Розумніші за всіх? Як ШІ-агенти змінюють індустрію

Штучний інтелект уже давно вийшов за межі інструментів, які просто відповідають на запитання або генерують контент. Наступним етапом розвитку є ШІ-агенти – автономні програмні системи, здатні міркувати, планувати, навчатися й самостійно діяти для досягнення поставлених цілей. На відміну від традиційних моделей ШІ, які потребують постійних підказок від людини, агенти ШІ функціонують із високим рівнем автономії, взаємодіють із середовищем і здатні координуватись з іншими агентами для виконання складних завдань. Цей перехід став можливим завдяки розвитку великих мовних моделей (LLM), зокрема таких систем, як Claude Opus від компанії Anthropic, а також появі нових агентних фреймворків. У результаті агенти ШІ вже здатні вирішувати такі задачі, як оптимізація запасів у реальному часі чи прогнозна діагностика в медицині.

Ця еволюція штучного інтелекту трансформує цілі галузі: від розробки ПЗ до охорони здоров’я, фінансів і логістики, забезпечуючи автоматизацію, покращене ухвалення рішень і зростання операційної ефективності.

Що таке ШІ-агенти?

По суті, ШІ-агенти – це інтелектуальні системи, створені для спостереження, аналізу, планування, виконання дій та навчання. Вони обробляють різноманітні типи даних: текст, голос, відео, програмний код і сигнали з датчиків, що робить їх мультимодальними інструментами вирішення проблем. Агенти можуть працювати як окремо, так і в межах мультиагентних систем, співпрацюючи для досягнення цілей, надто складних для однієї сутності, наприклад координації збоїв у ланцюгах постачання глобальних мереж.

Ключові функції агентів ШІ включають:

1. Міркування: агенти аналізують дані, виявляють закономірності та приймають рішення, часто використовуючи метод ланцюжка думок (chain-of-thought) для імітації людської дедукції.
2. Дія: вони виконують дії в цифровому середовищі (наприклад, через API-запити) або у фізичному світі (за допомогою робототехніки), як-от автоматизація розгортання коду.
3. Спостереження: за допомогою датчиків, API або взаємодії з користувачами агенти контролюють середовище в режимі реального часу.
4. Планування: цілі високого рівня розкладаються на підзадачі з урахуванням можливих перешкод за допомогою таких методів, як пошук по дереву Монте-Карло.
5. Співпраця: агенти об’єднуються з людьми або іншими агентами для узгодження рішень.

Деякі агенти також можуть самовдосконалюватись. Спираючись на попередній досвід, вони виконують ітерації за допомогою навчання з підкріпленням, підвищуючи точність з часом, наприклад, удосконалюючи моделі виявлення шахрайства на основі хибнопозитивних результатів.

На відміну від чат-ботів або асистентів, які очікують підказок, агенти ШІ демонструють проактивну автономію: вони самі ініціюють виконання процесів і адаптуються до змін без постійного контролю з боку людини.

Як працюють ШІ-агенти?

Агенти ШІ використовують LLMs, системи пам’яті та зовнішні інструменти в циклічному робочому процесі. Розглянемо цей триетапний процес:

1. Ініціалізація та планування цілей: цілі розбиваються на підзадачі. Для складних сценаріїв такі фреймворки, як ReAct (ітеративне мислення та дія) або ReWOO (міркування без спостереження), забезпечують можливість багатокрокового прогнозування.
2. Міркування за допомогою інструментів: коли внутрішніх знань недостатньо, агенти можуть звертатися до зовнішніх ресурсів: баз даних, API або інших агентів – для заповнення прогалин. Це дозволяє їм адаптуватися та приймати більш обґрунтовані рішення.
3. Навчання та рефлексія: агенти зберігають досвід у різних типах пам’яті: короткостроковій (для негайного відтворення), довгостроковій (для виявлення закономірностей), епізодичній (для контексту подій). Зворотній зв’язок від користувачів або інших агентів гарантує, що рішення відповідають поставленим цілям. Цей процес відомий як ітеративне вдосконалення.

Така інтеграція дозволяє агентам еволюціонувати. Прикладом є Concierge Agents від Google, які персоналізують взаємодію з користувачем, запам’ятовуючи його вподобання між різними сесіями.

