ИИ-агенты в 2025 году: Ожидания и реальность

В этой статье вы узнаете, как ИИ-агенты преобразуют рабочие процессы, дополняя людей, а не заменяя их. Рассмотрим ключевые принципы управления ИИ для успешной интеграции, стратегическое значение для компаний, а также вызовы и возможности, связанные с текущим бумом технологий и открытыми моделями ИИ.

Сейчас сложно пройти два шага по миру технологий, не наткнувшись на статью, в которой 2025 год провозглашается годом ИИ-агентов. Нам рассказывают, что агенты изменят подход к работе, влияя на все аспекты нашей жизни, как личной, так и профессиональной.

Мы только начали отходить от ажиотажа вокруг NFT и криптовалют, который был в начале 2020-х, и за ним последовала волна интереса к метавселенным. Совсем недавно внимание СМИ переключилось на генеративный ИИ (ген ИИ), особенно после выхода таких моделей, как GPT от OpenAI, Claude от Anthropic и Copilot от Microsoft. В 2025 году внимание сосредоточилось уже не на крупных языковых моделях, а на развитии якобы автономных ИИ-агентов, которые меняют подход к работе.

Хотя был временный всплеск интереса к генеративному ИИ благодаря R1 от Deepseek, который обещал значительные улучшения в работе по сравнению с ChatGPT, главным новшеством 2025 года стали ИИ-агенты. В медиапубликациях подчеркивается, какие инновации, автоматизации и эффективность могут принести агенты, но насколько это не просто завлекательные заголовки? Мир медиа, живущий на рекламе, процветает благодаря кликам, и можно ожидать броские заголовки, направленные на привлечение внимания. Но чего можем реально ожидать от ИИ-агентов в 2025 году и как они повлияют на нашу жизнь?

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Что такое ИИ-агенты?

ИИ-агент — это программное обеспечение, способное действовать самостоятельно, чтобы понимать, планировать и выполнять задачи. ИИ-агенты работают на основе крупных языковых моделей (LLM) и могут взаимодействовать с инструментами, другими моделями и аспектами системы или сети, чтобы достигать целей пользователя.

Мы двигаемся за пределы простых запросов к чат-ботам о рецептах ужина на основе ингредиентов в холодильнике. Агенты – это больше, чем просто автоматизированные письма клиентской поддержки, которые уведомляют о том, что ответ от живого человека поступит через несколько дней.

ИИ-агенты отличаются от традиционных ИИ-ассистентов тем, что не требуют подтолкнуть их каждый раз для генерации ответа. В теории, пользователь дает агенту задачу на высоком уровне, а агент сам решает, как её выполнить.

Текущие предложения всё ещё находятся на ранних стадиях развития этой идеи. "То, что обычно называется 'агентами' на рынке, это добавление элементарных функций планирования и вызова инструментов (иногда это называют вызовом функций) к LLM," говорит Ашоори. "Эти функции позволяют LLM разбивать сложные задачи на более мелкие шаги, которые LLM может выполнять." Хэй оптимистичен, что более продвинутые агенты уже на подходе: "Не нужно дальнейшего развития моделей для создания будущих ИИ-агентов," говорит он.

Теперь, когда это ясно, какова будет дискуссия об агентах в следующем году и насколько её можно воспринимать всерьёз?

Сюжет 1: 2025 год - год создания агента ИИ

Прогнозируется, что вскоре появятся лучше агенты, как предсказывает Time. Reuters сообщает, что "Автономные 'агенты' и прибыльность, вероятно, будут доминировать в повестке дня искусственного интеллекта". Forbes обещает, что "Настала эпоха агентного ИИ".

Технические медиа уверяют нас, что наши жизни на пороге полной трансформации. Автономные агенты готовы упростить и изменить нашу работу, оптимизировать процессы и сопровождать нас в повседневной жизни, выполняя рутинные задачи в реальном времени и освобождая нас для творческих занятий и других задач высокого уровня.

2025 год рассматривается как год исследования агентов.

Команда провела опрос 1000 разработчиков, создающих ИИ-приложения для предприятий, и 99% из них заявили, что они изучают или разрабатывают ИИ-агентов, объясняет Ашоори. "Так что да, можно сказать, что 2025 год будет годом агента". Однако это заявление не лишено нюансов.

