Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Искусственный интеллект в автономных агентах: когда технология разрешает конфликты самостоятельно
Доверили бы вы искусственному интеллекту (ИИ) разрешение конфликта между двумя системами, которые не понимают друг друга? Этот вопрос задают себе многие компании, и все чаще они отвечают на него утвердительно.
В 2024 году глобальное исследование PagerDuty показало, что 94% организаций планируют внедрить агентный ИИ или автономных агентов быстрее, чем традиционные генеративные модели ИИ . Более половины из них уже рассматривают эту технологию как стратегический приоритет. Это указывает на то, что мы стоим на пороге нового этапа цифровой трансформации, в котором автономность машин становится неотъемлемой частью работы.
Это неизбежно : по мере того, как системы множатся, а потоки данных становятся все более сложными, возникают конфликты между информацией, бизнес-правилами и процессами. Разрозненная информация, затянувшиеся решения или неэффективно взаимодействующие интеграции приводят к задержкам, переделкам и операционным рискам .
В этом контексте автономные агенты ИИ выступают в качестве интеллектуального решения . В отличие от традиционной автоматизации, эти агенты анализируют контекст, интерпретируют переменные и принимают решения самостоятельно, основываясь на непрерывном обучении.
В этой статье мы рассмотрим, как эта технология используется для более быстрого, точного и автономного . Здесь вы поймете, что такое автономные агенты, как они работают на практике и как Skyone применяет их для более гибкого и интеллектуального .
Приятного чтения!
Слово «автономный» имеет большое значение. Оно подразумевает независимость, принятие решений и ответственность. Но в мире технологий что именно означает предоставление системе автономии?
Автономные агенты с искусственным интеллектом — это программные продукты , способные действовать независимо, принимая решения на основе динамических контекстов, заданных целей и предварительного обучения. Они не ограничиваются выполнением запрограммированных команд: они интерпретируют переменные, оценивают сценарии и выбирают наилучший возможный ответ в режиме реального времени.
Эта логика знаменует собой важный поворотный момент в нашем понимании автоматизации. Если раньше акцент делался на эффективности выполнения повторяющихся задач, то теперь мы говорим о прикладном интеллекте для решения сложных проблем с большей точностью и скоростью . И это меняет всё.
Термин может показаться далёким, но примеры ближе, чем вы можете себе представить: от виртуального помощника, который решает задачи, не завися от сценариев, до логистической системы, которая корректирует маршруты в случае непредвиденных обстоятельств. Во всех этих случаях есть общий момент: способность действовать, не дожидаясь приказов .
Понимание того, что делает агента по-настоящему автономным, — это первый шаг к разграничению обещаний и реального применения. А для этого нам необходимо понять различные типы агентов и то, как они функционируют, обладая разным уровнем интеллекта и независимости.
Начнём?
Прежде чем рассматривать, как эти агенты работают на практике, важно понимать, что не все они обладают одинаковым уровнем интеллекта или независимости . Автономия может значительно варьироваться в зависимости от способности воспринимать окружающую среду, интерпретировать ситуации и принимать адаптивные решения.
Наиболее классический и до сих пор очень полезный способ классификации этих агентов был предложен Стюартом Расселом и Питером Норвигом в книге « Искусственный интеллект: современный подход » первоначально опубликованной в 1995 году. Эта работа, постоянно обновляемая и широко используемая в университетах и технологических компаниях, определяет типы агентов на основе степени их сложности и автономности . Даже спустя почти три десятилетия эта концепция остается надежным ориентиром для тех, кто стремится к ясности и стратегическому видению роли ИИ в бизнесе.
Итак, вот основные типы автономных агентов ИИ:
- Простые рефлекторные агенты : реагируют на прямые стимулы предопределенными действиями. Например, система, которая автоматически реагирует на ключевое слово в электронном письме . Анализа нет, только немедленный ответ;
- Агенты с ограниченной памятью : они используют последние данные для принятия более обоснованных решений. Чат-бот , запоминающий последний заданный вопрос для поддержания контекста разговора, относится к этой категории;
- Целеустремленные агенты : принимают решения, руководствуясь целями. Логистическая система, которая перестраивает поставки во избежание задержек, работает по этому типу логики, даже если ей приходится менять первоначальный план;
- Агенты, ориентированные на полезность : оценивают различные варианты, чтобы выбрать наиболее выгодный. Хорошим примером является агент рекомендаций, который учитывает историю клиента и потенциал конверсии, прежде чем предложить предложение;
- Многоагентные системы (МАС) : работают в сети, где множество агентов взаимодействуют друг с другом, будь то для сотрудничества, конкуренции или принятия решений путем переговоров. МАС расшифровывается как многоагентные системы , или системы, состоящие из множества агентов, которые, даже имея различные цели, действуют скоординированно. Эта модель распространена на корпоративных платформах, объединяющих такие области, как обслуживание клиентов, логистика и продажи, стремясь к оптимизации решений в режиме реального времени.
Эти типы не являются жесткими блоками. Один и тот же агент может развиваться со временем, набирая сложность по мере сбора данных, взаимодействия с пользователями и обучения на основе собственных решений. Таким образом, понимание этих категорий важно для понимания того, как и где автономный ИИ может быть безопасно и эффективно применен.
В следующем разделе мы узнаем, как работают эти агенты: как они воспринимают окружающую среду, интерпретируют переменные и принимают решения, которые ранее требовали вмешательства человека.
Теперь, когда мы понимаем основные типы агентов, пришло время открыть «черный ящик» и заглянуть внутрь: как они на самом деле работают?
На первый взгляд, функционирование автономного агента ИИ может показаться сложным, но оно становится более понятным, если разделить его на три основных этапа : восприятие, интерпретация и действие.
Эти этапы образуют жизненный цикл автономного решения . Именно на этих этапах агент может преобразовывать данные в решения, часто с той гибкостью и точностью, которые человеческий подход не смог бы обеспечить в больших масштабах.
Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих этапов.
Восприятие
Всё начинается с ввода данных . Автономные агенты «чувствительны» к окружающей среде, то есть они собирают информацию, поступающую по различным каналам — API, датчикам, устаревшим системам, облачным интеграциям и/или собственным коннекторам, таким как те, что используются в Skyone Studio .
Этот шаг является ключевым, поскольку без надежных и хорошо связанных данных невозможно принимать обоснованные решения. Качество восприятия напрямую влияет на производительность агента , поэтому архитектура данных и точки интеграции так важны при проектировании таких систем.
Устный перевод с использованием ИИ
После сбора данных агенту необходимо их понять . Именно здесь на помощь приходит искусственный интеллект, особенно подключаемые модели, такие как LLM ( Large Language Models ), которые помогают агенту интерпретировать контекст, выявлять конфликты и оценивать переменные.
Вместо следования фиксированным правилам агент способен сравнивать сценарии, анализировать закономерности, учитывать исключения и даже принимать решения на основе нескольких источников. Именно это отличает автономного агента от традиционной автоматизации : он не только выполняет действия, но и интерпретирует их.
Решение и действие
Получив необходимые данные, агент должен выбрать оптимальный курс действий . Он может исправить несоответствие между системами, расставить приоритеты для конкретного процесса, оповестить команду или просто предпринять действия самостоятельно. Конечно, всегда руководствуясь четкими и, в идеале, поддающимися аудиту целями.
В конце этого процесса все действия агента могут и должны быть зафиксированы. Такая отслеживаемость позволяет ему развиваться на основе собственных результатов , создавая цикл непрерывного совершенствования. Интересно, что , например, Skyone Studio журналы и архитектура типа «озерный дом» помогают поддерживать эту богатую и доступную историю для будущей переоценки.
После понимания пошагового процесса восприятия, интерпретации и принятия решений автономным агентом, пора перейти от теории к практике . В следующем разделе мы покажем, как все это воплощается в реальных приложениях и как эти агенты уже работают в сценариях, где сложность требует более быстрых, точных и интеллектуальных ответов.
Какими бы сложными ни были концепции, лежащие в основе ИИ, его ценность доказана на практике. Автономные агенты уже используются в различных корпоративных контекстах , часто незаметно, но работая в критически важных точках для обеспечения плавности, точности и непрерывности операций.
Вот несколько конкретных примеров:
- Обслуживание клиентов с использованием множества интеграций : автономные агенты на базе ИИ могут одновременно получать доступ к различным системам (таким как CRM, база данных заказов и центр поддержки) для выявления несоответствий и разрешения информационных конфликтов.
