Что такое агент искусственного интеллекта (ИИ)?

Агенты искусственного интеллекта, также называемые агентами ИИ, могут использоваться для выполнения определенных задач путем объединения моделей искусственного интеллекта с инструментами, API, источниками данных, памятью и различными правилами. В частности, можно использовать разработку программного обеспечения, обслуживание клиентов, исследования, анализ данных и рабочие процессы предприятия в несколько этапов. OpenAI определяет агентов как системы, которые могут выполнять задачи независимо от имени пользователя, Google Cloud также обращает внимание на возможности рассуждения, обработки транспортных средств и реализации действий в соответствии с целью агентов.

Что такое агент искусственного интеллекта?

Агент искусственного интеллекта - это программная система, которая использует модель искусственного интеллекта для реализации поставленной перед ней цели и при необходимости выполняет несколько транзакций с использованием внешних инструментов.

Пользователь задает вопрос в традиционном приложении ИИ и дает ответ системе. В агенте искусственного интеллекта процесс может передаваться по-разному. Агент анализирует поставленную задачу, определяет необходимую информацию, выбирает соответствующие инструменты, выполняет операции и принимает решение о следующем шаге согласно полученным результатам.

OpenAI выделяется двумя особенностями для оценки в качестве системного агента: доступ к транспортным средствам для использования модели искусственного интеллекта для выполнения рабочего потока и управления решениями и взаимодействия с внешними системами.

Например, агент искусственного интеллекта, используемый в системе поддержки клиентов компании, может не только ответить на вопрос клиента. Вы можете просматривать записи клиентов, проверять информацию о заказе, оценивать политику компании и выполнять процесс в пределах полномочий.

Поэтому вместо того, чтобы оценивать агентов искусственного интеллекта только как «более продвинутых чат-ботов», становится более точным думать как системы, которые объединяют искусственный интеллект и программные средства для выполнения определенных целей.

Что такое AI Агент?

AI Agent — английский эквивалент агента искусственного интеллекта. Системы агентов ИИ позволяют модели искусственного интеллекта использовать транспортное средство и выполнять определенные действия, выходя за рамки только производства контента.

Например, агент ИИ может осуществлять поиск в базе данных, получать информацию из API, изучать файлы, исследовать в Интернете, писать код и тестировать, создавать записи в CRM-системе, при необходимости помогать любому другому агенту.

Однако наличие агента искусственного интеллекта системы не обязательно означает, что она движется полностью независимо. Это зависит от того, насколько автономным будет агент, автор разработчика, используемые инструменты и дизайн системы.

Как работает агент искусственного интеллекта?

Рабочий формат агентов искусственного интеллекта может варьироваться в зависимости от используемой архитектуры. Однако основной процесс часто формируется вокруг понимания цели, сбора, планирования, использования инструментов и оценки результатов. Упрощенный процесс агента искусственного интеллекта можно рассматривать следующим образом:

Цель → Анализ → Планирование → Использование автомобиля → Оценка результатов → Новый шаг → Завершение задачи

Эта структура является одним из основных пунктов, которые агенты оставляют от классических систем автоматизации. Google Cloud Эта структура имеет дело с такими компонентами, как модель, транспортные средства, память, оркестрация и рабочая среда.

Как спланировать задачу агента искусственного интеллекта?

Когда пользователь ставит перед агентом цель, система сначала пытается понять задачу.

Например:

Мы готовим отчет, который может проанализировать последние трехмесячные данные о продажах нашей компании и предложить управление.

Будем считать, что поставлена задача.

Шаги, которые может выполнить агент, могут быть:

1. Определите, где находятся данные о продажах.

2. Доступ к соответствующему источнику данных.

3. Данные обзора.

4. Сделайте необходимые расчеты.

5. Определите необычные изменения.

6. Редактировать выводы.

7. Создавайте отчеты.

Все эти шаги могут не потребоваться для индивидуальной идентификации пользователя. Согласно рабочему формату агента, модель может динамически определять шаги, необходимые для выполнения задачи.

Задание агента Sample

Например, клиент:

Почему меня до сих пор не отправили?

