمين: يمكن للعوامل الذكية أتمتة معالجة المطالبات من خلال استخراج بيانات العملاء، والتحقق من التغطية، وتقييم المطالبات. على سبيل المثال، يمكنهم بسرعة استرجاع تفاصيل السياسات وتقييم الحوادث وتوجيه النتائج إلى المعالج المناسب، مما يسرع من الموافقات على المطالبات ويقلل من العمل اليدوي.

• الرعاية الصحية: تحسن العوامل الذكية الرعاية الصحية من خلال أتمتة المهام مثل استخراج البيانات من سجلات المرضى، الجدولة، وتوفير دعم المرضى في الوقت الحقيقي. تمكنهم من تقديم مساعدة دقيقة ومتعددة اللغات وتحسين تخصيص الموارد عن طريق أتمتة استفسارات المتابعة الروتينية.

• خدمة العملاء: في خدمة العملاء، يبسط عامل عمليات البيع العمليات من خلال إدارة طلبات البيع من البريد الإلكتروني وتوحيد الصيغ، وتقليل الجهد اليدوي والأخطاء. كما يدير الاستجابات لطلبات العرض، ويضمن إنشاء مقترحات سريعة ودقيقة. من خلال أتمتة هذه المهام، يتيح العامل للفرق البيعية التركيز على التفاعل مع العملاء والأنشطة الاستراتيجية.

قوة أنظمة الوكلاء المتعددين

مع نمو الطلبات على الأتمتة، تزداد الحاجة إلى أنظمة أكثر تعقيدًا. أنظمة الوكلاء المتعددة، مثل تلك التي تنفذها Beam AI، تمثل الخطوة التالية في الأتمتة. تتميز هذه الأنظمة بوجود العديد من العوامل التي تعمل معًا، حيث توزع المهام وتجمع الخبرات.

في نظام الوكلاء المتعددين، يعمل كل عامل بشكل مستقل ولكن يمكنه التفاعل والتعاون مع العوامل الأخرى للتعامل مع السيناريوهات المعقدة بشكل أكثر فعالية. يحسن هذا النهج التعاوني من حل المشاكل والكفاءة، وهو مثالي للمهام المعقدة للغاية لعامل واحد.

تبني المستقبل مع العوامل الذكية

تعيد العوامل الذكية تشكيل كيفية تعاملنا مع التكنولوجيا من خلال الإدراك واتخاذ القرارات والتعلم بشكل مستقل. تعمل هذه الأنظمة على تحسين الإنتاجية واتخاذ القرارات في المجالات من استخراج البيانات إلى حل المشاكل المعقدة.

مع دمج العوامل الذكية في الحياة اليومية والعمل، فإنها تشير إلى تحول نحو بيئات تكنولوجية أكثر استجابة. مع التطوير المستمر، ستوفر هذه العوامل حلولًا أكثر تعقيدًا، مما يدفع الابتكار والكفاءة عبر الصناعات.

للحصول على فهم أعمق حول كيفية إعادة تشكيل العوامل الذكية لسوق العمل، يمكنك الاطلاع على مقالاتنا: العوامل الذكية تحدث ثورة في سوق العمل: ما تحتاج لمعرفته وأكبر خمس تغييرات ستحدثها الذكاء الاصطناعي في وظيفتك بحلول عام 2030