Що насправді можуть робити AI-агенти?

Усі говорять про потенціал штучного інтелекту, особливо мовних моделей (LLM). Сьогодні AI-компанії виглядають інакше — з безліччю можливостей. Але ці розмови часто абстрактні, як: «Ваша компанія стане кращою, якщо використовувати більше софту». Це ні про що.

Цей текст пояснює, як реально працюють AI-агенти, дає приклади й показує, як вони підсилюють системи. Якщо система погано спроєктована, агент тільки погіршить ситуацію. Справжня AI-компанія — та, що робить софт із фанатичною увагою до деталей.

Після прочитання ви зможете чітко говорити про впровадження LLM і агентів — без порожніх гасел.

Як працюють агенти?

LLM — це API-запит із контекстом. Наприклад: «Як впровадити LLM у компанії?» Модель читає запит і формує відповідь.

Перше — агенти використовують LLM для оцінки контексту і видачі результату.

«Промпт-інженерія» — це створення контексту для потрібних відповідей. Наприклад, In-Context Learning (ICL) — подають кілька прикладів, щоб модель зрозуміла завдання. Щоб виявити шахрайство, дають приклади з мітками «так» або «ні».

Створення правильного контексту — складна справа. Наприклад, на питання: «Хто стане наступним мером Нью-Йорка?» — відповідь ще невідома, тож її не включиш у запит.

Тут допомагає інтеграція з пошуком — OpenAI чи Anthropic можуть підтягнути відсутню інформацію з вебу.

Друге — агенти використовують LLM, щоб запропонувати інструменти й додати їхні результати в контекст.

Модель сама інструменти не викликає — це робить зовнішній софт. Програміст визначає доступні інструменти, LLM радить, що застосувати, програма виконує виклик і додає відповідь у контекст.

LLM лише читає контекст і пише текст. Агент — це програма, яка керує всім іншим.

Третє — агенти контролюють інструменти через правила: обмеження викликів, погодження з людиною, перевірки прав, виявлення аномалій, ескалацію.LLM ненадійні для важливих рішень — цим займається агент.

Четверте — агенти підтримують пам’ять, запускають робочі процеси, перевіряють системи — усе, щоб контекст був точним.

Приклад 1: Підтримка клієнтів

AI-агенти часто стартують у підтримці. Починають із простих запитів, далі — складніші.

Агент отримує звернення, перевіряє історію клієнта, повертає кошти за правилами, закриває акаунти. У контексті — політики й інструкції. Якщо не справляється — передає людині. Важливий постійний моніторинг і контроль якості. Людина лишається ключовою — для складних випадків і підтримки якості. Це серйозний продукт, який потребує команди.

Приклад 2: Тріаж багів

Коли надходить баг-репорт, треба швидко оцінити серйозність. Критичні — негайно, інші — менш термінові. Агент приймає тікети, відкриває інциденти, перевіряє логи, отримує метрики, тимчасово вимикає функції, об'єднує дублікати. Має резервних LLM-провайдерів.

Агент оцінює вплив, пропонує пояснення, генерує перший звіт, допомагає з відновленням. Але остаточне рішення — за людьми.

Процес вимагає ітерацій, перевірок і людського контролю.

Чи агенти — це й є сучасний AI?

Якщо агент — це LLM + софт, то майже всі сучасні AI-рішення — це агенти. Назви можуть різнитися, суть одна.

Висновки

LLM і агенти — потужні інструменти для зміни продуктів і сервісів. Але це не магія. Вони не відновлять базу, не створять дані з повітря, не вирішать проблеми доступу. Магія — лише у поєднанні з розумним дизайном.

Програмне забезпечення — це логіка. Саме вона відкриває реальні можливості.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело