This is the Trace Id: 67e681ee57e387079b29c3680b97731b
Перейти к основному контенту Microsoft 365 Copilot Скачать приложение Microsoft 365 Copilot Microsoft Copilot Studio Microsoft Security Copilot Microsoft Azure Copilot GitHub Copilot Агенты Истории клиентов Начало работы с ИИ для бизнеса Центр обучения Copilot Основы Copilot ИИ от Майкрософт Блог о Copilot Для личного пользования Попробовать Copilot Chat Microsoft Security Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Teams Windows 365 ИИ от Майкрософт Azure Space Смешанная реальность Microsoft HoloLens Microsoft Viva Квантовые вычисления Экологическая устойчивость Образование: Автомобили Финансовые услуги Государственный сектор Здравоохранение Производство Розничная торговля Найти партнера Стать партнером Партнерская сеть Microsoft Marketplace Marketplace Rewards Компании по разработке программного обеспечения Блог Microsoft Advertising Центр разработчиков Документация Мероприятия Лицензирование Microsoft Learn Microsoft Research Посмотреть карту сайта
Человек использует ноутбук на столе.

ИИ-агенты: умные инструменты для современного бизнеса

Узнайте, что такое ИИ-агенты, как они работают и как помогают вашей организации принимать более обоснованные решения, оптимизировать операции и повышать эффективность.

Основные выводы

  • Получите начальное представление о том, что представляют собой ИИ-агенты и как они поддерживают ускоренные и более интеллектуальные решения.
  • Узнайте, как ИИ-агенты работают, используя данные, цели и обратную связь для выполнения осмысленных действий.
  • Изучите, как организации используют ИИ-агентов для сокращения объема выполняемых вручную задач и повышения операционной эффективности.
  • Узнайте, как собственные, сторонние и настраиваемые ИИ-агенты, созданные с помощью Microsoft Copilot, ИИ Azure и Microsoft Copilot Studio, помогают внедрять полезные функции ИИ в повседневную работу.
  • Узнайте о рекомендованных методиках ответственного применения ИИ-агентов с четким контролем, этичным использованием данных и участием людей.

Что такое ИИ-агенты?

Для многих компаний путь от данных к решению замедляется из-за перегрузки информацией, разрозненности систем и выполняемых вручную процессов, которые невозможно масштабировать. Тут-то на помощь и приходят ИИ-агенты.

Если объяснять простыми словами, ИИ-агенты — это системы, которые наблюдают за окружающей средой, интерпретируют данные и действуют для достижения конкретных целей. Они созданы для поддержки, а не для замены, людей и призваны сократить объем однообразной работы, повышая точность и ускоряя принятие решений. Некоторые агенты следуют четким инструкциям на основе правил. Некоторые учатся и адаптируются со временем, используя методы машинного обучения и обработки естественного языка, чтобы становиться полезнее.

Для руководителей, ориентированных на новаторство, рост или операционную эффективность, ИИ-агенты предлагают практичный способ управлять сложностью и соответствовать растущим ожиданиям без перегрузки сотрудников и потери качества.

Чем агенты ИИ отличаются от инструментов ИИ вообще

Чтобы понять, как работают ИИ-агенты и что их отличает, полезно начать с основ — узнать, как они получают информацию, как анализируют ее и как реагируют. Некоторые агенты реагируют на простую команду, например ключевое слово в чате. Другие идут дальше, используя данные из нескольких систем, чтобы помочь выполнить действия в одной точке. Возможности агентов могут сильно различаться: одни извлекают информацию, другие занимаются планированием, автоматизацией или обучением.

ИИ-агенты — это особый тип ИИ-систем. Инструменты общего назначения на базе ИИ, такие как аналитические панели или скрипты автоматизации, могут помогать с отдельными задачами. Агенты созданы для реагирования в контексте, они связывают между собой данные и инструменты. Они умеют:

  • интерпретировать входные данные, например голосовые команды, текст или данные с датчиков;
  • принимать решения или давать рекомендации;
  • выполнять осмысленные действия, например составлять документы или корректировать расписание.
ИИ-агенты встречаются в повседневных инструментах, таких как виртуальные помощники, боты службы поддержки клиентов, программное обеспечение для продуктивности и логистические системы. Многие из них теперь умеют понимать естественный язык и обучаться, что помогает им совершенствоваться со временем.

Как работают ИИ-агенты?

