Что такое агент генеративного ИИ? Инструмент, лежащий в основе машинного творчества

В 2025 году каждая страна будет спешить создать суверенные LLM, о чем свидетельствуют более 67,200 200 компаний, работающих в сфере генеративного ИИ по всему миру. По оценкам, только в этом году в ИИ было вложено XNUMX миллиардов долларов. Эти бешеные инвестиции расширяют возможности основателей стартапов и МСП. Это помогает основателям внедрять агентов генеративного ИИ, которые автономно управляют рабочими процессами, адаптируют пути клиентов и производят активы в масштабе.

В отличие от ограниченных правилами и статических автоматизаций, генеративные агенты ИИ используют механизмы рассуждений на основе LLM для адаптации, планирования и динамических действий. С такой шумихой вы можете задаться вопросом: что такое генеративный агент ИИ и что отличает агента ИИ? Продолжайте читать, чтобы раскрыть основы и практическое применение в этом блоге.

Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ называют специализированной областью исследований в рамках более широкой области ИИ. Генеративный ИИ включает в себя сложные нейронные сети вместе с основным машинным обучением, которое находится в центре DL, ML и ИИ. 

Классически системы ИИ придерживаются наборов правил; однако генеративные модели, например, большие языковые модели (LLM) и мультимодальные сети собирают знания из огромных наборов данных для создания оригинального контента в виде текста, изображений, музыки и даже кода. 

В то время как традиционные модели предназначены для поиска и классификации, системы, ориентированные на генерацию, ускоряют вывод, имитируя предоставление человеческого творчества. Это позволяет выполнять такие задачи, как написание планов уроков, сочинение музыки, составление электронных писем и визуализация данных с нуля.

Действительно ли генеративный ИИ успешен в этом быстро меняющемся мире?

От создания контента до решения реальных критических и экспертных проблем в предметной области — ответ таков: "ДА". Gen AI — это аналогичный сдвиг парадигмы, произошедший с изобретением компьютера:

• Практические решения: 78 % организаций используют ИИ как минимум в одной бизнес-функции, тогда как всего два года назад этот показатель составлял 55 %.
• Повседневное использование: В настоящее время почти 89% малых предприятий и стартапов используют инструменты ИИ для выполнения своих основных и повторяющихся рутинных задач.
• Экономическое влияние: Инвестиции в генеративный ИИ в 33 году превысили 2024 млрд долларов, что на 18.7% больше, чем в предыдущем году, что свидетельствует о высокой уверенности в отдаче от таких инвестиций.
• Создание работы: Одна из компаний прогнозирует 25-процентный рост ролей в оперативном проектировании, аудите моделей и этике ИИ, что компенсирует вытеснение, вызванное автоматизацией.
• Универсальный доступ: Благодаря распространению облачных API и фреймворков с открытым исходным кодом 60 % организаций чувствуют себя готовыми к использованию генеративного ИИ.

Ментальные модели для генеративного ИИ

Что такое модели фундамента?

Это нейронные сети общего назначения, такие как GPT-4 или мультимодальные варианты, которые можно адаптировать для разных задач, а не строить для одной области. Они действуют как ядро ​​рассуждений любого генеративного конвейера ИИ.

Существуют две точки зрения на генеративный ИИ и его использование:

1. Точка зрения пользователя: Использование предварительно обученных моделей для решения конкретных задач без глубоких знаний в области машинного обучения:
   
   • Быстрый инжиниринг
     
   • Извлечение-дополненная генерация (RAG)
     
   • Агенты ИИ
     
   • Векторные базы данных
     
   • Тонкая настройка
     
2. Точка зрения строителя: Построение и оптимизация моделей с нуля:
   
   • Предварительная подготовка по обширным корпусам
     
   • Обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)
     
   • Квантование модели для эффективности развертывания
     
   • Тонкая настройка на нишу Наборы данных

Краткий исторический контекст

Путь генеративного ИИ не нов; он так же стар, как и рождение компьютеров. Конец 1950-х годов начался с ранних вычислительных подходов, таких как цепи Маркова и методы процедурной генерации. Они полагались на предопределенные правила и статистические вероятности для создания базовых последовательностей текста. Эти методы не обладали истинным пониманием или креативностью и были ограничены по сложности.

