Что такое агентный ИИ?
Агентный ИИ – это автономная система ИИ, которая может действовать независимо для достижения заранее определенных целей. Традиционное программное обеспечение следует предварительно установленным правилам, а традиционный искусственный интеллект также требует текстовых запросов и пошаговых инструкций. Однако агентный ИИ работает проактивно и может выполнять сложные задачи без постоянного контроля со стороны человека. «Агентный» означает свободу действий – способность этих систем работать независимо, но при этом целенаправленно.
Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом и различными программными системами для автоматизации существующих бизнес-процессов. Но помимо статической автоматизации они принимают независимые контекстуальные решения. Агенты ИИ обучаются на основе своей среды и адаптируются к меняющимся условиям, что позволяет им точно выполнять сложные рабочие процессы.
Например, система агентного ИИ может оптимизировать графики смен сотрудников. Если кто-то из них находится на больничном, агент может взаимодействовать с другими специалистами и корректировать график, соблюдая при этом требования проекта по ресурсам и срока.
Каковы характеристики систем агентного ИИ?
Ниже приведены основные функции систем агентного ИИ.
Проактивность
Агентный ИИ работает проактивно и не ждет прямого ввода информации. Традиционные системы реагируют только при срабатывании и следуют заранее заданным рабочим процессам. В отличие от этого, агентные системы предугадывают потребности, выявляют новые закономерности и предпринимают действия для решения потенциальных проблем до их обострения. Их проактивное поведение обусловлено экологической осведомленностью и способностью оценивать результаты с учетом долгосрочных целей.
Например, в условиях цепочки поставок традиционная логистическая платформа обновляет статусы доставки при регистрации пользователя или получении периодических уведомлений. Однако система агентного ИИ может отслеживать уровни запасов, наблюдать за погодными условиями, а также предусматривать задержки доставки. Кроме того, она может заблаговременно отправлять оповещения и даже перенаправлять поставки, чтобы сократить время простоя.
Адаптируемость
Основной функцией агентного ИИ является его способность адаптироваться к меняющимся средам и конкретным областям применения. Традиционные решения SaaS предназначены для масштабирования в разных отраслях и решения повторяющихся задач, но они часто не понимают уникальные ситуации, характерные для конкретной области. Агентные системы устраняют эту проблему, используя контекстную осведомленность и знания предметной области, что позволяет агентам ИИ реагировать разумно. Они корректируют свои действия на основе ввода данных в режиме реального времени и могут обрабатывать сложные сценарии, с которыми стандартные решения не справляются.
Например, в то время как обычная платформа обслуживания клиентов может отвечать заранее подготовленными фразами, система агентного ИИ, поддерживающая работу поставщика медицинских услуг, понимает медицинскую терминологию и соблюдает нормы здравоохранения. Кроме того, она может адаптироваться к меняющимся потребностям пациентов и обеспечивает более точную и контекстно-зависимую поддержку.
Совместная работа
Агентный ИИ предназначен для взаимодействия с людьми и другими системами на его базе. Агенты ИИ действуют в составе более широкой команды. Они могут понимать общие цели, интерпретировать намерения человека и соответствующим образом координировать действия. Они хорошо работают в условиях, требующих контроля со стороны человека или принятия решений с учетом информации из нескольких источников.
Например, агент по планированию лечения может совместно с несколькими различными медицинскими бригадами подготовить комплексный план терапии пациента с онкологическим заболеванием и последующего наблюдения за ним.
Специализированность
Агентный ИИ обычно основан на нескольких гиперспециализированных агентах, каждый из которых сосредоточен на узкой области знаний. Эти агенты на базе ИИ координируют свои действия друг с другом, обмениваются аналитическими данными и выполняют задачи по мере необходимости. Такой подход позволяет значительно повысить производительность в зависимости от конкретной области.
Например, в сфере финансовых услуг один агент может специализироваться на соблюдении нормативных требований, другой – на выявлении мошенничества, а третий – на оптимизации портфеля. Работая вместе, они могут отслеживать транзакции в режиме реального времени, отмечать аномалии и вносить рекомендации по корректировке инвестиций, при этом соблюдая нормативные требования.
