Што такое агентскі штучны інтэлект?

Карацей кажучы, агентныя сістэмы не проста адказваюць на пытанні — яны плануюць, дзейнічаюць і выконваюць ітэрацыі для дасягнення мэтаў з мінімальным кантролем. Яны выклікаюць інструменты, праглядаюць дадзеныя, каардынуюць падзадачы і нават супрацоўнічаюць з іншымі агентамі для дасягнення вынікаў. Вось у чым загаловак. Цікава тое, як гэта працуе на практыцы — і што гэта азначае для каманд сёння. 

Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:

🔗 Што такое маштабаванасць штучнага інтэлекту
Даведайцеся, як маштабуемы штучны інтэлект падтрымлівае рост, прадукцыйнасць і надзейнасць.

🔗 Што такое штучны інтэлект
Зразумець асноўныя канцэпцыі, магчымасці і рэальныя бізнес-прыкладанні штучнага інтэлекту.

🔗 Што такое вытлумачальны штучны інтэлект
Даведайцеся, чаму вытлумачальны штучны інтэлект паляпшае давер, адпаведнасць патрабаванням і паляпшае прыняцце больш абгрунтаваных рашэнняў.

🔗 Што такое трэнер па штучным інтэлекце
Даведайцеся, што робяць трэнеры па штучным інтэлекце для ўдасканалення і кантролю мадэляў.

Што такое Agentic AI - простая версія 🧭

Што такое агентны штучны інтэлект, коратка кажучы: гэта штучны інтэлект, які можа самастойна вырашаць, што рабіць далей для дасягнення мэты, а не проста адказваць на падказкі. Калі казаць нейтральна да пастаўшчыка, то ён спалучае ў сабе разважанні, планаванне, выкарыстанне інструментаў і цыклы зваротнай сувязі, каб сістэма магла пераходзіць ад намеру да дзеяння — больш «зрабіць гэта», менш «перамовы туды-сюды». Вызначэнні асноўных платформаў сыходзяцца ў наступных пунктах: аўтаномнае прыняцце рашэнняў, планаванне і выкананне з мінімальным умяшаннем чалавека [1]. Вытворчыя службы апісваюць агентаў, якія арганізуюць мадэлі, дадзеныя, інструменты і API для выканання задач ад пачатку да канца [2].

Падумайце пра здольнага калегу, які чытае заданне, збірае рэсурсы і дасягае вынікаў — з праверкай, а не з дапамогай падтрымкі.

Што робіць агентычны штучны інтэлект добрым ✅

Чаму такая шуміха (а часам і трывога)? Некалькі прычын:

• Арыентацыя на вынік: агенты пераўтвараюць мэту ў план, а затым выконваюць крокі, пакуль яны не будуць выкананы, або пакуль не выканаюць працу, якая не блакуе людзей, як круцільнае крэсла [1].

• Выкарыстанне інструментаў па змаўчанні: яны не абмяжоўваюцца тэкстам; яны выклікаюць API, запытваюць базы ведаў, выклікаюць функцыі і запускаюць працоўныя працэсы ў вашым стэку [2].

• Шаблоны каардынатараў: супервайзеры (г.зн. маршрутызатары) могуць прызначаць працу спецыялізаваным агентам, паляпшаючы прапускную здольнасць і надзейнасць складаных задач [2].

• Цыклы рэфлексіі: Моцныя налады ўключаюць логіку самаацэнкі і паўторных спроб, таму агенты заўважаюць, калі яны адхіляюцца ад курсу, і выпраўляюць яго (падумайце: планаваць → дзейнічаць → праглядаць → удасканальваць) [1].

Агент, які ніколі не разважае, падобны да спадарожнікавай навігацыі, якая адмаўляецца пераразлічваць — тэхнічна нармальна, практычна раздражняе.

