Що таке агентний ШІ?

Коротка версія: агентні системи не просто відповідають на запитання — вони планують, діють та виконують ітерації для досягнення цілей з мінімальним наглядом. Вони викликають інструменти, переглядають дані, координують підзавдання і навіть співпрацюють з іншими агентами для досягнення результатів. Це заголовок. Цікаво те, як це працює на практиці — і що це означає для команд сьогодні. 

Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:

🔗 Що таке масштабованість ШІ
Дізнайтеся, як масштабований штучний інтелект підтримує зростання, продуктивність та надійність.

🔗 Що таке ШІ
Розумійте основні концепції, можливості та реальні бізнес-застосування штучного інтелекту.

🔗 Що таке пояснимий ШІ
Дізнайтеся, чому зрозумілий штучний інтелект покращує довіру, відповідність вимогам та кращі рішення.

🔗 Що таке тренер зі штучного інтелекту
Дізнайтеся, що роблять тренери зі штучного інтелекту для вдосконалення та контролю моделей.

Що таке агентський ШІ – спрощена версія 🧭

Що таке агентний ШІ одним словом: це ШІ, який може автономно вирішувати, що робити далі для досягнення мети, а не просто відповідати на підказки. Якщо говорити нейтральною для постачальника термінологією, він поєднує міркування, планування, використання інструментів та цикли зворотного зв'язку, щоб система могла переходити від наміру до дії – більше «зробити це», менше «туди-сюди». Визначення основних платформ узгоджуються в цих пунктах: автономне прийняття рішень, планування та виконання з мінімальним втручанням людини [1]. Виробничі сервіси описують агентів, які оркеструють моделі, дані, інструменти та API для виконання завдань від початку до кінця [2].

Уявіть собі здібного колегу, який читає завдання, збирає ресурси та забезпечує результати – перевіряючи їх, а не просто підказуючи.

Що робить агентний ШІ хорошим ✅

Чому такий ажіотаж (а іноді й тривога)? Кілька причин:

• Орієнтація на результат: агенти перетворюють ціль на план, а потім виконують кроки, доки не будуть виконані, або доки не виконають роботу, що обертається, без блокувань для людей [1].

• Використання інструментів за замовчуванням: вони не зупиняються на тексті; вони викликають API, запитують бази знань, викликають функції та запускають робочі процеси у вашому стеку [2].

• Шаблони координаторів: Супервайзери (також відомі як маршрутизатори) можуть призначати роботу спеціалізованим агентам, покращуючи пропускну здатність та надійність складних завдань [2].

• Цикли рефлексії: Надійні налаштування включають логіку самооцінки та повторних спроб, тому агенти помічають, коли вони відхиляються від курсу, та виправляють його (подумайте: планувати → діяти → переглядати → удосконалювати) [1].

Агент, який ніколи не розмірковує, схожий на супутникову навігацію, яка відмовляється перераховувати — технічно нормально, практично дратує.

Генеративний проти агентивного — що насправді змінилося? 🔁

Класичний генеративний ШІ чудово реагує. Агентний ШІ забезпечує результати. Різниця полягає в оркестрації: багатоетапне планування, взаємодія з середовищем та ітеративне виконання, пов'язане з постійною метою. Іншими словами, ми додаємо пам'ять, інструменти та політики, щоб система могла робити , а не просто казати [1][2].

Якщо генеративні моделі — це розумні стажери, то агентні системи — це молодші співробітники, які можуть відстежувати форми, викликати потрібні API та доводити роботу до кінця. Можливо, це невелике перебільшення, але ви розумієте суть.

Як агентні системи працюють "під капотом" 🧩

Ключові структурні блоки, про які ви почуєте:

1. Переклад цілей → бриф перетворюється на структурований план або графік.

2. Цикл планувальник–виконавець → вибір наступної найкращої дії, виконання, оцінка та ітерація.

3. Виклик інструментів → викликати API, пошук, інтерпретатори коду або браузери для впливу на світ.

4. Пам'ять → короткостроковий та довгостроковий стан для перенесення контексту та навчання.

5. Супервізор/маршрутизатор → координатор, який призначає завдання спеціалістам та забезпечує дотримання політик [2].

