Що таке AI-агент?

Стаття також доступна російською (перейти до перегляду).

Здатність LLM (мовної моделі) інтегруватися з іншими додатками та сервісами дозволяє налагодити автоматизацію процесів. Для цього розробляються спеціальні програми/системи програм – AI-агенти, які можуть самостійно виконувати завдання на основі заданих цілей.

На відміну від скрипту або бота, така програма має більшу автономію у прийнятті рішень та виконанні дій. У цій статті ми розглянемо, що таке AI-агент на практиці: як він працює, де використовується і в яких процесах потрібен.

Основні компоненти

AI-агенти поєднують у собі функціонал штучного інтелекту та певні інструменти (tools) для виконання цільових завдань. Насамперед AI-агент – це сукупність його ключових компонентів та взаємозв’язки між ними:

• LLM (мовна модель) – виступає «мозком» програми, обробляючи вхідні запити, аналізуючи контекст і генеруючи відповіді або рішення. Саме вона відповідає за розуміння природної мови, логіку міркувань і формування дій.

• Інструменти (API-інтеграції, функції) – зв’язкові із зовнішнім світом, вони дають змогу отримувати дані з API, виконувати обчислення, працювати з базами даних або запускати сторонні сервіси. Без них агент обмежений лише власними знаннями і не може діяти повноцінно.

• Пам’ять (memory) – дає змогу зберігати контекст між кроками або сесіями (короткостроково чи довгостроково). Це дозволяє агенту діяти більш послідовно та цілеспрямовано.

• Планування (planning) – механізм планування задач, що відповідає за розбиття багаторівневих завдань на послідовність дій. Також агент зі штучним інтелектом контролює виконання цих запланованих дій.

Завдяки структурі того, як працює AI-агент, мовна модель перетворюється на автономну систему, яка здатна розуміти цілі і відповідно до них планувати кроки, приймати рішення та діяти.

Як працює AI-агент

Логіка ШІ-агента націлена не лише на генерацію контенту, а й на виконання дій задля отримання потрібного результату. Те, як працює AI-агент, покроково виглядає так:

1. Отримання завдання від користувача (prompt). Це може бути питання, інструкція або завдання. Саме цей запит задає контекст, обмеження та очікуваний результат.

2. Обробка запиту. Агент інтерпретує зміст, визначає наміри користувача, ключові сутності та можливі шляхи розв’язання. На цьому етапі також враховується попередній контекст (якщо є пам’ять).

3. Прийняття рішень. ШІ обирає, що робити далі: чи достатньо знань моделі, чи потрібно звернутися до інструментів, розбити завдання на підзавдання або змінити підхід.

4. Виконання дій. За допомогою наявних інтеграцій агент реалізує заплановані кроки – викликає API, запускає код, робить запити до баз даних або генерує текстову відповідь.

5. Оцінка та доопрацювання результату. ШІ перевіряє, чи відповідає він очікуванням, чи досягнута мета, чи потрібно внести корективи. За потреби агент знову повторює кроки.

Таким чином можна організувати автоматизацію процесів у замкнутому циклі, де модель буде працювати без втручання людини.

Де використовується

Для того, щоб зрозуміти, що таке AI-агент і чи потрібен він у ваших задачах, потрібно розібратися у типових сферах застосування.

Найчастіше AI-агенти використовуються в:

• Чат-ботах підтримки – автоматизують спілкування з клієнтами, розв’язуючи типові проблеми без участі людини.

• Автоматизації DevOps – моніторять системи, аналізують логи, розгортають сервіси та допомагають виправляти помилки.

• Роботі з даними – збирають, обробляють і аналізують дані, генерують звіти та знаходять інсайти без ручної обробки.

• Генерації контенту – створюють тексти, описи, документацію, маркетингові матеріали або код.

• Управлінні інфраструктурою – автоматично керують ресурсами, масштабують сервіси та оптимізують використання систем.

Прикладами AI-агентів є OpenAI Custom GPTs, HelpCrunch, Drift AI, Notion AI Agents та інші, які працюють з задачами різних масштабів на різних рівнях підписки.

Чим відрізняється від чат-бота

Коли ми протиставимо AI агент vs чат-бот, то побачимо ключову відмінність – агент не просто відповідає, а й має автономію в прийнятті рішень, плануванні та діях.

Наприклад, при запиті «Напиши email продавцю ламінату, який має найбільше позитивних відгуків на Google-картах у Києві» агент може використати інтеграцію з додатком пошти та написати детальний лист про співпрацю продавцю, який відповідає цьому критерію. Звичайний чат-бот лише знайде саму адресу, а решту дій ви маєте виконати самі.

Висновок

AI-агент – це потужний інструмент для автоматизації різноманітних процесів, який володіє здатністю самостійно аналізувати, приймати рішення і діяти. AI-агент для бізнесу дозволяє оптимізувати витрати, підвищити ефективність операцій і швидше масштабувати продукти чи сервіси.