Содержание
1. Что такое агент ИИ?
2. Почему агенты ИИ важны в 2025 году?
3. Типы агентов ИИ.
4. Ключевые компоненты агента ИИ.
5. Ведущие фреймворки агентов ИИ в 2025 году.
6. Практические примеры использования агентов ИИ.
7. Агент ИИ против чат-бота против LLM.
8. Будущее агентских систем ИИ.
9. Часто задаваемые вопросы об агентах ИИ.
10. Заключение.
Что такое агент ИИ?
Агент ИИ — это автономная программная система, которая может воспринимать окружающую среду, интерпретировать данные, рассуждать и выполнять действия для достижения конкретных целей без прямого вмешательства человека. В отличие от традиционной автоматизации, агенты ИИ интегрируют возможности принятия решений, обучения, памяти и многоэтапного планирования, что делает их пригодными для сложных задач в реальном мире. По сути, агент ИИ действует как когнитивный уровень поверх данных и инструментов, интеллектуально ориентируясь, преобразуя или реагируя на ситуации в реальном времени.
Почему агенты ИИ важны в 2025 году?
Агенты ИИ находятся на переднем крае архитектуры программного обеспечения нового поколения. По мере того как предприятия стремятся интегрировать генеративный ИИ в рабочие процессы, агенты ИИ обеспечивают модульность, расширяемость и автономность систем принятия решений. Системы с несколькими агентами, возможности памяти в реальном времени, выполнение инструментов и планирование революционизируют отрасли от DevOps до образования. Переход от статических подсказок к динамическим, ориентированным на цели агентам столь же значим, как и переход от статических веб-сайтов к интерактивным веб-приложениям.
Типы агентов ИИ
1. Простые рефлекторные агенты. Эти агенты работают на основе текущего восприятия, игнорируя остальную часть истории восприятия. Они функционируют с использованием правил «условие-действие» (операторы if-then). Например, термостат реагирует на изменения температуры, не сохраняя предыдущие данные.
2. Рефлекторные агенты на основе модели. Эти агенты улучшают рефлекторное поведение, поддерживая внутреннее состояние, зависящее от истории восприятия. Состояние фиксирует информацию об окружающем мире, помогая агенту работать в частично наблюдаемых средах.
3. Агенты, основанные на целях. Агенты, основанные на целях, оценивают будущие действия для достижения желаемого состояния или цели. Моделируя различные возможности, они могут выбрать наиболее эффективный путь для достижения конкретных целей. Здесь основополагающими являются планирование и поисковые алгоритмы.
4. Агенты, основанные на полезности. Эти агенты не только преследуют цели, но и учитывают желательность результатов, максимизируя функцию полезности. Они необходимы в сценариях, требующих компромиссов или вероятностных рассуждений (например, принятие экономических решений).
5. Обучающиеся агенты. Обучающиеся агенты постоянно улучшают свою производительность, учась на опыте. Они состоят из четырёх основных компонентов: элемента обучения, элемента производительности, критика (для обеспечения обратной связи) и генератора задач (для предложения исследовательских действий).
6. Многоагентные системы (MAS). Эти системы включают в себя несколько агентов ИИ, взаимодействующих в общей среде. У каждого агента могут быть разные цели, и они могут сотрудничать или конкурировать. MAS полезна в робототехнике, распределённом решении задач и моделировании.
7. Агенты на основе языковых моделей (Agentic LLMs). Появившиеся в 2024–2025 годах, это продвинутые агенты, работающие на базе больших языковых моделей. Они включают в себя такие возможности, как рассуждения, планирование, память и использование инструментов. Примеры включают AutoGPT, LangChain Agents и CrewAI.
Ключевые компоненты агента ИИ
1. Восприятие (входной интерфейс). Модуль восприятия позволяет агенту наблюдать и интерпретировать окружающую среду. Он обрабатывает необработанные входные данные, такие как текст, аудио, данные датчиков или визуальная информация, и переводит их во внутренние представления для рассуждений.
2. Память (краткосрочная и долгосрочная). Память позволяет агентам хранить и извлекать прошлые взаимодействия, действия и наблюдения. Краткосрочная память поддерживает сохранение контекста в течение сеанса, а долгосрочная память может сохраняться между сеансами для создания профилей пользователей или задач. Часто реализуется с использованием векторных баз данных.
3. Планирование и принятие решений. Этот компонент позволяет агентам определять последовательность действий для достижения цели. Он использует алгоритмы планирования (например, Tree-of-Thoughts, поиск по графу, обучение с подкреплением) и может оценивать несколько стратегий на основе целей или полезности.
4. Использование инструментов и выполнение действий. Агенты взаимодействуют с API, скриптами, базами данных или другим программным обеспечением для взаимодействия с миром. Уровень выполнения обеспечивает безопасное и эффективное взаимодействие, включая вызовы функций, команд оболочки или веб-навигацию.
5. Рассуждения и логика управления. Фреймворки рассуждений управляют тем, как агент интерпретирует наблюдения и принимает решения о действиях. Это включает логические цепочки, методы разработки подсказок (например, ReAct, CoT) и логику маршрутизации между модулями.
6. Цикл обратной связи и обучения. Агенты оценивают успешность своих действий и обновляют своё внутреннее состояние или поведение. Это может включать обратную связь от пользователя, оценку результатов выполнения задач или стратегии саморефлексии для улучшения со временем.
7. Пользовательский интерфейс. Для взаимодействия человека и агента, такой как чат-бот, голосовой помощник или панель управления, облегчает коммуникацию и обратную связь. Он обеспечивает мост между пониманием естественного языка и интерфейсами действий.
Ведущие фреймворки агентов ИИ в 2025 году
• LangChain. Доминирующий фреймворк с открытым исходным кодом для создания агентов на основе LLM с использованием цепочек, подсказок, интеграции инструментов и памяти. Поддерживает интеграцию с OpenAI, Anthropic, FAISS, Weaviate, инструментами веб-скрапинга, Python/JS и другими.
• Microsoft AutoGen. Фреймворк, ориентированный на оркестрацию мультиагентных систем и автоматизацию кода. Определяет различные роли агентов — Planner, Developer, Reviewer — которые общаются на естественном языке, обеспечивая совместную работу.
• Семантическое ядро. Корпоративный инструментарий от Microsoft, который встраивает ИИ в приложения с помощью «навыков» и планировщиков. Он независим от модели, поддерживает корпоративные языки (Python, C#), и легко интегрируется с LLM, такими как OpenAI и Hugging Face.
• OpenAI Agents SDK (Swarm). Лёгкий SDK, определяющий агентов, инструменты, передачу данных и ограничения. Оптимизирован для GPT-4 и вызова функций, позволяет структурировать рабочие процессы со встроенным мониторингом и отслеживаемостью.
• SuperAGI. Комплексная операционная система для агентов, предлагающая постоянное мультиагентное выполнение, обработку памяти, визуальный интерфейс времени выполнения и рынок компонентов plug-and-play.
• CrewAI. Сосредоточен на оркестровке в стиле команды, позволяет разработчикам определять специализированные роли агентов (например, Planner, Coder, Critic) и координировать их в конвейерах.
• IBM watsonx Orchestrate. Enterprise SaaS-решение без кода для оркестрации «цифровых работников» по бизнес-процессам с простотой перетаскивания.
Практические примеры использования агентов ИИ
1. Корпоративные ИТ и автоматизация службы поддержки. Агенты ИИ оптимизируют внутренние рабочие процессы поддержки — маршрутизируют тикеты службы поддержки, диагностируют проблемы и автоматически решают распространённые проблемы. Например, агенты IBM AskIT сокращают количество обращений в ИТ-поддержку на 70%, а агент диагностики Atomicwork поддерживает самостоятельное устранение неполадок непосредственно в инструментах чата команд.
2. Поддержка клиентов и помощь в продажах. Эти агенты обрабатывают массовые запросы — от отслеживания заказов до рекомендаций по продуктам — путём интеграции с CRM и базами знаний. Они повышают качество обслуживания пользователей и отклоняют рутинные заявки. Например, чат-боты в электронной коммерции управляют возвратами, обрабатывают возмещения и снижают затраты на поддержку примерно на 65%.
