Agentic AI-ritningen

I den första delen av den här serien lade vi en grundläggande förståelse för "Agentic" och varför det är ett framväxande paradigm som är värt att utforska. Nu, när vi fortsätter vår resa, kommer vi att zooma in på själva konceptet "Agent" – den grundläggande byggstenen i dessa intelligenta, proaktiva och anpassningsbara system.

I nästa del börjar vi med att fastställa en tydlig definition av vad som utgör en agent och fördjupar oss sedan i de viktigaste egenskaperna som skiljer agenter åt – attribut som autonomi, anpassning och förmågan att vidta meningsfulla åtgärder. Därifrån kommer vi att dela upp en agent i dess arkitektoniska komponenter och utforska hur miljömodaliteter, färdigheter och åtgärdsverktyg samverkar för att ge agenter möjlighet att uppfatta, resonera och engagera effektivt.

Slutligen kommer vi att sätta scenen för vad som komma skall: idén om flera agenter som samarbetar, interagerar och samordnar inom ett multiagentiskt system (MAS). I slutet av det här inlägget kommer du att ha en omfattande förståelse för vad agenter är, hur de fungerar och varför de är centrala för utvecklingen av intelligenta, distribuerade och skalbara AI-ekosystem.

Definition av agentisk AI

In the simplest terms, an "agent" within the realm of Artificial Intelligence (AI) is an autonomous entity designed to perceive its environment, make decisions, and act upon those decisions to achieve specific goals.

Till skillnad från traditionella program som följer förutbestämda instruktioner uppvisar agenter en viss nivå av autonomi – de kan känna av förändringar i sin omgivning, anpassa sina strategier baserat på ny information och proaktivt sträva efter mål snarare än att vänta på uttryckliga kommandon. Detta koncept ligger till grund för många av dagens AI-framsteg och möjliggör system som lär sig, förhandlar och samarbetar i dynamiska sammanhang.

När vi pratar om "Agentic AI" är det viktigt att förstå hur det skiljer sig från traditionell Robotic Process Automation (RPA

RPA-botar används ofta för att hantera repetitiva, rutinmässiga uppgifter genom att följa en strikt uppsättning fördefinierade regler. De "tänker" inte på samma sätt som Agentic AI gör – de utför helt enkelt samma sekvens av åtgärder varje gång, utan att ta hänsyn till förändringar i miljön eller lära sig av tidigare resultat.

Däremot är Agentic AI-system designade för att vara mer dynamiska och anpassningsbara. I stället för att förlita sig på ett fast manus kan dessa agenter känna av vad som händer runt omkring dem, fatta välgrundade beslut och justera sina strategier i takt med att förhållandena utvecklas. Föreställ dig att ha en digital assistent som inte bara följer dina instruktioner, utan också kan upptäcka nya möjligheter, reagera på oväntade utmaningar och lära sig av misstag över tid. Det är den viktigaste skillnaden: till skillnad från RPA handlar Agentic AI inte bara om att utföra en uppgift; Det handlar om att förstå uppgiften och hitta smartare sätt att göra den på.

Egenskaper hos en agent: De tre As

När man karakteriserar agentbaserade AI-system framträder ofta tre grundläggande principer som viktiga differentiatorer:

Autonomy, Adaptation, and Action.

Dessa attribut definierar vad det innebär för en agent att vara verkligt "agentisk" snarare än bara lyhörd eller regelbunden. Var och en av dessa egenskaper – autonomi, anpassning och handling – spelar en distinkt men ändå kompletterande roll för att forma en agents beteende, beslutsförmåga och slutliga effektivitet.

Genom att förstå hur dessa tre principer hänger ihop kan organisationer och individer tydligare se hur agentisk AI överskrider traditionell automatisering och skapar förutsättningar för mer dynamiska, intelligenta och effektfulla lösningar. Låt oss få en djupare förståelse av dessa "tre A":

