Искусственный интеллект теперь может не просто отвечать на запросы, а действовать как персональный ассистент и, например, самостоятельно искать места для отдыха, исходя из потребностей пользователя.
В этой статье разбираем, что такое AI-агенты, как они работают, где их используют и каковы дальнейшие перспективы его развития.
Что такое ИИ-агенты
ИИ-агент — это продвинутый вариант искусственного интеллекта, который использует голос, текст, API и другие данные для анализа и самостоятельного принятия решений.
Отличие ИИ от ИИ-агента состоит в принципе работы. Обычные ИИ-модели реагируют на конкретный запрос, а ИИ-агент работает самостоятельно. Он способен выполнять сложные, многоэтапные и открытые задачи, которые нужно планировать и адаптировать.
Также у AI-агентов есть доступ к широкому спектру инструментов, позволяющих выполнять действия в виртуальной среде:
текстовый редактор;
поисковые системы;
веб-браузер;
утилиты для генерации изображений, видео и веб-приложений.
Виды ИИ-агентов
На рынке представлено большое количество ИИ-агентов, разберем каждый из видов отдельно.
Реактивные агенты
Реагируют по принципу «условие–действие». Все это происходит без анализа и памяти.
Пример: умный горшок для растений анализирует влажность почвы — если она ниже 30%, цветок надо полить.
Агенты с памятью (Model-based)
Обрабатывают внутреннюю картину мира, опираясь на прошлый опыт.
Пример: в памяти робота-пылесоса есть условная карта комнаты, и он помнит, где уже убирал.
Целеполагающие агенты (Goal-based)
Персональный ИИ-агент планирует и прокладывает шаги к поставленной цели.
Пример: чаще всего это происходит в формате планирования маршрута, как в Яндекс Картах. Задача этого агента — спланировать маршрут от точки А до Б.
Полезностые агенты (Utility-based)
Похожи на целеполагающие, но выбирают максимально выгодные действия — прибыль, эффективность и другие.
Пример: цель беспилотного автомобиля Tesla — доехать до конечной цели с учетом риска безопасности, длины маршрута, наличия аварий на дорогах и других факторов.
Обучающиеся агенты
Такие агенты самообучаются на основе предыдущего опыта пользователя.
Пример: алгоритм персональных рекомендаций Netflix подбирает контент для каждого аккаунта.
Как работают ИИ-агенты
ИИ-агенты работают по принципу, который включает четыре основных шага.
Собрали их в таблицу для наглядности:
Шаг | Что происходит |
Определение целей | Пользователь ставит цель. |
Сбор информации | Агент собирает данные в интернете, через сенсоры, тексты, API и так далее. |
Реализация задачи | Агент выполняет задачи. |
Вывод результатов | Агент предоставляет результаты пользователю. |
Если вы хотите погрузиться в процессы работы ИИ-агентов глубже, предлагаем пройти курс от онлайн-школы ProductStar — «Data Science: Быстрый старт». С его помощью вы узнаете, как устроены алгоритмы машинного обучения и обработка данных, познакомитесь с библиотеками языков программирования и поймете, как собрать и запустить собственного ИИ-агента.
Функции и возможности ИИ-агентов
Среди ключевых функций ИИ-агента выделяют анализ данных и предиктивную аналитику. Это способность обрабатывать информацию, анализировать ее на предмет закономерностей и на основе полученных выводов строить прогнозы.
Еще одна функция — обработка естественного языка или NLP. В основе чат-ботов, голосовых интерфейсов или виртуальных ассистентов лежит умение понимать и генерировать речь, имитирующую речь человека.
Следующая важная функция — это обучение на опыте. С ее помощью агенты самостоятельно корректируют свое поведение на основе новых данных. Так повышается точность решений и снижается необходимость ручной настройки.
С помощью автономного принятия решений ИИ-агенты могут как самостоятельно выбрать лучшую стратегию, так и действовать по четкой инструкции.
Интеграция с внешними системами и API позволяет ИИ-агентам легко встраиваться в IT-инфраструктуру и взаимодействовать с другими сервисами пользователя — CRM, базами данным и так далее.
Возможность работы сразу нескольких ИИ-агентов позволяет распределять задачи, делиться знаниями, а также управлять умными городами.
