Що таке AI-агент: повний гайд для розробників

Типи AI-агентів

AI-агенти можуть бути класифіковані різними способами залежно від їхніх можливостей, ролей та середовищ.

Залежно від взаємодії

• Інтерактивні партнери (surface agents): Допомагають у таких завданнях, як обслуговування клієнтів, охорона здоров'я, освіта та наукові відкриття, надаючи персоналізовану та інтелектуальну підтримку. Розмовні агенти включають взаємодії "питання-відповідь", "світ знань" з людьми. Вони, як правило, запускаються запитом користувача та виконують запити або транзакції користувача.
• Автономні фонові процеси (background agents): Працюють за лаштунками для автоматизації рутинних завдань, аналізу даних для отримання інсайтів, оптимізації процесів для ефективності та проактивного виявлення та усунення потенційних проблем. Вони включають workflow-агентів. Вони мають обмежену або відсутню взаємодію з людиною і, як правило, керуються подіями та виконують чергові завдання або ланцюжки завдань.

Залежно від кількості агентів

• Одиночний агент (Single agent): Працює незалежно для досягнення конкретної мети. Використовує зовнішні інструменти та ресурси для виконання завдань. Найкраще підходить для чітко визначених завдань, які не вимагають співпраці з іншими AI-агентами. Може обробляти лише одну базову модель для своєї обробки.
• Мультиагентна система (Multi-agent): Кілька AI-агентів, які співпрацюють або конкурують для досягнення спільної мети або індивідуальних цілей. Ці системи використовують різноманітні можливості та ролі окремих агентів для вирішення складних завдань. Мультиагентні системи можуть імітувати людську поведінку, таку як міжособистісне спілкування, в інтерактивних сценаріях. Кожен агент може мати різні базові моделі, які найкраще відповідають його потребам.

Приклади AI-агентів та сценаріїв використання

AI-агенти можуть бути розгорнуті для вирішення різноманітних завдань у різних сферах.

Приклади використання AI-агентів

• Агенти для клієнтів (Customer agents): Надають персоналізований досвід клієнтів, розуміючи їхні потреби, відповідаючи на запитання, вирішуючи проблеми або рекомендуючи продукти та послуги. Вони можуть працювати на різних каналах, включаючи веб, мобільні пристрої або точки продажу.
• Агенти для співробітників (Employee agents): Підвищують продуктивність, оптимізуючи процеси, керуючи повторюваними завданнями, відповідаючи на запитання співробітників, а також редагуючи та перекладаючи важливий контент та комунікації.
• Креативні агенти (Creative agents): Прискорюють процес дизайну та творчості, генеруючи контент, зображення та ідеї, допомагаючи з дизайном, написанням, персоналізацією та кампаніями.
• Агенти для даних (Data agents): Створені для комплексного аналізу даних. Вони мають потенціал знаходити та діяти на основі значущих інсайтів з даних, забезпечуючи при цьому фактичну цілісність своїх результатів.
• Кодові агенти (Code agents): Прискорюють розробку програмного забезпечення за допомогою генерації коду на основі ШІ та допомоги в кодуванні, а також для швидкого освоєння нових мов та кодових баз. Прикладом є Claude Code, який працює в терміналі та може допомагати з кодуванням, написанням документації, запуском збірок, пошуком файлів та дослідженням тем.
• Агенти безпеки (Security agents): Посилюють безпеку, пом'якшуючи атаки або прискорюючи розслідування. Вони можуть контролювати безпеку на різних поверхнях та етапах життєвого циклу безпеки: запобігання, виявлення та реагування.

Продукти та фреймворки для AI-агентів

Google Cloud надає портфоліо продуктів та рішень у сфері AI-агентів, включаючи інтегровані AI-асистенти, попередньо створені AI-агенти, AI-додатки та платформу інструментів для агентів та розробників для створення власних AI-агентів.

• Gemini: Безпечна платформа для виявлення, створення, запуску та управління AI-агентами в організації.
• Gemini platform: Дозволяє створювати AI-агенти та додатки за допомогою природної мови або підходу "код-перший".
• Customer Experience Agent Studio: Для створення гібридних розмовних агентів з детермінованою та генеративною функціональністю ШІ.
• Agent Garden: Кураторська колекція попередньо створених зразків агентів, рішень, інструментів та фреймворків для прискорення розробки та розгортання AI-агентів.
• Agent Development Kit (ADK): Python SDK з відкритим вихідним кодом для створення складних мультиагентних систем з оркестрацією, пам'яттю та інструментами розробника.
• A2A Protocol: Фреймворк з відкритим вихідним кодом, спочатку розроблений Google для допомоги у створенні AI-агентів.
• Cloud Run: Повністю керована безсерверна платформа, яка дозволяє розгортати контейнеризовані агенти та додатки, забезпечуючи автомасштабування та ефективність оплати за використання.

Коли AI-агент доречний

AI-агенти доречні для вирішення відкритих проблем, де важко або неможливо передбачити необхідну кількість кроків, і де ви не можете жорстко закодувати фіксований шлях. LLM потенційно працюватиме багато циклів, і ви повинні мати певний рівень довіри до його прийняття рішень. Автономний характер агентів робить їх ідеальними для масштабування завдань у довірених середовищах.

Вони особливо корисні, коли потрібна гнучкість та прийняття рішень на основі моделі в масштабі. Наприклад, у таких випадках:

• Складні зміни коду: Агент для кодування, який вирішує завдання SWE-bench, що передбачають редагування багатьох файлів на основі опису завдання.
• Взаємодія з комп'ютером: Реалізація, де Claude використовує комп'ютер для виконання завдань.
• Підтримка клієнтів: Поєднання інтерфейсів чат-ботів з розширеними можливостями через інтеграцію інструментів, що вимагає доступу до зовнішньої інформації та дій.
• Розробка програмного забезпечення: Де рішення коду можна перевірити за допомогою автоматизованих тестів, а агенти можуть ітерувати рішення, використовуючи результати тестів як зворотний зв'язок.

Однак, слід враховувати, що автономний характер агентів означає вищі витрати та потенціал для накопичення помилок. Рекомендується ретельне тестування в ізольованих середовищах, а також відповідні захисні механізми.

AI-агенти можуть мати труднощі з завданнями, що вимагають глибокої емпатії/емоційного інтелекту або складної людської взаємодії та соціальної динаміки (наприклад, терапія, соціальна робота, вирішення конфліктів). Вони також можуть бути неефективними в ситуаціях з високими етичними ставками (наприклад, правоохоронні органи, охорона здоров'я, судова система) та в непередбачуваних фізичних середовищах (наприклад, хірургія, будівництво, реагування на катастрофи). Розробка та розгортання складних AI-агентів може бути ресурсоємною.