Какво е агентен изкуствен интелект?

Накратко: агентните системи не просто отговарят на въпроси – те планират, действат и се движат към целите с минимален надзор. Те извикват инструменти, преглеждат данни, координират подзадачи и дори си сътрудничат с други агенти, за да постигнат резултати. Това е заглавието. Интересното е как това работи на практика – и какво означава за екипите днес. 

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Какво е мащабируемост на изкуствения интелект
Научете как мащабируемият изкуствен интелект поддържа растежа, производителността и надеждността.

🔗 Какво е изкуствен интелект
Разберете основните концепции, възможности и бизнес приложения на изкуствения интелект в реалния свят.

🔗 Какво е обясним ИИ
Открийте защо обяснимият изкуствен интелект подобрява доверието, съответствието и по-добрите решения.

🔗 Какво е треньор по изкуствен интелект
Разгледайте какво правят обучителите по изкуствен интелект, за да усъвършенстват и контролират моделите.

Какво е Agentic AI - опростената версия 🧭

Какво е агентният ИИ накратко: това е ИИ, който може автономно да решава какво да прави, за да постигне цел, а не просто да отговаря на подкани. С неутрална по отношение на доставчиците терминология, той съчетава разсъждения, планиране, използване на инструменти и обратна връзка, така че системата да може да премине от намерение към действие - повече „свърши работа“, по-малко „назад-назад“. Дефинициите от основните платформи са съгласувани по следните точки: автономно вземане на решения, планиране и изпълнение с минимална човешка намеса [1]. Производствените услуги описват агенти, които оркестрират модели, данни, инструменти и API, за да изпълняват задачи от край до край [2].

Помислете за способен колега, който прочита заданието, събира ресурси и постига резултати – с обратна връзка, а не с водене на ръка.

Какво прави агентният ИИ добър ✅

Защо е тази свръхестественост (а понякога и тревожност)? Няколко причини:

• Фокус върху резултата: Агентите превръщат целта в план, след което изпълняват стъпките, докато не бъдат готови или докато не започнат работа на въртящ се стол без блокиране за хората [1].

• Използване на инструменти по подразбиране: Те не се ограничават само до текст; те извикват API, заявяват бази знания, извикват функции и задействат работни потоци във вашия стек [2].

• Модели на координатори: Супервайзорите (известни още като рутери) могат да възлагат работа на специализирани агенти, подобрявайки производителността и надеждността при сложни задачи [2].

• Цикли за рефлексия: Силните настройки включват логика за самооценка и повторен опит, така че агентите да забележат кога са се отклонили от курса и да го коригират (помислете: планиране → действие → преглед → прецизиране) [1].

Агент, който никога не разсъждава, е като сателитна навигация, която отказва да преизчислява - технически добре, на практика досадно.

Генеративно срещу агентивно - какво наистина се промени? 🔁

Класическият генеративен ИИ реагира прекрасно. Агентният ИИ дава резултати. Разликата е в оркестрацията: многоетапно планиране, взаимодействие със средата и итеративно изпълнение, обвързано с постоянна цел. С други думи, ние добавяме памет, инструменти и политики, така че системата да може да прави , а не просто да казва [1][2].

Ако генеративните модели са умни стажанти, агентните системи са младши сътрудници, които могат да преследват формулярите, да извикват правилните API и да доведат работата до финалната линия. Може би е леко преувеличено, но разбирате атмосферата.

Как работят агентните системи „под капака“ 🧩

Ключови градивни елементи, за които ще чуете:

1. Превод на целта → брифът се превръща в структуриран план или графика.

2. Цикъл „Планиращ–изпълнител“ → избира следващото най-добро действие, изпълнява, оценява и итерира.

3. Извикване на инструменти → извикване на API, извличане, интерпретатори на код или браузъри, за да се повлияе на света.

4. Памет → краткосрочно и дългосрочно състояние за пренасяне на контекста и учене.

5. Супервайзор/рутер → координатор, който възлага задачи на специалисти и прилага политики [2].