Где применяется агентный ИИ?
Агентный ИИ имеет неограниченное количество приложений и может быть полностью настроен под любые требования. Приведем несколько примеров раннего внедрения.
Поддержка исследований и разработок
Научно-исследовательская деятельность в любой сфере требует множества ручных процессов, таких как проверка гипотез, сбор исследовательской информации и данных, синтез идей из источников данных и многое другое. Благодаря агентному ИИ можно снизить необходимость вмешательства человека в эти процессы. Он оптимизирует исследования и улучшает координацию команд, работающих над задачами в области исследований и разработок.
Кроме того, с помощью агентного ИИ можно легко управлять многоагентной оркестрацией, когда руководители используют несколько специализированных моделей для построения сложных конвейеров научно-исследовательской деятельности. Например, агентный ИИ может применять результаты последних исследований, опубликованных на надежных платформах, обобщать результаты, планировать дальнейшие тесты и представлять специалистам конечный продукт для анализа. Такой подход позволяет значительно сэкономить время и средства, затрачиваемые на исследования.
Трансформация кода
Агентный ИИ может использовать специализированные агенты на базе ИИ, чтобы упростить задачи модернизации и миграции. Например, модели агентного ИИ для .NET могут значительно быстрее модернизировать приложения .NET на базе Windows для Linux с помощью машинного обучения, графовых нейронных сетей, больших языковых моделей (LLM) и автоматизированных рассуждений.
Кроме того, агентный ИИ может разлагать монолитные приложения z/OS COBOL на отдельные компоненты, сокращая время этого процесса с нескольких месяцев до нескольких минут. Агентный ИИ обеспечивает непревзойденную скорость, масштабируемость и производительность при автоматизации миграции и модернизации приложений.
Автоматизация реагирования на инциденты
При возникновении инцидента из-за уязвимости или ручной ошибки, агентный ИИ может ускорить процесс реагирования на проблему, сэкономив время компании и сократив время восстановления. Агентный ИИ может автоматизировать весь процесс реагирования на инциденты, устранять проблемы, создавать необходимые отчеты и уведомлять тех членов команды, которым необходимо быть в курсе событий.
Благодаря ему можно улучшить скорость реагирования на инциденты, а также обеспечить более точный и глубокий анализ ситуации после возникновения проблемы, чтобы предотвратить повторение тех же ошибок в будущем.
Автоматизация обслуживания клиентов
Во многих сценариях обслуживания клиентов необходимая информация уже доступна онлайн в виде учебного пособия или справочной статьи. Агентный ИИ обрабатывает запросы службы поддержки клиентов и быстро просматривает доступные документы компании, чтобы найти подходящий ответ. Если этого недостаточно для решения запроса, агентный ИИ может связаться с пользователем, чтобы собрать дополнительную информацию о его случае и направить к решению. Такие системы разработаны с использованием модульных компонентов, таких как механизмы рассуждения, память, когнитивные навыки и инструменты, которые позволяют им решать подавляющее большинство проблем.
Агенты на базе ИИ могут работать независимо, обучаться на основе своей среды, адаптироваться к меняющимся условиям и разрабатывать более эффективные стратегии для помощи клиентам. Если после нескольких попыток агент не может решить проблему клиента, он связывается с сотрудником службы поддержки и поручает ему это дело. Использование этой формы ИИ в сценариях обслуживания клиентов снижает нагрузку на специалистов компании и позволяет подавляющему большинству клиентоориентированных сервисов работать круглосуточно и без выходных.
Каковы преимущества использования агентного ИИ?
Использование агентного ИИ предоставляет несколько преимуществ для бизнеса.
