Що означає агентивний?
В останні місяці фраза «агентний ШІ» стала гарячою темою. Пошукові запити за цим терміном різко зросли, що відображає зростаючий інтерес до нової форми штучного інтелекту, яка не просто сидить склавши руки, а може приймати рішення, діяти автономно та постійно оптимізувати робочі процеси.
Зростання агентного ШІ пов'язане зі зміною уявлення людей про системи ШІ: не як реактивні інструменти, а як проактивні та автономні партнери. Однак саме слово «агентний» існує вже десятиліттями в психології та освіті, описуючи те, як люди беруть на себе відповідальність за своє навчання та прийняття рішень. Тепер та сама ідея застосовується до моделей ШІ та агентних систем.
Агентський ШІ: що це означає?
Бути агентивним означає мати силу агентивності — здатність самостійно досягати результатів та діяти без постійного людського нагляду.
Наприклад, уявіть собі помічника на базі штучного інтелекту в ІТ, який не просто відповідає на запитання, а автономно контролює системи, виправляє незначні проблеми та повідомляє про серйозні проблеми в режимі реального часу. Це не традиційний ШІ, який пасивно реагує на команди; це агентний ШІ в дії.
Сьогодні цей термін найчастіше зустрічається у фразах на кшталт агентної системи штучного інтелекту або автономних агентів штучного інтелекту , але його суть залишається незмінною: автономія, проактивне вирішення проблем та прийняття рішень.
Агентний ШІ в освіті: впровадження агентного навчання
В освіті ця концепція постає як агентне навчання або агентна залученість . Тут студентів заохочують проявляти ініціативу, активно брати участь та використовувати автономію у формуванні власних шляхів. Замість того, щоб просто виконувати призначені вправи, студент, який використовує генеративний штучний інтелект як інструмент для створення додатка поза класом, демонструє агентну поведінку — виходячи за рамки інструкцій природною мовою та беручи на себе відповідальність за свою освіту.
Агентний ШІ в психології: перспективи реального світу
У психології теорія агентивного стану Стенлі Мілґрема показує протилежне: як люди іноді відмовляються від свободи волі та дозволяють авторитетним особам приймати рішення за них. Його експерименти показали, що люди можуть увійти в агентивний стан, передаючи відповідальність за свої дії іншим. Ця напруга між автономією та послухом частково пояснює, чому термін «агентивний» має таку вагу, коли застосовується до систем штучного інтелекту сьогодні.
Агентний ШІ в бізнесі: застосування та впровадження ШІ
Агентний ШІ стосується систем ШІ, які працюють автономно для виконання складних завдань, стратегічного мислення та адаптації до змінних умов. Ці застосування ШІ виходять за рамки традиційного ШІ або стандартної автоматизації, включаючи LLM (моделі великих мов), обробку природної мови та машинне навчання для прийняття рішень та проактивних дій.
Уявіть собі помічника HR на базі штучного інтелекту, який не лише планує співбесіди, а й оцінює резюме, ранжує кандидатів та оновлює робочі процеси з найму в режимі реального часу. Це показує, як агентний штучний інтелект діє як автономний партнер у бізнес-операціях.
Дані щодо впровадження за 2025 рік ілюструють зростання агентного ШІ: ринок агентних систем оцінюється приблизно в 7,5 мільярда доларів США у 2025 році , з прогнозами, що до 2034 року він перевищить 199 мільярдів доларів США зі середньорічним темпом зростання понад 43% . Хоча майже 79% компаній використовують агентів ШІ , лише 34% впроваджують агентні системи ШІ сьогодні, і лише 14% повністю їх розгорнули. Тим не менш, ті, хто використовує агентний ШІ, повідомляють про середню економію коштів на 32% та помітне підвищення продуктивності.
Агентний ШІ проти машинного навчання
Машинне навчання дозволяє моделям ШІ з часом удосконалюватися, розпізнаючи закономірності в даних і роблячи прогнози. Але саме по собі машинне навчання не виконує дії. Йому бракує автономії.
Агентний ШІ, навпаки, інтегрує машинне навчання з агентною поведінкою, дозволяючи системам автономно ставити цілі, обробляти складні робочі процеси та адаптуватися до змінних середовищ без втручання людини. Служба підтримки ШІ, яка передбачає поширені проблеми, вирішує їх проактивно та вдосконалюється від кожної взаємодії, є прикладом агентного ШІ в реальних випадках використання.
Коротше кажучи, машинне навчання покращує прогнози, тоді як агентний ШІ пропонує проактивне, автономне прийняття рішень та дії.
Як працює агентний ШІ
Агентський ШІ працює за допомогою трьох сприяючих технологій ШІ:
- Великі мовні моделі (LLM): забезпечують розуміння мови та генеративні можливості штучного інтелекту для природної взаємодії з людьми.
- Обробка природної мови (NLP): допомагає штучному інтелекту інтерпретувати інструкції природною мовою, дозволяючи агентам штучного інтелекту збирати контекст та наміри.
- Машинне навчання (ML): дозволяє агентним системам штучного інтелекту вдосконалюватися з часом, навчатися на реальних даних та оптимізувати свої робочі процеси.
Завдяки цим компонентам агентний ШІ може автономно міркувати, планувати, виконувати та адаптуватися до змінних умов.
Переваги Agentic AI: ключові характеристики
- Автономні дії – системи штучного інтелекту можуть діяти без прямого втручання людини, демонструючи автономність та незалежність.
- Постановка цілей – агентний ШІ може ставити цілі, на відміну від традиційного ШІ, який просто реагує.
- Адаптивне навчання – агентний ШІ постійно адаптується до змін вхідних даних та зворотного зв'язку.
- Міркування та планування – на відміну від традиційних моделей штучного інтелекту, агентні системи штучного інтелекту можуть обробляти складні завдання та приймати рішення в багатоетапних робочих процесах.
- Проактивне вирішення проблем – Замість того, щоб чекати на загострення помилок, агентний ШІ постійно контролює, виявляє та вирішує проблеми.
Агентний ШІ проти ШІ-агентів: розуміння різниці
Агенти ШІ працюють як автономні сутності — уявіть собі чат-боти, автомобілі з автономним керуванням або системи рекомендацій. Вони збирають дані, приймають обмежені рішення та виконують завдання. Але коли кілька агентів ШІ працюють разом всередині агентної системи ШІ, потужність агентних робочих процесів зростає експоненціально.
Наприклад, чат-бот сам по собі є лише застосунком штучного інтелекту. Але інтегрований в агентну систему, той самий чат-бот автономно визначає потреби клієнтів, надає контекстні рішення та навіть передає проблеми людям, коли це необхідно.
Майбутнє агентного ШІ в автоматизації
Автоматизація довгий час зосереджувалася на статичних правилах та скриптах. Агентний ШІ виходить за рамки, пропонуючи автономію, адаптивність та проактивні дії ШІ, які постійно оптимізують робочі процеси. На відміну від традиційних інструментів ШІ, агентний ШІ працює з циклами зворотного зв'язку в режимі реального часу, покращуючи агентні робочі процеси без складного кодування.
Переваги агентного ШІ в автоматизації включають:
- Постійне самовдосконалення через LLMS та зворотний зв'язок з реального світу.
- Більша універсальність в автоматизації складних автономних завдань штучного інтелекту в різних бізнес-функціях.
- Краща зручність використання, оскільки агентний ШІ використовує природну мову для взаємодії з людьми та програмами ШІ.
Організації, які впроваджують агентний ШІ у свої системи, повідомляють про вищу продуктивність, зниження витрат та більш гнучкі операції. Зі прискоренням впровадження ШІ та прагненням компаній впроваджувати рішення ШІ наступного покоління, майбутнє агентного ШІ обіцяє змінити галузі, автоматизувати складні робочі процеси та розширити автономію агентів ШІ.
По суті, агентний ШІ стосується систем ШІ, призначених для автономної дії, прийняття рішень та постійного вдосконалення. Поєднуючи велику мову програмування, генеративний ШІ, машинне навчання та NLP, агентний ШІ може забезпечити майбутнє автоматизації — таке, де ШІ виступатиме партнером, а не просто інструментом.