Нижче представлена блок-схема, яка наочно ілюструє алгоритм роботи ШІ-агента.

Архітектура AI агентів часто включає генерацію з доповненим пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG), структуровані промпти та обмежувальні шари для мінімізації галюцинацій і небажаної поведінки. Для оркестрації складних взаємодій між моделями та інструментами розробники активно використовують фреймворки з відкритим кодом, такі як LangChain або AutoGen від Microsoft, а не покладаються на одну монолітну модель.

Типи ШІ-агентів

ШІ-агенти є надзвичайно універсальними, і їх можна класифікувати відповідно до складності їхнього мислення та операційної структури:

Агенти також можуть бути інтерактивними (орієнтованими на користувача, як-от віртуальні асистенти) або фоновими (непомітні автоматизатори), а також функціонувати індивідуально або в межах багатоагентних систем для спільного вирішення проблем.

Практика застосування ШІ-агентів

Агенти ШІ змінюють цілі галузі, створюючи цілком реальний вплив. Ось кілька цікавих прикладів від провідних компаній:

• Розробка програмного забезпечення. GitHub Copilot автономно генерує, відлагоджує та рефакторить код на основі специфікацій природною мовою. Аналогічно, агенти Claude Code від Anthropic на базі моделі Claude Opus 4.6 забезпечують багатоагентну співпрацю: 16 екземплярів разом створили новий компілятор C з нуля, демонструючи розширену оркестрацію коду. Ще один видатний продукт – Cursor AI – інтегрує агентні робочі процеси для розробки комплексних застосунків.
• Охорона здоров’я. Агенти PathAI заявляють, що аналізують гістологічні зрізи з точністю понад 90%, прискорюючи виявлення раку та звільняючи час патологів для складних випадків. Клінічні агенти Hippocratic AI займаються сортуванням пацієнтів та віртуальними консультаціями, скорочуючи час очікування, а радіологічні агенти Qure.ai виявляють аномалії на рентгенівських знімках, допомагаючи лікарям у регіонах з недостатнім медичним обслуговуванням. Компанія QuData розробляє ШІ-рішення для діагностики раку молочної залози, зосереджуючись на ранньому виявленні та більш точних клінічних результатах.
• Фінанси та ланцюги постачання. Багатоагентні системи Amazon на платформі Bedrock можуть координувати логістику, виявляти дефіцит товарів, перенаправляти запаси та сповіщати постачальників у режимі реального часу. У сфері фінансів ШІ агенти, такі як Aisera, контролюють транзакції на предмет шахрайства, а агенти Oracle можуть автоматизувати перевірки угод на відповідність нормативам та вести переговори щодо укладання нових угод про продаж.
• Клієнтський досвід. Агенти Dialpad самостійно вирішують питання клієнтів: від сортування запитів до їх повного виконання. Діалогові агенти Kore.ai забезпечують роботу корпоративних чат-ботів для таких брендів, як Airbus, вирішуючи близько 70% запитів без втручання людини за допомогою багатоетапного міркування.
• Персональні асистенти. OpenClaw (раніше Clawdbot і Moltbot) – це фреймворк агентів штучного інтелекту з відкритим кодом, який працює локально на пристроях користувачів та інтегрується з месенджерами, такими як WhatsApp, Telegram, Slack, Discord і Signal. Він виконує проактивні завдання: очищення пошти та надсилання електронних листів, керування календарем, реєстрація на авіарейси та автоматизація операцій у браузері чи з файлами.

Переваги агентів ШІ

AI-агенти мають кілька значних переваг:

1. Автоматизація та ефективність: агенти можуть працювати безперервно, беручи на себе рутинні або складні завдання, що звільняє людей для творчої та стратегічної роботи.
2. Покращене прийняття рішень: співпраця між агентами та доступ до інформації в режимі реального часу дозволяють приймати більш обґрунтовані управлінські рішення.
3. Масштабованість: можуть одночасно виконувати кілька завдань і масштабуватися за допомогою хмарної інфраструктури, такої як Google Cloud Run.
4. Вища якість результатів: агенти вчаться на власному досвіді та зворотному зв’язку, надаючи точніші, більш персоналізовані та вичерпні результати.

Виклики та ризики

Попри значний потенціал, AI-агенти мають обмеження.

