Что такое агенты ИИ?

Агент ИИ – это программное обеспечение, которое умеет взаимодействовать с окружающей средой, собирать данные и на их основе самостоятельно определять и выполнять задачи, позволяющие добиться заранее определенных целей. Эти цели задаются людьми, а агент ИИ самостоятельно выбирает оптимальные действия для достижения этих целей. Для примера давайте рассмотрим агент ИИ, которому поставлена задача решать запросы клиентов в колл-центре. Этот агент будет автоматически задавать клиенту вопросы, искать информацию во внутренних документах и возвращать клиенту ответ с решением. На основе ответов клиентов он может определить, способен ли решить задачу самостоятельно или нужно передать запрос человеку.

Несколько агентов ИИ могут совместно автоматизировать сложные рабочие процессы, а также использоваться в агентных системах искусственного интеллекта. Они обмениваются данными друг с другом, что позволяет всей системе работать слаженно для достижения общих целей. Отдельных агентов ИИ можно специализировать на точном выполнении определенных подзадач. Агент-оркестратор координирует действия различных специализированных агентов для выполнения более крупных и сложных задач.

Подробнее о технологиях искусственного интеллекта

Все программное обеспечение автономно выполняет различные рутинные задачи, указанные разработчиком программного обеспечения. Итак, что же делает агентов ИИ особенными?

Автономия

Агенты ИИ действуют автономно, без постоянного вмешательства человека. В то время как традиционное программное обеспечение следует сильно закодированным инструкциям, агенты ИИ определяют следующее подходящее действие на основе прошлых данных и выполняют его без постоянного контроля со стороны человека.

Например, бухгалтерский агент автоматически отмечает и запрашивает недостающие данные счетов-фактур за покупки.

Целеустремленное поведение

Агенты ИИ руководствуются целями. Их действия направлены на достижение максимального успеха, определяемого функцией полезности или показателем производительности. В отличие от традиционных программ, которые просто выполняют задачи, интеллектуальные агенты преследуют цели и оценивают последствия своих действий по отношению к этим целям.

Например, логистическая система на основе искусственного интеллекта оптимизирует маршруты доставок, чтобы одновременно сбалансировать скорость, траты и расход топлива, тем самым обеспечивая баланс между несколькими аспектами.

Восприятие

Агенты ИИ взаимодействуют со своей средой, собирая данные с помощью датчиков или цифровых входов. Они могут собирать данные из внешних систем и инструментов с помощью API. Эти данные позволяют им воспринимать окружающий мир, распознавать изменения и соответствующим образом обновлять свое внутреннее состояние.

Например, агенты кибербезопасности собирают данные из сторонних баз данных, чтобы быть в курсе последних инцидентов безопасности.

Рациональность

Агенты искусственного интеллекта – это рациональные сущности, обладающие способностями к логическим рассуждениям. Они объединяют данные из своей среды со знаниями предметной области и прошлым контекстом для принятия обоснованных решений, достижения оптимальной производительности и результатов.

Например, роботизированный агент собирает данные от датчиков, а чат-бот использует в качестве входных данных запросы клиентов. На их основе агент ИИ принимает обоснованные решения. Он анализирует собранные данные и прогнозирует наилучшие достижимые результаты в соответствии с заранее поставленными целями. Также агент учитывает полученные результаты при определении следующего действия, которое он собирается предпринять. Например, беспилотные автомобили объезжают дорожные препятствия, используя данные от нескольких датчиков.

Проактивность

Агенты ИИ могут проявлять инициативу на основе прогнозов и моделей будущих состояний. Вместо того чтобы просто реагировать на входные данные, они предвидят события и соответствующим образом готовятся к ним.

Например, агент по обслуживанию клиентов на основе искусственного интеллекта может обратиться к пользователю, чье поведение предполагает разочарование, и предложить помощь до подачи заявки в службу поддержки. Автономные роботы в складских помещениях могут подстроиться под предстоящую интенсивную работу.

Непрерывное обучение

Агенты ИИ со временем совершенствуются, изучая опыт прошлых взаимодействий. Они выявляют закономерности, обратную связь и результаты, чтобы усовершенствовать свое поведение и принимать решения. Это отличает их от статических программ, которые всегда ведут себя одинаково независимо от новых входных данных.

Например, агенты по техническому обслуживанию по текущему состоянию изучают прошлые отказы оборудования, чтобы лучше прогнозировать будущие проблемы.