3. Анализ контрактов и документов (юридическая и финансовая сферы). Агенты ИИ могут анализировать, извлекать и обобщать данные из контрактов и финансовых документов, сокращая время, затрачиваемое на это до 75%. Это поддерживает такие сектора, как банковское дело, страхование и юриспруденция, где быстрое и надёжное понимание информации имеет решающее значение.
4. Электронная коммерция и оптимизация запасов. Агенты прогнозируют спрос, отслеживают запасы и обрабатывают возвраты или возмещения с минимальным участием человека.
5. Логистика и операционная эффективность. В логистике агенты оптимизируют маршруты доставки и управляют цепочками поставок. Например, UPS сэкономила 300 миллионов долларов в год, используя оптимизацию маршрутов на основе ИИ. В производстве агенты отслеживают состояние оборудования с помощью данных датчиков, чтобы прогнозировать и предотвращать сбои.
6. HR, финансы и бэк-офисная автоматизация рабочих процессов. Агенты автоматизируют внутренние задачи — от обработки запросов на отпуск до запросов по заработной плате. Агенты IBM автоматизируют 94% рутинных запросов, значительно снижая нагрузку на HR.
7. Исследования, управление знаниями и аналитика. Агенты ИИ поддерживают исследования, обобщая отчёты, извлекая релевантные идеи и создавая информационные панели.
Агент ИИ против чат-бота против LLM
| Характеристика | Чат-бот | LLM | Агент ИИ |
| — | — | — | — |
| Цель | Задача-ориентированный диалог | Генерация текста | Цель-ориентированная автономность |
| Использование инструментов | Нет | Ограничено | Обширное (API, код, поиск) |
| Память | Без состояния | Краткосрочная | Состоятельная + постоянная |
| Адаптивность | Предопределённая | Умеренно адаптивная | Полностью адаптивная с циклом обратной связи |
| Автономность | Реактивная | Ассистивная | Автономная + интерактивная |
Будущее агентских систем ИИ
Тенденция очевидна: агенты ИИ станут модульными слоями инфраструктуры в корпоративных, потребительских и научных областях. С развитием:
* алгоритмов планирования (например, Graph-of-Thoughts, планирование на основе PRM);
* координации мультиагентов;
* агентов самокоррекции и оценки;
* постоянного хранения памяти и запросов;
* инструментов безопасности и песочниц для ролей.
…мы ожидаем, что агенты ИИ превратятся в системы-навигаторы, сочетающие принятие решений, автономность и подотчётность.
Часто задаваемые вопросы об агентах ИИ
В: Являются ли агенты ИИ просто LLM с подсказками?
О: Нет. Истинные агенты ИИ координируют память, рассуждения, планирование, использование инструментов и адаптивность помимо статических подсказок.
В: Где я могу создать своего первого агента ИИ?
О: Попробуйте шаблоны LangChain, Autogen Studio или SuperAgent — все они предназначены для упрощения создания агентов.
В: Работают ли агенты ИИ в автономном режиме?
О: Большинство из них полагаются на облачные LLM API, но локальные модели (например, Mistral, LLaMA, Phi) могут запускать агентов в автономном режиме.
В: Как оцениваются агенты ИИ?
О: Появляются новые тесты, включая AARBench (выполнение задач), AgentEval (использование инструментов) и HELM (комплексная оценка).
Заключение
Агенты ИИ представляют собой важную эволюцию в дизайне систем ИИ — переход от пассивных генеративных моделей к проактивным, адаптивным и интеллектуальным агентам, которые могут взаимодействовать с миром. Независимо от того, автоматизируете ли вы DevOps, персонализируете образование или создаёте интеллектуальных помощников, парадигма агентов предлагает масштабируемый и объяснимый интеллект.
1. Какие типы агентов ИИ существуют и в чём их основные отличия?
В тексте описаны семь типов агентов ИИ:
* Простые рефлекторные агенты, которые работают на основе текущего восприятия и игнорируют остальную часть истории восприятия.
