2025 год – это удивительный год в контексте развития нейросетей. Сказать, что технологии нейросетей развиваются быстро – это ничего не сказать. Эти технологии развиваются просто стремительно.
Мы только успели привыкнуть к прорыву в области открытых генеративных языковых моделей нейросетей от компании DeepSeek. Мы едва успели осознать огромные значения параметров и огромные возможности, которыми оперирует открытая мультимодальная нейросеть Llama4 от Meta AI* (признана в России экстремистской организацией и запрещена на территории РФ), как надо срочно разбираться с понятием Agentic AI.
Agentic AI – что же это такое?
Agentic AI не является отдельной ветвью развития генеративных моделей ИИ, таких как языковые модели и модели изображений. Скорее, Agentic AI представляет собой парадигму или подход к построению систем ИИ, который может быть применен к различным типам моделей, включая генеративные.
Вот как это можно понять в контексте более понятных всем генеративным языковым моделям и моделям изображений:
Генеративные модели как основа
Языковые модели (LLM), модели изображений (например, diffusion models, GANs) и другие (аудио, видео, код) являются типами генеративных моделей. Их основная функция – создавать новые данные, похожие на те, на которых они были обучены.
Agentic AI как надстройка
Agentic AI – это концепция, которая наделяет ИИ-системы способностью к автономному принятию решений и действиям для достижения определенных целей с минимальным вмешательством человека.
Интеграция с генеративными моделями
Agentic AI может использовать генеративные модели в качестве одного из своих инструментов. Например:
- Языковая модель (LLM) как агент: LLM может быть использована как “агент”, способный понимать задачи на естественном языке, планировать последовательность действий и генерировать текст (например, электронные письма, код, ответы на вопросы) для достижения цели.
- Мультимодальные агенты: Более продвинутые агенты могут использовать несколько типов генеративных моделей (языковые, визуальные и др.) для более сложного взаимодействия с миром и выполнения задач. Например, агент может анализировать текст и изображения, генерировать ответы и предпринимать действия в соответствии с полученной информацией.
Таким образом, Agentic AI не является альтернативой языковым или визуальным моделям, а скорее представляет собой следующий уровень развития, на котором эти и другие модели используются в качестве “мозга” и “инструментов” для создания автономных интеллектуальных агентов.
По аналогии с человеком
Можно провести аналогию с человеком: наши органы чувств (зрение, слух) и способность к обработке информации (мозг) позволяют нам воспринимать мир и генерировать ответы (речь, действия). Agentic AI стремится создать нечто подобное для искусственных систем. Agentic AI использует генеративные модели как одну из ключевых составляющих для восприятия и генерации “ответов” в виде текста, изображений, действий и т.д.
Третья волна развития
В контексте развития ИИ, Agentic AI можно рассматривать как третью волну, следующую за:
- Первая волна: Экспертные системы, основанные на жестких правилах.
- Вторая волна: Машинное обучение, включая генеративные модели, которые генерируют контент на основе данных.
- Третья волна: Agentic AI, которая наделяет системы способностью к автономному мышлению, планированию и действию для достижения целей.
Agentic AI – это не ИИ-агенты
🔍 Правильный перевод “Agentic AI” на русский язык — это “агентный ИИ” или “агентно-ориентированный искусственный интеллект”.
Поэтому не надо путать Agentic AI с русским, уже устоявшимся понятием ИИ-агент.
🧠 Agentic AI
Agentic AI — это не просто ИИ-агенты как сущности, а подход, при котором ИИ-системы обладают следующими чертами:
- целеустремлённость (они действуют не просто по команде, а исходя из собственной цели),
- автономность (могут сами инициировать действия),
- рефлексия (способны пересматривать свои решения),
- взаимодействие с окружением (в том числе с другими агентами).
⚙️ ИИ-агенты (AI agents)
ИИ-агенты (AI agents) — это уже конкретные реализованные “единицы” внутри этой парадигмы. То есть, Agentic AI — это подход, а ИИ-агенты — его воплощение.
Пример:
- Термин Agentic AI похож на “объектно-ориентированное программирование” (ООП) — это концепция.
- ИИ-агент — как “объект” в ООП — это конкретная реализация концепции.
📌 Поэтому на русском корректнее использовать:
- Агентный ИИ — для обозначения подхода / технологии;
- ИИ-агенты — для обозначения отдельных компонентов или ботов.
Заключение
В итоге, мы выяснили, что Agentic AI(Агентный ИИ) – это новый уровень и один из последних трендов в развитии нейросетей. Это новый подход, при котором ИИ-системы стали обладать новыми, более «продвинутыми» чертами: способностью к автономному мышлению, планированию и действию для достижения целей.
Так что, следим за развитием событий.
