Додаток AI's Killer: як агенти AI можуть все змінити

Пошук додатка Blockbuster AI

З моменту громадського галасу навколо випуску ChatGPT технологія ШІ потрапила в заголовки газет і привернула увагу широкої громадськості, ІТ-фахівців та інвесторів.

Це особливо вірно, оскільки потужність генеративного штучного інтелекту зростає експоненціально. Крім того, нова хвиля конкуренції прискорила прогрес у цій галузі, з китайським штучним інтелектом, таким як DeepSeek кинути виклик структурі витрат і ціноутворенню штучного інтелекту американського виробництва.

Тим не менш, індустрія штучного інтелекту дещо хитка, оскільки сотні мільярдів в інфраструктуру штучного інтелекту ще не принесли доходів, необхідних для виправдання інвестицій.

Попередні технологічні революції були засновані на прибутковому застосуванні технології в «реальній» економіці, як-от офісна робота (Windows і Office), розваги (відеоігри та потокове передавання), реклама (Google), комунікації (смартфони) або торгівля (онлайн-платежі та електронна комерція).

Наразі штучний інтелект ще не революціонізував те, як більшість людей працюють або живуть повсякденним життям. Але це, швидше за все, зміниться з появою спеціалізованого штучного інтелекту з надзвичайно широким діапазоном продуктивності та здібностей: агентів ШІ.

Що таке агенти ШІ?

Основна ідея агентів штучного інтелекту полягає у створенні штучного інтелекту, який може працювати незалежно в певному середовищі. Це дає йому зовсім інші практичні ролі, ніж ті, які виконують генеративні штучні інтелекти, такі як LLM (великі мовні моделі) або генератори зображень, які здебільшого реагують на підказки, створені людиною.

У цьому контексті «середовище» може означати як конкретні ситуації в реальному світі, як-от автомобіль на дорозі та штучний інтелект для функції самостійного керування, так і повністю віртуальне місце, як-от певне програмне забезпечення чи цифровий інтерфейс.

Оскільки агент штучного інтелекту діє автономно у своїй ролі, він не потребує постійного втручання людей через підказки. Таким чином, він також може виконувати дії самостійно, не потребуючи підтвердження чи нагляду.

На практиці більшість агентів штучного інтелекту також матимуть вбудовані умови та правила, за якими вони збираються запитувати відгуки від людини-наглядача.

Згідно з Google, ключові характеристики агентів зі штучним інтелектом:

• Обґрунтування: вони можуть аналізувати дані, визначати закономірності та приймати обґрунтовані рішення на основі доказів і контексту.
• в.о.: здатність діяти або виконувати завдання, це може включати фізичні або цифрові дії.
• Спостереження: Збір інформації про оточення чи ситуацію, щоб зрозуміти їх контекст і прийняти обґрунтовані рішення.
• Планування: Розробка плану досягнення цілей із визначенням необхідних кроків, потенційних дій і найкращого курсу дій.
• Співпраця: Ефективна робота з іншими, будь то люди чи інші агенти ШІ.
• Самоочищення: агенти штучного інтелекту можуть вчитися на досвіді, коригувати свою поведінку на основі відгуків і постійно підвищувати свою продуктивність і можливості з часом.

джерело: DevRevAI

Це справді нове?

Цей набір функцій ставить агентів штучного інтелекту на один крок вище попередніх ітерацій інструментів штучного інтелекту, таких як помічники штучного інтелекту та боти, з більш проактивними здібностями, автономією та здатністю виконувати складніші завдання.

джерело: Google

Агенти ШІ з фізичними «тілами» можуть безпосередньо взаємодіяти з реальним світом, тоді як цифрові агенти ШІ, ймовірно, будуть спеціалізуватися на певних віртуальних робочих середовищах.

В обох випадках вирішальним є надання штучному інтелекту достатньої кількості можливостей і можливих дій, щоб бути корисним, але не надто великим, щоб уникнути неочікуваних збитків від помилок.

Загалом, ймовірно, що паралельне зростання якості рішень ШІ та підвищення рівня знайомства з ними дозволять людям і владі надавати більше свободи для прийняття рішень ШІ. Однак це відкриває цікаві юридичні та етичні питання щодо відповідальності за дії штучного інтелекту (дивіться обговорення цієї теми нижче).

