ИИ-агенты и агентный ИИ: В чем разница?

IV. ПРИМЕНЕНИЕ ИИ-АГЕНТОВ И АГЕНТНОГО ИИ

Для иллюстрации реальной полезности и операционного расхождения между ИИ-агентами и системами Агентного ИИ в этом исследовании синтезируется ряд приложений, взятых из недавней литературы, как показано на
Figure 9
. Мы систематически категоризируем и анализируем области применения по двум параллельным направлениям: обычные системы ИИ-агентов и их более продвинутые аналоги Агентного ИИ. Для ИИ-агентов рассматриваются четыре основных сценария использования: (1) Автоматизация поддержки клиентов и внутренний поиск по предприятию, где одноагентные модели обрабатывают структурированные запросы и генерируют ответы; (2) Фильтрация и приоритизация электронной почты, где агенты помогают пользователям управлять большим объемом коммуникаций с помощью классификационных эвристик; (3) Персонализированные рекомендации контента и базовая отчетность, где поведение пользователя анализируется для автоматического получения данных; и (4) Автономные помощники по планированию, которые интерпретируют календари и бронируют задачи с минимальным вводом данных от пользователя. Напротив, приложения Агентного ИИ охватывают более широкие и динамичные возможности, рассмотренные в четырех дополнительных категориях: (1) Многоагентные помощники по исследованиям, которые совместно извлекают, синтезируют и составляют научный контент; (2) Интеллектуальная координация робототехники, включая дроны и многороботные системы в таких областях, как сельское хозяйство и логистика; (3) Совместная поддержка медицинских решений, включающая подсистемы диагностики, лечения и мониторинга; и (4) ИИ для многоагентных игр и адаптивная автоматизация рабочих процессов, где децентрализованные агенты стратегически взаимодействуют или обрабатывают сложные конвейеры задач.

Категоризированные приложения ИИ-агентов и Агентного ИИ в восьми основных функциональных областях.

1) Применение ИИ-агентов

1) Автоматизация поддержки клиентов и внутренний поиск по предприятию

ИИ-агенты широко применяются в корпоративных средах для автоматизации поддержки клиентов и облегчения внутреннего поиска знаний. В сфере обслуживания клиентов эти агенты используют БЯМ с расширенным извлечением, интегрированные с API и базами знаний организации, для ответа на запросы пользователей, сортировки заявок и выполнения действий, таких как отслеживание заказов или инициация возвратов [47]. Для внутреннего поиска по предприятию агенты, построенные на векторных хранилищах (например, Pinecone, Elasticsearch), семантически извлекают релевантные документы в ответ на запросы на естественном языке. Такие инструменты, как Salesforce Einstein https://www.salesforce.com/artificial-intelligence/, Intercom Fin https://www.intercom.com/fin и Notion AI https://www.notion.com/product/ai, демонстрируют, как структурированная обработка входных данных и возможности суммаризации снижают рабочую нагрузку и улучшают принятие решений в масштабах предприятия.

Практический пример (Figure 10a) этой двойной функциональности можно увидеть в многонациональной компании электронной коммерции, развертывающей ИИ-агента для поддержки клиентов и внутреннего поиска. Для поддержки клиентов ИИ-агент интегрируется с CRM компании (например, Salesforce) и API-интерфейсами для выполнения запросов, чтобы разрешать такие вопросы, как «Где мой заказ?» или «Как я могу вернуть этот товар?». В течение миллисекунд агент извлекает контекстные данные из баз данных доставки и репозиториев политик, а затем генерирует персонализированный ответ с использованием генерации с расширенным извлечением. Для внутреннего поиска по предприятию сотрудники используют ту же систему для запроса прошлых протоколов совещаний, презентаций по продажам или юридических документов. Когда менеджер по персоналу вводит «суммировать ключевые изменения в политике льгот за прошлый год», агент запрашивает векторное хранилище Pinecone, встроенное в корпоративную документацию, ранжирует результаты по семантической схожести и возвращает краткое резюме вместе со ссылками на источники. Эти возможности не только снижают объем заявок и накладные расходы на поддержку, но и минимизируют время, затрачиваемое на поиск институциональных знаний (таких как политики, процедуры или руководства). В результате получается единая, отзывчивая система, которая повышает как внешнюю эффективность обслуживания, так и внутреннюю операционную эффективность с использованием модульных архитектур ИИ-агентов.