По запросу агент может выполнять следующие операции:

Найти информацию о клиенте → Определить номер заказа → запросить систему заказа → Проверить статус доставки → Очистить клиента

Искусственный интеллект не только создает текст. Он работает, чтобы выполнить задачу, беря информацию из различных систем.

Основные компоненты агентов искусственного интеллекта

В то время как архитектура системы агентов ИИ изменяется в соответствии с используемой технологией, некоторые основные компоненты видны. Архитектурная документация Microsoft Клиент, инфраструктура, оркестр, языковая модель и возможности вызова транспортного средства показаны среди основных архитектурных компонентов.

Модель искусственного интеллекта

Модель расположена в центре механизма принятия решений и понимания естественного языка агента. Большие языковые модели могут использоваться для понимания инструкций пользователя, оценки текущей ситуации, выбора инструмента и интерпретации результатов.

Однако нет необходимости использовать одну и ту же модель в каждой задаче. Различные модели могут быть предпочтительными в зависимости от таких факторов, как сложность задачи, стоимость и время отклика. OpenAI также предлагает обратить внимание на сложность задачи при выборе, баланс между задержкой и стоимостью.

Инструменты и API

Инструменты позволяют агенту взаимодействовать с внешними системами. Инструменты для корпоративного агента могут быть подключены к таким системам, как CRM, ERP, база данных, электронная почта, файловая система календаря, внутренняя информационная база веб-поиска. Процессы, которые агент может выполнять, во многом зависят от возможностей, которые предлагают транспортные средства.

Память

Память может защитить необходимую информацию между задачей агента или различными взаимодействиями. Например, агент по обслуживанию клиентов может использовать информацию в текущем интервью в ближайшее время. Конкретная информация о пользователе или процессе может храниться дольше в более продвинутых системах.

Оркестрация

ОркестрацияЭто относится к тому, как агент управляет различными компонентами. Связь между моделью, транспортными средствами, памятью, источниками данных и другими агентами может управляться с помощью слоя оркестрации.

В чем разница между чат-ботом и агентом искусственного интеллекта?

Основное различие между чатботом и агентом ИИ заключается в том, что система не только выдает ответы, но и не может выполнять транзакции в соответствии с целью.

Агент; Цель пользователя → Планирование → Сбор информации → Использование автомобиля → Действие → Выполняет длительный процесс в виде результата.

Например: «Опишите этот текст». Для запроса может быть достаточно чат-бота.

Однако:

Проанализировав этот отчет, выявив важные финансовые изменения, сравните с соответствующими данными в компании и подготовьте отчет, который я могу отправить своему менеджеру.

В качестве задачи может потребоваться больше инструментов и многоэтапных транзакций.

Как использовать агентные системы?

Область использования систем на основе агентов может варьироваться в зависимости от инструментов и разрешений, предоставленных агенту. Они могут использоваться в работе, которая состоит из нескольких этапов и содержит неструктурированную информацию.

Агенты искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения

Разработка программного обеспечения является одной из областей, где ИИ-агент использует выделяется. Кодирующий агент может исследовать базу кода, находить соответствующие файлы, вносить изменения в код, запускать тесты, анализировать ошибки, применять новые изменения.

Например, разработчик; «Найти и исправить ошибку проверки на экране записи пользователя». При этом он может определить файлы, на которых агент имеет кодовую базу, изменить и запустить тест. Основным отличием здесь является многоступенчатое выполнение задачи на коде, а не только генерация кода агента.

Агенты искусственного интеллекта в обслуживании клиентов

Обслуживание клиентов - это еще одна область, где можно использовать агентов. Агент по обслуживанию клиентов:

1. Понять спрос клиента.

2. Вы можете найти аккаунт клиента.

3. Вы можете просмотреть историю заказов или транзакций.

4. Может контролировать политику компании.

5. Определите подходящее решение.

6. Если есть разрешение, он может выполнить процесс.

7. При необходимости он может передаваться представителю человека.

Этот подход особенно похож на многие, но каждый может быть использован в требованиях клиентов, требующих различного контекста.

Использование ИИ-агента в исследованиях

Исследовательские агенты могут использоваться для изучения различных источников данных и ответа на вопрос. Например:

В последний период наши оппоненты объявили, что продукты искусственного интеллекта исследуются и сравниваются общие черты.