Установив текущее рыночное представление об агентах как LLM с вызовом функций, Ашоори выделил разницу между этой идеей и действительно автономными агентами. "Истинное определение [ИИ-агента] — это интеллектуальная сущность с возможностями рассуждений и планирования, которая может действовать автономно. Эти возможности рассуждений и планирования подлежат обсуждению. Это зависит от того, как вы это определяете."

"Определённо, мы видим, что ИИ-агенты движутся в этом направлении, но мы пока не полностью пришли к этому," говорит Гаджар. "Сейчас мы видим лишь первые признаки — ИИ-агенты уже могут анализировать данные, прогнозировать тенденции и автоматизировать рабочие процессы в некоторой степени. Но для создания ИИ-агентов, которые смогут автономно справляться со сложными процессами принятия решений, потребуется больше, чем просто улучшенные алгоритмы. Нам нужны будут значительные прорывы в контекстном мышлении и тестировании для крайних случаев," добавляет она.

Данилевски не уверена, что это что-то новое. "Я всё ещё пытаюсь поверить в то, что это отличается от просто оркестрации," говорит она. "Вы переименовали оркестрацию в агентов, потому что это теперь модное слово. Но оркестрация — это то, что мы делали в программировании всегда."

Что касается 2025 года как года агента, Данилевски настроена скептически. "Это зависит от того, что вы подразумеваете под агентом, что, по вашему мнению, агент будет делать и какую ценность, по вашему мнению, он принесёт," говорит она. "Это довольно смелое заявление, учитывая, что мы ещё даже не выяснили ROI (возврат инвестиций) на технологии LLM в целом."

И дело тут не только в бизнесе. "Существует ажиотаж вокруг представления о том, что эта вещь может думать за вас и принимать решения и действия на вашем компьютере. Реалистично, это пугает." Данилевски видит разрыв как проблему неверной коммуникации. "[Агенты] часто оказываются неэффективными, потому что люди плохо общаются. Мы всё ещё не можем заставить чат-агентов всегда правильно интерпретировать ваши запросы."

Однако предстоящий год обещает быть периодом экспериментов. "Я большой сторонник идеи, что 2025 год станет годом агента," радостно говорит Хэй.

Каждая крупная технологическая компания и сотни стартапов сейчас экспериментируют с агентами. Например, Salesforce выпустила свою платформу Agentforce, которая позволяет пользователям создавать агентов, легко интегрируемых в экосистему приложений Salesforce.

"Волна приближается, и у нас будет множество агентов. Это всё ещё очень развивающаяся экосистема, так что, я думаю, многие люди будут создавать агентов, и они будут получать от этого удовольствие."

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Сюжет 2: Агенты могут самостоятельно решать очень сложные задачи

Это повествование предполагает, что сегодняшние агенты соответствуют теоретическому определению, изложенному в вводной части статьи. Предполагается, что в 2025 году агенты будут полностью автономными ИИ-программами, которые смогут оценивать проект и завершать его с использованием всех необходимых инструментов без помощи человека. Однако, в этом повествовании не хватает нюансов.

Сегодняшние модели уже достаточно развиты

Хэй считает, что основы для таких разработок уже заложены. "Главное в агентах то, что они умеют планировать," объясняет он. "Они могут рассуждать, использовать инструменты и выполнять задачи, и им необходимо делать это быстро и в больших масштабах." Он указывает на 4 разработки, которые по сравнению с лучшими моделями на 12-18 месяцев назад означают, что модели начала 2025 года могут поддерживать агентов, представленных сторонниками этого подхода:

Более качественные, быстрые, компактные модели
Обучение цепочке размышлений (COT)
Увеличенные контекстные окна
Вызов функций

"Сейчас большинство из этих вещей уже возможно," продолжает Хэй. "ИИ может использовать инструменты. Он может планировать, рассуждать и давать хорошие ответы. Он может использовать вычисления во время вывода. У него будет более длинная цепочка размышлений и больше памяти для работы. Он будет работать быстро. Это будет дешево. Это ведет к структуре, в которой, как мы считаем, могут существовать агенты. Модели улучшаются, и это будет только ускоряться."

Реалистичные ожидания крайне важны

Ашоори осторожно разделяет то, что агенты смогут делать в будущем, и то, что они могут делать сейчас. "Есть обещание, и есть то, на что агент способен уже сегодня," говорит она. "Я бы сказала, что это зависит от области применения. Для простых применений агенты способны [выбрать правильный инструмент], но для более сложных случаев технология еще не созрела."

Данилевски пересматривает повествование в контексте. "Если что-то истинно в одном случае, это не значит, что это истинно всегда. Есть ли несколько вещей, которые агенты могут делать? Конечно. Но это не значит, что любую задачу можно превратить в работу агента."

Для Гаджар вопрос заключается в управлении рисками и управлении. "Мы наблюдаем, как ИИ-агенты эволюционируют от генераторов контента к автономным решателям проблем. Эти системы должны быть тщательно протестированы в тестовых средах, чтобы избежать каскадных сбоев. Разработка механизмов для отката действий и обеспечение журналов аудита — это ключ к тому, чтобы эти агенты были жизнеспособными в отраслях с высокими ставками."

Но она оптимистично настроена, что мы справимся с этими вызовами. "Я думаю, что в этом году мы увидим прогресс в создании механизмов отката и аудиторских следов. Это не просто создание более умного ИИ, но и разработка безопасности, чтобы мы могли быстро отслеживать и исправлять проблемы, когда что-то идет не так."

И хотя Хэй надеется на развитие агентных технологий в 2025 году, он видит проблему в другой области: "Большинство организаций не готовы к использованию агентов. Интересно будет посмотреть, как открыть API, которые у вас уже есть в вашиx предприятиях сегодня. Вот где будет интересная работа. И это не зависит от того, насколько хороши модели. Это будет зависеть от того, насколько предприятие готово к использованию."

Сюжет 3: ИИ-организаторы: как искусственный интеллект будет управлять сетями агентов

В новой норме, которую предсказывает это повествование, команды ИИ-агентов работают под управлением модели-орchestrator, которая управляет общим рабочим процессом проекта. Предприятия будут использовать оркестрацию ИИ для координации работы нескольких агентов и других моделей машинного обучения, работающих вместе и использующих конкретные знания для выполнения задач.

Соответствие нормативам играет ключевую роль в успешном внедрении ИИ

Гаджар считает этот прогноз не только правдоподобным, но и вероятным. "Мы только в начале этого перехода, но он быстро набирает обороты. Оркестраторы ИИ могут легко стать основой корпоративных систем ИИ в этом году — соединяя несколько агентов, оптимизируя ИИ-рабочие процессы и обрабатывая мультиязычные и мультимедийные данные," считает она. Однако она предупреждает о необходимости внедрения соответствующих мер безопасности.

"В то же время, масштабирование этих систем потребует сильных рамок соблюдения норм, чтобы всё работало гладко, не теряя подотчетности," предупреждает Гаджар. "2025 год может стать годом, когда мы перейдем от экспериментов к внедрению в большом масштабе, и мне не терпится увидеть, как компании найдут баланс между скоростью и ответственностью." Организациям необходимо с такой же страстью заниматься управлением данными и соблюдением норм ИИ, как и внедрением новейших инноваций.

Прогресс не всегда идет по прямой

"У вас будет оркестратор ИИ, и он будет работать с несколькими агентами," говорит Хэй. "Более крупная модель будет оркестратором, а небольшие модели будут выполнять ограниченные задачи." Однако, по мере развития агентов, Хэй предсказывает переход от оркестрации к системам с одним агентом. "Когда отдельные агенты станут более способными, вы скажете: 'У меня есть агент, который может всё от начала до конца.'"

Хэй предвидит эволюцию через прогресс и возврат, по мере того как модели развиваются. "Вы достигнете предела того, что могут делать одиночные агенты, и затем снова вернётесь к сотрудничеству многих агентов. Вы будете колебаться между многосоставными агентными структурами и одним всевозможным агентом." И хотя модели ИИ будут определять рабочие процессы проекта, Хэй считает, что люди всегда будут вовлечены в этот процесс.