• Autonomi: Autonomi gör det möjligt för en agent att arbeta utan kontinuerlig mänsklig tillsyn, vilket gör att den kan fatta beslut och utföra uppgifter självständigt. I stället för att enbart förlita sig på fördefinierade instruktioner kan en autonom agent navigera i komplexa, föränderliga miljöer genom att dra nytta av sin egen interna logik och inlärda erfarenheter. Den här funktionen gör det möjligt för organisationer att minska manuella ingripanden, öka den operativa effektiviteten och reagera snabbare på nya möjligheter eller utmaningar.
• Anpassning: Anpassning är agentens förmåga att lära sig, utvecklas och förfina sina strategier över tid. Genom att bearbeta feedback från sin omgivning – till exempel nya datainmatningar eller skiftande förhållanden – kan en adaptiv agent dynamiskt justera sitt beteende för att förbättra resultaten. Oavsett om det handlar om att känna igen mönster i användarpreferenser, justera arbetsflöden för att hantera störningar i leveranskedjan eller förfina prediktiva modeller när marknadsförhållandena fluktuerar, säkerställer anpassning att agenten förblir effektiv och relevant inför förändringar.
• Handling: Handling avser agentens förmåga att översätta insikter till meningsfulla, målinriktade steg. Utöver att samla in information eller generera prognoser måste en agent kunna påverka sin omgivning. Genom att vidta välinformerade, genomtänkta åtgärder – som att justera resursallokeringar, initiera underhållsåtgärder eller kommunicera rekommendationer till intressenter – levererar agenten påtagligt värde. Detta direkta engagemang i det operativa landskapet skiljer agentisk AI från passiva analysverktyg och understryker dess potential att driva strategisk, verklig påverkan.

Agentnedbrytning: Vilka är komponenterna i en agent?

Låt oss nu diskutera om komponenterna i en Agentic AI.

A component is a fundamental building block of an agent that handles a specific aspect of functionality.

Som du ser i diagrammet finns det tre nyckelkomponenter i en Agentic AI:

1. Modaliteter för perception (Kanaler för inmatning): Perceptionsmodaliteter är de sensoriska kanaler genom vilka en AI-agent uppfattar och tolkar olika typer av information från sin omgivning, inklusive visuell, språklig, auditiv, sensorbaserad och systemdata.
2. Kognitiva färdigheter (Interna funktioner): Tänk på de kognitiva färdigheterna som hjärnan hos en AI-agent. Den kombinerar olika tankeförmågor för att hjälpa agenten att förstå information, göra val och lära sig av erfarenhet. Det är detta som gör agenten smart och kapabel att fatta bra beslut.
3. Verktyg för åtgärder (Mekanismer för utdata): Action Toolkit representerar agentens förmåga att verkställa beslut genom olika utdatakanaler, oavsett om de är digitala (som att generera innehåll eller göra API-anrop) eller fysiska (som att styra enheter eller system).

Låt oss nu göra en djupdykning i var och en av dessa komponenter.

Komponent 1: Perceptionsmodaliteter (Kanaler för inmatning)

Låt mig förklara perceptionsmodaliteter på enklast möjliga sätt. Föreställ dig att du är en person som går på gatan. Hur förstår du vad som händer runt omkring dig? Du använder dina ögon för att se, dina öron för att höra, din näsa för att lukta och kanske till och med dina händer för att känna saker. En AI-agent är likadan - den behöver sätt att "känna av" sin omgivning för att förstå vad som händer.

Tänk på perceptionsmodaliteter som "sinnena" hos en AI-agent. Precis som vi människor har olika sätt att ta in information om vår omvärld, har en AI-agent olika kanaler genom vilka den kan förstå sin omgivning.

Här är ett roligt sätt att tänka på det: föreställ dig att du bygger en robothjälpare till ditt hem. För att den här roboten ska vara användbar måste den:

• Se saker (som att se ett spill på golvet) - Det är visuell input
• Förstå när du pratar med den (som när du ber den att rengöra spillet) - det är språklig input
• Hör viktiga ljud (som ett brandlarm) - Det är auditiv input
• Känna förändringar i sin omgivning (som att detektera temperatur) - Det är sensorbaserad input
• Ha koll på vad som händer i de datorsystem som den är ansluten till (Som att veta när ditt smarta kylskåp behöver fyllas på) - Det är systeminmatning

Vart och ett av dessa "sinnen" hjälper AI-agenten att skapa en fullständig bild av vad som händer runt omkring dem. Utan dessa perceptionsmodaliteter skulle en AI-agent vara som en person som försöker navigera i världen med slutna ögon och öronen igentäppta - inte särskilt effektivt!

Komponent 2: Kognitiva färdigheter (Interna funktioner)

Låt oss prata om "hjärnan" hos en AI-agent - dess kognitiva färdigheter. Precis som hur människor behöver olika mentala förmågor för att lösa problem (som att komma ihåg saker, fatta beslut eller planera i förväg)behöver AI-agenter också olika tankeförmågor för att fungera effektivt.

Föreställ dig att du är en kock i ett hektiskt restaurangkök. För att göra ditt jobb bra behöver du flera färdigheter: komma ihåg recept, bestämma vad du ska laga först, samordna med annan kökspersonal och anpassa dig när du får slut på ingredienser. En AI-agents kognitiva färdigheter fungerar på samma sätt – det är en samling mentala verktyg som hjälper den att tänka och fatta beslut.

Så här kan vi bryta ner dessa mentala förmågor i enkla termer:

1. Minne och förståelse (Bearbetning av kunskap): Tänk på detta som agentens förmåga att komma ihåg och förstå information, precis som hur du kommer ihåg din väns telefonnummer eller känner igen din favoritlåt. Agenten måste: Lagra information på ett snyggt sätt (Som att organisera filer i skåp) Hitta och använd information när det behövs (som att snabbt hitta det där receptet du behöver) Hitta mönster och anslutningar (som att märka att det vanligtvis regnar efter att mörka moln dyker upp)
2. Att göra smarta val (Beslutsfattande): Det är som att ha en klok vän som tänker sig noga för innan han agerar. Agenten måste: Tänk logiskt på problem (som att lösa ett pussel) Välj det bästa alternativet när det finns kompromisser (som att bestämma sig för om man ska ta en kortare men mer trafikerad väg) Fundera på vad som kan gå fel (som att kolla vädret innan du planerar ett utomhusevenemang)
3. Få saker gjorda (Hantering av uppgifter): Precis som hur du planerar din dag måste agenten organisera sitt arbete effektivt: Dela upp stora jobb i mindre steg (Som att planera en fest steg för steg) Håll koll på flera uppgifter (som att jonglera med läxor) Använd resurser klokt (som att hantera din tid och energi)
4. Prata och förstå (Kommunikation): Precis som att vara en bra samtalspartner måste agenten: Förstå vad andra säger eller frågar Håll koll på konversationer (som att komma ihåg vad som diskuterades tidigare) Arbeta bra med andra (gillar att vara en bra lagspelare)
5. Att bli bättre med tiden (Inlärning och anpassning): Precis som människor lär sig av erfarenhet måste agenten: Lär dig av misstag och framgångar Håll dig uppdaterad med ny information Ändra sitt tillvägagångssätt när något inte fungerar

Alla dessa funktioner fungerar tillsammans, precis som hur olika delar av din hjärna arbetar tillsammans när du löser ett problem. När du till exempel lagar ett nytt recept använder du ditt minne (för att återkalla ingredienser)beslutsfattande (för att justera tillagningstiden), uppgiftshantering (för att koordinera olika steg)och inlärningsförmåga (för att komma ihåg vad som fungerar till nästa gång).

Komponent 3: Verktyg för åtgärder (Mekanismer för utdata)

Låt oss prata om hur en AI-agent faktiskt fungerar i den verkliga världen genom dess Action Toolkit. Tänk på detta som agentens händer och röst – hur den kan påverka sin omgivning. Precis som du använder dina händer för att skriva på ett tangentbord eller din röst för att kommunicera viktiga meddelanden, behöver en AI-agent metoder för att omvandla sina beslut till konkreta handlingar. Åtgärdsverktyget gör det möjligt för agenten att interagera med och påverka sin omgivning och omvandla sina beslut till meningsfulla, verkliga resultat.

Så här kan en AI-agent agera på olika sätt. Varje kategori av åtgärd speglar en människoliknande förmåga, vilket gör agentens arbete sömlöst och effektivt.

Låt oss dela upp dessa åtgärder ytterligare:

Åtgärder för informationsutbyte

Tänk på detta som agentens röst – den kommunicerar insikter och delar information på ett sätt som är användbart och användbart. Dessa åtgärder omfattar:

• Skriva meddelanden eller rapporter: Som att skriva ett e-postmeddelande eller utarbeta en projektuppdatering för ett team.
• Skicka aviseringar: Liknar en telefonavisering som påminner dig om ett kommande möte eller en deadline.
• Skapa nytt innehåll: Du kan till exempel sammanfatta en lång forskningsrapport till en kortfattad och tydlig rapport eller skapa en visuell presentation.

Agentens förmåga att dela information säkerställer sömlös kommunikation mellan människor, system och andra agenter.

