عوامل هوش مصنوعی در مقابل دستیاران هوش مصنوعی

تصور کنید یک ستاره سینما یا فوتبالیست معروف هستید. احتمالاً یک نماینده و یک دستیار شخصی دارید. دستیار شما کارهایی را که به او می‌سپارید انجام می‌دهد، مثل رزرو شام، گرفتن لباس‌های خشکشویی، مرتب کردن نامه‌های طرفداران، و مدیریت برنامه‌های شما. شما کمک کنند.

نماینده شما نقش متفاوتی دارد. او تمام وقت از مهارت‌هایش برای افزایش فرصت‌ها و درآمد شما استفاده می‌کند. ممکن است به درخواست‌های شما پاسخ دهد، مثلاً اگر بخواهید محصولی را تبلیغ کنید، اما برای کار کردن نیازی به یادآوری ندارد. در واقع، نماینده‌ شما اغلب به روش‌هایی از شما حمایت می‌کند که شاید حتی به ذهنتان هم نرسیده باشد.

تفاوت دستیار هوش مصنوعی و عامل هوش مصنوعی مشابه همان مثال قبل است. دستیارهای هوش مصنوعی فقط به درخواست‌های شما پاسخ می‌دهند، مثل چت‌بات‌ها. اما عوامل هوش مصنوعی مستقل عمل می‌کنند و برای رسیدن به یک هدف مشخص، با استفاده از هر ابزاری که دارند، تلاش می‌کنند.

دستیارها و عوامل با همکاری هم به موفقیت افراد کمک می‌کنند، آن‌ها را به ستاره تبدیل می‌کنند یا جایگاهشان را حفظ می‌کنند. به همین شکل، دستیارهای هوش مصنوعی و عوامل هوش مصنوعی با انجام کارهای ساده یا پیچیده می‌توانند به بهبود عملکرد کارمندان و کسب‌وکارها کمک کنند.

دستیاران هوش مصنوعی:

دستیارهای هوش مصنوعی: آماده انجام دستورات شما هستم

یک دستیار هوش مصنوعی برنامه‌ای هوشمند است که دستورات شما را با زبان طبیعی متوجه می‌شود و از رابط هوش مصنوعی مکالمه ای برای انجام وظایف شما استفاده می‌کند.

دستیارهای هوش مصنوعی محدودیت‌هایی دارند. آن‌ها نمی‌توانند بدون دستورالعمل‌های مشخص اقدام کنند، اما اگر به ابزارهایی مجهز شوند و آموزش ببینند، می‌توانند به طور محدود از آن‌ها استفاده کنند. به طور مثال، یک دستیار می‌تواند از یک صفحه‌گسترده برای ساخت جدول مقایسه «x در مقابل y» استفاده کند.

دستیارها می‌توانند بر اساس نیازهای هر کاربر تنظیم شوند. با این حال، دستیارهای هوش مصنوعی معمولاً حافظه پایدار ندارند. مدل‌های هوش مصنوعی که دستیارها را می‌سازند، از تعاملات قبلی یاد نمی‌گیرند و در طول زمان خودشان بهتر نمی‌شوند. تنها زمانی بهبود می‌یابند که سازنده مدل نسخه جدیدی از آن را منتشر کند.

دستیارهای هوش مصنوعی که از مدل‌های به‌روز استفاده می‌کنند، می‌توانند مکالمات قبلی را در زمینه خود ذخیره کنند. این کار به دستیار این امکان را می‌دهد که آنچه قبلاً گفته شده را به خاطر بسپارد، چه تمام مکالمات و چه بخش‌های خاصی که به آن “حافظه” گفته می‌شود، تا پاسخ‌های بهتری در آینده ارائه دهد.

دستیاران هوش مصنوعی چگونه کار می‌کنند؟

در گذشته، دستیاران هوش مصنوعی بیشتر بر اساس دستورالعمل‌های ثابت و پاسخ‌های از پیش برنامه‌ریزی شده عمل می‌کردند. اما امروز، این دستیاران عمدتاً بر پایه یادگیری ماشین (ML) یا مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته کار می‌کنند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد که به طور خودکار یاد بگیرند و به شرایط جدید پاسخ دهند.

دستیارهای هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های پایه ساخته می‌شوند (مثل IBM® Granite™، مدل‌های Meta’s Llama یا مدل‌های OpenAI). مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) یک نوع از این مدل‌ها هستند که در پردازش متن تخصص دارند. این مدل‌ها به دستیاران هوش مصنوعی کمک می‌کنند تا سؤالات انسان‌ها را درک کرده و اطلاعات مرتبط، پیشنهادات یا اقدامات بعدی را ارائه دهند. این کار به سازمان‌ها کمک می‌کند تا دسترسی به اطلاعات را آسان‌تر کنند، وظایف تکراری را خودکار سازند و گردش‌های کاری پیچیده را ساده کنند.

ویژگی‌های کلیدی دستیارهای هوش مصنوعی عبارتند از:

• هوش مصنوعی مکالمه‌ای: دستیارهای هوش مصنوعی که بر پایه مدل‌های LLM ساخته شده‌اند، از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای برقراری ارتباط با کاربران از طریق رابط چت بات استفاده می‌کنند. نمونه‌هایی از این ربات‌های چت هوش مصنوعی شامل Microsoft Copilot، ChatGPT و IBM Watsonx™ Assistant هستند.

• درخواست‌ها: دستیارهای هوش مصنوعی برای شروع کار به یک مشکل مشخص یا سوال نیاز دارند. همچنین این دستیارها برای انجام وظایف خود به ورودی مداوم از کاربر احتیاج دارند.

• توصیه: یک دستیار هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس داده‌هایی که به آن دسترسی دارد، اطلاعات یا اقدامات پیشنهادی ارائه دهد. کاربران باید دقت خروجی‌ها را بررسی کنند.

• تنظیم: کاربران می‌توانند با تنظیم مدل‌های هوش مصنوعی، آن‌ها را برای انجام وظایف خاص‌تر تطبیق دهند، بدون اینکه نیازی به آموزش مجدد مدل باشد. با تنظیم دقیق، کاربران می‌توانند نمونه‌هایی با برچسب برای مدل‌ها فراهم کنند تا آن‌ها را با وظیفه مورد نظر هماهنگ کنند. برای مثال، پزشکان می‌توانند از تنظیم سریع برای دادن کار در یک زمینه خاص به مدل‌ها استفاده کنند.

موارد استفاده دستیار هوش مصنوعی

دستیارهای هوش مصنوعی برای انجام کارهای تکراری، جمع‌آوری اطلاعات خاص، انجام تحلیل‌های ویژه و تهیه پیش‌نویس محتوا بهترین عملکرد را دارند. معمولاً این وظایف در دسته‌های “دستیار”، “استراتژیست” یا “خالق” قرار می‌گیرند.

برای هر یک از این نقش‌ها، دستیارهای هوش مصنوعی به منطق انسان‌ها تکیه می‌کنند و در مورد نحوه انجام وظایف به آن‌ها راهنمایی می‌کنند. موارد رایج استفاده از دستیار هوش مصنوعی عبارتند از:

• خدمات مشتری
• کارهای دیجیتال
• تولید کد
• دستیار مجازی

خدمات مشتری

چت‌بات‌های هوش مصنوعی دستیارهایی هستند که می‌توانند فوراً با مشتریان گفتگو کرده و به سؤالات پشتیبانی پاسخ دهند یا آن‌ها را به یک عامل انسانی ارجاع دهند. این چت‌بات‌ها همچنین در طول سفر مشتری برای تعاملات خدماتی استفاده می‌شوند.