Если статус различается на разных платформах, агент анализирует историю, определяет наиболее достоверную версию и обновляет записи без необходимости обращения к специалисту. - Автоматическое исправление ошибок интеграции : В средах с большим количеством устаревших систем часто происходит обмен данными в разных форматах.
Агент может выступать в роли посредника: обнаружив несовместимость между системами, он определяет источник проблемы, применяет необходимые преобразования и повторно отправляет данные в стандартизированном виде, поддерживая интеграцию активной и надежной. - Согласование финансовых и операционных данных : Компании, использующие множество источников данных, часто сталкиваются с расхождениями в значениях и записях.
Агенты на базе ИИ могут сопоставлять эти базы данных, выявлять аномалии и применять правила принятия решений (например, отдавать приоритет источникам с меньшим количеством ошибок) для предложения или внедрения исправлений. Это ускоряет такие процессы, как закрытие бухгалтерского учета и внутренний аудит. - Профилактический мониторинг и самоустранение неисправностей : агенты могут отслеживать журналы и события в режиме реального времени, чтобы выявлять закономерности, предшествующие техническим сбоям. Распознавая эти признаки, они могут запускать превентивные меры, такие как перезапуск потоков, изоляция процессов или оповещение команд с точной диагностикой. Это предотвращает сбои еще до того, как проблема проявится на стороне клиента .
Эти примеры показывают, что автономные агенты уже помогают компаниям разрешать конфликты еще до того, как они станут проблемами , с точностью, гибкостью и масштабом. Но ни одна технологическая автономия не является нейтральной. Для того чтобы эти системы действовали с истинным интеллектом, необходимо обеспечить их ответственное функционирование.
Поэтому ниже мы подробно рассмотрим основные принципы, лежащие в основе этого доверия: этика, безопасность и управление. Потому что технологии без критериев не решают проблемы, а ставят их под угрозу!
Предоставление системе автономии, прежде всего, означает делегирование решений, и это меняет всё.
Согласно SailPoint , в котором приняли участие 353 ИТ-специалиста, 98% организаций планируют расширить использование агентов ИИ в течение следующих 12 месяцев, но 96% уже рассматривают этих агентов как растущую угрозу безопасности . Кроме того, 80% сообщили о нежелательном поведении, таком как несанкционированный доступ и неправомерный обмен данными, и менее половины имеют формальные политики управления для решения этой проблемы.
Эти данные ясно показывают, что автономия без структуры создает риски . Таким образом, крайне важно обеспечить ясность в отношении того, кто отвечает за каждое решение, защитить конфиденциальные данные и провести аудит всего процесса. В противном случае агент, который хорошо работает сегодня, может стать проблемой завтра.
Кроме того, при подключении агентов к нескольким системам поверхность атаки увеличивается . Безопасность требует разделения потоков, контроля доступа и непрерывного мониторинга — не как заключительного шага, а с самого начала
проектирования В Skyone мы придерживаемся принципа «доверие в сочетании с безопасностью». Таким образом, наша студия Skyone оснащена журналом событий , детальным контролем прав доступа и системой управления, которая поддерживает как этические аспекты, так и техническую работу.
Далее мы хотим показать вам, как эти элементы объединяются на практике , когда мы управляем агентами с искусственным интеллектом в Skyone Studio , от построения системы до непрерывного развития!
Автономии самой по себе недостаточно. Что превращает автономных агентов в реальные решения, так это оркестровка, то есть способность координировать логику, данные и решения в безопасной, проверяемой и адаптируемой среде .
Именно это Skyone Studio : создавать агентов, которые не только выполняют команды, но и понимают контекст, реагируют на исключения и развиваются на основе собственного обучения. И всё это без необходимости технической революции на стороне клиента, а за счёт бесшовного подключения нового к существующей системе .
Посмотрите, как мы это делаем на практике.
Создание агентов в Skyone Studio с использованием условных потоков
В Skyone Studio агенты программируются не построчно, а по архитектуре. Логика строится визуально, посредством условных потоков, которые описывают поведение агента в ответ на события, правила и исключения.
Это позволяет отображать сложные сценарии , такие как расхождение между данными о выставлении счетов и инвентаризации, и настраивать конкретные действия : от автоматического согласования данных до инициирования подтверждения человеком. Другими словами, агент выступает в роли интеллектуального посредника, а не пассивного исполнителя.