ИИ-агенты делятся на несколько основных типов, предназначенных для разных задач и уровней сложности. Microsoft делит их на три основные категории:

  • Агенты для получения информации извлекают релевантную информацию из надежных источников данных, а затем анализируют и подытоживают ее или отвечают на вопросы на основе этого контекста. 
    Пример: ИИ-помощник, который извлекает детали корпоративной политики для ответа на вопрос сотрудника.
  • Агенты для выполнения задач автоматизируют рабочие процессы и выполняют действия от имени пользователя, обрабатывая повторяющиеся шаги, чтобы люди могли сосредоточиться на более приоритетных задачах. 
    Пример: бот поддержки, который помогает сбросить пароль или утвердить отчет о расходах.
  • Автономные агенты работают независимо. Они могут составлять планы, вносить в них поправки и даже эскалировать проблемы по мере необходимости. Иногда они работают совместно с другими агентами для выполнения более сложных задач. 
    Пример: агент для операций, который контролирует цепочки поставок, помечает задержки и перенаправляет отгрузку.
ИИ-агенты любого типа используют один и тот же цикл действий: они воспринимают окружающую среду, анализируют происходящее, принимают решения и, в некоторых случаях, учатся на результатах. Этот цикл лежит в основе типового рабочего процесса ИИ-агента. Он поддерживает как рутинные задачи, так и более сложное принятие решений.

Как обучают агентов ИИ

ИИ-агентов обучают распознавать закономерности, принимать решения и совершенствоваться со временем. Большая часть методов обучения относится к одной из трех категорий:

  • Контролируемое обучение: агенты обучаются на размеченных примерах, например счетах, помеченных как одобренные или отклоненные.
  • Неконтролируемое обучение: агенты выявляют закономерности в непомеченных данных, например группируя схожие между собой поведенческие модели клиентов.
  • Обучение с подкреплением: агенты учатся методом проб и ошибок, получая обратную связь по действиям в динамичной среде.
Человек играет незаменимую роль: не только для руководства процессом обучения, но и для обеспечения полезности и справедливости результатов. Качество данных, используемых для обучения ИИ-агентов, напрямую влияет на их эффективность, особенно в сложных бизнес-средах.

Для достижения таких результатов нужны в первую очередь правильные инструменты. При наличии надежных методов обучения, оценки и масштабирования моделей становится проще создавать ИИ-агентов, которые хорошо работают и соответствуют вашим целям.

Используйте ИИ Microsoft Azure для обучения ИИ-агентов, развертывания их и управления ими на платформе, основанной на целостности данных, прозрачности и безопасности. Она объединяет инструменты для обучения, оценки и развертывания моделей, а также готовые службы для обработки изображений, речи и языка, что поддерживает эффективную разработку ИИ на принципах ответственного применения и в широком масштабе.

Как агенты ИИ понимают естественный язык и отвечают на нем

Одна из самых сильных сторон ИИ-агентов — способность работать с обычным естественным языком: понимать запросы, интерпретировать намерения и давать понятные ответы. Эта способность обеспечивается обработкой естественного языка, которая помогает преодолеть разрыв между человеческим общением и машинной логикой.

Такой тип взаимодействия с языком вы увидите в инструментах, которые:

  • отвечают на вопросы клиентов в чате или по электронной почте;
  • сокращают длинные документы до основных выводов;
  • преобразуют голосовые команды в действия;
  • помогают создавать или редактировать тексты в реальном времени.
Эти возможности появляются в привычных рабочих процессах в таких решениях, как Microsoft 365 Copilot, Foundry Tools и Microsoft Copilot Studio. Вы можете задать вопрос на обычном человеческом языке и получить в ответ диаграмму, сводку или черновик — и для этого вам вовсе не нужно разбираться в технологии, лежащей в основе работы. С помощью Copilot Studio разработчики могут пойти дальше и быстро создавать собственных ИИ-агентов, используя естественный язык.

Понимая контекст и адаптируясь со временем, ИИ-агенты, работающие с естественным языком, играют всё более важную роль в повседневных взаимодействиях бизнеса.

Зачем использовать агентов ИИ?

ИИ-агенты уже улучшают способы выполнения работы в организациях всех типов. Они берут на себя рутинные задачи, позволяя сотрудникам-людям работать быстрее и сосредоточиться на важном — например, принимать правильные решения в нужное время.

Компании используют ИИ-агентов для оптимизации работы, сокращения объема операций, выполняемых вручную, и улучшения результатов. Решения, такие как Microsoft Copilot, внедряют эти возможности в инструменты, которые люди используют ежедневно:

  • Продажи: ИИ-агенты помогают оценивать потенциальных клиентов, генерировать последующие действия и прогнозировать тенденции доходов, высвобождая время сотрудников на укрепление отношений с клиентами.
  • Служба поддержки клиентов: агенты отвечают на типичные вопросы, эскалируют сложные проблемы и создают сводки бесед, чтобы ускорить решение проблем.
  • Маркетинг: агенты помогают создавать контент, анализировать кампании и сегментировать аудиторию для повышения охвата и эффективности.
  • Финансы: агенты поддерживают прогнозирование, выявляют аномалии и ускоряют рабочие процессы утверждения.
  • Отделы кадров: агенты помогают с адаптацией сотрудников, отвечают на вопросы по политикам и обеспечивают эффективное выполнение внутренних запросов.
Команды обращаются к ИИ-агентам не только для автоматизации, но и чтобы начать работать более сфокусированно и эффективно, а также быстрее реагировать. Вот распространенные преимущества от внедрения:

  • минимизация затрат времени на задачи с низкой ценностью;
  • ускорение работы и улучшение принятия решений;
  • обеспечение более быстрого и согласованного обслуживания;
  • высвобождение времени людей на выполнение задач с высокой ценностью.
Внедряйте возможности ИИ в свои существующие системы с помощью таких решений, как Microsoft Copilot Studio и ИИ Azure — это поможет добиться лучших результатов без необходимости создавать системы заново с нуля. Чтобы узнать, как организации уже используют решения Microsoft с ИИ-агентами, ознакомьтесь с приведенными здесь реальными историями клиентов.

Ответственное использование агентов ИИ

Успешное использование ИИ-агентов в бизнесе требует продуманного планирования, ответственного контроля и поддержки для людей, которые будут работать с этими системами.

  • Сохраняйте участие человека в процессе.
    ИИ-агенты должны поддерживать, а не заменять принятие решений людьми. Четкий контроль помогает обеспечить справедливость, последовательность и подотчетность решений.
  • Начинайте с чистых и релевантных данных.
    Эффективность ИИ-агента зависит от качества данных, на которых он обучен. Надежные, хорошо структурированные данные приводят к лучшим результатам.
  • Согласовывайте агентов с бизнес-целями.
    Агенты наиболее эффективны при наличии четких целей. Устанавливайте ориентиры, отслеживайте результаты и при необходимости корректируйте работу.
  • Поддерживайте внедрение и доверие.
    Успешное внедрение зависит от уверенности сотрудников. Обеспечьте обучение, понятно объясняйте результаты и создайте условия для обратной связи и улучшений.
  • При создании агентов не забывайте о безопасности и системном управлении.
    Надежная защита данных, контроль доступа и правила использования создают безопасную среду для применения ИИ-агентов. Ограничения помогают снизить риск и способствуют ответственному использованию.
Следование этим методикам помогает обеспечить долгосрочную ценность ИИ-агентов при сохранении соответствия целям и этике вашей организации.

Что будет дальше с ИИ-агентами

ИИ-агенты быстро развиваются, приобретают новые способности, начинают лучше понимать контекст и проще интегрируются в бизнес-процессы. Эти новые тенденции в технологиях ИИ-агентов указывают на будущее, где интеллектуальные системы будут лучше поддерживать людей, адаптироваться и согласовать свою работу с работой человека.

  • Больше автономии, но под руководством человека
    Агенты все лучше выполняют задачи самостоятельно, но люди при этом сохраняют контроль через обратную связь, утверждение действий или надзор на основе политик.
  • Более точная персонализация и учет контекста
    Теперь агенты могут адаптироваться к индивидуальным предпочтениям и бизнес-контексту, что делает их рекомендации более релевантными и применимыми.
  • Мультимодальный ввод и вывод
    Новые агенты умеют работать с разными форматами, объединяя текст, изображения, голос и структурированные данные для лучшего понимания сложных задач.
  • Интеграция, готовая к внедрению в корпоративную среду
    Современные ИИ-агенты интегрируются в существующие платформы и рабочие процессы, такие как CRM-системы и приложения для продуктивности, почти не нарушая их работы.
Благодаря этим тенденциям ИИ-агенты становятся более доступными и полезными в самых разных отраслях и ролях. Узнайте о последних достижениях Microsoft в области ИИ.

Решения Microsoft AI для ИИ-агентов

Microsoft предлагает набор интегрированных инструментов, которые упрощают организациям создание, использование и масштабирование ИИ-агентов в различных бизнес-функциях. Эти решения разработаны с учетом потребностей предприятий в области безопасности, соответствия требованиям и ответственного использования ИИ. Узнайте, как агенты помогают людям и организациям делать больше.

