1. Что такое агент искусственного интеллекта (определение 2025 года)?
Агент искусственного интеллекта — это система, управляемая LLM, которая воспринимает, планирует, использует инструменты, действует в программных средах и поддерживает состояние для достижения целей при минимальном контроле.
В 2025 году такие агенты надёжны в узких, хорошо инструментированных рабочих процессах; быстро совершенствуются в использовании компьютеров (настольные компьютеры/веб) и многошаговых корпоративных задачах.
2. Что могут делать агенты сегодня?
Сегодня агенты могут:
* управлять браузерами и настольными приложениями для заполнения форм, обработки документов и простой навигации по нескольким вкладкам — особенно когда потоки детерминированы и селекторы стабильны;
* выполнять рабочие процессы разработчиков и DevOps: устранение неполадок при тестировании, написание патчей для простых проблем, запуск статических проверок, упаковка артефактов и составление проектов с комментариями для рецензентов;
* выполнять операции с данными: создание рутинных отчётов, создание SQL-запросов с учётом схемы, создание каркаса конвейера и сборников миграций;
* выполнять операции с клиентами: поиск заказов, проверка политик, решение часто задаваемых вопросов и инициирование возврата средств — когда ответы основаны на шаблонах и схемах;
* выполнять задачи бэк-офиса: поиск поставщиков, очистка счетов-фактур, базовые проверки соответствия и генерация электронных писем по шаблону.
3. Работают ли агенты на бенчмарках?
Бенчмарки улучшились и теперь лучше отражают конечное использование компьютера и навигацию в интернете. Показатели успеха варьируются в зависимости от типа задачи и стабильности среды.
4. Что изменилось в 2025 году по сравнению с 2024 годом?
* Стандартизированная проводка инструментов: сходящиеся протокольные вызовы инструментов и SDK поставщиков сократили хрупкий связующий код, и мультиинструментальные графы стали проще в обслуживании.
* Долгосрочные, мультимодальные модели: контексты в миллион токенов (и более) поддерживают многофайловые задачи, большие журналы и смешанные модальности.
* Зрелость использования компьютеров: более совершенные инструменты для работы с DOM/ОС, лучшее восстановление ошибок и гибридные стратегии, которые обходят графический интерфейс с помощью локального кода, когда это безопасно.
5. Видят ли компании реальный эффект?
Да — когда задачи ограничены и хорошо инструментированы. Сообщаемые закономерности включают:
* повышение производительности на высокообъёмных задачах с низкой изменчивостью;
* снижение затрат за счёт частичной автоматизации и более быстрого разрешения проблем.
6. Как спроектировать агента производственного уровня?
Стремитесь к минимальному композиционному стеку:
* Оркестрация/среда выполнения графов для шагов, повторов и ветвей (например, лёгкий DAG или конечный автомат).
* Инструменты через типизированные схемы (строгий ввод/вывод), включая: поиск, БД, файловый магазин, песочницу для выполнения кода, контроллер браузера/ОС и доменные API. Применяйте ключи с минимальными привилегиями.
* Память и знания: эфемерные (для каждого шага), память задач (для каждого билета), долгосрочные (профиль пользователя/рабочего пространства).
7. Основные режимы сбоев и риски безопасности
* Внедрение запросов и злоупотребление инструментами (непроверенный контент, управляющий агентом).
* Небезопасная обработка вывода (командная или SQL-инъекция через выходные данные модели).
* Утечка данных (слишком широкие области действия, непроверенные журналы или чрезмерное хранение).
* Риски в цепочке поставок в сторонних инструментах и плагинах.
* Выход за пределы среды, когда автоматизация браузера/ОС не имеет надлежащей песочницы.
* Модель DoS и перерасход средств из-за патологических циклов или слишком больших контекстов.
8. Какие правила регулирования имеют значение в 2025 году?
Обязанности по общим моделям (GPAI) вводятся поэтапно и будут влиять на документацию поставщиков, оценку и отчётность об инцидентах.
9. Как следует оценивать агентов помимо общедоступных бенчмарков?
Примите четырёхступенчатую систему оценки:
* Уровень 0 — Единица: детерминированные тесты для схем инструментов и ограждений.
* Уровень 1 — Моделирование: задачи-бенчмарки, близкие к вашему домену (настольные/веб/кодовые наборы).
* Уровень 2 — Теневой/прокси: воспроизведение реальных билетов/логов в песочнице; измерение успеха, шагов, задержки и вмешательств человека.
* Уровень 3 — Контролируемое производство: канареечный трафик со строгими воротами; отслеживание отклонения, CSAT, бюджетов ошибок и затрат на решённую задачу.
10. RAG против длинного контекста: что лучше?
Используйте оба.
* Длинный контекст удобен для больших артефактов и длинных следов, но может быть дорогим и медленным.
* Извлечение (RAG) обеспечивает обоснование, свежесть и контроль затрат.
11. Разумные начальные варианты использования
* Внутренние: поиск знаний; создание рутинных отчётов; гигиена и проверка данных; триаж модульных тестов; сводка PR и исправления стиля; проверка документов.
* Внешние: проверка статуса заказа; ответы, ограниченные политикой; инициирование гарантии/RMA; проверка документов KYC со строгими схемами.
12. Создать самостоятельно или купить: гибридный подход
* Покупайте, когда агенты поставщиков тесно связаны с вашим SaaS и стеком данных (инструменты разработчика, операции с хранилищами данных, офисные пакеты).
* Создавайте (тонкие), когда рабочие процессы являются собственностью; используйте небольшой планировщик, типизированные инструменты и строгие оценки.
* Гибридный: агенты поставщиков для стандартных задач; пользовательские агенты для ваших отличительных особенностей.
1. Какие задачи могут выполнять агенты искусственного интеллекта в 2025 году?
Агенты искусственного интеллекта в 2025 году могут выполнять различные задачи, включая управление браузерами и настольными приложениями для заполнения форм, обработки документов и простой навигации по нескольким вкладкам. Они также могут выполнять рабочие процессы разработчиков и DevOps, операции с данными, операции с клиентами и задачи бэк-офиса.
2. Какие изменения произошли в использовании агентов искусственного интеллекта к 2025 году по сравнению с предыдущими годами?
К 2025 году произошли следующие изменения: стандартизированная проводка инструментов, долгосрочные мультимодальные модели и зрелость использования компьютеров. Сходящиеся протокольные вызовы инструментов и SDK поставщиков сократили хрупкий связующий код, а мультиинструментальные графы стали проще в обслуживании. Контексты в миллион токенов и более поддерживают многофайловые задачи, большие журналы и смешанные модальности. Более совершенные инструменты для работы с DOM/ОС, лучшее восстановление ошибок и гибридные стратегии обходят графический интерфейс с помощью локального кода, когда это безопасно.
3. Какие основные риски безопасности связаны с использованием агентов искусственного интеллекта?
Основные риски безопасности, связанные с использованием агентов искусственного интеллекта, включают внедрение запросов и злоупотребление инструментами, небезопасную обработку вывода, утечку данных, риски в цепочке поставок в сторонних инструментах и плагинах, выход за пределы среды и модель DoS. Для снижения этих рисков необходимо применять меры безопасности, такие как использование ключей с минимальными привилегиями, проверка контента, управляющего агентом, и обеспечение безопасной обработки вывода.
4. Какие существуют уровни оценки агентов искусственного интеллекта помимо общедоступных бенчмарков?
Помимо общедоступных бенчмарков, агенты искусственного интеллекта можно оценивать по четырёхступенчатой системе:
* Уровень 0 — Единица: детерминированные тесты для схем инструментов и ограждений.
* Уровень 1 — Моделирование: задачи-бенчмарки, близкие к вашему домену (настольные/веб/кодовые наборы).
* Уровень 2 — Теневой/прокси: воспроизведение реальных билетов/логов в песочнице; измерение успеха, шагов, задержки и вмешательств человека.
* Уровень 3 — Контролируемое производство: канареечный трафик со строгими воротами; отслеживание отклонения, CSAT, бюджетов ошибок и затрат на решённую задачу.
5. Какие начальные варианты использования агентов искусственного интеллекта считаются разумными?
Разумные начальные варианты использования агентов искусственного интеллекта включают внутренние задачи, такие как поиск знаний, создание рутинных отчётов, гигиена и проверка данных, триаж модульных тестов, сводка PR и исправления стиля, проверка документов. Внешние варианты использования включают проверку статуса заказа, ответы, ограниченные политикой, инициирование гарантии/RMA и проверку документов KYC со строгими схемами.