Agentrinis AI ir generacinis AI: didžiausi skirtumai

„PG bus labiausiai transformacinė technologija nuo elektros.“, Šie „Google“ buvusio „Google“ generalinio direktoriaus Erico Schmidto žodžiai iš esmės užfiksuoja dirbtinio intelekto poveikį mūsų pasauliui. PG yra bendrosios paskirties technologija, tokia kaip elektra, kuri jau daro įtaką mūsų ekonomikai ir keičia mūsų socialines struktūras.

Kai kalbama AI ir mašinų mokymosi sprendimaimes dažniausiai esame susipažinę su generatyvine AI (genai) dėl ChatGPT. Tačiau agentinė AI yra dar viena galinga AI, vedanti AI revoliuciją.

Agentinė AI vs generacinė AI yra du skirtingi dirbtinio intelekto poskyriai. Vienas puikiai supranta turinį, o kitas imasi veiksmų. Tačiau dauguma žmonių iš tikrųjų nežino skirtumų tarp jų.

Šiame straipsnyje mes paaiškinsime, kokie yra genai ir agentiniai AI, pagrindiniai jų skirtumai ir kiekvieno naudojimo atvejai, padedantys geriau suprasti šias terminijas ir pritaikyti jūsų AI raštingumą.

Kas yra genai?

Generacinė AI yra AI sistema, skirta kurti turinį. Tai yra giliai mokymosi modeliai, galintys generuoti aukštos kokybės tekstą, vaizdus ir kitą turinį, remiantis jų mokymo duomenimis.

2022 m. Pabaigoje „ChatGPT“ pasirodymas „Genai“ įterpė į šviesą, ir kol kas tai yra labiausiai paplitusi AI technologija viešai naudojama. Generatyvinė AI rodo kūrybinę AI pusę, as Genai programos gali generuoti turinį, imituojantį žmogaus kūrybiškumą.

Čia yra pagrindinės generatyvinės AI savybės:

1. Turinio generavimas

Kalbant apie agentinę AI ir generacinę AI turinio generavimo srityje, „Genai“ yra nugalėtoja. Tai gali sukurti tekstą, vaizdus ir kitas laikmenas, kurios jaučiasi labai tikra, tarsi jį sukuria žmonės.

2. Modelio atpažinimas

Genai įrankiai iš didžiulio duomenų mokosi suprasti kalbą, vaizdus ir kitus struktūrizuotus duomenis. Tai leidžia jiems numatyti kitą elementą iš eilės.

3. Remiantis

„ChatGpt“, „Deepseek“ ar „Claude“, tai visi „Genai“ modeliai, ir jie reaguoja į jūsų raginimus. Jie iš prigimties reaguoja ir generuoja išvestį pagal jūsų įvestį.

4. Multimodalinės galimybės

„Genai“ modeliai gali veikti keliais laikmenų formatais ir gali konvertuoti įvestis iš vieno formato į kitą.

5. llms

Didelių kalbos modeliai (LLM) yra genų statybiniai blokai. Nesvarbu, ar tai „Enterprise AI Solutions“, ar nedidelis projektas, bet kokios „Genai Tool“ galimybės yra tik tokios geros, kaip ir LLM mokymas.

Kas yra agentinė AI?

Agentrinės AI sistemos savarankiškai priima sprendimus ir elgiasi su mažai žmogaus priežiūra arba visai nesiruošia atlikti savo užduočių. Šios autonominės AI sistemos žengia agento AI ir generatyvinį AI pokalbį žingsniu toliau; Jie nelaukia raginimų; veikiau jie sugalvoja, kaip daryti dalykus.

Šias sistemas sudaro AI agentaitai yra mašininio mokymosi sprendimai, imituojantys žmogaus panašius sprendimų priėmimo procesus. PG plėtros įmonė, gaminanti agentą AI, gali sukurti jums AI asistentą, kuris gali pasiūlyti maršrutą, kontaktus el. Paštu ir knygų rezervacijas.

Tai yra pagrindinės agento AI savybės:

1. Autonomija

Agentrinėje AI ir generatyvinėje AI savarankiškumo lygyje skiriasi. Agentinė AI veikia savarankiškai, pradedant veiksmus, pagrįstus tikslais, o ne raginimais.

2. Įrankių integracija

Jie naudoja API, programinės įrangos papildinius ir išorines sistemas, kad galėtų imtis realaus pasaulio veiksmų. Pavyzdžiui, agentinė AI naudoja išorinius įrankius AI programinės įrangos kūrimo užduotims atlikti.

3. Tikslas pagrįstas

Šioms sistemoms turi būti suteiktas aukšto lygio tikslas, kurį jos planuoja pasiekti kelis veiksmus.

4. Adaptyvus atsiliepimas

Agentrinės AI programos mokosi iš užduočių sėkmės ar nesėkmės ir laikui bėgant gali pakoreguoti savo strategiją.

5. Bendradarbiavimas

Skirtingi agentiniai AIS gali suderinti tarpusavyje, kad padalintų ir atliktų sudėtingas užduotis bendradarbiaudami.

Agentinė AI ir generatyvinė AI: pagrindiniai skirtumai

Agentas AI ir genai yra reikšmingi dirbtinio intelekto plėtros žingsniai. Abi jos yra skirtingos, bet papildomos AI šakos, kurios nustato būsimo pasaulio pagrindus.

Tai yra svarbiausi skirtumai tarp šių dviejų, kuriuos turėtumėte žinoti, kad atskirtumėte juos.

Pirminė funkcija

Agentrinį AI ir generatyvinį AI palyginimą galima geriausiai paaiškinti jų pirmine funkcija. Pirmasis yra skirtas veikti ir atlikti, o antrasis yra skirtas kurti.

„Agentic AI“ daugiausia dėmesio skiria autonominiam sprendimų priėmimui ir užduoties vykdymui su konkrečiais tikslais. Kita vertus, generatyvinė AI yra skirta sukurti naują turinį, nesvarbu, ar tai būtų tekstas, vaizdai, vaizdo įrašai ar bet kuri kita laikmena.

Autonomija ir proaktyvumas

„Agentic AI vs Generative AI“ turi aiškų savarankiškumo lygio diferencialą. Agentas yra pastatytas taip, kad būtų autonominis ir iniciatyvus. Jis gali veikti su ribota žmonių priežiūra, naudoti samprotavimus ir nustatyti geriausią veiksmų eigą.

Priešingai, genai iš prigimties yra reaktyvūs. Tai visiškai priklauso nuo vartotojo raginimų generuoti aktualų turinį. Tam reikia, kad pokalbiai patinka Chatgpt, Dvyniaiir „Deepseek“ turi būti pateikiami tiesioginiai ir konkretūs raginimai duoti norimus rezultatus.

Dinaminis vs statinis

Kitas svarbus skirtumas tarp agentų AI ir generatyvinės AI yra jų sąveika su aplinka. Agentinė AI yra dinamiška ir interaktyvi; Tai nuolat apdoroja naują informaciją ir mokosi iš savo aplinkos. Pavyzdžiui, AI agentai kreipėsi Kompiuterio matymas Sprendimai gali pasimokyti iš patirties ir autonomiškai analizuoti vaizdinius duomenis.

Generacinė AI dažniausiai yra statinė ir griežtai veikia pagal savo mokymo duomenis ir iš anksto nustatytus parametrus. Tokie AI modeliai tiesiogiai nebendrauja su išoriniu pasauliu.

Sudėtingumo lygis

Agentinė AI yra skirta spręsti sudėtingesnius tikslus nei generatyvinė AI. Tai gali dirbti su sudėtingais, daugiapakopiais tikslais, kuriems reikalingas loginis samprotavimas ir nuolatinis mokymasis. Pavyzdžiui, verslo procesų automatizavimo paslaugos Naudokite AI agentus, kad automatizuotumėte sudėtingas verslo operacijas.

Palyginimui, genų užduotys paprastai būna siaurios ir tiksliai apibrėžtos. Generacinės AI plėtros paslaugos Suprojektuokite jų modelius, kad tvarkytumėte konkrečias užduotis, pavyzdžiui, generuokite tekstą arba sukurkite vaizdą.

