От генерации к агентности: анализ следующей волны ИИ и его проявления в автоматизации рабочих процессов предприятий

1.0 Исполнительный обзор

Область искусственного интеллекта претерпевает значительный парадигмальный сдвиг, эволюционируя от систем, которые в основном генерируют контент, к системам, способным выполнять автономные действия. Этот отчет содержит комплексный анализ этого перехода, исследуя установленные возможности генеративного ИИ, появляющуюся мощность агентного ИИ и стратегические последствия для операций предприятий. Основное заключение состоит в том, что尽管 генеративный ИИ революционизировал создание контента и синтез информации, агентный ИИ представляет собой следующий логический шаг, преобразуя потенциал ИИ в конкретные, ориентированные на цели действия и переопределяя ландшафт автоматизации бизнес-процессов.

Генеративный ИИ, оснащенный базовыми моделями и большими языковыми моделями (LLM), отлично справляется с созданием нового текста, изображений, кода и других медиа в ответ на конкретные пользовательские запросы. Его ценность заключается в усилении человеческой креативности и производительности за счет автоматизации дискретных, ориентированных на контент задач. Широкое внедрение этих инструментов превращает создание базового контента в товар, повышая стратегическую важность инженерии промптов и человеческого контроля.

Напротив, агентный ИИ вводит новый уровень автономии. Эти системы определяются их инициативностью, адаптивностью и ориентацией на цели. Вместо реагирования на запросы, ИИ-агенты разработаны для достижения высокоуровневых целей с минимальным участием человека. Они функционируют в непрерывном цикле восприятия, рассуждения, планирования, выполнения и обучения, что позволяет им управлять сложными многоэтапными рабочими процессами на различных цифровых платформах. Архитектура этих систем часто предполагает оркестрацию нескольких специализированных агентов, которые сотрудничают для достижения общих бизнес-целей. Это знаменует переход от ИИ как инструмента к ИИ как цифровому рабочему персоналу.

Критический анализ показывает, что агентный ИИ не заменяет генеративный ИИ, а является его эволюцией, используя LLM в качестве основного движка рассуждений. Однако разница стирается, так как коммерческие продукты все чаще сочетают возможности обоих парадигм. Подробное исследование przypadku SeaMeet от Seasalt.ai, позиционируемого как «Агентский ко-пилот для совещаний», иллюстрирует эту тенденцию. Хотя его основные функции являются генеративными (транскрипция, суммаризация), его электронно-почтовый рабочий процесс для создания документов с последующими действиями представляет собой «прото-агентную» возможность — сложную, инициируемую человеком автоматизацию, которая сигнализирует о более широком движении на рынке к наполнению продуктов агентоподобными функциями.

Для бизнес-лидеров стратегическое обязательство двойственное: использовать генеративный ИИ для немедленных повышения производительности, одновременно инициируя стратегические эксперименты с агентным ИИ для перепроектирования ключевых бизнес-процессов в эпоху новой автоматизации. Успешное внедрение зависит от обеспечения готовности данных, надежных рамок безопасности и управления, а также четкого понимания этических аспектов внедрения автономных систем. Траектория развития этой технологии указывает на будущее, где совместная экосистема человеческих и ИИ-агентов стимулирует эффективность, инновации и создание ценности предприятий.

2.0 Революция генеративного ИИ: ИИ как создатель контента

Недавнее и быстрое распространение искусственного интеллекта в основные бизнес- и потребительские приложения в значительной степени обусловлено ростом генеративного ИИ. Эта подотрасль ИИ очаровала публику и открыла значительные возможности для повышения производительности, оснастив машины способностью создавать оригинальный контент. Понимание механизмов, возможностей и ограничений этой парадигмы важно для контекстуализации последующего скачка к автономным агентным системам.

2.1 Определение парадигмы: механизмы создания

Генеративный искусственный интеллект — это класс ИИ, который использует модели машинного обучения для производства нового контента, такого как текст, изображения, аудио, видео или другие формы данных, в ответ на пользовательский ввод.1 В отличие от традиционных систем ИИ, предназначенных для предсказания или классификации, или поисковых систем, которые находят и курируют существующую информацию, генеративные модели создают совершенно новые выходные данные.2 Они достигают этого,受训 на огромных наборах данных, созданных человеком. Благодаря этому процессу обучения модели узнают основные закономерности, структуры и отношения в данных. Их основная функция — вероятностная; они предсказывают следующий наиболее вероятный элемент в последовательности — будь то слово в предложении, пиксель на изображении или нота в музыкальной композиции — чтобы построить согласованный и контекстно соответствующий результат.2

