AI-agenten zijn de afgelopen jaren explosief gegroeid. En met hun complexe technologie en mogelijkheden zijn er tegenwoordig veel verschillende soorten AI-agenten.
Een AI-agent is software die taken uitvoert. In tegenstelling tot een standaard chatbot kan hij acties ondernemen in naam van een gebruiker.
Er is een breed scala aan AI-agenten, van slimme thermometers en zelfrijdende auto's tot agenten met chatinterfaces. Al deze use cases vallen in een van de zeven hoofdcategorieën van AI-agents. In dit artikel deel ik de 7 belangrijkste soorten AI-agenten en een aantal voorbeelden van AI-agenten uit de praktijk.
1. Eenvoudige reflexmiddelen
Een eenvoudige reflexagent is een AI-systeem dat alleen beslissingen neemt op basis van de huidige input uit zijn omgeving.
Het gebruikt een set conditie-actieregels om waargenomen inputs te koppelen aan specifieke reacties. Wanneer het een bepaalde toestand in de omgeving detecteert, voert het de corresponderende regel uit.
Het heeft geen geheugen of intern model van de wereld - het kan dus alleen effectief werken in volledig observeerbare omgevingen waar elke beslissing alleen gebaseerd kan worden op de huidige input.
Voorbeelden van eenvoudige reflexmiddelen
- Een thermostaat die de verwarming inschakelt als het te koud is
- Een robot die draait als hij een muur raakt (hallo, Roomba met een kat bovenop)
- Een basischatbot die "Hallo!" antwoordt wanneer een gebruiker "Hoi" zegt
.webp)
2. Modelgebaseerde reflexagenten
Een modelgebaseerde reflexagent is een AI-agent die beslissingen neemt op basis van zowel de huidige input als een intern model van de wereld.
In tegenstelling tot eenvoudige reflexagenten, houdt dit type in de loop van de tijd de toestand van de omgeving bij. Het gebruikt een model - in wezen opgeslagen informatie over hoe de wereld werkt - om gaten op te vullen wanneer de omgeving niet volledig observeerbaar is.
Wanneer het een nieuwe input ontvangt, werkt het zijn interne staat bij, raadpleegt het zijn conditie-actieregels en kiest het de beste reactie op basis van zowel de huidige waarneming als wat het weet van eerdere interacties.
Voorbeelden van modelgebaseerde reflexagenten
- Een robotstofzuiger die de indeling van een kamer onthoudt en gebieden vermijdt die hij al heeft schoongemaakt
- Een LLM die een gesprek voortzet en eerdere gebruikersinvoer bijhoudt
- Een AI die niet alleen reageert op wat hij ziet, maar ook op wat hij weet van eerder in de wedstrijd
3. Lerende agenten
Een lerende agent is een AI-agent die zijn prestaties na verloop van tijd verbetert door te leren van zijn ervaringen.
Het heeft vier hoofdcomponenten: een leerelement, een prestatie-element, een criticus en een probleemgenerator.
Het prestatie-element kiest acties, terwijl het leerelement zijn gedrag aanpast op basis van feedback. De criticus evalueert het resultaat van acties aan de hand van een vooraf gedefinieerde standaard en de probleemgenerator stelt nieuwe acties voor om te proberen zodat het leerproces verbetert.
Dankzij deze structuur kan de agent zich aanpassen aan veranderingen, strategieën verfijnen en effectief werken, zelfs in onbekende omgevingen.
Voorbeelden van lerende agenten
- Een crypto AI-agent die handelsstrategieën aanpast op basis van marktprestaties
- Een aanbevelingsmachine die beter wordt in het suggereren van producten op basis van gebruikersgedrag
- Een chatbot voor de gezondheidszorg die leert van patiënteninteracties om de nauwkeurigheid van triage te verbeteren
4. Op nut gebaseerde agenten
Een utility-based agent is een AI-agent die acties kiest op basis van de uitkomst die naar verwachting de hoogste algemene waarde of "nut" oplevert.
In plaats van alleen maar een doel na te streven, evalueert deze agent verschillende mogelijke uitkomsten en kiest de uitkomst die een vooraf gedefinieerde nutsfunctie maximaliseert.
Hierdoor kan het omgaan met situaties waarin er meerdere manieren zijn om een doel te bereiken of waarin afwegingen moeten worden gemaakt. Het vereist de mogelijkheid om opties te vergelijken, gevolgen te voorspellen en uitkomsten te rangschikken op basis van voorkeuren of prioriteiten.
Voorbeelden van op nut gebaseerde agenten
- Een chatbot voor verkoop die leads prioriteert op basis van waarschijnlijkheid om te converteren
- Een tradingbot voor aandelen die risico en rendement in evenwicht houdt om winst op lange termijn te maximaliseren
- Een zakelijke chatbot die vergaderingen plant om conflicten te minimaliseren en het gemak te maximaliseren
5. Hiërarchische agenten
Een hiërarchische agent is een AI-agent die zijn besluitvormingsproces organiseert in meerdere lagen of niveaus, waarbij hogere niveaus abstracte doelen behandelen en lagere niveaus specifieke acties beheren.
Deze agent splitst complexe taken op in kleinere subtaken, waarbij elk niveau van de hiërarchie verantwoordelijk is voor een andere reikwijdte van de besluitvorming.
Lagen op een hoog niveau kunnen langetermijnstrategieën plannen, terwijl lagere lagen onmiddellijke sensorgegevens en realtime reacties afhandelen. De communicatie tussen de lagen stelt de agent in staat om brede doelstellingen te coördineren met gedetailleerde uitvoering.
Deze structuur maakt het gemakkelijker om complexiteit te beheren en gedrag te schalen over verschillende tijdsbestekken of prioriteiten.
Voorbeelden van hiërarchische agenten
- Bij productie plant een agent op hoog niveau het assemblageproces terwijl lagere niveaus robotarmen en timing aansturen.
- In een slimme fabriek beheren verschillende lagen productieschema's, machinecoördinatie en fysieke bewerkingen
6. Op doelen gebaseerde agenten
Een doelgerichte agent is een AI-agent die beslissingen neemt door te evalueren welke acties helpen om een specifiek doel te bereiken.
De agent krijgt een of meer doelen - gewenste resultaten die hij wil bereiken. De agent gebruikt zoek- of planningsalgoritmen om mogelijke reeksen acties te verkennen en selecteert vervolgens de acties die het meest waarschijnlijk naar het doel leiden.
In tegenstelling tot reflexagenten reageert het niet alleen - het redeneert over toekomstige gevolgen voordat het handelt. Dit maakt het flexibeler en bekwamer in dynamische of onbekende omgevingen, maar ook meer computationeel veeleisend.
Voorbeelden van doelgerichte agenten
- Een navigatiesysteem dat de beste route naar een bestemming berekent
- Een AI die puzzels oplost en zoekt naar zetten die leiden tot een voltooide puzzel
- Een robotarm die een reeks bewegingen plant om een product met succes in elkaar te zetten
7. Multi-Agent Systemen (MAS)
Last but not least: het multi-agent systeem.
Een multi-agent systeem (MAS) is een systeem dat bestaat uit meerdere op elkaar inwerkende AI-agenten die samenwerken (of soms concurreren) om individuele of gedeelde doelstellingen te bereiken.
Elke agent in het systeem werkt onafhankelijk, met zijn eigen mogelijkheden, doelen en perceptie van de omgeving.
Deze agenten communiceren en coördineren - direct via berichten of indirect door veranderingen in de omgeving waar te nemen. Het systeem als geheel kan problemen oplossen die te complex of gedistribueerd zijn voor een enkele agent.
Multi-agent systemen kunnen coöperatief, competitief of een mix van beide zijn, afhankelijk van het ontwerp en de doelen.
Voorbeelden van Multi-Agent Systemen
- Autonome voertuigen coördineren op een kruispunt om botsingen te voorkomen
- Een set financiële bots beheert facturatie, fraudedetectie en rapportage via AI-workflowautomatisering
- Een supply chain-systeem waarbij verschillende agenten voorraad, verzending en vraagvoorspelling beheren
Bouw aangepaste AI-agenten
Het is niet moeilijk om een aangepaste AI-agent te bouwen - en je kunt het gratis doen.
Botpress biedt een drag-and-drop visual flow builder, enterprise-grade beveiliging, een uitgebreide educatieve bibliotheek en een actieve Discord community van 20,000+ bot builders.
Ons uitbreidbare platform betekent dat je elke aangepaste chatbot met elke aangepaste integratie kunt bouwen - en onze Integration Hub zit vol met kant-en-klare connectoren met de grootste kanalen.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
Is ChatGPT een AI-agent?
Ja, ChatGPT kan worden beschouwd als een AI-agent - het ontvangt input, verwerkt deze en genereert reacties, vaak met behulp van een doel- of utility-gedreven aanpak, afhankelijk van hoe het wordt ingezet.
Wat zijn de 7 soorten AI-agenten?
De 7 types zijn: eenvoudige reflexagenten, modelgebaseerde reflexagenten, doelgebaseerde agenten, utiliteitsgebaseerde agenten, lerende agenten, hiërarchische agenten en multi-agent systemen.
Wat zijn intelligente agenten en hoe werken ze in digitale omgevingen?
Intelligente agenten zijn entiteiten die ontworpen zijn om te handelen in verschillende digitale omgevingen. Ze verzamelen kennis uit hun omgeving, beoordelen de huidige situatie en voeren acties uit om vooraf gedefinieerde doelen te bereiken. Hun prestaties worden beïnvloed door de externe acties die ze ondernemen binnen waarneembare omgevingen.
Hoe speelt kunstmatige intelligentie een rol in de functionaliteit van agenten?
Kunstmatige intelligentie stelt intelligente agenten in staat om te leren, te redeneren en zich aan te passen. Agenten gebruiken AI om hun kennisbasis te vergroten, waardoor ze verfijndere beslissingen kunnen nemen in verschillende omgevingen.
Wat is de kennisbasis van intelligente agenten?
De kennis van intelligente agenten omvat informatie over de omgeving, vooraf gedefinieerde regels en een fundamenteel begrip van de huidige situatie. Deze kennis vormt de basis voor hun besluitvormingsprocessen.
Wat is het prestatie-element in de context van intelligente agenten?
Het prestatie-element van intelligente agenten verwijst naar hun vermogen om doelen te bereiken en beslissingen te nemen die hun acties in een gegeven omgeving optimaliseren. Het is een cruciale component die de efficiëntie en effectiviteit van de agent bepaalt.
Kunnen agenten werken in hiërarchische structuren?
Ja, hiërarchische agenten zijn een type intelligente agent die in gestructureerde niveaus werken. Agenten op een hoog niveau houden toezicht op de algemene besluitvorming, terwijl agenten op een lager niveau specifieke taken uitvoeren binnen een breder kader. Deze hiërarchische structuur maakt een efficiënte werking in complexe omgevingen mogelijk.
Werken intelligente agenten met beperkte intelligentie?
Ja, veel intelligente agenten werken met beperkte intelligentie, wat betekent dat ze een beperkte omvang van kennis en mogelijkheden hebben. Deze beperking helpt ze zich te concentreren op specifieke taken en omgevingen waar hun expertise het meest relevant is.
.svg)
