Kitabı oxu: «Эпоха ИИ-агентов. Как поймать тренд 2025—26 и не упустить главный прорыв»

Редактор С. П. Маляров

Дизайнер обложки Ю. В. Гринько

© Макс Тейлор, 2025

© Ю. В. Гринько, дизайн обложки, 2025

ISBN 978-5-0067-2577-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Введение

Представьте, что вы переноситесь на десяток лет назад, в тот период, когда все только начинали пользоваться социальными сетями. Многие говорили: «Зачем мне это нужно? Интернет – и так уже всё упрощает». Но те, кто первыми разобрались, как эффективно собирать аудиторию в «ВКонтакте» или «Телеграме», вышли на совершенно новый уровень, о котором раньше могли только мечтать. Один запустил интернет-магазин, второй стал авторитетным блогером, третий – продал своё сообщество за внушительные деньги. Казалось бы, вчера это были простые пользователи, а сегодня – лидеры мнений и успешные предприниматели.

Теперь представьте, что вы перенеслись назад, во времена, когда биткоин стоил буквально несколько центов. Люди шутили, что это – игрушка для гиков, не имеющая никакой реальной ценности. Однако нашлись те, кто рискнул в это поверить, изучил тему и вложился. Сегодня эти «сумасшедшие первопроходцы», по сути, стали живой легендой. Их пример показывает, что ранний старт в эпохальной технологической волне даёт фантастические преимущества.

Сейчас на наших глазах разворачивается новая революция – и имя ей «ИИ-агенты». Если сравнить, то это не просто «очередной чат-бот», а настоящий скачок вперёд: как когда-то социальные сети сделали из каждого из нас медиаплатформу, а блокчейн – дал возможность смотреть на финансы под другим углом, так и агенты на основе искусственного интеллекта способны совершать прорыв там, где обычно требуется долгий и затратный человеческий труд. Они не только общаются в чате, но и самостоятельно принимают решения, учатся, анализируют контекст, взаимодействуют с разными системами и даже могут выполнять многократные или сложные задачи без нашего пошагового контроля.

Почему именно 2025 год считается «годом ИИ-агентов»? Крупнейшие компании – от OpenAI и Google до Microsoft и Apple – уже объявили о своих разрабатываемых «автономных интеллект-ассистентах». На корпоративных отчётных звонках упоминаний о AI agents за 2024 год стало в несколько раз больше, чем годом ранее. Консалтинг-гиганты вроде Deloitte и McKinsey публикуют прогнозы о том, что к 2025 году каждая четвёртая компания в мире запустит пилотные проекты с ИИ-агентами. Некоторые бизнесы планируют с их помощью полностью перестроить клиентский сервис, производство и аналитику данных.

Но в чём же суть этого явления? Представьте себе вашего идеального помощника: вы даёте лишь конечную цель, а он сам расписывает пошаговую стратегию, обращается к необходимым сервисам, делает звонки, оформляет заказы и решает бюрократические задачи, не нагружая вас постоянными запросами «Что дальше?». Вы просто в конце получаете результат. Это не фантастика – подобные продукты уже проходят первые тесты в реальных компаниях, экономя миллионы долларов и тысячи человеко-часов.

Почему это круто – в практическом смысле?

– Для бизнеса: это сокращение расходов, ускорение процессов, рост прибыли и выход на новые рынки.

–

– Для человека: экономия времени, более гибкий и эффективный распорядок дня, улучшенные возможности самореализации (ИИ-агент поможет не тратить жизнь на скучные формальности).

–

– Для стартапа или предпринимателя: шанс занять нишу, пока конкуренция не накрыла рынок. Как в своё время с соцсетями: кто первым разобрался, как вести Telegram-каналы, быстро набрал крупную аудиторию и стал «диктовать моду».

–

Мы стоим на пороге такой же трансформации, какую когда-то пережили при массовом освоении мобильных устройств или при появлении социальных платформ. Если вы решите пропустить этот этап, вам будет очень сложно потом наверстать упущенное – так же, как сложновато стало «вскочить в уходящий поезд» блогеру, решившему создать канал на YouTube, когда там уже миллионы конкурентов.