6. Наблюдаемост и предпазни мерки → следи, политики и проверки за поддържане на поведението в определени граници [2].

Ще видите също агентна RAG : извличане, което позволява на агент да реши кога да търси, какво да търси и как да използва резултатите в рамките на многоетапен план. По-малко модна дума, по-скоро практично надграждане на основния RAG.

Приложения в реалния свят, които не са просто демонстрации 🧪

• Корпоративни работни процеси: сортиране на заявки, стъпки за обществени поръчки и генериране на отчети, които попадат в правилните приложения, бази данни и политики [2].

• Софтуерни и информационни операции: агенти, които отварят проблеми, свързват табла за управление, стартират тестове и обобщават разликите - с лог файлове, които вашите одитори могат да следят [2].

• Операции с клиенти: персонализирано обслужване, актуализации на CRM, търсене в базата знания и отговори, съответстващи на изискванията, обвързани с наръчници [1][2].

• Проучване и анализ: сканиране на литература, почистване на данни и възпроизвеждащи се тетрадки с одитни следи.

Един бърз, конкретен пример: „агент по продажбите“, който чете бележка от среща, актуализира възможността във вашата CRM система, изготвя последващ имейл и регистрира дейността. Без драма - просто по-малко дребни задачи за хората.

Инструментален ландшафт - кой какво предлага 🧰

Няколко общи отправни точки (не са изчерпателни):

• Amazon Bedrock Agents → многостъпкова оркестрация с интеграция на инструменти и база знания, плюс модели на надзор и предпазни мерки [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, наблюдаемост и функции за сигурност за планиране и изпълнение на задачи с минимална човешка намеса [1].

Има изобилие от рамки за оркестрация с отворен код, но който и маршрут да изберете, едни и същи основни модели се повтарят: планиране, инструменти, памет, надзор и наблюдаемост.

Сравнение на моментни снимки 📊

Истинските отбори така или иначе обсъждат тези неща - третирайте това като карта с насоки.

Цените варират в зависимост от употребата; винаги проверявайте страницата с цените на доставчика.

Архитектурни модели, които всъщност ще използвате повторно 🧱

• Планиране → изпълнение → размисъл: планиращият скицира стъпките, изпълнителят действа, а критикът преглежда. Изплакнете и повторете, докато приключите или ескалирате [1].

• Супервайзор със специалисти: координатор насочва задачи към нишови агенти - изследовател, програмист, тестер, рецензент [2].

• Изпълнение в пясъчни кутии: инструментите за код и браузърите се изпълняват в ограничени пясъчни кутии със строги разрешения, регистрационни файлове и ограничения за таблици за прекъсване на работата (kill-switches-table) за производствените агенти [5].

Малко признание: повечето екипи започват с твърде много агенти. Изкушаващо е. Започнете с минимално добавяне на роли само когато показателите показват, че имате нужда от тях.

Рискове, контрол и защо управлението е важно 🚧

Агентният ИИ може да върши реална работа, което означава, че може да причини и реални щети, ако е неправилно конфигуриран или отвлечен. Фокусирайте се върху:

• Бързо инжектиране и отвличане на агенти: когато агентите четат ненадеждни данни, злонамерени инструкции могат да пренасочат поведението. Водещи институти активно проучват как да оценят и смекчат този клас риск [3].

• Разкриване на поверителността: по-малко „практическа намеса“, повече разрешения – внимателно картографиране на достъпа до данни и самоличността (принцип на най-малките привилегии).

• Зрялост на оценката: не се отнасяйте с голямо внимание към лъскавите резултати от бенчмарковете; предпочитайте оценки на ниво задача, които могат да се повтарят и са обвързани с вашите работни процеси.

• Рамки за управление: съобразете се със структурирани насоки (роли, политики, измервания, смекчаване), за да можете да демонстрирате надлежна проверка [4].

За технически контрол, комбинирайте политиката с пясъчник : изолирайте инструменти, хостове и мрежи; регистрирайте всичко; и по подразбиране забранете всичко, което не можете да наблюдавате [5].