Потенціал агентів ШІ

Здатність агентів штучного інтелекту працювати незалежно ось що може зробити їх програмами-вбивцями штучного інтелекту. Сучасне життя сповнене не дуже складних повторюваних завдань, які водночас є надто складними, щоб їх можна було віддати простішій формі автоматизації.

Ось, наприклад, чому У 2018 році Tesla була змушена зробити крок назад в автоматизації та роботизації своєї конвеєрної лінії. Роботи могли б виконувати чудову роботу, але навіть найменше порушення чи несподівана зміна вимог призвело б до зупинки всієї конвеєрної лінії.

"У нас була божевільна, складна мережа конвеєрних стрічок... І вона не працювала, тому ми позбулися всього цього. Так, надмірна автоматизація в Tesla була помилкою. Якщо бути точним, це моя помилка. Людей недооцінюють".

Елон Маск

Однак сучасні штучні інтелекти — це не просто дуже продуманий набір жорстких правил, які намагаються передбачити все наперед. Натомість вони здатні до певної міри адаптуватися та еволюціонувати до нових умов, якщо отримати достатньо відповідних даних під час навчання.

Таким чином, це може зробити штучний інтелект особливо актуальним для часто повторюваних завдань, від проведення клієнта через алгоритм усунення несправностей до керування вантажівками на шосе.

На відміну від людей, такий ШІ міг би працювати 24/7 і не вимагати зарплати, медичного страхування тощо.

Є багато способів класифікувати рівень, якого ми досягли в здібностях ШІ. Загалом вони схильні порівнювати здатність штучного інтелекту із загальною популяцією людей, причому, можливо, незабаром новітні агенти штучного інтелекту досягнуть навичок 50-90% населення в конкретних завданнях вузької сфери, що зазвичай вважається серединою прогресу штучного інтелекту та лише початком AGI.

джерело: Кобус Грейлінг

Як працюють агенти ШІ?

Агенти ШІ складаються з кількох ключових «компонентів», які взаємодіють один з одним:

• датчиків: для фізичних агентів ШІ це може включати камери, мікрофони, LIDAR, радіоантени тощо. Для цифрових агентів ШІ це може бути функція пошуку, інструмент для читання файлів, вилучення даних із певного програмного забезпечення чи бази даних тощо.
• Приводи: Ось як ШІ може виконувати свою роботу. У фізичному вигляді це можуть бути колеса або роботизовані руки. У цифровому вигляді це може бути можливість створювати або змінювати файли, писати звіти, виконувати аналіз даних тощо.
• Мізки: створені з дедалі складніших інструментів ШІ, створених із нейронних мереж, це центри прийняття рішень агентами ШІ.
• Database: це центр знань з фактами, навчальними даними та людськими поправками, які дозволяють «мозку» прийняти правильне рішення.

джерело: Томас Латтернер

Поєднання цих компонентів дозволяє агентам штучного інтелекту мати пам’ять і особистість, побудовану на основі спеціалізованого LLM.

Пам’ять тут є дуже важливою частиною штучного інтелекту та є радикальним покращенням попередніх ботів. Це тому, що брак пам’яті є джерелом більшості скарг на чат-ботів та інші подібні системи: саме тому більшість ботів застрягають у циклі міркувань, чому вони не пам’ятають уже надану попередню інформацію тощо.

Типи агентів ШІ

Окрім фізичного та цифрового розриву, існують інші способи класифікувати агентів ШІ:

