V posledních několika letech jsme si zvykli na generativní umělou inteligenci. To nezmizí, ale stále více to bude sloužit na podporu agentů.
„Tam, kde generativní AI vytváří, agentická AI jedná.“ Takto popisuje můj důvěryhodný asistent Gemini 2.5 Pro Deep Research. Mimochodem, běžně používám Gemini 2.5 Pro jako jeden z mých výzkumných nástrojů, stejně jako v tomto sloupci, ale to je já, kdo píše sloupec.
Agenti, na rozdíl od generativních nástrojů, vytvářejí a provádějí vícestupňové cíle s minimálním lidským dohledem. Základní rozdíl se nachází v jeho proaktivní povaze. Spíše než čekat na konkrétní příkaz krok za krokem, agentické systémy mají cíl na vysoké úrovni a nezávisle vytvářejí a provádějí plán k dosažení tohoto cíle. To spustí nepřetržitý iterační pracovní postup, který je podobně jako kognitivní smyčka. Typický agentický proces zahrnuje šest klíčových kroků jako popsal Nvidia:
- Požadavek uživatele nebo stroje
- LLM: Porozumění úkolu
LLM působí jako mozek agenta AI. Interpretuje výzvu uživatele, aby porozuměl požadavkům úkolu.
- Plánovací modul: Rozpis úkolu
Plánovací modul rozděluje úkol na konkrétní akce.
- Modul paměti: Poskytování kontextu
Paměťový modul zajišťuje, že kontext je zachován pro efektivní provádění úkolů.
- Integrace nástroje: Provádění úkolu
Agent jádro organizuje externí nástroje k dokončení každého kroku.
- Zdůvodnění a reflexe: Zlepšení výsledků
Během celého procesu agent používá zdůvodnění pro zdokonalení svého pracovního postupu a zvýšení přesnosti.
Openiai minulý týden propustila první verze generálního agenta jejich placeným předplatitelům Chatgpt. The Zpráva doprovázející vydání Vysvětluje potenciál pro sílu a produktivitu a také péči, kterou musíte zajistit, aby bylo zajištěno soukromí:
„Agent ChatGPT umožňuje ChatGPT splnit složité online úkoly vaším jménem. Bezproblémově přepíná mezi uvažováním a akcí-přivádění hloubkového výzkumu napříč veřejnými webovými stránkami, nahránými soubory a připojeno Zdroje třetích stran (jako jsou e-mailové a dokumenty) a provádění akcí, jako je vyplňování formulářů a editace tabulek-to vše, přičemž vás udržuje pod kontrolou. Chcete -li používat agenta ChatGPT, vyberte z nabídky Nástroje „Agent Mode“ nebo zadejte /agent v skladateli. Jakmile je povoleno, popište úkol, který chcete dokončit, a agent jej začne provádět. Postaví se požádat o objasnění nebo potvrzení, kdykoli je to potřeba. Model můžete také přerušit kdykoli a poskytnout další pokyny … Když podepíšete agenta ChatGPT na webové stránky nebo povolit konektory, bude mít přístup k citlivých datům z těchto zdrojů, jako jsou e -maily, soubory nebo informace o účtu. Kromě toho bude schopen podniknout kroky jako na těchto stránkách, jako je sdílení souborů nebo úpravy nastavení účtu. To může ohrozit vaše data a soukromí kvůli existenci útoků „rychlého injekce“ online. “
Vyzkoušel jsem nového agenta pro aktualizaci pro probíhající výzkumný projekt, který jsem letos prováděl. Bylo to rychlejší než produkt ChatGPT-O3 Deep Research, který jsem dříve použil. Zpráva byla stručnější, ale zahrnovala všechna data, která jsem pro svou týdenní aktualizaci očekával. Rovněž kondenzoval a formátoval relevantní materiál v tabulkách. Byl jsem opatrný s tím, jak jsem zpracoval sdílení osobních údajů s agentem. V průběhu času jsem přesvědčen, že budou nalezeny bezpečnější způsoby, které chrání uživatele a jejich soukromí.
Inherentně se agentická AI liší od generativní AI. Generativní AI je jako brilantní, ale spíše pasivní výzkumný asistent, který vyžaduje stálý a explicitní směr. Musíte poskytnout řadu přesných individuálních výzev, aby se dokončila skutečný cíl. Agentická AI na druhé straně funguje spíše jako zkušený vůdce projektu. Poskytujete mu strategický cíl na vysoké úrovni, jako je „Připravte zprávu pro prozatímního, který nastiňuje potenciál nabídnout řadu relevantních nových online programů certifikátů AI letos na podzim zaměřené na velké regionální korporace“.
Agent pak autonomně dekonstruuje tento cíl do vícestupňového pracovního postupu. Bude hledat relevantní témata a cíle, identifikovat potenciální programy, porovnávat a kontrastuje současné a potenciální nabídky s těmi v konkurenčních institucích, generují návratnost investic v průběhu času, syntetizují zjištění, navrhují briefingový dokument, přístup k kalendáři provostu, identifikují dostupné dostupné doby schůzek a zasílá kalendární pozvání s připojeným briefingem.
To je jen jeden příklad. Agentická AI bude užitečná v mnoha aspektech provozu univerzity. Podporuje efektivitu, přesnost a ušetří významné peníze prostřednictvím své nepřetržité produktivity. Zde je několik klíčových oblastí, kde může být agentická AI užitečná v příštím roce.
- Nábor, přijetí a podpora studentů: Již vidíme agentický AI transformující nábor z vysoce svazku, neresonalizovaného procesu na hluboce individualizovaný a proaktivní proces. Agenti, kteří zapojili potenciální studenty 24-7 na více komunikačních kanálech, přizpůsobují svůj dosah příslibem personalizovaného učení, které bylo ústředním cílem vzdělávací technologie. Agentická AI je připravena učinit tuto vizi skutečností v měřítku.
- Výuka a učení: Nakonec může agentická AI přizpůsobit proces učení. Tyto systémy fungují jako autonomní, 24-7 lektoři AI, kteří se přizpůsobují jedinečnému učení a stylu každého studenta. Agentický lektor může posoudit pochopení konceptu studenta, identifikovat jakékoli mezery v znalostech a přizpůsobit materiály pro každého žáka, aby vytvořil personalizovanou cestu učení. Používáním technik, jako je Sokratické dotazováníAgent může studenta vést procesem řešení problémů, přizpůsobit se porozumění tématu žáka a přimět je, aby kriticky přemýšleli, spíše než jednoduše poskytnout správnou odpověď. To může vést k učení, kde všichni studenti ovládají klíčové koncepty třídy dříve, než budou uděleny úvěr. Žádný student nezůstane pozadu.
- Administrativní podpora: Agentická AI může vytvořit vylepšené, anotované knihy třídy a neustále aktualizované, vylepšené plány kurzu pro fakultu; prediktivní analytické zprávy pro děkany a ředitele; Doporučení individualizovaného uchování a postupu; Marketingové a public relations materiály a plány; Doporučení knihovny pro akvizice a zapojení studentů; a mnoho dalších funkcí napříč spektrem podávání.
Agenti AI nabídnou vysokoškolskému vzdělávání další úroveň umělé inteligence. Můžeme předvídat ztělesněné látky být k dispozici asi za rok. Mezitím nás všechny povzbuzuji, abychom experimentovali s agentickou AI, jakmile bude k dispozici. Přitom můžeme začít vytvářet vlastní personalizovaný, proaktivní profesionální asistent, který může předvídat naše potřeby a implementovat naše preference.
Kdo na vaší univerzitě vede přechod k agentické AI? Možná byste mohli být schopni modelovat účinnost a profesionalitu agentů AI.
