Trots att AI-tekniken precis har kommit in i våra liv har den redan börjat utvecklas snabbt och integreras i olika områden av både vardags- och yrkeslivet. AI-tekniken började med regelbaserade system, fortsatte sitt liv som djupinlärning och generativ AI och har idag utvecklats till AI-agenter som tillhandahåller tjänster genom att kombinera olika AI-modeller. Den accelererande utvecklingen av AI-tekniken, som fortfarande är ny, har lett till nya trender och upptäckten av flexibla användningsområden för AI. Om du vill lära dig skillnaden mellan två nya AI-tekniker, agentisk AI och icke-agentiska AI-verktyg, har vi det du behöver!

I den här artikeln kommer vi att undersöka skillnaderna mellan agentisk AI och icke-agentisk AI och utforska deras avsedda användningsområden.

Är ni redo? Låt oss dyka in!

TL; DR

  • Agentisk AI är AI-system som självständigt kan utföra komplexa uppgifter i flera steg och fatta självständiga beslut.
  • Icke-agentisk AI är AI som endast kan hantera en enda uppgift i taget och som kräver mänsklig input eller vägledning för att generera output.
  • Den största skillnaden mellan agentisk AI och icke-agentisk AI är att agentisk AI kan fatta autonoma och självständiga beslut, medan icke-agentisk AI kräver kommandon.
  • Agentisk AI erbjuder sina användare en mängd olika AI-modeller, t.ex. bildgeneratorer och LLM:er, medan icke-agentisk AI i allmänhet bara erbjuder en AI-modell åt gången.
  • Agentisk AI integreras snabbt i organisationer som företag och organisationer och anpassar sig till dem genom självträning, medan icke-agentisk AI är utformad för generiska användningsfall.
  • Om du letar efter en AI-assistent som kan integreras med dina företagsdata och automatisera dina uppgifter, med sina flera LLM:er, bildgeneratorer, webbsökning, kunskapsbaser och kraftfulla RAG, är TextCortex rätt väg att gå.

Vad är en Agentic AI?

Agentisk AI är en ny teknik för artificiell intelligens som går längre än att bara utföra en uppgift. Agentisk AI är utformad för att bland annat vara mer autonom, proaktiv, kunna fatta beslut för att utföra komplexa uppgifter och förstå omgivningen. Agentisk AI har, till skillnad från icke-agentisk AI, en oberoende beslutsmekanism och behöver inte mänsklig input och vägledning för att utföra repetitiva uppgifter. När du har satt en agentisk AI att uppnå ett mål kommer den att analysera givna data, samla in information från omgivningen, skapa planer, färdplaner och uppgifter samt vidta åtgärder för att genomföra processen. Agentisk AI kan göra följande:

  • Sätt upp mål
  • Planera och strategisera
  • Lär dig och anpassa dig
  • Interagera

Definition av icke-agenterande AI

Non-agent AI är det generella namnet på de AI-tekniker som används mest idag och som kräver mänsklig input och vägledning. Icke-agentbaserade AI-system som Generative AI är utmärkta verktyg för att utföra komplexa och specifika uppgifter, men till skillnad från agentbaserade AI-system har de ingen automatiseringsfunktion eller förmåga att fatta självständiga beslut. Icke-agent AI fungerar inom fördefinierade regler och parametrar för att svara på indata eller generera utdata. Exempel på icke-agent AI inkluderar:

  • Textgeneratorer
  • AI Chatbots
  • Bildgeneratorer
  • AI Sökmotorer
  • Röstassistenter

Innebörden av Agentic inom AI

Ordet agentic som används i Agentic AI kommer från begreppet agency, den mekanism som gör att en individ (eller i det här fallet en AI) kan fatta självständiga beslut genom att observera sin omvärld. Agentiska AI-system använder också AI-modeller och beslutsalgoritmer för att uppnå givna mål genom att observera sin omvärld. Denna process ligger nära den mänskliga beslutsmekanismen och sker autonomt.

Agentisk AI vs icke agentisk AI: Skillnader

Agentisk AI och icke-agentisk AI skiljer sig åt både vad gäller utvecklingsändamål och användningsområden. Agentisk AI är idealisk för att automatisera arbetsbelastningen i organisationer, medan icke-agentisk AI är idealisk för att utföra specifika uppgifter. Den främsta anledningen till denna distinktion är skillnaderna mellan agentisk AI och icke-agentisk AI. Låt oss ta en titt på skillnaderna mellan agentisk AI och icke-agentisk AI.

Sättet de arbetar på

AI som inte är agenter kräver specifika inmatningar och mänsklig vägledning för att generera utdata. Om du till exempel vill skapa ett surrealistiskt konstverk med hjälp av bildgeneratorer som tillhör kategorin icke-agent-AI måste du ange instruktioner och trigga AI:n. Men om agentiska AI:n behöver generera bilder i processen för att uppnå de angivna målen, triggar de AI-bildgeneratorn utan att vänta på mänsklig input och fortsätter processen med hjälp av resultatet. När du har gett mål till agentisk AI behöver du inte vara involverad i den återstående processen, de utför alla uppgifter från generering till dataanalys autonomt. Den största skillnaden mellan agentisk AI och icke-agentisk AI är att agentisk AI utför hela processen och flera uppgifter autonomt, medan icke-agentisk AI endast utför en uppgift i taget med mänsklig input.

Användningsfall

AI-system som inte är agenter erbjuder hög prestanda i specifika användningsfall med enstaka steg, men AI-system som är agenter erbjuder också hög prestanda för komplexa och långsiktiga uppgifter med flera steg. Du kan använda AI-system som inte är agenter för att generera perfekt utdata för en enda uppgift med metoder som t.ex. prompting. Du kan använda AI-agenter för att automatisera komplexa och långvariga repetitiva uppgifter med hjälp av perfekta utdata. Agentiska AI-verktyg kommer att träna sig själva utifrån återkopplingen av deras resultat under den objektiva exekveringsprocessen och bli mer användbara för den organisation som de integreras med. Icke-agentiska AI-verktyg ger standardprestanda under alla förhållanden om de inte är särskilt tränade.

TextCortex - AI-kompanjon för företag

Om du letar efter ett företag AI-assistent som kan automatisera dina uppgifter med flera LLM inklusive GPT-4o, GPT-4o Mini, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.5 Haiku, flera AI-bildgeneratorer som DALL-E och Stable Diffusion 3, webbsökning, kunskapsbaser och 30 000+ integrations, då TextCortex är utformad för dig. TextCortex är utformad för att hjälpa sina användare att utföra specifika uppgifter och automatisera komplexa uppgifter som kunskapshantering, dokumentskapande och dataanalys.

Användningsfall för AI-agent

Med TextCortex kan du ansluta hela ditt dataekosystem med ett enda klick och hantera det från en enda plattform. När du väl har anslutit ditt dataekosystem kan du ge TextCortex mål och låta det automatisera hela processen åt dig. På så sätt kan du spara tid genom att automatisera dina repetitiva uppgifter och fokusera din extra tid på mer kritiska aspekter av ditt företag.

Låter det spännande?

Klicka här för att skapa ditt TextCortex -konto och ta del av dess funktioner.

Vanliga frågor och svar

Hur skiljer sig agentisk AI från traditionell AI?

Traditionell AI genererar resultat enligt fördefinierade regler och parametrar och kan inte anpassa sig till dagens komplexa och snabbt föränderliga arbetsmiljöer. Agentisk AI avser AI-teknik som anpassar sig till sin omgivning, kontinuerligt förbättrar sig och kan fatta självständiga beslut för att generera resultat.

Vad är en agentisk AI?

Agentisk AI är ett AI-system som använder flera AI-modeller för att automatisera komplexa mål och arbetsflöden, utan att kräva mänsklig input eller vägledning i processen. Agentisk AI erbjuder autonomt beslutsfattande, planering och adaptivt utförande för att slutföra flerstegsprocesser.

Vad är skillnaden mellan GenAI och Agentic AI?

GenAI (även känt som generativ AI) kräver input från användaren för att generera output och vidta åtgärder. Till skillnad från GenAI kan agentisk AI agera självständigt för att generera utdata, fatta beslut och vidta åtgärder. Medan GenAI i allmänhet genererar utdata i endast en typ av datatyp, kan agentisk AI generera data i alla typer av typer, inklusive kod, text och bilder.