Генератыўны супраць агентыўнага — што змянілася на самой справе? 🔁

Класічны генератыўны штучны інтэлект выдатна рэагуе. Агентны штучны інтэлект дае вынікі. Розніца заключаецца ў аркестрацыі: шматэтапнае планаванне, узаемадзеянне з асяроддзем і ітэратыўнае выкананне, прывязанае да пастаяннай мэты. Іншымі словамі, мы дадаем памяць, інструменты і палітыкі, каб сістэма магла рабіць , а не проста казаць [1][2].

Калі генератыўныя мадэлі — гэта разумныя стажоры, то агентычныя сістэмы — гэта малодшыя супрацоўнікі, якія могуць адсочваць формы, выклікаць патрэбныя API і даводзіць працу да фінішнай прамой. Магчыма, гэта невялікае перабольшанне, але вы разумееце атмасферу.

Як працуюць агентычныя сістэмы "пад капотам" 🧩

Ключавыя структурныя блокі, пра якія вы пачуеце:

1. Пераклад мэты → брыф становіцца структураваным планам або графікам.

2. Цыкл планавальнік–выканаўца → выбраць наступнае найлепшае дзеянне, выканаць, ацаніць і паўтарыць.

3. Выклік інструментаў → запусціць API, пошук, інтэрпрэтатары кода або браўзеры для ўздзеяння на свет.

4. Памяць → кароткатэрміновы і доўгатэрміновы стан для пераносу кантэксту і навучання.

5. Супервайзер/маршрутызатар → каардынатар, які прызначае задачы спецыялістам і забяспечвае выкананне палітык [2].

6. Назіральнасць і агароджы → сляды, палітыкі і праверкі для ўтрымання паводзін у межах [2].

Вы таксама ўбачыце агентны RAG : пошук, які дазваляе агенту вырашаць, калі шукаць, што шукаць і як выкарыстоўваць вынікі ў рамках шматэтапнага плана. Менш модны тэрмін, хутчэй практычнае абнаўленне базавага RAG.

Рэальнае выкарыстанне, якое не з'яўляецца проста дэманстрацыяй 🧪

• Карпаратыўныя рабочыя працэсы: сартаванне заявак, этапы закупак і стварэнне справаздач, якія адпавядаюць патрэбным праграмам, базам дадзеных і палітыкам [2].

• Праграмнае забеспячэнне і аперацыі з дадзенымі: агенты, якія адкрываюць праблемы, падключаюць панэлі кіравання, запускаюць тэсты і падсумоўваюць рознагалоссі — з дапамогай журналаў, якія могуць адсочваць вашы аўдытары [2].

• Аперацыі з кліентамі: персаналізаваная праца, абнаўленні CRM, пошук у базе ведаў і рэагаванне на патрабаванні, прывязанае да гульнявых дапаможнікаў [1][2].

• Даследаванні і аналіз: сканаванне літаратуры, ачыстка дадзеных і вядзенне нататнікаў з журналамі аўдыту, якія можна прайграваць.

Хуткі, канкрэтны прыклад: «агент па продажах», які чытае запіс сустрэчы, абнаўляе інфармацыю пра магчымасць у вашай CRM, складае чарнавік наступнага электроннага ліста і рэгіструе актыўнасць. Ніякай драмы — проста менш дробных задач для людзей.

Інструментальны ландшафт - хто што прапануе 🧰

Некалькі распаўсюджаных адпраўных пунктаў (не вычарпальныя):

• Агенты Amazon Bedrock → шматэтапная аркестрацыя з інтэграцыяй інструментаў і базы ведаў, а таксама шаблоны кіраўнікоў і ахоўныя панэлі [2].

• Канструктар агентаў Vertex AI → функцыі ADK, назіральнасці і бяспекі для планавання і выканання задач з мінімальным умяшаннем чалавека [1].

Існуе мноства фрэймворкаў для аркестрацыі з адкрытым зыходным кодам, але які б шлях вы ні абралі, асноўныя заканамернасці будуць тыя ж самыя: планаванне, інструменты, памяць, кантроль і назіральнасць.

Параўнанне здымкаў 📊

Сапраўдныя каманды ўсё роўна спрачаюцца пра гэта — успрымайце гэта як карту напрамкаў.