Технологическая основа современного генеративного ИИ основывается на архитектурах, известных как базовые модели (FM) и, более конкретно, большие языковые модели (LLM).4 FM — это обширные модели машинного обучения, предварительно обученные на широком спектре универсальных и неразмеченных данных, что позволяет им выполнять широкий спектр задач «из коробки».4 LLM, такие как серия Generative Pre-trained Transformer (GPT) компании OpenAI, представляют класс FM, специализированных на языковых задачах, таких как суммаризация, генерация текста, классификация и бесконечная беседа.4

Масштаб и сложность этих моделей представляют собой грандиозный скачок по сравнению с их предшественниками. Ранние формы генеративного ИИ, такие как марковские цепи, разработанные более века назад, также могли выполнять предсказание следующего слова, но были ограничены тем, что не могли учитывать более широкий контекст, выходящий за рамки нескольких предыдущих слов.5 Напротив, современные LLM, такие как ChatGPT, построены с миллиардами параметров и обучены на значительной части общедоступного интернета, что позволяет им постигать сложные зависимости, нюансы и статистические закономерности в языке. Этот огромный масштаб позволяет им генерировать правдоподобный, сложный и похожий на человеческий текст, значительно выходящий за рамки простых функций автодополнения.5 Основная модель взаимодействия остается реактивной: система ожидает конкретного запроса от пользователя, а затем генерирует контент в ответ.6

Распространение этих мощных и доступных инструментов коренным образом изменяет характер работы, связанной с созданием контента. Поскольку генеративный ИИ становится способным создавать высококачественный базовый контент по запросу, экономическая ценность смещается от ручного процесса создания самого по себе. Вместо этого ценность все чаще находится в стратегическом направлении, предоставляемом ИИ. Способность создавать точный, богатый контекстом запрос, который вызывает желаемый результат — навык, часто называемый «инженерией запросов» — становится критическим компетенсом. Эта динамика переосмысливает роль человека с чистого создателя в роль креативного директора, стратега и редактора, который использует ИИ как мощный множитель силы. Технология не просто заменяет человеческий труд, но создает новый коллаборативный слой, где качество стратегического вклада человека напрямую определяет качество выходных данных ИИ.

2.2 Основные возможности и приложения: Обзор генеративного инструментария

Приложения генеративного ИИ охватывают широкий спектр областей, отражающий универсальность базовых моделей, лежащих в их основе. Эти инструменты интегрируются в рабочие процессы различных отраслей, чтобы повысить производительность, поддержать креативные задачи и автоматизировать коммуникацию.4 Обзор его основных возможностей показывает всеобъемлющий инструментарий для современной интеллектуальной работы.

Основным и широко используемым приложением является генерация текста. Генеративные модели могут создавать широкий спектр письменного контента: от проектирования профессиональных писем, маркетингового текста и технических отчетов до создания креативных работ, таких как стихи и истории.2 Эта возможность распространяется на
суммаризацию и синтез контента, где ИИ может извлечь основное из длинных документов, научных статей или бесед, превратив их в краткие и понятные резюме, что позволяет пользователям быстро понять ключевую информацию из больших объемов неструктурированных данных.2

Помимо текста, генеративный ИИ добился значительных успехов в создании мультимедиа. Инструменты вроде DALL-E 3, Midjourney и Stable Diffusion могут генерировать высококачественные, оригинальные изображения и произведения искусства из простых текстовых описаний.8 Это распространяется на видео и аудио, где появляющиеся модели могут создавать анимации или синтезировать естественно звучащую речь для приложений вроде виртуальных помощников и озвучивания аудиокниг.8

В области разработки программного обеспечения генеративный ИИ выступает как мощный помощник программистов. Платформы вроде GitHub Copilot интегрируются напрямую в среды разработки, чтобы предлагать фрагменты кода, завершать функции, переводить между языками программирования и помогать отлаживать существующий код.2 Это ускоряет жизненный цикл разработки и позволяет инженерам сосредоточиться на более высокоуровневых архитектурных проблемах.10

Другим сложным приложением является генерация синтетических данных. Генеративные модели могут создавать новые, искусственные данные, которые имитируют статистические свойства реального набора данных. Эти синтетические данные неоценимы для обучения других моделей машинного обучения, особенно в областях, где реальные данные скудны, чувствительны или дороги для получения, например, в здравоохранении или финансах.4

