Никто не знает, что такое агент искусственного интеллекта

Кремниевая долина настроена оптимистично в отношении агентов ИИ. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил, что агенты «присоединятся к рабочей силе» в этом году. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла предсказал, что агенты заменят определенную работу, связанную со знанием. Генеральный директор Salesforce Марк Бениофф заявил, что цель Salesforce — стать «поставщиком цифрового труда номер один в мире» с помощью различных «агентских» услуг компании.

Но, похоже, никто не может прийти к единому мнению о том, что именно представляет собой агент ИИ.

За последние несколько лет технологическая индустрия смело заявила, что «агенты» ИИ — последнее модное словечко — изменят все. Так же, как чат-боты ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI, дали нам новые способы вывода информации, агенты в корне изменят наш подход к работе, утверждают такие генеральные директора, как Альтман и Наделла.

Это может быть правдой. Но это также зависит от того, как определить «агентов», что является непростой задачей. Подобно другому жаргону, связанному с ИИ (например, «мультимодальный», «AGI» и сам «ИИ»), термины «агент» и «агентный» становятся разбавленными до точки бессмысленности.

Это грозит поставить OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon, Google и бесчисленное множество других компаний, выстраивающих целые линейки продуктов вокруг агентов, в неловкое положение. Агент от Amazon — это не то же самое, что агент от Google или любого другого поставщика, и это приводит к путанице — и разочарованию клиентов.

Райан Сальва, старший директор по продуктам в Google и бывший руководитель GitHub Copilot, сказал, что он «возненавидел» слово «агенты».

«Я думаю, что наша отрасль злоупотребляет термином „агент“ до такой степени, что он становится почти бессмысленным», — сказал Сальва. «Это одна из моих любимых мозолей».

Дилемма определения агента не нова. В статье прошлого года репортер Рон Миллер спросил: Что такое агент ИИ? Проблема, которую он определил, заключается в том, что почти каждая компания, создающая агентов, подходит к технологии по-разному. В последнее время эта проблема обострилась.

OpenAI опубликовала запись в блоге, в которой агенты определены как «автоматизированные системы, которые могут самостоятельно выполнять задачи от имени пользователей». Однако на той же неделе компания выпустила документацию для разработчиков, в которой агенты определены как «LLM, оснащенные инструкциями и инструментами».

Лехер Патхак, руководитель отдела маркетинга API-продуктов OpenAI, позже заявила в посте на X, что, по ее мнению, термины «помощники» и «агенты» являются взаимозаменяемыми, что еще больше запутало ситуацию.

Между тем, блоги Microsoft пытаются провести различие между агентами и помощниками ИИ. Первые, которых Microsoft называет «новыми приложениями» для «мира, управляемого ИИ», могут быть настроены на определенную экспертизу, в то время как помощники просто помогают с общими задачами, такими как составление писем.

Лаборатория искусственного интеллекта Anthropic решает проблему путаницы определений агентов немного более прямолинейно. В сообщении в блоге Anthropic говорит, что агенты «могут быть определены несколькими способами», включая как «полностью автономные системы, которые работают независимо в течение длительных периодов времени», так и «предписывающие реализации, которые следуют предопределенным рабочим процессам».

Salesforce, пожалуй, дает самое широкое определение ИИ-«агенту». По словам софтверного гиганта, агенты — это «тип системы, которая может понимать и отвечать на запросы клиентов без вмешательства человека». На веб-сайте компании перечислены шесть различных категорий: от «простых рефлекторных агентов» до «утилитарных агентов».

Ну, агенты — как и ИИ — это неопределенная вещь, и они постоянно развиваются. OpenAI, Google и Perplexity только что начали поставлять то, что они считают своими первыми агентами — Operator от OpenAI, Project Mariner от Google и торговый агент от Perplexity — и их возможности повсюду.

Рич Вилларс, главный вице-президент по международным исследованиям в IDC, отметил, что технологические компании «уже давно не придерживаются строго технических определений».

«Их больше волнует то, чего они пытаются достичь» на техническом уровне, — сказал Вилларс, — «особенно на быстроразвивающихся рынках».

Однако, по словам Эндрю Нга, основателя платформы обучения на основе искусственного интеллекта DeepLearning.ai, во многом виноват и маркетинг.

«Раньше концепции «агентов» ИИ и «агентских» рабочих процессов имели чисто техническое значение, — сказал Нг в недавнем интервью, — но около года назад ими занялись маркетологи и несколько крупных компаний».

Джим Роуэн, руководитель отдела ИИ в Deloitte, говорит, что отсутствие единого определения для агентов — это одновременно и возможность, и проблема. С одной стороны, неоднозначность обеспечивает гибкость, позволяя компаниям настраивать агентов в соответствии со своими потребностями. С другой стороны, это может — и, возможно, уже привело — привести к «несоответствующим ожиданиям» и трудностям в измерении ценности и рентабельности инвестиций в агентские проекты.

«Без стандартизированного определения, по крайней мере в рамках организации, становится сложно оценивать производительность и обеспечивать согласованные результаты», — сказал Роуэн. «Это может привести к различным интерпретациям того, что должны предоставлять агенты ИИ, что потенциально усложняет цели и результаты проекта. В конечном счете, хотя гибкость может стимулировать креативные решения, более стандартизированное понимание поможет предприятиям лучше ориентироваться в ландшафте агентов ИИ и максимизировать свои инвестиции».

К сожалению, если судить по размыванию термина «ИИ», то маловероятно, что отрасль в ближайшее время объединится вокруг единого определения «агента» — если вообще когда-либо это произойдет.