Повышение эффективности
Благодаря агентному ИИ компании могут упростить процесс выполнения различных сложных или специализированных задач за счет автоматизации. Вместо того, чтобы полагаться на ручные методы, управляемые человеком, использование агентного ИИ позволяет автоматизировать однообразные процессы. а сотрудникам – сосредоточиться на более важных задачах. Благодаря агентному ИИ у работников появляется больше времени, которое они могут направить на сложные задачи, например поиск решений, разработку стратегий и инициативы для развития компании.
Повышение доверия пользователей
Агентный ИИ обеспечивает более высокий уровень персонализации во взаимодействии с клиентами. Используя существующие данные о клиентах, агентный ИИ может быстро создавать индивидуальные сообщения, взаимодействовать с клиентами в предпочитаемом ими тоне и предлагать практические рекомендации по продуктам. Со временем агентный ИИ укрепляет отношения с клиентами и формирует доверие между ними и вашим бизнесом.
Компании также могут использовать агентный ИИ для анализа отзывов клиентов, выявления наиболее часто встречающейся информации и предоставления ее инженерам по продуктам. Кроме того, он может напрямую отвечать пользователям, оставляющим отзывы, формируя положительный цикл обратной связи, при котором клиенты чувствуют, что их мнение действительно важно для вашей компании.
Непрерывное улучшение
прерывное улучшение Агентный ИИ может постоянно обучаться и развиваться, адаптируясь к любым поставленным перед ним задачам. Он взаимодействует, учится на основе отзывов и оптимизирует процесс принятия решений на базе этого рекурсивного цикла. Для бизнеса это означает, что со временем он продолжает предоставлять свои преимущества на все более высоком уровне.
Расширение возможностей человека
Агентный ИИ может служить отличным инструментом для совместной работы с сотрудниками, повышая их продуктивность и сокращая количество трудоемких ручных задач. Работая совместно с моделями агентного ИИ, специалисты могут решать комплексные задачи, автоматизировать сложные процессы принятия решений и повышать их эффективность.
Какие существуют типы систем агентного ИИ?
Агентный ИИ может быть конфигурирован как с одним, так и с несколькими агентами. В первом случае один агент ИИ выполняет все задачи последовательно. Такие системы предпочтительнее, когда бизнесу требуется быстрое решение для четко определенной задачи или процесса.
С другой стороны, многоагентный ИИ предлагает работу нескольких агентов ИИ, которые совместно разбивают сложные рабочие процессы на более мелкие сегменты. Такой подход более масштабируем по сравнению с отдельными системами и значительно гибче при решении сложных сценариев. Подавляющее большинство агентных ИИ относятся ко второму, более разнообразному формату развертывания ИИ.
Ниже приведены несколько различных структур многоагентных систем.
Горизонтальная многоагентная система
Горизонтальный многоагентный ИИ – это система работы, в которой агенты ИИ обладают одинаковым уровнем технических навыков и сложности. Каждый из них специализируется в узкой области знаний и объединяет свои результаты для решения комплексных задач. В рамках этой структуры используется боковое сотрудничество и коммуникация между специализированными агентами ИИ.
Вертикальная многоагентная система
В вертикальной многоагентной системе существует иерархическая структура, в которой агенты ИИ более низкого уровня выполняют более простые задачи по сравнению с агентами высшего. В рамках самых высоких уровней этой структуры обрабатываются задачи, требующие большей вычислительной мощности и LLM, такие как критическое мышление, рассуждение и принятие решений. Агенты ИИ нижнего уровня выполняют такие задачи, как сбор данных, их форматирование и обработка для передачи на более высокие уровни.
Как работает агентный ИИ?
Агенты ИИ действуют по структурированному алгоритму, состоящему из четырех этапов: восприятия, рассуждений, действий и обучения. Каждый этап этого процесса объединяет несколько передовых технологий и методов ИИ.
Этап восприятия
На этапе восприятия агенты ИИ собирают информацию в режиме реального времени из различных источников, принимая структурированные, частично структурированные и неструктурированные данные. Агенты напрямую взаимодействуют с API RESTful, сервисами gRPC и адресами GraphQL для получения необходимой информации из облачных платформ, корпоративных систем и приложений SaaS.