Да, вы можете отнестись к этому скептически: «Но вдруг это очередная мода, которая пройдёт?» Мы слышали то же самое про интернет-магазины, про социальные сети, про смартфоны и, наконец, про криптовалюты. Однако реальность показывает, что эти технологии лишь укрепляют свои позиции и меняют мир. ИИ-агенты – очередная такая «волна», и она только набирает обороты.

В этой книге мы не будем ограничиваться философией или пугающими сценариями «ИИ захватит мир». Наша цель – дать вам в руки конкретные инструкции, практические примеры, лайфхаки и модели заработка на новом тренде. Вы узнаете, почему именно в 2025 году всё станет максимально доступным для массового внедрения, какие платформы существуют, как обучить агента под вашу сферу и где искать первые пилотные проекты. Мы разложим всё по полочкам: от базовых принципов работы ИИ до реальных сценариев использования для частного лица, стартапа и крупного бизнеса.

Если вас воодушевляют истории тех, кто «поймал» Facebook¹ или Instagram² в начале их пути, кто стал первыми TikTok-блогерами, кто заходил на рынок блокчейна, когда вокруг были лишь насмешки – значит, вы уже понимаете, какие возможности открывает технология на взлёте. ИИ-агенты – именно та точка, где сейчас формируется «элита будущего». Те, кто сегодня видят и пробуют, завтра будут разрабатывать, влиять, формировать тренды, зарабатывать больше остальных и экономить время в разы эффективнее, чем те, кто захочет подключиться позже.

После этой книги у вас останется чёткая стратегия: вы будете знать, куда бежать и что делать, чтобы воспользоваться рывком и не оказаться в хвосте перемен. А главное – вы, вероятно, по-другому посмотрите на само понятие «автоматизации» и «искусственного интеллекта». Теперь это не пугалка из фантастического фильма, а ваш реальный помощник, который берёт рутину на себя и освобождает ваш ум для решений, требующих человеческой интуиции и творчества.

Готовы ли вы стать частью этой новой революции – наравне с теми, кто когда-то первым создал успешную группу в соцсетях, запустил Telegram-канал или вложился в биткоин по несколько центов? Если да – добро пожаловать на страницы этой книги, где мы разложим всё по шагам: от теории и технических терминов до конкретных инструментов и примеров «как сделать свою жизнь и бизнес на порядок круче с помощью ИИ-агентов уже сегодня».

Просто откройте следующую главу, и пусть ваш путь в эпоху ИИ-агентов начнётся прямо сейчас!

Глава 1. Технологическая база

Многие из нас уже привыкли к тому, что искусственный интеллект может помогать с рутинными задачами, анализировать текст, подсказывать варианты ответов и даже вести осмысленные диалоги. Но то, что мы называем «ИИ-агентом», выводит идею автоматизации и умных ассистентов на совершенно иной уровень. В этой главе мы погрузимся в техническую основу, которая позволяет таким агентам не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно ставить цели и добиваться результата без постоянной подстройки со стороны человека.

Данная глава будет похожа на учебник, и она будет единственной в книге, которая будет грешить списками, терминами и схемами. Начиная со второй главы все будет намного проще и интереснее. Но очень просим осилить данную информацию, чтобы продвинуться дальше.

1. Что такое ИИ-агент?

Начнём с определения:

ИИ-агент – это программный интеллект, способный автономно воспринимать окружение, ставить собственные цели и выполнять действия для их достижения. То есть у него есть «глаза и уши» (входные данные из внешнего мира), «мозг» (алгоритмы и модели, формирующие решения) и «руки» (возможность воздействовать на окружение). В отличие от стандартных чат-ботов или ассистентов, которым нужна последовательная серия человеко-команд, ИИ-агент может самостоятельно решать, как достичь поставленной задачи, и предпринимать для этого конкретные действия.