Адаптивность

Агенты ИИ корректируют свои стратегии в соответствии с новыми обстоятельствами. Такая гибкость позволяет им справляться с неопределенностью, новыми ситуациями и недостатком информации.

Например, бот для торговли акциями адаптирует свою стратегию во время обвала рынка, а игровой агент, такой как AlphaZero, находит новые тактики в самостоятельной игре, даже не прибегая к помощи людей.

Совместная работа

Агенты ИИ могут работать с другими агентами или агентами-людьми для достижения общих целей. Они способны общаться, координировать и сотрудничать для совместного выполнения задач. Их сотрудничество часто включает переговоры, обмен информацией, распределение задач и адаптацию к действиям других.

Например, в мультиагентных системах в сфере здравоохранения могут быть агенты, специализирующиеся на решении конкретных задач, таких как диагностика, профилактика, планирование приема лекарств и т. д., для автоматизации комплексного ухода за пациентами.

Агенты искусственного интеллекта могут повысить эффективность бизнес-операций и улучшить качество обслуживания клиентов.

Повышенная производительность

Бизнес-подразделения работают более продуктивно, если могут делегировать рутинные задачи агентам ИИ. Это позволяет им переключить внимание на критически важные или творческие виды деятельности, повышая свою ценность для организации.

Сокращение затрат

Интеллектуальные агенты позволяют компаниям минимизировать ненужные затраты, связанные с неэффективностью процессов, необходимостью выполнять их вручную и человеческими ошибками. Они могут уверенно выполнять сложные задачи, поскольку автономные агенты соблюдают заданную модель работы и адаптируются к изменению условий. Агентная технология, автоматизирующая бизнес-процессы, может позволить значительно экономить средства.

Принятие обоснованных решений

Продвинутые интеллектуальные агенты обладают возможностями прогнозирования и могут собирать и обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени. Это позволяет бизнес-менеджерам быстрее делать более обоснованные прогнозы при разработке следующих шагов. Например, вы можете использовать агенты ИИ для анализа спроса на продукты в разных сегментах рынка при проведении рекламной кампании.

Улучшенное качество обслуживания клиентов

Клиенты ожидают от компаний увлекательного и персонализированного опыта взаимодействия. Интеграция агентов ИИ позволяет компаниям персонализировать рекомендации по продуктам, быстро реагировать на запросы и внедрять инновации для повышения вовлеченности, конверсий и лояльности клиентов. Агенты ИИ могут предоставлять подробные ответы на сложные вопросы клиентов и более эффективно решать проблемы.

Архитектура агента искусственного интеллекта содержит описанные далее ключевые компоненты.

Базовая модель

В основе любого агента ИИ лежит базовая или большая языковая модель (LLM), такая как GPT либо Claude. Это позволяет агенту интерпретировать входные данные на естественном языке, генерировать ответы, подобные человеческим, и рассуждать над сложными инструкциями. LLM действует как механизм логических рассуждений агента, обрабатывая текстовые запросы и преобразуя их в действия, решения и запросы к другим компонентам (например, памяти или инструментам). По умолчанию он сохраняет некоторый объем памяти во время сеансов и может быть подключен к внешним системам для моделирования непрерывности и учета контекста.

Модуль планирования

Модуль планирования позволяет агенту разбивать цели на более мелкие, управляемые этапы и логически их упорядочивать. В этом модуле используются символические рассуждения, деревья решений или алгоритмические стратегии для определения наиболее эффективного подхода к достижению желаемого результата. Его можно реализовать в целях декомпозиции задач на основе текстовых запросов или использовать более формализованно, например как иерархические сети задач (HTN) либо классические алгоритмы планирования. Планирование позволяет агенту работать дальше с учетом зависимостей и непредвиденных обстоятельств между задачами.

Модуль памяти

Модуль памяти позволяет агенту сохранять информацию о взаимодействиях, сеансах или задачах. Сюда входит как кратковременная память, например история переписки или недавний ввод данных с датчиков, так и долговременная, включающая данные клиентов, предыдущие действия и накопленные знания. Память повышает персонализацию, согласованность и понимание контекста агентом. При создании агентов ИИ разработчики используют векторные базы данных или графы знаний для хранения и извлечения семантически значимого контента.

Интеграция инструментов

Агенты искусственного интеллекта часто расширяют свои возможности, подключаясь к внешнему программному обеспечению, API или устройствам. Это позволяет им действовать не только на естественном языке, но и выполнять реальные задачи, такие как получение данных, отправка электронных писем, выполнение кода, запросы к базам данных и управление оборудованием. Агент определяет, когда для выполнения задачи требуется инструмент, а затем соответствующим образом делегирует операцию. Использование инструментов обычно определяется LLM с помощью модулей планирования и анализа, которые форматируют вызов инструмента и интерпретируют его выходные данные.

