Агентний ШІ: від співпілота до автопілота

Штучний інтелект переходить від концепції "співпілота" до "автопілота". Розвиток генеративного штучного інтелекту все більше фокусується на "агентному ШІ" — використанні ШІ-агентів, які виконують завдання автономно, дотримуючись заданих параметрів або досягаючи цілей, встановлених користувачем.

Введення агентів

Агентний ШІ не є новиною, але стає дедалі більш складним. У своїй базовій формі він є інструментами, створеними для виконання завдань, таких як відповіді на запити за сценарієм, як це роблять чат-боти, або пошук інформації в Інтернеті. Ці функції обмежені, оскільки не потребують подальших дій без додаткового вводу. Такі реактивні системи ШІ працюють лише на програмованих відповідях.

Однак, більш складні ШІ-агенти, які володіють автономією та адаптивністю, існували вже досить давно. Вони керують термостатами в домівках та автоматизують виробничі процеси.

Ці технології, однак, швидко розвиваються, вийшовши за межі простого збору та доставки інформації або виконання окремих завдань. ШІ-агенти, що працюють на основі великих мовних моделей (LLM), можуть аналізувати дані, вчитися на них і приймати рішення на основі як запрограмованих правил, так і отриманої через взаємодію з навколишнім середовищем інформації.

Такий адаптивний ШІ може виконувати все більш складні дії для досягнення мети та без чітко визначеного шляху. Використовуючи передове машинне навчання та нейронні мережі, він може розуміти контекст, аналізувати та реагувати на динамічні ситуації, вчитися на досвіді і використовувати розв’язування проблем і логічне мислення для прийняття стратегічних рішень.

Прогнозуючі можливості на основі статистичного аналізу історичних даних додають ще один рівень, дозволяючи ШІ-агентам планувати, автоматизувати і виконувати завдання, а також приймати обґрунтовані рішення з конкретними цілями. Вони виконують свої завдання після отримання природного мовного запиту без постійного вводу від користувача. Також їх можна налаштувати на перевірку власної роботи в ітераційному процесі, що підвищує якість і надійність.

Фундаментальні основи для розвитку

Кілька факторів зробили ШІ-агентів одночасно потужнішими й доступнішими. Генеративний ШІ відкрив шлях до взаємодії з машинами через природну мову, що особливо важливо для нетехнічних користувачів. Людина формулює запит, генеративний ШІ його інтерпретує, а спеціалізована система виконує завдання.

Як зазначає Google, генеративний ШІ — лише частина великої екосистеми. Інші технології — прогнозувальний, візуальний і розмовний ШІ — відіграють ключову роль у створенні складних агентів.

Паралельно відбувся прорив в обчислювальних потужностях і обсягах пам’яті, що дозволило створювати великі мовні моделі та складніші алгоритми машинного навчання. ШІ краще розуміє контекст, запам’ятовує взаємодії й навчається на більших обсягах даних.

Ці технологічні основи стали базою для розвитку агентного ШІ. Простота використання прискорює поширення, а сам ШІ пришвидшує інновації: він оптимізує власну роботу, навчається на результатах і генерує нові ітерації дедалі швидше.

Гіперболізм чи реальність?

Агентні системи вже здатні аналізувати дані, допомагати з прийняттям рішень і частково виконувати завдання, що раніше робили люди. Але про повну автономію поки не йдеться.

Кассі Козирков, засновниця Decision Intelligence, підкреслює: сьогодні агенти найкраще справляються з рутинними завданнями, які мають чітко визначені, повторювані процеси й не потребують креативності.

Попри високий потенціал, реальність складніша. Паскаль Борне, експерт із автоматизації й автор книги «Агентний штучний інтелект», наголошує на розриві між очікуваннями та фактичними можливостями. Навіть коли завдання сформульоване чітко, агенти ще не здатні повністю виконати його від початку до кінця — особливо у складних чи нових ситуаціях — без втручання людини.

Борне порівнює розвиток агентів з еволюцією автопілотів: у транспорті є п’ять рівнів автономії — від повного ручного управління до повної автономності. Наразі безпілотники перебувають між другим і четвертим рівнями залежно від умов. Аналогічно, ШІ-агенти здебільшого функціонують на рівнях два або три, деякі вузькоспеціалізовані — на четвертому. П’ятий рівень, коли агент повністю розуміє, планує і виконує складні завдання без участі людини, поки лишається теорією.

Попри це, ключові компоненти для повної автономії вже існують. Залишається лише зібрати їх у єдину ефективну систему.

Функціональні застосування

Агентний ШІ уже проникає в різні галузі, але його потенціал — універсальний. Як каже Борне, агент не обмежується якимось одним департаментом. Він застосовується скрізь, де є «тертя» — повторювані, неефективні процеси, що потребують оптимізації.

Наразі агенти найчастіше використовуються для внутрішніх задач: автоматизації, підвищення ефективності, зниження витрат. Їх основна функція — покращення досвіду працівників і клієнтів.

Звіт UK Finance та Accenture за 2025 рік зазначає, що в найближчому майбутньому більшість застосувань агентного ШІ будуть орієнтовані на одного агента, який підвищує продуктивність, а не на генерацію прибутку.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело