PORÓWNANIE AI
Generatywna AI tworzy rzeczy. Agentowa AI robi rzeczy.
Agentowa AI kontra generatywna AI: rozróżnienie bez szumu.
Te dwa terminy stawia się przeciw sobie, jakby trzeba było wybierać, a to ujęcie jest lekko błędne. Zrozumienie, jak naprawdę się mają do siebie, jedna zagnieżdżona w drugiej, jest bardziej użyteczne niż traktowanie ich jak rywali, i zmienia to, czego należy oczekiwać od narzędzia zbudowanego na którejkolwiek.
Czym jest generatywna AI?
Generatywna AI to model, który tworzy nową treść na podstawie wzorców z tego, na czym był trenowany. Daje się mu polecenie, a on wytwarza wynik: akapit, obraz, fragment kodu, streszczenie. Duże modele językowe, których większość ludzi używała, te stojące za popularnymi narzędziami czatowymi, to generatywna AI.
Jej cechą definiującą jest to, że reaguje. Pytasz, ona generuje, zatrzymuje się. Nie decyduje się nic zrobić, nie podejmuje działania w świecie i nie niesie celu poza pojedynczą wymianą przed sobą. Jest nadzwyczaj zdolna w tym, co robi, czyli w zamianie prośby w treść, i robi tylko tę jedną rzecz.
Warto być precyzyjnym co do tego, jak wiele to obejmuje, bo to dużo. Redagowanie, streszczanie, tłumaczenie, przeredagowywanie, odpowiadanie na pytanie, generowanie obrazu lub bloku kodu, to wszystko generatywna AI, i dla większości ludzi jest to najbardziej użyteczne oprogramowanie, jakiego kiedykolwiek dotknęli. Ograniczeniem nie jest jakość ani zakres. Jest nim to, że wynik nadchodzi i potem nic więcej się nie dzieje, dopóki Pan/Pani nie zadziała. Inteligencja kończy się na krawędzi odpowiedzi.
Dlatego czysto generatywne narzędzie, choćby najlepsze, zawsze zostawia robienie Panu/Pani. Może napisać maila, ale Pan/Pani go wysyła. Może zredagować plan, ale Pan/Pani go realizuje. Inteligencja jest realna, a inicjatywa całkowicie Pana/Pani.
Czym jest agentowa AI?
Agentowa AI to system, który realizuje cel, podejmując działania, a nie tylko tworząc treść. Otrzymawszy cel, decyduje, co zrobić, używa narzędzi, by to zrobić, obserwuje wynik i koryguje, aż cel zostanie osiągnięty. Planuje, działa i dostosowuje się, zamiast odpowiedzieć raz i zatrzymać się.
Kluczowym słowem jest inicjatywa. System agentowy nie czeka na polecenie przy każdym kroku. Niesie cel, wypracowuje sekwencję i wykonuje, meldując się u człowieka tylko tam, gdzie decyzja naprawdę tego wymaga. Tam gdzie generatywna AI kończy na wyniku, agentowa AI kontynuuje aż do rezultatu.
Co kluczowe, agentowa AI nie zastępuje generatywnej AI, to warstwa zbudowana na jej wierzchu. System agentowy używa modelu generatywnego, by napisać maila, a potem także decyduje, że mail jest właściwym kolejnym krokiem, wysyła go przez podłączone narzędzie, czyta odpowiedź i przechodzi do następnego działania. Generowanie jest jednym komponentem wewnątrz pętli, która planuje i działa.
Jak do siebie pasują
- Generatywna AI, sama z siebie
- Ty: „Napisz maila premierowego do pakietu na Q4.” Pisze maila. Zatrzymuje się. Ty badasz moment, wybierasz kąt, wysyłasz, śledzisz odpowiedź i planujesz kolejny kontakt.
- Agentowa AI, z generatywną AI w środku
- Ty: „Wypuść pakiet na Q4.” Sprawdza wcześniejsze premiery, wybiera kąt, używa modelu generatywnego, by napisać maila, kolejkuje go do Pana/Pani zatwierdzenia i redaguje sekwencję kontaktów do odpalenia po odpowiedzi.
- Relacja
- Krok pisania jest identyczny i generatywny. Wszystko wokół niego, decydowanie, używanie narzędzi, dostosowywanie, to warstwa agentowa. Agentowa AI zawiera generatywną AI. Nie jest jej alternatywą.
Oto model myślowy warty zapamiętania: generatywna AI to zdolność, agentowa AI to system, który tej zdolności używa, by doprowadzać rzeczy do końca. Pytanie „agentowa czy generatywna” jest trochę jak pytanie „silnik czy samochód”. Silnik jest niezbędny i nie jest tym samym co pojazd zbudowany wokół niego.
