Что такое агентный ИИ?

Коротко говоря: агентные системы не просто отвечают на вопросы — они планируют, действуют и итеративно достигают целей с минимальным контролем. Они вызывают инструменты, просматривают данные, координируют подзадачи и даже взаимодействуют с другими агентами для достижения результатов. Вот в чём суть. Интересно то, как это работает на практике и что это означает для команд сегодня. 

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Что такое масштабируемость ИИ?
Узнайте, как масштабируемый ИИ поддерживает рост, производительность и надежность.

🔗 Что такое ИИ?
Понимание основных концепций, возможностей и реальных бизнес-приложений ИИ.

🔗 Что такое объяснимый ИИ
Узнайте, почему объяснимый ИИ повышает доверие, соответствие требованиям и помогает принимать более обоснованные решения.

🔗 Что такое ИИ-тренер?
Узнайте, как специалисты по обучению искусственного интеллекта совершенствуют и контролируют модели.

Что такое Agentic AI — простая версия 🧭

Что такое агентный ИИ вкратце: это ИИ, способный самостоятельно решать, что делать дальше для достижения цели, а не просто отвечать на запросы. В терминах, не зависящих от поставщика, он сочетает в себе процессы рассуждения, планирования, использования инструментов и обратной связи, позволяя системе переходить от намерения к действию — больше «выполнить», меньше «возвратно-поступательных» определений. Определения основных платформ сходятся в следующих моментах: автономное принятие решений, планирование и исполнение с минимальным вмешательством человека [1]. Производственные сервисы описывают агентов, которые координируют модели, данные, инструменты и API для комплексного выполнения задач [2].

Подумайте о способном коллеге, который читает задание, собирает ресурсы и выдает результаты, проверяя их выполнение, а не помогая другим.

Что делает хороший агентный ИИ ✅

Почему такой ажиотаж (а иногда и беспокойство)? Вот несколько причин:

• Нацеленность на результат: агенты преобразуют цель в план, а затем выполняют шаги до тех пор, пока не будет выполнена задача или пока не будет выполнена работа, не вызывающая затруднений, для людей [1].

• Использование инструментов по умолчанию: они не останавливаются на тексте; они вызывают API, запрашивают базы знаний, вызывают функции и запускают рабочие процессы в вашем стеке [2].

• Модели координаторов: супервизоры (они же маршрутизаторы) могут поручать работу специализированным агентам, повышая производительность и надежность при выполнении сложных задач [2].

• Циклы рефлексии: Сильные установки включают самооценку и логику повторных попыток, поэтому агенты замечают, когда они отклонились от курса, и корректируют курс (думаем: план → действие → обзор → совершенствование) [1].

Агент, который никогда не размышляет, подобен спутниковой навигатору, который отказывается производить перерасчеты: технически все в порядке, но на практике раздражает.

Генеративное против агентного — что на самом деле изменилось? 🔁

Классический генеративный ИИ прекрасно отвечает. Агентный ИИ выдаёт результаты. Разница заключается в организации: многошаговое планирование, взаимодействие с окружением и итеративное выполнение, привязанное к постоянной цели. Другими словами, мы добавляем память, инструменты и политики, чтобы система могла делать , а не просто говорить [1][2].

Если генеративные модели — это талантливые стажёры, то агентные системы — это младшие специалисты, которые умеют заполнять формы, вызывать нужные API и доводить работу до финиша. Возможно, это небольшое преувеличение, но вы уловили общую атмосферу.

Как работают агентные системы изнутри 🧩

Ключевые блоки, о которых вы услышите:

1. Перевод цели → краткое изложение становится структурированным планом или графиком.

2. Цикл планировщик–исполнитель → выбор следующего наилучшего действия, выполнение, оценка и повторение.

3. Вызов инструментов → вызов API, поиска, интерпретаторов кода или браузеров для воздействия на мир.

4. Память → краткосрочное и долгосрочное состояние для переноса контекста и обучения.

5. Супервайзер/маршрутизатор → координатор, который назначает задачи специалистам и обеспечивает соблюдение политик [2].

6. Наблюдаемость и ограждения → следы, политики и проверки для удержания поведения в рамках [2].

Вы также увидите агентский RAG : поиск, позволяющий агенту решать, когда искать, что искать и как использовать результаты в рамках многошагового плана. Это не просто модное словечко, а скорее практичное обновление базового RAG.

Реальные примеры использования, а не просто демонстрации 🧪

• Рабочие процессы предприятия: сортировка заявок, этапы закупок и создание отчетов, которые попадают в нужные приложения, базы данных и политики [2].

• Операции с программным обеспечением и данными: агенты, которые открывают проблемы, подключают панели мониторинга, запускают тесты и суммируют различия с помощью журналов, которые могут отслеживать ваши аудиторы [2].

• Операции с клиентами: персонализированный подход, обновления CRM, поиск в базе знаний и соответствующие ответы, привязанные к планам действий [1][2].

• Исследования и анализ: сканирование литературы, очистка данных и воспроизводимые блокноты с контрольными следами.

Короткий и конкретный пример: «агент по продажам», который читает протокол встречи, обновляет информацию о возможной сделке в вашей CRM-системе, составляет ответное письмо и регистрирует действия. Никакой драмы — просто меньше мелких задач для людей.

Ландшафтный дизайн инструментов — кто что предлагает 🧰

Несколько распространенных отправных точек (не исчерпывающие):

• Amazon Bedrock Agents → многоступенчатая оркестровка с интеграцией инструментов и базы знаний, а также шаблоны супервизоров и защитные барьеры [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, наблюдаемость и функции безопасности для планирования и выполнения задач с минимальным вмешательством человека [1].

Существует множество фреймворков оркестровки с открытым исходным кодом, но какой бы путь вы ни выбрали, основные шаблоны будут повторяться: планирование, инструменты, память, контроль и наблюдаемость.

Сравнение снимков 📊

Настоящие команды в любом случае обсуждают этот вопрос — относитесь к нему как к карте направлений.

Цены варьируются в зависимости от объема использования; всегда проверяйте страницу с ценами поставщика.

Архитектурные шаблоны, которые вы действительно сможете использовать повторно 🧱

• Планирование → исполнение → размышление: планировщик намечает шаги, исполнитель действует, а критик оценивает. Повторяйте до завершения или до эскалации [1].

• Руководитель со специалистами: координатор направляет задачи узкоспециализированным агентам – исследователю, кодеру, тестировщику, рецензенту [2].

• Выполнение в изолированной среде: инструменты кода и браузеры запускаются внутри ограниченных песочниц с жесткими правами доступа, журналами и таблицами аварийных отключений для производственных агентов [5].

Небольшое признание: большинство команд начинают со слишком большого количества агентов. Это заманчиво. Начните с минимума — добавляйте роли только тогда, когда метрики подскажут, что они вам нужны.

Риски, контроль и почему управление важно 🚧

Агентный ИИ может выполнять реальную работу, а значит, может нанести реальный ущерб, если его неправильно настроить или взломать. Сосредоточьтесь на:

• Внедрение и перехват агента: когда агенты считывают ненадёжные данные, вредоносные инструкции могут изменить поведение. Ведущие институты активно исследуют способы оценки и снижения этого класса рисков [3].

• Нарушение конфиденциальности: меньше «вмешательства», больше разрешений — тщательно продумайте доступ к данным и идентификационные данные (принцип наименьших привилегий).

• Зрелость оценки: относитесь скептически к глянцевым результатам тестов; отдавайте предпочтение повторяемым оценкам на уровне задач, привязанным к вашим рабочим процессам.

• Системы управления: согласуйте их со структурированными рекомендациями (ролями, политикой, измерениями, мерами смягчения), чтобы иметь возможность продемонстрировать должную осмотрительность [4].

