Как работают агенты ИИ: принципы и возможности

Представьте, что у вас есть личный помощник, который может выполнять бесконечное количество работы, при этом тратя время на сон и отдых. Агенты ИИ — это супергерои эпохи искусственного интеллекта, которые способны облегчить многие рутинные задачи человека как в бизнесе, так и в быту. Эти инновации создают совершенно новые возможности как для предприятий, так и для частных лиц. С непрерывной эволюцией ИИ одно можно сказать наверняка — будут бесконечные возможности для использования автономных агентов ИИ. Но для начала давайте разберемся, что это за технология и как ее уже сегодня можно использовать.

Содержание статьи:

Что такое ИИ-агент?

По сути, агенты — это программы, разработанные для автономного выполнения задач путем взаимодействия со своей средой. Агенты ИИ имитируют интеллектуальное поведение, и они могут быть такими же простыми, как системы на основе правил, или такими же сложными, как продвинутые модели машинного обучения. Они используют предопределенные правила или обученные модели для принятия решений и могут нуждаться во внешнем управлении или надзоре.

Давайте для наглядности приведем несколько популярных агентов ИИ:

AutoGPT — это агент ИИ, который может генерировать текстовые ответы, похожие на человеческие. Он может понимать контекст разговора и генерировать соответствующие ответы.
BabyAGI — это автономный агент искусственного интеллекта, который может самостоятельно обучаться и выполнять такие задачи, как понимание естественного языка, анализ изображений, распознавание объектов, выполнение простых команд и т. д.
AgentGPT — это интеллектуальный виртуальный агент, предназначенный для взаимодействия с клиентами и предоставления им персонализированных рекомендаций.

Типы агентов ИИ

Агенты ИИ могут быть разделены на различные типы в зависимости от их функциональности, сложности и способа взаимодействия с окружающей средой:

ReAct (Рассуждение и действие). Объединяет рассуждение с действием в цикле. Этот тип агента не просто следует заранее запланированной последовательности, но и динамически корректирует свои действия, чередуя рассуждение и исполнение.
Саморефлексирующие агенты. Они обладают способностью оценивать собственную производительность и вносить улучшения на основе интроспекции. Такие агенты размышляют о своем процессе принятия решений, распознают ошибки и соответствующим образом корректируют свои стратегии.
Планирование. Эти агенты фокусируются на создании последовательности действий для достижения определенных долгосрочных целей. Они могут предсказывать будущие состояния и выбирать наилучший курс действий, используя алгоритмы, такие как алгоритмы поиска, эвристики или оптимизации.
Системы Multi-Agent. Система включает в себя несколько агентов ИИ, работающих вместе или конкурирующих для достижения своих конкретных или коллективных целей. Например, в логистической компании несколько дронов работают вместе, чтобы доставлять посылки. Каждый дрон общается с другими, чтобы избегать столкновений и оптимизировать маршруты доставки.

Как работают ИИ-агенты?

Агенты ИИ работают, упрощая и автоматизируя сложные задачи. Большинство автономных агентов следуют определенному рабочему процессу при выполнении назначенных задач:

Агенты ИИ работают на основе комбинации алгоритмов и входных данных. Они обрабатывают информацию, используя модели машинного обучения, чтобы интерпретировать и реагировать на окружающую среду. Ключевые функциональные компоненты включают:

Получение данных – агенты ИИ получают данные через датчики или механизмы сбора данных. Эти данные служат основой для всех последующих операций.
Обработка и анализ – используя алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, агент изучает данные и извлекает из них выводы.
Принятие решений – после завершения общего анализа на следующем этапе принимаются решения на основе анализа, включающего сложные алгоритмы, логику на основе правил или прогностические модели.
Выполнение действия – на заключительном этапе они принимают решение в форме действия, которое может быть любым: от обновления базы данных до управления физическим роботом.

