ИИ-агенты и агентный ИИ: В чем разница?

III. ПОЯВЛЕНИЕ АГЕНТНОГО ИИ ИЗ ОСНОВ ИИ-АГЕНТОВ

В то время как ИИ-агенты представляют собой значительный скачок в возможностях искусственного интеллекта, особенно в автоматизации узкоспециализированных задач с помощью рассуждений, дополненных инструментами, недавняя литература выявляет заметные ограничения, которые препятствуют их масштабируемости в сложных, многоступенчатых или совместных сценариях [137]–[139]. Эти ограничения катализировали развитие более продвинутой парадигмы: Агентного ИИ. Этот новый класс систем расширяет возможности традиционных агентов, позволяя нескольким интеллектуальным сущностям совместно достигать целей посредством структурированной коммуникации [140]-[142], общей памяти [143], [144] и динамического назначения ролей [14].

1) Концептуальный скачок: от изолированных задач к скоординированным системам

ИИ-агенты, как было рассмотрено в предыдущих разделах, интегрируют БЯМ с внешними инструментами и API для выполнения узкоспециализированных операций, таких как ответы на запросы клиентов, извлечение документов или управление расписаниями. Однако, поскольку сценарии использования все чаще требуют сохранения контекста, взаимозависимости задач и адаптивности в динамических средах, модель одноагентной системы оказывается недостаточной [145], [146].

Системы Агентного ИИ представляют собой новый класс интеллектуальных архитектур, в которых несколько специализированных агентов совместно достигают сложных, высокоуровневых целей [33]. Согласно недавним фреймворкам, эти системы состоят из модульных агентов, каждому из которых поручена отдельная подзадача более широкой цели, и которые координируются либо централизованным оркестратором, либо децентрализованным протоколом [16], [141]. Такая структура означает концептуальный отход от атомарных, реактивных поведений, обычно наблюдаемых в одноагентных архитектурах, к форме системного интеллекта, характеризующейся динамическим межагентным сотрудничеством.

Ключевым фактором, способствующим развитию этой парадигмы, является декомпозиция целей, при которой заданная пользователем цель автоматически анализируется и делится на более мелкие, управляемые задачи агентами планирования [39]. Механизмы многоступенчатого рассуждения и планирования облегчают динамическую последовательность этих подзадач, позволяя системе адаптироваться в реальном времени к изменениям среды или частичным сбоям задач. Это обеспечивает надежное выполнение задач даже в условиях неопределенности [14].

Межагентная коммуникация осуществляется через распределенные каналы связи, такие как асинхронные очереди сообщений, буферы общей памяти или промежуточные обмены результатами, что обеспечивает координацию без необходимости постоянного централизованного надзора [14], [147]. Кроме того, рефлексивные рассуждения и системы памяти позволяют агентам хранить контекст между несколькими взаимодействиями, оценивать прошлые решения и итеративно уточнять свои стратегии [148]. В совокупности эти возможности позволяют системам Агентного ИИ проявлять гибкий, адаптивный и совместный интеллект, который превосходит операционные ограничения отдельных агентов.

Широко распространенная концептуальная иллюстрация в литературе разграничивает ИИ-агентов и Агентный ИИ с помощью аналогии с системами умного дома. Как показано на
Figure 7
, левая сторона представляет традиционного ИИ-агента в виде умного термостата. Этот автономный агент получает заданную пользователем температуру и автономно управляет системой отопления или охлаждения для поддержания целевой температуры. Хотя он демонстрирует ограниченную автономию, такую как изучение расписания пользователя или снижение энергопотребления в его отсутствие, он работает изолированно, выполняя одну, четко определенную задачу, не участвуя в более широкой координации среды или выводе целей [17], [59].

Сравнительная иллюстрация ИИ-агента и Агентного ИИ, синтезирующая концептуальные различия. Слева: ИИ-агент для одной задачи. Справа: многоагентная, коллаборативная система Агентного ИИ.

Напротив, правая сторона
Figure 7
иллюстрирует систему Агентного ИИ, встроенную в комплексную экосистему умного дома. Здесь несколько специализированных агентов взаимодействуют синергетически для управления различными аспектами, такими как прогнозирование погоды, ежедневное расписание, оптимизация цен на энергию, мониторинг безопасности и активация резервного питания. Эти агенты не просто реактивные модули; они динамически общаются, обмениваются состояниями памяти и совместно выравнивают действия для достижения высокоуровневой системной цели (например, оптимизация комфорта, безопасности и энергоэффективности в реальном времени). Например, агент прогноза погоды может сигнализировать о приближающихся волнах тепла, что вызывает предварительное охлаждение с помощью солнечной энергии до часов пикового потребления, скоординированное агентом по управлению энергией. Одновременно система может отложить задачи с высоким энергопотреблением или активировать системы наблюдения во время отсутствия жильцов, интегрируя решения из разных доменов. Эта фигура воплощает архитектурный и функциональный скачок от автоматизации, специфичной для задачи, к адаптивному, оркестрированному интеллекту. ИИ-агент действует как детерминированный компонент с ограниченной областью применения, в то время как Агентный ИИ отражает распределенный интеллект, характеризующийся декомпозицией целей, межагентной коммуникацией и контекстной адаптацией, что является отличительными чертами современных фреймворков Агентного ИИ.

2) Ключевые различия между ИИ-агентами и Агентным ИИ

Для систематического охвата эволюции от генеративного ИИ к ИИ-агентам и далее к Агентному ИИ мы структурируем наш сравнительный анализ вокруг фундаментальной таксономии, где генеративный ИИ служит базовым уровнем. Хотя ИИ-агенты и Агентный ИИ представляют собой все более автономные и интерактивные системы, обе парадигмы фундаментально основаны на генеративных архитектурах, особенно на БЯМ и БМИ. Следовательно, каждая сравнительная таблица в этом подразделе включает генеративный ИИ в качестве справочной колонки, чтобы показать, как агентное поведение расходится и строится на генеративных основах.

Набор фундаментальных различий между ИИ-агентами и Агентным ИИ, особенно в отношении области действия, автономии, архитектурной композиции, стратегии координации и операционной сложности, синтезирован в
Table I
, полученной из тщательного анализа известных фреймворков, таких как AutoGen [94] и ChatDev [149]. Эти сравнения предоставляют многомерный взгляд на то, как одноагентные системы переходят в скоординированные многоагентные экосистемы. Через призму генеративных возможностей мы прослеживаем возрастающую сложность в планировании, коммуникации и адаптации, что характеризует переход к Агентному ИИ.

Хотя
Table I
определяет фундаментальные и операционные различия между ИИ-агентами и Агентным ИИ, для понимания того, как эти парадигмы возникают и соотносятся с более широкими генеративными фреймворками, необходима более гранулярная таксономия. В частности, концептуальный и когнитивный прогресс от статических систем генеративного ИИ к ИИ-агентам, дополненным инструментами, и далее к совместным экосистемам Агентного ИИ требует интегрированной сравнительной основы. Этот переход является не только структурным, но и функциональным, охватывающим эволюцию механизмов инициации, использования памяти, способностей к обучению и стратегий оркестровки в рамках агентного спектра. Более того, недавние исследования предполагают появление гибридных парадигм, таких как «Генеративные Агенты», которые сочетают генеративное моделирование с модульной специализацией задач, что еще больше усложняет агентный ландшафт. Чтобы охватить эти нюансы взаимоотношений,
Table II
синтезирует ключевые концептуальные и когнитивные измерения по четырем архетипам: Генеративный ИИ, ИИ-агенты, Агентный ИИ и выведенные Генеративные Агенты. Позиционируя Генеративный ИИ как базовую технологию, эта таксономия подчеркивает научный континуум, который простирается от пассивной генерации контента до интерактивного выполнения задач и, наконец, до автономной, многоагентной оркестровки. Этот многоуровневый подход критически важен для понимания как текущих возможностей, так и будущих траекторий агентного интеллекта в прикладных и теоретических областях.

Для дальнейшего операционализации различий, изложенных в
Table I
,
Tables III
и
II
расширяют сравнительную призму, охватывая более широкий спектр парадигм агентов, включая ИИ-агентов, Агентный ИИ и развивающиеся Генеративные Агенты.
Table III
представляет ключевые архитектурные и поведенческие атрибуты, которые подчеркивают, как каждая парадигма отличается по основным возможностям, области планирования, стилю взаимодействия, динамике обучения и критериям оценки. ИИ-агенты оптимизированы для дискретного выполнения задач с ограниченным горизонтом планирования и полагаются на механизмы обучения с учителем или на основе правил. Напротив, системы Агентного ИИ расширяют эту возможность за счет многоступенчатого планирования, метаобучения и межагентной коммуникации, позиционируя их для использования в сложных средах, требующих автономной постановки целей и координации. Генеративные Агенты, как более недавняя конструкция, наследуют возможности предварительного обучения, ориентированные на БЯМ, и превосходно справляются с созданием мультимодального контента творчески, но им не хватает проактивной оркестровки и поведенческих состояний, сохраняющих свое состояние, наблюдаемых в системах Агентного ИИ.

Вторая таблица (
Table III
) предоставляет сравнение трех категорий агентов на основе процессов: Генеративный ИИ, ИИ-агенты и Агентный ИИ. Эта структура подчеркивает, как функциональные конвейеры развиваются от вывода одной модели на основе запросов в Генеративном ИИ, к выполнению, дополненному инструментами, в ИИ-агентах, и, наконец, к оркестрованным сетям агентов в Агентном ИИ. Колонка «Структура» подчеркивает это развитие: от отдельных БЯМ до интегрированных цепочек инструментов и, в конечном итоге, до распределенных многоагентных систем. Доступ к внешним данным, ключевое операционное требование для реальной полезности, также увеличивается в сложности: от отсутствующего или необязательного в Генеративном ИИ до модульного и скоординированного в Агентном ИИ. В совокупности эти сравнительные обзоры подтверждают, что эволюция от генеративных к агентным парадигмам отмечена не только увеличением сложности системы, но и более глубокой интеграцией автономии, памяти и принятия решений на нескольких уровнях абстракции.

Кроме того, для более глубокого многомерного понимания развивающегося агентного ландшафта,
Таблицы V
–
IX
расширяют сравнительную таксономию для анализа пяти критических измерений: основная функция и выравнивание целей, архитектурный состав, операционный механизм, область действия и сложность, а также динамика взаимодействия и автономии. Эти измерения служат не только для усиления структурных различий между Генеративным ИИ, ИИ-агентами и Агентным ИИ, но и вводят новую категорию Генеративных Агентов, представляющих модульных агентов, предназначенных для генерации на уровне подзадач внутри более широких рабочих процессов [150].
Таблица V
располагает три парадигмы с точки зрения их общих целей и функционального назначения. В то время как Генеративный ИИ сосредоточен на генерации контента на основе запросов, ИИ-агенты делают акцент на выполнении задач с помощью инструментов, а системы Агентного ИИ оркестрируют полноценные рабочие процессы. Это функциональное расширение отражено архитектурно в
Таблице VI
, где дизайн системы переходит от зависимости от одной модели (в Генеративном ИИ) к многоагентной оркестровке и использованию общей памяти в Агентном ИИ.
Таблица VII
затем описывает, как эти парадигмы различаются в своих путях выполнения рабочих процессов, подчеркивая рост межагентной координации и иерархической коммуникации как ключевых движущих сил агентного поведения.

Кроме того,
Таблица VIII
исследует расширяющуюся область применения и операционную сложность, с которой справляются эти системы, от генерации изолированного контента до адаптивной, многоагентной совместной работы в динамических средах. Здесь Агентный ИИ проявляется как уникально способный поддерживать цели высокой сложности, требующие адаптивных, многофазных стратегий рассуждения и выполнения.

Кроме того,
Таблица IX
ярко выявляет операционные и поведенческие различия между Генеративным ИИ, ИИ-агентами и Агентным ИИ, с особым акцентом на уровни автономии, стили взаимодействия и межагентную координацию. Системы Генеративного ИИ, представленные моделями, такими как GPT-3 [114] и DALLE https://openai.com/index/dall-e-3/, остаются реактивными, генерируя контент исключительно в ответ на запросы пользователей, а ИИ-агенты характеризуются способностью выполнять целевые задачи с использованием внешних инструментов. Агентный ИИ, напротив, определяется своей способностью преследовать высокоуровневые цели путем оркестровки нескольких субагентов, каждый из которых решает компонент более широкого рабочего процесса. Этот переход от генерации выходных данных к выполнению рабочих процессов знаменует собой критический поворотный момент в эволюции автономных систем.

Также в
Таблице VI
явно указаны архитектурные различия, особенно в отношении состава системы и логики управления. Генеративный ИИ полагается на одну модель без встроенных возможностей использования инструментов или делегирования, тогда как ИИ-агенты сочетают языковые модели с вспомогательными API и механизмами интерфейса для расширения функциональности. Агентный ИИ расширяет это дальше, вводя многоагентные системы, где сотрудничество, постоянство памяти и протоколы оркестровки являются центральными для работы системы. Это расширение крайне важно для обеспечения возможностей интеллектуального делегирования, сохранения контекста и динамического назначения ролей, отсутствующих как в генеративных, так и в одноагентных системах. Аналогично,
Таблица VII
углубляется в то, как эти системы функционируют операционно, подчеркивая различия в логике выполнения и потоке информации. В отличие от линейного конвейера Генеративного ИИ (запрос → вывод), ИИ-агенты реализуют процедурные механизмы для включения ответов инструментов в середине процесса. Агентный ИИ вводит рекурсивное перераспределение задач и обмен сообщениями между агентами, что способствует возникновению принятия решений, которое не может быть уловлено только статическими выводами БЯМ.
Таблица VIII
далее усиливает эти различия, сопоставляя способность каждой системы обрабатывать разнообразие задач, временной масштаб и операционную надежность. Здесь Агентный ИИ оказывается уникально способным поддерживать цели высокой сложности, которые требуют адаптивных, многофазных стратегий рассуждения и выполнения.

Кроме того,
Таблица IX
ярко выявляет операционные и поведенческие различия между Генеративным ИИ, ИИ-агентами и Агентным ИИ, с особым акцентом на уровни автономии, стили взаимодействия и межагентную координацию. Системы Генеративного ИИ, представленные моделями, такими как GPT-3 [114] и DALLE https://openai.com/index/dall-e-3/, остаются реактивными, генерируя контент исключительно в ответ на запросы.

Каждая из сравнительных таблиц, представленных от
Таблицы V
до
Таблицы IX
, предлагает многоуровневый аналитический подход для выделения отличительных атрибутов Генеративного ИИ, ИИ-агентов и Агентного ИИ, тем самым обосновывая концептуальную таксономию в конкретных операционных и архитектурных характеристиках. Например,
Таблица V
рассматривает самый фундаментальный уровень дифференциации: основную функцию и цель системы. В то время как Генеративный ИИ узко сфокусирован на реактивном создании контента, обусловленном запросами пользователя, ИИ-агенты характеризуются своей способностью выполнять целевые задачи с использованием внешних инструментов. Агентный ИИ, напротив, определяется своей способностью преследовать высокоуровневые цели посредством оркестровки нескольких субагентов, каждый из которых решает компонент более широкого рабочего процесса. Этот переход от генерации вывода к выполнению рабочего процесса знаменует собой критический поворотный момент в эволюции автономных систем.

В
Таблице VI
четко изложены архитектурные различия, особенно в отношении состава системы и логики управления. Генеративный ИИ полагается на одну модель без встроенных возможностей использования инструментов или делегирования, тогда как ИИ-агенты сочетают языковые модели со вспомогательными API и механизмами интерфейса для расширения функциональности. Агентный ИИ расширяет это дальше, вводя многоагентные системы, где сотрудничество, постоянство памяти и протоколы оркестровки являются центральными для работы системы. Это расширение крайне важно для обеспечения возможностей интеллектуального делегирования, сохранения контекста и динамического назначения ролей, отсутствующих как в генеративных, так и в одноагентных системах. Аналогично,
Таблица VII
углубляется в то, как эти системы функционируют операционно, подчеркивая различия в логике выполнения и потоке информации. В отличие от линейного конвейера Генеративного ИИ (запрос → вывод), ИИ-агенты реализуют процедурные механизмы для включения ответов инструментов в середине процесса. Агентный ИИ вводит рекурсивное перераспределение задач и обмен сообщениями между агентами, что способствует возникновению принятия решений, которое не может быть уловлено только статическими выводами БЯМ.
Таблица VIII
далее усиливает эти различия, сопоставляя способность каждой системы обрабатывать разнообразие задач, временной масштаб и операционную надежность. Здесь Агентный ИИ оказывается уникально способным поддерживать цели высокой сложности, которые требуют адаптивных, многофазных стратегий рассуждения и выполнения.

Кроме того,
Таблица IX
ярко выявляет операционные и поведенческие различия между Генеративным ИИ, ИИ-агентами и Агентным ИИ, с особым акцентом на уровни автономии, стили взаимодействия и межагентную координацию. Системы Генеративного ИИ, представленные моделями, такими как GPT-3 [114] и DALLE https://openai.com/index/dall-e-3/, остаются реактивными, генерируя контент исключительно в ответ на запросы, тогда как ИИ-агенты характеризуются способностью выполнять целевые задачи с использованием внешних инструментов. Агентный ИИ, напротив, определяется своей способностью преследовать высокоуровневые цели посредством оркестровки нескольких субагентов, каждый из которых решает компонент более широкого рабочего процесса. Этот переход от генерации вывода к выполнению рабочего процесса знаменует собой критический поворотный момент в эволюции автономных систем.

Figure 8