Как да започнем да строим - прагматичен контролен списък 🛠️

1. Изберете платформа за вашия контекст: ако сте задълбочено запознати с AWS или Google Cloud, техните агенти предлагат гладки интеграции [1][2].

2. Първо дефинирайте предпазни мерки: входни данни, инструменти, обхват на данните, списъци с разрешени данни и пътища за ескалация. Свържете действията с висок риск с изрично потвърждение [4].

3. Започнете с тясна цел: един процес с ясни ключови показатели за ефективност (спестено време, процент на грешки, процент на постигнати резултати по SLA).

4. Инструментирайте всичко: трасирания, регистрационни файлове за извиквания на инструменти, показатели и вериги за обратна връзка от човека [1].

5. Добавете размисъл и повторни опити: първите ви победи обикновено идват от по-умни цикли, а не от по-големи модели [1].

6. Пилотен проект в пясъчник: изпълнение с ограничени разрешения и мрежова изолация преди широко разпространение [5].

Накъде се движи пазарът 📈

Доставчиците на облачни услуги и предприятията се насочват силно към агентни възможности: формализиране на многоагентни модели, добавяне на функции за наблюдаемост и сигурност и извеждане на политиките и идентичността на първо място. Ключовият момент е преминаването от асистенти, които предлагат, към агенти, които правят това - с предпазни мерки, които ги държат в рамките на границите [1][2][4].

Очаквайте повече агенти, специфични за дадена област - финансови операции, ИТ автоматизация, продажби - с развитието на примитивните платформи.

Капани, които трябва да се избягват - нестабилните части 🪤

• Твърде много открити инструменти: колкото по-голям е инструменталният пояс, толкова по-голям е радиусът на взрива. Започнете с малки инструменти.

• Няма път на ескалация: без човешко предаване на информацията, агентите се въртят в цикъл – или още по-лошо, действат уверено и погрешно.

• Тунелно виждане за бенчмарк: създайте свои собствени оценки, които отразяват вашите работни процеси.

• Пренебрегване на управлението: определяне на отговорници за политики, прегледи и „червени екипи“; съпоставяне на контролите с призната рамка [4].

ЧЗВ светкавичен кръг ⚡

Агентният ИИ просто RPA с LLM ли е? Не съвсем. RPA следва детерминистични скриптове. Агентните системи планират, избират инструменти и се адаптират в движение - с несигурност и обратна връзка [1][2].
Ще замести ли хората? Той облекчава повтарящите се, многоетапни задачи. Забавната работа - преценка, вкус, преговори - все още е човешка.
Нуждая ли се от мултиагентна работа от първия ден? Не. Много победи идват от един добре инструментализиран агент с няколко инструмента; добавете роли, ако вашите показатели го оправдават.

Твърде дълго не го прочетох 🌟

Какво е агентният ИИ на практика? Това е конвергираният стек от планиране, инструменти, памет и политики, който позволява на ИИ да премине от разговор към задача. Стойността се проявява, когато се поставят тесни цели, се поставят предпазни мерки рано и се инструментализира всичко. Рисковете са свързани с отвличане на реалност, разкриване на поверителност, нестабилни оценки - затова се опрете на установени рамки и пясъчник. Изграждайте малки проекти, измервайте обсесивно, разширявайте се с увереност [3][4][5].

Референции

1. Google Cloud - Какво е агентен ИИ? (определение, концепции). Връзка

2. AWS - Автоматизирайте задачи във вашето приложение, използвайки AI агенти. (Документация на Bedrock Agents). Връзка

3. Технически блог на NIST - Укрепване на оценките за отвличане на агенти с изкуствен интелект. (риск и оценка). Връзка

4. NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF). (управление и контрол). Връзка

5. Институт за безопасност на изкуствения интелект в Обединеното кралство - Инспекция: Пясъчник (техническо ръководство за пясъчник). Връзка

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас