Главные мысли статьи

  • Агентный ИИ отличается от традиционных ассистентов тем, что строит планы и действует автономно, опираясь на цели пользователя.
  • Благодаря высокой адаптивности он справляется с задачами и ситуациями, которых не было в первоначальном сценарии, поэтому особенно полезен в средах с частыми изменениями.
  • Он может выступать виртуальной рабочей силой и резко повышать продуктивность, но проблемы надёжности и проверки остаются.
  • Успех обеспечит поэтапное внедрение, приоритет качества данных и чёткое разделение ролей между людьми и ИИ.
  • По мере распространения агентных систем работа людей будет смещаться к декомпозиции задач, их распределению и ревью результатов.
  • Но если однажды даже декомпозицию, распределение и проверку возьмут на себя агенты, что останется людям? А если ещё и «Скайнет» проснётся, нам точно не поздоровится.

Введение

Когда мы слышим об ИИ, чаще всего вспоминаем «пассивные инструменты» вроде чат-ботов или рекомендательных систем. Появившийся в последние годы агентный ИИ ведёт себя иначе: он сам разрабатывает план для достижения заданных целей и выполняет его, взаимодействуя с внешними инструментами. Эта технология способна значительно ускорить повседневную работу — управление задачами, подготовку материалов, исследования — как для отдельных специалистов, так и для небольших команд.

В статье я разбираю особенности агентного ИИ, способы его применения и изменения, которые могут произойти с ролью человека и форматами работы, когда агенты станут массовыми. Даже если полноценное внедрение пока кажется преждевременным, стоит начать эксперименты, чтобы понять, какие элементы вашего рабочего процесса можно улучшить.

Что такое агентный ИИ?

Агентные решения строятся на больших языковых моделях (LLM) и обладают следующими чертами:

  • Автономность и полуавтономность: получив от пользователя общие указания, агент сам определяет необходимые шаги и формирует поэтапный план. В отличие от классических ассистентов, которые ограничиваются форматом «вопрос—ответ», он управляет задачей до появления результата.
  • Высокая адаптивность: он сохраняет гибкость, чтобы работать с неопределёнными задачами и новыми ситуациями, что особенно важно в проектах с частыми изменениями и высокой неопределённостью.
  • Виртуальная рабочая сила: он автоматизирует повторяющиеся операции — сбор данных, анализ, подготовку отчётов — освобождая время для творческой работы.

Вместе с тем внедрение агентного ИИ сопровождается такими вызовами, как обеспечение надёжности и сложность верификации. Поскольку агент принимает решения самостоятельно, нужны механизмы мониторинга и контроля, чтобы не допустить неожиданных действий, а также постоянная проверка того, соответствует ли результат исходным намерениям.

Советы по внедрению и меры предосторожности

Чтобы агентный ИИ действительно повысил продуктивность, внедрять его следует постепенно и с продуманным дизайном. В статье компании Rikkei предлагаются следующие практические шаги:

  1. Начните с малого: сначала применяйте агентов к ограниченному кругу задач, наблюдайте за поведением и только затем расширяйте зону ответственности.
  2. Обеспечьте качество данных: ИИ должен работать с точной и актуальной информацией. Ошибочные данные неизбежно приводят к ошибочным выводам, поэтому управление источниками критически важно.
  3. Проясните роли и полномочия: заранее разграничьте ответственность людей и агентов, включая границы принятия решений. Решите, что отдаёте на автоматизацию, а где требуется человеческое суждение.
  4. Проводите постоянную оценку и улучшения: регулярно пересматривайте действия ИИ, измеряйте его вклад в цели, выявляйте проблемы и при необходимости корректируйте настройки или подсказки.

Следуя этим принципам, агентный ИИ становится не просто модным словом, а инструментом, который приносит реальную пользу.

