2025 год знаменует собой определяющий момент в эволюции искусственного интеллекта, открывая эру, в которой агентские системы — автономные ИИ-агенты, способные к сложным рассуждениям и скоординированным действиям — преобразуют корпоративные рабочие процессы, исследования, разработку программного обеспечения и повседневный пользовательский опыт.
В этой статье основное внимание уделяется пяти основным тенденциям развития ИИ-агентов в 2025 году:
* Agentic RAG;
* Voice Agents;
* AI Agent Protocols;
* DeepResearch Agents;
* Coding Agents и Computer Using Agents (CUA).
1. Agentic RAG: рабочие процессы на основе рассуждений
Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) — ключевой пример использования в 2025 году для реальных ИИ-агентов. Основываясь на стандартной архитектуре RAG, Agentic RAG вводит целевую автономность, память и планирование.
Память и сохранение контекста: агенты отслеживают пользовательские запросы в разных сессиях, создавая краткосрочную и долгосрочную память для удобного управления контекстом.
Планирование и использование инструментов: агенты динамически выбирают стратегии поиска (векторные БД, API) и координируют нужный инструмент для выполнения задачи.
Многоступенчатые рассуждения: они организуют сложные рабочие процессы, включая динамическое получение данных, оптимизацию запросов и использование различных источников, прежде чем генерировать ответы с помощью LLM.
Точность и адаптивность: улучшенная проверка после генерации и цикл обучения повышают качество вывода и адаптивность к предметной области, создавая системы, которые могут синтезировать и рассуждать над огромными наборами данных, а не просто извлекать ответы.
Корпоративное внедрение Agentic RAG охватывает различные секторы, обеспечивая работу интеллектуальных помощников, поисковых систем и коллаборативных платформ, которые полагаются на поиск данных из разных источников и рассуждения.
2. Voice Agents: интерфейсы на основе естественного языка
Агенты с голосовым управлением достигают новых высот, органично сочетая технологии преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) с механизмами агентских рассуждений. Эти агенты взаимодействуют с пользователями в разговорном режиме, извлекают данные из различных источников и даже выполняют такие задачи, как совершение звонков или управление календарями — и всё это с помощью устной речи.
Интеллектуальная телефония: агенты могут участвовать в живых телефонных разговорах, интерпретировать естественные запросы и предоставлять обоснованные ответы на основе корпоративных баз данных.
Взаимодействие с учётом контекста: глубокая интеграция с агентскими рабочими процессами обеспечивает адаптацию голосовых агентов к контексту, пониманию намерений и планированию для выполнения устных задач, выходящих за рамки простого командно-ответного взаимодействия.
3. AI Agent Protocols: координация в масштабе
С распространением мультиагентных систем открытые протоколы связи имеют жизненно важное значение. Наиболее заметные из них включают:
* MCP (Model Context Protocol): обмен состояниями рабочего процесса, инструментами и памятью между агентами.
* ACP (Agent Communication Protocol): обеспечивает надёжный обмен сообщениями, оркестрацию рабочего процесса, управление контекстом и наблюдаемость.
* A2A (Agent-to-Agent Protocol): облегчает беспрепятственное децентрализованное сотрудничество и делегирование задач между агентами — даже между платформами или поставщиками.
Эти протоколы быстро внедряются для создания масштабируемых, совместимых и безопасных агентских экосистем на предприятиях — от поддержки клиентов до автоматизации цепочек поставок.
4. DeepResearch Agents: продвинутый совместный анализ
Новая категория агентов, DeepResearch Agents, предназначена для решения многошаговых исследовательских задач. Эти системы ИИ агрегируют и анализируют огромные объёмы структурированной и неструктурированной информации из Интернета и баз данных, создавая аналитические отчёты и практические выводы.
Планирование на дальнюю перспективу: способны разбивать исследовательские задачи на подзапросы, агрегировать результаты и итеративно совершенствовать выходные данные с помощью аргументированного анализа.
Многоагентное сотрудничество: специализированные агенты — для цитирования, агрегации, верификации — работают вместе для создания тщательно проработанных материалов.
Интеграция инструментов: DeepResearch агенты используют API, браузеры, инструменты для выполнения кода и контекстные протоколы для создания отчётов высокой глубины со скоростью, недостижимой для исследователей-людей.
Секторы бизнеса, науки и финансов быстро интегрируют архитектуру DeepResearch, меняя подходы команд к работе, требующей глубоких знаний.
5. Coding Agents и CUA: автономная разработка программного обеспечения
Coding Agents революционизируют разработку приложений, отладку и тестирование:
* Генерация кода: агенты предлагают решения, проектируют системы и пишут код на основе абстрактных запросов или спецификаций.
* Автономная отладка: они диагностируют проблемы, применяют исправления и даже запускают тестовые наборы итеративно.
* Тестирование и непрерывная интеграция: агенты управляют тестовыми средами, выполняют тестовые раннеры и обеспечивают качество кода в масштабе.