Обучение и рефлексия

Рефлексия может происходить по-разному.

• Агент оценивает качество собственного вывода (например, правильно ли он решил проблему).
• Пользователи или автоматизированные системы вносят исправления.
• Агент выбирает неопределенные или информативные примеры, чтобы улучшить свое обучение.

Обучение с подкреплением (RL) – ключевая парадигма обучения. Агент взаимодействует с окружающей средой, получает обратную связь в виде вознаграждений или штрафов и изучает политику, которая позволяет связывать состояния с действиями для получения максимального совокупного вознаграждения. RL особенно полезен в средах со скудными данными об обучении, таких как робототехника, игры или финансовый трейдинг. Агент балансирует между разведку (пробует новые действия) и эксплуатацией (используя известные лучшие действия), чтобы со временем улучшить свою стратегию.

Агенты искусственного интеллекта полезны тем, что позволяют упростить и автоматизировать сложные задачи. Большинство автономных агентов используют для выполнения поставленных задач определенный рабочий процесс.

Определение целей

Агент искусственного интеллекта получает от пользователя определенную инструкцию или цель. На основе этой цели он планирует задачи, которые позволят получить актуальный и полезный для пользователя конечный результат. Затем агент разбивает цель на несколько небольших задач с определенными действиями. Для достижения цели агент выполняет эти задачи, используя конкретные требования или условия.

Сбор информации

Агентам ИИ требуется информация для успешного выполнения запланированных задач. Например, агент должен извлекать протоколы разговоров для анализа настроений клиентов. Это означает, что агенты ИИ могут выходить в Интернет для поиска и извлечения необходимой информации. В некоторых приложениях интеллектуальный агент будет взаимодействовать с другими агентами или моделями машинного обучения для доступа к информации или обмена ею.

Реализация задач

Обладая достаточным количеством данных, агент ИИ методично выполняет поставленную задачу. Завершив выполнение задачи, агент удаляет ее из списка и переходит к следующей задаче. В промежутках между выполнением задач агент оценивает, достигнута ли поставленная цель, запрашивая отзывы от внешних источников и проверяя внутренние журналы. В ходе этого процесса агент может создавать дополнительные задачи и выполнять их для достижения конечного результата. 

Организации создают и развертывают агенты ИИ для решения различных задач. Ниже перечислены несколько примеров.

Простые рефлекторные агенты

Простой рефлекторный агент действует строго на основе заранее определенных правил и только что полученных данных. При реагировании на ситуации он не учитывает ничего, кроме конкретного правила действия для наступившего события или условия. Такие агенты подходят для простых задач, не требующих интенсивного обучения. Например, вы можете использовать простой рефлекторный агент для восстановления паролей, отслеживая в разговоре с пользователем определенные ключевые слова.

Рефлекторные агенты на основе моделей

Агент на основе модели действует аналогично простым рефлекторным агентам, но имеет более совершенный механизм принятия решений. Агент на основе модели не просто следует строгому правилу, а оценивает вероятные результаты и последствия, прежде чем принимать решение. На основе вспомогательных данных он создает внутреннюю модель воспринимаемого мира и использует ее для обоснования решений.

Агенты на основе целей

Агенты на основе целей, также известные как агенты, основанные на правилах, – это агенты ИИ, обладающие более надежными способностями к логическим рассуждениям. Такой агент не только оценивает данные об окружающей среде, но и сравнивает разные подходы для достижения желаемого результата. Агенты, ориентированные на цели, всегда выбирают наиболее эффективный путь. Они хорошо подходят для выполнения сложных задач, например в приложениях с обработкой естественного языка или с управлением роботизированными устройствами.

Агенты на основе полезности

Агент на основе полезности использует сложный алгоритм логических рассуждений, чтобы помочь пользователям добиться максимального результата. Такой агент сравнивает несколько сценариев по значениям полезности или по преимуществам. Затем он выбирает тот, который принесет пользователям наибольшую пользу. Например, клиенты могут использовать агент на основе полезности для поиска авиабилетов с минимальным временем в пути без учета цены.

Агенты с обучением

Агент с обучением постоянно изучает прошлый опыт, чтобы повысить свою эффективность. Используя механизмы сенсорного ввода и обратной связи, такой агент со временем адаптирует механизм обучения для соответствия определенным стандартам. Кроме того, он использует генератор проблем для разработки новых задач, а затем самостоятельно обучается на основе собранных данных и прошлых результатов.

