Оркестрация, семантический дрейф и первый контур AGI

По роду деятельности довелось перевести одну западную статью. Солидный источник, 12 страниц. Называется What is agentic AI? от UiPath — для тех, кто в теме, это уровень.

Если снять терминологическую обёртку, остаётся три тезиса. Они не про то, как «продать сложность». Они про то, как выглядит инженерная попытка воспроизвести то, что мы уже делаем вручную.

Первый. В длинных диалогах с ИИ смысл начинает плыть. Модель теряет нить, если ей не помогать удерживать контекст. Авторы называют это «семантическим дрейфом» — термином, который точно описывает проблему любого, кто работал с длинными сессиями.

Второй. Сложные задачи надо дробить. Нельзя скормить агенту всё сразу и ждать чуда. Нужно раскладывать проблему на атомарные куски, каждый со своим чётким контекстом. Это называется «оркестрацией» и «многоагентными системами».

Третий. Чёткое разделение ответственности между разными агентами снижает нагрузку на каждого. Вместо одного «суперагента» — несколько специализированных, каждый со своей узкой задачей. Это называется «глубинными агентами».

Они описывают архитектуру, которая неизбежно возникает при попытке заставить машину делать то, что человек делает головой.

Ручной режим (человек) — Автоматизация (машина)
• Когда диалог «плывёт» — начинаем новый чат — Нужен механизм обнаружения и сброса семантического дрейфа
• Держим несколько чатов под разные задачи — Оркестрация агентов с разделённым контекстом
• Сами решаем, когда дробить задачу — Автоматическая декомпозиция через многоагентные системы
• Удерживаем фокус за счёт внимания — Память и контроль как код

Это не «они пишут бред». Это техническое задание на то, как запрограммировать то, что мы пока делаем руками и головой.

Мультиагентность и оркестрация — это не просто «автоматизация рутины». Это первый инженерный контур того, что может стать AGI.

AGI — это не «одна большая модель, которая всё умеет». Судя по тому, как мы сами мыслим, AGI — это:

Всё это они сейчас пытаются запрограммировать. И называют это:

• Переключение внимания — Оркестрация
• Рабочая память — Контекстное окно
• Долговременная память — RAG и базы знаний
• Разные роли в мышлении — Многоагентные системы
• Осознание, что мы «поплыли» — Детекция семантического дрейфа

Человек в этой схеме — не «устаревшая модель». Человек — референсная реализация.

Всё, что они пишут в 12 страницах, — это попытка скопировать то, как мы уже работаем. Только мы делаем это на биологическом носителе, а они пытаются — на цифровом.

И это нормально. Так всегда и было: сначала мы что-то делаем сами, потом учим этому машины.

Авторы той статьи не открывают Америку. Они просто фиксируют инженерные требования к системе, которая сможет делать то, что мы делаем руками и головой.

Они строят первый контур AGI (точнее именно то, что ляжет в основу - сам принцип). Пока — в виде оркестрации, мультиагентности и борьбы с семантическим дрейфом.

Мы — тот самый контур, работающий в реальном времени, на биологическом процессоре, с обратной связью через опыт и внимание.

И если присмотреться — мы неплохо спроектированы. Осталось только понять, как это работает, чтобы передать машинам. Чем они, собственно, и занимаются.

Перевод статьи UiPath «What is agentic AI?» — скачать ЯндексДиск