Знаменательным событием стал 2014 год, когда Ян Гудфеллоу представил генеративно-состязательные сети (GAN). Использование генератора и дискриминатора в дуэльной установке для создания фотореалистичных изображений. В ту же эпоху в 2013 году появились вариационные автокодировщики (VAE), привносящие вероятностные методы для рассуждений и детального управления задачами генерации.

А затем в 2017 году футуристическая статья была опубликована Google Minds. Революционная публикация «Внимание — это все, что вам нужно», в которой были представлены архитектуры трансформаторов, обеспечивающие масштабируемую, контекстно-зависимую генерацию с использованием механизма собственного внимания. По сути, она легла в основу всех генеративных моделей, таких как GPT-1 (2018). Первая модель большого языка на основе трансформатора, а затем GPT-2 и GPT-3. Это, безусловно, вывело генерацию текста на совершенно новый уровень с точки зрения связности и беглости. К 2023 году GPT-4 могла генерировать 25,000 XNUMX слов за один ответ — и это было только начало.

Эти изменения позволили генеративному ИИ и агентам ИИ перевернуться с ног на голову из систем, основанных на правилах, в креативные системы. Которые способны обслуживать приложения в таких отраслях, как развлечения, дизайн, здравоохранение и разработка программного обеспечения.

Что такое агент генеративного ИИ?

Со всем развитием в области ИИ, особенно в области генеративного ИИ. Наблюдается рост Агентов, если быть точнее. Агенты генеративного ИИ, которые представляют собой интеллектуальные системы, работающие с высокоуровневой целью, которая может быть бронированием билета на самолет, отправкой писем вашим клиентам или более ограниченной вашей креативностью. После планов, причин и автономии для достижения цели с использованием инструментов, мозга или LLM, с предоставленными знаниями.

В отличие от традиционной методологии, агент на основе искусственного интеллекта может адаптироваться, обучаться и поддерживать контекст, а также реагировать на ваши динамические задачи.

Характеристики агента генеративного ИИ

1. Целеустремленный
   Агенту ставится общая цель, и он самостоятельно определяет необходимые шаги для ее достижения.
   
2. автономный
   Он работает без жестко заданных последовательностей, планируя и выполняя задачи динамически на основе условий реального времени.
   
3. Использование инструментов
   Агент может использовать внешние инструменты, такие как API веб-поиска, калькуляторы, базы данных или интерпретаторы кода, для выполнения задач.
   
4. Контекстно-зависимый
   Он сохраняет память о прошлых взаимодействиях, предпочтениях пользователя или ходе выполнения задач, обеспечивая непрерывность и контекстные ответы.
   
5. Адаптивный
   Столкнувшись с непредвиденными обстоятельствами, например, с отсутствием или неисправностью инструментов, он может пересмотреть свою стратегию и продолжить работу.

Рост числа агентов ИИ

По мере того, как генеративные модели развивались и осваивали генерацию текста, расширяя свои возможности для генерации изображения, звука и т. д. Исследователи и инженеры воспользовались этой возможностью, чтобы перейти от одноразового синтеза контента к системам и развиваться в них. Система, которая может непрерывно планировать, действовать и учиться. 

Все разворачивается в последовательной манере, которая представляет собой данные на входе, план выхода, предпринятые действия, обратную связь, имитирующую цикл человеческой мысли. Давая начало сегодняшнему первому поколению AI-агенты, которые объединяют планирование, память, инструментарий и мультимодальные навыки в бесшовные рабочие процессы:

Планировщик + Синергия LLM

Ранние агенты объединяли готовые планировщики с результатами LLM: предлагали шаги, вызывали инструмент, затем перепланировали на основе результатов. Современные системы встраивали иерархические сети задач и поиск по дереву Монте-Карло непосредственно в цепочку мыслей модели, позволяя сквозное уточнение плана.