• Етичні та соціальні обмеження: агенти мають труднощі з тонким емоційним інтелектом, етичним судженням та роботою у високодинамічних фізичних середовищах.
• Безпека та конфіденційність даних: неправильне керування агентами може поставити під загрозу конфіденційну інформацію або створити вразливості. Так, наприклад, у звіті Anthropic наголошується на важливості контролю якості агентів для довготривалих систем.
• Обчислювальна складність: розробка та впровадження складних агентів вимагає значних ресурсів.
• Операційні ризики: залежність між кількома агентами або погане планування можуть призвести до нескінченних циклів зворотного зв’язку чи каскадних збоїв.

Найкращі практики включають збереження контролю людини (human-in-the-loop), реєстрацію дій агентів, забезпечення пояснюваності рішень, впровадження механізмів погодження для критичних дій та використання унікальних ідентифікаторів агентів для відстеження.

Новітні тенденції

2026 рік знаменує прорив у технологіях ШІ-агентів, розширюючи межі автономності, співпраці та впливу на реальний світ:

• Мультиагентна співпраця. Комунікація між агентами (A2A) забезпечує динаміку командної роботи. Замість того щоб один агент виконував увесь робочий процес, кілька спеціалізованих агентів: планувальники, дослідники, виконавці та рецензенти – обмінюються інформацією й ітеративно вдосконалюють результати, наприклад, у форматі “роїв” для розробки нових лікарських препаратів. Тим часом компанія Anthropic представила інфраструктуру для агентів, які працюють тривалий час і використовують інструменти, які підтримують збірки корпоративного рівня, зокрема в конвеєрах розробки програмного забезпечення, де критично важливими є оркестрація, декомпозиція завдань і контрольоване виконання.
• Втілені агенти (Embodied Agents). Наступний етап розвитку виходить за межі ПЗ та охоплює робототехніку. Втілені агенти поєднують міркування ШІ з фізичними системами, дозволяючи машинам сприймати середовище, ухвалювати рішення й діяти у реальному світі. Наприклад, гуманоїдні роботи, розроблені Figure AI, призначені для роботи на складах, координуючи завдання з цифровими двійниками для синхронізації фізичних дій із оперативними даними в реальному часі.
• Федеративне навчання. Для вирішення питань конфіденційності даних федеративне навчання дозволяє тренувати або оновлювати моделі на розподілених пристроях без централізації чутливої інформації. Такий підхід особливо важливий у сфері охорони здоров’я, де необхідно зберігати конфіденційність даних пацієнтів, водночас забезпечуючи покращення систем завдяки агрегованій аналітиці.
• Фокус на сталому розвитку. Зі зростанням навантаження на ШІ енергоефективність стає стратегічним пріоритетом. AI-агенти дедалі частіше застосовуються для оптимізації роботи дата-центрів: управління охолодженням, розподілом навантаження та споживанням електроенергії – відповідно до ініціатив зі сталого розвитку, зокрема програм Green AI від IBM.
• Low-Code рішення. Поріг входу до створення агентних систем поступово знижується. Платформи на кшталт Gumloop дозволяють користувачам без технічної підготовки візуально проєктувати агентні робочі процеси, тоді як фреймворки, такі як CrewAI та LangGraph, допомагають розробникам створювати структуровані мультиагентні архітектури виробничого рівня.

Microsoft прогнозує, що агенти стануть “справжніми партнерами” в робочих процесах, а на горизонті видніються квантові вдосконалення. У сфері охорони здоров’я no-code агенти Keragon вже інтегруються з системами електронних медичних карток (EHR) для безперебійного обміну даними пацієнтів.

AI-агенти – це вже не просто інструменти, а автономні цифрові колеги. Наступне покоління стане більш адаптивним, переходячи до малих мовних моделей (SLM) на пристроях для забезпечення конфіденційності, одночасно використовуючи великі моделі для складного міркування.

Організації, які відповідально впроваджуватимуть агентів, поєднуючи автономію з принципом human-in-the-loop і надійними механізмами безпеки, зможуть перейти від просто “запитати ШІ” до “доручати ШІ завдання” – і таким чином відкрити новий рівень інновацій.

Ірина Ткаченко, маркетолог