6. Спостережуваність та захисні огорожі → сліди, політики та перевірки для утримання поведінки в межах [2].

Ви також побачите агентний RAG : пошук, який дозволяє агенту вирішувати, коли шукати, що шукати та як використовувати результати в рамках багатоетапного плану. Менше модне слово, більше практичне оновлення до базового RAG.

Реальне використання, яке не є просто демонстраціями 🧪

• Робочі процеси підприємства: сортування заявок, етапи закупівель та створення звітів, що відповідають потрібним додаткам, базам даних та політикам [2].

• Програмне забезпечення та операції з даними: агенти, які відкривають проблеми, підключають інформаційні панелі, запускають тести та узагальнюють розбіжності – за допомогою журналів, які можуть відстежувати ваші аудитори [2].

• Операції з клієнтами: персоналізована робота, оновлення CRM, пошук у базі знань та відповідність вимогам, пов'язані з посібниками з розробки [1][2].

• Дослідження та аналіз: сканування літератури, очищення даних та відтворювані зошити з журналами аудиту.

Швидкий, конкретний приклад: «агент з продажу», який читає нотатку про зустріч, оновлює інформацію про можливість у вашій CRM, складає чернетку електронного листа з подальшим повідомленням і реєструє активність. Ніякої драми — лише менше дрібних завдань для людей.

Інструментальний ландшафт - хто що пропонує 🧰

Кілька поширених відправних точок (не вичерпні):

• Агенти Amazon Bedrock → багатоетапна оркестрація з інтеграцією інструментів та бази знань, а також шаблони супервайзерів та захисні огорожі [2].

• Конструктор агентів Vertex AI → функції ADK, спостереження та безпеки для планування та виконання завдань з мінімальним втручанням людини [1].

Існує безліч фреймворків для оркестрації з відкритим кодом, але який би шлях ви не обрали, ті самі основні шаблони повторюються: планування, інструменти, пам'ять, нагляд та спостережуваність.

Порівняння знімків 📊

Справжні команди все одно обговорюють це — ставтеся до цього як до карти напрямку.

Ціна залежить від використання; завжди перевіряйте сторінку з цінами постачальника.

Архітектурні шаблони, які ви справді будете використовувати повторно 🧱

• Планувати → виконувати → обмірковувати: планувальник намічає кроки, виконавець діє, а критик переглядає. Промийте та повторюйте, доки не буде зроблено або не буде загострено [1].

• Супервізор зі спеціалістами: координатор направляє завдання нішевим агентам – досліднику, кодеру, тестувальнику, рецензенту [2].

• Виконання в пісочниці: інструменти коду та браузери працюють всередині обмежених пісочниць з жорсткими правами доступу, журналами та таблицями kill-switches для виробничих агентів [5].

Невелике зізнання: більшість команд починають із занадто великою кількістю агентів. Це спокусливо. Починайте додавати мінімальні ролі лише тоді, коли показники показують, що вони вам потрібні.

Ризики, засоби контролю та важливість управління 🚧

Агентський ШІ може виконувати реальну роботу, а це означає, що він також може завдати реальної шкоди, якщо його неправильно налаштувати або викрасти. Зосередьтеся на:

• Швидке впровадження та захоплення агента: коли агенти зчитують ненадійні дані, шкідливі інструкції можуть перенаправляти поведінку. Провідні інститути активно досліджують, як оцінити та зменшити цей клас ризику [3].

• Розкриття конфіденційності: менше «практичного втручання», більше дозволів – ретельно відображайте доступ до даних та ідентифікацію (принцип найменших привілеїв).

• Зрілість оцінювання: ставтеся до блискучих оцінок бенчмарків з недооцінкою; віддавайте перевагу оцінкам на рівні завдань, які можна повторювати, пов'язаним з вашими робочими процесами.

• Структури управління: узгодьте їх зі структурованими інструкціями (ролі, політики, вимірювання, пом'якшувальні заходи), щоб ви могли продемонструвати належну перевірку [4].

Для технічного контролю поєднуйте політику з ізоляцією : ізолюйте інструменти, хости та мережі; реєструйте все; та за замовчуванням забороняйте все, що ви не можете контролювати [5].