В некоторых устаревших системах и системах, требующих взаимодействия со средами с большим количеством документов, используются оптимальная технология распознавания символов (OCR) и обработка естественного языка, что позволяет находить нужную информацию в отсканированных документах. На этапе восприятия агенты также обрабатывают данные, чтобы определить степень их пользы с учетом контекста задачи, над которой они работают.
Этап рассуждений
Этап рассуждений основан на LLM, которые помогают интерпретировать контекст целей модели, разрабатывать план действий, которому необходимо следовать, а также адаптироваться в режиме реального времени, применяя новую информацию, полученную на этапе восприятия. LLM используют модели, которые учитывают семантическое рассуждение, обработку ошибок и адаптируются к любым неоднозначным данным пользователей.
Помимо разработки идей и стратегий на данном этапе, некоторые LLM применяют прогнозирующие модели машинного обучения для решения сложных проблем. Например, благодаря такой модели можно предвидеть скачки спроса, что позволяет лучше подготовиться к будущим примерам использования.
На этом этапе LLM применяют системы долговременной памяти, чтобы обеспечить согласованность ситуационных и контекстно-зависимых задач на протяжении всего процесса.
Этап действий
На этапе действий агентный ИИ принимает меры для эффективного достижения целей, поставленных на этапе рассуждений. Поскольку агентный ИИ имеет доступ к плагинам, установленным администратором в каждой из этих внешних программных систем, он может напрямую взаимодействовать со сторонними приложениями и выполнять в них задачи.
На этапе действий распределяется несколько подзадач, которые затем будут последовательно решать агентные модели. Они включают в себя ряд конкретных действий: от компиляции кода до взаимодействия с программным обеспечением и документами, запуска симуляций, миграции приложений и выполнения функций в стороннем приложении. В некоторых моделях агентного ИИ действия регулируются системами с участием человека, где разработчики должны проверять, что делает модель, и одобрять ее действия.
Все действия, предпринятые моделью, тщательно отслеживаются и регистрируются, что позволяет компаниям соответствовать требованиям управления и обеспечить безопасное использование этой технологии.
Этап обучения
Этап обучения агентного ИИ позволяет этим моделям постоянно улучшать свою функциональность и эффективность. Агент использует методы обучения с подкреплением, такие как оптимизация проксимальной политики (PPO) и Q-обучение, для улучшения действий, основанных на успешном выполнении конкретной задачи в рамках более широкой системы.
Агенты ИИ учатся у автономных агентов, LLM или на основе отзывов людей, и все это позволяет настроить систему для усовершенствования ее функционирования. Существует несколько метрик, которые модель может использовать для отслеживания своей производительности, включая задержку, достоверность и коэффициент успеха. Многоагентный ИИ обычно распределяет обучение между различными агентами, обмениваясь информацией в общих слоях памяти для повышения производительности всей системы.
Со временем в рамках этого стиля обучения с подкреплением можно применять успешные итерации для улучшения общего функционирования и постоянного повышения эффективности.
В чем заключаются проблемы систем агентного ИИ?
С агентным ИИ и созданием эффективных моделей связано несколько проблем.
Разработка системы
Процесс создания многоагентной архитектуры, которая эффективно взаимодействует с другими моделями, обладает специализированными знаниями о том, как решать определенные вопросы, а также может выполнять высокоуровневые рассуждения и стратегическое планирование, является сложной задачей. Агентный ИИ – это передовая область технологий, основанная на многочисленных комплексных стратегиях ИИ. Из-за сложности разработки эффективной системы многим компаниям будет трудно получить доступ к практичной версии агентного ИИ.
Тестирование и отладка
Агентный ИИ работает независимо и требует минимального вмешательства человека. Однако это преимущество затрудняет процесс тестирования, отладки и определения ошибок в модели ИИ. Разработчики должны обеспечить возможность отслеживаемости и воспроизводимость модели ИИ, уделяя особое внимание выявлению ошибок и определению их причин.
