ИИ-агенты выйдут на работу в следующем году: как создают нейросотрудников

Автономные ИИ-агенты, способные работать практически без участия человека, перестают быть фантастикой. По разным прогнозам, к 2030 году большинство вопросов по обслуживанию клиентов компаний в разных странах мира будут закрывать именно они. Первые подобные системы появляются уже сейчас, а к концу текущего года ожидается, что уже четверть крупных компаний представят свои собственные проекты по разработке самостоятельных ИИ-агентов.

Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета «Зерокодер». Искусственный интеллект — важнейшая часть моей работы и постоянный помощник в бытовых вопросах. В этот раз я расскажу, как привычные нейросети превращаются в полноценных сотрудников различных компаний.

Новый ИИ-агент цифровой безопасности

В начале августа компания Microsoft представила прототип нового автономного ИИ-агента для анализа и классификации вредоносного ПО — Project Ire. Он способен самостоятельно, без участия человека изучать программы других разработчиков, определять степень их безопасности и давать отчет о проделанном исследовании. При этом информация о происхождении и назначении ПО значения не имеет.

Основой для нового ИИ-агента стали как большие языковые модели, так и фреймворки для реверс-инжиниринга. Система получает файл с программой, определяет его структуру, отслеживает работу ПО и выявляет подозрительные функции. Для каждой из них ИИ-агент создает краткий технические отчет о вредоносности. При этом каждый шаг фиксируется в отдельном лог-файле для последующего аудита.

Тестирование Project Ire показало: 98% программ, которые ИИ определил как вредоносные, действительно являлись таковыми. При этом система обнаружила 83% угроз. ИИ ошибочно посчитал вредоносными лишь 2% безопасных программ.

Пока Project Ire будет интегрирован в экосистему Microsoft Defender, но компания уже планирует начать более широкое применение новой технологии.

Российские ИИ-агенты для сложных задач

Если российские разработки ИИ-агентов и отстают от западного мейнстрима, то ненамного. Сегмент виртуальных ассистентов и ИИ-агентов в нашей стране оценивается в 20-40 млрд рублей с ежегодным приростом на 22,3%. Так, компании Яндекс и их YandexGPT 5.0, а также Сбер с GigaChat работают над развитием ИИ-агентов в рамках своих экосистем. Но это далеко не все.

Недавно появился MWS Agent — отечественный ИИ-агент, разработанный специалистами МТС Web Services для работы с большими объемами данных. Он сможет адаптироваться под конкретные задачи и изменять свое поведение в зависимости от контекста.

Его основа — оркестратор LLM — MWS GPT. Запросы системе можно отправлять на естественном языке, а она разобьет его на отдельные пункты и распределит между специальными сервисами: генерации кода, логического рассуждения, web-research и т.д.

По данным MWS, к 2027 году подобные агенты будут задействованы в 50% российских компаний.

Уже сейчас они внедряются не только в IT-сфере, но и в агропромышленном комплексе, сфере добычи полезных ископаемых, транспортной отрасли и логистике. Интерес к ИИ-агентам таже высок в розничной торговле и на предприятиях, занимающихся нефтепереработкой.

Создание ИИ-агентов — следующий шаг к быстрым решениям

Создание автономных ИИ-агентов — новый уровень развития нейросетей. По прогнозам разработчиков фреймворка Ruby on Rails, к концу 2025 года 25% компаний, уже сейчас использующих генеративные ИИ-модели, запустят пилотные агентские проекты. К 2029 году эксперты ожидают, что такие ассистенты будут решать 80% задач по обслуживанию клиентов в самых разных сферах.

Нейросети, которые уже успели стать привычными помощниками, превращаются в полноценных сотрудников.

ИИ-агент — это система, способная самостоятельно выполнять сложные задачи с привлечением различных инструментов и данных. Основное ее отличие от привычных моделей — возможность автономно анализировать запрос, планировать алгоритм работы и принимать решения. Агенты создаются на основе естественного языка с помощью специальных конструкторов.

Возможности и ограничения ИИ-агентов

Технологии создания полноценных ИИ-агентов пока находятся в стадии развития, но, по прогнозам специалистов, первые полноценные нейросотрудники появятся в компаниях уже к концу текущего года или в начале следующего.

По мнению аналитиков McKinsey & Company, в ближайшие месяцы такие агенты смогут самостоятельно общаться с клиентами и планировать дальнейшие действия, например, обработку платежа, составление маршрута доставки или проверку транзакций на предмет мошеннических действий.

Также эксперты указывают, что уже сегодня разработчики ПО начинают встраивать ИИ-агентов в свои основные продукты. К примеру, Agentforce от компании Salesforce — сервис, позволяющий быстро создавать и развертывать автономных агентов для выполнения сложных задач (моделирование запуска продукта, организация маркетинговой компании и т.д.).

Уже сейчас ИИ-агенты умеют разбивать сложные задачи на более простые шаги и поэтапно выполнять их, анализировать данные, предсказывать тренды и автоматизировать рутинные процессы, а также работать быстрее и дешевле, благодаря новым методам обучения и успешным интеграциям с другими сервисами.

Эффективность действия ИИ-агента зависит именно от количества подобных интеграций с различными, в том числе и внешними инструментами, включая API.

При этом сложные возможность принимать сложные стратегические решения пока недоступна для подобных систем, как и абсолютное понимание контекста и нюансов, особенно в нестандартных ситуациях. Для этого ИИ-агентам нужен человек.

Перспективы работы ИИ-агентов

По прогнозам MacKinsey & Company, долгосрочный потенциал роста производительности в сфере корпоративного ИИ достигнет $4,4 трлн, а в ближайшие три года 92% мировых компаний планируют увеличить инвестиции в развитие технологий искусственного интеллекта.

В первую очередь речь идет об ИИ-агентах. По мнению большинства разработчиков ПО, работа с ними не ограничится созданием отдельных автономных систем. В скором будущем ИИ-агенты смогут координировать совместную работу через специальные системы-организаторы. Последние будут управлять их взаимодействием и распределением задач.

Также специалисты не исключают появления «суперагентов» — полностью автономных систем, которым не потребуется подключение к внешним инструментам для выполнения сложных запросов.

Но я уверен: даже создание настолько мощных ИИ-моделей не способно полностью заменить живых сотрудников. Даже самому продвинутому агенту будет необходим человек — специалист, способный проконтролировать процессы и, в случае необходимости принять финальное решение. Алгоритм не может нести ответственность за свою работу. Он — машина. Без участия человека его действие невозможно.

Нам предстоит решить еще множество вопросов, связанных с созданием ИИ-агентов. Это не только проблемы, связанные с точностью их решений. Это вопросы безопасности, этики, перепрофилирования сотрудников, изменения на рынке труда и многое другое. Но факт отрицать нельзя — в скором времени наряду с живыми специалистами в большинстве компаний появятся полноценные сотрудники. И к этом надо быть готовыми.