En AI-agent er et autonomt system, der anvender kunstig intelligens til at udføre opgaver, træffe beslutninger og interagere med omgivelser eller andre systemer uden konstant menneskelig styring. AI-agenter kombinerer maskinlæring, planlægning, sensorintegration og databehandling for at handle intelligent i komplekse og dynamiske miljøer.
Autonomi og beslutningstagning
AI-agenter kan analysere input, evaluere alternative handlinger og vælge den mest hensigtsmæssige strategi baseret på mål og regler. Dette kan være alt fra simple regelbaserede handlinger til komplekse strategiske beslutninger i realtid.
Perception og datagrundlag
Agenter indsamler data fra sensorer, databaser, API’er eller brugerinteraktioner. Denne information bruges til at forstå omgivelserne, identificere mønstre og reagere intelligent på ændringer.
Læring og tilpasning
Machine learning gør det muligt for agenter at forbedre deres performance over tid. Reinforcement learning anvendes ofte, hvor agenten lærer gennem belønning og straf i simulerede eller virkelige miljøer.
Interaktion og integration
AI-agenter kan kommunikere med mennesker eller andre systemer via naturligt sprog, API’er eller messaging-protokoller. Dette gør dem velegnede til både beslutningsstøtte, automatisering og autonome systemer, fx robotter eller virtuelle assistenter.
Målstyret adfærd og fleksibilitet
Agenter arbejder typisk målrettet og kan tilpasse deres handlinger dynamisk, hvilket gør dem effektive i komplekse, uforudsigelige miljøer som finansielle systemer, logistik, spil og autonome køretøjer.
AI-agenter repræsenterer en avanceret anvendelse af kunstig intelligens, hvor systemer ikke blot reagerer på input, men kan planlægge, lære og handle selvstændigt. Dette muliggør intelligente løsninger, der kan optimere processer, træffe datadrevne beslutninger og udføre opgaver med minimal menneskelig indblanding.