Коммерческая среда заполнена множеством широко известных приложений, которые привнесли эти возможности миллионам пользователей. К ним относятся разговорные ИИ, такие как ChatGPT и Gemini, помощники в написании текстов, такие как Grammarly, а также интегрированные решения, такие как Microsoft Copilot и Adobe Firefly, которые встраивают генеративные функции в существующие пакеты программ для повышения производительности.9 Основная деловая ценность этих инструментов заключается в их способности повышать продуктивность и способствовать инновациям за счет автоматизации создания контента и оптимизации конкретных задач, зависящих от входных данных.4

3.0 Агентный скачок: от генерации контента к автономным действиям

Хотя генеративный ИИ представляет собой революцию в создании контента, следующая граница в искусственном интеллекте определяется переходом от создания к действию. Агентный ИИ знаменует эту эволюцию, представляя системы, разработанные не просто для реагирования, но и для самостоятельных действий с целью достижения сложных целей. Этот скачок к автономии обещает раскрыть новый уровень продуктивности и преобразовать фундаментальную природу автоматизации бизнес-процессов.

3.1 Рассвет автономных систем: определение агентности

Агентный ИИ — это передняя форма искусственного интеллекта, сосредоточенная на разработке автономных систем, способных принимать решения и выполнять задачи с минимальным участием человека.13 Термин «агентный» происходит от понятия агентности — способности системы действовать независимо и целенаправленно в своей среде для достижения заранее определенного набора целей.15 Это резко отличается от традиционного ИИ, включая генеративный ИИ, который по своей сути реактивный. Генеративная модель ждет запроса и следует предопределенному рабочему процессу для производства результата; агентная система, получив высокоуровневую цель, может проактивно сформулировать и выполнить план для ее достижения.7

Основное различие заключается в переходе от модели «запрос-ответ» к модели, ориентированной на цели. Агентная система не просто выполняет пошаговые инструкции. Вместо этого она способна разбить сложную цель на последовательность более мелких, управляемых подзадач и преследовать их независимо.17 Эта проактивная природа позволяет ей предвидеть нужды, выявлять потенциальные проблемы и предпринимать инициативу для решения вопросов до их обострения — возможность, выходящая далеко за рамки реактивных систем.15

3.2 Анатомия ИИ-агента: операционный цикл

Функциональность агентного ИИ основана на наборе ключевых характеристик, обеспечивающих его автономное поведение. Эти системы разработаны так, чтобы быть:

Проактивными и автономными: Они не ждут явных команд для каждого действия. Вместо этого они функционируют с определенной степенью независимости, выполняя задачи без постоянного контроля человека, что позволяет им управлять долгосрочными целями и многоэтапными проблемами.15
Адаптивными: Критической особенностью является способность учиться на взаимодействиях и адаптироваться к меняющейся среде. Они могут корректировать свои стратегии и действия в реальном времени на основе новой информации или обратной связи, что делает их подходящими для динамичных и непредсказуемых ситуаций.12
Ориентированными на цели: ИИ-агенты явно разработаны для достижения конкретных целей. Они размышляют о шагах, необходимых для достижения цели, и формулируют стратегию для этого.14
Способными к рассуждению и планированию: В центре агентной системы находится движок рассуждений, который часто представляет собой мощную большую языковую модель (LLM). LLM выступает в роли «мозга» агента, позволяя ему анализировать данные, понимать контекст, формулировать потенциальные решения и планировать курс действий.14

Функционирование ИИ-агента можно понять как непрерывный циклический процесс. Этот цикл позволяет агенту интеллектуально взаимодействовать со средой и усовершенствовать свою работу со временем.16:

Восприятие: Агент начинает с сбора данных из своей среды. Они могут поступать из различных источников, включая API, базы данных, датчики или прямые взаимодействия с пользователем.
Рассуждение: Собраные данные затем обрабатываются для извлечения значимых инсайтов. С помощью таких возможностей, как обработка естественного языка, агент интерпретирует информацию, обнаруживает закономерности и понимает общий контекст.
Принятие решений: На основе рассуждений и заранее определенных целей агент оценивает несколько возможных действий. Он выбирает оптимальный курс действий на основе таких факторов, как эффективность, вероятность успеха и прогнозируемые результаты.
Исполнение: Агент выполняет выбранное действие. Это часто включает в себя взаимодействие с внешними системами через вызов API, манипуляцию данными или коммуникацию с пользователями.
Обучение и адаптация: После выполнения агент оценивает результат. Эта обратная связь используется для усовершенствования его внутренних моделей и улучшения будущих решений, часто с использованием таких методов, как обучение с подкреплением.

