AI Agent

کاربردهای AI Agent در دنیای واقعی

عامل‌های هوش مصنوعی کاربردهای بسیاری دارند؛ از خودکارسازی فرایندهای تکراری گرفته تا بهبود تصمیم‌گیری و حل مسائل پیچیده در حوزه‌هایی مانند پشتیبانی مشتریان، امور مالی، سلامت و رانندگی خودکار. عملکرد این سیستم‌ها بر پایه بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای درک اهداف، ایجاد وظایف و اجرای آن‌ها با استفاده از ویژگی‌های در دسترس و توانایی یادگیری از تجربه است. از مهم‌ترین کاربردهای عامل هوش مصنوعی که در آموزش AI Agent به آن می‌پردازیم می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• خدمات مشتری: رسیدگی به درخواست‌های مشتریان از طریق چت‌بات‌ها، مدیریت بازپرداخت‌ها و کمک به انجام کارهایی مانند تغییر گذرواژه.
• فروش و بازاریابی: تولید سرنخ‌های فروش، ارزیابی مشتریان بالقوه و طراحی راهبردهای بازاریابی.
• منابع انسانی: خودکارسازی کارهایی مانند نگارش آگهی‌های استخدام و فراهم کردن دسترسی خودخدمت به اطلاعات حقوق و دستمزد برای کارکنان.
• فناوری اطلاعات و توسعه: خودکارسازی طراحی نرم‌افزار، تولید کد و انجام وظایف خودکارسازی در حوزه فناوری اطلاعات.
• زنجیره تامین: مدیریت موجودی، پیگیری محموله‌ها و بهینه‌سازی عملیات لجستیکی.
• مالی: شناسایی تقلب، انجام معاملات خودکار و تحلیل بازار.
• بهداشت و درمان: یاری در تشخیص بیماری از طریق تحلیل تصاویر پزشکی و داده‌های بیماران، و کمک به مدیریت مراقبت‌های درمانی.
• خرده‌فروشی: ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده برای محصولات و مدیریت عملیات تجارت الکترونیک.
• املاک و مستغلات: تحلیل روندهای بازار و ارائه ارزیابی از ارزش دارایی‌ها.
• بازی‌های رایانه‌ای: ایجاد شخصیت‌های غیرقابل‌بازی (NPC) تطبیق‌پذیر که می‌توانند بر اساس رفتار بازیکن واکنش نشان دهند و تجربه بهتری از بازی کردن خلق کنند.
• دستیارهای شخصی: دستیارهایی مانند Siri و Google Assistant از عامل‌های هوش مصنوعی برای یادگیری از تعاملات کاربر و انجام وظایف بر اساس فرمان‌های صوتی استفاده می‌کنند.
• خودروهای خودران: خودروهای بدون راننده از عامل‌های هوش مصنوعی برای ناوبری، شناسایی موانع و تصمیم‌گیری لحظه‌ای در هنگام رانندگی بهره می‌برند.
• خانه‌های هوشمند: مدیریت دستگاه‌ها و سامانه‌های امنیتی خانه‌های هوشمند از طریق عامل‌های هوش مصنوعی انجام می‌شود.
• پیشنهاد محتوا: پلتفرم‌هایی مانند Netflix و YouTube از عامل‌های هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌کنند تا میزان تعامل کاربران را افزایش دهند.

ابزارها و فناوری‌های مرتبط با AI Agent

فناوری‌ها و ابزارهای مرتبط با عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) شامل حوزه‌های بنیادی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین، زبان‌های برنامه‌نویسی و چارچوب‌هایی مانند Python، TensorFlow و PyTorch، همچنین پلتفرم‌ها و ابزارهایی مانند LangChain و OpenAI API است. این مجموعه در کنار فناوری‌های داده‌ای و زیرساختی نظیر پایگاه‌های داده‌ی برداری (Vector Databases) و رایانش ابری به عامل‌ها امکان می‌دهد تا بتوانند درک کنند، استدلال کنند و به‌صورت خودکار برای انجام وظایف اقدام نمایند.

فناوری‌ها و زیرساخت‌های اصلی

• پردازش زبان طبیعی (NLP): زیربنای درک و تولید زبان انسانی توسط عامل‌ها.
• یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی: ابزارهای اصلی برای سازگاری عامل‌ها با موقعیت‌های جدید و یادگیری از تعاملات.
• Python: زبان اصلی در توسعه‌ی عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل سادگی و پشتیبانی گسترده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و NLP.
• TensorFlow و PyTorch: چارچوب‌های کلیدی برای آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در عامل‌ها.
• Speech-to-Text و Text-to-Speech: مؤلفه‌هایی برای تعاملات گفتاری انسان و ماشین.
• پایگاه‌های داده‌ی برداری (Vector Databases): برای ذخیره و جست‌وجوی داده‌های چندبعدی که در برنامه‌های عامل‌محور مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• رایانش ابری و محاسبات لبه‌ای (Cloud AI & Edge Computing): زیرساخت محاسباتی لازم برای استقرار و اجرای عامل‌ها در مقیاس گسترده.

چارچوب‌ها و پلتفرم‌ها

• LangChain: چارچوبی محبوب برای ساخت جریان‌های کاری عامل‌محور و ترکیب مدل‌های زبانی با داده‌های خارجی.
• LlamaIndex: ابزار ساختاردهی و جست‌وجو در داده‌های نامنظم برای عامل‌های هوش مصنوعی.
• Hugging Face: پلتفرمی جامع برای مدل‌ها، داده‌ها و ابزارهای توسعه‌ی هوش مصنوعی که در دوره AI Agent بیشتر با آن آشنا خواهید شد.
• OpenAI API: رابطی قدرتمند برای استفاده از مدل‌های زبانی و عامل‌های پیشرفته در برنامه‌های مختلف.
• Google Vertex AI Agents: بستری برای ساخت و استقرار عامل‌های هوش مصنوعی در فضای Google Cloud.
• ابزارهای RPA) Robotic Process Automation): فناوری‌هایی برای خودکارسازی فرایندهای سازمانی از طریق تعامل با نرم‌افزارها به‌صورت عامل‌محور.

نمونه‌ها و ابزارهای کاربردی

• Cursor AI: محیط توسعه‌ی یکپارچه‌ی (IDE) مبتنی بر هوش مصنوعی که درک زمینه‌ای از کد را فراهم کرده و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند.
• AutoGPT: نمونه‌ای از یک عامل خودگردان که می‌تواند وظایف چندمرحله‌ای و پیچیده را به‌صورت مستقل اجرا کند.
• ClickUp Brain: دستیار هوش مصنوعی در ابزار مدیریت پروژه‌ی ClickUp برای خودکارسازی وظایف و زمان‌بندی.
• Mercor: ابزار جذب نیروی انسانی مبتنی بر عامل‌های هوش مصنوعی که فرآیند بررسی رزومه‌ها و انجام مصاحبه‌ها را خودکار می‌سازد.
• Happenstance: عاملی برای شبکه‌سازی حرفه‌ای که با استفاده از زبان طبیعی، داده‌ها را در شبکه‌های اجتماعی و ایمیل جست‌وجو می‌کند.

انواع AI Agent

عامل‌های هوش مصنوعی را می‌توان بر اساس نحوه‌ی درک، تصمیم‌گیری و یادگیری آن‌ها به چند دسته‌ی اصلی تقسیم کرد. این دسته‌ها شامل عامل‌های بازتابی ساده، عامل‌های بازتابی مبتنی بر مدل، عامل‌های هدف‌محور، عامل‌های مبتنی بر مطلوبیت و عامل‌های یادگیرنده هستند. علاوه‌بر این، عامل‌های سلسله‌مراتبی و سامانه‌های چندعاملی نیز به‌عنوان ساختارهای پیشرفته‌تر شناخته می‌شوند که تعامل و هماهنگی میان عامل‌ها را ممکن می‌سازند.

1. عامل‌های بازتابی ساده (Simple Reflex Agents): این عامل‌ها تنها بر اساس درک لحظه‌ای از محیط عمل می‌کنند و هیچ حافظه‌ای از وضعیت‌های گذشته ندارند. تصمیم‌گیری آن‌ها بر اساس مجموعه‌ای از قواعد شرط–عمل (Condition-Action Rules) انجام می‌شود. مثلا یک ترموستات ساده که تنها بر اساس دمای فعلی اتاق تصمیم می‌گیرد سیستم گرمایش را روشن یا خاموش کند.
2. عامل‌های بازتابی مبتنی بر مدل (Model-Based Reflex Agents): این عامل‌ها علاوه بر درک لحظه‌ای، مدلی درونی از جهان را حفظ می‌کنند تا جنبه‌هایی از محیط را که مستقیماً قابل مشاهده نیستند، پیگیری کنند. تصمیمات آن‌ها بر اساس درک فعلی و مدل درونی اتخاذ می‌شود. به‌عنوان مثال یک خودروی خودران که با استفاده از حسگرها نقشه‌ای از محیط پیرامون خود می‌سازد و موقعیت سایر خودروها را در نظر می‌گیرد.
3. عامل‌های هدف‌محور (Goal-Based Agents): این عامل‌ها تنها به رسیدن به هدف اکتفا نمی‌کنند، بلکه سعی می‌کنند بهترین و کارآمدترین مسیر را بیابند. آن‌ها از تابع مطلوبیت (Utility Function) برای ارزیابی گزینه‌های مختلف استفاده کرده و گزینه‌ای را برمی‌گزینند که بیشترین رضایت یا کارایی را ایجاد کند. مثلا یک عامل خدمات تحویل کالا که علاوه بر سرعت، مسیرهایی را در نظر می‌گیرد که مصرف سوخت را کاهش داده و از ترافیک اجتناب کند.
4. عامل‌های یادگیرنده (Learning Agents): پیشرفته‌ترین نوع عامل‌ها هستند که می‌توانند با یادگیری از تجربه عملکرد خود را بهبود دهند. آن‌ها به‌صورت مداوم بازخورد دریافت کرده و رفتار خود را اصلاح می‌کنند. مثلا یک سامانه‌ی پیشنهادگر (Recommendation Engine) که پیشنهادات خود را بر اساس بازخوردها و رفتارهای گذشته‌ی کاربر بهبود می‌دهد.
5. عامل‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical Agents): در این نوع ساختار، تصمیم‌گیری در لایه‌های مختلف سازمان‌دهی می‌شود. عامل‌های سطح بالا تصمیمات راهبردی اتخاذ می‌کنند و وظایف جزئی‌تر را به عامل‌های سطح پایین‌تر واگذار می‌کنند.
6. سامانه‌های چندعاملی (Multi-Agent Systems): در این سامانه‌ها، چند عامل مستقل در یک محیط مشترک با یکدیگر تعامل یا رقابت می‌کنند تا به اهداف فردی یا جمعی دست یابند. این ساختار معمولاً در شبیه‌سازی‌های پیچیده، اقتصاد محاسباتی و بازی‌های چندنفره استفاده می‌شود.

مراحل طراحی و پیاده‌سازی AI Agent

برای طراحی و پیاده‌سازی یک عامل هوش مصنوعی، ابتدا باید هدف و کارکرد اصلی آن را مشخص کنید، سپس داده‌های لازم را جمع‌آوری و آماده‌سازی نمایید. در مرحله‌ی بعد، باید با انتخاب پشته‌ی فناوری (Tech Stack) و ابزارهای مناسب، معماری عامل را طراحی کرده و منطق اصلی آن را بسازید و پیکربندی کنید. در نهایت، عامل باید آزمایش، استقرار و پایش شود تا با تکرار و بهینه‌سازی مداوم، عملکرد آن بهبود یابد.

