Definisjon
Agentisk AI refererer til kunstig intelligens-systemer som kan handle autonomt, ta beslutninger og iverksette handlinger mot et mål i stedet for bare å svare på direkte instruksjoner. Disse systemene er måldrevne og i stand til å tilpasse planer basert på ny informasjon.
Formål
Formålet med Agentic AI er å håndtere oppgaver som krever initiativ og langsiktig resonnering. Den brukes i områder der dynamiske miljøer og kontinuerlig tilpasning er nødvendig, for eksempel automatisering av arbeidsflyt, forskningsassistanse eller robotikk.
Viktigheten
- Utvider AI utover reaktive systemer til proaktiv beslutningstaking.
- Gir bekymringer rundt sikkerhet og styring på grunn av autonome handlinger.
- Nyttig i miljøer der konstant menneskelig tilsyn er upraktisk.
- Relatert til felt som autonom robotikk og multiagentsystemer.
Slik fungerer det
- Definer mål eller overordnede mål for AI-systemet.
- Bryt ned mål i mindre deloppgaver ved hjelp av resonnement eller planlegging.
- Lagre og gjenfinne minner om fremgang og resultater.
- Tilpass planer basert på tilbakemeldinger fra miljøet eller nye data.
- Utfør handlinger autonomt samtidig som du respekterer begrensninger.
Eksempler (den virkelige verden)
- AutoGPT: eksperimentelle systemkjedeoppgaver med åpen kildekode ved bruk av store språkmodeller.
- LangChain Agents: LLM-rammeverk som autonomt kaller verktøy og API-er.
- Google DeepMind-forskning: utforsking av autonome multiagentsystemer for problemløsning.
Referanser / Videre lesning
- Autonome intelligente agenter — Stanford Encyclopedia of Philosophy.
- Russell, S., og Norvig, P. Kunstig intelligens: En moderne tilnærming. Pearson.
- Nivåer av autonomi i AI — OECD.AI.