Оркестрация не всегда является правильным решением

Для Ашоори необходимость в мета-оркестраторе не является обязательной и зависит от предполагаемых случаев использования. "Это архитектурное решение," объясняет она. "Каждый агент, по определению, должен иметь возможность определить, нужно ли ему координироваться с другим агентом, привлекать какие-то инструменты или данные. Вам не обязательно нужен агент-наблюдатель, который бы контролировал всех и указывал, что делать."

Тем не менее, в некоторых случаях это может быть необходимо. "Возможно, вам нужно будет понять, как использовать комбинацию специализированных агентов под ваши задачи," предполагает Ашоори. "В этом случае вы можете решить создать своего агента, который будет выступать в роли оркестратора."

Данилевски советует предприятиям сначала понять, какие рабочие процессы могут и должны быть превращены в агентные для достижения какого уровня ROI, а затем разрабатывать стратегию ИИ. "Будут ли там какие-то потоки оркестрации с агентами? Конечно. Но стоит ли всё в вашей организации организовать с помощью агентной оркестрации? Нет, это не сработает."

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Сюжет 4: ИИ-агенты: помощники для людей в работе

Преобладающее видение внедрения агентов в следующем году предполагает, что агенты будут дополнять, но не обязательно заменять человеческих работников. Они будут способствовать упрощению рабочего процесса, которым руководят люди, говорят сторонники. Однако страхи по поводу потери работы из-за ИИ остаются актуальными в обсуждениях вокруг внедрения ИИ на предприятиях. По мере того, как агенты становятся более способными, будут ли бизнес-лидеры поощрять сотрудничество агентов и людей или стремиться заменить работников ИИ-инструментами?

Агенты должны быть инструментом, а не заменой

Ашоори считает, что лучший путь вперед заключается в доверии сотрудникам, чтобы определить оптимальное использование ИИ в их соответствующих работах. "Нужно дать сотрудникам возможность решать, как они хотят использовать агентов, но при этом не обязательно заменять их в каждой ситуации," поясняет она. Некоторые функции работы можно передать агентам, в то время как для других незаменим человеческий вклад. "Агент может расшифровывать и суммировать встречу, но вы не отправите вашего агента на разговор со мной."

Данилевски разделяет мнение Ашоори и отмечает, что внедрение агентов на рабочих местах не пройдет без трудностей. "Вы всё равно столкнетесь с ситуациями, когда, как только что-то станет сложнее, вам потребуется человек." Хотя бизнес-лидеры могут быть искушены сократить краткосрочные расходы за счет сокращения рабочих мест, использование агентов "...в конечном счёте освоится в более вспомогательной роли. Человек всегда должен быть вовлечён, агент помогает, но именно человек принимает окончательные решения," говорит Данилевски, описывая свою концепцию взаимодействия человека и технологии в ИИ.

Хэй видит путь к устойчивому внедрению ИИ на работе. "Если всё сделать правильно, ИИ поможет человеку делать работу лучше. При правильном использовании ИИ освободит нас для более интересных задач." Однако он также может представить другое будущее, где ИИ будет иметь необоснованный приоритет. "Существует реальная опасность, что при неправильном подходе мы окажемся в ситуации, где человек будет помогать ИИ, а не наоборот."

Гаджар тоже предостерегает от чрезмерного упора на ИИ. "Я не считаю, что агенты ИИ заменят рабочие места мгновенно, но они определённо изменят характер нашей работы. Повторяющиеся задачи с низкой ценностью уже автоматизируются, освобождая людей для более стратегической и творческой работы. Однако компаниям нужно продуманно подходить к внедрению ИИ. Рамки управления, такие как те, которые ориентированы на справедливость, прозрачность и подотчётность, будут ключевыми."

Открытые ИИ открывают новые возможности

Для Хэя одним из преимуществ открытых моделей ИИ является то, как они открывают двери для рынков ИИ-агентов и последующей монетизации для создателей. "Я считаю, что открытые агенты — это ключ," говорит Хэй. "Благодаря открытому коду любой может создать агента, который сможет выполнять полезные задачи. И можно создать собственную компанию."