دستیاران هوش مصنوعی همچنین می‌توانند تعاملات گذشته مشتری را خلاصه کنند و سوالات تکراری یا موضوعات رایج را شناسایی کنند. آن‌ها قادرند حجم زیادی از متون را بررسی کرده و تشخیص دهند که آیا مشتریان نظر مثبت یا منفی نسبت به شرکت و محصولات آن دارند.

به عنوان یک دستیار استراتژیک، دستیاران هوش مصنوعی می‌توانند به انسان‌ها در تست فشار محصولات و تعاملات با مشتریان کمک کنند. هوش مصنوعی با استخراج داستان‌های واقعی کاربران، می‌تواند موارد آزمایشی برای محصولات و ویژگی‌ها ایجاد کند. این کار می‌تواند سناریوهای بیشتری نسبت به آزمایش‌های دستی پوشش دهد و مسائل بحرانی و اولویت‌دار را شناسایی کند. همچنین هوش مصنوعی می‌تواند شخصیت‌های مشتری را شبیه‌سازی کرده و به آموزش کارکنان فروش یا خدمات مشتری کمک کند.

کار دیجیتال

دستیارهای هوش مصنوعی در استفاده‌های مولدتر از نیروی کار دیجیتال اهمیت بیشتری پیدا کرده‌اند. یکی از مثال‌های مهم، اتوماسیون فرآیند منابع انسانی (HR) است. دستیارهای هوش مصنوعی می‌توانند به تیم منابع انسانی کمک کنند تا شرح شغل تهیه کنند، رزومه‌های نامزدها را مرتب و سازماندهی کنند و ایمیل‌های ابتدایی برای متقاضیان واجد شرایط بنویسند.

برای یک مدیر قرارداد، دستیار هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها در مدیریت فروشندگان و پیگیری قراردادها، فاکتورها و رسیدها کمک کند. این دستیارها می‌توانند اطلاعات موجود در اسناد و گزارش‌های مختلف از جمله قراردادها، ادعاهای بیمه، پشتیبانی خدمات، گزارش‌های مالی و چکیده‌های پزشکی را خلاصه کنند.

تولید کد

به عنوان یک خالق، دستیاران هوش مصنوعی می‌توانند به نوشتن کد بر اساس توضیحاتی که به صورت متنی داده می‌شود کمک کنند. این کار می‌تواند بهره‌وری توسعه‌دهندگان را افزایش دهد و به توسعه‌دهندگان با هر سطح مهارتی این امکان را می‌دهد که در کدنویسی مشارکت کنند.

دستیاران هوش مصنوعی ممکن است پیشنهادهایی برای بهبود کد بر اساس بهترین روش‌های علوم کامپیوتر بدهند. معمولاً برای اطمینان از ایمنی کد تولید شده توسط هوش مصنوعی، نیاز به نظارت انسانی وجود دارد.

دستیار مجازی

دستیارهای هوش مصنوعی گاهی به نام دستیاران مجازی شناخته می‌شوند زیرا بسیاری از افراد این نوع خاص از دستیارها را می‌شناسند. سیری اپل و الکسای آمازون نمونه‌هایی از دستیاران مجازی اولیه هستند که از طریق پلتفرم‌های پیام‌رسان قابل دسترسی هستند. این دستیارها می‌توانند کارهای از پیش تعیین شده، مانند دریافت اطلاعات آب و هوا یا تنظیم تایمر، را انجام دهند. هوش مصنوعی مولد، مانند ChatGPT، می‌تواند این دستیارها را قدرتمندتر کند. به عنوان مثال، اپل تصمیم گرفته است تا ChatGPT را در سیری ادغام کند.

عوامل هوش مصنوعی: ابتکار عمل

به نقل از الویس پریسلی، “لطفا کمی مکالمه کمتر، کمی اقدام بیشتر.” اینجا است که عوامل هوش مصنوعی وارد می‌شوند.

