AI агенты

На этой неделе я понятно передала идею агентского ИИ человеку не из ИТ и решила зафиксировать.

За свой профессиональный путь только я отрисовала больше 100 клиентских путей, пользовательских сценариев, cjm, user flow, диаграмм бизнес процессов, думаю если взять всю команду нашего бюро tobe.cx будет больше 1000 💚 и finally мы прямо сейчас делаем workflow для прототипа ai агента под одну из задач клиента.

Что такое ai агент и откуда он взялся.

1. Контекст

Нейронные сети обучаются на больших объемах данных, чтобы находить сложные закономерности и связи. Для точных ответов им нужно либо огромное количество разнообразной информации, либо глубокие знания в узкой области.

2. BigData и AGI

Развитие AI, обученного на больших массивах данных, и универсального искусственного интеллекта, который решает задачи нового типа без обучения AGI замедляется. Причины: высока стоимость вычислительных ресурсов и зависимость от полупроводников, их производство сосредоточено на Тайване, а там напряжённость с Китаем, а так же слабым правовым регулированием в области авторских прав и зонах применения (социальный рейтинг, единое государство, восстание машин, нужное подчеркнуть). Реализация требует больших инвестиций и флагман OpenAI вкладывает в AGI собственные средства, темпы разработки чуть ниже, но фокус компании - научных цели, а не описанные риски ну или мировое господство.

3. AI агенты

На другом полюсе находятся решения локальных улучшений за счёт нишевой автоматизации. AI-агенты здесь одна из самых быстрорастущих технологий: вместо создания одного огромного вычислительного центра компании выбирают локальную автоматизацию, которые работают слаженно благодаря последовательной логике обработки запросов, где результат одного действия ложится в основу следующего.

ИИ-агент — это автономная программа, использует LLM, взаимодействует с цифровой средой в соответсвии с целями, принимает решения и действует по заложенной логике, похожей на логику человека.

4. Примеры

Perplexity AI — популярный поисковый ИИ, получивший значительные инвестиции, в том числе от Джеффа Безоса. Этот инструмент суммирует поисковые результаты за пользователя, указывая источники, что делает его удобным и полезным для анализа информации. Кстати слово perplexity переводится как недоумение, это правда недоумение, а что так можно было?)

Однако Perplexity AI неоднократно сталкивался с судебными исками от крупных медиакомпаний. Об этом пишет The Verge. Эти разбирательства поднимают важный вопрос: кому принадлежат данные в открытом доступе и насколько действующие законы об авторских правах и патентах способны регулировать использование больших данных в эпоху ИИ.

Амазон разрабатывает ИИ-агентов для покупок. Можно почитать в Wired.

5. Что мы обсуждали в последнее время в команде про ИИ агентов

Последнее что смотрели по реализации ai агента: использовать только внутренние ресурсы (RAG и AI-агенты) или всё-таки подключать внешние данные.

С внешней информацией всё не так просто: появляются риски безопасности, вопросы к достоверности и опасность нарушить авторские права.

RAG, конечно, круто усиливает ответы, сочетая генеративные модели с уже имеющимися знаниями внутри компании. Но и тут есть нюанс — эти базы знаний необходимо создать с нуля по ряду направлений и постоянно поддерживать актуальность.

6. Вместе с человеком.

Я верю что автоматизация и ИИ-агенты — это про работу вместе с человеком, а не вместо него. Они снимают рутину, усиливают возможности и дают больше времени на важное: стратегии, творчество и развитие.

Рутину - машинам, идеи, смелость и воображение - человеку!

Вот такой суперкраткий срез что происходит.