عامل هوش مصنوعی با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ، ابزارهای بیرونی و حافظه، می‌تواند وظایف پیچیده را به‌صورت خودکار و بدون دخالت انسان انجام دهد.
به گزارش تکراتو و به نقل از ibm، عامل هوش مصنوعی سیستمی است که می‌تواند به‌صورت خودکار وظایفی را انجام دهد و برای این کار، فرآیندهای کاری را با استفاده از ابزارهای در دسترس طراحی می‌کند.
کارکرد عامل‌های هوش مصنوعی فراتر از پردازش زبان طبیعی است و می‌تواند شامل تصمیم‌گیری، حل مسئله، تعامل با محیط‌های بیرونی و انجام اقدامات متنوع باشد.
معرفی عامل هوش مصنوعی (AI agent)
این عامل‌ها می‌توانند وظایف پیچیده‌ای را در زمینه‌های مختلفی مانند طراحی نرم‌افزار، خودکارسازی فرایندهای فناوری اطلاعات، تولید کد و پاسخ‌گویی تعاملی انجام دهند.
این سیستم‌ها با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) قادرند ورودی‌های کاربر را مرحله‌به‌مرحله درک و تحلیل کرده و در زمان مناسب از ابزارهای بیرونی استفاده کنند.
نحوه عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی
در مرکز عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ قرار دارند. به همین دلیل، اغلب از آن‌ها با عنوان عامل‌های مبتنی بر مدل زبانی یا LLM agents یاد می‌شود.
مدل‌های زبانی سنتی مانند مدل‌های Granite ساخت IBM، پاسخ‌های خود را بر اساس داده‌هایی تولید می‌کنند که با آن‌ها آموزش دیده‌اند و معمولاً دارای محدودیت‌هایی در دانش و توانایی استدلال هستند.
اما فناوری عامل‌محور از قابلیتی به نام ابزارخوانی در پس‌زمینه بهره می‌برد تا بتواند اطلاعات به‌روز دریافت کند، فرآیندها را بهینه‌سازی کند و به‌طور خودکار زیروظایف را برای رسیدن به هدف‌های پیچیده طراحی کند.
در این فرایند، عامل هوشمند به‌مرور زمان با رفتارها و انتظارات کاربر سازگار می‌شود. توانایی ذخیره‌سازی تعامل‌های قبلی و برنامه‌ریزی اقدامات بعدی باعث می‌شود پاسخ‌ها شخصی‌سازی‌شده‌تر و دقیق‌تر باشند.
استفاده از ابزارخوانی بدون دخالت انسان می‌تواند دامنه کاربری این سیستم‌ها را در دنیای واقعی به‌طور چشم‌گیری گسترش دهد. عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی بر اساس سه مرحله اصلی یا مؤلفه عامل‌محور تعریف می‌شود:
تعریف هدف و برنامه‌ریزی
هرچند عامل‌های هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری خودکار هستند، اما نیاز به اهداف و قوانین از پیش تعیین‌شده توسط انسان دارند. سه عامل اصلی در رفتار یک عامل خودکار تاثیرگذارند:
تیم توسعه‌دهنده‌ای که سیستم عامل را طراحی و آموزش می‌دهد
تیمی که عامل را در یک محیط واقعی مستقر می‌کند و در اختیار کاربر قرار می‌دهد
کاربری که هدف خاصی برای عامل تعیین می‌کند و ابزارهایی را که باید مورد استفاده قرار بگیرند، مشخص می‌کند
با توجه به اهداف کاربر و ابزارهای در دسترس، عامل هوش مصنوعی فرآیند تجزیه وظایف را انجام می‌دهد تا عملکرد بهتری داشته باشد. به بیان ساده، عامل یک نقشه کاری شامل وظایف و زیروظایف طراحی می‌کند تا به هدف اصلی برسد.
برای وظایف ساده، نیازی به برنامه‌ریزی نیست و عامل می‌تواند پاسخ‌های خود را به‌صورت تدریجی اصلاح کند و بدون نقشه قبلی گام بعدی را انتخاب کند.
عامل هوش مصنوعی
استدلال با ابزارهای در دسترس
عامل‌های هوش مصنوعی بر اساس اطلاعاتی که دریافت می‌کنند، اقدام به تصمیم‌گیری می‌کنند. اما در بسیاری از موارد، این اطلاعات برای انجام تمامی مراحل یک هدف پیچیده کافی نیست. برای جبران این کمبود، آن‌ها از ابزارهایی مانند پایگاه‌های داده بیرونی، جستجو در وب، APIها و حتی دیگر عامل‌ها استفاده می‌کنند.
پس از جمع‌آوری اطلاعات جدید، عامل پایگاه دانش خود را به‌روزرسانی می‌کند و فرآیند استدلال عامل‌محور آغاز می‌شود. در این مرحله، عامل به‌طور مداوم طرح کاری خود را ارزیابی کرده و اصلاحاتی انجام می‌دهد تا تصمیم‌گیری‌ها بهتر و دقیق‌تر شوند.
برای درک بهتر این فرآیند، فرض کنیم کاربری در حال برنامه‌ریزی برای یک سفر است. او از عامل هوش مصنوعی می‌خواهد که پیش‌بینی کند کدام هفته از سال آینده بهترین آب‌وهوا را برای سفر موج‌سواری به یونان خواهد داشت.
از آنجا که مدل زبانی داخلی عامل تخصصی در پیش‌بینی آب‌وهوا ندارد، نمی‌تواند تنها بر پایه دانش خود تصمیم بگیرد. بنابراین عامل به یک پایگاه داده بیرونی که شامل گزارش‌های روزانه آب‌وهوای یونان در چند سال گذشته است، مراجعه می‌کند.
اما حتی با وجود این اطلاعات، هنوز نمی‌تواند تشخیص دهد که چه شرایطی برای موج‌سواری مناسب است. به همین دلیل یک زیروظیفه جدید تعریف می‌کند.
در این مرحله، عامل با یک عامل دیگر که در زمینه موج‌سواری تخصص دارد، ارتباط برقرار می‌کند. فرض کنیم عامل یاد می‌گیرد که شرایط ایده‌آل برای موج‌سواری شامل جزر و مد بالا، هوای آفتابی و بدون باران است.
اکنون عامل با ترکیب اطلاعات دریافتی از منابع مختلف، الگوهایی را شناسایی کرده و هفته‌ای را در سال آینده مشخص می‌کند که احتمال بالایی برای داشتن چنین شرایطی دارد.
این نتایج به کاربر ارائه می‌شوند. این اشتراک‌گذاری اطلاعات میان ابزارها است که عامل‌های هوش مصنوعی را نسبت به مدل‌های سنتی، همه‌منظوره‌تر و قدرتمندتر می‌کند.
یادگیری و بازنگری
عامل‌های هوش مصنوعی از مکانیزم‌های بازخورد برای بهبود دقت پاسخ‌های خود استفاده می‌کنند. این بازخورد می‌تواند از سوی عامل‌های دیگر یا از طرف کاربران انسانی ارائه شود.
برای مثال، اگر به مثال موج‌سواری بازگردیم، پس از ارائه پاسخ از سوی عامل به کاربر، اطلاعات به‌دست‌آمده و بازخورد کاربر ذخیره می‌شود تا در آینده عملکرد عامل بهتر شود و بتواند با ترجیحات کاربر تطبیق بیشتری پیدا کند.
در صورت استفاده از چند عامل برای رسیدن به هدف، بازخورد آن‌ها نیز می‌تواند در بهبود عملکرد مؤثر باشد. این نوع بازخورد گروهی باعث می‌شود نیاز به دخالت مستقیم کاربران کمتر شود. البته کاربران می‌توانند در طول اجرای وظایف و فرآیندهای تصمیم‌گیری داخلی عامل نیز بازخورد ارائه دهند تا نتیجه نهایی با هدف آن‌ها هماهنگ‌تر باشد.
این سازوکارهای بازخورد باعث بهبود استدلال و دقت عامل هوشمند می‌شود؛ چیزی که به آن اصلاح تدریجی گفته می‌شود. برای جلوگیری از تکرار اشتباهات، عامل‌ها همچنین داده‌هایی از مشکلات و راه‌حل‌های قبلی را در پایگاه دانش خود ذخیره می‌کنند.
مقایسه عامل‌های هوش مصنوعی با چت‌بات‌های غیرعامل
چت‌بات‌های هوش مصنوعی از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی استفاده می‌کنند تا سوالات کاربران را درک کرده و به آن‌ها پاسخ دهند. در حالی که چت‌بات‌ها نوعی رابط هستند، عامل بودن یک چارچوب فناورانه به حساب می‌آید.
چت‌بات‌های غیرعامل، ابزارهای بیرونی، حافظه یا قابلیت استدلال ندارند. آن‌ها تنها قادر به رسیدن به اهداف کوتاه‌مدت هستند و توانایی برنامه‌ریزی برای آینده را ندارند.
این چت‌بات‌ها تنها در پاسخ‌گویی به پرسش‌های متداول عملکرد قابل‌قبولی دارند، اما وقتی موضوعات خاص کاربر یا داده‌های اختصاصی مطرح شود، دقت پایین‌تری دارند. چون حافظه ندارند، نمی‌توانند از اشتباهات گذشته یاد بگیرند.
در مقابل، چت‌بات‌های عامل‌محور به‌مرور زمان با رفتار کاربران هماهنگ می‌شوند و تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده‌تر و پاسخ‌هایی دقیق‌تر ارائه می‌دهند. آن‌ها می‌توانند وظایف پیچیده را با طراحی زیروظایف و بدون دخالت انسانی انجام دهند.
همچنین قادر به بررسی و اصلاح نقشه کاری خود هستند. بر خلاف چت‌بات‌های غیرعامل، این چت‌بات‌ها ابزارهای موجود را ارزیابی می‌کنند و از آن‌ها برای پر کردن شکاف‌های اطلاعاتی بهره می‌گیرند.
الگوهای استدلال در عامل‌های هوش مصنوعی
معماری یکسان و استانداردی برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی وجود ندارد. روش‌ها و الگوهای متنوعی برای حل مسائل چندمرحله‌ای استفاده می‌شود که هرکدام مزایا و کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی ReAct (استدلال و عمل)
در الگوی ReAct، به عامل گفته می‌شود که پس از هر اقدام یا دریافت پاسخ از یک ابزار، به تفکر و برنامه‌ریزی بپردازد تا تصمیم بگیرد گام بعدی چه باشد و از کدام ابزار استفاده کند. این چرخه‌های «فکر کردن – عمل کردن – مشاهده کردن» به‌صورت مرحله‌به‌مرحله به حل مسئله کمک می‌کنند و باعث می‌شوند پاسخ‌ها به‌مرور دقیق‌تر شوند.
در این روش، از طریق طراحی خاص دستورها، به عامل‌ها گفته می‌شود که به‌صورت آهسته و با توضیح هر «فکر» خود جلو بروند. این نوع استدلال کلامی باعث می‌شود کاربر بتواند روند تصمیم‌گیری عامل را دنبال کند. در این چارچوب، عامل به‌طور مداوم با استدلال‌های جدید، زمینه کاری خود را به‌روزرسانی می‌کند. این رویکرد را می‌توان به‌نوعی شبیه به الگوی زنجیره تفکر یا Chain-of-Thought دانست.
الگوی ReWOO (استدلال بدون مشاهده)
در روش ReWOO، برخلاف ReAct، نیازی به دریافت پاسخ از ابزارها برای برنامه‌ریزی اقدامات نیست. در عوض، عامل از ابتدا تمام برنامه خود را طراحی می‌کند. این کار باعث می‌شود استفاده تکراری و غیرضروری از ابزارها کاهش یابد، چون از همان ابتدا مشخص می‌شود که به چه ابزارهایی نیاز است. این روش برای کاربر نیز مطلوب‌تر است، چون می‌تواند برنامه عامل را پیش از اجرا بررسی و تأیید کند.
الگوی ReWOO از سه مرحله تشکیل شده است:
در مرحله برنامه‌ریزی، عامل بر اساس دستور اولیه کاربر گام‌های بعدی را پیش‌بینی می‌کند. در مرحله بعدی، نتایج ابزارهایی که فراخوانی شده‌اند جمع‌آوری می‌شود. در نهایت، عامل برنامه اولیه را با نتایج ابزارها تطبیق داده و پاسخ نهایی را تولید می‌کند. این برنامه‌ریزی از پیش، می‌تواند میزان مصرف داده و پیچیدگی پردازش را کاهش دهد و همچنین خطرات ناشی از خطا در ابزارهای میانی را محدود کند.
عامل هوش مصنوعی
انواع عامل‌های هوش مصنوعی
عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بسته به هدف، دارای سطوح مختلفی از پیچیدگی باشند. برای اهداف ساده، استفاده از عامل‌های ابتدایی مناسب‌تر است تا از مصرف اضافی منابع پردازشی جلوگیری شود. در ادامه، پنج نوع اصلی عامل‌ها از ساده‌ترین تا پیشرفته‌ترین معرفی می‌شوند:
1. عامل‌های بازتابی ساده
این عامل‌ها ابتدایی‌ترین نوع عامل هستند که بر اساس داده‌های دریافتی مستقیم، واکنش نشان می‌دهند. این نوع عامل‌ها هیچ حافظه‌ای ندارند و اگر با اطلاعات ناقص مواجه شوند، نمی‌توانند از عامل‌های دیگر کمک بگیرند. عملکرد آن‌ها بر پایه مجموعه‌ای از قواعد یا واکنش‌های از پیش تعریف‌شده است. در صورت مواجهه با موقعیتی خارج از این قواعد، عملکرد مناسب نخواهند داشت. این عامل‌ها در محیط‌هایی که به‌طور کامل قابل مشاهده هستند و اطلاعات کافی در اختیار قرار دارد، به‌خوبی عمل می‌کنند.
مثال: اگر ساعت ۸ شب باشد، سیستم گرمایش فعال می‌شود. مانند یک ترموستات که هر شب در یک ساعت مشخص روشن می‌شود.
2. عامل‌های بازتابی مدل‌محور
این عامل‌ها علاوه بر داده‌های لحظه‌ای، از حافظه نیز بهره می‌برند تا یک مدل درونی از محیط بسازند. با دریافت اطلاعات جدید، این مدل به‌روزرسانی می‌شود. عملکرد عامل بر اساس این مدل، قواعد قبلی، داده‌های قبلی و وضعیت فعلی انجام می‌شود.
برخلاف عامل‌های بازتابی ساده، این عامل‌ها می‌توانند اطلاعات را ذخیره کرده و در محیط‌های پیچیده و ناقص عمل کنند. با این حال، همچنان محدود به قواعد از پیش تعیین‌شده هستند.
مثال: یک جاروبرقی هوشمند. هنگام تمیز کردن، موانع مثل مبل یا میز را تشخیص داده و مسیر خود را تغییر می‌دهد. همچنین مناطق تمیزشده را در حافظه ذخیره می‌کند تا دوباره به آن نقاط برنگردد.
3. عامل‌های هدف‌محور
این عامل‌ها علاوه بر مدل درونی، یک یا چند هدف مشخص نیز دارند. آن‌ها به دنبال یافتن دنباله‌ای از اقدامات هستند که منجر به رسیدن به هدف شود. قبل از اقدام، این مسیرها را بررسی و انتخاب می‌کنند. این برنامه‌ریزی عملکرد آن‌ها را نسبت به عامل‌های بازتابی ساده یا مدل‌محور بهبود می‌دهد.
مثال: سیستم مسیریابی که سریع‌ترین مسیر را تا مقصد پیشنهاد می‌دهد. سیستم مسیرهای مختلف را بررسی می‌کند تا به مقصد برسد و اگر مسیر سریع‌تری یافت شود، آن را جایگزین مسیر قبلی می‌کند.
4. عامل‌های مبتنی بر سودمندی (Utility-based)
این عامل‌ها نه‌تنها مسیری را انتخاب می‌کنند که به هدف برسد، بلکه سودمندترین مسیر را نیز انتخاب می‌کنند. میزان سودمندی از طریق یک تابع سودمندی (utility function) محاسبه می‌شود که به هر سناریو بر اساس معیارهای مشخصی مانند زمان، هزینه یا میزان پیشرفت، یک ارزش اختصاص می‌دهد.
