Что можно называть ИИ-агентом, а что просто автоматизацией?

Всем привет! Меня зовут Антон, и я глубоко изучаю, как работают ИИ-агенты. В свежем видео на YouTube хочу разобраться с фундаментальным вопросом: что такое ИИ-агент и что действительно можно назвать настоящим ИИ-агентом? Давайте разбираться.

Основой моего рассказа стало свежее видео трёх специалистов из компании Anthropic — разработчиков нейросетей Claude и Sonnet, которые сейчас являются серьёзными конкурентами OpenAI.

В этом видео участвуют специалист по внедрению, исследователь, интервьюер и PR-менеджер Anthropic. Они рассматривают базовые принципы работы агентов, опираясь на большой лонгрид, опубликованный в их блоге.

Они выделяют три ключевых критерия, которые определяют, что можно называть агентом, а что — нет.

Миф №1: Агент — это просто цепочка автоматизации, где нейросеть вызывается более одного раза

Этот миф не соответствует действительности.

Приведём пример. Допустим, кто-то берёт RSS-ленту (новостной фид сайта), добавляет к ней этап дополнительной обработки через ChatGPT и получает на выходе готовый материал. Некоторые называют это ИИ-агентом, но на самом деле это просто автоматизация.

По версии инженеров Anthropic, агентом можно назвать систему, в которой процессы идут нелинейно, то есть выполнение задач не идёт строго шаг за шагом. Важны такие свойства, как:

• Распараллеливание процессов

• Циклы самопроверки и итерации

• Гибкость в выполнении задач, а не строгое следование линейной логике

Если система просто выполняет предопределённые шаги, это автоматизация, а не агент. Подобные автоматизированные процессы можно настроить в сервисах вроде Make или Gumloop — стартапа, который запустился около семи месяцев назад и уже привлёк значительные инвестиции.

Критерий №2: Оркестрация данных

Anthropic считают, что ключевым отличием агента от автоматизации является способность к оркестрации данных.

Я тоже раньше слышал этот термин, но понял его суть только сейчас. Если объяснять просто, это как дирижёр в оркестре, который управляет процессом и распределяет роли.

Но можно объяснить ещё проще: агент способен делегировать задачи и создавать новые подзадачи по мере их появления, даже если в изначальном алгоритме их не было.

Подумайте об этом: во время работы агент может генерировать дополнительные задачи, которых не было в стартовом списке. Это делает систему гибкой и адаптивной.

Критерий №3: Способность к адаптации и развитию

Anthropic считают, что настоящий ИИ-агент не должен устаревать с появлением новых моделей. Напротив, он должен становиться ещё сильнее.

Означает ли это, что инженеры всё равно должны обновлять систему вручную — например, менять модель с GPT-3.5 на GPT-4 или GPT-4.5? Неизвестно. Но ключевая идея в том, что агент должен развиваться, а не деградировать со временем.

Они приводят такой пример:

• Агент сам решает, какую модель использовать в конкретном случае.

• Если задача простая, он может выбрать более дешёвую и лёгкую модель, например GPT-3 Mini.

• Если требуется высокая точность, он переключается на более мощную модель.

Выводы

Подытожим три ключевых критерия, по которым Anthropic отличают агентов от неагентов:

1. Нелинейное выполнение задач (циклы, проверки, итерации).

2. Оркестрация данных (генерация новых задач в процессе).

3. Способность к адаптации и развитию.

Мы не утверждаем, что это истина в последней инстанции, но эти принципы звучат логично. Особенно интересны идеи о циклах, оркестрации и открытом финале, когда агент сам определяет, на каком этапе завершится процесс и сколько ресурсов на него уйдёт.

Спасибо за просмотр! Меня зовут Антон, в моем инстаграме и телеграме мы говорим про нейросети, а особенно про ИИ-агентов — одну из самых интересных тем в мире искусственного интеллекта. Буду рад видеть вас среди подписчиков!