Rozwój sztucznej inteligencji agentowej: spojrzenie wstecz na rok 2024 i prognozy na rok 2025

Jeśli 2023 był rokiem, w którym świat odkrył generatywną sztuczną inteligencję, 2024 był świadkiem powstania agentowej sztucznej inteligencji – nowej klasy autonomicznych systemów zaprojektowanych do osiągania celów w złożonych, dynamicznych środowiskach. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która reaguje na monity lub przestrzega wstępnie zdefiniowanych reguł, agentowa sztuczna inteligencja działa proaktywnie, ustalając plany, podejmując decyzje i dostosowując się do zmieniających się sytuacji, aby osiągnąć pożądane rezultaty.

W 2014 r. byliśmy świadkami pierwszej fali sztucznej inteligencji agentowej w akcji, od narzędzi do samodzielnej obsługi klienta po adaptacyjne systemy zarządzania przepływem pracy. Teraz, gdy wkraczamy w rok 2025, uwaga skupia się na tym, jak to innowacyjne podejście będzie ewoluować i płynnie integrować się z codziennym życiem i operacjami biznesowymi. Ta transformacja jest kluczowym momentem w podróży AI, z potencjałem przekształcenia branż i zdefiniowania na nowo możliwości. Podczas gdy rok 2024 pokazał możliwości sztucznej inteligencji agentowej, rok 2025 zapowiada się jako rok, w którym organizacje wykorzystają jej pełny potencjał, aby generować znaczącą wartość. W tym artykule omówiono kamienie milowe osiągnięte w 2024 r. i prognozuje się postępy, które mogą ukształtować rok 2025.

Ewolucja sztucznej inteligencji agentowej

Agentyczna sztuczna inteligencja nie jest pomysł na powieść; jego początki można prześledzić do długotrwałego pragnienia budowania inteligentnych systemów zdolnych do wyznaczania celów, planowania i niezależnego działania. Przez dziesięciolecia praktyczna realizacja autonomicznego agenta pozostawała ograniczona z powodu barier technologicznych, takich jak ograniczona moc obliczeniowa i słabo rozwinięte algorytmy. Jednak ostatnie przełomy w dużych modelach językowych, w połączeniu z postępem algorytmicznym i zwiększonymi zasobami obliczeniowymi, umożliwiły w końcu stworzenie agentowej AI. Te innowacje umożliwiają agentom rozbijanie i planowanie złożonych zadań, interpretowanie wielu modalności danych, uczenie się z otoczenia i ciągłe udoskonalanie strategii w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów. Kluczowym czynnikiem stojącym za agentową AI jest rosnące zapotrzebowanie na systemy AI wykraczające poza reagowanie na dane wejściowe. Zarówno firmy, jak i osoby prywatne chcą, aby AI interpretowała cele wysokiego szczebla, opracowywała strategie i autonomicznie wykonywała plany przy minimalnym nadzorze człowieka.

2024: Przełomowy rok dla sztucznej inteligencji agentowej

Rok 2024 był świadkiem pojawienia się Agentic AI, co uwydatniło jego potencjał w różnych domenach. Jednym z najbardziej zauważalnych trendów było transformacja dużych modeli językowych (LLM) w modele podstawowe dla sztucznej inteligencji agentowej. LLM-y takie jak Google Gemini 2.0 oraz O3 firmy OpenAI ewoluowały od generowania tekstu do nabywania zdolności, takich jak planowanie, rozumowanie i wykonywanie zadań w różnych domenach. Modele te stały się bieglejsze w przetwarzaniu dane multimodalne, w tym tekst, obrazy, dźwięk i wideo, umożliwiając im głębokie zrozumienie złożonych środowisk. Ulepszona łączność umożliwiła tym platformom bezproblemową interakcję z interfejsami API, narzędziami zewnętrznymi i danymi na żywo, wspierając dynamiczne procesy podejmowania decyzji. Tymczasem zoptymalizowane modele obliczeniowe zmniejszone zapotrzebowanie na zasoby, co zwiększa potencjał sztucznej inteligencji agentowej dostępny dla branż od opieki zdrowotnej po rozrywkę.

Opracowano kilka platform mających na celu przyspieszenie rozwoju systemów SI opartych na agentach. Usługa Azure AI Agent firmy Microsoft Kreator agentów UiPath oraz Jules z Google zapewniono narzędzia do automatyzacji zadań, takich jak zarządzanie pocztą e-mail i monitorowanie trendów rynkowych. Inicjatywy typu open source, takie jak AutoGen firmy Microsoft oraz AgentLite firmy Salesforce dalej demokratyzował dostęp do zaawansowanych możliwości AI. Te postępy wyposażyły ​​społeczność programistów w niezbędne narzędzia do rozwoju aplikacji i innowacji.

Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji opartej na agentach również zyskały popularność w 2024 r. Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic wprowadził cechy umożliwiając sztucznej inteligencji wykonywanie zadań takich jak przeglądanie, wypełnianie formularzy i planowanie spotkań autonomicznie. Agenci AI firmy Microsoft zautomatyzowane zadania, takie jak weryfikacja faktur w łańcuchu dostaw, pokazujące, jak agentowa sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność i zmniejszyć powtarzalne obciążenia pracą. Te przykłady podkreśliły transformacyjny potencjał autonomicznych systemów w różnych branżach.

Ponadto, agentyczna AI rozszerzyła swój zasięg na technologie konsumenckie. Innowacje prezentowane na wydarzeniach takich jak Consumer Electronics Show zademonstrowano integrację z systemami inteligentnego domu, pojazdami autonomicznymi i narzędziami do użytku osobistego opartymi na sztucznej inteligencji. Osobiste superkomputery AI firmy Nvidia dalej demokratyzował dostęp, umożliwiając badaczom i entuzjastom niezależne wykorzystanie mocy zaawansowanych modeli AI. Te zmiany podkreśliły rosnącą dostępność agentycznej AI i jej potencjał do ulepszania codziennego życia.

W tym roku odnotowano również znaczny wzrost adopcja Agentic AI, napędzany przez inicjatywy przedsiębiorstw i rozwijający się ekosystem wyspecjalizowanych startupów. Wiodące firmy, takie jak Microsoft, Google i Salesforce, pokazały, jak autonomiczne systemy mogą usprawniać operacje i napędzać wzrosty produktywności. Tymczasem wiele startupów, takich jak Adept AI oraz SuperAGI powstała, aby tworzyć innowacyjne rozwiązania automatyzujące przepływy pracy za pomocą poleceń języka naturalnego.

Spojrzenie w przyszłość: sztuczna inteligencja agentów w 2025 r.

Opierając się na dynamice roku 2024, oczekuje się, że rok 2025 przyniesie transformacyjne postępy w zakresie agentowej AI. Analitycy przewidują znaczny wzrost adopcji agentów AI w różnych sektorach. Według Gartner, 25% firm wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję prawdopodobnie uruchomi pilotaże z wykorzystaniem agentowej sztucznej inteligencji w 2025 r., a do 50 r. odsetek ten może osiągnąć 2027%.

Oczekuje się, że możliwości sztucznej inteligencji agentowej staną się coraz bardziej wyrafinowane. Postępy w LLM, uczeniu się przez wzmacnianie i ciągłe uczenie się umożliwi agentom AI rozwijanie wyższych poziomów autonomii, adaptacyjności, planowania, rozumowania i podejmowania decyzji. Te zmiany pozwolą agentowej AI rozwiązywać bardziej złożone problemy i dostarczać spersonalizowane rozwiązania przy minimalnej ingerencji człowieka.

Oczekuje się, że integracja agentowej AI z codziennymi przepływami pracy przyspieszy. Firmy prawdopodobnie wdrożą agentów AI do rutynowych zadań. Systemy agentowej AI zaczynają pracować jako współpracownicy, przejmując przyziemne zadania, a jednocześnie pozostawiając strategiczne decyzje ludziom. Na przykład w branżach kreatywnych agenci AI mogą generować wstępne projekty lub fabuły, pozwalając profesjonalistom skupić się na dopracowywaniu koncepcji. Ta współpraca wzmocni ludzką kreatywność i produktywność.

Postęp technologiczny w infrastrukturze obliczeniowej jeszcze bardziej zwiększy skalowalność i wydajność agentowej AI. Te zmiany doprowadzą do rozszerzenia zastosowań agentowej AI na nowe dziedziny, takie jak opieka zdrowotna, edukacja, finanse, handel detaliczny i produkcja itp. Poprzez integrację automatyzacji i inteligencji agentowa AI będzie napędzać produktywność, personalizację, wydajność i innowacyjność w tych sektorach.

Naukowcy skupiają się na zwiększaniu interpretowalności systemów autonomicznych, aby zapewnić przejrzystość i wiarygodność procesów podejmowania decyzji. Pojawiające się trendy, takie jak systemy wieloagentowe, umożliwiając agentom współpracę poprzez dzielenie się wiedzą i wspólne rozwiązywanie złożonych problemów.

Zajmowanie się kwestiami zarządzania i regulacji

Ta szybka proliferacja SI agentowej wymaga solidnych ram zarządzania, aby zapewnić etyczne i odpowiedzialne użytkowanie. W 2025 r. współpraca międzynarodowa prawdopodobnie ukształtuje kompleksowe regulacje dotyczące społecznych, prawnych i etycznych implikacji systemów autonomicznych. Ramy te będą miały na celu zrównoważenie innowacji z zabezpieczeniami przed niewłaściwym użyciem, zapewniając, że SI agentowa służy większemu dobru.

Oczekuje się, że inicjatywy takie jak certyfikaty etyki AI i przejrzyste mechanizmy raportowania zyskają popularność. Firmy rozwijające agentyczną AI mogą musieć przestrzegać standardowych wytycznych, aby zapewnić rozliczalność i uczciwość. Partnerstwa publiczno-prywatne odegrają kluczową rolę w dostosowywaniu postępów technologicznych do wartości i priorytetów społecznych.

Bottom Line

Agentic AI redefiniuje autonomię, wykraczając poza systemy reaktywne w kierunku proaktywnej, zorientowanej na cel technologii. Przełomy 2024 r. pokazały jej zdolność do ulepszania przepływów pracy, usprawniania podejmowania decyzji i bezproblemowej integracji z codziennym życiem i operacjami biznesowymi. Zbliżając się do 2025 r., uwaga przesuwa się w kierunku udoskonalania tych systemów w celu zapewnienia większej adaptowalności, wydajności i zgodności etycznej. Wraz ze wzrostem adopcji w różnych branżach i postępem w zakresie przejrzystości i zarządzania, agentic AI ma potencjał, aby napędzać znaczące zmiany przy jednoczesnym zachowaniu zaufania i odpowiedzialności.