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 опыт пользователей.
В этой статье основное внимание уделяется пяти основным тенденциям развития ИИ-агентов в 2025 году: агентским RAG, голосовым агентам, протоколам ИИ-агентов, DeepResearch-агентам, кодирующим агентам и агентам, использующим компьютер (CUA).
1. Агентские RAG: рабочие процессы, основанные на рассуждениях
* Агентская генерация с извлечением информации (RAG) — ключевой пример использования в 2025 году для реальных ИИ-агентов. Основываясь на стандартной архитектуре RAG, агентская RAG вводит целевую автономию, память и планирование.
* Память и управление контекстом: агенты отслеживают пользовательские запросы в разных сеансах, создавая краткосрочную и долгосрочную память для бесперебойного управления контекстом.
* Планирование и использование инструментов: агенты динамически выбирают стратегии извлечения (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 выходных данных и адаптивность к предметной области, создавая системы, которые могут синтезировать и рассуждать над огромными наборами данных, а не просто извлекать ответы.
Корпоративное внедрение агентской RAG охватывает различные секторы, обеспечивая работу интеллектуальных помощников, поисковых систем и совместных платформ, которые полагаются на поиск данных из разных источников и рассуждения.
2. Голосовые агенты: интерфейсы на естественном языке
Голосовые агенты достигают новых высот, органично сочетая технологии преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) с агентскими конвейерами 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 — 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 использованию планирования для выполнения устных задач, выходящих за рамки простого командно-ответного взаимодействия.
3. Протоколы ИИ-агентов: координация в масштабе
С распространением мультиагентных систем открытые протоколы связи имеют жизненно важное значение. Наиболее заметные из них включают:
* MCP (протокол контекста модели): обмен состояниями рабочих процессов, инструментами и памятью между агентами.
* ACP (протокол связи агентов): обеспечивает надёжный обмен сообщениями, оркестрацию рабочих процессов, управление контекстом и наблюдаемость.
* A2A (протокол «агент-агент»): 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 предприятии, поддерживая всё: от поддержки клиентов до автоматизации цепочки поставок.
4. DeepResearch-агенты: передовой совместный анализ
Новая категория агентов, DeepResearch-агенты, создана для решения многоэтапных 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.
* Долгосрочное планирование: способны разбивать исследовательские задачи на подзапросы, агрегировать результаты и итеративно совершенствовать выходные данные с помощью обоснованного анализа.
* Многоагентное сотрудничество: специализированные агенты — для цитирования, агрегации, проверки — работают вместе для создания тщательно проработанных материалов.
* Интеграция инструментов: DeepResearch-агенты используют API, браузеры, инструменты 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 подход команд к работе, требующей глубоких знаний.
5. Кодирующие агенты и CUA: автономная разработка программного обеспечения
Кодирующие агенты 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 средами тестирования, выполняют тестовые раннеры и обеспечивают качество кода в масштабе.
CUA (агенты, использующие компьютер) устраняют разрыв между взаимодействием человека с компьютером 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 2025 года определяется несколькими ключевыми темами:
* Автономия: 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: расширенная долговременная память и продвинутые рассуждения обеспечивают более высокое качество и актуальность результатов.
* Доступность: инструменты с низким кодом и без кода демократизируют разработку агентов, позволяя нетехническим пользователям использовать агентский ИИ.
Несмотря на продолжающиеся инновации, человеческий надзор остаётся критически важным. По мере того как агенты становятся более способными, установление границ автономии агентов и обеспечение прозрачности и безопасности имеют жизненно важное значение для ответственного внедрения.
В заключение, тенденции развития агентского ИИ в 2025 году связаны не с ботами для выполнения одной задачи, а со сложными системами, ориентированными на задачи, способными к целостному мышлению, сотрудничеству и обучению. Эти достижения меняют наш подход к работе, исследованиям, разработке и взаимодействию с технологиями, воплощая в жизнь видение, представленное в статье «Тенденции развития ИИ-агентов в 2025 году: трансформационный ландшафт».
Присоединяйтесь к нашему сообществу на GitHub, подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему ML SubReddit с более чем 100 тысячами участников, а также 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:
* агентские RAG (рабочие процессы, основанные на рассуждениях);
* голосовые агенты (интерфейсы на естественном языке);
* протоколы ИИ-агентов (координация в масштабе);
* DeepResearch-агенты (передовой совместный анализ);
* кодирующие агенты и CUA (агенты, использующие компьютер) (автономная разработка программного обеспечения).
2. Какие функции и возможности будут характерны для голосовых агентов в 2025 году?
Голосовые агенты в 2025 году будут сочетать технологии преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) с агентскими конвейерами рассуждений. Они будут взаимодействовать с пользователями в разговорном режиме, извлекать данные из различных источников и выполнять задачи, такие как совершение звонков или управление календарями, с помощью устной речи. Также они будут участвовать в живых телефонных разговорах, интерпретировать естественные запросы и предоставлять обоснованные ответы на основе корпоративных баз данных.
3. Какие протоколы связи будут использоваться для координации ИИ-агентов в масштабе?
Для координации ИИ-агентов в масштабе будут использоваться следующие протоколы связи:
* MCP (протокол контекста модели) — для обмена состояниями рабочих процессов, инструментами и памятью между агентами;
* ACP (протокол связи агентов) — для надёжного обмена сообщениями, оркестрации рабочих процессов, управления контекстом и наблюдаемости;
* A2A (протокол «агент-агент») — для децентрализованного сотрудничества и делегирования задач между агентами.
4. Какие задачи будут решать DeepResearch-агенты?
DeepResearch-агенты будут решать многоэтапные исследовательские задачи. Они будут агрегировать и анализировать огромные объёмы структурированной и неструктурированной информации из Интернета и баз данных, создавать аналитические отчёты и практические выводы. Они также будут разбивать исследовательские задачи на подзапросы, агрегировать результаты и итеративно совершенствовать выходные данные с помощью обоснованного анализа.
5. Какие функции будут выполнять кодирующие агенты в разработке программного обеспечения?
Кодирующие агенты в разработке программного обеспечения будут выполнять следующие функции:
* генерация кода — предлагать решения, проектировать системы и писать код на основе абстрактных запросов или спецификаций;
* автономная отладка — диагностировать проблемы, применять исправления и запускать тестовые наборы итеративно;
* тестирование и непрерывная интеграция — управлять средами тестирования, выполнять тестовые раннеры и обеспечивать качество кода в масштабе.