Попри те, що обидві технології можуть працювати разом, ІТ-директорам варто чітко розрізняти агентів ШІ та агентний штучний інтелект. Це допоможе уникнути гіперболізованих обіцянок від постачальників та краще контролювати ризики.
Що ж таке AI-агенти, а що — агентний ШІ? Попит на впровадження AI-агентів зростає, а агентний штучний інтелект (agentic AI) тільки зароджується. Водночас навколо цих термінів виникає плутанина: часто їх вживають як синоніми. Але фахівці підкреслюють — це різні, хоч і споріднені технології.
AI-агенти — це інструменти, які виконують конкретні завдання в межах ІТ-системи організації. Вони мають чітко задану функцію, працюють у вузькому контексті й не здатні суттєво навчатися або змінювати свою поведінку. Агентний ШІ, натомість, — це більш широка технологічна концепція, яка об’єднує кілька агентів та інші ШІ-інструменти, щоб створити автономні системи. Такі системи здатні самостійно ставити цілі, навчатися з досвіду та приймати рішення в різних контекстах.
За словами Нуми Дхамані, керівниці напряму машинного навчання у компанії iVerify, справжній агентний ШІ передбачає наявність довгострокової пам’яті, здатність до самоаналізу, адаптації, самостійного вибору завдань і визначення порядку їх виконання. Вона пояснює, що агентні системи можуть змінювати свої пріоритети, вміють мислити у різних доменах, робити самоаналіз і запускати цикли самовдосконалення.
Джим Олсен, технічний директор компанії ModelOp, що розробляє рішення для управління ШІ, пропонує мислити в аналогії з командою: агенти — це гравці з певним інструментом чи навичкою, а агентний ШІ — це команда, тренер і стратегія одночасно. Схожий підхід пропонує Луїс Гутьєррес, директор з питань ШІ у Constant Contact. Він називає агентним ШІ шаром координації, який управляє кількома агентами, об’єднуючи їх дії для досягнення ширших цілей.
Попри обіцянки автономії, ІТ-директори мають бути обережними. Багато постачальників видають звичайні чат-боти з функцією пошуку за агентного ШІ. Інколи це просто бот, який знаходить документи чи запускає калькулятор, але це ще не автономна система. У деяких випадках продавці обіцяють “агентні” функції, яких у продукті немає, або не можуть пояснити, як працює їхній інструмент. Це має викликати тривогу. Якщо вам не можуть чітко пояснити, як працює система — ставте запитання. Часто за красивими словами ховається звичайний автоматизований сценарій.
Починаючи використовувати навіть базові агентні системи, компанії мають враховувати нові виклики. Потрібно моніторити та аудитувати дії агентів, враховувати складність координації між різними агентами і бути обережними з ризиками витоку даних при взаємодії між агентами. Наприклад, агент, що має доступ до бази з персональними даними, може передати їх іншому агенту, що має доступ до Slack, і ці дані опиняться у відкритому каналі.
На думку Олсена, майбутнє за так званими “SLM” — маленькими мовними моделями, спеціально натренованими на вузькі завдання. Такі агенти будуть нагадувати висококваліфікованих працівників: програмістів, аналітиків чи менеджерів проєктів, які добре знаються на своїй справі.
Нума Дхамані радить починати обережно, обираючи обмежені й низькоризикові сценарії, встановлюючи агентам режим лише читання або пропозицій, без виконання дій, і поступово збільшуючи автономність лише після досягнення стабільних результатів.
Агентний ШІ — це складна, але перспективна технологія. Вона відкриває нові горизонти автономної автоматизації, але водночас вимагає глибокого розуміння, чіткого контролю та обережного впровадження. ІТ-директори мають ретельно відрізняти хайп від реальності та не купувати “чарівні системи”, які насправді є звичайними ботами з хорошим маркетингом.
Авторка: Дар’я Бровченко
Немає коментарів:
Дописати коментар
Примітка: лише член цього блогу може опублікувати коментар.