عامل سپس گزینه‌ای را انتخاب می‌کند که بالاترین سودمندی مورد انتظار را داشته باشد. این عامل‌ها در موقعیت‌هایی که چندین راه برای رسیدن به هدف وجود دارد، بهترین عملکرد را دارند.
مثال: سیستم مسیریابی که مسیری را پیشنهاد می‌دهد که در عین کوتاهی، مصرف سوخت را کاهش داده، ترافیک کمتر داشته و هزینه عوارض کمتری داشته باشد. معیارهای مختلف در تابع سودمندی محاسبه شده و بهترین مسیر انتخاب می‌شود.
5. عامل‌های یادگیرنده
این عامل‌ها علاوه بر داشتن تمام ویژگی‌های دیگر عامل‌ها، توانایی یادگیری دارند. آن‌ها تجربه‌های جدید را به پایگاه دانش خود اضافه کرده و به‌صورت خودکار در طول زمان بهبود می‌یابند. این عامل‌ها می‌توانند مبتنی بر هدف یا سودمندی باشند و از چهار بخش اصلی تشکیل شده‌اند:
یادگیری: که از طریق داده‌های دریافتی از محیط، دانش عامل را به‌روزرسانی می‌کند
منتقد (Critic): که بازخوردی درباره عملکرد عامل ارائه می‌دهد
عملکرد: که بر اساس دانش فعلی، اقدام مناسب را انتخاب می‌کند
تولیدکننده مسئله (Problem Generator): که پیشنهادهای مختلفی برای اقدام ارائه می‌دهد
مثال: پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده در فروشگاه‌های اینترنتی. این عامل‌ها فعالیت‌ها و ترجیحات کاربران را ردیابی و ذخیره می‌کنند و از آن‌ها برای ارائه پیشنهادات جدید استفاده می‌کنند. هر بار که پیشنهاد جدیدی ارائه می‌شود، عامل بر اساس رفتار کاربر، فرآیند یادگیری را ادامه می‌دهد تا در آینده دقت بیشتری داشته باشد.
کاربردهای عامل‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی
تجربه کاربر
عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌راحتی در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌ها ادغام شوند و نقش دستیار مجازی را ایفا کنند. آن‌ها می‌توانند خدماتی مانند پشتیبانی روانی، شبیه‌سازی مصاحبه‌ها و دیگر تعامل‌های هوشمند را ارائه دهند. قالب‌های آماده و بدون نیاز به کدنویسی نیز در دسترس هستند که فرآیند ساخت این عامل‌ها را برای کاربران بسیار ساده‌تر می‌کند.
سلامت و پزشکی
در حوزه سلامت، عامل‌های هوش مصنوعی قابلیت‌های گسترده‌ای دارند. سیستم‌های چندعاملی در این زمینه برای حل مسائل کاربرد زیادی دارند. از برنامه‌ریزی درمان در بخش اورژانس گرفته تا مدیریت فرآیندهای دارویی، این عامل‌ها می‌توانند زمان و انرژی متخصصان پزشکی را برای رسیدگی به کارهای فوری‌تر ذخیره کنند.
واکنش در شرایط اضطراری
در شرایطی مانند وقوع بلایای طبیعی، عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، اطلاعات کاربران را از شبکه‌های اجتماعی استخراج کنند تا افراد نیازمند به کمک را شناسایی کنند.
مکان‌یابی این افراد روی نقشه می‌تواند به تیم‌های امداد کمک کند تا افراد بیشتری را در زمان کمتر نجات دهند. بنابراین، عامل‌های هوش مصنوعی هم در کارهای تکراری روزمره و هم در شرایط حیاتی می‌توانند مفید واقع شوند.
مالی و زنجیره تأمین
عامل‌ها را می‌توان برای تحلیل داده‌های مالی در زمان واقعی، پیش‌بینی روندهای آینده بازار و بهینه‌سازی مدیریت زنجیره تأمین طراحی کرد. این عامل‌ها به دلیل قابلیت شخصی‌سازی، می‌توانند خروجی‌هایی متناسب با داده‌های خاص هر کاربر ارائه دهند. در چنین حوزه‌هایی، رعایت کامل اصول امنیت داده و حفظ حریم خصوصی اهمیت بالایی دارد.
عامل هوش مصنوعی
مزایای عامل‌های هوش مصنوعی
خودکارسازی وظایف
با پیشرفت مداوم در زمینه هوش مصنوعی مولد و یادگیری ماشین، استفاده از عامل‌های هوشمند برای بهینه‌سازی فرآیندهای کاری بسیار مورد توجه قرار گرفته است.
این عامل‌ها قادرند کارهای پیچیده‌ای را به‌صورت خودکار انجام دهند که در گذشته نیاز به دخالت انسان داشتند. این توانایی منجر به دستیابی سریع‌تر، ارزان‌تر و گسترده‌تر به اهداف می‌شود. به‌این‌ترتیب، دیگر نیازی به هدایت لحظه‌به‌لحظه این عامل‌ها توسط کاربران انسانی نخواهد بود.
عملکرد بهتر
چارچوب‌های چندعاملی معمولاً عملکرد بهتری نسبت به عامل‌های منفرد دارند. دلیل این موضوع آن است که هرچه گزینه‌های بیشتری برای تصمیم‌گیری وجود داشته باشد، میزان یادگیری و بازتاب در عامل افزایش می‌یابد.
همچنین، عامل‌هایی که از دانش و بازخورد سایر عامل‌های تخصصی بهره می‌برند، می‌توانند اطلاعات را بهتر ترکیب کرده و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند. این همکاری پشت‌صحنه میان عامل‌ها ویژگی منحصربه‌فرد چارچوب‌های عاملی است و آن‌ها را به ابزاری قدرتمند در هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
کیفیت پاسخ‌ها
پاسخ‌هایی که عامل‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند، معمولاً دقیق‌تر، جامع‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر از مدل‌های سنتی هستند. این انعطاف‌پذیری اهمیت زیادی برای کاربران دارد، چرا که تجربه کاربری را بهبود می‌دهد.
همان‌طور که پیش‌تر اشاره شد، این ویژگی به‌دلیل قابلیت تبادل اطلاعات میان عامل‌ها، استفاده از ابزارها و به‌روزرسانی حافظه‌شان امکان‌پذیر شده است. جالب است که این رفتارها به‌صورت خودکار پدیدار می‌شوند و از پیش برنامه‌نویسی نشده‌اند.
ریسک‌ها و محدودیت‌ها
وابستگی چندعاملی
برخی از وظایف پیچیده نیاز به همکاری چند عامل دارند. در این ساختارها، خطر اختلال در هماهنگی وجود دارد. عامل‌هایی که همگی بر پایه یک مدل بنیادی ایجاد شده‌اند، ممکن است ضعف‌های مشترکی داشته باشند که باعث خرابی کلی سیستم یا باز شدن درهای آسیب‌پذیری برای حملات خارجی شود. به همین دلیل، نظارت دقیق بر داده‌ها، آموزش و آزمایش کامل در ساخت مدل‌های پایه ضروری است.
حلقه‌های بازخورد بی‌پایان
با اینکه تصمیم‌گیری خودکار برای کاربران بسیار مفید است، اما ممکن است برخی عامل‌ها نتوانند برنامه‌ای جامع برای حل مسئله طراحی کنند یا نتوانند یافته‌های خود را بازبینی کنند. در این حالت، ممکن است به‌طور مکرر از یک ابزار استفاده کرده و در یک چرخه بی‌پایان گیر بیفتند. برای جلوگیری از این اتفاق، حضور انسانی در برخی مراحل برای نظارت و کنترل پیشنهاد می‌شود.
پیچیدگی محاسباتی
ساخت یک عامل هوش مصنوعی از ابتدا نیاز به زمان و منابع محاسباتی بالایی دارد. آموزش یک عامل با عملکرد بالا می‌تواند بسیار پرهزینه باشد. علاوه بر این، بسته به پیچیدگی وظیفه، عامل ممکن است چندین روز برای تکمیل یک فرآیند زمان نیاز داشته باشد.
حریم خصوصی داده‌ها
ادغام عامل‌های هوش مصنوعی با سیستم‌های مدیریت کسب‌وکار و ارتباط با مشتری، اگر به‌درستی انجام نشود، می‌تواند منجر به مشکلات جدی امنیتی شود.
برای مثال، اگر این عامل‌ها بدون نظارت انسانی در تعیین قیمت خدمات یا توسعه نرم‌افزار نقش داشته باشند، رفتارهای آزمایشی یا غیرقابل پیش‌بینی آن‌ها ممکن است نتایج خطرناکی در پی داشته باشد.
به همین دلیل، شرکت‌هایی مانند IBM، Microsoft و OpenAI باید به‌صورت فعالانه وارد عمل شده و پروتکل‌های امنیتی گسترده‌ای را اجرا کنند تا از اطلاعات حساس کارکنان و مشتریان محافظت شود. پیاده‌سازی مسئولانه این فناوری‌ها برای کاهش ریسک‌ها و حفظ اعتماد کاربران ضروری است.
بهترین شیوه‌ها برای استفاده از عامل‌ها
ثبت گزارش فعالیت
برای کاهش خطرات مربوط به وابستگی چندعامل، توسعه‌دهندگان می‌توانند برای کاربران گزارش دقیقی از فعالیت‌های عامل ارائه دهند. این گزارش می‌تواند شامل استفاده از ابزارها و عامل‌های دیگر باشد و به کاربر در درک روند تصمیم‌گیری و شناسایی اشتباهات کمک کند. چنین شفافیتی باعث افزایش اعتماد کاربر به سیستم می‌شود.
امکان توقف عملیات
نباید اجازه داد که عامل‌های خودمختار برای مدت طولانی به فعالیت ادامه دهند، به‌خصوص در مواردی که در حلقه‌های بی‌پایان گیر افتاده‌اند یا ابزارها به‌درستی کار نمی‌کنند. یکی از روش‌های پیشگیری از چنین مشکلاتی، فراهم‌کردن امکان «توقف» عملیات توسط انسان است.
کاربران باید این اختیار را داشته باشند که در صورت نیاز، بخشی از اقدامات یا کل فرآیند عامل را متوقف کنند. البته، در برخی موارد باید با دقت تصمیم گرفت، زیرا ممکن است توقف ناگهانی یک عامل در شرایط اضطراری آسیب بیشتری وارد کند تا ادامه دادن آن.
شناسه‌های منحصربه‌فرد برای عامل‌ها
برای جلوگیری از استفاده سوء از عامل‌ها، می‌توان شناسه‌هایی منحصربه‌فرد برای آن‌ها تعریف کرد. این شناسه‌ها در هنگام استفاده از سیستم‌های خارجی، امکان ردیابی منبع توسعه‌دهنده، اجراکننده و کاربر را فراهم می‌کنند.
این راهکار، لایه‌ای مهم از مسئولیت‌پذیری را به ساختار عامل‌ها اضافه کرده و در صورت بروز خطا یا سوءاستفاده، مسئولیت‌پذیری را تسهیل می‌کند.
نظارت انسانی
در مراحل اولیه آموزش عامل‌ها، به‌ویژه در محیط‌های جدید، حضور انسانی برای راهنمایی می‌تواند بسیار مفید باشد. عامل با دریافت بازخورد، عملکرد خود را با معیارهای مورد انتظار مقایسه کرده و اصلاحات لازم را انجام می‌دهد. این فرآیند به عامل کمک می‌کند تا خود را با ترجیحات کاربر تطبیق دهد.
علاوه بر این، بهتر است پیش از انجام هرگونه اقدام تأثیرگذار توسط عامل، تأیید انسانی دریافت شود. اقداماتی مانند ارسال انبوه ایمیل یا معاملات مالی باید با نظارت انسان انجام گیرد. در حوزه‌هایی با ریسک بالا، وجود یک لایه انسانی نظارتی بسیار توصیه می‌شود.