Dlaczego rozróżnienie ma znaczenie przy wyborze narzędzia
Praktycznym powodem, by to zrozumieć, jest to, że większość narzędzi AI to generatywna AI w agentowym języku. Interfejs czatu, który dobrze odpowiada, jest generatywny, niezależnie od tego, jak się go reklamuje. Jeśli potrzebuje Pan/Pani treści na żądanie, to jest dokładnie to i nie należy płacić za więcej.
Ale jeśli Pana/Pani problemem jest to, że to Pan/Pani robi wszystko wokół treści, badanie, decydowanie, wysyłanie, śledzenie kontaktów, to narzędzie generatywne tego nie rozwiąże. Przyspiesza jeden krok, a resztę zostawia Panu/Pani. To moment, w którym agentowa AI jest faktyczną odpowiedzią, i moment, w którym rozróżnienie przestaje być akademickie.
Test jest prosty. Proszę zapytać, co narzędzie robi po wytworzeniu wyniku. Jeśli odpowiedź brzmi „czeka na Pana/Panią”, jest generatywne. Jeśli brzmi „decyduje o kolejnym działaniu i podejmuje je”, jest agentowe. Oba są wartościowe. Tylko jedno zdejmuje z Pana/Pani głowy pracę orkiestracji.
Krótka historia, jak tu doszliśmy
Powodem, dla którego agentowa AI kontra generatywna AI to nagle pytanie warte zadania, jest to, że te dwie przyszły w odstępie kilku lat. Modele generatywne pojawiły się pierwsze i oszołomiły wszystkich, tworząc płynną treść na żądanie. Przez pewien czas „AI” i „generatywna AI” znaczyły dla większości to samo, bo generowanie było jedyną pokazywaną zdolnością.
Zmieniło się to, że ludzie zaczęli chcieć, by wynik był realizowany, a nie tylko wytwarzany. Napisanie maila było użyteczne, ale mozolną częścią było wszystko wokół niego. Zbudowano więc warstwę na wierzchu modeli generatywnych: daj modelowi narzędzia, pozwól mu decydować, których użyć, pozwól obserwować wyniki i próbować ponownie. Ta warstwa to część agentowa i dlatego w ogóle istnieje ujęcie agentowa ai kontra generatywna ai. Jedno to nowszy system owinięty wokół starszej zdolności.
Ta historia ma znaczenie, bo mówi, co jest komponentem, a co systemem. Generatywna AI to przełom, który umożliwił całą rzecz. Agentowa AI to to, co buduje się, gdy ma się już ten przełom i chce rezultatów zamiast wyników. Żadna nie unieważnia drugiej, a dziedzina wciąż jest na wczesnym etapie ustalania, gdzie powinna leżeć granica między „zaproponuj” a „działaj”.
Częste nieporozumienia
„Agentowa AI to po prostu generatywna AI z lepszym promptem.”
Nie. Lepszy prompt wciąż tworzy jeden wynik i zatrzymuje się. Agentowa AI dodaje zdolność podejmowania działań, obserwowania, co się stało, i decydowania o kolejnym kroku. To pętla jest różnicą, a nie brzmienie prośby.
„Generatywna AI jest przestarzała, skoro istnieje agentowa AI.”
Przeciwnie. Każdy system agentowy zależy od modeli generatywnych, by tworzyć swoją treść. Generatywna AI jest bardziej centralna niż kiedykolwiek, po prostu nie jest już całym obrazem. Pytanie agentowa ai kontra generatywna ai nie dotyczy zastąpienia, dotyczy warstw.
„Jeśli narzędzie używa modelu AI, jest agentowe.”
Większość narzędzi używających modeli AI jest generatywna: wywołują model, pokazują Panu/Pani wynik i czekają. Używanie modelu to nie to samo co bycie agentowym. Agentowym czyni system decydowanie i działanie samodzielne, a nie samo wywołanie gdzieś w środku modelu generatywnego.
Gdzie siedzi Crew Studio
Crew Studio to agentowa AI, zbudowana dla operatorów, a nie dla inżynierów. Używa modeli generatywnych, by wytworzyć pracę, i owija je w system, który decyduje, działa i dostosowuje się: zespoły specjalistów, które niosą cel, używają Pana/Pani podłączonych narzędzi, dyskutują nad podejściem i działają, gdy Pana/Pani nie ma, w granicy, którą Pan/Pani ustawia.
Powodem, dla którego ma to znaczenie dla kogoś prowadzącego jeden lub kilka biznesów, jest to, że jego wąskim gardłem nigdy nie było generowanie. Mnóstwo narzędzi potrafi napisać szkic. Wąskim gardłem jest bycie jedyną osobą, która bada, decyduje i wykonuje w każdym kontekście. Agentowa AI to kategoria, która to adresuje, a Crew Studio to ta kategoria uczyniona użyteczną bez kodu.
