Dalam panduan komprehensif ini, Anda akan menemukan koleksi konten terkait agen AI seperti penjelasan edukatif, tutorial, episode podcast, dan banyak lagi.
Agen kecerdasan buatan (AI) merujuk pada sistem atau program yang mampu melakukan tugas secara mandiri atas nama pengguna atau sistem lain dengan merancang alur kerjanya dan memanfaatkan alat yang tersedia. Agen AI dapat mencakup berbagai fungsi di luar pemrosesan bahasa alami, termasuk pengambilan keputusan, pemecahan masalah, berinteraksi dengan lingkungan eksternal, dan menjalankan tindakan.
Buletin industri
Dapatkan kurasi insight tentang berita AI yang paling penting dan menarik. Berlangganan buletin Think mingguan. Lihat Pernyataan Privasi IBM.
Langganan Anda akan dikirimkan dalam bahasa Inggris. Anda akan menemukan tautan berhenti berlangganan di setiap buletin. Anda dapat mengelola langganan atau berhenti berlangganan di sini. Lihat Pernyataan Privasi IBM kami untuk informasi lebih lanjut.
Sebagai langkah pertama dalam perjalanan Anda, jelajahi penjelas agen AI sebagai pengantar untuk mendapatkan pemahaman tingkat tinggi.
Agen AI mengandalkan serangkaian komponen yang saling berhubungan yang memungkinkannya memahami lingkungan, memproses informasi, membuat keputusan, berkolaborasi, mengambil tindakan yang berarti dan belajar dari pengalaman.
Arsitektur agen mengacu pada struktur dan desain kerangka kerja AI agen. Arsitektur agen membentuk struktur alur kerja untuk mengotomatiskan model AI dalam sistem AI agen.
Sistem multi-agen terdiri dari beberapa agen AI yang bekerja secara kolaboratif untuk melaksanakan tugas atas nama pengguna atau sistem lain.
Kerangka kerja adalah blok bangunan untuk mengembangkan, menerapkan, dan mengelola AI. Platform perangkat lunak ini memiliki fitur dan fungsi bawaan yang membantu merampingkan dan mempercepat proses.
Pengelolaan agen AI merujuk pada proses, standar, dan batasan yang membantu memastikan sistem agen AI aman dan beretika.
RAG Agen adalah penggunaan agen AI untuk memfasilitasi generasi dengan dukungan pengambilan data (RAG). Dibandingkan dengan sistem RAG tradisional, sistem RAG berbasis agen memungkinkan model bahasa besar untuk melakukan pengambilan informasi dari berbagai sumber dan menangani alur kerja yang lebih kompleks.
Agen AI dapat diterapkan pada beberapa industri, seperti layanan pelanggan, sumber daya manusia, penjualan, pengadaan, dan banyak lagi.
Bangun, terapkan, dan kelola asisten dan agen AI yang kuat yang mengotomatiskan alur kerja dan proses dengan AI generatif.
Bangun masa depan bisnis Anda dengan solusi AI yang dapat Anda percaya.
Layanan IBM Consulting AI membantu merancang ulang cara kerja bisnis dengan AI untuk transformasi.