VII. ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данном исследовании представлена всесторонняя оценка эволюционирующего ландшафта ИИ-агентов и Агентного ИИ на основе литературы, предлагающая структурированную таксономию, которая выделяет фундаментальные концепции, архитектурную эволюцию, области применения и ключевые ограничения. Начиная с фундаментального понимания, мы охарактеризовали ИИ-агентов как модульные, специфичные для задач сущности с ограниченной автономией и реактивностью. Их операционная область основана на интеграции БЯМ и БМИ, которые служат основными модулями рассуждения для восприятия, понимания языка и принятия решений. Мы определили генеративный ИИ как функционального предшественника, подчеркнув его ограничения в автономии и целеустремленности, а также рассмотрели, как БЯМ способствуют переходу от пассивной генерации к интерактивному выполнению задач посредством дополнения инструментами.
В данном исследовании затем было рассмотрено концептуальное появление систем Агентного ИИ как трансформационной эволюции от изолированных агентов к оркестрованным многоагентным экосистемам. Мы проанализировали ключевые отличия, такие как распределенное познание, постоянная память и скоординированное планирование, которые отличают Агентный ИИ от традиционных моделей агентов. За этим последовал детальный анализ архитектурной эволюции, подчеркивающий переход от монолитных, основанных на правилах фреймворков к модульным, специализированным сетям на основе ролей, облегчаемым слоями оркестровки и архитектурами рефлексивной памяти. Кроме того, в данном исследовании были рассмотрены области применения, в которых развертываются эти парадигмы. Для ИИ-агентов мы проиллюстрировали их роль в автоматизации поддержки клиентов, внутреннего корпоративного поиска, приоритизации электронной почты и планировании. Для Агентного ИИ мы продемонстрировали варианты использования в совместных исследованиях, робототехнике, поддержке медицинских решений и адаптивной автоматизации рабочих процессов, подкрепленные практическими примерами и промышленными системами. Наконец, данное исследование предоставило глубокий анализ проблем и ограничений, влияющих на обе парадигмы. Для ИИ-агентов мы обсудили галлюцинации, поверхностные рассуждения и ограничения планирования, в то время как для Агентного ИИ мы рассмотрели усиленные проблемы причинности, узкие места в координации, эмерджентное поведение и проблемы управления. Эти выводы предлагают дорожную карту для будущего развития и развертывания надежных, масштабируемых агентных систем.