Выпуск ChatGPT в конце 2022 года ознаменовал поворотный момент в нашем понимании искусственного интеллекта. Первоначально большие языковые модели (LLM) могли генерировать текст только на основе подсказок. Но когда эти модели получили возможность использовать инструменты, вызывать функции и получать доступ к памяти, они стали действовать больше как агенты.
ИИ-агенты похожи на цифровых помощников, предназначенных для выполнения конкретных задач — например, ответов на вопросы, организации данных или обобщения контента. Но по мере усложнения задач появился новый подход: агентный ИИ.
Агентный ИИ — это системы, состоящие из множества агентов ИИ, работающих вместе. Вместо того чтобы просто реагировать на одну команду, они могут:
- Разбейте большие цели на более мелкие задачи.
- Адаптироваться к новым условиям или ситуациям.
- Общайтесь и координируйте свои действия друг с другом.
Вкратце, агентный ИИ выходит за рамки агентов, выполняющих одну задачу, и позволяет командам ИИ, работающим совместно, достигать более сложных целей.
- Определение спектра: от агентов ИИ к агентному ИИ.
- Что такое агенты искусственного интеллекта?
- Что такое агентный ИИ?
- Ключевые архитектурные различия между агентом ИИ и агентным ИИ
- От одного агента к нескольким:
- Развитые навыки логического мышления
- Системы постоянной памяти
- Применение в реальном мире
- Текущие проблемы
- Ограничения агентов искусственного интеллекта
- Сложности агентного ИИ
- Путь вперед: новые решения
- Генерация с расширенным извлечением (RAG)
- Рассуждения, дополненные инструментами
- Архитектуры памяти
- Взгляд в будущее: будущее агентов искусственного интеллекта и агентного ИИ
- Эволюция агентов искусственного интеллекта
- Развитие агентного ИИ
- Практическое создание агентного ИИ: инструменты и фреймворки
- Заключение: Развивающаяся парадигма
Определение спектра: от агентов ИИ к агентному ИИ.
Что такое агенты искусственного интеллекта?
Агенты искусственного интеллекта можно охарактеризовать как автономные программные сущности, предназначенные для целенаправленного выполнения задач в конкретных цифровых средах. Их работа, как правило, включает в себя три возможности:
- Автономия : Способность функционировать с минимальным вмешательством человека после первоначального развертывания, способность воспринимать внешние воздействия, анализировать контекстные данные и выполнять действия в режиме реального времени.
- Специализация на задачах : Каждый агент оптимизирован для решения узких, четко определенных задач, таких как фильтрация электронной почты, запросы к базам данных и так далее.
- Реактивность : Агенты реагируют на входные данные от пользователей, API или других программных сред в режиме реального времени.
Такая конструкция позволяет создавать такие приложения, как боты для обслуживания клиентов, внутренние помощники по поиску документов и инструменты для сортировки электронной почты.
На приведенной ниже диаграмме показан агент искусственного интеллекта, который находит новости, делает их краткое изложение и отправляет обратно.
Изображение: ИИ-агенты против агентного ИИ: концептуальная таксономия, приложения и проблемы.
Что такое агентный ИИ?
Agentic AI делает шаг вперед. Вместо одного агента, выполняющего одну задачу, Agentic AI объединяет несколько агентов в команду. Эти агенты координируют задачи, обмениваются информацией, динамически меняют роли и совместно используют память. Ключевые особенности включают:
- Декомпозиция задач : Цели автоматически разбиваются на подзадачи.
- Взаимодействие между агентами : Агенты обмениваются обновлениями и результатами посредством сообщений или общей памяти.
- Память и рефлексия : Агенты помнят прошлые шаги и учатся на результатах.
- Оркестрация : Ведущий агент или система координирует работу команды.
Пример: Планирование отпуска — один агент бронирует авиабилеты, другой находит отели, а третий проверяет визовые требования. Агент-координатор следит за тем, чтобы все соответствовало вашим предпочтениям.
На следующей иллюстрации сравнивается автономный ИИ-агент с системой совместного ИИ-сотрудничества в сценарии «умного дома».
Источник изображения: ИИ-агенты против ИИ-сотрудничества: концептуальная таксономия, приложения и проблемы.
Ключевые архитектурные различия между агентом ИИ и агентным ИИ
Структурированная таксономия помогает прояснить различия:
- ИИ-агент : единый объект, выполняет одну задачу, использует инструменты, работает в узких контекстах.
- Агентный ИИ : многоагентные системы, целеориентированная координация, адаптация во времени и контексте, поддержка параллельного выполнения задач.
| Особенность | ИИ-агент | Агентный ИИ |
|---|---|---|
| Дизайн | Один агент, одна задача | Множество агентов с различными ролями |
| Коммуникация | Отсутствие координации с другими. | Постоянная связь и координация |
| Память | Лица без гражданства или с минимальной историей | Устойчивая память о задачах, результатах и стратегиях. |
| Рассуждения | Линейная логика (выполнить шаг A → B) | Итеративное планирование и перепланирование с использованием сложных логических рассуждений. |
| Масштабируемость | Ограничено размером задачи | Способен масштабироваться для решения многоагентных, многоэтапных задач. |
| Типичные области применения | Чат-боты, виртуальные ассистенты, помощники в организации рабочих процессов. | Координация цепочки поставок, оптимизация предприятия, руководители виртуальных команд. |
Приведенная ниже архитектурная схема иллюстрирует переход от традиционного проектирования ИИ-агентов (восприятие → рассуждение → действие) к агентным системам ИИ, построенным на принципах сотрудничества, планирования и памяти.
Изображение: ИИ-агенты против агентного ИИ: концептуальная таксономия, приложения и проблемы.
Переход от ИИ-агентов к агентному ИИ включает в себя ряд фундаментальных архитектурных усовершенствований:
От одного агента к нескольким:
- Вместо того чтобы работать как единые системы, агентные системы искусственного интеллекта состоят из множества агентов, каждому из которых назначены специализированные функции или задачи (такие как обобщение, поиск или планирование).
- Эти агенты взаимодействуют через каналы связи, такие как очереди сообщений, доски объявлений или общая память.
Развитые навыки логического мышления
- Агентные системы интегрируют возможности итеративного рассуждения, используя такие структуры, как «ReAct (Рассуждение и действие)», подсказки типа «Цепочка мыслей» и «Древо мыслей». Эти механизмы позволяют агентам разбивать сложные задачи на несколько этапов рассуждения, оценивать промежуточные результаты и динамически перепланировать действия.
Системы постоянной памяти
- В отличие от традиционных агентов, агентный ИИ использует подсистемы памяти для сохранения и поддержания знаний на протяжении циклов выполнения задач или сеансов работы агента.
- К типам памяти относятся эпизодическая память (история, специфичная для задачи), семантическая память (долговременные факты или структурированные данные) и векторная память для генерации информации с помощью методов извлечения.
Применение в реальном мире
Агенты искусственного интеллекта преуспевают в таких областях, как:
- Поддержка клиентов (например, чат-боты)
- Внутренний корпоративный поиск
- Фильтрация и приоритизация электронной почты
Агентный ИИ позволяет:
- Многоагентные исследовательские помощники
- Роботизированная координация (например, дроны)
- Системы совместного принятия медицинских решений
- Адаптивная автоматизация рабочих процессов
Текущие проблемы
Ограничения агентов искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект сталкивается со значительными проблемами, включая отсутствие понимания причинно-следственных связей, присущие LLM ограничения, такие как галлюцинации и мгновенная чувствительность, неполные свойства агентов, а также сбои в долгосрочном планировании и восстановлении.
Сложности агентного ИИ
- Системы ИИ, управляемые агентами, создают дополнительные проблемы, включая каскады ошибок между агентами, сбои в координации, возникающую нестабильность, ограничения масштабируемости и проблемы объяснимости, обусловленные сложностью управления множеством агентов в распределенных задачах.