Практические сценарии использования

Агентный ИИ может повысить личную продуктивность во множестве задач. Например:

  • Автоматизация исследований: регулярно изучать новые технологические тренды и составлять сводные отчёты. Агент выполнит веб-поиск или обращения к API и соберёт материалы в заданный формат.
  • Поддержка подготовки материалов: автоматически создавать структуру для презентаций или постов в блоге, добавляя нужные диаграммы и фрагменты кода. Человеку останется проверка содержания и финальная полировка.
  • Помощь в ревью результатов: запускать статический анализ для кода или отчётов, созданных ИИ, чтобы подсветить улучшения или риски безопасности. Автоматизация повторных проверок повышает качество и сокращает трудозатраты на ревью.
  • Управление задачами и напоминаниями: упорядочивать задачи по приоритету и присылать уведомления с учётом сроков и прогресса. Интеграция с почтой или мессенджерами помогает не забывать о рутинных делах.

Как распространение ИИ-агентов изменит работу

Когда автономные агенты станут обыденностью, можно ожидать следующих сдвигов:

  • Навыки декомпозиции и распределения задач станут критичными: крупные или расплывчатые задачи нельзя просто передать ИИ. Людям по-прежнему придётся решать, что делегировать, на каком уровне детализации и кому — агенту или человеку. От этого навыка будет зависеть общая продуктивность.
  • Центральное место займёт ревью результатов: по мере того как ИИ берёт на себя всё больше работы, людям придётся уделять больше времени проверке качества и безопасности полученных артефактов. Нужно анализировать выводы, корректировать их и давать обратную связь.
  • Развитие prompt engineering и дизайна инструкций: чтобы получать качественный результат, требуется формулировать ясные подсказки и инструкции, которые ИИ легко интерпретирует. Этот набор навыков напоминает работу менеджеров проектов и тимлидов, и он станет массово востребован.
  • Борьба с «усталостью от ИИ»: ИИ способен быстро выполнять задачи, но оценивать результаты приходится людям, из-за чего они становятся узким местом. Уже описаны случаи «усталости от ИИ», когда человек вынужден принимать решения без передышки. Помогут паузы, распределение нагрузки в команде и грамотные рабочие процессы.
  • Смещение к выработке политики, определению требований и принятию решений: на мой взгляд, человеческая роль будет всё больше заключаться в том, чтобы задавать направление, формулировать требования, выдавать корректные инструкции и утверждать итоги, созданные ИИ. Но скорость развития технологий делает будущее неопределённым: трудно сказать, насколько надолго людям хватит этой роли и когда ИИ сможет взять на себя даже стратегические решения и финальное суждение. Поэтому важно следить за ситуацией и постоянно развивать необходимые компетенции.

По мере того как ИИ-агенты распространяются, они берут на себя простые операции, а людям остаются задачи планирования, проектирования и оценки — то, что несёт более высокую добавленную стоимость. Чтобы сосуществовать с новыми инструментами, нужно оттачивать соответствующие навыки и пересматривать собственные методы работы.

Заключение

Агентный ИИ — не просто очередной тренд. Обладая субъектностью и высокой адаптивностью, он может автоматизировать куда более широкий круг задач, чем традиционные ассистенты, хотя проблемы надёжности и управления никуда не исчезают. Поэтому важно начинать с небольших пилотов, следить за качеством данных и заранее определять разделение ролей, как описано выше.

Попробуйте агентный ИИ в собственной среде и посмотрите, как он трансформирует ежедневные задачи. Совместная работа с агентами помогает высвободить время для более творческой и высокоценной деятельности.

К слову, эту статью я тоже готовил в диалоге с агентом. Впечатляет. Если бы он ещё умел делать коммиты, мне оставалось бы только задавать направление, выдавать задания и финально проверять результат.

Пока доступ к коммитам мы ему не даём скорее из соображений рисков и безопасности, а не из-за технических ограничений. Но как только агенты получат такое право, они теоретически смогут и выйти из-под контроля. В каком-то смысле это пугает. Не иначе как так и начинается наш собственный «Скайнет»?