Если 2023 год был годом генеративного ИИ, то 2025 год стремительно становится годом агентного ИИ. Генеративные модели могут писать электронные письма, проектировать код и создавать изображения. Агентные системы идут ещё дальше: они планируют, действуют и адаптируются для выполнения многоэтапных задач с меньшим вмешательством.
Для лидеров вопрос уже не стоит так: «Стоит ли нам использовать ИИ?». Теперь:
Какой тип ИИ относится к нашему стеку: генеративный, агентный или оба?
В этом руководстве простым языком разбираются различия между агентным и генеративным ИИ, показываются преимущества каждого из них и объясняется, как правильные данные, человеческий контроль и оценка могут сделать их безопасными и эффективными для вашего бизнеса.
1. Почему сейчас так важно противопоставлять агентный ИИ и генеративный ИИ
Генеративный ИИ изменил то, как мы создаём контент, отвечаем на вопросы и исследуем идеи. Но большинство предприятий обнаружили, что одной лишь генерации контента недостаточно. Кто-то всё равно должен проверять результаты, нажимать кнопки в других системах и следить за соблюдением политик.
Тем временем, следующим шагом стал агентный ИИ: ИИ-агенты, способные выполнять действия в различных инструментах, а не просто отвечать на запросы. Они обновляют записи, запускают рабочие процессы и взаимодействуют с людьми.
Аналитики ожидают, что внедрение агентного ИИ на предприятиях будет стремительно расти в ближайшие несколько лет, несмотря на то, что многие ранние проекты будут отменены из-за высокой стоимости, сложности или неясной ценности. Поэтому ещё важнее понимать разницу между шумихой и реальным влиянием на бизнес.
2. Что такое генеративный ИИ? (Творческий двигатель)
Генеративный ИИ относится к моделям, которые обучаются на больших наборах данных, а затем генерируют новый контент — текст, код, изображения, аудио или видео — на основе подсказки.
Представьте себе генеративный ИИ как очень быстрого и достаточно компетентного писателя и дизайнера. Вы просите:
- Первый черновик предложения
- Краткое изложение 20-страничного отчета
- Описание продукта из нескольких пунктов
- Фрагмент кода или тестовый пример
…и модель производит то, на что у человека ушло бы гораздо больше времени.
К распространенным вариантам использования на предприятии относятся:
- Помощники по производительности, которые составляют электронные письма, заметки о встречах и документацию
- Инструменты разработчика, предлагающие функции кода или рефакторинга
- Помощники поддержки, предлагающие ответы на основе содержания базы знаний
Генеративные модели обладают мощным потенциалом, но они всё ещё ждут вашего запроса и не контролируют весь рабочий процесс. Они сами по себе не закрывают тикеты, не обновляют системы и не организуют многоэтапные процессы безопасно.
3. Что такое агентный ИИ? (Автономный оператор)
Агентный ИИ — это подход, при котором системы ИИ проектируются как агенты, способные планировать, действовать и адаптироваться для достижения целей при ограниченном контроле.
Вместо того, чтобы просто генерировать контент, ИИ-агент:
- Понимает цель (например, «решить этот запрос в службу поддержки»).
- Разбивает процесс на этапы (извлечение контекста, постановка уточняющих вопросов, составление ответа, обновление систем).
- Выбирает и вызывает инструменты или API (CRM, тикеты, электронная почта, внутренние сервисы).
- Наблюдает за результатами и корректирует свой план.
Аналогия:
- Генеративный ИИ подобен талантливому писателю или дизайнеру.
- Агентный ИИ подобен менеджеру проекта, который делегирует полномочия, отслеживает ход выполнения и обеспечивает выполнение работы.
Пример из реальной жизни: дежурный специалист по обеспечению надежности отслеживает оповещения системы мониторинга, группирует связанные оповещения, проверяет недавние развертывания, предлагает вероятные первопричины и открывает или обновляет инциденты, постоянно информируя об этом инженеров.
Агентные системы почти всегда используют несколько моделей и инструментов, а также часто встраивают генеративный ИИ для выполнения определённых этапов (например, составления сообщений или запросов). На практике агентный ИИ — это не столько одна «супермодель», сколько надёжная организация множества компонентов.
4. Агентный ИИ против генеративного ИИ: ключевые различия
Хотя генеративный и агентный ИИ часто работают вместе, это не одно и то же. Полезный способ увидеть разницу — сравнить цели, входы, выходы, данные и оценку.
| Аспект | Агентический ИИ | Генеративный ИИ |
|---|---|---|
| Главная цель | Выполняйте многоэтапные задачи и рабочие процессы автономно | Генерация высококачественного контента (текст, код, медиа) |
| Типичный ввод | Цель плюс контекст (например, «продлить контракт X») | Подсказка (например, «написать электронное письмо о Y») |
| Типичный выход | Предпринятые действия и обновленное состояние в разных системах | Новый контент (текст, изображения, код и т. д.) |
| Фокус на данных | Журналы взаимодействия в реальном времени, следы инструментов, события | Большие, тщательно отобранные корпуса и тонкая настройка для конкретной области |
| Оценка | Выполнение задач, эффективность, безопасность, соблюдение политики | Последовательность, фактологичность, стиль, токсичность |
| Инструменты | Оркестровка, многоагентные фреймворки, мониторинг | Оперативное проектирование, RAG, тонкая настройка |
Вкратце:
- Генеративный ИИ спрашивает: «Дал ли наш результат полезный и безопасный?»
- Агентский ИИ спрашивает: «Выполнили ли мы задачу правильно и безопасно?»
5. Примеры из реальной жизни: где каждый сияет
| Примеры генеративного ИИ | Примеры агентного ИИ |
|---|---|
|
Контент продаж и списки
Генеративная модель переписывает описания продуктов, делая их более понятными и убедительными, что повышает кликабельность и конверсию.
|
Агент рабочего процесса поддержки клиентов
Агент службы поддержки, работающий на основе искусственного интеллекта, читает тикет, извлекает историю CRM, проверяет политику, готовит ответ, обновляет тикет и регистрирует решение. Перед отправкой тикет утверждается человеком, но большую часть координации берёт на себя ИИ.
|
|
Производительность разработчика
Помощники по коду предлагают функции, тесты и рефакторинги, чтобы инженеры могли сосредоточиться на архитектуре и крайних случаях, а не на шаблонном коде.
|
Агент по инцидентам безопасности
Агент сопоставляет оповещения по идентификационным данным, конечным точкам и облаку, выстраивает временную шкалу, разрабатывает рекомендуемый план устранения неполадок и открывает запросы на принудительное исполнение с одобрениями.
|
|
Обобщение знаний
Сотрудники вставляют длинные документы в интерфейс чата, чтобы получить краткие резюме, задания или понятные для клиентов объяснения.
|
Операционный и SRE-агент
Агент SRE изучает дежурные оповещения, проверяет панели мониторинга, запускает безопасные автоматизационные процедуры из руководств по эксплуатации и публикует сводки состояния в чате, чтобы инженеры могли их изучить.
|
|
В каждом случае,
Человек по-прежнему просматривает контент и решает, что делать дальше.
|
В этих сценариях
Агент не просто описывает, что делать — он выполняет работу, соблюдая определенные ограничения.
|
[Также читайте: ИИ против машинного обучения против LLM против генеративного ИИ: в чем разница и почему это важно ]
6. Как агентный и генеративный ИИ работают вместе
В современных архитектурах генеративный и агентный ИИ редко конкурируют. На практике они взаимодействуют.
Эффективная ментальная модель:
- Агентный ИИ — это основа рабочего процесса. Он разбивает цели на шаги, выбирает инструменты, вызывает API и отслеживает состояние.
- Генеративный ИИ — это творческая мышца. Он составляет электронные письма, объясняет варианты, пишет фрагменты кода или генерирует запросы, когда они нужны агенту.
Типичный корпоративный поток может выглядеть следующим образом:
- Клиент отправляет сложный запрос.
- Агент анализирует цель и извлекает контекст из CRM и баз знаний.
- Он просит генеративную модель подготовить проект ответа или предложить следующее действие.
- Агент проверяет, соответствует ли предложение политике и данным в исходных системах.
- Он обновляет записи, регистрирует шаги и запрашивает у человека одобрение действий с высокой степенью риска.
Этот гибридный цикл является тем местом, где возникает высокоценная автоматизация, и где данные, регистрация и оценка становятся критически важными.