Приложения и варианты использования агентов ИИ

Агенты ИИ имеют широкий спектр применения в различных областях. Давайте рассмотрим некоторые отрасли, где они становятся все более популярными:

Обслуживание клиентов. Автономные агенты представлены в виде чат-ботов и виртуальных помощников, поэтому работают круглосуточно и без выходных.
Финансы. Финансовое прогнозирование, алгоритмическая торговля и обнаружение мошенничества — это приложения агентов ИИ. Они совершают сделки на основе рыночных тенденций, изучают данные транзакций и выявляют сомнительные закономерности.
Маркетинг. Агенты персонализируют маркетинговые кампании, сегментируют аудиторию и оптимизируют расходы на рекламу. Они анализируют данные клиентов, прогнозируют поведение и подгоняют контент под индивидуальные предпочтения.
Управление цепочкой поставок. Системы ИИ оценивают спрос, улучшают уровни запасов и упрощают логистику. Они изучают информацию от производителей, поставщиков и розничных торговцев, чтобы гарантировать бесперебойную работу.

Как создать агента ИИ?

Для создания агентов ИИ необходимо иметь несколько технических навыков, уметь пользоваться несколькими инструментами и хорошо разбираться в концептуальных знаниях. Вот обзор требований:

Навыки программирования. Это одно из самых важных требований для создания агентов ИИ. Необходимо владеть различными языками программирования, такими как Python, Java или C++.
Математика и статистика. Необходимо глубокое понимание математических концепций, таких как линейная алгебра, вероятность и статистика.
Знания в области машинного обучения. Для создания агентов ИИ важно знание контролируемого, неконтролируемого и подкрепленного обучения, а также нескольких алгоритмов.
Знание фреймворков и инструментов ИИ. Для эффективной разработки агентов ИИ необходимо быть знакомым с некоторыми популярными фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch, Keras, а также с библиотеками, такими как Scikit-learn.
Этика и безопасность ИИ. Чтобы обеспечить ответственную разработку агентов, необходимо иметь предварительные знания об этике ИИ, включая предвзятость, конфиденциальность и объяснимость.

Для создания агента ИИ важно составить структуру, которая охватывает как технические, так и стратегические составляющие:

начните с определения конкретных задач, которые будут выполнять агенты;
разбейте агентов ИИ на отдельные модули так, чтобы каждый модуль специализировался в определенной области;
определите роль агента: реактивная или проактивная;
решите, какой алгоритм подходит для решения задач, включая машинное обучение на основе правил или использование генеративных моделей.

Ключевые компоненты архитектуры ИИ-агента

Для достижения уникальных целей агентам необходимо работать в разных средах. Однако у всех агентов есть некоторые общие компоненты.

Архитектура

Основой агента является его архитектура. Архитектурный проект может состоять из программного приложения, физической структуры или того и другого. Экземпляр роботизированного агента искусственного интеллекта включает приводы, датчики, двигатели и роботизированные конечности. В промежутке времени текстовая подсказка, API и базы данных могут использоваться архитектурой, в которой размещается программный агент ИИ, для облегчения автономных операций.

Функция агента

Функция агента объясняет, как собранные данные преобразуются в действия, которые способствуют достижению цели агента. Разработчики учитывают тип данных, возможности искусственного интеллекта, базу знаний, механизм обратной связи и другие необходимые технологии при построении функции агента.

Программа агента

Функция реализуется программным обеспечением агента. Это подразумевает создание, обучение и реализацию агента ИИ на выбранной архитектуре. Технические характеристики, компоненты производительности и бизнес-логика агента должны соответствовать программе агента.

Библиотеки/инструменты для создания агентов

Разработка агентов ИИ подразумевает использование различных инструментов и библиотек, которые поддерживают различные процессы разработки, такие как автоматизация, обработка естественного языка и машинное обучение. Вот список основных инструментов и библиотек:

Библиотеки машинного обучения. Эти библиотеки выступают в качестве ядра для обучения моделей. Включает TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Фреймворки обучения с подкреплением. Для взаимодействия со своей средой агенты ИИ часто используют фреймворки обучения с подкреплением, в том числе OpenAI Gym, Amazon sageMaker RL, Openspiel от DeepMind и т. д.
Инструменты NLP. Для текстового или речевого взаимодействия агент ИИ использует инструменты NLP, в том числе Hugging Face Transformers, spaCy, Dialogflow или Rasa.
Фреймворк многоагентных систем. Чтобы использовать многоагентный подход, вы можете использовать свой собственный фреймворк, что для большинства существующих решений имеет наибольший смысл. Вот некоторые из ведущих многоагентных фреймворков: Autogen, MetaGPT, CrewAI, LangGraph и т. д.