Постоянная память

Статические подсказки не могли охватывать многошаговые задачи, поэтому разработчики добавили хранилища памяти — карты «ключ-значение», векторные вложения или многоуровневые краткосрочные/долгосрочные модули. Сегодня агенты запоминают ваши предпочтения в стиле, отслеживают, какие документы они суммировали, и поддерживают контекст в течение часов или дней.

Модульная оснастка

Такие фреймворки, как LangChain и Microsoft Semantic Kernel, позволяют агентам вызывать веб-поиск, базы данных, калькуляторы или индивидуальные микросервисы по требованию. Агенты выбирают правильный инструмент на каждом этапе — получение данных о рейсах в реальном времени, обработка цифр или обновление CRM — чтобы обосновать свои действия фактами в реальном времени.

Мультимодальная беглость

Благодаря встроенным в такие модели, как GPT‑4, визуальным и аудиовходам агенты теперь обрабатывают изображения, аннотируют объекты и даже создают диаграммы — все в рамках одного рабочего процесса. Представьте себе загрузку фотографий продукта и получение полностью отформатированного отчета с визуальными эффектами, созданными с помощью искусственного интеллекта.

Взрыв с открытым исходным кодом

Демократизированные строительные блоки породили яркие сообщества. Только AutoGPT имеет 176 000 звезд GitHub, что демонстрирует его роль как олицетворения автономного агента. Между тем, 51 процент организаций уже используют агентов ИИ в производстве (среднее предприятие лидирует с показателем 63 процента), а 78 процентов планируют внедрить их в ближайшее время.

В совокупности эти достижения знаменуют собой настоящий «подъем» агентов ИИ: не просто помощников с подсказками, а живых систем, которые воспринимают, рассуждают и действуют в разных модальностях и во времени, прокладывая путь к еще более сложным, самоуправляемым приложениям в предпринимательстве, исследованиях и повседневной жизни.

ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ: Четыре столпа генеративного ИИ в действии

1. Служба поддержки клиентов:
   Более 59 процентов компаний считают, что генеративный ИИ преобразует взаимодействие с клиентами, внедряя чат-агентов, которые круглосуточно обрабатывают стандартные запросы и сокращают среднее время обработки на 24 процентов.
   
2. Content Creation
   От написания черновиков сообщений в блогах до разработки материалов для социальных сетей — 92 процента маркетинговых команд теперь используют генеративный ИИ для генерации идей и создания первых черновиков, что сокращает время публикации вдвое.
   
3. Образование
   Адаптивные системы обучения используют генеративные модели для персонализации уроков и тестов. Сегодня 43 процента педагогов сообщают о повышении вовлеченности студентов после внедрения упражнений с использованием ИИ.
   
4. Разработка программного обеспечения
   Благодаря тому, что за последний год число инструментов генерации кода в производстве удвоилось, а 95 процентов технологических компаний США внедрили их, разработчики могут создавать шаблоны приложений и автоматизировать шаблоны, ускоряя время выхода на рынок до 40 процентов.

Инструменты и платформы

Недавний рост популярности генеративного ИИ и агентов ИИ привел к быстрому появлению инноваций — от библиотек с открытым исходным кодом и коммерческих API до платформ развертывания в реальном времени, — что позволяет разработчикам создавать агентов с нуля или организовывать сложные рабочие процессы, которые активно формируют современный ландшафт ИИ.

Фонды с открытым исходным кодом

• TensorFlow и PyTorch остаются основополагающими для обучения моделей глубокого обучения, включая LLM и диффузионные сети.
  
• Обнимающие диффузоры для лица доминирует в конвейерах преобразования текста в изображения, используя предварительно обученные модели, готовые к выполнению творческих задач в режиме реального времени.
  
• Лангчейн является фактической основой для создания агентов на базе LLM, предлагающей модульную поддержку подсказок, инструментов, памяти и логики цепочек.
  