Путь вперед: новые решения
В данной области активно разрабатываются решения для устранения этих ограничений:
Генерация с расширенным извлечением (RAG)
- Для агентов ИИ RAG смягчает галлюцинации и расширяет статические знания LLM, привязывая выходные данные к данным в реальном времени. В агентных системах ИИ RAG служит общим механизмом привязки для всех агентов, позволяя распределенным агентам работать на едином семантическом уровне.
Рассуждения, дополненные инструментами
- Искусственный интеллект использует функции/инструменты для расширения своих возможностей взаимодействия с реальными системами. Для агентного ИИ вызов функций играет важную роль в повышении как автономности, так и структурированной координации между несколькими агентами посредством скоординированных конвейеров.
Архитектуры памяти
- Усовершенствованные системы памяти устраняют ограничения в планировании на долгосрочную перспективу, сохраняя информацию между задачами. Эпизодическая память позволяет агентам вспоминать предыдущие действия и обратную связь, семантическая память кодирует структурированные знания предметной области, а векторная память обеспечивает поиск на основе сходства.
Взгляд в будущее: будущее агентов искусственного интеллекта и агентного ИИ
Эволюция агентов искусственного интеллекта
Искусственный интеллект становится все умнее, поэтому вскоре он будет:
- Предлагайте действия на упреждающей основе (а не просто реагируйте).
- Учитесь на взаимодействиях, происходящих с течением времени.
- Рассуждайте о более сложной логике и принимайте решения.
Развитие агентного ИИ
Ожидается, что в ближайшем будущем произойдет следующее:
- Команды агентов, управляющие реальными рабочими процессами.
- Улучшенные симуляции для тестирования планов с участием нескольких агентов.
- Системы управления, обеспечивающие этическую координацию.
Приведенная ниже диаграмма иллюстрирует ожидаемую эволюцию агентов ИИ и систем агентного ИИ в различных аспектах.
Ссылка на изображение: Агенты ИИ против агентного ИИ: концептуальная таксономия, приложения и проблемы.
Практическое создание агентного ИИ: инструменты и фреймворки
Хотя концепция агентного ИИ все еще находится в стадии развития, разработчики и исследователи уже создают прототипы этих систем, используя следующие новые платформы для оркестрации ИИ:
- LangChain —
это Python-фреймворк для создания приложений на основе языковых моделей. Он поддерживает использование инструментов, память, цепочки рассуждений и интерфейсы агентов. LangChain предоставляет строительные блоки для объединения языковых моделей с внешними данными и API. - LangGraph —
это фреймворк для построения многоагентных рабочих процессов с использованием модели выполнения на основе графов. Он позволяет определять агентов как узлы, а их взаимодействия — как ребра, что идеально подходит для организации совместной работы агентов в агентном ИИ. - IBM Bee, CrewAI, AutoGen и другие —
эти инструменты с открытым исходным кодом упрощают проектирование многоагентных команд, назначение ролей и структурированное планирование задач. Они позволяют разработчикам моделировать или развертывать среды совместной работы агентов, используя память, обмен сообщениями и динамическое делегирование.
Эти фреймворки позволяют разработчикам начать экспериментировать с агентным ИИ, используя многократно используемые модули для планирования, анализа и межагентного взаимодействия.
Заключение: Развивающаяся парадигма
Различие между агентами ИИ и агентным ИИ не является статичным. Эти определения продолжают развиваться по мере изменения архитектур, инструментов и ожиданий. В будущем, вероятно, появятся гибридные платформы, сочетающие простоту агентов, ориентированных на конкретные задачи, с гибкостью и интеллектом многоагентной оркестровки.
Агентный ИИ представляет собой следующий шаг в развитии масштабируемых интеллектуальных систем, способных оказывать реальное влияние на такие области, как робототехника, здравоохранение, логистика и многие другие.
Данный материал вдохновлен работой: «AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges» , которая представляет собой всесторонний анализ развивающейся области систем искусственного интеллекта на основе агентов.