• Один із способів — розглянути, чи агенти взаємодіють із людьми чи працюють у фоновому режимі.
• Інший спосіб полягає в тому, щоб розглянути можливість використання одного агента для певного завдання або кількох агентів, які спілкуються один з одним для виконання більш складної роботи, при цьому кожен агент має власну модель і ділиться даними з іншими або ні.
  • У разі використання кількох агентів можна встановити ієрархію з одним або кількома агентами, відповідальними за координацію та «впорядкування» агентів нижчого рівня.
• Ще одна можливість для категоризації агентів штучного інтелекту полягає в розгляді кінцевих цілей і складності.
  • Цільові агенти штучного інтелекту будуть зосереджені на кінцевому результаті та адаптуватимуть свою поведінку чи дії, доки ціль не буде досягнута. Наприклад, штучний інтелект складу надаватиме інструкції щодо переміщення пакету, поки він не досягне місця призначення.
  • Агенти на основі утиліт також зосередьтеся на меті, а також на найкращому шляху її досягнення. Так, наприклад, безпілотний автомобіль буде їхати з точки А в точку Б, але також враховуватиме безпеку, і зрештою економію палива, час у дорозі, тип доріг тощо.

джерело: Ампком

Навіщо використовувати агентів ШІ замість ШІ загального профілю?

Є багато причин, чому індустрія штучного інтелекту звертається до агентів ШІ замість універсальних моделей.

Перше – це питання технічної складності та здійсненності. Наскільки нам відомо, повний людський загальний інтелект (AGI) все ще недосяжний.

Однак набагато реалістичніше створити, наприклад, спеціалізованого агента зі штучним інтелектом, здатного керувати автомобілем як людина, не маючи інших людських здібностей міркувати в інших питаннях.

Інша справа – ефективність. Модель, яка використовується для керування автомобілем, не обов’язково вміє дуже добре розмовляти, ходити, шукати в Інтернеті, обчислювати тощо. Так багато окремих агентів штучного інтелекту для кожного завдання мають набагато більше сенсу, ніж намагатися розгорнути універсальну штучну інтелект/роботизовану систему, як це часто показують у науковій фантастиці.

Нарешті, витрати є серйозною проблемою для всіх проектів ШІ. Це стосується вартості навчання та тисяч або навіть мільйонів графічних процесорів, які для цього потрібні. Але це також стосується витрат на роботу ШІ в обчислювальному обладнанні, а також споживаної енергії. Тому слід віддавати перевагу більш спеціалізованим, простішим агентам ШІ, які також краще виконують свою роботу.

Від спеціалізованих до загальних агентів ШІ?

Для вузьких і повторюваних завдань найкраще підходять дуже вузькі агенти ШІ. Однак, щоб повністю зрозуміти переваги революції штучного інтелекту, знадобляться трохи більш компетентні системи. Як, наприклад, штучний інтелект здатний не тільки автоматично генерувати список обладнання, яке потребує технічного обслуговування, але також планувати техніків для проведення технічного обслуговування та керувати відповідними табелями обліку робочого часу, зарплатами тощо.

У деяких програмах це може бути необхідним кроком для справжньої допомоги працівникам, оскільки завдання та аналіз не можна повністю відокремити одне від одного.

Наприклад, штучний інтелект, який проводить діагностику, повинен вміти аналізувати медичні зображення, розуміти текст або голос, що описують симптоми, інтегрувати результати медичних аналізів та історію хвороби пацієнта, знаходити відповідну наукову літературу та медичний протокол тощо.

джерело: Nature

Такі універсальні, але специфічні для застосування штучні інтелекти, ймовірно, будуть побудовані за допомогою багатоагентних конструкцій, де кожен піделемент досягає успіху в одному завданні, тоді як штучний інтелект-наглядач інтегруватиме результати роботи окремих агентів у єдине ціле.

Варіанти використання для конкретної програми — не єдина можливість. Наприклад, багатоагентний штучний інтелект, що використовує агентів з дуже різних галузей, може бути корисним для нових наукових відкриттів шляхом об’єднання різних наборів даних.

Програми AI Agent

Хоча ймовірно, що багато додатків навіть ще не зрозумілі так, як ніхто не міг візуалізувати сучасний Інтернет у 1995 році, кілька видів діяльності вже готові для застосування агентів ШІ:

• Послуги клієнтамВід онлайн-чатів до прийому замовлень у ресторанах, відносно простий процес обробки більшості запитів клієнтів полегшує автоматизацію. Поки що чат-ботів було недостатньо, але розумніші агенти зі штучним інтелектом, ймовірно, замінять багато з цих завдань, а кілька людей працюватимуть позаду, щоб обробляти найскладніші запити.
• Наукове дослідження: це включатиме аналіз дуже складних і великих наборів даних і перегляд тисяч наукових публікацій, у тому числі не англійською мовами. Він також охоплюватиме штучний інтелект, що спеціалізується на дуже технічних завданнях, таких як прогнозування згортання білка, атомного складу матеріалу тощо.
• Веб-сайти та маркетинг: багато сучасних онлайн-маркетингу та реклами вже частково обробляються за допомогою шаблонів і автоматизованої оптимізації. У міру того, як клієнти цінують все більше і більше персоналізованого досвіду, гнучкі агенти штучного інтелекту, ймовірно, незабаром працюватимуть так само добре, як і багато людей у ​​цій галузі.
• Переклад і право: багато людських завдань покладаються на наявність унікального набору знань про дуже конкретну тему, про яку потрібно багато знати, а не те, що тему особливо важко проаналізувати. Здатність ШІ прочісувати величезні масиви даних може допомогти.
  • Однак ризики «галюцинацій» дуже високі, тим паче, що клієнт навряд чи зможе помітити помилку, тому лише наднадійний агент зможе виконати ці завдання.
  • Переклад у реальному часі та голосовий зв’язок, особливо для некритичних ситуацій, таких як туризм, ймовірно, стануть стандартними очікуваннями для наших смартфонів.
• мистецтва: Можливо, однією з найбільш суперечливих функцій штучного інтелекту є ідея звільнити тисячі музикантів, художників, графічних дизайнерів тощо, яка не подобається багатьом людям. Однак це також може дати змогу набагато меншим командам або навіть окремим особам конкурувати з набагато більшими компаніями у створенні фільмів, відеоігор, книг тощо.
• Охорона здоров'я: Вже зараз Ілон Маск рекомендує своїм послідовникам використовувати штучний інтелект X, Grok, для вторинного медичного висновку. У довгостроковій перспективі цілком ймовірно, що спеціалізований медичний штучний інтелект допоможе лікарям аналізувати медичні дані та пропонувати лікування.
  • Оскільки роботизована хірургія стає все більш поширеною, ми також можемо уявити майбутнє, де хірурги штучного інтелекту зможуть виконувати деякі хірургічні дії без допомоги людини.
• Безпека: це поширюється від місцевої безпеки до поліції та навіть військових. ШІ може бути чудовим у ролі виявлення загроз і навіть ідентифікації цілей. Однак наразі надавати їм надто велику автономію в цьому секторі – це майже табу, особливо щодо будь-яких смертельних рішень.
• Логістика та транспорт: роботи та дрони, які вже все частіше використовуються на складах, дедалі частіше візьмуть на себе роботу з доставки та логістики пакунків і загальний ланцюг поставок, оскільки вони стають розумнішими та здатнішими долати перешкоди в реальному світі.
  • І, звісно, ​​безпілотні автомобілі та вантажівки можуть стати ще більшою революцією, яка повністю змінить наше ставлення до мобільності та потенційно навіть зробить володіння особистим авто дивиною.
• Фінансові установи«Алгоритми» вже є значною частиною сучасних фінансових ринків, тому слід очікувати ще більшої участі розумніших штучних інтелектів. Налаштовані агенти штучного інтелекту також можуть стати поширеними в оцінці страхових випадків, заявок на кредити тощо.
• Manufacturing: Тенденції 3D-друку, верстатів з ЧПК та інших нових інструментів для гнучкого виробництва зробили сучасні фабрики набагато більш полівалентними, ніж старі конвеєри. Агенти штучного інтелекту, втілені в промислових і гуманоїдних роботах, можуть підштовхнути цю тенденцію далі.

Законність, регулювання та етика

Обов'язки

У будь-якій дискусії щодо штучного інтелекту гаряче обговорюється питання відповідального поводження з технологією.

З одного боку, надмірне регулювання завадить прогресу та, ймовірно, просто передасть найдосконаліші ШІ більш гнучким юрисдикціям. У контексті технічної гонки штучного інтелекту між США та Китаєм очевидно, що це не бажаний результат для жодної сторони.