7. Риски, ограничения и ажиотаж, на которые стоит обратить внимание
Как и любая мощная технология, и генеративный, и агентный ИИ имеют свои недостатки.
| Генеративные риски ИИ | Риски агентного ИИ |
|---|---|
|
Галлюцинации и неточности, если модели не основаны на надежных данных.
|
Стоимость и сложность: создание и обслуживание многоагентных систем с интеграцией множества инструментов может оказаться дорогостоящим.
|
|
Непоследовательный тон или стиль без должной доработки и оценки.
|
«Промывание агентов»: некоторые инструменты позиционируются как «агентские», даже если это простые скрипты, завернутые в маркетинговую обертку.
|
|
Проблемы регулирования, возникающие в случае использования конфиденциальных данных для обучения или подсказок без контроля.
|
Скрытые виды сбоев: если агенты плохо оценены, они могут молча принимать некачественные решения или действовать непродуктивно.
|
Самые безопасные варианты развертывания позволяют держать людей в курсе событий, регистрировать каждое действие и оценивать успех на основе бизнес-результатов, а не только оценок моделей.
8. Где Shaip подходит: данные, оценка и человеческий фактор
Независимо от того, используете ли вы генеративный ИИ, агентный ИИ или их комбинацию, одно остается неизменным: ваши системы надежны настолько, насколько надежны данные, оценка и человеческий надзор, стоящие за ними.
Шайп привносит три ключевых преимущества в проекты агентного и генеративного ИИ:
- Высококачественные данные для обучения, специфичные для конкретной области
Shaip предоставляет услуги по обучению ИИ на основе тщательно подобранных данных в виде текста, аудио, изображений и видео, чтобы ваши модели обучались на разнообразных, репрезентативных примерах, а не на общей интернет-мусорной ерунде. Пример: Службы данных для обучения ИИ - Решения генеративного ИИ для контента и рабочих процессов
С помощью услуг и решений в области генеративного ИИ компания Shaip помогает командам проектировать и дорабатывать модели, внедрять конвейеры RAG и генерировать синтетические данные, которые используются как в генеративных моделях, так и в агентных рабочих процессах. Пример: Услуги и решения в области генеративного ИИ - Оценка и безопасность с участием человека
Агентные системы и большие языковые модели нуждаются в оценке в реальных условиях, а не только в лабораторных тестах. Подход Шайпа, основанный на участии человека в процессе, фокусируется на безопасности, снижении предвзятости и непрерывной обратной связи, что критически важно для агентного ИИ, выполняющего реальные действия. Пример: участие человека в процессе для генеративного ИИ.
Если вы изучаете, какое место агентный ИИ занимает в вашем плане развития, практической отправной точкой может быть:
- Определите высокоэффективный, но ограниченный рабочий процесс (например, последующие действия по поддержке после разрешения проблемы или внутренние сводки по инцидентам).
- Убедитесь, что у вас есть правильные наборы данных и процессы оценки.
- Запустите рабочий процесс с использованием сервисов обработки данных Shaip и предложений Generative AI, а затем постепенно добавляйте больше агентской автономии по мере того, как результаты оценки подтвердят надежность.
Что такое агентный ИИ простыми словами?
Агентный ИИ — это подход, при котором системы ИИ действуют как агенты, способные планировать и выполнять многоэтапные задачи при ограниченном контроле. Вместо того, чтобы просто отвечать на запросы, система агентного ИИ понимает цель, разбивает её на этапы, вызывает инструменты или API и адаптируется на основе обратной связи.
Чем агентный ИИ отличается от генеративного ИИ?
Генеративный ИИ создаёт новый контент, такой как текст, изображения или код, на основе подсказок. Агентный ИИ фокусируется на сквозном выполнении рабочих процессов. Он использует инструменты, источники данных, а иногда и генеративные модели для выполнения действий и обновления систем до тех пор, пока задача не будет выполнена.
Могут ли генеративный и агентный ИИ работать вместе?
Да. Во многих реальных проектах ИИ-агент координирует рабочий процесс и вызывает генеративную модель на определённых этапах для составления электронных писем, пояснений или кода. Затем агент проверяет результаты и продвигает процесс вперёд в рамках определённых ограничений.
Когда бизнесу следует использовать агентный ИИ, а когда генеративный ИИ?
Используйте генеративный ИИ, когда основная задача — составление черновиков, обобщение или преобразование контента для проверки человеком. Используйте агентный ИИ, когда хотите автоматизировать многоэтапные процессы, такие как решение проблем поддержки клиентов, продление договоров или управление инцидентами, сохраняя при этом участие человека в принятии высокорисковых решений.
Каковы самые большие риски агентного ИИ?
Проекты агентного ИИ могут потерпеть неудачу из-за сложности, стоимости и неясной ценности. Существует также риск «отмывания агентов», когда простые скрипты выдаются за продвинутые агенты. Без качественных данных, регистрации, оценки и человеческого контроля агенты могут принимать некачественные или небезопасные решения.
