LLM vs DI agentai: verslo automatizavimo vadovas 2025
LLM ir DI agentai - esminiai skirtumai verslo automatizavime
Ar kada susimąstėte, kodėl jūsų pokalbių robotas sustoja ties paprastu klausimu ir nieko daugiau nebedaro?
Štai čia ir slypi skirtumas tarp LLM ir DI agento - ir būtent jis nulemia, kiek procesų jūsų versle iš tiesų galima automatizuoti.
Ši tema dabar aptarinėjama visur - nuo vadovų susirinkimų ir technologijų konferencijų iki jūsų LinkedIn naujienų srauto. Skirtumai čia ne tik techniniai, bet ir praktiniai. Supratimas, kaip veikia šios technologijos, gali kardinaliai pakeisti, kaip kuriate sprendimus, automatizuojate procesus ir lenkiate konkurentus.
Taigi, pradėkime nuo pagrindų.
Didieji kalbiniai modeliai (LLM) yra pažangios teksto generavimo sistemos. Jūs pateikiate užklausą, o jie sugeneruoja atsakymą. Jų esmė - paversti tekstą kitu tekstu. Jie neatsimena, ką sakėte praėjusią savaitę, nepriima sprendimų ir neatlieka veiksmų - jie tik kuria kalbą. Kiekvienas pokalbis prasideda nuo nulio.
DI agentai - daugiau nei teksto generavimas
DI agentai sujungia LLM su papildomomis galimybėmis: naršymu internete, kodo vykdymu, failų skaitymu ir net sprendimų priėmimu. Jei LLM pateikia atsakymą, DI agentas gali imtis veiksmų - pavyzdžiui, gauti realius orų duomenis ar paleisti kelių žingsnių automatizuotą darbo eigą.
Pagrindinis skirtumas? LLM sukuria tekstą. o DI agentai šią kalbos gebėjimą naudoja kaip vieną iš daugelio įgūdžių. Tai tarsi skirtumas tarp išmanaus asistento, kuris tik kalba, ir tokio, kuris gali kalbėti, veikti, planuoti bei prisiminti.
Kodėl šis skirtumas svarbus verslo automatizacijai
Kadangi DI tampa vis svarbesne verslo procesų dalimi, suprasti, ką kiekvienas įrankis gali (ir ko negali), itin svarbu. Pasirinkite netinkamą, ir turėsite „kalbantį pagalbininką“, tuomet, kai jums reikia automatizuotų veiksmų - arba atvirkščiai.
Šiame straipsnyje apžvelgsime, ką daro kiekviena technologija, kur jos stiprybės ir kokias problemas jos iš tiesų sprendžia. Pateiksime konkrečių pavyzdžių, kurie galbūt padės atrasti naujų galimybių jūsų verslui.
Vertinimo kriterijai - LLM ir DI agentų palyginimas
Norint nuspręsti, ką naudoti konkrečiai situacijai, verta pažvelgti į kelis esminius kriterijus: autonomiją, įrankių naudojimą, atmintį, darbo eigos ir naudojimo sudėtingumą, ir kainą.
Svarbiausi klausimai:
- Autonomija: Ar sistema gali veikti savarankiškai, ar kiekvieną kartą laukia nurodymo?
- Įrankių naudojimas: Ar ji naudoja API, paleidžia kodą, gauna duomenis iš kitų šaltinių, ar tiesiog generuoja tekstą?
- Atmintis: Ar gali prisiminti, kas įvyko vakar ar prieš penkias minutes?
- Procesų sudėtingumas: Ar sistema pajėgi vykdyti kelių žingsnių procesus, ar tik atsakyti į vieną klausimą?
- Kaina: Kiek kainuoja išlaikymas - tiek resursais, tiek kūrimo laiko prasme?
- Naudojimo sudėtingumas: Ar sistemą lengva įdiegti ir naudoti kasdienėje komandos veikloje?
Pavyzdys: tarkime, norite, kad DI agentas tvarkytų sąskaitas.
LLM galėtų padėti parašyti el. laišką, bet pamirštų ankstesnius kontekstus.
DI agentas galėtų sekti kiekvienos sąskaitos būseną, traukti duomenis iš apskaitos sistemos ir atpažinti pasikartojančias klaidas - be papildomų nurodymų. Ir būtent šį principą pritaikėme kurdami DI agentą sąskaitų valdymui (opens in new tab) - sistemą, kuri automatiškai surenka, tikrina ir suderina sąskaitas be žmogaus įsikišimo.
Esminis skirtumas tarp LLM ir DI agentų dažniausiai atsiskleidžia procese: LLM pateikia atsakymus, agentai įgyvendina veiksmus.
Apibendrinant - štai kaip LLM ir DI agentai atrodo greta vienas kito:
Savybė | Paprastas LLM | DI agentas |
|---|---|---|
Autonomija | ✗ Neturi atminties (veikia tik pagal užklausą) | ✓ Savarankiškai vykdo užduotis |
Įrankių naudojimas | ✗ Tik įdiegtos vidinės funkcijos | ✓ Naudoja API, vykdo kodą ir jungiasi prie kitų sistemų |
Atmintis | ✗ Nekaupia informacijos tarp užduočių | ✓ Išlaiko kontekstą ir informaciją tarp sąveikų |
Darbo eigos sudėtingumas | ✗ Vieno žingsnio užduotys | ✓ Daugiažingsnės, planuotos užduotys |
Kaina | Mažesnė (už vieną užklausą) | Didesnė (dėl diegimo ir naudojimo) |
Naudojimosi sudėtingumas | Lengva pradėti naudoti | Vidutinio ar aukštesnio sudėtingumo lygis |
Trumpai:
LLM pateikia atsakymus.
DI agentai - veikia.
Kaip veikia LLM ir DI agentai
LLM veikimo principas
Didieji kalbos modeliai (LLM) veikia prognozuodami kitą žodį sakinyje. Jūs pateikiate užklausą, o jie generuoja atsakymą - žodis po žodžio - kol užbaigia mintį.
Kiekvienas pokalbis prasideda nuo nulio, be atminties, be konteksto, be paslėptų ketinimų.
Pavyzdžiui, paklausus LLM „Koks oras Kaune?“, modelis analizuoja klausimą pagal savo mokymo duomenis ir pateikia tikėtino atsakymo versiją - tokią, kokią, jo manymu, dažniausiai pasakytų žmogus.
Tačiau čia slypi esmė: jis negali patikrinti realaus laiko informacijos ir neprisimins, kad vakar klausėte to paties. Jis tiesiog kuria tekstą, o ne tikrina faktus.
Tai šiek tiek primena žmogų, kuris atsako į klausimą, bet vos pokalbiui pasibaigus - viską pamiršta.
Toks „be atminties“ veikimas leidžia LLM dirbti greitai ir nuspėjamai su vienkartinėmis užduotimis, pavyzdžiui, el. laiškų santraukomis ar kodo pasiūlymais.
Tačiau kai reikia platesnio konteksto ar realių veiksmų už teksto ribų - LLM galimybės baigiasi.
Daugiau apie techninius skirtumus tarp LLM ir DI agentų galite paskaityti straipsnyje LLMs vs AI Agents: Understanding the Difference and Why It Matters (opens in new tab).
DI agentų veikimo principas
Kaip veikia DI agentai - kelių žingsnių autonomija
DI agentai apjungia kalbos modelius su papildomais įrankiais ir gebėjimais. Jie gali ieškoti internete, rašyti kodą, jungtis prie API, skaityti failus ir išlaikyti kontekstą tarp užduočių.
Kaip tai atrodo praktiškai?
Tarkime, pateikiate užduotį: „Pasakyk, koks šiandien oras Kaune.“
Agentas, naudodamas kalbos modelį, supranta jūsų prašymą, suplanuoja veiksmų seką - pavyzdžiui, patikrina orų duomenis per API, atsirenka aktualius rezultatus ir pateikia aiškų, jums pritaikytą atsakymą.
Skirtingai nei įprasti generatyviniai DI modeliai, agentai turi atmintį. Jie gali prisiminti ankstesnius pokalbius ar užduotis - tarkime, kad praėjusią savaitę prašėte temperatūrą pateikti Celsijaus skalėje - ir pritaiko atsakymus pagal jūsų ankstesnius pasirinkimus.
Pavyzdžiui, įmonė gali sukurti automatizuotą ataskaitų sistemą, kurios pagrindas - DI agentai. Tokia sistema kasnakt surenka pardavimų duomenis iš kelių sistemų, sukuria „Excel“ diagramas, išsiunčia jas atsakingiems asmenims el. paštu ir automatiškai pažymi klaidas, jei jų atsiranda.
Tuo tarpu klasikiniai LLM reikalautų tikslių nurodymų kiekviename žingsnyje, be atminties, be galimybės naudoti kelis įrankius ar automatizuoti procesą nuo pradžios iki pabaigos.
Trumpai:
- „ChatGPT“ pradžioje buvo tik kalbos modelio sąsaja, bet dabar jau turi agento funkcijas - naršymą internete, kodo rašymą ir įrankių naudojimą.
- Daugelis šiuolaikinių LLM įrankių iš tikrųjų jau veikia kaip agentai, todėl skirtumai tarp jų vis labiau mažėja.
- Tikrieji DI agentai visada sujungia kalbos gebėjimus su veiksmais, atmintimi ir autonomija tarp užduočių.
LLM ir DI agentai: stiprybės, silpnybės ir tinkamiausi panaudojimo atvejai
LLM - stiprybės, silpnybės ir naudojimo atvejai
Didieji kalbos modeliai, tokie kaip OpenAI GPT-4, geriausiai veikia tada, kai svarbiausia yra greitis, paprastumas ir kaina. Jie puikiai geba paversti užklausas aiškiais, logiškais atsakymais ar santraukomis - ir tai padaro itin greitai.
Reikia greito produkto aprašymo ar el. laiško juodraščio?
Paprastas LLM tai atliks greitai ir patikimai, be sudėtingo pasiruošimo.
Pagrindinis jų pranašumas - darbas be atminties.
Kiekviena užklausa vykdoma atskirai, todėl mažiau rūpesčių dėl privatumo ir aiškiai prognozuojami rezultatai. Sąnaudos išlieka mažos, nes mokama tik už užklausas - nėra sudėtingų procesų, kurie didintų kainą. Diegimas taip pat paprastas - užtenka API rakto ir galima pradėti naudotis.
Tačiau yra ir trūkumų. LLM neprisimena ankstesnių užklausų ir negali atlikti realių veiksmų, nebent kūrėjai prijungia papildomus įrankius ar sistemas. Jei reikia naujausios informacijos ar pilnai automatizuoto proceso, šie modeliai nebepakanka.
Geriausiai tinka: turinio generavimui, DUK (angl. FAQ) pokalbių robotams, dokumentų santraukų kūrimui - užduotims, kurios kiekvieną kartą išlieka tokios pačios.
DI agentai - stiprybės, silpnybės ir naudojimo atvejai
DI agentai veikia autonomiškai, jie sujungia didžiuosius kalbos modelius su papildomais įrankiais - planavimo sistemomis, žiniatinklio paieškomis, API iškvietimais ar net failų skaitymu savarankiškai (opens in new tab).
Reikia automatiškai prijungti naują darbuotoją?
Agentas gali surinkti visus personalo dokumentus, informuoti IT skyrių dėl darbo įrangos ir sekti kiekvieną žingsnį, kol užduotis bus užbaigta.
Didžiausias jų pranašumas - konteksto suvokimas.
Agentai prisimena, kas vyko prieš kelis žingsnius, ir geba pakoreguoti veiksmus, jei kažkas nepavyksta proceso viduryje. Tai daro juos idealiu sprendimu pardavimų procesų automatizavimui, bilietų valdymo sistemoms ar kitoms užduotims, kur svarbi atmintis ir tęstinumas.
Tačiau ši galia turi savo kainą.
Agentai reikalauja daugiau nustatymų ir priežiūros. Jei agentas pasirenka netinkamą įrankį ar klaidingai interpretuoja nurodymus, klaidų skaičius gali greitai išaugti, todėl, prieš paleidžiant, būtinas kruopštus testavimas.
Be to, kaina gali augti, kai agentai vykdo ilgus, kelių paslaugų procesus.
Geriausiai tinka: kelių žingsnių procesams, kuriuose svarbūs sprendimai ir atmintis - pavyzdžiui, naujų darbuotojų įvedimui ar tyrimų botams, kurie kasdien renka naujausius rinkos duomenis.
DI agentai ne tik atsako - jie veikia.
Trumpai
Jei jums reikia greitų ir tikslių atsakymų be sudėtingo pasiruošimo - rinkitės LLM.
Jei užduotys reikalauja atminties, sprendimų priėmimo ir veiksmų naudojant kelis įrankius, jums reikalingas DI agentas.
Ką apie tai sako industrijos lyderiai
Verslo technologijų lyderiai mato tą pačią tendenciją - LLM ir AI agentai tampa dviem papildančiomis automatizacijos kryptimis.
Kaip teigia (opens in new tab) Charles Lamanna, „Microsoft“ verslo ir pramonės „Copilot“ viceprezidentas:
„AI agentai - tai automatizacijos ateitis. Jie ne tik supranta kalbą, bet ir savarankiškai vykdo sudėtingus procesus, suteikdami įmonėms naujo efektyvumo lygį.“
Tuo tarpu Megh Gautam, „Crunchbase“ produktų vadovas, priduria (opens in new tab):
„Nors LLM puikiai generuoja tekstą, tik DI agentų gebėjimas naudoti įrankius ir atmintį leis sukurti tikrai išmanius, kontekstui jautrius automatizavimo sprendimus.“
Šios įžvalgos parodo esminę mintį - pasirinkimas tarp LLM ir DI agentų priklauso nuo jūsų verslo tikslų.
Vieni įrankiai puikiai tinka turinio kūrimui ar greitai pagalbai, kiti - sudėtingiems, kelių etapų procesams automatizuoti.
Abi technologijos tobulėja, todėl verta pradėti nuo pilotinių projektų, kad galėtumėte išnaudoti abiejų stiprybes - greitį ir autonomiją.
Išvados - nuo sprendimo iki veiksmo
Renkantis tarp LLM ir AI agentų svarbiausia ne tai, kuris „protingesnis“, o kuris geriau tinka jūsų darbo eigai.
Jei procesai paprasti, kartojasi ir svarbiausia greitis - LLM pateiks atsakymus akimirksniu.
Tačiau jei reikia atminties, kelių žingsnių vykdymo ar realaus laiko duomenų (pavyzdžiui, sąskaitų apdorojimo ar automatinių ataskaitų), DI agentai perima iniciatyvą.
Prieš pasirinkdami, paklauskite savęs:
- Ar jūsų procesai trumpi ir aiškūs, ar turi kelias šakas ir grįžtamus etapus?
- Ar reikia veiksmų už teksto ribų - API, duomenų bazių ar tiesioginių integracijų?
- Ar svarbu, kad sistema prisimintų ankstesnius veiksmus?
- Kiek jūsų verslui svarbus balansas tarp kainos ir automatizacijos kokybės?
Jei kada pagalvojote, „Norėčiau, kad mūsų chatbotas galėtų padaryti daugiau“ - tai aiškus ženklas, kad esate pasiruošę agentams.
Ne tik išmanesniems pokalbiams, bet ir tikrai savarankiškai veikiančioms sistemoms.
Mitas ir realybė
Dažna klaidinga nuostata - agentai visada geresni.
Iš tikrųjų didesnės galimybės reiškia ir didesnį sudėtingumą. Kartais viskas, ko reikia, tai greito ir patikimo teksto generavimo, ir čia LLM yra nepralenkiami.
Tačiau kai užduotys reikalauja mąstymo, atminties ir veiksmų realiame pasaulyje, stipresni tampa agentai.
Pradėkite nuo mažų žingsnių - pilotinių projektų.
Išbandykite abi technologijas ir tik tada plėskite mastą.
Geriausia automatizacija ne tik pakeičia darbą, bet ir suteikia komandai daugiau laiko kūrybiškumui bei strateginiams sprendimams.
Kaip mes galime padėti
Mes (opens in new tab) ne tik kalbame apie dirbtinio intelekto automatizaciją - mes ją kuriame.
Nesvarbu, ar ieškote, kaip LLM galėtų padėti kurti turinį išmaniau, ar planuojate įdiegti DI agentus procesų automatizavimui - mes kuriame sprendimus, pritaikytus jūsų darbo eigai, o ne atvirkščiai.
Jei esate pasiruošę įdiegti DI automatizaciją savo versle - pradėkite čia:
- Sužinokite, kaip sukūrėme savo DI Turinio Generatorių PayloadCMS Platformai (opens in new tab) - pavyzdį, kaip veikia pažangi DI integracija.
- Pamatykite, Kaip transformavome DI vertimus rinkos tyrimų pagalba (opens in new tab)
- Atraskite, kaip sukūrėme DI grįsta automobilių žalos vertinimo platformą (opens in new tab), kuri automatiškai nustato krušos žalą, skaičiuoja įlenkimus ir generuoja ataskaitas - paverčiant kelių dienų darbą kelių minučių procesu.
- Susipažinkite su Dirbtinio intelekto agentų verslo analizės sprendimais (opens in new tab) - virtualiu analitikos asistentu, kuris sujungia finansinius, žmogiškuosius ir projektų duomenis, kad pateiktų realaus laiko įžvalgas, aptiktų neatitikimus ir padėtų priimti išmanesnius sprendimus.
- Paskaitykite mūsų gidą Kaip bendrauti su Dirbtiniu Intelektu? (opens in new tab) - sužinokite, kaip kurti aiškias, tikslias užklausas (angl. prompts), kad DI pateiktų kūrybiškesnius ir tikslesnius rezultatus.
Dirbtinis intelektas ne tik tobulėja - jis tampa šiuolaikinio verslo pagrindu.
Kurkime jūsų kitą konkurencinį pranašumą kartu (opens in new tab).
