ИИ-агенты: почему хайп опережает реальность

Видение захватывающее: умные программные помощники работают как цифровые коллеги, бронируют билеты, переносят встречи, подают отчёты и общаются друг с другом для решения задач. Но если мы не будем осторожны, то рискуем похоронить всю концепцию ещё до того, как она принесёт реальную пользу.

Начнём с самого термина «агент». Сейчас его лепят на всё подряд — от простых скриптов до сложных систем искусственного интеллекта. Единого определения нет, что даёт компаниям простор для маркетинга базовой автоматизации как чего-то революционного.

Такое «промывание мозгов агентами» не только путает клиентов, но и создаёт почву для разочарования. Нам нужны более чёткие ожидания: что эти системы должны делать, насколько самостоятельно они работают и насколько надёжно выполняют поставленные задачи.

Большинство современных цифровых помощников работают на больших языковых моделях, которые генерируют вероятностные ответы. Эти системы мощные, но непредсказуемые. Они могут выдумывать факты, сбиваться с курса или незаметно ошибаться, особенно при выполнении многоэтапных задач.

Показательный пример: пользователи популярного помощника для программирования получали от автоматической поддержки информацию о том, что не могут использовать софт на нескольких устройствах. Началась волна жалоб и отказов от подписок. Но оказалось, что такой политики не существовало — искусственный интеллект её просто выдумал.

В корпоративной среде подобные ошибки могут причинить огромный ущерб. Нужно перестать воспринимать большие языковые модели как готовые продукты и начать строить вокруг них полноценные системы — с учётом неопределённости, мониторингом результатов, управлением затратами и защитными механизмами.

Даже самый умный помощник бесполезен в изоляции. Для работы агентской модели разные системы должны сотрудничать без постоянного человеческого контроля. Google предложил протокол взаимодействия — универсальный язык для обмена информацией о возможностях и распределения задач.

В принципе концепция отличная. На практике протокол пока не дотягивает. Он определяет, как системы общаются, но не что они имеют в виду. Если один помощник говорит, что может предоставить «данные о ветре», другой должен угадать, подходит ли это для оценки погоды на авиамаршруте.

Есть и предположение, что цифровые системы по природе кооперативны. Это может работать внутри экосистемы одной компании, но в реальном мире помощники будут представлять разных поставщиков, клиентов или даже конкурентов.

Например, если мой планировщик путешествий запрашивает цены у вашего сервиса бронирования авиабилетов, а ваша система заинтересована в продвижении определённых авиакомпаний, я могу не получить лучший или самый дешёвый маршрут.

Все эти проблемы решаемы. Можно разработать общую семантику, улучшить протоколы, научить системы более сложным формам переговоров и сотрудничества. Но проблемы не решатся сами собой.

Если мы их проигнорируем, термин «агент» пойдёт по пути других раздутых технологических модных словечек. Уже сейчас некоторые руководители технических отделов закатывают глаза, когда слышат это слово.

Это тревожный сигнал. Мы не хотим, чтобы энтузиазм замазывал подводные камни, позволяя разработчикам и пользователям обнаруживать их на собственном опыте. Это было бы досадно, ведь потенциал действительно велик.

Нам нужно совместить амбиции с продуманным дизайном, чёткими определениями и реалистичными ожиданиями. Если мы сможем это сделать, умные помощники станут не просто очередным трендом, а основой того, как мы работаем в цифровом мире.