В качестве задачи агент может искать в Интернете, изучать различные ресурсы и вносить полученную информацию в отчет. Однако результаты, полученные исследовательскими агентами, должны быть переданы через сварочный контроль, особенно для принятия критических решений.

Агенты искусственного интеллекта в анализе данных

В процессах анализа данных агенты могут быть подключены к базам данных или инструментам анализа. Например:

За последние шесть месяцев проанализируйте, почему продажи падают.

При задании агент может ставить под сомнение необходимые данные, сравнивать результаты и формировать отчеты. Успех агента здесь зависит не только от способности естественного языка, качества источников данных, разрешений на доступ и точности проведенного анализа.

Как создать агента искусственного интеллекта?

Для создания ИИ-агента, во-первых, необходимо четко определить, что будет делать агент.

Определить цель использования

На первом этапе следует определить, какая проблема будет решена. Например:

• Управление запросами клиентов

• Инвестировать во внутренние документы

• Код обзора

• Подготовка докладов

• Анализ данных о продажах

Можно выбрать конкретную область использования, например.

OpenAI и Anthropic рекомендуют оценить, действительно ли проблема нуждается в агенте перед использованием агента и избежать ненужной архитектурной сложности.

Написать инструкцию для агента

Определение задачи агента должно быть четким. Такие инструкции помогают определить границы поведения агента.

Быстрый пример:

Вы являетесь агентом по поддержке клиентов нашей компании. Анализ требований клиентов. Используйте только правила и инструменты компании, которые вам предоставлены. Прогноз на тему, которую вы знаете. Выполнять операции без согласия пользователя или уполномоченного сотрудника в сделках с высокой отдачей, таких как возмещение".

Описание Инструменты

Инструменты, требуемые агентом, должны быть определены. Например, агент по обслуживанию клиентов; может быть предоставлен вызов клиента, запрос заказа, запрос статуса доставки, инструменты создания записей поддержки. Важно, чтобы в систему не добавлялись инструменты, не нуждающиеся в использовании агента, ограничивающие область авторизации.

Создание тестовой среды

Агент должен быть протестирован непосредственно с различными сценариями, прежде чем приниматься в производственную среду. Например, для агента по обслуживанию клиентов: обычный запрос клиента, недостающая информация, неверная информация о клиенте, транзакция, требующая авторизации, противоречивые данные, вредоносная инструкция. Антропик, В нем подчеркивается важность комплексных испытаний и соответствующих мер безопасности путем указания на то, что агенты могут приводить к увеличению ошибок и расходов.

Один агент, несколько агентов?

Нет необходимости в нескольких архитектурах агентов каждой системы.

Единая агентская система

Агент в цельной системе пытается выполнить задачу с помощью различных инструментов. Например, исследовательский агент: Поиск → Обзор ресурсов → Сравнение информации → Подготовка отчета может управлять собой. Поскольку эта структура проще, процесс разработки и тестирования также может быть проще.

Система множественных агентов

Система множественных агентов Различные задачи могут быть распределены между различными агентами. Например:

Управляющий агент

↓

Исследовательский агент + агент анализа данных + агент отчетности

Архитектура может быть создана в форме.

Агент анализа данных может изучать числовые данные при сборе ресурсов агента исследования. Репортер может объединить результаты. Anthropic предлагает оценку различных архитектур в соответствии со сценарием использования от однозанятых систем до множественной оркестрации агентов.

Разница между агентным рабочим процессом и агентом ИИ

Важно разделить понятия потока и агента в системах на основе агентов.

Процесс подряд в значительной степени предопределен.

Например:

Текст → Абстракт → Перевод → Перевод → Тэги Kayde

Может быть определен кодом последовательности процесса, как.

В агентной системе модель может решать, какой шаг и транспортное средство будут использоваться более динамично в соответствии с текущим состоянием задачи.

Используется ли агент для каждой работы?

Классическая автоматизация или простая задача с конкретными шагами Домой Может быть удобнее. Google Cloud также заявляет, что агентский подход не всегда необходим в заранее определенных задачах, таких как абстрагирование документов, перевод или классификация.