CUA (Computer Using Agents) устраняют разрыв между взаимодействием человека и компьютера и автономными интерфейсами. Эти агенты управляют настольными песочницами, манипулируют файлами и данными и используют сторонние инструменты — полностью автоматизируя задачи, как это сделал бы человек.
Общая картина: автономные, совместные и контекстно-зависимые ИИ
Революция ИИ-агентов в 2025 году определяется несколькими ключевыми темами:
* Автономность: агенты планируют и выполняют сложные задачи с минимальным вмешательством человека.
* Сотрудничество: надёжные протоколы открывают возможности для федеративной крупномасштабной координации между агентами и платформами.
* Память и рассуждения: улучшенная долговременная память и продвинутые рассуждения обеспечивают более высокое качество и актуальность результатов.
* Доступность: инструменты low-code и no-code демократизируют разработку агентов, позволяя нетехническим пользователям использовать агентский ИИ.
Несмотря на продолжающиеся инновации, человеческий контроль остаётся критически важным. По мере того как агенты становятся более способными, установление границ вокруг агентской автономии — и обеспечение прозрачности и безопасности — имеют жизненно важное значение для ответственного внедрения.
В заключение, тенденции развития агентского ИИ в 2025 году — это не просто боты для конкретных задач, а сложные системы, ориентированные на задачи, способные к целостному мышлению, сотрудничеству и обучению. Эти достижения меняют наш подход к работе, исследованиям, созданию и взаимодействию с технологиями, воплощая в жизнь концепцию, изложенную в «Тенденциях развития ИИ-агентов в 2025 году».
Подписывайтесь на нас в GitHub, присоединяйтесь к нашему ML SubReddit и подписывайтесь на нашу рассылку.
1. Какие основные тенденции развития ИИ-агентов ожидаются в 2025 году?
В 2025 году ожидаются следующие основные тенденции развития ИИ-агентов:
* Agentic RAG (Agentic Retrieval-Augmented Generation) — введение целевой автономности, памяти и планирования в стандартные архитектуры RAG.
* Voice Agents — агенты с голосовым управлением, которые взаимодействуют с пользователями в разговорном режиме.
* AI Agent Protocols — открытые протоколы связи для координации в масштабе, такие как MCP (Model Context Protocol), ACP (Agent Communication Protocol) и A2A (Agent-to-Agent Protocol).
* DeepResearch Agents — новая категория агентов, предназначенных для решения многошаговых исследовательских задач.
* Coding Agents и Computer Using Agents (CUA) — агенты, которые революционизируют разработку приложений, отладку и тестирование, а также управляют настольными песочницами и манипулируют файлами и данными.
2. Какие преимущества предоставляют Voice Agents в контексте взаимодействия с пользователями?
Voice Agents предоставляют следующие преимущества в контексте взаимодействия с пользователями:
* Интеграция технологий преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) с механизмами агентских рассуждений.
* Взаимодействие с пользователями в разговорном режиме, извлечение данных из различных источников и выполнение задач, таких как совершение звонков или управление календарями, с помощью устной речи.
* Интеллектуальная телефония, позволяющая агентам участвовать в живых телефонных разговорах, интерпретировать естественные запросы и предоставлять обоснованные ответы на основе корпоративных баз данных.
* Взаимодействие с учётом контекста, обеспечивающее адаптацию голосовых агентов к контексту, пониманию намерений и планированию для выполнения устных задач.
3. Какие протоколы связи используются для координации в масштабе в мультиагентных системах?
Для координации в масштабе в мультиагентных системах используются следующие протоколы связи:
* MCP (Model Context Protocol) — обмен состояниями рабочего процесса, инструментами и памятью между агентами.
* ACP (Agent Communication Protocol) — обеспечивает надёжный обмен сообщениями, оркестрацию рабочего процесса, управление контекстом и наблюдаемость.
* A2A (Agent-to-Agent Protocol) — облегчает беспрепятственное децентрализованное сотрудничество и делегирование задач между агентами.
4. Какие задачи решают DeepResearch Agents?
DeepResearch Agents решают многошаговые исследовательские задачи, включая:
* Агрегацию и анализ огромных объёмов структурированной и неструктурированной информации из Интернета и баз данных.
* Создание аналитических отчётов и практических выводов.
* Планирование на дальнюю перспективу, разбиение исследовательских задач на подзапросы, агрегирование результатов и итеративное совершенствование выходных данных с помощью аргументированного анализа.
* Многоагентное сотрудничество, включая работу специализированных агентов для цитирования, агрегации, верификации и создания тщательно проработанных материалов.
5. Какие функции выполняют Coding Agents в разработке программного обеспечения?
Coding Agents выполняют следующие функции в разработке программного обеспечения:
* Генерация кода — предлагают решения, проектируют системы и пишут код на основе абстрактных запросов или спецификаций.
* Автономная отладка — диагностируют проблемы, применяют исправления и запускают тестовые наборы итеративно.
* Тестирование и непрерывная интеграция — управляют тестовыми средами, выполняют тестовые раннеры и обеспечивают качество кода в масштабе.