Также важно взвесить возможные трудности роста и организационные перестройки перед лицом преимуществ, которые приносит ИИ, особенно в странах глобального Юга, считает Хэй. Крупные языковые модели обеспечивают текстовый вывод, который может достигать пользователей через SMS в районах с ненадежным интернет-соединением. "Возможности, которые могут возникнуть в странах [без хорошего доступа к интернету] благодаря ИИ, работающему в условиях низкой пропускной способности, и то, что он становится более доступным — это очень вдохновляет," говорит Хэй.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Итог: управление и стратегия – ключ к успешному внедрению ИИ-агентов

В ходе обсуждений с нашими четырьмя экспертами два ключевых вопроса снова и снова становились центральной темой. Для того чтобы предприятия и бизнес-лидеры успешно справились с текущим бумом ИИ, необходимо сосредоточиться на двух важных идеях:

1. Управление ИИ обеспечивает успешное соответствие нормативам и ответственное использование.
2. Надёжная стратегия ИИ, ориентированная на экономическую ценность, приведёт компании к устойчивому внедрению ИИ.

Необходимость управления

"Компании нуждаются в рамках управления для контроля за производительностью и обеспечения ответственности, поскольку эти агенты всё глубже интегрируются в операции," настоятельно советует Гаджар. "Важно, чтобы ИИ работал с людьми, а не против них, и чтобы с первого дня были созданы системы, вызывающие доверие и поддающиеся аудиту."

Ашоори описывает возможную ошибку с ИИ-агентом. "Использование агента сегодня — это, по сути, использование LLM, позволяющего ему принимать действия от вашего имени. А что, если это действие заключается в подключении к базе данных и удалении ряда конфиденциальных записей?"

"Технологии не размышляют. Они не могут быть ответственными," утверждает Данилевски. Описывая риски, такие как случайные утечки данных или их удаление, она отмечает: "Масштаб риска выше. Человек может сделать только ограниченное количество действий за ограниченное время, в то время как технологии могут сделать гораздо больше и быстрее, так, что мы можем не заметить этого."

И в таких случаях нельзя просто обвинить ИИ, снимая всю ответственность с людей, ответственных за него. "Человека в этой организации будут считать ответственным и подотчетным за эти действия," предупреждает Хэй.

"Проблемой здесь становится прозрачность," говорит Ашоори. "И возможность отслеживания действий для всего, что делают агенты. Необходимо точно знать, что происходит, и иметь возможность отслеживать, контролировать это."

Для Данилевски свободные эксперименты — это путь к устойчивому развитию. "[Есть большая ценность] в том, чтобы позволить людям играть с технологиями, разрабатывать и пытаться их взломать." Она также призывает разработчиков быть осторожными при выборе моделей и данных, которые они используют. "[Некоторые провайдеры] могут взять все ваши данные. Так что будьте осторожны."

Почему стратегия ИИ важна

"Текущий бум ИИ абсолютно движим страхом упустить возможность, и успокоится, когда технология станет более обычной," прогнозирует Данилевски. "Я думаю, люди начнут лучше понимать, что работает, а что нет." "Внимание также должно быть направлено на интеграцию ИИ-агентов в экосистемы, где они могут постоянно обучаться и адаптироваться, обеспечивая долгосрочное повышение эффективности," добавляет Гаджар.

Данилевски быстро отрезвляет ожидания и возвращает разговор к демонстрации реальных потребностей бизнеса. "Предприятия должны быть осторожны, чтобы не стать молотком, который ищет гвоздь," начинает она. "Мы видели это, когда LLM только начали появляться. Люди говорили: 'Первым делом мы будем использовать LLM. Вторым делом: для чего мы их будем использовать?'"

Хэй предлагает предприятиям заранее подготовиться к использованию агентов. "Ценность будет у тех организаций, которые организуют свои частные данные таким образом, чтобы агенты могли исследовать ваши документы." Каждый бизнес обладает ценными собственными данными, и преобразование этих данных для поддержки агентных рабочих процессов обеспечивает положительный возврат инвестиций.

"С агентами у предприятий есть возможность использовать свои собственные данные и существующие рабочие процессы для дифференциации и масштабирования," говорит Ашоори. "Прошлый год был годом экспериментов и исследований для предприятий. Им нужно масштабировать это влияние и максимизировать ROI от генеративного ИИ. Агенты — это ключ к тому, чтобы это произошло."

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.