Что означает «агентский»?
В последние месяцы термин «агентный ИИ» стал очень популярной темой. Количество поисковых запросов по этому термину резко возросло, что отражает растущий интерес к новой форме искусственного интеллекта, которая не просто сидит без дела, а способна принимать решения, действовать автономно и постоянно оптимизировать рабочие процессы.
Развитие агентного ИИ связано с изменением представления людей о системах ИИ: теперь они воспринимаются не как инструменты реагирования, а как проактивные и автономные партнёры. Однако само слово «агентный» уже несколько десятилетий используется в психологии и образовании, описывая то, как люди берут на себя ответственность за своё обучение и принятие решений. Теперь та же идея применяется к моделям ИИ и агентным системам.
Агентный ИИ: что это значит?
Быть агентом — значит обладать полномочиями агента, способностью самостоятельно достигать результатов и предпринимать действия без постоянного человеческого контроля.
Например, представьте себе ИИ-помощника в сфере IT, который не просто отвечает на вопросы, но и автономно следит за системами, устраняет мелкие неполадки и эскалирует серьёзные проблемы в режиме реального времени. Это не традиционный ИИ, пассивно реагирующий на команды; это агентный ИИ в действии.
Сегодня этот термин чаще всего встречается в таких словосочетаниях, как «агентная система ИИ» или «автономные агенты ИИ» , но его суть остается прежней: автономность, проактивное решение проблем и принятие решений.
Агентный ИИ в образовании: внедрение агентного обучения
В образовании эта концепция проявляется как агентное обучение или агентное взаимодействие . Здесь учащихся поощряют проявлять инициативу, активно участвовать и использовать самостоятельность в формировании собственного пути. Вместо того, чтобы просто выполнять задания, ученик, использующий генеративный ИИ в качестве инструмента для создания приложения вне класса, демонстрирует агентное поведение, выходя за рамки инструкций на естественном языке и беря на себя ответственность за своё образование.
Агентный ИИ в психологии: реальные перспективы
В психологии теория агентного состояния Стэнли Милгрэма демонстрирует противоположное: как люди иногда отказываются от своей самостоятельности и позволяют авторитетным лицам принимать решения за них. Его эксперименты показали, что люди могут входить в агентное состояние, перекладывая ответственность за свои действия на других. Это противоречие между автономией и подчинением отчасти объясняет, почему термин «агентный» так важен применительно к системам искусственного интеллекта сегодня.
Агентный ИИ в бизнесе: применение и внедрение ИИ
Агентный ИИ относится к системам ИИ, которые работают автономно, выполняя сложные задачи, стратегически рассуждают и адаптируются к изменяющимся условиям. Эти приложения ИИ выходят за рамки традиционного ИИ или стандартной автоматизации, включая LLM (большие языковые модели), обработку естественного языка и машинное обучение для принятия решений и проактивных действий.
Представьте себе HR-помощника на основе искусственного интеллекта, который не только назначает собеседования, но и оценивает резюме, ранжирует кандидатов и обновляет рабочие процессы найма в режиме реального времени. Это показывает, как агентный ИИ действует как автономный партнер в бизнес-процессах.
Данные о внедрении в 2025 году иллюстрируют рост популярности агентного ИИ: рынок агентных систем оценивается примерно в 7,5 млрд долларов США в 2025 году , а к 2034 году, согласно прогнозам, превысит 199 млрд долларов США при среднегодовом темпе роста более 43% . Хотя почти 79% компаний используют агентов ИИ , только 34% внедряют системы агентного ИИ сегодня, и только 14% полностью развернули их. Тем не менее, те, кто использует агентный ИИ, сообщают о средней экономии затрат на 32% и ощутимом повышении производительности.
Агентный ИИ против машинного обучения
Машинное обучение позволяет моделям ИИ со временем совершенствоваться, распознавая закономерности в данных и делая прогнозы. Однако само по себе машинное обучение не выполняет и не предпринимает действий. Ему не хватает автономности.
Агентный ИИ, напротив, интегрирует машинное обучение с агентным поведением, позволяя системам автономно ставить цели, обрабатывать сложные рабочие процессы и адаптироваться к изменяющимся условиям без вмешательства человека. Служба поддержки на базе ИИ, которая предвидит распространённые проблемы, решает их проактивно и совершенствует свою работу с каждым взаимодействием, является примером агентного ИИ в реальных сценариях использования.
Короче говоря, машинное обучение улучшает прогнозы, в то время как агентный ИИ обеспечивает проактивное, автономное принятие решений и действий.
Как работает агентный ИИ
Агентный ИИ работает с помощью трех вспомогательных технологий ИИ:
- Большие языковые модели (LLM): обеспечивают понимание языка и генеративные возможности ИИ для естественного взаимодействия с людьми.
- Обработка естественного языка (NLP): помогает ИИ интерпретировать инструкции на естественном языке, позволяя агентам ИИ собирать контекст и намерения.
- Машинное обучение (МО): позволяет системам агентного ИИ совершенствоваться с течением времени, учиться на реальных данных и оптимизировать свои рабочие процессы.
Благодаря этим компонентам агентный ИИ может автономно рассуждать, планировать, выполнять действия и адаптироваться к изменяющимся условиям.
Преимущества агентного ИИ: ключевые особенности
- Автономные действия – системы ИИ могут действовать без прямого вмешательства человека, демонстрируя автономность и независимость.
- Постановка целей — агентный ИИ может ставить цели, в отличие от традиционного ИИ, который просто реагирует.
- Адаптивное обучение – агентный ИИ постоянно адаптируется к изменяющимся входным данным и обратной связи.
- Рассуждение и планирование . В отличие от традиционных моделей ИИ, агентные системы ИИ могут выполнять сложные задачи и принимать решения в рамках многоэтапных рабочих процессов.
- Проактивное решение проблем . Вместо того чтобы дожидаться эскалации ошибок, агентный ИИ непрерывно отслеживает, выявляет и решает проблемы.
Агентный ИИ против агентов ИИ: понимание разницы
Агенты ИИ действуют как автономные сущности — например, чат-боты, беспилотные автомобили или рекомендательные системы. Они собирают данные, принимают ограниченные решения и выполняют задачи. Но когда несколько агентов ИИ работают вместе в рамках агентской системы ИИ, мощь рабочих процессов агентов возрастает экспоненциально.
Например, чат-бот сам по себе — это всего лишь приложение искусственного интеллекта. Но, будучи интегрированным в агентскую систему, этот же чат-бот автономно определяет потребности клиентов, предлагает контекстные решения и даже при необходимости передаёт вопросы на рассмотрение человеку.
Будущее агентного ИИ в автоматизации
Автоматизация долгое время была сосредоточена на статических правилах и скриптах. Агентный ИИ выходит за рамки этого, предлагая автономность, адаптивность и проактивные действия ИИ, которые непрерывно оптимизируют рабочие процессы. В отличие от традиционных инструментов ИИ, агентный ИИ работает с обратной связью в реальном времени, улучшая рабочие процессы без необходимости написания обширного кода.
Преимущества агентного ИИ в автоматизации включают в себя:
- Постоянное самосовершенствование посредством LLMS и реальной обратной связи.
- Большая универсальность в автоматизации сложных автономных задач ИИ в рамках бизнес-функций.
- Более удобное использование, поскольку агентный ИИ использует естественный язык для взаимодействия с людьми и приложениями ИИ.
Организации, внедряющие агентный ИИ в свои системы, сообщают о повышении производительности, снижении затрат и большей гибкости операций. В связи с ускорением внедрения ИИ и стремлением компаний внедрять решения на его основе нового поколения, будущее агентного ИИ обещает преобразовать отрасли, автоматизировать сложные рабочие процессы и расширить автономность агентов ИИ.
По сути, агентный ИИ относится к системам ИИ, предназначенным для автономной работы, принятия решений и постоянного совершенствования. Объединяя большой язык, генеративный ИИ, машинное обучение и обработку естественного языка, агентный ИИ может создать будущее автоматизации — такое, где ИИ выступает в роли партнёра, а не просто инструмента.
