Что делает систему ИИ агентом?

Проще говоря, AI-агент — это система, созданная для восприятия своей среды и выполнения действий для достижения конкретной цели. Это эволюция от стандартной большой языковой модели (LLM), дополненной возможностями планирования, использования инструментов и взаимодействия с окружением.

Можно представить агентный ИИ как «умного помощника», который учится прямо во время работы. Он действует по простому пятишаговому циклу (см. рис. 1):

1. Понять задачу — вы задаёте цель, например: «организуй мой календарь».
2. Сканировать обстановку — он собирает всю необходимую информацию: читает письма, проверяет календарь, обращается к контактам, чтобы понять ситуацию.
3. Продумать решение — разрабатывает план действий, выбирая оптимальный способ достижения цели.
4. Действовать — выполняет план: рассылает приглашения, назначает встречи, обновляет календарь.
5. Учиться и совершенствоваться — анализирует успешные результаты и адаптируется. Например, если встречу перенесли, система запоминает это и улучшает свои действия в будущем.

Рис. 1. Агентный ИИ действует как интеллектуальный помощник, который постоянно учится на основе опыта. Он работает по простому пятишаговому циклу для выполнения задач.

Агенты становятся популярными с ошеломляющей скоростью. Согласно недавним исследованиям, большинство крупных IT-компаний активно используют таких агентов, и пятая часть из них начала делать это лишь за последний год. Финансовые рынки также не остаются в стороне: к концу 2024 года стартапы в области AI-агентов привлекли более 2 миллиардов долларов, а рынок оценивался в 5,2 миллиарда долларов. К 2034 году ожидается взрывной рост почти до 200 миллиардов долларов. Короче говоря, все признаки указывают на то, что AI-агенты будут играть огромную роль в экономике будущего.

Всего за два года парадигма ИИ изменилась кардинально, перейдя от простой автоматизации к сложным автономным системам (см. рис. 2). Сначала рабочие процессы строились на основе базовых подсказок и триггеров для обработки данных с помощью LLM. Затем появился RAG (Retrieval-Augmented Generation), повысивший надёжность за счёт опоры на фактическую информацию. После этого мы стали свидетелями развития индивидуальных AI-агентов, способных использовать различные инструменты. Сегодня мы вступаем в эпоху агентного ИИ, где команда специализированных агентов работает согласованно для достижения сложных целей — это знаменует собой серьёзный скачок в коллаборативных возможностях искусственного интеллекта.

Рис. 2. Переход от LLM к RAG, затем к Agentic RAG и, наконец, к Agentic AI.

Цель этой книги — рассмотреть шаблоны проектирования, показывающие, как специализированные агенты могут работать сообща и взаимодействовать для достижения сложных целей. В каждой главе вы увидите отдельную парадигму сотрудничества и взаимодействия.