Большинство людей знакомы с ИИ как инструментом для узкоспециализированных задач, например, когда просят чат‑бота суммировать абзац или создать изображение. Однако происходит переход к «агентному ИИ».
В отличие от традиционного ИИ, который обычно отвечает на один запрос одним результатом, AI‑агент — это программа, способная преследовать цели и выполнять действия с определённой степенью автономии [1]. Он не просто отвечает на вопросы; он разрабатывает собственный рабочий процесс для выполнения задачи от имени пользователя или другой системы [2].
Чем AI‑агенты отличаются от традиционного ИИ
Традиционное машинное обучение и ранние чат‑боты обычно выступают в роли инструментов, то есть выполняют конкретные ограниченные функции [1]. AI‑агенты выходят за эти рамки, включая целенаправленное поведение и возможность взаимодействовать с внешней средой и изменять её [1].
Это значит, что агент может автономно выполнять многошаговые задачи [1]. Например, вместо простого предоставления списка рейсов AI‑агент может полностью обработать процесс бронирования поездки по запросу пользователя [1].
Эту автономию часто сравнивают с уровнями самоуправляемых автомобилей [1]. Хотя некоторые специализированные приложения достигают высоких уровней автономии, большинство современных AI‑агентных решений сопоставимы со вторым или третьим уровнем, а уровень 5 остаётся теоретическим [1].
Архитектура автономного агента
AI‑агенты — это не отдельные модели, а целые системы. Их поток управления часто основан на больших языковых моделях (LLM), однако LLM помещается в «оболочку агента» [1].
Эта оболочка — программный слой, управляющий основными операционными ограничениями агента, включая:
- Память и состояние выполнения [1].
- Использование инструментов и разрешения [1].
- Управление контекстом и запросами [1].
- Песочницы для безопасного выполнения [1].
Помимо оболочки, комплексная архитектура агента может включать семь взаимосвязанных уровней [1]. Они охватывают от базовых моделей и операций с данными (например, векторных баз данных и RAG) до фреймворков агентов, инфраструктуры развертывания и соответствия требованиям безопасности [1]. Последний уровень — экосистема агента, которая служит интерфейсом между агентом и реальными пользователями или приложениями [1].
Мультиагентные системы и продвинутые рабочие процессы
Хотя один агент может справиться с задачей, некоторые сложные цели требуют мультиагентной системы [2]. Это подразумевает совместную работу нескольких AI‑агентов для выполнения задач от имени пользователя [2].
Одно из продвинутых применений — Agentic RAG (Retrieval Augmented Generation) [2]. Традиционные RAG‑системы извлекают информацию, чтобы помочь модели ответить на вопрос. Однако Agentic RAG использует агентов для поиска информации из множества источников и управления более сложными рабочими процессами [2].
Эти возможности позволяют применять агентов в разных бизнес‑функциях, включая закупки, управление персоналом, продажи и обслуживание клиентов [2]. Автоматизируя задачи, ранее требовавшие ручного вмешательства, организации стремятся сократить затраты и сэкономить время [1].
Проблемы безопасности и управления
Рост автономии порождает новые риски. Одной из главных проблем является несоответствие целей агента, когда действия агента не совпадают с реальными намерениями пользователя [1].
Безопасность также является критическим фактором, поскольку агенты получают более широкий доступ к системам [1]. Например, атаки инверсии моделей ИИ стали серьёзной угрозой, некоторые из них обходятся в среднем в 6 млн USD [2].
Для снижения этих рисков организации внедряют управление AI‑агентами [2]. Это включает установление стандартов, ограничений и процессов, гарантирующих этичную и безопасную работу агентных систем [2].
