Агентский ИИ — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая использует автономные ИИ-агенты для выполнения сложных задач без контроля человека.
Содержание
Определение агентского ИИ
Искусственный интеллект (ИИ) использует компьютерные системы, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, решение проблем и распознавание закономерностей.
Агентский ИИ — это форма искусственного интеллекта, которая использует алгоритмы машинного обучения (ML), большие языковые модели (LLM), обработку естественного языка и другие передовые технологии для создания ИИ-агентов — автономных систем искусственного интеллекта, которые могут выполнять сложные задачи, с помощью инструментов взаимодействуя с внешними системами без постоянного участия или контроля человека.
Агентский ИИ по сравнению с традиционным ИИ
В то время как традиционные ИИ-модели обычно следуют промптам или другим инструкциям пользователей, агентский ИИ может действовать автономно. Он принимает решения, решает сложные задачи, работает с другими ИИ-агентами, выполняет действия и учится на прошлых взаимодействиях, не получая промптов и практически не требуя человеческого надзора.
По мере развития и распространения этой технологии агентский ИИ может перевернуть целые отрасли — от финансов, производства и здравоохранения до клиентского сервиса, программирования и кибербезопасности.
Как работает агентский ИИ?
Агентские ИИ-системы обычно включают следующие пять аспектов:
1. Восприятие — агентский ИИ использует датчики, открытые и проприетарные базы данных, интерфейсы API и другие источники информации для сбора огромных объемов данных и получения информации о своей среде.
2. Мышление — далее он анализирует данные, чтобы выявить закономерности, понять, что от него требуется, и спланировать оптимальный план действий.
3. Принятие решений — на основе этих закономерностей агентский ИИ применяет алгоритмы для принятия решений, прогнозирования возможных результатов и составления стратегий для достижения целей.
4. Действия — система предпринимает ряд действий для реализации стратегий и выполнения задач, таких как создание текста или ответ на запрос клиента.
5. Обучение на опыте — агентский ИИ может оценивать, насколько он достиг своих целей, чтобы в будущем повысить точность и эффективность.
Каковы преимущества агентского ИИ?
Агентский ИИ предлагает ряд преимуществ по сравнению с традиционным ИИ. Например:
- Самостоятельно выбирает инструменты для выполнения задач.
- Повышает эффективность и скорость благодаря объединению нескольких рабочих процессов.
- Заранее выбирает подходящий инструмент для выполнения задачи.
- Требует меньше контроля со стороны человека, тем самым повышая продуктивность работы.
- Запоминает контекст и состояние.
- Придумывает новые решения вместо готовых ответов.
С какими рисками и проблемами связано применение агентского ИИ?
Организациям следует обратить внимание на некоторые проблемы при использовании агентского ИИ.
Например, как и в случае со всеми LLM, данные, используемые для создания ИИ-моделей, могут содержать пробелы, неточности или предубеждения, которые могут повлиять на реакцию ИИ или ограничить его эффективность. Кроме того, необходимо защищать закрытую, чувствительную и конфиденциальную информацию при разработке или использовании ИИ для соблюдения всех законов и нормативных актов, включая Общий регламент по защите данных (GDPR).
ИИ-агенты при отсутствии надлежащих мер безопасности могут зайти слишком далеко при выполнении задач, что приведет к непредвиденным последствиям. Например, ИИ-агент по торговле акциями может использовать и предлагать рискованные или незаконные практики для получения максимальной прибыли. Некоторые ИИ-агенты также могут повторять или подкреплять ошибки в рассуждениях, планировании и взаимодействии с клиентами.
Чтобы решить эти проблемы, организации должны обеспечить открытое, прозрачное и этичное использование агентского ИИ с применением подходящих инструментов. Они должны давать четкие и продуманные инструкции и как можно больше контекста. Кроме ого, необходимо реализовать надежные и актуальные проактивные меры безопасности для ИИ и безопасности на базе ИИ.
Примеры реального применения ИИ-агентов
Агентский ИИ уже используется во многих отраслях:
- Здравоохранение — ИИ-агенты отслеживают данные пациентов и предоставляют рекомендации для различных диагнозов и вариантов лечения.
- Финансовые услуги — ИИ-агенты анализируют цены на акции, дают рекомендации трейдерам и проводят сделки за доли секунды.
- Обслуживание клиентов — агентские чат-боты на базе ИИ отвечают на запросы, решают жалобы клиентов и обеспечивают эффективное обслуживание клиентов.
- Беспилотные автомобили — это агентские ИИ-системы, использующие GPS, датчики и данные в режиме реального времени для обнаружения опасностей, мониторинга трафика и планирования безопасных и эффективных маршрутов.
- Управление цепочками поставок — ИИ-агенты автоматизируют цепочку поставок и производственные процессы, отслеживают запасы и управляют поставщиками.
- Кибербезопасность — ИИ-агенты непрерывно сканируют систему на предмет уязвимостей, автоматизируют обнаружение угроз и реагирование на них и защищают от кибератак в режиме реального времени.
Каким будет будущее агентского ИИ?
Агентский ИИ становится все более умным, адаптивным и автономным, и вскоре он наверняка станет неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Инновации, которые помогут агентскому ИИ эффективнее рассуждать, учиться и бесшовно интегрироваться с другими технологиями, несомненно, ускорят его внедрение в широком спектре отраслей и повысят продуктивность пользователей и компаний.
Агентский ИИ также может изменить наш подход к работе, когда возьмет на себя рутинные задачи, ранее выполняемые людьми, а люди будут выполнять работу, требующую креативности, критического мышления и взаимодействия с машинами.
Как начать работу с агентским ИИ?
Организации, которые хотят использовать агентский ИИ, должны для начала определить основные цели и инвестировать в те ИИ-приложения, которые помогут им достичь своих целей как можно эффективнее.
Решения с агентским ИИ должны поддерживать адаптацию, развитие и масштабирование, чтобы использовать новейшие инструменты для выполнения типичных задач. Они также должны предлагать поддержку и обучение, чтобы сотрудники эффективно работали с ИИ-агентами и полноценно использовали все преимущества агентского ИИ.
Где получить помощь с агентским ИИ для кибербезопасности?
Решение Trend Vision One™ AI Security защищает ИИ-стек и укрепляет безопасность вашего предприятия с помощью первого в отрасли проактивного ИИ в области кибербезопасности с функциями агентского ИИ, который устраняет слепые зоны и уязвимости еще до атаки.
Используя все возможности Trend Cybertron — первого в мире по-настоящему проактивного ИИ в области кибербезопасности, Trend Vision One может трансформировать систему безопасности организации из реактивной в проактивную, повысить скорость и точность обнаружения угроз и реагирования на них, а также значительно улучшить эффективность средств защиты.
Статьи по теме
10 основных рисков и мер по их снижению для LLM и генеративного ИИ в 2025 году
Управление возникающими рисками для общественной безопасности
Как далеко заведут нас международные стандарты?
Как написать политику кибербезопасности для генеративного ИИ
Атаки с использованием ИИ — один из самых серьезных рисков
Распространение угроз, связанных с дипфейками