Применение ИИ-агентов
Виртуальных ассистентов можно применить в таких областях, как финансы, промышленность, здравоохранение, образование и другие. Они помогают автоматизировать бизнес-процессы, поддерживать клиентов, анализировать данные, принимать решения и разрабатывать программное обеспечение (ПО).
Рассмотрим каждый аспект подробнее:
Автоматизация бизнес-процессов. ИИ-агенту можно делегировать такие рутинные задачи, как проверка электронной почты, составление отчетов, проверка календаря и не только.
Поддержка клиентов. ИИ-агенты могут обрабатывать запросы клиентов, быстро и точно отвечать на вопросы, а также оказывать персонализированную помощь.
Анализ данных. В сфере финансов, маркетинге и здравоохранении важно принимать стратегически верные решения — ИИ-агентов используют, чтобы обрабатывать большие объемы информации, выявлять тенденции и закономерности.
Помощь в принятии решений. ИИ-агенты обрабатывают большое количество данных, учитывают множество факторов и помогают принимать обоснованные решения.
Разработка программного обеспечения. Агент способен самостоятельно автоматизировать процессы разработки, написания, тестирования и отладки кода, тем самым обеспечить высокую скорость создания ПО.
Текущие тренды и перспективы развития
Агентные ИИ-системы постоянно развиваются, а бизнес находит им новые применения. Разберемся, какие именно.
ИИ-поисковики. Это новый феномен Google и Яндекс. Если раньше, чтобы найти ответ на поисковый запрос нужно было кликать по ссылкам, теперь ИИ выдает готовый ответ под строкой поиска. Это значительно облегчает процесс поиска информации.
Мультимодальная поисковая система. В апреле 2024 года Яндекс запустил сценарий «Нейро» внутри поисковика, который использует Visual Language Model или визуально‑текстовую мультимодальную модель. Теперь можно не просто узнать название картинки, но и найти информацию про отдельные ее детали.
Пример: на прогулке можно сфотографировать памятник и узнать, что символизирует отдельная гравюра на нем.
Беспилотный транспорт. В 2020 году Яндекс Такси выпустил свою модель беспилотного такси. Так была разработана программа, которая не только соблюдает правила дорожного движения, но и способна реагировать на разные ситуации в режиме реального времени. Например, если есть пешеходы, система распознает их и резко тормозит авто, даже если это против ПДД.
К слову, в 2026 году Илон Маск планирует выпустить беспилотный автомобиль Robovan от компании Tesla с возможностью перевозки до 20 человек.
Виртуальные ассистенты. Такой агентный ИИ призван имитировать живое общение в бизнес-процессах. Например, в сфере красоты виртуальный ассистент запишет на прием, узнает о предпочтениях клиента и при необходимости перенесет дату записи.
Примеры реальных AI-агентов
Google Assistant. С помощью голосовой команды можно поставить таймер, отправить сообщение, установить напоминание и т. д.
Важно: существуют агенты и ассистенты ИИ, между ними есть разница. Агенты работают «в фоне», в то время как ассистенты ориентированы на прямой контакт с человеком. Google Assistant выступает как ассистент ИИ.
Роботы-доставщики от Яндекса. С помощью сенсорной системы — камеры, лидара, радара — робот прокладывает себе маршрут до заказчика.
Лидар работает как глаз робота, благодаря которому он видит расположенные вблизи объекты.
Радар используется для дальних расстояний, где лидары уже не улавливают. Например, на расстоянии от 50 метров и больше. Так они могут распознать наличие светофора на пешеходном переходе.
Роботы-курьеры работают по схеме reinforcement learning — наматывают тысячи километров, считывают данные о дорогах и фиксируют, как передвигаются люди. Это позволяет им запомнить правила движения.
Коротко о главном
Агент искусственного интеллекта — это технология, которая способна самостоятельно принимать решения и справляться со сложными задачами. Для решения проблем используются разные инструменты — API, поисковики и редакторы. ИИ-агенты учатся на прошлом опыте и распределяют задачи между собой.
Их применяют, чтобы автоматизировать бизнес-процессы, анализировать данные и облегчить принятие решений. Самые яркие примеры — это голосовые ассистенты, роботы-доставщики и рекомендательные сервисы.