Кошт залежыць ад выкарыстання; заўсёды правярайце старонку з цэнамі пастаўшчыка.

Архітэктурныя шаблоны, якія вы сапраўды будзеце выкарыстоўваць паўторна 🧱

• Планаваць → выконваць → разважаць: планавальнік накідвае крокі, выканаўца дзейнічае, а крытык аналізуе. Прамыйце і паўтарайце, пакуль не будзе зроблена або не ўзнікне абвастрэнне [1].

• Супервайзер са спецыялістамі: каардынатар накіроўвае задачы нішавым агентам — даследчыку, праграмісту, тэсціроўшчыку, рэцэнзенту [2].

• Выкананне ў пясочніцы: інструменты кода і браўзеры працуюць у абмежаваных пясочніцах з жорсткімі дазволамі, журналамі і табліцамі адключэнняў для вытворчых агентаў [5].

Невялікае прызнанне: большасць каманд пачынаюць з занадта вялікай колькасцю агентаў. Гэта спакусліва. Пачынайце дадаваць мінімальныя ролі толькі тады, калі метрыкі паказваюць, што яны вам патрэбныя.

Рызыкі, кантроль і важнасць кіравання 🚧

Агентскі штучны інтэлект можа выконваць рэальную працу, а гэта значыць, што ён таксама можа нанесці рэальную шкоду, калі яго няправільна наладзіць або ўзламаць. Засяродзьцеся на:

• Хуткае ўкараненне і захоп агента: калі агенты чытаюць ненадзейныя даныя, шкоднасныя інструкцыі могуць змяніць паводзіны. Вядучыя інстытуты актыўна даследуюць, як ацаніць і змякчыць гэты клас рызыкі [3].

• Раскрыццё прыватнасці: менш «практычнага ўмяшання», больш дазволаў — стараннае адлюстраванне доступу да дадзеных і ідэнтыфікацыі (прынцып найменшых прывілеяў).

• Сталасць ацэнкі: не варта ставіцца да глянцавых тэставых балаў; аддавайце перавагу паўтаральным ацэнкам на ўзроўні задач, звязаным з вашымі працоўнымі працэсамі.

• Структуры кіравання: адпавядайце структураваным рэкамендацыям (ролі, палітыкі, вымярэнні, змякчэнні наступстваў), каб вы маглі прадэманстраваць належную абачлівасць [4].

Для тэхнічнага кантролю спалучайце палітыку з пясочніцай : ізалюйце інструменты, хасты і сеткі; фіксуйце ўсё; і па змаўчанні забараняйце ўсё, што вы не можаце кантраляваць [5].

Як пачаць будаўніцтва - прагматычны кантрольны спіс 🛠️

1. Выберыце платформу ў адпаведнасці з вашым кантэкстам: калі вы добра разбіраецеся ў AWS або Google Cloud, іх агентныя стэкі забяспечваюць гладкую інтэграцыю [1][2].

2. Спачатку вызначце ахоўныя панэлі: уваходныя дадзеныя, інструменты, вобласці дадзеных, спісы дазволеных дзеянняў і шляхі эскалацыі. Звяжыце дзеянні з высокай рызыкай з відавочным пацвярджэннем [4].

3. Пачніце з вузкай мэты: адзін працэс з выразна акрэсленымі ключавымі паказчыкамі эфектыўнасці (эканомія часу, узровень памылак, узровень выкананых SLA).

4. Інструментальна апрацаваць усё: трасы, журналы выклікаў інструментаў, метрыкі і цыклы зваротнай сувязі з чалавекам [1].

5. Дадайце адлюстраванне і паўторныя спробы: вашы першыя перамогі звычайна атрымліваюцца з больш разумных цыклаў, а не з больш буйных мадэляў [1].

6. Пілотны праект у пясочніцы: запуск з абмежаванымі дазволамі і ізаляцыяй сеткі перад шырокім разгортваннем [5].

Куды рухаецца рынак 📈

Пастаўшчыкі воблачных паслуг і прадпрыемствы робяць значную стаўку на агентныя магчымасці: фармалізуюць шматагентныя шаблоны, дадаюць функцыі назірання і бяспекі, а таксама робяць палітыку і ідэнтыфікацыю першакласнымі. Галоўным момантам з'яўляецца пераход ад памочнікаў, якія прапануюць, да агентаў, якія робяць гэта , з агароджамі, каб утрымаць іх у межах [1][2][4].

Чакайце большай колькасці агентаў, спецыялізаваных на даменах, — фінансавых аперацый, аўтаматызацыі ІТ, аперацый па продажах — па меры развіцця прымітываў платформы.

Пасткі, якіх варта пазбягаць — хісткія ўчасткі 🪤

• Занадта шмат інструментаў адкрыта: чым большы інструментальны канвеер, тым большы радыус выбуху. Пачніце з малога.

• Няма шляху эскалацыі: без перадачы інфармацыі чалавекам агенты зацыкліваюцца — ці, што яшчэ горш, дзейнічаюць упэўнена і няправільна.

• Тунэльнае бачанне для эталонаў: стварайце ўласныя ацэнкі, якія адлюстроўваюць вашы працоўныя працэсы.

• Ігнараванне кіравання: прызначыць адказных за палітыку, агляды і ўзвядзенне ў каманду адказных асоб; аднесці элементы кіравання да прызнанай структуры [4].

Часта задаваныя пытанні маланкі ⚡

Ці з'яўляецца агентны штучны інтэлект проста RPA з LLM? Не зусім. RPA прытрымліваецца дэтэрмінаваных сцэнарыяў. Агентныя сістэмы плануюць, выбіраюць інструменты і адаптуюцца на хаду — з улікам нявызначанасці і цыклаў зваротнай сувязі [1][2].
Ці заменіць ён людзей? Ён здымае нагрузку з паўтаральных, шматэтапных задач. Цікавая праца — меркаванні, густ, перамовы — усё яшчэ схіляецца да чалавечых патрэб.
Ці патрэбна мне мультыагентнасць з першага дня? Не. Шмат перамог атрымліваецца ад аднаго добра падрыхтаванага агента з некалькімі інструментамі; дадайце ролі, калі вашы паказчыкі гэта апраўдваюць.

Даўно я гэтага не чытаў 🌟

Што такое агентны штучны інтэлект на практыцы? Гэта аб'яднаны стэк планавання, інструментаў, памяці і палітык, які дазваляе штучнаму інтэлекту пераходзіць ад размоў да задач. Каштоўнасць выяўляецца, калі вы вызначаеце вузкія мэты, загадзя ўстанаўліваеце ахоўныя парэнчы і ўсё інструментальна падладжваеце. Рызыкі - гэта рэальны захоп, раскрыццё прыватнасці, нестабільныя ацэнкі, таму абапірайцеся на ўсталяваныя структуры і пясочніцу. Стварвайце па-маленькаму, вымярайце апантана, пашырайцеся з упэўненасцю [3][4][5].

Спасылкі

1. Google Cloud - Што такое агентны штучны інтэлект? (вызначэнне, канцэпцыі). Спасылка

2. AWS - Аўтаматызуйце задачы ў вашым дадатку з дапамогай агентаў штучнага інтэлекту. (Дакументацыя Bedrock Agents). Спасылка

3. Тэхнічны блог NIST - Умацаванне ацэнак захопу агентаў штучным інтэлектам. (рызыка і ацэнка). Спасылка

4. NIST - Структура кіравання рызыкамі штучнага інтэлекту (AI RMF). (кіраванне і кантроль). Спасылка

5. Інстытут бяспекі штучнага інтэлекту Вялікабрытаніі - Праверка: Пясочніца. (тэхнічнае кіраўніцтва па пясочніцы). Спасылка

Знайдзіце найноўшы штучны інтэлект у афіцыйнай краме памочнікаў штучнага інтэлекту

Пра нас