Вже два роки компанії пропонували ідею автономних агентів ШІ: систем, які можуть бронювати авіаквитки, писати код і аналізувати дані з мінімальним втручанням людини. Однак, незважаючи на численні експерименти, фактичне впровадження на підприємствах залишається вперто низьким. Приблизно 95% проектів штучного інтелекту не приносять відчутної бізнес-цінності, руйнуються під вагою реальної складності. Головна проблема? Фундаментальне хибне розуміння того, що таке агенти: не чарівні скриньки, а складні програмні системи, які вимагають суворої розробки.
Проблема: розглядати ШІ як демонстрацію, а не як продукт
Розрив між демоверсіями ШІ та корпоративною цінністю полягає не в кращих моделях, а в кращій архітектурі. Антоніо Гуллі, старший інженер Google, стверджує, що галузь женеться за найновішими фреймворками замість фундаментальних. «Інженерія ШІ нічим не відрізняється від будь-якої іншої форми інженерії», — пояснює він. Щоб створювати довговічні системи, потрібні повторювані стандарти, а не лише найкращі моделі.
Недавня книга Галлі «Патерни проектування агентів» пропонує саме це: 21 фундаментальний шаблон, які перетворюють експериментальних агентів на надійні корпоративні інструменти. Цей підхід нагадує революцію «Шаблони проектування» у розробці програмного забезпечення, яка наводить порядок у хаотичній сфері. Ці шаблони визначають те, як агент думає, запам’ятовує та діє – основні будівельні блоки надійних систем ШІ.
П’ять ключових шаблонів для негайного ефекту
Для організацій, які прагнуть стабілізувати свою інфраструктуру штучного інтелекту, Гуллі визначає п’ять дуже ефективних моделей:
- Рефлексія: замість миттєвих, потенційно галюцинаторних реакцій, агенти повинні подумати над створенням плану, його виконанням і критичною оцінкою результату перед його представленням. Це імітує людське мислення та значно покращує точність.
- Маршрутизація: Масштабуйте без різких витрат, направляючи прості завдання на дешевші моделі, залишаючи складні міркування для найпотужніших (і дорогих) систем. Моделі можуть виконувати роль маршрутизаторів, оптимізуючи ефективність.
- Зв’язок: Стандартизовані протоколи зв’язку, такі як Model Context Protocol (MCP), служать «портом USB для ШІ», що забезпечує бездоганну інтеграцію з інструментами, базами даних та іншими агентами.
- Пам’ять: структурування того, як агенти зберігають і відновлюють минулі взаємодії, створює постійних, контекстуально обізнаних помічників, вирішуючи проблему золотої рибки короткочасної втрати пам’яті.
- Обмеження: Архітектурні обмеження є життєво важливими для безпеки та відповідності, запобігаючи витоку даних або несанкціонованим діям. Це жорсткі межі, а не просто ввічливі підказки системи.
Безпека транзакцій: ключ до довіри до автономних агентів
Однією з головних перешкод для впровадження є страх: автономний агент із доступом для запису до критично важливих систем створює ризик, якщо він виходить з ладу. Рішення? Безпека транзакцій, запозичена з управління базами даних. Подібно до того, як бази даних використовують контрольні точки та відкат, агенти повинні діяти обережно, маючи можливість повернутися до безпечного стану, коли виникають помилки. Це дозволяє компаніям довіряти агентам писати, знаючи, що є кнопка «скасувати».
Тестування цих систем вимагає оцінки Траєкторій агента : не лише остаточної відповіді, але й усього процесу прийняття рішень. Гуллі також виступає за автоматизовані системи рецензування, де спеціалізовані агенти критикують роботу один одного, щоб запобігти поширенню помилок.
Майбутнє: від підказок до контексту
До 2026 року, ймовірно, закінчиться ера універсальних моделей. Майбутнє за спеціалізованими агентськими парками: агенти, зосереджені на вилученні даних, генерації зображень або відео, безперебійно взаємодіючи один з одним. Розробники перейдуть від індустріальної інженерії (лінгвістичні хитрощі) до контекстної інженерії : проектування потоку інформації, керування станом і кураторство даних, які бачать агенти.
Кінцевою метою є не просто використання ШІ, а й ефективне вирішення бізнес-завдань. Галлі застерігає проти ШІ заради ШІ. Компанії повинні почати з чіткого визначення своїх потреб і стратегічного використання технологій для їх задоволення.