Доверие и прозрачность
Даже в продвинутых системах ИИ галлюцинации могут нарушать рабочие процессы, вызывая серьезные ошибки и создавая проблемы для компании, использующей модель.. Если модели генерируют ложную информацию, а затем передают ее остальным агентам ИИ, неверные данные могут быстро распространяться, что приводит к увеличению количества ошибок в конечных выходных данных. Особенно в таких отраслях, как финансы и здравоохранение, где ошибки могут иметь серьезные последствия для реального мира, компании должны быть уверены в надежности продукта, прежде чем активно его использовать.
Как AWS может удовлетворить ваши требования к агентному ИИ?
AWS стремится стать лучшей компанией для создания и развертывания самых надежных и полезных агентов в мире. Сотрудники AWS помогают клиентам, находящимся на этапе внедрения агентного ИИ, и предлагают все необходимое для его реализации в свой бизнес. Независимо от того, хотите ли вы быстро развернуть готовые агенты для повышения производительности, поэкспериментировать с инструментами с открытым исходным кодом или создать парк сложных специализированных агентов, компания AWS предоставляет модели, инструменты, инфраструктуру и знания, которые помогут вам добиться успеха. AWS также предлагает надежную инфраструктуру ИИ, особые кремниевые микросхемы и архитектуру данных, благодаря которым можно обеспечить долгосрочную эффективность ваших инициатив по внедрению агентного ИИ.
Amazon Bedrock – это полностью управляемый сервис, который предоставляет выбор ведущих в отрасли базовых моделей (FM), а также широкий набор возможностей, необходимых для создания приложений на базе генеративного искусственного интеллекта, а также агентов. Bedrock предлагает доступ к передовым FM, инструментам для индивидуальной настройки моделей и приложений на основе ваших данных, применения защитных ограничений, оптимизации затрат и задержек, а также быстрого выполнения итераций.
Bedrock также включает AgentCore, набор сервисов для безопасного развертывания и эксплуатации агентов в различных масштабах с использованием любой платформы и модели. С помощью Amazon Bedrock AgentCore разработчики могут ускорить запуск агентов ИИ в производство, обеспечив масштабируемость, надежность и безопасность, необходимые для развертывания в реальных условиях. AgentCore предоставляет инструменты и возможности для повышения эффективности и функциональности агентов, специально разработанную инфраструктуру для их безопасного масштабирования, а также средства управления для работы с надежными агентами.
Strands Agents – это пакет SDK с открытым исходным кодом на языке Python, предлагаемый компанией Amazon для создания агентов, использующих всего несколько строк кода. Он прост в использовании и устраняет необходимость в сложной оркестрации агентов, используя возможности передовых моделей для планирования, логической цепочки рассуждений, вызова инструментов и самоанализа.
AWS также предлагает готовые к развертыванию агенты с дополнительными возможностями настройки в соответствии с потребностями бизнеса и конкретных сценариев использования. AWS Transform – это первый агентный ИИ для трансформации рабочих нагрузок .NET, мейнфреймов и VMware. Основываясь на 19-летнем опыте миграции, он использует специализированные агенты ИИ для автоматизации сложных задач, таких как оценка, анализ кода, рефакторинг, декомпозиция, сопоставление зависимостей, проверка и планирование преобразований. Kiro – это IDE на базе ИИ, которая позволяет разработчикам переходить от концепции к выпуску продукта с использованием подхода, основанного на спецификациях. Агенты Kiro помогают решать сложные проблемы и автоматизировать такие задачи, как создание документации и модульных тестов. Благодаря Amazon Q Business можно находить информацию, получать аналитические данные и принимать необходимые решения, а с помощью Amazon Q для разработчиков – ускорить разработку программного обеспечения и использовать внутренние данные компаний. AWS Marketplace предлагает централизованный каталог тщательно отобранных готовых агентов, инструментов и решений от партнеров AWS для оперативной реализации проектов агентного ИИ.
Начните работу с агентным ИИ в AWS, создав бесплатный аккаунт прямо сейчас.