تحلیل نیاز و تعریف مسئله

برای طراحی و پیاده‌سازی AI Agent ابتدا باید هدف و وظیفه عامل هوش مصنوعی مشخص شود. سپس باید مراحل زیر را طی کنید:

• تعیین هدف و کارکرد: به‌روشنی تعریف کنید عامل قرار است چه مسئله‌ای را حل کند و چه ارزش یا کمکی ارائه دهد.
• تحلیل نیازمندی‌ها: نوع داده‌های موردنیاز، سطح تعامل عامل با کاربر یا محیط، و خروجی‌های مورد انتظار را مشخص کنید.
• گردآوری و آماده‌سازی داده‌ها: داده‌های لازم را از منابع معتبر جمع‌آوری، پاک‌سازی و پیش‌پردازش کنید تا برای آموزش یا عملکرد عامل آماده شوند.
• تعیین محدودیت‌ها و شرایط ایمنی: سیاست‌های حفاظتی، راهبردهای مقابله با خطا (مثل Retry یا Human-in-the-Loop) و مرزهای عملکردی عامل را مشخص کنید.

طراحی معماری و انتخاب الگوریتم

در این مرحله از آموزش AI Agent، ساختار درونی عامل، فناوری‌های مورد استفاده، و الگوریتم‌های اصلی طراحی می‌شوند. با دیدن دوره AI Agent می‌توانید مراحل زیر را طی کنید:

• انتخاب فناوری و ابزارها: زبان برنامه‌نویسی Python، چارچوب‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow یا PyTorch، و ابزارهایی نظیر LangChain، OpenAI API و RPA Tools را با توجه به نوع عامل انتخاب کنید.
• طراحی معماری عامل: اجزای اصلی مانند مدل زبانی بزرگ (LLM)، حافظه (Memory)، و ابزارهای عملیاتی (Tools) را مشخص کنید. نحوه‌ی استدلال و تصمیم‌گیری عامل را تعریف کنید. این کار را می‌توان با Prompt Engineering انجام داد. عامل را با APIها و سامانه‌های ثالث (مانند پایگاه داده‌ها یا سرویس‌های ابری) یکپارچه کنید.
• انتخاب الگوریتم‌های یادگیری: بر اساس نوع وظیفه (یادگیری نظارت‌شده، تقویتی یا ترکیبی)، الگوریتم‌های مناسب را انتخاب و تنظیم کنید.

پیاده‌سازی و آموزش مدل‌ها

پس از طراحی، نوبت به ساخت و راه‌اندازی اجزای عامل می‌رسد.

• پیکربندی اجزا: اعتبارنامه‌ها (Credentials) و دسترسی‌ها را برای مدل‌ها و سرویس‌ها تنظیم کنید (مثلاً استفاده از Perplexity API برای جست‌وجوی اطلاعات).
• توسعه‌ی منطق اصلی: توابع تخصصی برای وظایف مشخص طراحی کنید (مانند خلاصه‌سازی متن یا استخراج موجودیت‌ها). جریان کاری عامل (چرخه‌ی «مشاهده و تفکر و عمل») را پیاده‌سازی کنید.
• آموزش مدل‌ها: مدل‌های پایه را با داده‌های آماده‌شده آموزش داده یا تنظیم دقیق (Fine-Tune) کنید تا با اهداف عامل سازگار شوند.
• اتصال به ابزارهای بیرونی: عامل را به سامانه‌های لازم برای انجام وظایف خود مانند ارسال پیام، به‌روزرسانی داده‌ها یا اجرای دستورات متصل کنید.