2) Фильтрация и приоритизация электронной почты

В инструментах повышения производительности ИИ-агенты автоматизируют сортировку электронной почты посредством классификации контента и приоритизации. Интегрированные с системами, такими как Microsoft Outlook и Superhuman, эти агенты анализируют метаданные и семантику сообщений для обнаружения срочности, извлечения задач и рекомендации ответов. Они применяют пользовательские правила фильтрации, поведенческие сигналы и классификацию намерений для снижения когнитивной перегрузки. Автономные действия, такие как автотегирование или суммирование потоков, повышают эффективность, в то время как встроенные циклы обратной связи обеспечивают персонализацию посредством инкрементального обучения [63].
Figure 10b
иллюстрирует практическую реализацию ИИ-агентов в области фильтрации и приоритизации электронной почты. В современных рабочих средах пользователи завалены большим объемом электронной почты, что приводит к когнитивной перегрузке и пропущенным важным сообщениям. ИИ-агенты, встроенные в платформы, такие как Microsoft Outlook или Superhuman, действуют как интеллектуальные посредники, которые классифицируют, группируют и сортируют входящие сообщения. Эти агенты оценивают метаданные (например, отправитель, тема) и семантическое содержание для обнаружения срочности, извлечения действенных пунктов и предложения умных ответов. Как показано, ИИ-агент автономно категоризирует электронные письма в теги, такие как «Срочно», «На доработку» и «Низкий приоритет», а также предлагает контекстно-зависимые сводки и черновики ответов. Благодаря непрерывным циклам обратной связи и паттернам использования система адаптируется к предпочтениям пользователя, постепенно уточняя пороги классификации и повышая точность приоритизации. Эта автоматизация снижает утомляемость при принятии решений, позволяя пользователям сосредоточиться на высокоценных задачах, поддерживая при этом эффективное управление коммуникациями в быстро меняющихся, информационно насыщенных средах.

3) Персонализированные рекомендации контента и базовая отчетность

ИИ-агенты поддерживают адаптивную персонализацию, анализируя поведенческие паттерны для новостей, продуктов или медиарекомендаций. Платформы, такие как Amazon, YouTube и Spotify, используют этих агентов для вывода пользовательских предпочтений с помощью коллаборативной фильтрации, определения намерений и ранжирования контента. Одновременно ИИ-агенты в аналитических системах (например, Tableau Pulse, Power BI Copilot) позволяют выполнять запросы данных на естественном языке и автоматически генерировать отчеты, преобразуя запросы в структурированные запросы к базе данных и визуальные сводки, демократизируя доступ к бизнес-аналитике.

Практический пример (Figure 10c) использования ИИ-агентов в персонализированных рекомендациях контента и базовой отчетности можно найти в системах электронной коммерции и корпоративной аналитики. Рассмотрим ИИ-агента, развернутого на розничной платформе, такой как Amazon: когда пользователи просматривают, кликают и покупают товары, агент непрерывно отслеживает паттерны взаимодействия, такие как время просмотра, поисковые запросы и последовательности покупок. Используя коллаборативную фильтрацию и ранжирование на основе контента, агент выводит намерения пользователя и динамически генерирует персонализированные предложения продуктов, которые со временем эволюционируют. Например, после покупки садовых инструментов пользователю могут быть рекомендованы совместимые датчики почвы или соответствующие книги. Такой уровень персонализации повышает вовлеченность клиентов, увеличивает коэффициенты конверсии и поддерживает долгосрочное удержание пользователей. Одновременно, в корпоративной среде, ИИ-агент, интегрированный в Power BI Copilot, позволяет нетехническому персоналу запрашивать аналитические данные на естественном языке, например, «Сравнить продажи за 3 и 4 кварталы на Северо-Востоке». Агент переводит запрос в структурированные SQL-запросы, извлекает паттерны из базы данных и выводит краткое визуальное резюме или повествовательный отчет. Это приложение снижает зависимость от аналитиков данных и расширяет возможности принятия бизнес-решений с помощью интуитивно понятных, языковых интерфейсов.

