Лидеры мысли
Эволюция от ботов к интеллектуальным возможностям: господство агентного ИИ
Что на самом деле отличает нас от машин? Свобода воли, творчество и интеллект? Но подумайте. Наш мозг — это не единый, монолитный процессор. Волшебство кроется не в одной «мыслящей части», а в бесчисленных специализированных агентах — нейронах, — которые идеально синхронизируются. Одни нейроны каталогизируют факты, другие обрабатывают логику или управляют эмоциями, ещё большее количество извлекает воспоминания, организует движения или интерпретирует визуальные сигналы. По отдельности они выполняют простые задачи, но вместе они создают ту сложность, которую мы называем человеческим интеллектом.
Теперь представьте себе, что вы копируете эту оркестровку в цифровом виде. Традиционный ИИ всегда был узким: специализированные, изолированные боты, предназначенные для автоматизации рутинных задач. Но новый рубеж — агентный ИИ—системы, построенные из специализированных, автономных агентов, которые взаимодействуют, рассуждают и сотрудничают, отражая взаимодействие в нашем мозге. Большие языковые модели (LLM) формируют лингвистические нейроны, извлекая смысл и контекст. Специализированные агенты задач выполняют различные функции, такие как извлечение данных, анализ тенденций и даже прогнозирование результатов. Агенты, подобные эмоциям, оценивают настроения пользователей, в то время как агенты принятия решений синтезируют входные данные и выполняют действия.
Результатом является цифровой интеллект и агентство. Но нужны ли нам машины для имитации человеческого интеллекта и автономии?
У каждого домена есть уязвимое место — агентский ИИ разблокирует их все
Спросите у главного врача больницы, который пытается заполнить растущий список вакансий. Всемирная организация здравоохранения прогнозирует Глобальный дефицит 10 миллионов работников здравоохранения к 2030 году. Врачи и медсестры работают по 16 часов в смену, как будто это норма. Специалисты по обработке заявлений продираются сквозь бесконечные проверки полисов, в то время как лаборанты продираются через лес бумажной работы, прежде чем они смогут хотя бы протестировать один образец. В хорошо организованном мире агентского ИИ эти специалисты получают некоторое облегчение. Боты по обработке заявлений могут читать полисы, оценивать покрытие и даже обнаруживать аномалии за считанные минуты — задачи, которые обычно занимают часы утомительной, подверженной ошибкам работы. Агенты по автоматизации лабораторий могут получать данные пациентов непосредственно из электронных медицинских карт, проводить начальные тесты и автоматически генерировать отчеты, освобождая техников для более деликатных задач, которые действительно требуют человеческих навыков.
Та же динамика наблюдается во всех отраслях. Возьмем банковское дело, где борьба с отмыванием денег (AML) и знание своего клиента (KYC) процессы остаются самой большой административной головной болью. Корпоративный KYC требует бесконечных шагов проверки, сложных перекрестных проверок и кучи бумажной работы. Агентская система может организовать извлечение данных в реальном времени, провести детальный анализ рисков и оптимизировать соответствие, чтобы персонал мог сосредоточиться на реальных отношениях с клиентами, а не на борьбе с формами.
Страховые иски, обзоры телекоммуникационных контрактов, планирование логистики — список бесконечен. В каждой области есть повторяющиеся задачи, которые тормозят талантливых людей.
Да, агентский ИИ — это фонарик в темном подвале: он ярко освещает скрытые неэффективные места, позволяет специализированным агентам параллельно выполнять рутинную работу и дает командам возможность сосредоточиться на стратегии, инновациях и построении более тесных связей с клиентами.
Однако истинная сила агентского ИИ заключается в его способности решать не только вопросы эффективности одного отдела, но и беспрепятственно масштабироваться на несколько функций — даже в нескольких географических точках. Это улучшение масштаба в 100 раз.
- Масштабируемость. Agentic AI по своей сути модульный, что позволяет вам начать с малого — например, с одного чат-бота с часто задаваемыми вопросами — а затем плавно расширяться. Вам позже понадобится отслеживание заказов в реальном времени или прогнозная аналитика? Добавьте агента, не нарушая работу остальных. Каждый агент выполняет определенную часть работы, сокращая накладные расходы на разработку и позволяя вам развертывать новые возможности, не разрушая существующую настройку.
- Антихрупкость: В многоагентной системе один сбой не разрушит все. Если диагностический агент в здравоохранении отключается, другие агенты, такие как записи пациентов или планирование, продолжают работать. Сбои остаются в пределах соответствующих агентов, обеспечивая непрерывное обслуживание. Это означает, что вся ваша платформа не выйдет из строя из-за того, что одна часть нуждается в исправлении или обновлении.
- Адаптивность: Когда правила или ожидания потребителей меняются, вы можете изменять или заменять отдельных агентов, например, бота соответствия, не прибегая к перестройке всей системы. Этот пошаговый подход похож на обновление приложения на вашем телефоне, а не на переустановку всей операционной системы. Результат? Фреймворк, ориентированный на будущее, который развивается вместе с вашим бизнесом, исключая огромные простои или рискованные перезагрузки.
Вы не можете предсказать следующую моду на ИИ, но вы можете быть к ней готовы
Генеративный ИИ стал звездой пару лет назад; Агентный ИИ привлекает всеобщее внимание сейчас. Завтра появится что-то еще — потому что инновации никогда не отдыхают. Как же нам подготовить нашу архитектуру к будущему, чтобы каждая волна новых технологий не вызывала IT-апокалипсис? Согласно недавнему исследованию Forrester, 70% лидеров которые вложили более 100 миллионов долларов в цифровые инициативы, считают, что залогом успеха является одна стратегия: платформенный подход.
Вместо того, чтобы вырывать и заменять старую инфраструктуру каждый раз, когда появляется новая парадигма ИИ, платформа интегрирует эти новые возможности в качестве специализированных строительных блоков. Когда появляется агентный ИИ, вы не выбрасываете весь свой стек — вы просто подключаете последние агентские модули. Такой подход означает меньшее количество перерасходов проекта, более быстрое развертывание и более последовательные результаты.
Еще лучше, надежная платформа обеспечивает сквозную видимость действий каждого агента, что позволяет оптимизировать затраты и более жестко контролировать использование вычислений. Интерфейсы с малым кодом/без кода также снижают барьер входа для бизнес-пользователей при создании и развертывании агентов, в то время как готовые библиотеки инструментов и агентов ускоряют кросс-функциональные рабочие процессы, будь то в отделе кадров, маркетинге или любом другом отделе. Платформы, поддерживающие архитектуры PolyAI и различные фреймворки оркестровки, позволяют вам менять разные модели, управлять подсказками и накладывать новые возможности, не переписывая все с нуля. Будучи независимыми от облака, они также устраняют привязку к поставщику, позволяя вам использовать лучшие службы ИИ от любого поставщика. По сути, подход на основе платформы является вашим ключом к оркестровке многоагентных рассуждений в масштабе, не утопая в техническом долге или не теряя гибкости.
Итак, каковы основные элементы этого платформенного подхода?
- Данные: Подключены к общему слою
Независимо от того, внедряете ли вы LLM или агентские фреймворки, слой данных вашей платформы остается краеугольным камнем. Если он унифицирован, каждый новый агент ИИ может подключаться к курируемой базе знаний без беспорядочной модернизации. - Модели: Сменные мозги
Гибкая платформа позволяет выбирать специализированные модели для каждого варианта использования — анализа финансовых рисков, обслуживания клиентов, диагностики заболеваний, — а затем обновлять или заменять их, не разрушая все остальное. - Агенты: Модульные рабочие процессы
Агенты процветают как независимые, но организованные мини-услуги. Если вам нужен новый маркетинговый агент или агент по соблюдению, вы разворачиваете его вместе с уже существующими, оставляя остальную часть системы стабильной. - Управление: Масштабные ограждения
Когда ваша структура управления встроена в платформу, включая проверки предвзятости, аудиторские следы и соблюдение нормативных требований, вы остаетесь проактивным, а не реактивным, независимо от того, какой «новичок» в области ИИ вы примете следующим.
Платформенный подход — это ваша стратегическая защита от непрерывной эволюции технологий, гарантирующая, что независимо от того, какая тенденция в области ИИ окажется в центре внимания, вы будете готовы к интеграции, итерациям и инновациям.
Начните с малого и организуйте свой путь наверх
Агентный ИИ не совсем новый — беспилотные автомобили Tesla используют несколько автономных модулей. Разница в том, что новые фреймворки оркестровки делают такой многоагентный интеллект широко доступным. Агентный ИИ больше не ограничивается специализированным оборудованием или отраслями, теперь его можно применять во всем, от финансов до здравоохранения, подпитывая обновленный массовый интерес и импульс. Проектируйте для готовности на основе платформы. Начните с одного агента, решающего конкретную болевую точку, и расширяйте итеративно. Относитесь к данным как к стратегическому активу, выбирайте свои модели методично и внедряйте прозрачное управление. Таким образом, каждая новая волна ИИ легко интегрируется в вашу существующую инфраструктуру, повышая гибкость без постоянных переделок.