عامل هوش مصنوعی به سیستم یا برنامه ای اطلاق می شود که می تواند به طور مستقل وظایف خود را از طرف کاربران یا سیستم دیگری با طراحی گردش کار خود و با استفاده از ابزارهای موجود انجام دهد.

نحوه کار عوامل هوش مصنوعی

برخلاف دستیاران هوش مصنوعی که به ورودی مداوم کاربران نیاز دارند، عوامل هوش مصنوعی پس از درخواست اولیه، برای ادامه کار نیازی به درخواست دوباره ندارند. آنها می‌توانند استراتژی‌هایی داشته باشند، هدفی را تعیین یا ارزیابی کنند، وظایف را به بخش‌های کوچکتر تقسیم کنند و فرآیندهایی را برای رسیدن به هدف خاص خود طراحی کنند.

ویژگی‌های کلیدی عوامل هوش مصنوعی:

• استقلال چند جزئی: پس از دریافت یک درخواست اولیه، عوامل هوش مصنوعی دیگر نیازی به دستورات اضافی ندارند. یکی از تفاوت‌های اصلی بین دستیارها و عوامل هوش مصنوعی این است که عوامل می‌توانند از داده‌ها و ابزارهای خارجی برای استدلال، تصمیم‌گیری و حل مسائل استفاده کنند. در حالی که دستیارها ممکن است از طریق یکپارچه‌سازی به برنامه‌های خارجی دسترسی داشته باشند، این کار معمولاً به‌عنوان یک پیشنهاد ارائه می‌شود و کاربر باید خود آن را اجرا کند. یکی از ویژگی‌های مهم عوامل هوش مصنوعی این است که طراحی آن‌ها به آن‌ها این امکان را می‌دهد که از حالت چت خارج شوند. این ویژگی به عوامل اجازه می‌دهد که مستقلانه فکر کنند، استدلال کنند و تصمیم‌گیری کنند. مدل‌های جدیدتر این قابلیت‌ها را بهبود داده‌اند تا از این نوع استدلال حمایت کنند.

• تصمیم‌گیری و اقدام: توانایی استفاده از ابزارها به‌تنهایی یک مدل زبان بزرگ (LLM) را به نماینده تبدیل نمی‌کند. عوامل هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به طور مستقل عمل کنند و تصمیم بگیرند که کدام ابزار را باید استفاده کنند. این عوامل می‌توانند فراتر از چت رفته و وظایف را بر اساس یک هدف مشخص انجام دهند. آن‌ها می‌توانند به‌طور مستقل مشکل را تجزیه و تحلیل کرده و آن را به وظایف کوچک‌تر تقسیم کنند. این به آن‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به دستورات مشخص، خودشان برنامه‌ریزی کنند. به این معنی که می‌توانند مسائل پیچیده‌تر و مبهم‌تری را حل کنند. برای انجام وظایف، این عوامل می‌توانند از ابزارهای خارجی استفاده کنند یا در صورت نیاز کنترل رابط‌های کاربری را به دست گیرند، درست مثل آن‌طور که انسان‌ها می‌توانند این کار را انجام دهند. نمونه‌ای از این قابلیت استفاده از رایانه برای سیستم Anthropic’s Claude است.

• حافظه پایدار و بهبود مستمر: بر خلاف دستیارهای هوش مصنوعی، عوامل هوش مصنوعی ظرفیت بیشتری برای یادگیری دارند. این عوامل تجربیات، مکالمات و اقدامات قبلی را ذخیره کرده و از آن‌ها یاد می‌گیرند. عوامل هوش مصنوعی حافظه‌ای پایدار دارند که به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا با یادگیری از گذشته، پاسخ‌های بهتری در آینده بدهند. علاوه بر این، چون می‌توان آن‌ها را به برنامه‌ها و ابزارهای خارجی متصل کرد، می‌توانند بر اساس جدیدترین اطلاعات عمل کنند، نه فقط داده‌های آموزشی مدل خود. این عوامل می‌توانند از سایر عوامل هوش مصنوعی یا انسان‌ها بازخورد بگیرند و رفتار خود را بر اساس نتایج تغییر دهند.

• بازی تیمی: عوامل هوش مصنوعی معمولاً در انجام وظایف خاص خود خوب عمل می‌کنند. برای مثال، یک نوع عامل هوش مصنوعی ممکن است در بررسی اطلاعات دقیق باشد، در حالی که دیگری ممکن است در تحقیق قوی باشد. این عوامل می‌توانند با سایر عوامل یا دستیارهای هوش مصنوعی ترکیب شوند تا وظایف را با هم انجام دهند. هر عامل هوش مصنوعی در کارهای خاص ماهر است و می‌تواند تیم‌هایی تشکیل دهد تا وظایف پیچیده‌تر را انجام دهند. امروزه، IBM از عواملی که در LangChain نوشته شده‌اند پشتیبانی می‌کند و LlamaIndex نیز به زودی عرضه خواهد شد. چارچوب IBM به کاربران این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به کدنویسی پیچیده، عوامل هوش مصنوعی را در محیطی ساده و کم‌کد ایجاد و ویرایش کنند.

موارد استفاده عامل هوش مصنوعی

به دلیل توانایی عوامل هوش مصنوعی در استراتژی، عملکرد مستقل و یادگیری بهتر، آن‌ها می‌توانند به خوبی در نقش‌هایی که نیاز به استدلال و پشتیبانی سطح بالا دارند، عمل کنند. این نقش‌ها شامل «محقق»، «ویراستار» و «برنامه‌ریز» هستند.

به عنوان یک محقق، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات را از وب‌سایت‌ها یا پایگاه‌های داده جمع‌آوری کرده و آن‌ها را خلاصه کرده، بینش‌هایی ارائه دهند یا واقعیت‌ها را بررسی کنند. برای پشتیبانی از تحریریه، این عوامل می‌توانند انواع مختلف محتوا را در فرمت‌های مختلف تولید کنند. به عنوان یک برنامه‌ریز، عوامل هوش مصنوعی تصمیم می‌گیرند کدام اقدامات به آن‌ها کمک می‌کند تا هدف خاصی را محقق کنند و از دستورالعمل‌ها و بازخوردهای داخلی برای بررسی شرایط فعلی در دنیای بیرونی استفاده می‌کنند تا بهترین راه برای انجام اقدامات خود را شناسایی کنند.

موارد استفاده رایج برای عوامل هوش مصنوعی شامل موارد زیر است: عبارتند از:

•  
• تولید محتوا
• معاملات خودکار
• نظارت بر شبکه
• اتوماسیون خانه هوشمند
• ناوبری مستقل

تولید محتوا

عوامل هوش مصنوعی می‌توانند از توانایی‌های خود برای کمک به ایجاد محتوای بازاریابی و مطالب برای پلتفرم‌های مختلف استفاده کنند. سپس این عوامل می‌توانند کانال‌های توزیع مناسب را پیشنهاد دهند یا بر اساس داده‌های جدید مشتری، محتوا را شخصی‌سازی کنند.

عوامل هوش مصنوعی می‌توانند متن‌های ساده مانند مکالمات چت یا محتوای استخراج شده از وب‌سایت‌ها را به اسناد قالب‌بندی‌شده مثل Word یا پاورپوینت تبدیل کنند. همچنین، این عوامل می‌توانند از برنامه‌هایی مثل Adobe Firefly برای تولید تصاویر از متون استفاده کنند تا دارایی‌های بصری سریعی را برای اضافه کردن به مقالات یا ارائه‌ها به کاربران ارائه دهند.

معاملات خودکار

در امور مالی، عوامل هوش مصنوعی برای انجام معاملات الگوریتمی مورد استفاده قرار می‌گیرند. سپس این عوامل می‌توانند معاملات را بر اساس تحلیل‌هایی که انجام داده‌اند، به طور خودکار انجام دهند.

این یکی از مواردی است که نشان می‌دهد عامل هوش مصنوعی می‌تواند بیشتر از تصمیم‌گیری انسان به تنهایی مفید باشد. عامل هوش مصنوعی می‌تواند کاری را انجام دهد که انسان نمی‌تواند؛ یعنی تمام اطلاعات موجود را ارزیابی کرده و در یک ثانیه تصمیم هوشمندانه و بهینه‌ای می‌گیرد.

نظارت بر شبکه

از آنجایی که می‌توان از آن‌ها در کنار نرم‌افزارها و سیستم‌های دیگر استفاده کرد، عوامل هوش مصنوعی ابزارهای مؤثری برای نظارت بر شبکه هستند. این عوامل به طور مداوم نظارت می‌کنند، تهدیدها را شناسایی کرده و به بهینه بودن عملکرد کمک می‌کنند، همچنین مشکلات را در زمان واقعی شناسایی می‌کنند.

زمانی که عوامل هوش مصنوعی با زیرساخت شبکه ترکیب می‌شوند، می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تنظیم استانداردها، شناسایی تغییرات و ارسال هشدار به تیم‌های فناوری اطلاعات استفاده کنند. این عوامل حتی می‌توانند با خودکارسازی کارهای روزمره و افزایش سرعت پاسخ، به تیم فناوری اطلاعات در حل مشکلات کمک کنند. همچنین، چون این عوامل به مرور زمان یاد می‌گیرند، توانایی‌های نظارت و تشخیص‌شان بهبود می‌یابد.

اتوماسیون خانه هوشمند

یک نوع عامل هوش مصنوعی به نام “عامل بازتابی ساده” می‌تواند کارهای تکراری را بر اساس یک قانون از پیش تعیین‌شده انجام دهد. این عوامل می‌توانند به طور خودکار چراغ‌ها را روشن یا خاموش کنند یا ترموستات‌ها را بر اساس عواملی مثل دمای داخل خانه و زمان غروب تنظیم کنند.

ناوبری مستقل

خودروهای خودران و سایر وسایل نقلیه که از فناوری هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، می‌توانند از عوامل هوش مصنوعی در سیستم‌های ناوبری خود بهره ببرند. این عوامل شرایطی مانند وضعیت آب و هوا، بسته بودن جاده‌ها و بهره‌وری سوخت را بررسی کرده و بر اساس اطلاعاتی که به دست آورده‌اند، بهترین مسیر را انتخاب می‌کنند.

مزایای عوامل هوش مصنوعی و دستیاران هوش مصنوعی

ابزارهای هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد می‌توانند گردش کار را بهینه کنند، کارهای تکراری را سریع‌تر انجام دهند، بهره‌وری را افزایش دهند و به انسان‌ها در حل مشکلات کمک کنند. همچنین، هم عوامل هوش مصنوعی و هم دستیاران هوش مصنوعی می‌توانند تجربه کاربری را بهبود بخشند.

دستیارهای هوش مصنوعی به کاربران پشتیبانی تعاملی، انعطاف‌پذیری برای انجام انواع مختلف وظایف و سوالات، و توانایی یادگیری یا تطبیق بر اساس بازخورد و تاریخچه مکالمه می‌دهند.

عوامل هوش مصنوعی توانایی انجام عملیات به صورت مستقل، تمرکز بر تخصص خاص و مقیاس‌پذیری را دارند. این عوامل می‌توانند چندین کار را به طور همزمان و بدون نیاز به دخالت انسان انجام دهند.

همکاری موثر بین عوامل هوش مصنوعی و دستیاران هوش مصنوعی پتانسیل زیادی دارد. رمز موفقیت در همکاری آن‌ها در نقاط قوت مکمل آنها نهفته: عوامل می‌توانند وظایف خاص یا پیچیده را به طور مستقل انجام دهند، در حالی که دستیاران می‌توانند با کاربران به صورت طبیعی تعامل کنند. این ترکیب می‌تواند راه‌حل‌های هوش مصنوعی قوی‌تر و کاربرپسندتری نسبت به هرکدام به تنهایی ارائه دهد.

عوامل و دستیاران می‌توانند توانایی‌های یکدیگر را تقویت کرده و مدیریت وظایف را بهبود دهند. به عنوان مثال، عوامل می‌توانند نیازهای کاربران را تشخیص داده و وظایف خاصی را به دستیاران بسپارند. دستیاران نیز می‌توانند داده‌ها و به‌روزرسانی‌ها را از عوامل دریافت کرده و خروجی‌های بصری ایجاد کنند.

هم عوامل هوش مصنوعی و هم دستیاران هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ارتباط با کاربران و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. پیشرفت در مدل‌های هوش مصنوعی، الگوریتم‌ها و NLP می‌تواند عملکرد این سیستم‌ها را بهبود بخشد.

با افزایش دانش این مدل‌های هوش مصنوعی، امکان ادغام‌های بیشتر فراهم می‌شود. آن‌ها ممکن است قادر به انجام انتقال‌های پیچیده‌تر بین بخش‌های مختلف مکالمه و به صورت مستقل عمل کنند. این موضوع به نوبه خود باعث می‌شود که پاسخ‌های با کیفیت بالاتر در زمان کمتری ارائه شود.

خطرات عوامل هوش مصنوعی و دستیاران هوش مصنوعی

فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خطرات و محدودیت‌هایی دارند که باید به آن‌ها توجه شود. مدل‌های زبان بزرگ (LLM) شکننده هستند، به این معنا که حتی کوچکترین تغییرات می‌توانند باعث ایجاد ساختارهای نادرست، بار اشتباه یا توهم شوند. این بدین معناست که عوامل و دستیاران هوش مصنوعی ممکن است در صورت بروز مشکلاتی مانند توهم یا خرابی در مدل‌های پایه، عملکرد درستی نداشته باشند.

برای عوامل هوش مصنوعی، هنوز در مراحل اولیه هستند. اگر آنها در ایجاد برنامه‌های جامع دچار مشکل شوند یا نتوانند نتایج خود را به درستی منعکس کنند، ممکن است در حلقه‌های بازخورد بی‌پایان گیر کنند. چون این عوامل محیط‌ها و ابزارهای خارجی را در نظر می‌گیرند، باید با تغییرات این ابزارها سازگار شوند. به مرور زمان، این تغییرات ممکن است باعث اختلال در عملکرد عوامل هوش مصنوعی شود. از طرف دیگر، دستیارهای هوش مصنوعی معمولاً مشکلی ندارند چون از ابزارهای خارجی استفاده نمی‌کنند.

برای انجام کارهای پیچیده‌تر، عوامل هوش مصنوعی نیاز به آموزش زیادی دارند و ممکن است زمان زیادی طول بکشد تا این آموزش‌ها کامل شوند. علاوه بر این، آن‌ها معمولاً از نظر محاسباتی هزینه‌بر هستند.

مدل‌های پایه امروزی هنوز به اندازه کافی هوشمند نیستند که بتوانند به طور قابل اعتماد به عنوان عامل عمل کنند، اما پیشرفت‌ها در استدلال مدل وضعیت را بهبود می‌دهند. بنابراین، ما هنوز در مراحل اولیه درک و دیدن توانایی‌های عوامل هوش مصنوعی هستیم. آینده هوش مصنوعی ممکن است شاهد گسترش کاربردهای خود هدایت‌شونده این فناوری باشد، اما در حال حاضر، مداخله انسانی برای ارائه راهنمایی یا تغییر مسیر هنوز ضروری است.