* Рефлекторные агенты на основе модели, которые улучшают рефлекторное поведение, поддерживая внутреннее состояние, зависящее от истории восприятия.
* Агенты, основанные на целях, которые оценивают будущие действия для достижения желаемого состояния или цели.
* Агенты, основанные на полезности, которые не только преследуют цели, но и учитывают желательность результатов, максимизируя функцию полезности.
* Обучающиеся агенты, которые постоянно улучшают свою производительность, учась на опыте.
* Многоагентные системы (MAS), которые включают в себя несколько агентов ИИ, взаимодействующих в общей среде.
* Агенты на основе языковых моделей (Agentic LLMs), которые включают в себя такие возможности, как рассуждения, планирование, память и использование инструментов.
2. Какие ключевые компоненты необходимы для создания агента ИИ?
Для создания агента ИИ необходимы следующие ключевые компоненты:
* Восприятие (входной интерфейс), который позволяет агенту наблюдать и интерпретировать окружающую среду.
* Память (краткосрочная и долгосрочная), которая позволяет агентам хранить и извлекать прошлые взаимодействия, действия и наблюдения.
* Планирование и принятие решений, который позволяет агентам определять последовательность действий для достижения цели.
* Использование инструментов и выполнение действий, который позволяет агентам взаимодействовать с API, скриптами, базами данных или другим программным обеспечением для взаимодействия с миром.
* Рассуждения и логика управления, который управляет тем, как агент интерпретирует наблюдения и принимает решения о действиях.
* Цикл обратной связи и обучения, который позволяет агентам оценивать успешность своих действий и обновлять своё внутреннее состояние или поведение.
* Пользовательский интерфейс, который облегчает коммуникацию и обратную связь между человеком и агентом.
3. Какие ведущие фреймворки агентов ИИ существуют в 2025 году?
В 2025 году существуют следующие ведущие фреймворки агентов ИИ:
* LangChain — доминирующий фреймворк с открытым исходным кодом для создания агентов на основе LLM с использованием цепочек, подсказок, интеграции инструментов и памяти.
* Microsoft AutoGen — фреймворк, ориентированный на оркестрацию мультиагентных систем и автоматизацию кода.
* Семантическое ядро — корпоративный инструментарий от Microsoft, который встраивает ИИ в приложения с помощью «навыков» и планировщиков.
* OpenAI Agents SDK (Swarm) — лёгкий SDK, определяющий агентов, инструменты, передачу данных и ограничения.
* SuperAGI — комплексная операционная система для агентов, предлагающая постоянное мультиагентное выполнение, обработку памяти, визуальный интерфейс времени выполнения и рынок компонентов plug-and-play.
* CrewAI — сосредоточен на оркестровке в стиле команды, позволяет разработчикам определять специализированные роли агентов (например, Planner, Coder, Critic) и координировать их в конвейерах.
* IBM watsonx Orchestrate — Enterprise SaaS-решение без кода для оркестрации «цифровых работников» по бизнес-процессам с простотой перетаскивания.
4. Какие практические примеры использования агентов ИИ приведены в статье?
В статье приведены следующие практические примеры использования агентов ИИ:
* Корпоративные ИТ и автоматизация службы поддержки — маршрутизация тикетов службы поддержки, диагностика проблем и автоматическое решение распространённых проблем.
* Поддержка клиентов и помощь в продажах — обработка массовых запросов, отслеживание заказов, рекомендации по продуктам.
* Анализ контрактов и документов (юридическая и финансовая сферы) — анализ, извлечение и обобщение данных из контрактов и финансовых документов.
* Электронная коммерция и оптимизация запасов — прогнозирование спроса, отслеживание запасов и обработка возвратов или возмещений.
* Логистика и операционная эффективность — оптимизация маршрутов доставки и управление цепочками поставок.
* HR, финансы и бэк-офисная автоматизация рабочих процессов — автоматизация внутренних задач, таких как обработка запросов на отпуск или запросов по заработной плате.
* Исследования, управление знаниями и аналитика — поддержка исследований, обобщение отчётов, извлечение релевантных идей и создание информационных панелей.