Для технического контроля объедините политику с «песочницей» : изолируйте инструменты, хосты и сети, регистрируйте все и запрещайте по умолчанию все, что вы не можете отслеживать [5].

Как начать составлять прагматичный контрольный список 🛠️

1. Выберите платформу, соответствующую вашему контексту: если вы глубоко знакомы с AWS или Google Cloud, их агент обеспечит плавную интеграцию [1][2].

2. Сначала определите ограничения: входные данные, инструменты, области действия данных, разрешённые списки и пути эскалации. Свяжите действия с высоким риском с явным подтверждением [4].

3. Начните с узкой цели: один процесс с четкими ключевыми показателями эффективности (экономия времени, уровень ошибок, уровень выполнения SLA).

4. Инструментируйте все: трассировки, журналы вызовов инструментов, метрики и циклы обратной связи с человеком [1].

5. Добавьте размышления и повторные попытки: ваши первые победы обычно достигаются за счет более умных циклов, а не более крупных моделей [1].

6. Пилотный проект в «песочнице»: запуск с ограниченными разрешениями и сетевой изоляцией перед широким развертыванием [5].

Куда движется рынок 📈

Поставщики облачных услуг и предприятия активно используют возможности агентов: формализуют многоагентные шаблоны, добавляют функции наблюдения и безопасности, а также делают политики и идентификацию первоклассными. Суть в переходе от помощников, которые подсказывают, к агентам, которые делают это, с ограничениями, чтобы не выходить за рамки [1][2][4].

Ожидается, что по мере развития примитивов платформы появится больше агентов, специализирующихся на конкретных областях — финансовых операциях, автоматизации ИТ, операциях по продажам.

Ловушки, которых следует избегать — шаткие детали 🪤

• Слишком много инструментов открыто: чем больше пояс с инструментами, тем больше радиус взрыва. Начните с малого.

• Отсутствие путей эскалации: без человеческого участия агенты зацикливаются или, что еще хуже, действуют самоуверенно и неправильно.

• Проверьте туннельное зрение: создайте собственные оценки, отражающие ваши рабочие процессы.

• Игнорирование управления: назначение ответственных за политику, обзоры и корпоративное управление; привязка элементов управления к признанной структуре [4].

FAQ-раунд ⚡

Является ли агентный ИИ всего лишь RPA с LLM? Не совсем. RPA следует детерминированным сценариям. Агентные системы планируют, выбирают инструменты и адаптируются на лету — с неопределённостью и циклами обратной связи [1][2].
Заменит ли он людей? Он разгружает повторяющиеся многоэтапные задачи. Интересная работа — суждение, вкус, переговоры — по-прежнему зависит от человека.
Нужен ли мне многоагентный подход с самого начала? Нет. Многие победы достигаются благодаря одному хорошо оснащённому агенту с несколькими инструментами; добавляйте роли, если ваши метрики это оправдывают.

Слишком долго я не читала это🌟

Что такое агентный ИИ на практике? Это конвергентный набор инструментов планирования, памяти и политик, позволяющий ИИ переходить от слов к задачам. Ценность проявляется, когда вы ставите узкие цели, заранее устанавливаете ограничения и всё контролируете. Риски реальны: перехват, раскрытие конфиденциальной информации, нестабильные оценки, поэтому опирайтесь на устоявшиеся фреймворки и «песочницы». Создавайте небольшие проекты, постоянно измеряйте, уверенно расширяйте [3][4][5].

Ссылки

1. Google Cloud — Что такое агентный ИИ? (определение, концепции). Ссылка

2. AWS — автоматизируйте задачи в вашем приложении с помощью агентов ИИ. (Документация по агентам Bedrock). Ссылка

3. Технический блог NIST – Повышение эффективности оценки перехвата агентов ИИ (риск и оценка). Ссылка

4. NIST — Структура управления рисками ИИ (ИИ RMF). (управление и контроль). Ссылка

5. Британский институт безопасности искусственного интеллекта — Инспекция: Песочница (техническое руководство по песочнице). Ссылка

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас