💙ИИ-агенты: что это и зачем они бизнесу?
Недавно к нам на огонёк зашёл
https://t.me/emergent_talks — AI Product Owner в компании red_mad_robot AI, эксперт СПбГУ, НИУ ВШЭ и Нетологии.
Обсудили, чем LLM отличается от ИИ, что нейросети в бизнесе могут сегодня и как их грамотно внедрить.
Но сначала немного теории:
LLM (Large Language Model) — большая языковая модель. Работает так: система угадывает наиболее вероятные слово по запросу пользователя на основании большого количества данных.
ИИ-агент — система на базе LLM, которая не только работает с текстами, но и решает задачи. Например, разбивает задачу на шаги, обращается к инструментам, проверяет
результат и помнит о своих прошлых действиях.
Workflow-агент — агент или набор агентов, встроенный в заранее заданный
процесс. Он менее “самостоятельный”, чем полноценный агент, но зато предсказуемее, дешевле и надёжнее.
Что эти умные слова значат для бизнеса?
LLM-ассистенты в работе использовались давно — это, например, ChatGPT или GigaChat. Однако сейчас в бизнесе всё больше отходят от простого применения LLM-ассистентов. Вместо них используются ИИ-агенты: например, агент-юрист, агент-учёный или агент-программист.
Самый важный тренд сегодня — мультиагентные системы (Multi-Agent Systems, MAS). Это системы, где несколько ИИ-агентов работают как команда. Каждый из них отвечает за свою роль: анализ, поиск, генерацию, проверку данных, принятие решений. А координирует работу агент-роутер (он же оркестратор): он распределяет задачи и собирает результаты со всех «подчинённых».
Главное, что нужно знать:
Сегодня ИИ лучше всего работает как ассистент и ускоритель процессов, а не как полностью автономная замена человека.
Он всё ещё ошибается, плохо решает этические задачки и сильно зависит от контекста. Поэтому и внедрять ИИ-агентов нужно с осторожностью.
📢Так как внедрить ИИ в работу?
1️⃣ Определить цели использования.
2️⃣ Составить карту процессов, которые можно ускорить (и обязательно учесть вероятность ошибки!)
3️⃣ Приоритизировать использование в разных задачах по ценности, сложности и
риску.
4️⃣ Начать с простых инструментов и ограниченных пилотов.
5️⃣ Назначить владельцев, метрики и правила безопасности.
6️⃣ Масштабировать только подтверждённые кейсы.