Pamatinė architektūra

Agentiniai AI ir generatyviniai AI skirtumai šiek tiek neryškūs architektūriniu lygmeniu. Agentinė AI iš tikrųjų yra paremta generatyviniais AI fondais, tačiau ji taip pat apima autonomines sprendimų priėmimo galimybes. Taip yra dėl jo suvokimo-sezono-akto ciklo.

Priešingoje pusėje AI architektas optimizuoja aukštos kokybės turinio generavimo genų modelių architektūrą, kuriai reikia mažiau sudėtingų integracijų su kitomis sistemomis.

Išorinių įrankių naudojimas

Agentinė AI ir generatyvinė AI skiriasi įrankių integracija. Kaip minėta anksčiau, agentinė AI gali naudoti išorinius įrankius ir programinę įrangą užduotims vykdyti, pavyzdžiui, suaktyvinti API skambučius arba savarankiškai atlikti rinkos tyrimus tokiais tikslais, pavyzdžiui, tokiais tikslais AI produkto kūrimas. Priešingai, „Genai“ paprastai veikia kaip savarankiška turinio kūrimo sistema.

Mokymasis ir adaptacija

Agentas AI nuolat mokosi ir tobulėja per grįžtamąjį ryšį, pritaikydamas jo elgesį remdamasis savo veiksmų rezultatais. Nors generatyvinė PG gali būti tiksliai suderinta, pagrindinis jo mokymasis yra pagrįstas pradiniais mokymo duomenimis ir nesimoko iš savo sukurtų rezultatų taip, kaip tai daro agentas.

Agentinė AI vs generacinė AI: naudoti atvejus

Agentinė AI ir generatyvinė AI yra skirti padidinti žmogaus sprendimą ir kompetenciją. Keliose srityse yra keli naudojimo atvejai, pradedant PG kūrimo paslaugomis ir baigiant verslo analize.

Agento AI naudojimo atvejai

Agentinė AI išsiskiria scenarijais, reikalaujančiais savarankiško sprendimų priėmimo, problemų sprendimo ir sąveikos su dinamine aplinka.

1. Programinės įrangos kūrimas: Kūrėjai naudoja AI agentus, kad automatizuotų varginančias ir pasikartojančias kodavimo užduotis. Tai padidina jų produktyvumą ir atleidžia laiką, kad sutelktų dėmesį į svarbesnius iššūkius.
2. Sveikatos priežiūra: Agentinė AI gali sukurti modernų „Healthtech“ produktai Tai gali padėti gydytojams analizuoti daugybę medicininių duomenų, kad būtų galima priimti pagrįstus sprendimus. PG agentai taip pat gali teikti paramą pacientams visą parą ir automatizuoti įprastas ligoninių ir medicinos priežiūros įstaigų administracines užduotis.
3. Finansinė analizė: Finansų pasauliui reikalingas nuolatinis stebėjimas ir duomenų pagrįstas Prognozuojama analizė Išanalizuoti rinkos tendencijas ir vykdyti sandorius realiuoju laiku. Agentinė AI gali tai padaryti neviršijant iš anksto nustatytų ribų, o tai sumažina finansinę riziką.
4. Tyrimai ir tyrimas: Agentinės AI sistemos gali būti labai padedamos moksliniuose tyrimuose ir atradimuose. Jie gali suprojektuoti eksperimentus ir išanalizuoti savo rezultatus, kad padidintų loginę hipotezę. Be to, naudodamiesi savo grįžtamojo ryšio cikle, jie gali pasimokyti iš ankstesnių atvejų, kad sukurtų naujus ir geresnius eksperimentus.
5. Klientų aptarnavimas: Daugelyje pokalbių vietų dažniausiai naudojami genai, tačiau jie neperžengia paprasto klausimų atsakymo. Agentas AI pokalbių programos Gali susitvarkyti su visa klientų aptarnavimo patirtimi ir net atlikti operacijas, kad vartotojo patirtis įmonėms būtų supaprastinta ir ekonomiška.

Generaciniai PG naudojimo atvejai

Generacinė AI pirmiausia yra naudinga kuriant naują turinį ir idėjas kūrybinių ir duomenų grindžiamose srityse.

1. Turinio kūrimas: „Genai“ įrankiai gali būti naudojami kuriant rinkodaros, socialinės žiniasklaidos ir informacijos kanalų turinį. Be to, šias priemones galima išmokyti generuoti turinį tokiu konkrečiu norimu būdu, nesvarbu, ar tai konkretus rašymo stilius, ar meno technika. Tai daro „Genai“ jūsų asmeninį kūrybinio darbo asistentą.
2. Kodo generavimas: Bendrovės jau naudoja AI agentus, kad padėtų kūrėjams kurti kodus. Programinės įrangos kūrimo programoje yra daug pasikartojančių programavimo, o „Genai“ gali automatizuoti tas užduotis, net kurdamas visas programas.
3. Vertimo įrenginiai: Vertimas realiuoju laiku tapo žymiai greitesnis ir tikslesnis „Genai“. Mašinų mokymosi konsultavimo kompanijos naudoja generatyvines AI funkcijas, kad sukurtų vertimo įrenginius ir paslaugas, kurios galėtų geriau suprasti kontekstą ir niuansą.
4. Produkto dizainas: PG produktų kūrimas gali paspartinti tradicinį produkto projektavimą ir prototipų kūrimo procesą. Produktų valdytojai gali greitai generuoti dizaino variantus ir prototipus bet kam, įskaitant architektūrą, madą ir technologijas.
5. Virtualūs padėjėjai: Generacinė AI padarys tik virtualius padėjėjus, tokius kaip Alexa ir Siri protingesni ir pajėgesni. Tai padės tobulėti Pokalbio AI Norėdami geriau suprasti vartotojo ketinimus ir atsakyti tiksliais, į žmogų panašius atsakymus, kurie jaučiasi arti gyvenimo.

Agentinė AI ir generatyvinė AI: tyrinėti ateitį

Dabar jūs geriau suprantate agentą AI ir generatyvinį AI diskursą. Bet kuris iš jų yra verslo ir technologijų lyderiai, leidžiantys apibrėžti AI ateitį? Generacinė PG yra populiaresnė ir plačiai priimama, o agentinė AI tyliai auga ir prognozuojama, kad ji yra pagrindinė įmonės programinės įrangos dalis.

Objektyviai žiūrint į tai, genų ir agentų AI ateitis susikerta dar labiau, kai AI ir toliau vystysis. Jie nėra vienas kitą paneigiantys ir dirbs kartu, kad pakeistų įvairius technologijų, verslo ir kasdienio gyvenimo aspektus.

Kai kuriais aspektais jie jau sutampa, o linijos tarp agentinės AI ir generatyvinės AI bus tik neryškūs, o tai gali sukelti naują AI sistemą, kuri suartės abiejų galimybes. Pavyzdžiui, AI robotas, kuris ne tik generuoja novatoriškas idėjas, bet ir įgyvendina jas.

Todėl agento AI ir generatyvinių AI skirtumų supratimas jums yra svarbus. Anot Gartnerio, AI raštingumo kūrimas yra būtinas įgūdis būsimam darbo jėgai.

Išvada

Dirbtinis intelektas yra domenas, turintis aiškias, tačiau papildančias sritis. Genai ir agentinė AI yra du svarbiausi PG, kurie bus jūsų gyvenimo dalis keliais būdais, nei jūs galite pamanyti.

Generacinis AI įgalino precedento neturintį AI kūrybiškumo ir suasmeninimo lygį, o agentinė AI skatina kitą AI automatizavimo ir intelektualių sistemų bangą.

Svarbu geriau suvokti agento AI ir generuotų AI skirtumus, kad būtų išsiaiškintos PG profesinio, etinio ir visuomenės poveikio. Jie abu vis labiau suartėja, tačiau žinodami savo niuansus suteiksite gyvybiškai svarbią įžvalgą apie tai, kaip veikia AI sistemos.

„Xavor“ yra AI plėtros įmonė, esanti tiesiai Silicio slėnio širdyje. Mūsų dirbtinio intelekto plėtros paslaugos turi patirties dirbant su naujausiomis genų ir agentų AI įrankiais ir technologijomis.

Pasiruošę pradėti savo AI kelionę? Nuleiskite mums liniją (El. Paštas apsaugotas) pasikalbėti su mūsų ekspertais.