С развитием генеративного ИИ ожидается, что к 2025 году произойдет рост случаев использования ИИ-агентов с высокой добавленной стоимостью, которые становятся все более актуальными в профессиональной среде.
ИИ-агенты, изначально разработанные параллельно с различными модальностями, такими как обработка изображений и аудио, теперь охватывают системы, которые облегчают действия и коммуникацию через большие языковые модели (LLM). Эти агенты определяются как комплексные ИИ-системы, которые интегрируют несколько инструментов для выполнения сложных задач, выходящих за рамки простых взаимодействий вопрос-ответ.
Николас Годемет, директор по ИИ в OnePoint, описывает ИИ-агентов как когнитивные архитектуры, которые используют ИИ-модели для организации различных задач, включая планирование, онлайн-исследования и анализ документов.
OpenAI быстро воспользовалась потенциалом ИИ-агентов, выпустив плагины, предлагающие множество инструментов для разработчиков, включая интерпретаторы кода и возможности веб-поиска. Аналогично, французский стартап LightOn готовит к предложению своим клиентам инструменты для создания индивидуализированных агентов к концу этого года.
Предложения LightOn будут включать Websearch для поиска информации в интернете, Executive Python для анализа данных и Search Document для запросов по документам. Лоран Доде, со-генеральный директор LightOn, отмечает, что текущая фаза генеративного ИИ представляет собой переход к более сложным применениям LLM, способным управлять разнообразными данными.
OnePoint разработала демонстрационные агенты, которые успешно выполняют такие задачи, как анализ тендеров и разработка бизнес-моделей. Эти агенты автоматизируют процессы, такие как резюмирование документов и генерация соответствующих вопросов.
В будущем ожидается, что ИИ-агенты улучшат свои возможности с новыми инструментами и соединителями, облегчая интеграцию с различными источниками данных, такими как корпоративные CRM-системы. Это развитие является ключевым, поскольку оно расширит операционные возможности для бизнеса.
Предстоящие достижения включают улучшенные возможности взаимодействия, такие как общение в реальном времени и автономное сотрудничество между агентами, что приближает нас к видению полностью автономных помощников.