Åtgärder för systeminteraktion

Detta är agentens motsvarighet till att ha "händerna på ett tangentbord", som direkt interagerar med datorsystem för att utföra uppgifter. Dessa åtgärder omfattar:

• Klicka på knappar och fyll i formulär: Som att navigera på en webbplats för att skicka in data eller utföra rutinuppgifter.
• Kommunicera med andra program: Du kan till exempel fråga en väderapp om prognosen eller extrahera data från ett CRM-verktyg.

Systeminteraktioner gör det möjligt för agenter att automatisera arbetsflöden, överbrygga klyftor mellan applikationer och hålla systemen sammankopplade.

Dataorienterade åtgärder

Tänk på detta som agentens förmåga att hantera och optimera information – ungefär som hur du organiserar din arbetsyta. Exempel på detta är:

• Sortering och filtrering av data: Som att kurera ditt fotobibliotek för att hitta de bästa bilderna eller organisera en mapp med dokument.
• Uppdatera och hantera poster: Till exempel att hålla kontaktlistor aktuella eller uppdatera kunddatabaser.
• Extrahera insikter: Hitta och markera viktiga detaljer i stora datamängder, på samma sätt som att identifiera viktiga punkter i mötesanteckningar.

Dataåtgärder gör det möjligt för agenter att härleda värde från rå information, vilket säkerställer noggrannhet och relevans för beslutsfattande.

Åtgärder för miljökontroll

Den här kategorin gör det möjligt för agenter att anpassa och påverka sin digitala eller fysiska arbetsplats, ungefär som att justera inställningarna i ditt hem eller kontor. Viktiga exempel är:

• Justera rumstemperaturen: Som att ställa in en termostat för att optimera komfort och energianvändning.
• Organisera filer: Se till att digitala mappar är strukturerade för enkel åtkomst och för att minska röran.
• Hantera resurser: Kontroll av minnes- eller strömförbrukning för att optimera systemets prestanda.

Genom miljökontroll kan agenter skapa mer effektiva, strömlinjeformade arbetsytor som anpassar sig till föränderliga behov.

Låt mig förklara vikten av Action Toolkit i enkla termer. Föreställ dig att du leker med en robotleksak. Roboten har en hjärna (som den artificiella intelligensens interna bearbetning) och behöver sätt att interagera med den verkliga världen (det är Action Toolkit). Precis som du behöver händer för att plocka upp leksaker och en röst för att prata med vänner, behöver en AI verktyg för att interagera med sin omgivning. Action Toolkit är som en schweizisk armékniv – den har olika verktyg för olika jobb. Den artificiella intelligensen kan behöva organisera information (som att sortera baseballkort), kontrollera saker och ting (som att tända lampor)eller kommunicera (som att skicka meddelanden till vänner). Utan dessa verktyg skulle AI:n vara som någon som kan tänka briljant men inte kan röra sig eller tala – inte särskilt hjälpsamt!

Det är detta som gör en AI-agent så speciell – det är inte bara en smart miniräknare som sitter där och tänker. Eftersom den har dessa verktyg för att agera kan den faktiskt hjälpa oss att få saker gjorda i den verkliga världen. Det är vad vi menar när vi säger att den är "agentisk" - den kan tänka OCH göra.

Slutsats: Vägen framåt

Agentic AI representerar en banbrytande utveckling inom artificiell intelligens och omvandlar system från passiva verktyg till dynamiska, proaktiva enheter. Genom att omfamna autonomi, anpassningsförmåga och handling omdefinierar Agentic AI hur system interagerar med världen omkring dem. Från dess förmåga att arbeta självständigt till dess förmåga till kontinuerligt lärande och beslutsfattande erbjuder detta paradigm transformativ potential inom olika branscher.

Viktiga slutsatser från den här bloggen är bland annat:

• Definitionen av Agentic AI: Ett självstyrt, målinriktat system som kan anpassa sig dynamiskt.
• Skillnaden mot RPA: Till skillnad från repetitiva RPA-system är Agentic AI dynamisk, genomtänkt och förbättras kontinuerligt.
• Kärnegenskaper och komponenter: De tre A:na – autonomi, anpassning och handling – i kombination med perceptions-, kognitions- och handlingsmekanismer utgör grunden för Agentic AI.

Om vi blickar framåt kommer nästa blogg att utforska hur enskilda agenter sammanflätas och samarbetar inom ett Multi-Agentic System (MAS). Denna nästa fas kommer att avslöja den verkliga kraften i kollektiv intelligens, där agenter arbetar tillsammans för att lösa komplexa, sammanlänkade utmaningar.