З іншого боку, ніхто не хоче вийти з-під контролю ШІ без будь-якої відповідальності.

Отже, необхідно визначити чітку правову базу. Наприклад, якщо безпілотний автомобіль розбивається, чи несе відповідальність постачальник агента ШІ? І чим більше автономії надається агентам штучного інтелекту, тим більше їхні рішення можуть вплинути на реальних людей і виявитися дорогими.

Це також охоплює питання неналежного використання штучного інтелекту, як, наприклад, викрадення особистих даних, вчинення шахрайства тощо.

У багатьох випадках навіть незрозуміло, яке агентство чи органи мають регулювати ШІ. Чи має це бути спеціалізований орган? Або штучний інтелект у фінансах має регулюватися SEC, бортовими дронами, FAA тощо?

Це радше законодавчі та регуляторні питання, але оскільки вони часто можуть відставати на роки від технологічного прогресу, ймовірно, терміново потрібно найближчим часом знайти відповіді на деякі з найактуальніших питань щодо регуляторної бази агентів штучного інтелекту.

Робота та нерівність

Наслідком розвитку штучного інтелекту, якого часто побоюються, є зростання масового безробіття, оскільки штучний інтелект замінює все більше робочих місць набагато швидше, ніж люди можуть перекваліфікуватися або створюються нові робочі місця.

Теоретично це має бути кроком на шляху до утопічної цивілізації після дефіциту. На практиці це може підштовхнути мільйони людей до бідності, перш ніж ми дійдемо до цього. І всупереч попереднім хвилям автоматизації, штучний інтелект може замінити дуже кваліфікованих спеціалістів.

джерело: Intellipoint

Небезпека монополій або поглиблення матеріальної нерівності також є серйозною, оскільки історично доведено, що це небезпечно та дестабілізує суспільство в цілому.

Етика

Що можна, а що не можна віддавати в управління ШІ. Це питання стає все більш актуальним для будь-яких завдань, що виходять за межі переміщення піддонів на складі або автоматичної відповіді на електронні листи.

Проблема стає ще гострішою, коли виникає спокуса використовувати штучний інтелект для цілевказівних систем у військових дронах. У тому числі в Україні, з “Гонка за дронами зі штучним інтелектом на українських полях битв".

Агентство Reuters повідомило, що гонка за дронами з підтримкою штучного інтелекту «переносить війну на незвідану територію, оскільки учасники змагань намагаються отримати технологічну перевагу в битві». В Україні розробка безпілотних літальних апаратів зі штучним інтелектом зосереджена на трьох ключових напрямках: ідентифікація цілей, картографування місцевості для навігації та створення взаємопов’язаних «роїв» безпілотників.

Одна компанія, Swarmer, створює програмне забезпечення для мережевих безпілотників, що дозволяє миттєво виконувати рішення в групі з мінімальним людським впливом.

Чи справді ми хочемо надати штучному інтелекту такий потенціал? Але чи дійсно ми хочемо, щоб це було лише у «ворога»?

Ймовірно, ці питання потребують обговорення та вирішення на міжнародному рівні. Вони також є темою, від якої галузь ШІ не повинна уникати.

Агенти ШІ вже працюють

Агенти OpenAI

Оскільки OpenAI є давнім лідером у галузі штучного інтелекту, не дивно бачити, що OpenAI має кілька надійних агентів на основі GPT. Компанія надає розробники зі спеціальними інструментами для розробки агентів ШІ, У тому числі мультиагентний Open AI SDK (Стандартний комплект розробки).

Здається, модель OpenAI здебільшого зосереджена на створенні кращих версій GPT та інших LLM, а потім на їх використанні як основі для розробки окремих агентів, розраховуючи на її лідируючу позицію для створення попиту на агентів, які використовують GPT.

Google

Google (GOOGL ) вже давно присутній в ШІ через свою модель DeepMind. Але це з Gemini 2.0, що він охопив «агентну еру».

Google також чітко усвідомлює потенційну загрозу штучного інтелекту LLM для класичного пошуку, який донині є джерелом 90% доходів компанії.

