Генеративный искусственный интеллект (GenAI) произвёл революцию в том, как машины реагируют на действия человека, но теперь эволюция выходит за рамки простых реакций. Появился агентный искусственный интеллект — революционная технология, которая обеспечивает новый уровень автономности, позволяя ИИ выполнять сложные задачи без вмешательства человека.
Понимание Агентного искусственного интеллекта
Статичным, однократным генераторам больших языковых моделей (LLM) не хватает более сложных функций. У них нет механизма самокоррекции или проверки с использованием прогнозирования следующего слова для создания контента. Агентный ИИ сочетает в себе более продвинутые функции, и LLM можно использовать для автономного управления сложными рабочими процессами, комбинируя возможности вызова функций. Это позволит моделям перейти от пассивного создания контента к работе в качестве агентов, которые могут выполнять динамические процессы, состоящие из нескольких этапов.
Растущая роль агентированного искусственного интеллекта
Агентный ИИ может произвести революцию в нескольких отраслях, взяв на себя выполнение повторяющихся и сложных задач, что позволит специалистам сосредоточиться на более важных обязанностях. Например, в сфере управления персоналом ИИ-агенты могут выполнять такие задачи, как подбор персонала, адаптация, управление эффективностью и соблюдение нормативных требований, значительно снижая нагрузку на сотрудников.
Примером такой новой возможности является Devin AI, созданный компанией Cognition AI, которая позиционирует себя как первого в мире полностью автономного инженера-программиста. Devin AI продемонстрировал способность управлять проектами по разработке программного обеспечения от начала до конца, показав, что ИИ может выполнять высокоуровневые комплексные задачи без вмешательства человека.
Почему агентный искусственный интеллект набирает обороты
Быстрый рост агентного ИИ можно объяснить достижениями в области обучения с подкреплением (RL), которое позволяет системам ИИ обучаться автономно, взаимодействуя с окружающей средой. Обучение с подкреплением уже применяется в таких областях, как автономные транспортные средства, робототехника и игры, и позволяет агентам ИИ выполнять задачи более эффективно, обучаясь методом проб и ошибок.
При интеграции с большими языковыми моделями, такими как ChatGPT, эти автономные системы получают более широкие возможности для понимания и создания текста, похожего на человеческий. Такое сочетание RL и обработки естественного языка позволяет создавать высокопроизводительных ИИ-агентов, которые могут работать в реальных условиях.
Агентный искусственный интеллект: движущая сила следующего этапа исследований в области искусственного интеллекта
Сочетание RL и продвинутых LLM сделало агентный ИИ ключевым направлением исследований в области искусственного интеллекта. Такие платформы, как LangChain, упростили разработку приложений на основе ИИ, что способствовало быстрому внедрению технологий агентного ИИ.
Кроме того, новые инструменты, такие как LangGraph, CrewAI и GoEX, расширяют границы возможного. Эти платформы предоставляют такие функции, как сохранение данных в памяти, взаимодействие между агентами и декомпозиция задач, которые имеют решающее значение для масштабирования ИИ-агентов в корпоративных средах. Такие инструменты позволяют ИИ-агентам автономно взаимодействовать, планировать и выполнять многоэтапные задачи.
Ключевые шаблоны проектирования в агентном ИИ
Системы Agentic с искусственным интеллектом работают с использованием нескольких основных шаблонов проектирования, которые повышают их функциональность:
- Самоанализ: агенты ИИ могут критиковать собственные результаты, что позволяет постоянно совершенствоваться и получать более точные результаты.
- Использование инструментов: агенты могут вызывать внешние функции или использовать инструменты для обновления информации, что делает их более гибкими, чем замороженные большие языковые модели.
- Планирование задач: ИИ-агенты могут разбивать проект на более мелкие этапы, автономно управляя каждым этапом от начала до завершения.
- Совместная работа: несколько ИИ-агентов могут совместно работать над различными аспектами сложного проекта, выполняя общую задачу в полной автономии.
Агентный ИИ и путь к общему искусственному интеллекту (AGI)
Агентный ИИ может стать решающим шагом на пути к созданию искусственного общего интеллекта (AGI), то есть концепции, относящейся к системам ИИ, которые могут выполнять любые интеллектуальные задачи, доступные человеку. По мнению таких светил ИИ, как Эндрю Нг, основатель DeepLearning.AI, вполне возможно, что рабочие процессы на основе агентов приведут к большему прогрессу в ИИ, чем следующее поколение базовых моделей. AGI может появиться в виде «личного помощника или автоматизированного помощника с настоящим человеческим интеллектом» и естественным языком, способного решать практически любые задачи.
Главный научный сотрудник Meta AI Ян ЛеКун также видит большой потенциал в ИИ-агентах. CICERO от Meta, выпущенный в 2022 году, стал первым ИИ-агентом, способным выполнять задачи на уровне человека в стратегической игре «Дипломатия». Игра требует ведения переговоров и стратегического планирования, что подчёркивает способность агента имитировать принятие решений человеком. Однако ЛеКун по-прежнему скептически относится к тому, что только LLM могут привести к созданию СИИ, ссылаясь на ограничения чисто языковых моделей.
Будущее искусственного интеллекта
Каким бы ни был результат AGI с Agentic AI, эта технология уже оказывает огромное влияние. От разработки программного обеспечения до принятия стратегических решений — она упрощает сложные процессы и снижает рабочую нагрузку с помощью таких агентов, как Devin AI и CICERO. Она станет ещё более масштабной, когда все отрасли перейдут на Agentic AI, потому что, когда эта технология станет полностью готовой к самостоятельному выполнению сложных рабочих процессов, организации больше не будут работать как раньше, когда их ИИ работал пассивно, а не участвовал в инновациях.