Приложения ИИ-агентов в корпоративных условиях: (a) Поддержка клиентов и внутренний поиск; (b) Фильтрация и приоритизация электронной почты; (c) Персонализированные рекомендации контента и базовая отчетность; и (d) Автономные помощники по планированию. Каждый пример подчеркивает модульную интеграцию ИИ-агентов для автоматизации, понимания намерений и адаптивного рассуждения в операционных рабочих процессах и пользовательских системах.

4) Автономные помощники по планированию

ИИ-агенты, интегрированные с календарными системами, автономно управляют координацией встреч, перепланированием и разрешением конфликтов. Инструменты, такие как x.ai и Reclaim AI, интерпретируют расплывчатые команды по планированию, обращаются к API календаря и определяют оптимальные временные интервалы на основе изученных пользовательских предпочтений. Они минимизируют участие человека, адаптируясь к динамическим ограничениям доступности. Их способность взаимодействовать с корпоративными системами и реагировать на неоднозначные инструкции подчеркивает модульную автономию современных агентов по планированию.

Практическое применение автономных агентов планирования можно увидеть в корпоративных условиях, как показано на
Figure 10d
, где сотрудники управляют несколькими пересекающимися обязанностями в разных часовых поясах. Рассмотрим ИИ-агента помощника руководителя, интегрированного с Google Calendar и Slack, который интерпретирует команду вроде «Найти 45-минутное окно для последующего совещания с продуктовой командой на следующей неделе». Агент анализирует запрос, проверяет доступность всех участников, учитывает разницу во времени и избегает конфликтов встреч или нарушений рабочего времени. Если он обнаруживает конфликт с ранее запланированной задачей, он может автономно предложить альтернативные окна и уведомить затронутых участников через интеграцию Slack. Кроме того, агент учится на исторических пользовательских предпочтениях, таких как избегание ранних пятничных встреч, и со временем уточняет свои предложения. Инструменты, такие как Reclaim AI и Clockwise, демонстрируют эту возможность, предлагая автоматизацию календаря, которая адаптируется к меняющимся рабочим нагрузкам. Такие помощники сокращают накладные расходы на координацию, повышают эффективность планирования и обеспечивают более плавные командные рабочие процессы, проактивно разрешая неоднозначности и оптимизируя использование календаря.

2) Приложения Агентного ИИ

1) Многоагентные помощники по исследованиям

Системы Агентного ИИ всё чаще развёртываются в академических и промышленных исследовательских конвейерах для автоматизации многоступенчатой работы со знаниями. Такие платформы, как AutoGen и CrewAI, назначают специализированные роли нескольким агентам: извлекателям, суммаризаторам, синтезаторам и форматировщикам ссылок — под центральным оркестратором. Оркестратор распределяет задачи, управляет ролевыми зависимостями и интегрирует выходные данные в связные черновики или обзорные сводки. Постоянная память позволяет обмениваться контекстом между агентами и со временем уточнять его. Эти системы используются для обзоров литературы, подготовки грантов и поиска патентов, превосходя одноагентные системы, такие как ChatGPT, благодаря параллельному выполнению подзадач и управлению долгосрочным контекстом [94].

Например, реальное применение агентного ИИ, как показано на
Figure 11a
, заключается в автоматизированной подготовке предложений на гранты. Рассмотрим исследовательскую группу университета, готовящую заявку в Национальный научный фонд (NSF). Используя архитектуру на базе AutoGen, назначаются отдельные агенты: один извлекает ранее финансируемые предложения и извлекает структурные паттерны; другой сканирует недавнюю литературу, чтобы обобщить связанные работы; третий агент согласовывает цели предложения с формулировкой NSF; а агент форматирования структурирует документ в соответствии с требованиями. Оркестратор координирует эти агенты, разрешая зависимости (например, согласование методологии с целями) и обеспечивая стилистическую согласованность между разделами. Модули постоянной памяти хранят развивающиеся черновики, обратную связь от соавторов и шаблоны финансирующих организаций, что позволяет итеративно улучшать работу в течение нескольких сессий. По сравнению с традиционными ручными процессами, эта многоагентная система значительно ускоряет время подготовки, улучшает связность повествования и обеспечивает соответствие нормативным требованиям, предлагая масштабируемый, адаптивный подход к совместному научному письму в академической и наукоёмкой промышленности.