Тому він використовував Gemini 2.0 для створення оглядів штучного інтелекту, додаткового результату пошуку для вирішення складніших тем і багатоетапних питань, зокрема математики та програмування.

Він також створив Джулса, агента ШІ-помічника кодування, і Genie 2, модель ШІ для створення тривимірних світів, у які можна грати.

Google також прагне залишатися на межі через дослідження апаратного забезпечення, зокрема його Trillium TPUs (блоки обробки тензорів).

Манус

Butterfly Effect, китайський стартап, випустив Manus у березні 2025 року, заявивши, що це перший загальний агент ШІ, здатний діяти автономно.

Хоча деякі побачили в цьому "другий момент DeepSeek«Щодо агентів штучного інтелекту, де Китай бере на себе лідерство, ситуація менш зрозуміла, ніж із надзвичайно обчислювально (і фінансово) ефективним підходом DeepSeek».

Манус здається трохи повільніший, більш схильний до збоїв, але також надає детальніші відповіді, ніж ChatGPT. Тим не менш, здається, що загальні агенти штучного інтелекту все-таки можуть бути можливими раніше, ніж очікувалося, навіть якщо вони можуть бути не ідеальними для всіх ситуацій.

Alibaba

Лідер електронної комерції під тиском конкурентних платформ, таких як Temu або навіть TikTok, Alibaba повертає собі позиції технологічного лідера завдяки розвитку ШІ.

Примітно, що на початку березня 32 року він опублікував вихідний код своєї моделі QwQ-2025B, стверджуючи, що завдяки одній п’ятій параметрів DeepSeek-R1 вона розроблена для ефективності.

Крім того, у березні 2025 року Alibaba випустила нову версію Quark, помічника/агента зі штучним інтелектом від компанії AI Qwen, що поєднує глибоке мислення та генеративний ШІ. До цього оновлення штучного інтелекту Quark уже мав 200 мільйонів користувачів, коли він був пошуковою системою.

Компанія AI Agent

Alibaba

Більш відома на Заході своєю платформою електронної комерції та як постачальник дешевих матеріалів, запчастин і споживчих товарів, Alibaba також є великою технологічною компанією в Китаї, провідною у сфері ШІ та хмарних обчислень.

Примітно, що Alibaba контролює 36% ринку хмарних технологій у Китаї, значно випереджаючи всіх своїх конкурентів.

джерело: Джефф Таунсон

Можливо, що ще важливіше, він уже пропонує шість нових Моделі DeepSeek AI, ШІ з відкритим вихідним кодом, який сколихнув світ раптово перевершує більшість американських моделей штучного інтелекту за незначну частку витрат як на розробку, так і на основі кожного використання.

Alibaba також має власну модель штучного інтелекту Qwen і стверджує, що Qwen 2.5 навіть кращий, ніж Deep Seek V3.

«Qwen 2.5-Max перевершує … майже всі GPT-4o, DeepSeek-V3 і Llama-3.1-405B»,

Хмарний підрозділ Alibaba

Загалом, окрім зростання хмарних технологій і штучного інтелекту, Alibaba залишається гігантом електронної комерції в Китаї, а Taobao і Tmall лише трохи впали з 29% світових онлайн-продажів у 2019 році.

джерело: Forbes

Нещодавній прогрес у сфері штучного інтелекту змінив сприйняття Alibaba. Від традиційної позиції електронної комерції, що перебувала під тиском та домінувала у хмарних продажах (але також під тиском конкурентів), компанія повернулася до лідерства у сфері технологічних інновацій Китаю.

Quark тепер є додатковою зброєю, яку Alibaba використовує, щоб захопити китайський ринок помічників штучного інтелекту, побудувавши його, спочатку розгорнувши його як пошукову систему штучного інтелекту та зібравши 200 мільйонів користувачів.

Таким чином, незважаючи на відносно низьку ціну акцій, спричинену роками придушення технологій у Китаї та занепокоєння щодо інвестування в країну, Alibaba може стати можливістю для інвесторів, які бажають зробити ставку на лідерство Китаю в гонці ШІ.

(Ви також можете прочитати у нашому спеціальному звіті докладніше було зосереджено на Alibaba).

Останнє на Alibaba