Рынок искусственного интеллекта быстро переходит от простых приложений LLM к агентам искусственного интеллекта. Модели уже недостаточно просто отвечать на вопросы. Агенты могут использовать инструменты, работать с данными, выполнять задачи и принимать решения. Но следующий этап не...
Рынок искусственного интеллекта быстро переходит от простых приложений LLM к агентам искусственного интеллекта. Модели уже недостаточно просто отвечать на вопросы. Агенты могут использовать инструменты, работать с данными, выполнять задачи и принимать решения.
Но следующий этап заключается не просто в увеличении числа агентов. Речь идет о создании инфраструктуры для автономных систем искусственного интеллекта.
От агентов ИИ к системам ИИ
Если один агент сможет решить отдельную задачу, реальному бизнесу потребуются целые системы:
Агенты → Память → Инструменты → Данные → Политики → Автоматизация → Мониторинг
И именно здесь появляется несколько новых, еще недостаточно изученных месторождений.
1. Инженерия автоматизации искусственного интеллекта
Агенты начинают делать больше, чем просто помогать сотрудникам. Они могут выполнять целые бизнес-процессы: продажи, поддержку клиентов, аналитику, обработку документов, финансы и операции.
2. Мультиагентные системы
Следующий шаг — команды специализированных агентов, которые смогут распределять задачи, обмениваться информацией и координировать свои действия.
3. АгентОпс
Когда агенты переходят в производство, их необходимо отслеживать, тестировать, оценивать и контролировать. Это создает новую дисциплину, аналогичную DevOps и MLOps, но разработанную специально для автономных систем искусственного интеллекта.
4. А