Иерархические агенты

Иерархическим агентом называют организованную группу интеллектуальных агентов, распределенных по нескольким уровням. Агенты более высокого уровня разбивают сложные задачи на более мелкие и передают их на выполнение агентам более низкого уровня. Каждый агент работает независимо от остальных и представляет отчет о проделанной работе вышестоящему агенту. Агент высокого уровня собирает все результаты и координирует работу подчиненных агентов, чтобы обеспечить достижения коллективных целей.

Мультиагентные системы

Мультиагентная система (MAS) состоит из нескольких агентов, которые взаимодействуют друг с другом для решения проблем или достижения общих целей. Эти агенты могут быть однородными (схожими по конструкции) или гетерогенными (разными по структуре или функциям) и могут сотрудничать, координировать либо даже конкурировать в зависимости от контекста. MAS особенно эффективны в сложных распределенных средах, где централизованное управление нецелесообразно.

Например, в парках автономных транспортных средств каждое транспортное средство действует как независимый агент, но взаимодействует с другими, чтобы избежать заторов и предотвратить столкновения, что способствует более плавному транспортному потоку.

Агенты ИИ – это полезные программные технологии для автоматизации бизнес-процессов и улучшения результатов. Но при развертывании автономных агентов ИИ в реальных бизнес-сценариях организациям предстоит решить следующие проблемы.

Конфиденциальность данных

Разработка и эксплуатация сложных агентов искусственного интеллекта требует сбора, хранения и перемещения огромных объемов данных. Организации должны знать все требования к конфиденциальности данных и принимать необходимые меры для повышения уровня безопасности этих данных.

Этические сложности

В определенных обстоятельствах модели искусственного интеллекта могут давать предвзятые или неточные результаты. Чтобы гарантировать клиентам полезные и справедливые ответы агентов, могут потребоваться дополнительные меры предосторожности, например проверка человеком.

Технические сложности

Внедрение сложных агентов ИИ требует специального опыта и знаний в области машинного обучения. Разработчики должны уметь интегрировать библиотеки машинного обучения в программные приложения и обучать агенты работе с корпоративными данными.

Ограниченный объем вычислительных ресурсов

Для обучения и развертывания агентов ИИ с технологией глубокого обучения требуются значительные вычислительные ресурсы. При внедрении таких агентов в локальной среде организации вынуждены тратить большие средства на создание и обслуживание инфраструктуры, которую будет трудно масштабировать, если это потребуется.

Amazon Bedrock – это полностью управляемый сервис, обеспечивающий легкий доступ к ведущим в отрасли моделям генеративного искусственного интеллекта, таким как Claude, Llama 2 и Amazon Titan, а также к широкому набору возможностей, необходимых для создания приложений генеративного искусственного интеллекта.

Агенты Amazon Bedrock используют логические рассуждения FM, API и данные для разбивки запросов пользователей, сбора соответствующей информации и эффективного выполнения задач. Создать агента просто и быстро, его настройка занимает всего несколько шагов. Amazon Bedrock поддерживает перечисленное далее.

• Хранение памяти для бесперебойной работы с задачами
• Многоагентное взаимодействие для создания нескольких специализированных агентов под руководством агента-супервизора
• Amazon Bedrock Guardrails обеспечивает встроенную безопасность и надежность.

Сотрудники AWS представили набор инструментов с открытым исходным кодом с растущим каталогом стартовых агентов, специально разработанных для использования в сфере здравоохранения и медико-биологических наук.

AWS Transform – это первый агентный ИИ для трансформации рабочих нагрузок .NET, мейнфреймов и VMware. Основываясь на 19-летнем опыте миграции, он использует специализированные агенты ИИ для автоматизации сложных задач, таких как оценка, анализ кода, рефакторинг, декомпозиция, сопоставление зависимостей, проверка и планирование преобразований. Это помогает организациям одновременно модернизировать сотни приложений, сохраняя при этом качество и контроль.

Amazon Q Business – это помощник на базе генеративного искусственного интеллекта, с помощью которого можно находить информацию, получать аналитические данные и принимать необходимые решения. Это дает каждому сотруднику возможность создавать агенты ИИ. Любой специалист может использовать их для разработки легких приложений, которые взаимодействуют с обычным корпоративным программным обеспечением и автоматизируют повторяющиеся задачи.

Начните работу с агентами искусственного интеллекта на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.