• Лангграф, более новое дополнение, обеспечивает многошаговые, разветвленные рабочие процессы агентов с памятью и восстановлением после ошибок — идеально подходит для агентов, готовых к производству.
  
• Семантическое ядро от Microsoft интегрирует планировщики, инструменты и память с использованием C# или Python, что делает его удобным для корпоративных сценариев автономных агентов.

Проблемы и ограничения

Ни одно существо не безупречно, у всего есть свои недостатки. Несмотря на стремительный прогресс, масштабное развертывание искусственного интеллекта и агентов искусственного интеллекта по-прежнему сталкивается с многочисленными проблемами:

Техническая инфраструктура

• Высокие вычислительные затраты: Современные модели требуют на 40% больше циклов графического процессора, чем устаревшие системы, что приводит к средним расходам предприятий до 2.3 млн долларов в год.
  
• Проблемы масштабирования: Каждая третья компания (34%) не может выйти за рамки пилотных этапов, поскольку конкуренция за память и параллельные рабочие нагрузки снижают производительность.
  
• Унаследованная интеграция: 67 % ИТ-отделов сообщают о задержках от 3 до 6 месяцев из-за несоответствий API и переписывания конвейеров данных.
  

Точность и надежность

• Галлюцинации:
  Генеративные агенты ИИ выдают правдоподобные, но неверные ответы в 8–12% случаев, что может привести к принятию неверных бизнес-решений.
• Ограничения контекста:
  Если объем входных данных превышает 32,000 XNUMX токенов, качество модели падает, что ограничивает ее способность обрабатывать длинные документы или после этого она начинает галлюцинировать и забывать прежнюю терминологию.
• Непоследовательные ответы:
  Агенты Gen не выдают воспроизводимые ответы на один и тот же запрос почти в 23% случаев, что подрывает доверие пользователей и затрудняет контроль качества.
  

Безопасность и конфиденциальность

• Утечка данных: 45 % организаций обеспокоены тем, что конфиденциальные данные могут попасть в циклы обучения или журналы.
  
• Оперативная инъекция: Нарушения на рабочем месте зачастую весьма искусны в нарушении рабочих процессов, поэтому все больше внимания уделяется проверкам безопасности и плановому техническому обслуживанию.
  
• Регуляторная неопределенность: 58 % фирм не уверены, как GDPR, HIPAA или отраслевые правила применяются к результатам, генерируемым ИИ.
  

Экономические и эксплуатационные

• Нестабильность бюджета: Тарификация по факту использования приводит к тому, что 41% команд сталкиваются с неожиданными перерасходами, поскольку потребление токенов растет непредсказуемо.
  
• Нехватка талантов: Около 72% компаний заявляют о нехватке квалифицированных инженеров и разработчиков ИИ.
  
• Техническое обслуживание: Около 35 % бюджетов ИИ используется для выполнения таких операций, как мониторинг, переобучение и контроль версий.
  

Этические и социальные

• Распространение смещения: Примерно 19% контента демонстрируют заметную предвзятость, что особенно вредно при принятии решений о найме и предоставлении кредитов.
  
• Влияние на рабочую силу: Более четверти рутинных когнитивных задач (26%) находятся под угрозой автоматизации, что вызывает приток инвестиций в переподготовку кадров.
  
• Непрозрачное рассуждение: Процесс принятия решений в черном ящике сталкивается с необходимостью проверки, что противоречит постоянно растущим призывам к внедрению ИИ, поддающегося объяснению, в центр внимания.

Будущие тенденции и перспективы для агентов генеративного ИИ

Обновленная волна генеративного ИИ и ее целевых агентов, призванных переосмыслить корпоративные рабочие процессы, структуры надзора и конкурентную среду, кратко изложена для вновь обращенной перспективы.

Ключевые технологические пути

• Мультимодальное мастерство:
  Генеративные агенты будут беспрепятственно управлять текстом, графикой, аудио и видео для создания интегрированных процессов — представьте себе автоматическое обнаружение угроз с помощью камер в сочетании с краткими отчетами или помощников на заводе, совмещающих речь и зрение. Gartner прогнозирует, что к 2027 году 40 % генеративных Системы искусственного интеллекта будет поддерживать несколько модальностей по сравнению с 1% в 2023 году.
• Исполнение, ориентированное на края:
  Чтобы сократить задержки и защитить конфиденциальные активы, вывод будет перенесен на устройство пользователя. К 2025 году около 75 % создания и анализа корпоративных данных будет происходить за пределами центральных серверов, что позволит мгновенно получать информацию на периферии сети.
• Самостоятельная стратегия:
  Агенты ИИ будут автономно планировать многоэтапные инициативы, такие как составление планов запуска или настройка процедур поставок, с минимальным вмешательством человека, приближаясь к человеческим стратегическим возможностям.

Отраслевые тенденции
 

• Здравоохранение:
  Более 70 % медицинских учреждений теперь используют системы принятия решений на основе искусственного интеллекта, используя агентов для оптимизации планирования и ранней диагностики для более гибкой и точной поддержки пациентов.
• Финансовые услуги:
  По прогнозам компании Deloitte, к 2028 году 80 % розничных инвесторов будут получать основную помощь от консультационных инструментов на базе искусственного интеллекта, поскольку генеративные агенты займут центральное место в консультировании по портфелям и клиентам.
• Производство:
  Почти 93% заводов в этом году внедрили инновации на основе искусственного интеллекта, используя агентов для предиктивного обслуживания и мгновенного аудита качества.

Надзор и политика

• Этические принципы:
  Международные команды разрабатывают стандарты прозрачности, справедливости и подотчетности, чтобы способствовать созданию ответственных агентов.
• Требования к ясности:
  Новые правила потребуют четких объяснений того, как агенты приходят к выводам, что будет стимулировать развитие интерпретируемого ИИ.
• Контроль конфиденциальности:
  Строгие правила будут определять порядок обращения с данные обучения и локальные выводы, сделанные на основе развивающихся законов о конфиденциальности.

Экономические последствия

• Инвестиционный импульс:
  Финансирование проектов в области ИИ-агентов резко возрастет, что отражает доверие к масштабируемой автоматизации.
• Динамичные рабочие смены:
  По мере автоматизации рутинных задач появятся такие должности, как архитекторы оперативных задач и специалисты по обеспечению соответствия требованиям ИИ, что позволит сместить акцент на надзор и стратегию.
• Повышение эффективности:
  Первоначальные оценки показывают, что широкое внедрение агентов может добавить триллионы к годовому мировому ВВП, что станет скачком производительности, не имеющим аналогов с момента появления сети. Руководители бизнеса будут использовать этих агентов для дальнейшего повышения производительности.

Заключение: Генеративные агенты ИИ — это будущее

Генеративные агенты ИИ больше не являются экспериментальными явлениями, но уже меняют динамику ведения бизнеса, вовлекая пользователей в технологии и то, как машины думают, рассуждают и творят по-своему. Предприятия, внедряя такие системы в отрасли, т. е. от обслуживания клиентов до разработки программного обеспечения, могут достичь новых уровней автоматизации, персонализации и инноваций.

Хотя трансформация приносит выгоды, она также требует компромиссов. Команды должны устранять технические, этические и операционные барьеры с помощью мер развертывания, управления и постоянных улучшений. Тем не менее, с сильной инфраструктурой, подкрепленной лучшими талантами и ускоренной прогрессом с открытым исходным кодом, будущее действительно светлое и мощное.

По мере продвижения вперед с 2025 года генеративные AI-агенты не просто предоставит услугу, но и возьмет на себя ответственность. Те организации, которые сегодня возьмут на себя всю ответственность за агентов ИИ, будут теми, кто будет формировать экономику завтрашнего дня.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Предыдущий блог

Следующий блог