Агенты ИИ: раскрыть тайну

Технический мир гудит от восторга по поводу агентов ИИ. Крупные имена, такие как Сэм Альтман из OpenAI, Сатья Наделла из Microsoft и Марк Бениофф из Salesforce, все в деле. Альтман говорит, что агенты "присоединятся к рабочей силе" в этом году, Наделла считает, что они возьмут на себя часть интеллектуальной работы. Бениофф хочет, чтобы Salesforce стала лидером в цифровом труде благодаря их "агентским" сервисам.

Но вот загвоздка: никто не может точно определить, что такое агент ИИ.

За последние несколько лет технологические компании расхваливали агентов ИИ как следующую большую вещь. Как чат-боты ИИ, такие как ChatGPT, изменили способ получения информации, так и агенты, по словам руководителей вроде Альтмана и Наделлы, должны изменить нашу работу.

Звучит многообещающе, верно? Но всё зависит от того, что вы считаете "агентом", а это непросто определить. Термины вроде "мультимодальный", "AGI" и сам "ИИ" уже довольно расплывчаты, и теперь "агент" и "агентский" присоединяются к ним.

Эта неопределённость — головная боль для компаний вроде OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon и Google, которые делают большие ставки на агентов. Версия агента у каждой компании отличается, что только запутывает клиентов.

Райан Салва, старший директор Google и бывший лидер GitHub Copilot, устал от термина "агенты". Он сказал TechCrunch: "Я считаю, что наша индустрия злоупотребляет термином 'агент' до такой степени, что он почти бессмыслен. Это одна из моих личных раздражителей."

Эта путаница не нова. В прошлом году бывший репортер TechCrunch Рон Миллер спрашивал: "Что такое агент ИИ?" Проблема в том, что каждая компания, создающая агентов, делает это по-своему.

В последнее время всё стало ещё запутаннее.

На этой неделе OpenAI описала агентов как "автоматизированные системы, которые могут самостоятельно выполнять задачи от имени пользователей" в посте в блоге. Но в документации для разработчиков они назвали агентов "LLM, оснащёнными инструкциями и инструментами". Лехер Патак, руководитель маркетинга API-продуктов OpenAI, добавил путаницы, заявив на X, что "ассистенты" и "агенты" — это практически одно и то же.

Тем временем Microsoft пытается провести грань между агентами и ИИ-ассистентами. Они видят агентов как специализированные "новые приложения" для "мира, управляемого ИИ", тогда как ассистенты просто помогают с общими задачами, такими как написание писем.

Anthropic, ещё одна лаборатория ИИ, признаёт, что агентов можно определять по-разному — от полностью автономных систем до тех, что следуют заранее заданным рабочим процессам.

Salesforce идёт ещё дальше, называя агентов "типом системы, которая может понимать и отвечать на запросы клиентов без вмешательства человека". Они перечисляют шесть разных типов, от "простых рефлекторных агентов" до "агентов, основанных на полезности".

Так почему же столько путаницы?

Агенты, как и ИИ, трудно определить, и они постоянно меняются. OpenAI, Google и Perplexity только начали выпускать то, что они называют своими первыми агентами — Operator от OpenAI, Project Mariner от Google и агент для покупок от Perplexity — и их возможности сильно различаются.

Рич Вилларс из IDC указывает, что технологические компании часто не придерживаются строгих определений. "Их больше волнует, что они пытаются достичь", — сказал он TechCrunch, особенно на быстро меняющихся рынках.

Маркетинг тоже играет большую роль в проблеме, по словам Эндрю Нга из DeepLearning.ai. Он говорит: "Концепции агентов ИИ и 'агентских' рабочих процессов раньше имели техническое значение, но около года назад маркетологи и несколько крупных компаний их подхватили."

Джим Роуэн из Deloitte видит в отсутствии чёткого определения как возможность, так и вызов. Это позволяет компаниям адаптировать агентов под свои нужды, но также может привести к "несоответствию ожиданий" и затруднить измерение ценности проектов с агентами.

"Без стандартизированного определения, хотя бы внутри организации, сложно оценивать производительность и обеспечивать единообразные результаты", — сказал Роуэн. "Это может привести к разным интерпретациям того, что должны предоставлять агенты ИИ, что потенциально усложняет цели и результаты проектов. В конечном итоге, хотя гибкость может способствовать креативным решениям, более стандартизированное понимание помогло бы предприятиям лучше ориентироваться в ландшафте агентов ИИ и максимизировать их инвестиции."

К сожалению, если эволюция термина "ИИ" — это какой-то ориентир, похоже, что единого определения "агента" мы не увидим в ближайшее время — или, возможно, никогда.