2) Интеллектуальная координация робототехники

В робототехнике и автоматизации Агентный ИИ лежит в основе совместного поведения в многороботных системах. Каждый робот действует как специализированный агент для выполнения задач, таких как сбор, транспортировка или картирование, в то время как оркестратор контролирует и адаптирует рабочие процессы. Эти архитектуры полагаются на общую пространственную память, слияние датчиков в реальном времени и межагентную синхронизацию для скоординированных физических действий. Примеры использования включают автоматизацию складов, инспекцию садов с помощью дронов и робототехническую уборку урожая [151]. Например, рои сельскохозяйственных дронов могут коллективно картировать ряды деревьев, идентифицировать больные плоды и инициировать механические вмешательства. Такое динамическое распределение позволяет осуществлять переконфигурацию и автономию в реальном времени для агентов, сталкивающихся с неопределенными или меняющимися условиями окружающей среды.

Например, в коммерческих яблоневых садах (Figure 11b) Агентный ИИ обеспечивает скоординированную многороботную систему для оптимизации сезона сбора урожая. Здесь роботы, специализирующиеся на задачах, такие как автономные сборщики, классификаторы фруктов, транспортные роботы и дроны-картографы, действуют как агентные единицы под центральным оркестратором. Дроны-картографы сначала обследуют сад и используют модели «зрение-язык» (VLM) для генерации высокоразрешающих карт урожайности и выявления спелых гроздей. Эти пространственные данные передаются через централизованный слой памяти, доступный всем агентам. Роботам-сборщикам назначаются зоны высокой плотности, руководствуясь агентами планирования пути, которые оптимизируют маршруты вокруг препятствий и рабочих зон. Одновременно транспортные агенты динамически перемещают ящики между сборщиками и хранилищем, корректируя задачи в ответ на уровни загрузки сборщиков и изменения местности. Все агенты общаются асинхронно через общий протокол, а оркестратор непрерывно корректирует приоритеты задач в зависимости от прогноза погоды или механических неисправностей. Если один сборщик выходит из строя, ближайшие единицы автономно перераспределяют рабочую нагрузку. Эта адаптивная координация на основе памяти иллюстрирует потенциал Агентного ИИ в снижении затрат на рабочую силу, повышении эффективности сбора урожая и реагировании на неопределенности в сложных сельскохозяйственных средах, значительно превосходя жёсткое программирование традиционных сельскохозяйственных роботов [94], [151].

3) Совместная поддержка медицинских решений

В критически важных клинических средах Агентный ИИ обеспечивает распределённое медицинское рассуждение, назначая задачи, такие как диагностика, мониторинг жизненно важных показателей и планирование лечения, специализированным агентам. Например, один агент может извлекать историю болезни пациента, другой проверяет результаты на соответствие диагностическим рекомендациям, а третий предлагает варианты лечения. Эти агенты синхронизируются через общую память и цепочки рассуждений, обеспечивая связные и безопасные рекомендации. Приложения включают управление отделениями интенсивной терапии, сортировку радиологических исследований и реагирование на пандемии. Реальные пилотные проекты показывают улучшенную эффективность и точность принятия решений по сравнению с изолированными экспертными системами [92].