В течение долгих лет подобная идея казалась уделом научной фантастики: мол, чтобы компьютер обладал собственным «агентным» поведением, нужно что-то вроде научно-технического чуда. Но бурный рост больших языковых моделей (LLM), мощнейших вычислительных ресурсов и принципов «self-learning» (самообучения) сделали это реальностью уже к середине 2020-х годов.

2. Ключевые компоненты архитектуры

Современные ИИ-агенты состоят из нескольких важных частей. Поняв их устройство, можно осознать, как именно машина переходит от простой модели вопросов-ответов к полноценному «разуму» с целями и планами.

2.1 Большие языковые модели (LLM)

Одним из центральных элементов агента обычно является большая языковая модель (LLM), например, GPT-4, PaLM или любая другая крупная нейронная сеть, обученная на обширном корпусе текстов. Именно LLM играет роль «движка разума»:

– Понимание языка

Модель воспринимает команды, ввод пользователя и контекст с помощью технологий обработки естественного языка (NLP).

– Генерация идей и ответов

LLM способна создавать осмысленные ответы, формулировать тексты, пересказывать информацию и даже предлагать новые гипотезы.

– Улучшение результатов за счёт дообучения

Современные LLM (включая GPT-4, применяемую в AutoGPT) обладают возможностью fine-tuning (донастройки) и обучения с подкреплением (RL), что позволяет им специализироваться в конкретных задачах.

Почему именно LLM считаются «главным мозгом»? Дело в том, что они не просто реагируют на фразы, но и учатся логическим связям, работают с абстрактными понятиями и способны выдерживать контекст диалога на протяжении многих итераций. Это стало настоящим прорывом в 2023 году, когда подобные модели шагнули из лабораторий в реальный мир и стали доступными в облачных сервисах.

2.2 Механизмы «agency» (агентности)

Наличие LLM ещё не делает систему полноценным ИИ-агентом – это пока что «умный болтун». Чтобы дать машине способность автономного планирования, внедряются специальные алгоритмы и модули, которые:

– Ставят цели

Агент понимает, к какому результату нужно прийти: будь то отправка письма, анализ финансового отчёта или бронирование путешествия.

– Разбивают задачу на подзадачи

Вместо того чтобы обращаться к пользователю за каждым уточнением, агент строит «дорожную карту»: как достичь цели пошагово.

– Действуют самостоятельно

Простой AI-ассистент (ко-пилот) даёт подсказки, но ждёт, что человек укажет следующую команду: «Теперь сгенерируй итоговый отчёт», «Теперь отправь письмо». Настоящий же агент сам решает, какие инструменты и команды задействовать, чтобы приблизиться к цели.

Именно тут появляется отличие: ко-пилоты помогают нам рулить, но не возьмут штурвал полностью. Настоящие автономные агенты берут на себя всё пилотирование, – разумеется, с учётом наших ограничений и правил. Это тот самый шаг, который делает из чат-бота «машину», способную разобраться в задаче, «вложить» её в план действий и уверенно выполнить.

2.3 Интеграция с инструментами и данными

Чтобы агент работал не в вакууме, а в реальном мире, его необходимо подключить к различным источникам информации и сервисам:

– Базы знаний (внутренние базы компании, публичные базы статей, репозитории документов)

Агент может проводить поиск, фильтровать, анализировать эти ресурсы и выдавать нужные сведения.

– Браузеры, внешние сайты

Некоторые агенты умеют «ходить» в интернет, собирать свежие данные о погоде, курсах валют или искать новости.

– Программные интерфейсы (API)

Допустим, агент может через API отправить электронное письмо, заказать товар в интернет-магазине, создать задачу в Trello или запустить скрипт в корпоративной системе.

– Физические устройства

В эпоху IoT (Интернет вещей) открываются впечатляющие возможности: агент управляет «умным домом», дронами на складе, роботизированными линиями на производстве и так далее.

Благодаря такой интеграции ИИ-агент перестаёт быть «просто ботом» и начинает действовать в цифровой (а иногда и физической) среде. Он может без вмешательства пользователя анализировать таблицы, строить отчёт, сам заполнять нужные формы, синхронизироваться с календарём – и делать это не разово, а по плану, пока не достигнет заданной цели.

