ИИ-агенты: полный гид по автономным нейросетям для начинающих

Если вы только начинаете разбираться в теме и хотите понять базовые принципы работы нейросетей, подробнее рассказываем в этой статье.
Первый прототип ИИ-агента создал Артур Сэмюэль в 1952 году. Он создал первый самообучающийся компьютер, который играет в шашки. Артур Сэмюэль совершенствовал компьютерную систему, и уже в 1956 году машина выиграла чемпиона по американским шашкам, Уолтера Хеллмана.

Что такое ИИ-агенты простыми словами

ИИ-агенты — проактивные программы на основе искусственного интеллекта. Они самостоятельно принимают решения, совершают действия для достижения поставленной цели, взаимодействуют с внешней средой без вмешательства человека.

Представьте повара, который придумывает сезонное меню. Он не ждет инструкций и объяснений, а сам разрабатывает концепцию блюд, составляет список ингредиентов, закупает их и начинает экспериментировать.

Так же работает ИИ-агент — он способен анализировать, собирать необходимую информацию и принимать решения. 

Ключевые характеристики ИИ-агентов

Агенты искусственного интеллекта – это не просто чат-боты, работающие по команде. Это система самостоятельного выполнения задач для достижения цели.

Отличие таких программ в следующем:

1. Автономность.

Одно из преимуществ ИИ-агентов – работа без постоянного участия человека. Сформулируйте задачу, и агент сам выберет шаги. Он не будет ждать команд, а будет действовать как самостоятельный сотрудник. Это освобождает время для других важных задач.

2. Адаптивность.

ИИ-агенты удобны тем, что работают с обратной связью. Они учатся и адаптируются к новым условиям. Такая гибкость совершенствует работу ИИ-инструмента и полученного результата.

3. Целеполагание.

Агент, как и человек, реагирует не только на команду, но и ориентируется на конечный результат. Если цель – «увеличить количество подписок на рассылку», то он не ограничится одним инструментом, а будет пробовать разные: улучшит текст, протестирует варианты, предложит новый Call-to-action.

4. Взаимодействие со средой.

Еще одно из преимуществ – это интеграция в рабочую среду компании. ИИ-агенты с легкостью работают с файлами на компьютере, с календарем, с CRM или датчиками. Работа с внешними данными делает возможным принимать релевантные решения на основе актуальной информации. 

Чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента

ИИ-ассистент и ИИ-агент — понятия схожие, но отличаются в принципах работы. Сравнительная таблица AI-ассистента и AI-агента:

Из таблицы видно, что агент — это полноценный исполнитель задачи, который получает цель, анализирует, принимает решения и планирует действие. Для улучшения работы — адаптируется и учитывает прошлый опыт. 

Примеры использования ИИ-агентов в бизнесе

ИИ-агент вводится в компании наравне с другими ИИ-инструментами. Работа с AI дает возможность снять нагрузку с сотрудников, оптимизировать и ускорить рабочие процессы, экономить ресурсы и повышать эффективность. Их внедрение возможно в различные отрасли: от фриланса до производственных компаний. 

Отдельно мы разбирали примеры применения искусственного интеллекта в здравоохранении — подробнее по ссылке.

Для фрилансеров и маркетологов.

Автоматизация рутинных задач освобождает время для работы с клиентом, создания логотипов, баннеров, текстов, новых продуктов. Здесь особенно востребован инструмент для рерайта и анализа текста.

ИИ-агенты:

• Анализируют статистику и целевую аудиторию; 
• Находят некачественные элементы в работе;
• Предлагают улучшения или замену;
• Определяют каналы продвижения.

В России агентов используют для персонализации предложений: на маркетплейсах в рекомендациях появляются товары на основе прошлых покупок.

Для продаж и CRM.

AI-инструменты берут на себя часть работы менеджера, что приводит к увеличению сделок и повышению лояльности клиента: 

• Отправляют персонализированные письма; 
• Общаются с покупателями: отвечают на вопросы, оформляют возврат, вносят изменения в заказ; 
• Сегментируют клиентов;
• Создают коммерческие предложения.

Магазин М.Видео-Эльдорадо создал цифрового ассистента-помощника, который общается с покупателем в реальном времени. Консультант понимает запросы, выдает информацию о технике и помогает с оформлением покупки.

Для производства.

На предприятиях ИИ-агенты занимаются контролем качества, круглосуточным мониторингом оборудования, прогнозируют поломки. Это помогает управлять запасами, экономить на технике и сократить ошибки: 

• Анализируют работу оборудования для выявления аномалий;
• Отбраковывают продукцию до начала использования; 
• Следят за температурным режимом пищевой продукции; 
• Контролируют расход электроэнергии.

Российская горно-металлургическая компания “Норникель” внедрила следующие технологии: цифровое зрение для нахождения дефектного оборудования и виртуальные датчики, которые определяют состав химических соединений. 

Как создать простого ИИ-агента: основные шаги

На рынке достаточно ИИ-сервисов для решения бизнес-задач. Но с самостоятельно созданным ИИ-агентом возможно выстраивать работу под специфику компаний; контролировать хранение и обработку личной информации; дорабатывать и обучать агента по мере развития компаний; без ограничений интегрировать нейросеть в корпоративные системы.

Разберем, как за четыре шага создать ИИ-агента для выполнения личных задач. 

1. Определите цель агента. 

Ответьте на вопрос: что должен делать агент?

• Отвечать на вопросы клиентов; 
• Создавать коммерческие предложения; 
• Анализировать статистику.

2. Выберите платформу.

Существует два вида платформ: фреймворки и no-code/low-code. 

Фреймворки — это набор готовых шаблонов и инструментов для создания искусственного интеллекта. С их помощью разработчики пишут код для будущего ИИ-агента. К таким платформам относятся AutoGen и LangChain.

No-code/low-code конструкторы — с их помощью создают продукты без написания кода или с минимальным использованием. Программы используют графический интерфейс или готовые решения. К таким конструкторам относятся Tilda, Langflow и Microsoft Copilot Studio.

3. Обучите и предоставьте данные.

Если агенту не дать релевантную информацию, он не решит задачи. Предоставьте: 

• Базы данных, инструкции, FAQ;
• Манеру общения и tone of voice; 
• Клиентские данные; 
• Финансовые отчеты. 

Важно разграничить работу ИИ-инструмента: что агент делает сам, а что перенаправит человеку.

4. Протестируйте и запустите.

Убедитесь, что агент корректно выполняет поставленные задачи:

• Правильно ли он отвечает на вопросы;
• Корректно ли работает с внешней системой;
• Справляется ли с нагрузкой.

Агента, как и живого сотрудника, важно обучать, предоставлять инструменты и информацию для работы, следить за тем, как он справляется. По мере развития компании — развивать систему. 

Лучшие сервисы для работы с ИИ-агентом

Рассмотрим сервисы фреймворк и no-code/low-code.

AutoGen

Фреймворк от Microsoft, предназначенный для создания ИИ-агентов и взаимодействия между ними.

Для использования необходимы: учетная запись Azure с активной подпиской, Git и Python 3.10 или более поздней версии. 

Возможности:

• Создание сетей агентов, где каждый работает независимо или сообща; 
• Создание и отладка кода агентами; 
• Взаимодействие с внешними системами, API;
• Настраивание агента под конкретный запрос.

Подойдет: разработчикам, программистам, компаниям, нацеленным на автоматизацию.

LangChain

Комбо фреймворка и low-code, созданный американским программистом Харрисоном Чейзом. Помогает создавать приложения с использованием больших языковых моделей LLM. 

Для работы понадобится Python 3.9+, API-ключи к LLM, шаблоны промтов, механизмы памяти для сохранения диалога.

Возможности:

• Разрабатывание чат-ботов; 
• Изменение источников данных без перестройки приложения; 
• Поддержание нескольких LLM; 
• Предоставление готовых блоков для сборки агента.

Подойдет: разработчикам и компаниям, желающим создать персонализированного агента.

Microsoft Copilot Studio

Графический low-code инструмент для создания агентов и потоков агентов. Поток агентов — автоматизация повторяющихся задач и внедрение сторонних служб и систем.

Для создания опишите агента, укажите конкретные инструкции, триггеры тем, источник информации и желаемые действия.

Возможности: 

• Визуальное создание агента; 
• Автоматизирование задач; 
• Обучение и совершенствование помощника; 

Подойдет: организациям, желающим автоматизировать бизнес-процессы, маркетологам, новичкам. 

Langflow

Визуальный low-code инструмент для создания и развертывания агентов на основе Python. Работает по принципу перетаскивания и соединения элементов в одном интерфейсе (drag-and-drop).

Для создания ИИ-агентов — установите сервис в Python и выполните команду 'pip install langflow'. Платформа запустится и появится панель управления, с помощью которой сможете создавать рабочие процессы.

Возможности:

• Тестирование отдельных элементов агента; 
• Настройка без программирования; 
• Работа с документами PDF, TXT, DOCX.

Подойдет: маркетологам, стартапу, бизнесу и фрилансерам. 

LlamaIndex

Фреймворк данных на Python для создания приложений на основе LLM. Работает по принципу Retrieval-Augmented Generation (RAG): отвечает на запрос с использованием внешних источников информации. 

Для работы нужно выбрать LLM и получить ключ API,  Python 3.9+, библиотека  LlamaIndex. 

Возможности:

• Взаимодействие с другими платформами (LangChain, AutoGen, Langflow);
• Создание индексов для структурирования данных и быстрого поиска; 
• Показывает, какими источниками пользуется.

Подойдет: бизнесу с большой базой данных, фрилансерам, ученым.

Главное об ИИ-агентах 

ИИ-агенты — автономные инструменты, взаимодействующие с внешней средой для выполнения задач. Они ориентируются на конечный результат и самостоятельно подбирают варианты решения проблемы. Создать такого помощника может программист и новичок с использованием фреймворков (AutoGen, LangChain) или no-code/low-code платформами (Copilot Studio, Langflow). В отличие от ИИ-ассистентов, агенты анализируют ситуацию, подбирают решение и выполняют действие без вмешательства человека.