Например, в реанимации больницы (Figure 11c) агентная ИИ-система помогает врачам управлять сложными случаями пациентов. Диагностический агент непрерывно анализирует жизненно важные показатели и лабораторные данные для раннего выявления риска сепсиса. Одновременно агент по извлечению истории болезни получает доступ к электронным медицинским картам (ЭМК) для суммирования сопутствующих заболеваний и недавних процедур. Агент по планированию лечения сверяет текущие симптомы с клиническими рекомендациями (например, «Кампания по борьбе с сепсисом»), предлагая режимы антибиотиков или протоколы жидкостной терапии. Оркестратор интегрирует эти данные, обеспечивает согласованность и выявляет конфликты для рассмотрения человеком. Обратная связь от врачей хранится в постоянном модуле памяти, что позволяет агентам уточнять свои рассуждения на основе предыдущих вмешательств и результатов. Эта скоординированная система улучшает клинический рабочий процесс за счет снижения когнитивной нагрузки, сокращения времени принятия решений и минимизации рисков надзора. Ранние внедрения в отделениях интенсивной терапии и онкологии продемонстрировали повышенную диагностическую точность и лучшую приверженность протоколам, основанным на доказательствах, предлагая масштабируемое решение для более безопасной, совместной медицинской поддержки в реальном времени.

4) ИИ для многоагентных игр и адаптивная автоматизация рабочих процессов

В симуляционных средах и корпоративных системах Агентный ИИ облегчает децентрализованное выполнение задач и эмерджентную координацию. Игровые платформы, такие как AI Dungeon, развёртывают независимых агентов NPC с целями, памятью и динамической интерактивностью для создания эмерджентных нарративов и социального поведения. В корпоративных рабочих процессах системы, такие как MultiOn и Cognosys, используют агентов для управления процессами, такими как юридический обзор или эскалация инцидентов, где каждый шаг управляется специализированным модулем. Эти архитектуры демонстрируют устойчивость, обработку исключений и адаптивность на основе обратной связи, намного превосходящие трубопроводы, основанные на правилах.

Иллюстративные применения Агентного ИИ в различных областях:
Figure 11
представляет четыре реальных приложения систем агентного ИИ. (a) Автоматизированное написание грантовых заявок с использованием многоагентной оркестровки для структурированного анализа литературы, обеспечения соответствия требованиям и форматирования документов. (b) Скоординированный многороботный сбор урожая в яблоневых садах с использованием общей пространственной памяти и агентов, специфичных для задач картирования, сбора и транспортировки, что повышает безопасность и эффективность рабочего процесса. (c) Поддержка клинических решений в отделениях интенсивной терапии больниц с помощью синхронизированных агентов для диагностики, планирования лечения и анализа ЭМК, повышающих безопасность и эффективность рабочего процесса. (d) Реагирование на инциденты кибербезопасности в корпоративных средах с помощью агентов, обрабатывающих классификацию угроз, анализ соответствия и планирование мер по смягчению. Во всех случаях центральные оркестраторы управляют межагентной коммуникацией, общая память обеспечивает сохранение контекста, а механизмы обратной связи способствуют непрерывному обучению. Эти примеры использования подчеркивают способность агентного ИИ к масштабируемой, автономной координации задач в сложных, динамичных средах в науке, сельском хозяйстве, здравоохранении и ИТ-безопасности.

Например, в современной корпоративной ИТ-среде (как показано на
Figure 11d
) системы Агентного ИИ всё чаще развёртываются для автономного управления рабочими процессами реагирования на инциденты кибербезопасности. При обнаружении потенциальной угрозы, такой как аномальные шаблоны доступа или несанкционированное извлечение данных, параллельно активируются специализированные агенты. Один агент выполняет классификацию угроз в реальном времени, используя исторические данные о нарушениях и модели обнаружения аномалий. Второй агент запрашивает соответствующие данные журналов из сетевых узлов и коррелирует шаблоны по системам. Третий агент интерпретирует фреймворки соответствия (например, GDPR или HIPAA) для оценки регуляторной серьёзности события. Четвёртый агент симулирует стратегии смягчения и прогнозирует операционные риски. Эти агенты координируются под центральным оркестратором, который оценивает коллективные результаты, интегрирует временное рассуждение и выдаёт рекомендованные действия человеческим аналитикам. Благодаря структурам общей памяти и итеративной обратной связи система учится на предыдущих инцидентах, что позволяет быстрее и точнее реагировать в будущих случаях. По сравнению с традиционными системами безопасности, основанными на правилах, эта агентная модель сокращает задержку принятия решений, уменьшает количество ложных срабатываний и поддерживает проактивное сдерживание угроз в крупномасштабных организационных инфраструктурах [94].