2.4 Память и обучение

Большие языковые модели обладают огромным объёмом «врождённого» знания, однако им часто недостаёт долговременной памяти именно по текущим задачам, инструкциям и пользовательским предпочтениям. Чтобы решить это, используются разные подходы:

– Векторные базы данных

Агент может сохранять туда ключевую информацию (контекст диалогов, результаты поиска, пользовательские метки). При необходимости он «вспоминает» всё нужное, даже если диалог шёл много дней назад.

– Самообучение на ходу

Некоторые системы отслеживают успехи и неудачи агента. Если он ошибся или получил обратную связь, эта информация записывается, чтобы в будущем алгоритм скорректировал своё поведение.

– Персонализация

Агент «изучает» владельца: предпочтения по стилю письма, любимые источники информации, частые маршруты. Со временем взаимодействие с таким ИИ становится всё более точным и дружественным.

Именно технологическая «длинная память» даёт шанс создавать агентов, которые со временем не только учатся на чужих данных, но и формируют «опыт взаимодействия» с конкретным человеком или компанией. Это делает их уникальными и трудно копируемыми.

2.5 Мультиагентные системы (MAS)

Иногда одной «виртуальной личности» недостаточно: реальные задачи слишком комплексны и требуют делегирования обязанностей. Мультиагентная система – это набор ИИ-агентов, каждый из которых специализируется на своём участке работы. Они обмениваются данными и координируются, как команда профессионалов. Например:

– Управление логистикой

Один агент рассчитывает маршруты и оптимизирует доставку, другой ведёт складской учёт, третий прогнозирует спрос на ближайший период. Вместе они находят оптимальное решение и избегают «узких мест».

– Городской трафик

В ряде проектов уже тестируются агенты, каждый «отвечает» за свой перекрёсток, часть дороги или зону. Они сообщают друг другу, где возникли пробки или дорожные работы, и согласованно перенастраивают светофоры.

– Коллективная торговля

На финансовых рынках набор агентов может вести параллельный мониторинг мировых новостей, динамики курсов акций, цен на сырьё – и принимать торговые решения за доли секунды.

Таким образом, мультиагентный подход позволяет обрабатывать многопрофильные и динамические задачи, где одна модель не успевает или не обладает всей полнотой знаний.

3. Примеры платформ для разработки ИИ-агентов

В прошлом подобная архитектура была уделом крупных лабораторий и IT-гигантов. Но сегодня появились готовые фреймворки и инструменты, благодаря которым любой специалист или компания может собрать и обучить собственного ИИ-агента:

– LangChain

Открытая библиотека на Python, которая упрощает работу с большими языковыми моделями. Позволяет «оборачивать» LLM в агента с памятью (использовать векторные базы) и инструментами (API, базы данных и пр.).

– OpenAI Function Calling

Недавно представленная функциональность в OpenAI API, позволяющая задавать агенту структуру вызовов к внешним функциям. Например, «запустить поиск», «отправить письмо». Это даёт агенту способность использовать сторонние инструменты «по своему усмотрению».

– Microsoft Jarvis

Разрабатываемая Microsoft экосистема, где агенты взаимодействуют с сервисами Microsoft (Office 365, Azure) и другими корпоративными системами. Идеально для внедрений на базе «семейства» продуктов Microsoft.

– Rasa, Botpress

Рамки для разработки продвинутых ботов, которые всё более смещаются к агентной парадигме (особенно Rasa, где можно настраивать сложную логику диалогов и интеграцию).

– AutoGPT, BabyAGI, AgentGPT

Открытые эксперименты 2023—2024 годов, показавшие, что можно «связать» GPT-модель с механизмами планирования и действия. Сегодня многие из них развиваются в полноценные инструменты.

Все эти платформы решают общую задачу: дать разработчикам и энтузиастам понятные блоки, из которых можно построить собственных агентов, обучить их под нужды конкретного бизнеса или сферы деятельности – без необходимости с нуля писать всё на голом коде.