Отдельно поговорим про графы знаний и генерацию дополненной поисковой информации (RAG). С появлением больших языковых моделей (LLM) изменилось наше взаимодействие с информацией. Однако существует ограничение, поскольку модели полагаются исключительно на внутренние знания, что ограничивает точность и глубину их ответов. Вот тут-то и вступает в игру технология Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG устраняет этот пробел, позволяя LLM получать доступ к информации из внешних источников и обрабатывать ее.

В то время как RAG отлично справляется с простыми запросами по нескольким документам, агентный RAG делает шаг вперед и становится мощным решением для ответов на вопросы. Он вводит уровень интеллекта, используя агентов ИИ.

Agentic RAG — мощный инструмент для исследований, анализа данных и изучения знаний. Он представляет собой значительный шаг вперед в области помощников-исследователей и виртуальных помощников на базе ИИ. Его способность рассуждать, адаптироваться и использовать внешние знания прокладывает путь новому поколению интеллектуальных агентов, которые могут значительно улучшить нашу способность взаимодействовать с информацией и анализировать ее.

Главные преимущества использования агентов ИИ

В цифровую эпоху агенты ИИ могут помочь компаниям ускорить рост и повысить конкурентоспособность за счет оптимизации операций, принятия разумных решений и улучшения качества обслуживания клиентов.

Повышение эффективности

Агенты ИИ широко используются для автоматизации повторяющихся задач, что приводит к повышению производительности. В результате это позволяет сотрудникам больше концентрироваться на других важных задачах.

Более эффективное принятие решений

Боты ИИ помогают в принятии решений и предлагают идеи, которые могли бы потребовать ручного труда и человеческого вмешательства. Агенты ИИ способны выявлять закономерности, тенденции и корреляции, которые люди могли бы пропустить, используя сложные алгоритмы и машинное обучение

Улучшение качества обслуживания клиентов

С помощью этих агентов компании могут улучшить обслуживание клиентов, взаимодействуя с ними персонализированным образом. Агенты ИИ оказывают помощь в подсказке запросов и рекомендаций, что повышает их удовлетворенность.

Экономия средств

Агенты ИИ могут помочь организациям сократить расходы, автоматизируя процессы, которые потребовали бы ручного труда и человеческих ресурсов. Не уставая и не совершая ошибок, они могут выполнять повторяющиеся, объемные задания.

Проблемы и ограничения

В последние годы автономные агенты ИИ приобрели популярность и использовались для различных целей в многочисленных отраслях. Однако у этих агентов есть определенные недостатки или трудности:

Предвзятость данных. Принимая решения, агенты в основном полагаются на данные. Несправедливые или дискриминационные результаты могут быть результатом предвзятых данных, которые они используют.
Отсутствие ответственности. Агенты запрограммированы действовать независимо от людей при принятии решений. В результате может быть сложно призвать их к ответственности за свои поступки.
Отсутствие прозрачности. Процессы принятия решений обучающимися агентами могут быть сложными, что затрудняет понимание того, как они приходят к своим выводам.
Этика. Может быть сложно запрограммировать рационального агента на принятие правильных решений, даже если такие действия могут иметь моральные последствия.
Риски для безопасности. Агенты подвержены кибератакам, которые могут повлиять на все: от способности принимать решения до утечки данных.
Отсутствие адаптивности. Поскольку автономные агенты ИИ принимают решения на основе данных своего обучения, им может быть сложно приспособиться к новым обстоятельствам или средам.

Какое будущее ждет агентов в сфере ИИ?

Рост числа агентов ИИ ознаменовал собой существенный сдвиг в нашем подходе к работе. Будущее мира ИИ — это не борьба людей с ИИ, а скорее работа людей вместе с ИИ.

Поскольку эти агенты становятся все более распространенными в мире, который становится все более автономным, следующим трендом станет настройка ИИ для адаптации конкретных алгоритмов. С их растущей сложностью расширенные возможности принятия решений станут необходимыми.

Однако по мере расширения влияния автономных агентов этические соображения выйдут на первый план. Критическая задача в будущем развитии агентов ИИ заключается в достижении баланса между их огромным потенциалом и этическими последствиями, которые они представляют.