ИИ агенты. Что это простыми словами и в чем отличие от обычного ИИ

Развитие искусственного интеллекта в 21 веке — одна из главных вещей в индустрии, я считаю. Казалось бы, пару лет назад нейросеть была сродни умному калькулятору в формате: задали вопрос — он что-то считает, анализирует, пишет или объясняет, а затем ждет следующего задания.

Теперь у нейросетей роль глубже, шире и значительно сложнее. Появились ИИ-агенты — это системы, которые не просто генерируют ответ, а пытаются самостоятельно выполнить поставленную цель, используя инструменты и несколько последовательных действий.

В этой статье я хочу разобраться простым языком, в чем принципиальная разница между ИИ и ИИ-агентами и кто из них полезнее на практике в разных задачах.

❯ Нейросеть не обязана решать что делать дальше, только отвечать

За всю историю развития нейросетей, от разработки перцептрона до современных LLM, у них, в общем-то, была одна и та же задача — трансформировать входящий сигнал в корректный выходной сигнал. И если в конце 50-х этим сигналом был двоичный код, то в наше время — текст и даже иногда в разговорном формате.

Нейросети за годы изменили даже то, как мы ищем информацию, из формата набора ключевых слов в формат «пишу так, как представляю у себя в голове».

Только вот один нюанс — это всё еще история про базовый в своей сути алгоритм «Запрос — Вычисление — Ответ». Максимум что сделает нейросеть в большинстве слчаев так это спросит что ей делать дальше или попытается расширить контекст изначально заданного вопроса.

Ключевое слово здесь — вопрос. И тут мы переходим к главному.

❯ ИИ-агент получает не вопрос, а цель

Традиционные ИИ-инструменты требуют от пользователя быть «микроменеджером» — формулировать точные вопросы и пошагово вести систему за руку.

ИИ-агент меняет правила игры: человек задает цель, а весь путь к ней, выбор инструментов и реакцию на ошибки, агент берет на себя.

Банальный пример. Если спросить у чат-бота, есть ли в условном интернет-магазине в наличии Realme 15 Pro, он ответит есть или нет и спросит, а какой цвет интересует. ИИ-агент в аналогичной ситуации найдет телефон, а в случае отсутствия подберет как альтернативу, так и другие магазины, где он есть.

По своей сути обычный ИИ и ИИ-агент — это история про реактивный и проактивный подход. Обычная LLM находится в состоянии покоя (условно), пока вы сами к ней не обратитесь, ИИ-агент, в свою очередь, находится в состоянии непрерывного цикла «Восприятие — Рассуждение — Действие». Он превращает одну глобальную цель в дерево подзадач, сам генерирует промпты для внутренних вызовов нейросети и последовательно выполняет их, шаг за шагом приближаясь к результату.

ИИ-агент, в отличие от обычной LLM-модели, фокусируется на цели самостоятельно и в течение значительно более долгого времени, с переносом контекста на другие задачи.

Так, например, зная, сколько денег вы потратили на телефон из одного запроса, агент будет рассуждать, где вам сэкономить при выборе планшета в другом запросе, и при формировании ответа будет учитывать всю свою прошлую деятельность, просто нейронка без дополнительного промпта это делать не будет.

Подведем итог наглядно:

❯ Почему же тогда вся индустрия не спешит переходить на ИИ-агентов?

И вот здесь мы приходим к главному: несмотря на откровенно прорывной статус ИИ-агентов и агентных систем (это когда этих самых агентов несколько), их не спешат внедрять повсеместно, а некоторые производители, например китайских смартфонов, выдают обычную нейронку за ИИ-агента.

Первое и сразу очевидное — цена. Стоимость разработки и внедрения ИИ-агента в несколько раз выше, чем базовой LLM.

Что менее очевидно, но гораздо более громко — вопрос этики и безопасности. ИИ-агенты — это безумно удобно и полезно в ряде рабочих и даже бытовых задач. Но даже специалисты из Google признаются, что без нормального контроля они (агенты) начинают лезть, куда их не просят, и по этой причине сейчас крупные IT-компании (Nvidia, OpenAI, Anthropic, Google и XAI) подписывают соглашение о контроле над ИИ, которое декларирует обязательства по обеспечению безопасности разработок в сфере ИИ.

Не в последнюю очередь оно существует потому, что ИИ-агенты очень близко подходят к критическому барьеру в вопросах информационной безопасности. Стоит помнить, что агенту задают цель, но пути её достижения он выбирает сам.

И финальный момент, который в целом сильно влияет на развитие ИИ-индустрии, — контроль развития и тестирование нейросетей это дорого, и до сих пор нет ультимативного метода. Да, в сентябре представили Prediction-Powered Smoothing, но пока что объективных тестов нет, хоть метод и выглядит как прорыв.

❯ И все таки ИИ-агенты это важный шаг в развитии нейросетей

С другой стороны, нельзя отрицать факт — появление ИИ-агентов это важный шаг для развития целой индустрии. Мы прошли огромный путь от простых математических моделей к проактивным системам, способным менять цифровой мир.

Раньше программисты жестко прописывали каждую строчку кода, а первые нейросети лишь классифицировали объекты по команде. Современный ИИ-агент преодолел эту границу — он способен сам планировать свои действия, выбирать инструменты и доводить задачу до конца. Пользователю больше не нужно быть оператором промптов и контролировать каждое слово ИИ. Достаточно поставить цель и метрики успеха — всю рутину система берет на себя.

Другой же вопрос в том, что если вынести эту историю за пределы бизнеса и во многом узких ниш производства, то окажется, что обычному человеку вполне хватит и простого чат-бота на базе ChatGPT или его конкурентов. Обычному человеку гораздо комфортнее использовать чат-бота как советчика: «Покажи мне 5 лучших отелей в Сочи с бассейном», чем доверить агенту планирование отпуска и покупку билетов с его личной карты.

Где-то тут и проходит граница, надо которой нам всем стоит задуматься.

Новости, обзоры продуктов и конкурсы от команды Timeweb.Cloud — в нашем Telegram‑канале ↩