Агенты больше:

• Открытые задачи

• Многоэтапные процессы

• Работа, требующая принятия решений

• Работа с едиными данными

• Процессы, в которых установленные правила остаются недостаточными

могут быть оценены.

Преимущества агентов искусственного интеллекта

Важнейшим преимуществом агентов искусственного интеллекта является то, что производительный искусственный интеллект может использоваться только при реализации определенных задач, которые считаются инструментом генерации контента.

Управление многошаговыми задачами

Агенты могут выполнять задачу, разделяя несколько этапов вместо одного процесса.

Работа с транспортными средствами

APIБазы данных и корпоративный программный агент могут быть включены в рабочую область.

Используйте необнаруженные данные

Он может обрабатываться на текстах, документах, электронных письмах и аналогичных данных.

Сокращение вмешательства человека

Некоторые процессы, которые повторяются в правильно спроектированных процессах, могут быть автоматизированы. Однако эти преимущества зависят от реализации средства в правильной области применения и надежного тестирования.

Риски агентов искусственного интеллекта

Обработка агентов во внешних системах может создавать различные требования безопасности и управления по сравнению с классическими системами чата.

Риск совершения сделок с дезинформацией

Агент На основе дезинформации Если инструмент используется, ошибка может быть перемещена на следующий шаг.

Поэтому в критических процессах могут использоваться механизмы проверки результатов.

Вопрос об авторизации

Какие данные агент может получить и какие процессы могут быть ограничены.

NIST фокусируется на разработке стандартов и протоколов для вопросов безопасности, идентификации и авторизации, поэтому агенты ИИ могут использоваться безопасно. Стандарты AI AgentЯ начал в 2026 году.

Быстрый риск инъекции

Если агент считывает данные из внешних источников, вредоносных инструкций или Быстрое введение Нападения можно обнаружить. Поэтому каждая информация, полученная извне, не должна рассматриваться как надежная инструкция, а данные должны быть отделены от инструкций.

Утверждение человеком

Для финансовых операций, стирания данных, критических изменений системы или других высокоэффективных процессов человеческое одобрение добавлено. Этот подход может создать механизм управления в критических точках без полного устранения отономи.

Что следует учитывать при использовании агента искусственного интеллекта?

Недостаточно сосредоточиться только на производительности модели при разработке или использовании агента искусственного интеллекта.

Ограничить полномочия агента

Агент не должен иметь доступ к системам, которые не требуются. Например, агент, который будет читать только статус заказа, может не иметь полномочий удалять заказ.

Использование механизма одобрения в критических сделках

Для сложных операций может быть добавлено одобрение человека.

Оценка результатов

Он должен быть протестирован не только для того, чтобы правильно ответить агенту, но и для того, чтобы правильно выполнить задачу.

Антропик утверждает, что оценки агентов могут быть более сложными, чем классические оценки LLM, из-за их использования в качестве инструмента, изменения статуса и поведения в соответствии с промежуточными результатами.

Регистрация сделок Золото

В частности, какие средства агента в корпоративных системах следует отслеживать при его использовании и какие процессы выполняются.

Эти записи могут позаботиться об анализе ошибок и оценке системы.

Будущее агентов искусственного интеллекта

Разработка агентов искусственного интеллекта не ограничивается более мощными моделями. Значительная область разработки, где агенты могут безопасно общаться с различными программами, источниками данных и другими агентами.

Инициатива по стандартам агентов ИИ, запущенная в 2026 году, фокусируется на таких вопросах, как безопасное использование, идентификация, авторизация и совместимость между различными системами.

Поэтому в дальнейшем системы агентов ИИ оцениваются не только в чат-интерфейсах, но и как ожидаемая область разработки, где компании работают в более комплексных системах, работающих с существующими программными инфраструктурами. OpenAI также утверждает, что агенты расширяются до выполнения более долгосрочных и многоступенчатых задач, чем короткие взаимодействия.

Но это не значит, что система более автономна, она автоматически лучше. Чтобы быть пригодным для задач агентной архитектуры, достаточно проверить и Необходимые пределы безопасностиСоздание необходимо.