Интеграция с данными через встроенные коннекторы
Для автономной работы необходим контекст, а контекст требует данных. Именно поэтому Skyone Studio предлагает встроенные коннекторы , позволяющие агентам получать доступ к различным системам в режиме реального времени, таким как ERP-системы, CRM-системы, базы данных и собственные API.
Эти интеграции не только подпитывают логику агента, но и позволяют ему выявлять конфликты между источниками, определять повторяющиеся закономерности и принимать решения на основе того, что происходит на самом деле, а не только на основе прогнозов.
Непрерывная эволюция с централизованным размещением бревен строительством дома на берегу озера.
По-настоящему интеллектуальный агент не рождается готовым: он учится. Именно поэтому все его действия записываются в централизованные журналы Lakehouse . Это создает надежный след для понимания прошлого, анализа настоящего и планирования будущего .
Именно это хранилище решений позволяет производительность агента обучать модели на основе реальных ситуаций и уточнять правила, опираясь на доказательства, а не на догадки. Это цикл непрерывной эволюции, основанный на данных , как и должно быть с каждым правильным решением.
Если вы хотите понять, как эти агенты могут работать в вашем сценарии, поговорите с одним из наших специалистов и узнайте, как Skyone Studio объединяет логику, данные и ИИ, чтобы превращать конфликты в интеллектуальные решения!
Операционные конфликты не всегда видны, но их последствия ощущаются ежедневно : несоответствие данных, задержки интеграции, принятие решений, занимающее больше времени, чем должно. В условиях, когда сложность растет быстрее, чем способность человека справляться с ней, все более необходимым становится использование систем, которые автономно разрешают тупиковые ситуации.
В этом материале мы показали, что автономные агенты с ИИ представляют собой нечто большее, чем просто продвинутую автоматизацию: это новая операционная логика , способная понимать контекст, принимать решения и развиваться на основе собственного обучения. Мы изучили их типы, принципы работы, области применения и то, как Skyone координирует все это с обеспечением безопасности и интеллектуальными функциями.
Эта технология — не просто тренд, а ответ на реальную потребность в большей гибкости, надежности и масштабируемости . И, возможно, ваша компания уже готова сделать этот следующий шаг, поставив интеллект в центр всего.
Если вы хотите продолжить изучение других тем, которые глубоко и ясно связывают технологии и бизнес, посетите блог Skyone ! Здесь всегда найдется что-то новое, что может изменить ваше представление об операциях вашей компании.
По мере роста интереса к решениям на основе искусственного интеллекта (ИИ) возникает все больше вопросов о том, как работает эта технология, особенно когда речь идет об агентах, принимающих решения самостоятельно.
Чтобы помочь в этом, ниже мы собрали ответы на некоторые из наиболее распространенных вопросов об автономных агентах ИИ, их применении и последствиях.
В чём разница между автоматизацией и автономным агентом?
Автоматизация выполняет запрограммированные задачи, не оставляя места для интерпретации. Робот-автоматизатор повторяет инструкции, не учитывая изменения контекста. Автономный агент, с другой стороны, предназначен для оценки сценариев, адаптации своей реакции и даже обучения на основе предыдущих решений. Он не просто следует правилам: он выбирает, какое правило применить или когда создать новое.
Безопасно ли оставлять принятие решений в руках автономных агентов с искусственным интеллектом?
Это возможно при условии наличия системы управления. Автономные агенты должны работать с отслеживаемостью, четко определенными границами и возможностью аудита. Безопасность заключается в проектировании: хорошо структурированные рабочие процессы, контроль прав доступа и постоянный мониторинг. При правильной реализации эти агенты снижают операционные риски, а не создают их.
Могут ли средние компании также использовать автономных агентов с искусственным интеллектом?
Да, и зачастую именно эти компании получают от этого наибольшую выгоду. Автономные агенты помогают средним предприятиям добиваться большего с меньшими затратами: избегать переделок, интегрировать устаревшие системы и обеспечивать бесперебойную работу с меньшей зависимостью от человеческого вмешательства. Благодаря доступным и гибким платформам, таким как Skyone Studio , эта технология становится доступной для тех, кто хочет развиваться разумно и под контролем.
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.