Сегодняшний мир охвачен волной энтузиазма и смятения в отношении ИИ-агентов и больших языковых моделей. Многие из нас, включая меня, часто используют эти инструменты неверно, не понимая их потенциала и механизмов работы. В этой статье я хочу детально разобрать концепцию агентного ИИ, понять, чем он отличается от обычного использования таких инструментов, как ChatGPT, и как вы можете внедрить эту систему в свою практику, чтобы повысить эффективность работы.
## Большие языковые модели: что это такое?
Большие языковые модели (LLMs) в первую очередь являются предсказателями шаблонов. При введении запросов они по сути предсказывают следующее слово, добавляя его к новому запросу, и эта последовательность продолжается. Однако важно отметить, что LLM не редактируют свои ответы — это похоже на написание эссе с первого раза без возможности правки. Если вы запрашиваете создание плана запуска продукта, модель выдаст результат, но это будет лишь первая версия, без возможности переосмыслить или откорректировать ответ. Это отличается от нашего человеческого процесса выполнения задач, который включает стадии черновика, отзыва, доработки и финализации.
## Комплексный ИИ: многоагентные цепочки
Агентный ИИ позволяет значительно улучшить качество работы путем объединения нескольких вызовов LLM, каждый из которых выполняет определённую роль. Например, можно создать систему, состоящую из трёх агентов: первый — агент-чертёжник, который создает начальный черновик, второй — агент-отзывщик, который предоставляет структурированную обратную связь, и третий — агент-редактор, который вносит изменения на основе этой обратной связи. Эта структура напоминает командную работу, где один участник создает, другой оценивает, а третий дорабатывает содержание.
## Кто такие ИИ-агенты?
В своей основе ИИ-агент — это автономная система, выполняющая задачи на основе заданной цели. Эти агенты могут принимать решения, взаимодействовать с инструментами, API или другими агентами для достижения результата. Они могут быть различными: от виртуальных помощников, таких как Siri и Google Assistant, до чат-ботов, обслуживающих клиентов на веб-сайтах, и автоматизаций, регулярно обрабатывающих данные из CRM. Каждый из них выполняет свою задачу без необходимости постоянного управления.
## Стратегия построения умных систем
Теперь, когда мы понимаем, кто такие агенты, нам стоит перейти к тому, как можно по-новому подойти к их созданию. Первым шагом можно считать осознание, что одна LLM не должна рассматриваться как единая монолитная система. Каждый компонент может выполняться отдельным агентом. Кроме того, не все агенты требуют использования LLM; некоторые достаточно просто выполнять определённые функции, например, собирать данные. В качестве примера в процессе планирования подкаста могут работать несколько агентов: агент-тема, агент-исследователь, агент-сценарист и другие, каждый из которых отвечает за свою область.
## Оркестратор агентов
Причина, по которой агентный ИИ становится важным в наше время, заключается в необходимости более сложного подхода — оркестрирования агентов. Это мета-агент, который управляет рабочим процессом, основываясь на заданной цели. Например, если вам нужно написать полный пост для блога, оркестратор может определить, какие агенты использовать, в каком порядке, и какое количество итераций потребуется для завершения задачи.
## Заключение
Агентный ИИ открывает новые горизонты в использовании технологий, позволяя создать многоразовые рабочие процессы и более умные выходные данные при минимальном вводе. Он превосходит традиционное понимание технологий, позволяя нам взглянуть на системы как на отдельные модули, взаимодействующие друг с другом. Подумайте, как вы можете использовать такой подход в своей работе — это не только умнее, но и более масштабируемо.
