Создание интеллектуального агента — это гораздо больше, чем просто разработка эффективных запросов для языковых моделей. Чтобы разработать автономные системы искусственного интеллекта (ИИ), способные мыслить, рассуждать, действовать и учиться, необходимо создать комплексное решение, которое объединяет несколько тесно интегрированных компонентов.
1. Уровень взаимодействия — Human Interface (человеческий интерфейс)
Уровень взаимодействия служит связующим звеном между человеком и агентом. Он определяет, как пользователи взаимодействуют с системой: через разговор (чат/веб/приложение), голос, изображение или даже мультимодальное взаимодействие. Этот уровень должен быть интуитивно понятным, доступным и способным точно улавливать намерения пользователя, предоставляя при этом чёткую обратную связь.
Основная задача проектирования: перевести неоднозначные цели человека в понятные машине задачи.
Пример: интерфейс чат-бота службы поддержки клиентов или голосового помощника в умном доме.
2. Уровень обнаружения — Information Gathering & Context (сбор информации и контекст)
Агентам необходимо ориентироваться в ситуации: знать, что спрашивать, где искать и как собирать соответствующую информацию. Уровень обнаружения включает в себя такие методы, как веб-поиск, извлечение документов, интеллектуальный анализ данных, сбор контекста, интеграция датчиков и анализ истории взаимодействия.
Основная задача проектирования: эффективный, надёжный и контекстно-зависимый поиск информации, который отображает только то, что имеет значение.
Пример: извлечение руководств по продуктам, баз знаний или обобщение последних электронных писем.
3. Уровень композиции агента — Structure, Goals, and Behaviors (структура, цели и поведение)
Этот уровень определяет, что такое агент и как он должен себя вести. Он включает в себя определение целей агента, его модульной архитектуры (субагенты, политики, роли), возможных действий, этических границ и настраиваемого поведения.
Основная задача проектирования: обеспечение настройки и расширяемости при сохранении согласованности и соответствия целям пользователя и бизнеса.
Пример: настройка агента-помощника по продажам с тактикой ведения переговоров, фирменным стилем и протоколами эскалации.
4. Уровень рассуждения и планирования — The Agent’s Brain (мозг агента)
В основе автономии лежит уровень рассуждения и планирования, который занимается логикой, принятием решений, выводами и последовательностью действий. Здесь агент оценивает информацию, взвешивает альтернативы, планирует шаги и адаптирует стратегии. Этот уровень может использовать механизмы символьного рассуждения, LLM, классические планировщики ИИ или гибриды.
Основная задача проектирования: переход от сопоставления шаблонов к истинному адаптивному интеллекту.
Пример: приоритизация запросов клиентов, планирование многошаговых рабочих процессов или генерация цепочек аргументов.
5. Уровень инструментов и API — Acting in the World (действия в мире)
Этот уровень позволяет агенту выполнять реальные действия: выполнять код, запускать API, управлять устройствами IoT, управлять файлами или запускать внешние рабочие процессы. Агент должен безопасно взаимодействовать с цифровыми и (иногда) физическими системами, что часто требует надёжной обработки ошибок, аутентификации и управления разрешениями.
Основная задача проектирования: безопасное, надёжное и гибкое взаимодействие с внешними системами.
Пример: бронирование встречи в календаре, размещение заказа в электронной коммерции или запуск скриптов анализа данных.
6. Уровень памяти и обратной связи — Contextual Recall & Learning (контекстуальный вызов и обучение)
Агенты, которые учатся и совершенствуются со временем, должны поддерживать память: отслеживать предыдущие взаимодействия, сохранять контекст и учитывать обратную связь пользователя. Этот уровень поддерживает как краткосрочный контекстуальный вызов (для разговора), так и долгосрочное обучение (улучшение моделей, политик или баз знаний).
Основная задача проектирования: масштабируемое представление памяти и эффективная интеграция обратной связи.
Пример: запоминание предпочтений пользователя, изучение распространённых проблем поддержки или итеративное уточнение предложений.
7. Уровень инфраструктуры — Scaling, Orchestration, & Security (масштабирование, оркестровка и безопасность)
Надёжная инфраструктура обеспечивает доступность, отзывчивость, масштабируемость и безопасность агента. Этот уровень включает в себя платформы оркестрации, распределённые вычисления, мониторинг, отказоустойчивость и гарантии соответствия.
Основная задача проектирования: надёжность и устойчивость в масштабе.
Пример: управление тысячами одновременных экземпляров агентов с гарантиями безотказной работы и безопасными API-шлюзами.
Ключевые выводы:
* Настоящая автономия требует больше, чем просто понимание языка.
* Интегрируйте все семь слоёв для создания агентов, которые могут безопасно воспринимать, планировать, действовать, учиться и масштабироваться.
* Примите эту структуру, чтобы оценивать, проектировать и создавать ИИ-системы нового поколения, которые решают значимые задачи.
1. Какие основные задачи стоят перед разработчиками на уровне взаимодействия (Human Interface) при создании ИИ-агентов?
На уровне взаимодействия основная задача — перевести неоднозначные цели человека в понятные машине задачи. Интерфейс должен быть интуитивно понятным, доступным и способным точно улавливать намерения пользователя, предоставляя при этом чёткую обратную связь.
2. Какие методы включает в себя уровень обнаружения (Information Gathering & Context) при создании ИИ-агентов?
Уровень обнаружения включает в себя такие методы, как веб-поиск, извлечение документов, интеллектуальный анализ данных, сбор контекста, интеграция датчиков и анализ истории взаимодействия.
3. Какие компоненты включает в себя уровень композиции агента (Structure, Goals, and Behaviors) при создании ИИ-агентов?
Уровень композиции агента включает в себя определение целей агента, его модульной архитектуры (субагенты, политики, роли), возможных действий, этических границ и настраиваемого поведения.
4. Какие механизмы могут использоваться на уровне рассуждения и планирования (The Agent’s Brain) при создании ИИ-агентов?
На уровне рассуждения и планирования могут использоваться механизмы символьного рассуждения, LLM (большие языковые модели), классические планировщики ИИ или гибриды.
5. Какие основные задачи стоят перед разработчиками на уровне инфраструктуры (Scaling, Orchestration, & Security) при создании ИИ-агентов?
На уровне инфраструктуры основная задача — обеспечить надёжность и устойчивость в масштабе. Этот уровень включает в себя платформы оркестрации, распределённые вычисления, мониторинг, отказоустойчивость и гарантии соответствия.