Як почати будівництво — прагматичний контрольний список 🛠️

1. Оберіть платформу відповідно до вашого контексту: якщо ви добре знайомі з AWS або Google Cloud, їхні агентні стеки забезпечують плавну інтеграцію [1][2].

2. Спочатку визначте захисні бар'єри: вхідні дані, інструменти, області даних, дозволені списки та шляхи ескалації. Пов'яжіть дії з високим ризиком з явним підтвердженням [4].

3. Почніть з вузької мети: один процес з чіткими ключовими показниками ефективності (економія часу, коефіцієнт помилок, коефіцієнт досягнення SLA).

4. Інструменталізуйте все: траси, журнали викликів інструментів, метрики та цикли зворотного зв'язку з людиною [1].

5. Додайте рефлексію та повторні спроби: ваші перші перемоги зазвичай виникають завдяки розумнішим циклам, а не більшим моделям [1].

6. Пілотне випробування в пісочниці: запуск з обмеженими дозволами та мережевою ізоляцією перед широким розгортанням [5].

Куди рухається ринок 📈

Постачальники хмарних послуг та підприємства активно використовують агентні можливості: формалізують багатоагентні шаблони, додають функції спостереження та безпеки, а також роблять політики та ідентифікацію першокласними. Ключовим моментом є перехід від помічників, які пропонують, до агентів, які це роблять, за допомогою захисних бар'єрів, щоб тримати їх у межах [1][2][4].

Очікуйте збільшення кількості агентів, спеціалізованих на конкретних предметних областях – фінансові операції, автоматизація ІТ, операції з продажу – у міру розвитку примітивів платформи.

Пастки, яких слід уникати – хиткі ділянки 🪤

• Занадто багато інструментів відкрито: чим більший інструментальний пояс, тим більший радіус вибуху. Почніть з малого.

• Без шляху ескалації: без людської передачі агенти зациклюються — або, що ще гірше, діють впевнено та неправильно.

• Тунельне бачення для бенчмарків: створюйте власні оцінки, які відображають ваші робочі процеси.

• Ігнорування управління: призначити відповідальних за політики, перевірки та ред-теймінг; зіставити елементи контролю з визнаною структурою [4].

Найчастіші запитання: раунд блискавок ⚡

Чи є агентний ШІ просто RPA з LLM? Не зовсім. RPA дотримується детермінованих сценаріїв. Агентні системи планують, вибирають інструменти та адаптуються на льоту — з невизначеністю та петлями зворотного зв'язку [1][2].
Чи замінить він людей? Він розвантажує повторювані, багатоетапні завдання. Цікава робота — оцінка, смак, переговори — все ще залишається людською.
Чи потрібна мені багатоагентність з першого дня? Ні. Багато перемог приходять від одного добре інструментального агента з кількома інструментами; додайте ролі, якщо ваші показники це виправдовують.

Давно я цього не читав 🌟

Що таке агентний ШІ на практиці? Це конвергований стек планування, інструментів, пам'яті та політик, який дозволяє ШІ переходити від розмов до завдань. Цінність проявляється, коли ви визначаєте вузькі цілі, встановлюєте захисні бар'єри на ранній стадії та інструменталізуєте все. Ризики полягають у викраденні реальних даних, викритті конфіденційності, ненадійних оцінках, тому спирайтеся на встановлені фреймворки та «пісочницю». Створюйте невеликі проекти, нав'язливо вимірюйте, розширюйтеся впевнено [3][4][5].

Посилання

1. Google Cloud – Що таке агентний ШІ? (визначення, концепції). Посилання

2. AWS – Автоматизуйте завдання у вашій програмі за допомогою агентів штучного інтелекту. (Документація Bedrock Agents). Посилання

3. Технічний блог NIST – Посилення оцінювання викрадення агентів зі штучним інтелектом. (ризик та оцінювання). Посилання

4. NIST - Структура управління ризиками штучного інтелекту (AI RMF). (управління та контроль). Посилання

5. Британський інститут безпеки штучного інтелекту – Перевірка: Пісочниця (технічне керівництво з пісочниці). Посилання

Знайдіть найновіший штучний інтелект в офіційному магазині помічників зі штучним інтелектом

Про нас