  • Microsoft 365 Copilot поддерживает продуктивность сотрудников, создавая черновики, подводя итоги совещаний и организуя задачи, и всё это с помощью уже привычных инструментов.
  • Azure AI Foundry от Microsoft предоставляет основу и инструменты для масштабного создания персонализированных ИИ-агентов в большом масштабе.
  • Microsoft Copilot Studio позволяет внедрять ИИ в бизнес-приложения и рабочие процессы, не требуя высокой квалификации в программировании.
Организации используют Microsoft AI для оптимизации процессов, улучшения обслуживания клиентов и поддержки принятия решений при соблюдении высоких стандартов конфиденциальности данных, прозрачности и подотчетности.

Заставьте ИИ-агентов работать на ваш бизнес

ИИ-агенты — это системы, которые наблюдают, принимают решения и действуют, обучаясь и адаптируясь в процессе работы. Они созданы, чтобы помочь вам справляться со сложностью систем, ускорять принятие решений и эффективнее использовать время сотрудников-людей.

Использование ИИ-агентов помогает организациям:

  • быстрее принимать обоснованные решения;
  • сокращать объем задач, выполняемых вручную, и сосредоточиваться на главном;
  • обеспечивать более согласованную поддержку клиентов и сотрудников;
  • увеличивать масштаб процессов без увеличения затрат.
Microsoft предлагает полный набор инструментов для ответственного и эффективного использования ИИ-агентов. Microsoft 365 Copilot, Azure AI Foundry и Microsoft Copilot Studio упрощают для вас безопасное и масштабное внедрение ИИ в повседневную работу.

Подробнее о решениях Microsoft AI и о том, как они поддерживают более сфокусированные и эффективные рабочие процессы с помощью ИИ-агентов.
РЕСУРСЫ

Подробнее о решениях ИИ для ваших потребностей

Узнайте, как ИИ поможет вам работать умнее и быстрее.
Человек печатает на ноутбуке за столом.
Создавайте собственных помощников

Microsoft Copilot Studio

Быстро создавайте ИИ-агенты для выполнения задач, ответов на вопросы и интеграции систем. К вашим услугам пошаговые инструкции и инструменты бескодовой разработки.
Человек сидит в кресле и держит ноутбук.
ИИ для работы — такой, какая нужна вам

Microsoft 365 Copilot

Добивайтесь большего с меньшими усилиями прямо в привычных для вас инструментах с помощью Microsoft 365 Copilot.
Человек в наушниках смотрит на ноутбук.
Инструменты на базе ИИ, готовые к разработке

Microsoft Foundry Tools

Добавьте в свои приложения обработку естественного языка, принятие решений и распознавание изображений с помощью Foundry Tools.

Вопросы и ответы

  • ИИ-агенты обучаются с помощью методов машинного обучения, таких как контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. Эти методы помогают агентам распознавать закономерности, принимать решения и со временем совершенствовать свою работу. Качество обучающих данных и роль обратной связи от человека незаменимы для получения полезных результатов, основанных на принципах ответственного применения ИИ.
  • ИИ-агент работает, воспринимая окружающую среду, обрабатывая данные и предпринимая действия, чтобы способствовать достижению бизнес-целей. Он может использовать заранее заданные правила или учиться на опыте с помощью алгоритмов. Большинство агентов следуют циклу "восприятие — рассуждение — действие", а более совершенные агенты также учатся и адаптируются на основе результатов.
  • Агент в контексте ИИ — это система, которая воспринимает окружающую среду через входные данные и предпринимает действия для достижения поставленной цели. Он может быть простой программой на основе правил или сложной обучающейся системой, адаптирующейся со временем. Если вам интересно, что такое ИИ-агенты в контексте бизнеса и как они поддерживают важные функции, представьте себе их как инструменты для анализа данных, реагирования на цели и следования определенному рабочему процессу ИИ-агента.
  • ИИ-агенты помогают с такими задачами, как анализ данных, автоматизация, поддержка принятия решений и коммуникации. В реальных условиях они обеспечивают работу инструментов, таких как чат-боты, виртуальные помощники, системы рекомендаций и ПО для автоматизации рабочих процессов. Основная задача агентов — поддерживать работу людей, обрабатывая данные и предоставляя своевременные и релевантные результаты.
  • ИИ-агенты принимают решения, оценивая входные данные, применяя правила или обученные модели и выбирая действия, соответствующие их целям. Некоторые агенты используют деревья решений или функции полезности, другие — машинное обучение для адаптации со временем. Обратная связь от окружения или пользователей помогает дополнительно улучшать процесс принятия решений.
Следите за новостями Microsoft 365
Русский (Россия) Конфиденциальность медицинских сведений потребителей Связаться с Майкрософт Конфиденциальность Управление файлами cookie Условия использования Товарные знаки Сведения о рекламе