Więc praktyczny wniosek z całego pytania agentowa ai kontra generatywna ai to pytanie zakupowe, a nie techniczne. Proszę zdecydować, czy Pana/Pani problemem jest tworzenie treści, czy osiąganie rezultatów. Jeśli treść, narzędzie generatywne jest właściwe i tańsze. Jeśli rezultaty, chce Pan/Pani systemu agentowego, i to takiego, który działa jako zespół, a nie pojedynczy agent pracujący sam.
To samo zadanie, wykonane przez każdą z nich
Abstrakcja sięga tylko do pewnego miejsca, więc oto rozróżnienie na trzech konkretnych zadaniach, z wersją generatywną i agentową obok siebie. W każdym przypadku krok generatywny jest realny i użyteczny, a wersja agentowa owija go w pracę, którą inaczej wykonałby Pan/Pani sam.
Wydawanie newslettera.
Generatywna AI pisze wydanie, gdy poprosisz, i zatrzymuje się. Agentowa AI sprawdza, co publikowałeś wcześniej, by nie powtórzyć tematu, pisze wydanie, planuje jego publikację i redaguje posty społecznościowe promujące je, trzymając każdy do Pana/Pani zatwierdzenia. Pisanie jest identyczne. Decydowanie, planowanie i promowanie to warstwa agentowa.
Obsługa przychodzącego leada.
Generatywna AI redaguje odpowiedź, gdy wkleisz maila. Agentowa AI widzi, że lead nadchodzi, bada firmę, decyduje, czy pasuje do Pana/Pani kryteriów, redaguje odpowiedź w Pana/Pani głosie i umawia rozmowę, jeśli lead się zgodzi, wszystko bez otwierania skrzynki. Jedna tworzy szkic na prośbę. Druga prowadzi cały pierwszy kontakt.
Przygotowanie przeglądu konkurencji.
Generatywna AI streszcza stronę, którą jej dasz. Agentowa AI decyduje, których konkurentów sprawdzić, sama pobiera ich strony i changelogi według harmonogramu, zauważa, co się zmieniło, wyrabia sobie pogląd, czy to ma znaczenie, i składa brief. Streszczanie jest generatywne. Wybieranie, zbieranie, ocenianie i składanie to agentowość.
W każdej parze zdolność generatywna jest ta sama, a różnicą jest wszystko wokół niej. To całe rozróżnienie agentowa ai kontra generatywna ai w praktyce: jedna tworzy rzecz, o którą poprosiłeś, druga decyduje, co utworzyć, tworzy to i coś z tym robi.
CZYTAJ DALEJ
Powiązane
PYTANIA
Pytania o agentową AI i generatywną AI
Jaka jest różnica między agentową AI a generatywną AI?
Generatywna AI tworzy treść w odpowiedzi na polecenie i potem zatrzymuje się. Agentowa AI realizuje cel, decydując o działaniach, używając narzędzi i dostosowując się, aż cel zostanie osiągnięty. Agentowa AI używa modeli generatywnych wewnątrz większego systemu, który planuje i działa, więc zawiera generatywną AI, a nie konkuruje z nią.
Czy agentowa AI jest lepsza niż generatywna AI?
Żadna nie jest ogólnie lepsza, robią różne roboty. Jeśli potrzebuje Pan/Pani treści na żądanie, generatywna AI jest właściwym narzędziem. Jeśli potrzebuje Pan/Pani pracy doprowadzonej do końca, z decyzjami i działaniami, a nie tylko wynikiem, odpowiedzią jest agentowa AI. Systemy agentowe polegają na modelach generatywnych, by działać.
Czy agentowa AI zastępuje generatywną AI?
Nie. Agentowa AI jest zbudowana na wierzchu generatywnej AI, a nie zamiast niej. System agentowy używa modelu generatywnego, by wytworzyć treść jako jeden krok, potem decyduje, co z nią zrobić, podejmuje działania przez podłączone narzędzia i dostosowuje się. Generowanie jest komponentem wewnątrz pętli agentowej.
Czy ChatGPT to generatywna czy agentowa AI?
ChatGPT to przede wszystkim generatywna AI: tworzy odpowiedź na polecenie i czeka. Dodano na wierzchu pewne funkcje agentowe, ale w rdzeniu generuje treść, a nie autonomicznie realizuje cele i podejmuje działania w Pana/Pani narzędziach. Narzędzia takie jak Crew Studio są zbudowane jako agentowe od podstaw.