Большая часть наших сограждан еще толком не поняли, что такое искусственный интеллект, как прогресс преподносит все новые и новые решения, которые тотальному большинству - просто "непонятные слова", что досадно. Так как за этими терминами скрываются серьезные и эффективные технологии, которые должны стать не "уделом немногих избранных", а инструментами широких масс. Ведь именно так и будет, и уже достигается успешность различных проектов.
Сегодня поговорим на эту тему и попытаемся дать хотя бы общее представление.
Агентный ИИ и мультиагентные системы — это развитие классического искусственного интеллекта в сторону более автономного, целенаправленного и кооперативного поведения.
Агентный ИИ (Agentic AI) — это система, которая действует как самостоятельный агент, способный ставить или уточнять цели, принимать решения, планировать действия, взаимодействовать с внешней средой, адаптироваться на основе опыта. Его характеризуют следующие возможности:
Автономность - он работает без постоянного контроля человека.
Целеориентированность - поведение определяется задачей или набором целей.
Планирование - может разбивать сложную задачу на последовательность шагов.
Обратная связь (feedback loop) - анализирует результаты своих действий и корректирует стратегию.
Использование инструментов - может обращаться к API, базам данных, программам.
Классическая схема из теории ИИ: Агент = восприятие (perception) + принятие решений + действие
Автономный помощник, который сам ищет информацию, планирует задачи, выполняет цепочку действий. Другой вариант - это AI-бот для управления проектами, или торговые алгоритмы с адаптацией
Это среда, где несколько агентов взаимодействуют друг с другом. Каждый агент имеет свои цели, обладает частичной информацией, действует независимо.
Обычно включает: Агенты (LLM или другие модели). Среду взаимодействия. Протоколы общения. Механизмы координации
Типовые роли агентов: Планировщик, Исполнитель, Критик, Координатор (он же менеджер).
Упрощенная, но типичная мультиагентная схема: ставится задача - сделать отчет. Один Агент собирает данные, второй агент их анализирует, третий пишет текст, четвертый проверяет работу на ошибки.
Отличие Agentic AI от обычного ИИ. Клкассический ИИ управляется пользователем, Агентный ИИ под своим собственным управлением. Классика ограничена в планировании, Агенты имеют развитое планирование. Первый имеет поставленные цели извне, второй может сам их формировать.
Как обычно, бизнес и IT - основные заказчики и пользователи. Это автоматизация процессов, DevOps и IT-операции, управление данными. Финансы не отстают - это алгоритмическая торговля, риск-менеджмент. Логистика, как стык бизнеса и финансов - оптимизация маршрутов, распределение ресурсов.
Ну и конечно, основные "инвесторы" IT-технологий... это - геймеры! Да, в играх и симуляциях NPC с автономным поведением, ну или моделирование экономик - ведение гостиничного бизнеса или модельного агенства...
Человек не был бы человеком, если не создавал ограничений - это основа любого общества, в т.ч. и виртуально-программно-механического. Контроль и безопасность - агенты могут принимать нежелательные решения. Координационная сложность - мультиагентные системы трудно масштабировать. Стоимость вычислений - особенно при использовании LLM. Надёжность - возможны ошибки на каждом этапе цепочки
Классический ИИ - универсальный инструмент, способный решить задачу высшей математики и одновременно способный поговорить "по душам" с одиноким человеком, на самые прозаические темы. Агент ИИ - это самостоятельный субьект (умный исполнитель), "заточенный" под более узкие задачи, чтобы не расходовать впустую дорогостоящие ресурсы. Мультиагентная система - это команда таких агентов (исполнителей), их взаимодействие дает максимально быстрый и эффективный результат.
WASP.kz
Март 2026