تست، ارزیابی و بهینه‌سازی

در این مرحله از آموزش AI Agent ، عملکرد عامل در شرایط واقعی بررسی و بهبود داده می‌شود.

• آزمون جامع: عامل را با ورودی‌های متنوع آزمایش کنید تا رفتار آن مطابق انتظار باشد و خطاهای احتمالی شناسایی شوند.
• استقرار (Deployment): عامل را در محیط هدف (وب، اپلیکیشن، سرور یا فضای ابری) مستقر کنید.
• پایش عملکرد: با استفاده از داده‌های تحلیلی و بازخورد کاربران، عملکرد عامل را به‌صورت مداوم ارزیابی کنید.
• بهبود مستمر: Prompt‌ها، منطق تصمیم‌گیری و ساختار عامل را اصلاح کنید. در صورت نیاز، مدل‌ها را بازآموزی (Retrain) کنید تا دقت و کارایی افزایش یابد.

تکنیک‌ها و نکات کلیدی در ساخت AI Agent

توسعه‌ی عامل‌های هوش مصنوعی نیازمند ترکیبی از طراحی هدف‌مند، معماری دقیق، داده‌های باکیفیت، و چرخه‌ی مداوم آزمایش و بهینه‌سازی است. تکنیک‌های کلیدی در این فرآیند شامل تعیین اهداف روشن، انتخاب ابزارها و چارچوب‌های مناسب، به‌کارگیری روش تولید مبتنی بر بازیابی (RAG)، استفاده از حافظه و Promptهای ساختارمند و رعایت اصول تعامل انسانی، پایداری و اخلاق است.

اصول پایه

• تعیین اهداف مشخص: در دوره AI Agent از شما خواسته می‌شود ابتدا مسئله‌ای را که عامل قرار است حل کند، به‌طور دقیق تعریف کنید؛ چه در خودکارسازی وظایف، چه در پشتیبانی مشتریان یا تولید محتوا.
• انتخاب ابزارهای مناسب: از چارچوب‌ها و پلتفرم‌های موجود مانند LangChain، TensorFlow، PyTorch یا OpenAI API استفاده کنید. زبان Python رایج‌ترین گزینه برای توسعه‌ی عامل‌هاست، اما در پروژه‌های خاص می‌توان از ابزارهای سفارشی نیز استفاده کرد.
• مدیریت داده‌ها: عملکرد هر عامل در دوره AI Agent به کیفیت داده‌هایی وابسته است که بر پایه‌ی آن آموزش دیده یا عمل می‌کند. داده‌ها باید پاک، مرتبط، ایمن و از نظر اخلاقی معتبر باشند. همچنین لازم است فرآیندهایی برای پایش مداوم داده‌ها و حذف اطلاعات قدیمی یا نادرست در نظر گرفته شود.

معماری و طراحی

• ترکیب ساختار و استدلال مدل زبانی: استفاده‌ی هم‌زمان از جریان‌های از پیش تعریف‌شده و استدلال‌های منعطف مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به عامل امکان می‌دهد تا وظایف ساده و پیچیده را به شکل بهینه انجام دهد.
• استفاده از RAG: ادغام منبع‌های دانشی بیرونی مانند پایگاه‌های داده‌ی برداری (Vector Databases) باعث می‌شود عامل بتواند پاسخ‌های دقیق‌تر و مبتنی بر واقعیت ارائه دهد.
• طراحی ماژولار: به‌جای ساخت یک عامل جامع، از چند عامل تخصصی با نقش‌های متفاوت استفاده کنید تا سیستم قابل نگهداری‌تر و مقیاس‌پذیرتر باشد.
• استفاده از حافظه: افزودن قابلیت حافظه به عامل کمک می‌کند این سامانه تعاملات گذشته را به خاطر بسپارد و با گذر زمان درک عمیق‌تری از کاربر و بافت گفتگو به دست آورد.
• طراحی تعامل کاربر: نحوه‌ی تعامل عامل با انسان باید طبیعی، هدفمند و کاربرپسند باشد. استفاده از طراحی مکالمه‌محور، بازخورد فوری، و تنظیم لحن پاسخ‌ها بر اساس موقعیت، تجربه‌ی کاربری را به‌طور چشمگیری بهبود می‌دهد.

پیاده‌سازی و تکرار

• شروع کوچک: در ابتدای آموزش AI Agent، روی انجام یک وظیفه‌ی ساده و قابل‌اندازه‌گیری تمرکز کرده و سپس به‌تدریج قابلیت‌های پیشرفته‌تر را اضافه کنید.
• مهندسی دقیق Promptها: Promptها باید شفاف و ساختاریافته طراحی شوند تا رفتار عامل را هدایت کنند. تعریف نقش، هدف و نحوه‌ی واکنش در موقعیت‌های خاص از موارد مهم در این بخش هستند.
• یادگیری تقویتی: از الگوریتم‌های Reinforcement Learning برای بهبود تصمیم‌گیری عامل بر اساس پاداش و بازخورد استفاده کنید. این روش به عامل اجازه می‌دهد که در محیط‌های پویا، رفتار خود را به‌صورت تجربی بهینه کند.
• ادغام ابزارها و APIها در آموزش AI Agent: عامل باید به سرویس‌های بیرونی متصل شود تا بتواند اقدام‌های واقعی مانند جست‌وجو در وب، ارسال پیام یا به‌روزرسانی پایگاه داده انجام دهد.
• پایش و بازبینی مستمر: عملکرد عامل را به‌طور مداوم آزمایش و پایش کنید. بازخورد کاربران و داده‌های رفتاری می‌تواند مبنایی برای اصلاح منطق، تنظیم مدل‌ها و افزایش دقت تصمیم‌گیری باشد.

بهترین رویه‌ها

• مستندسازی مداوم: مستندسازی تصمیم‌های طراحی، ساختار کد و نتایج آزمایش‌ها باعث می‌شود توسعه‌ی بعدی شفاف‌تر و سریع‌تر انجام شود.
• بهبود عملکرد: با بهینه‌سازی مصرف منابع، کاهش تأخیر پاسخ‌دهی، و بازآموزی مدل‌ها می‌توان پایداری عامل را حفظ کرد.
• رعایت حریم خصوصی و اصول اخلاقی: داده‌های حساس باید با دقت مدیریت شوند، و خروجی عامل نباید دچار سوگیری یا تولید محتوای نادرست باشد.
• تعادل میان سرعت و دقت: بسته به نوع کاربرد، باید میان سرعت پاسخ‌دهی عامل و کیفیت خروجی آن توازن برقرار شود.

مسیر شغلی و آینده کاری متخصصین AI Agent

حوزه‌ی عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) فرصت‌های شغلی متنوعی را در اختیار متخصصان قرار می‌دهد؛ از نقش‌های فنی و مهندسی مانند مهندس هوش مصنوعی و معمار چندعاملی گرفته تا نقش‌های راهبردی و اخلاقی مانند کارشناس اخلاق در هوش مصنوعی و مدیر محصول هوش مصنوعی. با رشد سریع به‌کارگیری عامل‌ها در بخش‌هایی مانند سلامت، مالی، آموزش و خدمات مشتریان، فرصت‌های نوظهور بسیاری نیز شکل گرفته‌اند؛ از جمله مدیر هماهنگی عامل‌ها (Agent Orchestration Lead) مهندس Prompt و متخصص RAG. برای ورود و پیشرفت در این مسیر، لازم است افراد پایه‌ی قوی در یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها داشته باشند و با یادگیری مستمر، اصول اخلاقی و تعامل انسان و هوش مصنوعی آشنا شوند. از پرطرفدارترین مشاغل مرتبط با AI Agent می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• نقش مهندس هوش مصنوعی / توسعه‌دهنده عامل (AI Agent Developer/ Engineer)
• مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
• پژوهشگر هوش مصنوعی (AI Research Scientist)
• متخصص یا مسئول اخلاق در هوش مصنوعی (AI Ethics Specialist/ Officer)
• مهندس پرامپت (Prompt Engineer)
• مشاور هوش مصنوعی (AI Consultant)

پس از شرکت در دوره AI Agent شما می‌توانید با سازمان‌های مختلف در ایران یا سایر کشورها همکاری کنید. میزان درآمد شما به میزان تجربه، صنعت و شرکتی که در آن فعالیت می‌کنید متفاوت خواهد بود. در کشورهای پیشرفته‌ای مانند آمریکا سالانه حدود ۷۰ الی ۲۲۰ هزار دلار است. از شرکت‌ها و صنایعی که از AI Agent‌ها استفاده می‌کنند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• شرکت‌های بزرگ فناوری مانند Google، Microsoft، IBM، Oracle و Amelia از جمله بازیگران بازار عامل‌های هوش مصنوعی هستند.
• صنعت سلامت: برای مثال Highmark Health و Hackensack Meridian Health با همکاری Google Cloud در حال توسعه عامل‌های هوش مصنوعی برای بهبود فرآیندهای درمان و اداری هستند.
• صنعت زنجیره تأمین و لجستیک: کاربردهای عامل‌های هوش مصنوعی و سامانه‌های چندعاملی برای بهبود جریان کار، هماهنگی و تصمیم‌گیری در مقیاس بزرگ استفاده می‌شوند.
• شرکت‌های تخصصی توسعه عامل‌های هوش مصنوعی: مانند Relevance که در استرالیا فعالیت می‌کند و پلتفرم ساخت عامل‌های هوش مصنوعی را برای مشتریان ارائه می‌دهد.

تفاوت AI Agent با سایر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی

عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) نوعی سیستم هوشمند هستند که می‌توانند محیط خود را درک کرده، تصمیم بگیرند و اقدامات خودمختار انجام دهند تا اهداف خاصی را محقق کنند. این ویژگی، آن‌ها را از سایر فناوری‌های هوش مصنوعی متمایز می‌کند.

• مقایسه با هوش مصنوعی مولد Generative AI / Gen AI : هوش مصنوعی مولد بر تولید محتوا مانند متن، تصویر، موسیقی یا کد تمرکز دارد. این سیستم‌ها معمولاً واکنشی هستند؛ یعنی به ورودی پاسخ می‌دهند اما به‌صورت خودکار برای رسیدن به هدف خاصی اقدام نمی‌کنند. اما AI Agent ، می‌تواند چندگام تصمیم‌گیری انجام دهد، برنامه‌ریزی کند و اقدامات عملی برای رسیدن به هدف را حتی بدون نظارت مستقیم انسان اجرا کند،
• مقایسه با یادگیری ماشین معمولی (Traditional Machine Learning): سیستم‌های یادگیری ماشین معمولی برای انجام یک وظیفه‌ی مشخص با داده‌های آموزشی محدود طراحی می‌شوند و نمی‌توانند خودمختار تصمیمات چندمرحله‌ای یا تعامل با محیط را مدیریت کنند. AI Agent از الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهره می‌برد، اما قابلیت استدلال، حافظه، برنامه‌ریزی و اقدام خودکار را نیز دارد.
• مقایسه با سیستم‌های خودکار ساده (Simple Automation / Rule-Based Systems): سیستم‌های خودکار ساده با قواعد مشخص و ثابت کار می‌کنند و نمی‌توانند از تجربه یاد بگیرند یا استراتژی خود را تغییر دهند. AI Agent می‌تواند با محیط تعامل کند، یاد بگیرد، و رفتار خود را بهینه‌سازی کند. همچنین می‌توانند چند وظیفه را همزمان مدیریت کنند و در صورت نیاز تصمیمات پیچیده بگیرند.