Што е агентска вештачка интелигенција?

Кратката верзија: агентските системи не само што одговараат на прашања - тие планираат, дејствуваат и итерираат кон целите со минимален надзор. Тие повикуваат алатки, пребаруваат податоци, координираат подзадачи, па дури и соработуваат со други агенти за да постигнат резултати. Тоа е насловот. Интересниот дел е како ова функционира во пракса - и што значи тоа за тимовите денес. 

Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:

🔗 Што е скалабилност на вештачката интелигенција
Дознајте како скалабилната вештачка интелигенција поддржува раст, перформанси и сигурност.

🔗 Што е вештачка интелигенција
Разбирање на основните концепти, можности и деловни апликации од вештачката интелигенција во реалниот свет.

🔗 Што е објаснива вештачка интелигенција
Откријте зошто објаснувачката вештачка интелигенција ја подобрува довербата, усогласеноста и подобрите одлуки.

🔗 Што е тренер за вештачка интелигенција
Истражете што прават тренерите за вештачка интелигенција за да ги усовршат и надгледуваат моделите.

Што е Агенциска вештачка интелигенција - едноставната верзија 🧭

Што е агентска вештачка интелигенција накратко: тоа е вештачка интелигенција која може автономно да одлучи што да прави следно за да постигне цел, а не само да одговара на барања. Во неутрални услови на продавачот, таа ги спојува расудувањето, планирањето, употребата на алатки и повратните јамки, така што системот може да се движи од намера кон акција - повеќе „заврши го“, помалку „напред-назад“. Дефинициите од главните платформи се усогласуваат по овие точки: автономно донесување одлуки, планирање и извршување со минимална човечка интервенција [1]. Производствените услуги опишуваат агенти кои оркестрираат модели, податоци, алатки и API-интерфејси за да завршат задачи од почеток до крај [2].

Помислете на способен колега кој го чита брифот, собира ресурси и дава резултати - со проверка, а не со самодоверба.

Што ја прави агентската вештачка интелигенција добра ✅

Зошто толку возбуда (а понекогаш и вознемиреност)? Неколку причини:

• Фокус на резултатот: Агентите ја претвораат целта во план, а потоа извршуваат чекори сè додека не се заврши работата со ротирачка столица без блокирања за луѓето [1].

• Стандардна употреба на алатките: Тие не застануваат на текст; тие повикуваат API-ја, поставуваат барања за бази на знаење, повикуваат функции и активираат работни процеси во вашиот стек [2].

• Шеми на координатори: Супервизорите (познати како рутери) можат да доделат работа на специјализирани агенти, подобрувајќи го протокот и сигурноста на сложените задачи [2].

• Јамки на рефлексија: Силните поставувања вклучуваат самоевалуација и логика за повторен обид, така што агентите забележуваат кога се надвор од колосекот и се во правилна насока (размислуваат: планираат → дејствуваат → прегледуваат → рафинираат) [1].

Агент кој никогаш не размислува е како сателитска навигација која одбива повторно да пресмета - технички добро, практично досадно.

Генеративно наспроти агентско - што се промени, навистина? 🔁

Класичната генеративна вештачка интелигенција одговара прекрасно. Агентската вештачка интелигенција дава резултати. Разликата е во оркестрацијата: повеќечекорно планирање, интеракција со околината и итеративно извршување поврзано со постојана цел. Со други зборови, додаваме меморија, алатки и политики за системот да може да прави , а не само да кажува [1][2].

Ако генеративните модели се паметни практиканти, агентските системи се помлади соработници кои можат да ги пронајдат формуларите, да ги повикаат вистинските API-ја и да ја доведат работата до целта. Можеби малку претерување - но ја сфаќате атмосферата.

Како функционираат агентските системи под хаубата 🧩

Клучни градежни блокови за кои ќе чуете:

1. Транслација на целта → брифот станува структуриран план или графикон.

2. Јамка планер-извршител → изберете ја следната најдобра акција, извршете, евалуирајте и итерирајте.

3. Повикување алатки → повикување на API-ја, пребарување, толкувачи на код или прелистувачи за да се влијае на светот.

4. Памтење → краткорочна и долгорочна состојба за пренесување на контекстот и учење.

5. Супервизор/рутер → координатор кој доделува задачи на специјалисти и спроведува политики [2].

6. Набљудливост и заштитни огради → траги, политики и проверки за да се одржи однесувањето во граници [2].

Исто така, ќе видите и agentic RAG : пребарување кое му овозможува на агентот да одлучи кога да пребарува, што да бара и како да ги користи резултатите во рамките на план од повеќе чекори. Помалку популарен збор, повеќе практична надградба на основниот RAG.

Реални употреби кои не се само демонстрации 🧪

• Работни процеси во претпријатијата: тријажа на билети, чекори за набавка и генерирање извештаи што ги опфаќаат вистинските апликации, бази на податоци и политики [2].

• Софтверски и податочни операции: агенти кои отвораат проблеми, поврзуваат контролни табли, започнуваат тестови и сумираат разлики - со логови што вашите ревизори можат да ги следат [2].

• Операции со клиенти: персонализиран пристап до информации, ажурирања на CRM, пребарувања во базата на знаење и усогласени одговори поврзани со упатства [1][2].

• Истражување и анализа: скенирање на литературата, чистење на податоци и репродуцибилни тетратки со ревизорски траги.

Брз, конкретен пример: „агент за продажба“ кој чита белешка од состанок, ја ажурира можноста во вашиот CRM, составува е-пошта за следење и ја евидентира активноста. Без драма - само помалку мали задачи за луѓето.

Алатки за пејзаж - кој што нуди 🧰

Неколку вообичаени почетни точки (не се исцрпни):

• Amazon Bedrock Agents → повеќечекорна оркестрација со интеграција на алатки и база на знаење, плус шеми на супервизори и заштитни огради [2].

• Vertex AI Agent Builder → ADK, видливост и безбедносни карактеристики за планирање и извршување задачи со минимална човечка интервенција [1].

Рамките за оркестрација со отворен код се изобилни, но без разлика кој пат ќе го изберете, се повторуваат истите основни шеми: планирање, алатки, меморија, надзор и можност за набљудување.

Споредба на слики 📊

Вистинските тимови секако дебатираат за овие работи - третирајте го ова како мапа на насоки.

Цените варираат во зависност од употребата; секогаш проверувајте ја страницата со цени на провајдерот.

Архитектонски шеми што всушност ќе ги користите повторно 🧱

• Планирај → изврши → размисли: планерот ги скицира чекорите, извршителот дејствува, а критичарот ги разгледува. Испланирај и повтори додека не завршиш или не ескалираш [1].

• Супервизор со специјалисти: координатор ги насочува задачите кон нишни агенти - истражувач, кодер, тестер, рецензент [2].

• Извршување во песочник: алатките за код и прелистувачите работат во ограничени песочници со строги дозволи, логови и табели за прекинувачи на килови за продукциски агенти [5].

Мала исповед: повеќето тимови започнуваат со премногу агенти. Примамливо е. Започнете со минимално додавање улоги само кога метриките покажуваат дека ви се потребни.

Ризици, контроли и зошто управувањето е важно 🚧

Агентската вештачка интелигенција може да извршува вистинска работа - што значи дека може да предизвика и вистинска штета ако е погрешно конфигурирана или киднапирана. Фокусирајте се на:

• Брза инјекција и киднапирање на агенти: кога агентите читаат недоверливи податоци, злонамерните инструкции можат да го пренасочат однесувањето. Водечките институти активно истражуваат како да ја проценат и ублажат оваа класа на ризик [3].

• Изложеност на приватност: помалку „друга интеракција“, повеќе дозволи - внимателно мапирајте го пристапот до податоците и идентитетот (принцип на најмали привилегии).

• Зрелост на евалуацијата: третирајте ги сјајните референтни резултати со резерва; претпочитајте повторувачки евалуации на ниво на задача поврзани со вашите работни процеси.

• Рамки за управување: усогласување со структурирани упатства (улоги, политики, мерења, ублажување) за да можете да покажете длабинска анализа [4].

За технички контроли, спарете ја политиката со sandboxing : изолирајте ги алатките, хостовите и мрежите; евидентирајте сè; и стандардно одбијте сè што не можете да го следите [5].

Како да започнете со градење - прагматична контролна листа 🛠️

1. Изберете платформа за вашиот контекст: ако сте длабоко запознаени со AWS или Google Cloud, нивниот агент нуди непречени интеграции [1][2].

2. Прво дефинирајте ги заштитните огради: влезни податоци, алатки, опсези на податоци, листи на дозволи и патеки за ескалација. Поврзете ги дејствата со висок ризик со експлицитна потврда [4].

3. Започнете со тесна цел: еден процес со јасни KPI (заштедено време, стапка на грешки, стапка на погодување на SLA).

4. Инструментирајте сè: траги, логови на повици од алатки, метрики и човечки повратни јамки [1].

5. Додадете размислување и повторни обиди: вашите први победи обично доаѓаат од попаметни јамки, а не од поголеми модели [1].

6. Пилот-проект во песочна верзија: извршување со ограничени дозволи и мрежна изолација пред широко воведување [5].

Каде се движи пазарот 📈

Облачните провајдери и претпријатијата силно се потпираат на агентските способности: формализирајќи ги шемите за повеќе агенти, додавајќи функции за набљудување и безбедност, и правејќи ја политиката и идентитетот првокласни. Суштината е поместување од асистенти кои предлагаат кон агенти кои користат заштитните огради за да ги држат внатре во границите [1][2][4].

Очекувајте повеќе агенти специфични за доменот - финансиски операции, ИТ автоматизација, продажни операции - како што ќе созреваат примитивите на платформата.

Стапици што треба да се избегнат - нестабилните делови 🪤

• Премногу алатки се изложени: колку е поголема лентата со алатки, толку е поголем радиусот на експлозијата. Започнете со мали делови.

• Нема патека за ескалација: без човечко предавање, агентите се во циклус - или уште полошо, дејствуваат самоуверено и погрешно.

• Референтна тунелска визија: изградете свои евалуации што ги отсликуваат вашите работни процеси.

• Игнорирање на управувањето: доделување сопственици за политики, прегледи и црвено групирање; мапирање на контролите на призната рамка [4].

Најчесто поставувани прашања за молња круг ⚡

Дали агентската вештачка интелигенција е само RPA со LLM? Не баш. RPA следи детерминистички сценарија. Агентските системи планираат, избираат алатки и се прилагодуваат во лет - со неизвесност и повратни јамки [1][2].
Дали ќе ги замени луѓето? Ги отстранува повторувачките задачи со повеќе чекори. Забавната работа - проценка, вкус, преговарање - сè уште се потпира на човекот.
Дали ми треба мулти-агент од првиот ден? Не. Многу победи доаѓаат од еден добро инструментиран агент со неколку алатки; додадете улоги ако вашите метрики го оправдуваат тоа.

Предолго време не го прочитав🌟

Што е агентска вештачка интелигенција во пракса? Тоа е конвергиран куп од планирање, алатки, меморија и политики што ѝ овозможува на вештачката интелигенција да премине од разговор кон задача. Вредноста се покажува кога ќе поставите тесни цели, ќе поставите заштитни огради рано и ќе инструментирате сè. Ризиците се реални - киднапирање, изложеност на приватност, несигурни евалуации - затоа потпирајте се на воспоставени рамки и „sandboxing“. Градете мали, мерете опсесивно, проширувајте со доверба [3][4][5].

Референци

1. Google Cloud - Што е агентска вештачка интелигенција? (дефиниција, концепти). Линк

2. AWS - Автоматизирајте ги задачите во вашата апликација користејќи агенти со вештачка интелигенција. (Документација за Bedrock Agents). Линк

3. Технички блог на NIST - Зајакнување на евалуациите за киднапирање на агенти со вештачка интелигенција. (ризик и евалуација). Линк

4. NIST - Рамка за управување со ризици од вештачка интелигенција (AI RMF). (управување и контрола). Врска

5. Британски институт за безбедност на вештачката интелигенција - Инспекција: Sandboxing. (техничко упатство за sandboxing). Линк

Пронајдете ја најновата вештачка интелигенција во официјалната продавница за асистенти за вештачка интелигенција

За нас