Эта операционная структура преобразует необработанный потенциал базовых моделей в практические, ориентированные на цели действия. Хотя LLM предоставляет основную интеллектуальную способность для рассуждений и понимания, именно агентная структура — компоненты для планирования, использования инструментов, памяти и взаимодействия с окружением — позволяет применять этот интеллект к реальным задачам. Эта связь аналогична отношению операционной системы компьютера и его прикладного программного обеспечения. LLM — это мощная операционная система, предоставляющая базовые возможности, в то время как агентная система — это прикладной слой, который использует эти возможности для выполнения конкретных, ценных функций для пользователя, выходя далеко за рамки простого чат-интерфейса.

3.3 Сила сотрудничества: Оркестрация и мультиагентные системы

Сложность реальных бизнес-задач часто требует разнообразного набора навыков и предметной области знаний. Для решения этой проблемы передовые агентные системы часто проектируются как мультиагентные системы, где несколько высокоспециализированных ИИ-агентов сотрудничают для достижения общей цели.15 Например, в сфере финансовых услуг один агент может специализироваться на регулировочном соответствии, другой — на обнаружении мошенничества, третий — на оптимизации портфеля. Эти агенты координируют свои действия, обмениваются идеями и передают задачи по мере необходимости, чтобы предоставить комплексное решение, которое бы было за пределами возможностей одного универсального агента.15

Эта модель сотрудничества требует критической функции, известной как оркестрация. Оркестрация — это всеобъемлющее управление и координация различных ИИ-агентов и систем в экосистеме.16 Оркестрационная платформа отвечает за автоматизацию рабочих процессов, отслеживание прогресса к целям, управление распределением ресурсов и обработку сбоев. Она гарантирует, что отдельные агенты работают вместе гармонично и эффективно. Это разъясняет разницу между «ИИ-агентом», который можно рассматривать как индивидуальный инструмент или специалиста, и «Агентным ИИ», который относится к скоординированной системе, которая управляет этими агентами для достижения более широких, более сложных целей.14 Технологические платформы, такие как Amazon Bedrock и Vertex AI Agent Builder от Google, разрабатываются для предоставления инфраструктуры для создания и оркестрации этих сложных мультиагентных систем, что свидетельствует о значительном архитектурном сдвиге в разработке ИИ от монолитных моделей к совместно работающим цифровым рабочим коллективам.14

4.0 Сравнительная структура: Генеративные vs. Агентные системы

Понимание различий и взаимосвязи между Генеративным и Агентным ИИ имеет решающее значение для любой организации, стремящейся разработать согласованную стратегию ИИ. Хотя оба используют аналогичные базовые технологии, их цель, модели взаимодействия и оперативный объем фундаментально различны. Агентный ИИ не является конкурентом Генеративного ИИ, а скорее функциональной эволюцией, которая основывается на его возможностях, чтобы перейти от создания контента к выполнению задач.

4.1 Реактивные запросы vs. Проактивные цели: Основное различие

Наиболее фундаментальное различие между двумя парадигмами заключается в их оперативном положении: Генеративный ИИ реактивен, в то время как Агентный ИИ проактивен.7 Генеративная система разработана для создания контента в прямом ответ на конкретный запрос пользователя. Это пассивный инструмент, ожидающий инструкций.17 Напротив, агентная система разработана для действия в стремлении к высокоуровневой цели. Это активный участник, который принимает инициативу на основе своих целей и восприятия окружающей среды.15

Это различие можно прояснить с помощью практической аналогии. Генеративный ИИ подобен высококвалифицированному специалисту, например, копирайтеру или графическому дизайнеру. Вы предоставляете этому специалисту детальное задание («напишите 500-словный блог-пост на тему X в профессиональном стиле»), и он выполняет эту конкретную задачу. Однако он не будет самостоятельно решать, что нужен блог-пост, исследовать тему без запроса или планировать его публикацию.6 Агентный ИИ, с другой стороны, аналогичен автономному руководителю проекта. Вы даете этому руководителю высокоуровневую цель («увеличить вовлеченность целевой аудитории в этом квартале»). Затем агентный руководитель самостоятельно разработает план, который может включать заказ серии блог-постов (задачу, которую он делегирует генеративной модели), планирование обновлений в социальных сетях, анализ данных о вовлеченности и корректировку стратегии на основе результатов, при этом не требуя пошаговых инструкций для каждого действия.7

4.2 Симбиотическая связь: эволюция, а не революция

Критически важно признать, что Агентный ИИ не заменяет Генеративный ИИ; скорее, он расширяет его возможности в симбиотической связи.16 Агентные системы полагаются на генеративные модели, в частности LLM, в качестве их центрального процессора или «мозга».14 LLM обеспечивает ключевые когнитивные функции: рассуждение, понимание языка и планирование, которые позволяют агенту интерпретировать цели, анализировать ситуации и формулировать стратегии.

Четкий пример иллюстрирует эту синергию. Представитель продаж может использовать чистый генеративный ИИ-инструмент, введя запрос: «Напишите вежливый повторный email Марии Ванг о нашем предложении». ИИ сгенерирует текст, но затем представителю придется manually скопировать его в почтовый клиент, найти контактную информацию Марии, отправить email и обновить систему управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Это ряд дискретных, ручных задач, дополненных ИИ.7

Агентная система бы решала ту же задачу иначе. Представитель установил бы высокоуровневое правило или цель, например: «Для любого лида, помеченного как «Требуется повторный контакт», отправить повторный email через два рабочих дня». Затем агентная система автономно выполнила бы многоэтапный рабочий процесс. Она мониторила бы CRM на предмет триггера, подождала бы указанное время, извлекла бы данные о Марии из CRM, использовала бы генеративную модель для составления персонализированного email, отправила бы email через API-запрос и, наконец, обновила бы CRM, чтобы зафиксировать действие. В этом рабочем процессе Генеративный ИИ является важной компонентой — инструментом, который агент использует для выполнения одного шага своего более широкого автономного плана.7

Эта связь подчеркивает, что граница между этими двумя концепциями становится все более размытой в коммерческих приложениях. Теоретическое различие между реактивным созданием контента и проактивным достижением целей ясно, но на практике появляются продукты, занимающие промежуточное положение. Усовершенствованные генеративные инструменты, такие как ChatGPT, интегрируют функции, например, «вызов функций», которые позволяют им взаимодействовать с внешними инструментами и выполнять простые цепочные действия, тем самым демонстрируя зарождающиеся агентные поведения.2 Напротив, агентные системы фундаментально зависят от генеративных возможностей для своей основной интеллектуальности.14 Это сближение表明, что рынок развивается не как бинарный выбор между двумя различными технологиями, а как спектр возможностей ИИ. Это создает вызов для руководителей компаний, которые должны смотреть за пределами маркетинговых ярлыков, чтобы точно оценить реальный уровень автономии и интеллекта конкретного продукта.

4.3 Таблица 1: Генеративный ИИ vs. Агентный ИИ — сравнение по характеристикам

Следующая таблица предоставляет краткое сравнение по характеристикам, чтобы обобщить основные различия между парадигмами Генеративного и Агентного ИИ.

Характеристика	Генеративный ИИ (Создатель контента)	Агентный ИИ (Автономный исполнитель)	Поддерживающие цитаты
Основная функция	Создавать новый контент (текст, изображения, код) на основе изученных паттернов.	Действовать и достигать высокоуровневых целей путем выполнения многоэтапных задач.	2
Модель взаимодействия	Реактивная: Реагирует на конкретные, прямые запросы пользователя.	Проактивная: Принимает инициативу на основе целей и данных о среде.	7
Уровень автономии	Низкий (человек в цикле): Требует пошагового руководства человека для каждого результата.	Высокий (человек над циклом): Функционирует автономно с контролем человека за исключениями.	6
Способ ввода	Конкретные запросы: «Напишите email о X».	Высокоуровневые цели: «Организовать повторные контакты со всеми новыми потенциальными клиентами».	7
Объем работы	Узкие, определенные задачи: Создание контента, суммаризация, перевод.	Широкие, сложные рабочие процессы: Автоматизация процессов, решение проблем, управление системами.	19
Основной механизм	Распознавание паттернов и предсказание: Предсказывает следующий элемент в последовательности.	Цикл восприятия-рассуждения-действия: Воспринимает, планирует, принимает решения, выполняет и обучается.	2
Интеграция с инструментами	Ограниченная: Может быть интегрирована как функция в более крупное приложение.	Широкая: Создана с нуля для вызова внешних инструментов, API и других систем для выполнения действий.	14
Бизнес-аналог	Высококвалифицированный специалист или помощник (например, копирайтер, программист, исследователь).	Автономный проектный менеджер или цифровой сотрудник.	6

5.0 Агентное предприятие: преобразование отраслей с помощью автономных рабочих процессов

Теоретическое обещание агентного ИИ быстро превращается в практические приложения, которые готовы переопределить операционную эффективность и стратегические возможности во множестве отраслей. Автоматизируя не только простые задачи, но и сложные энд-то-энд рабочие процессы, агентные системы обеспечивают новый парадигму производительности предприятий. Это представляет собой значительный эволюционный скачок по сравнению с ранними технологиями автоматизации, дополняя человеческий потенциал, а не просто заменяя ручной труд.

5.1 Кросс-секторный анализ влияния

Универсальность агентного ИИ, обусловленная его способностью рассуждать, планировать и взаимодействовать с цифровыми системами, позволяет применять его практически в любой области, которая опирается на сложную обработку информации и принятие решений.

Обслуживание клиентов: Агентный ИИ преобразует поддержку клиентов из реактивных чат-ботов на основе сценариев в проактивных сервисных агентов. Эти системы могут автономно управлять запросами клиентов, обращаться к базам знаний для решения сложных проблем, обрабатывать возвраты или возвраты товаров и предоставлять персонализированную поддержку через несколько каналов, повышая вопрос к человеческим агентам только для самых тонких или эмпатичных взаимодействий.14
Финансы и банковское дело: В интенсивно использующей данные финансовой секторе ИИ-агенты развертываются для автоматизации обнаружения мошенничества путем мониторинга транзакций в реальном времени и принятия мер для блокировки подозрительной активности. Они также могут выполнять постоянные оценки рисков, управлять инвестиционными портфелями на основе рыночных условий и предопределенных стратегий, а также обеспечивать соответствие нормативным требованиям, отслеживая изменения в законодательстве и обновляя внутренние политики соответственно.14
Здравоохранение: Потенциальное влияние в области здравоохранения огромно. Агентные системы могут помочь врачам, анализируя медицинские карты, научные статьи и данные клинических испытаний для помощи в диагностике и планировании лечения. Они также могут использоваться для проактивного мониторинга пациентов, используя данные из носимых устройств для обнаружения ранних признаков проблем со здоровьем и оповещения медицинских команд, или даже для автоматического планирования повторных приемов.14
Логистика и цепочки поставок: Агентный ИИ может создать высокоустойчивые и эффективные цепочки поставок. Анализируя данные о продажах, инвентаре, погоде и доставках, эти системы могут прогнозировать спрос, оптимизировать логистику и проактивно перенаправлять грузы, чтобы избежать задержек, при этом минимизируя расходы и человеческое наблюдение.14
Разработка программного обеспечения и ИТ-операции: Позади простого генерации кода ИИ-агенты могут автоматизировать весь жизненный цикл разработки программного обеспечения, включая отладку, тестирование и развертывание. В ИТ-управлении сервисами агенты могут перейти от простых helpdesk-ботов к автономному решению сложных ИТ-заявок, устранению неполадок в сети и управлению поставкой программного обеспечения.14
Персонал: Отделы кадров могут использовать агентные рабочие процессы для автоматизации трудоемких процедур, таких как отбор резюме, где агенты могут анализировать и оценивать кандидатов по критериям вакансии. Они также могут заниматься планированием интервью, координируя календари между кандидатами и менеджерами по подбору персонала, а также управлять адаптацией новых сотрудников и расчетом заработной платы.25

Настоящее долгосрочное влияние этих приложений, вероятно, пойдет за рамки автоматизации существующих задач. Внедрение автономных агентов позволяет кардинально переосмыслить, как проектируются бизнес-процессы. Рабочие процессы, которые раньше были ограничены скоростью и возможностями человеческого принятия решений, могут быть перепроектированы так, чтобы они стали более динамичными, отзывчивыми и ориентированными на данные. Например, вместо того чтобы агент просто сигнализировал о возможном сборе в цепочке поставок для рассмотрения человеком, полностью реализованная агентная система может автономно смоделировать финансовое воздействие сбоя, оценить альтернативные маршруты доставки, согласовать новые условия с перевозчиками через API, обновить систему корпоративного ресурсного планирования (ERP) новым планом и оповестить всех заинтересованных сторон в реальном времени. Это не просто автоматизация задач; это полная трансформация самого бизнес-процесса, обеспечивающая уровень операционной гибкости и устойчивости, которого раньше не было.

5.2 Переопределение производительности: за пределами Роботизированной Процессной Автоматизации (RPA)

Рост агентной автоматизации знаменует собой значительный прогресс по сравнению с традиционными технологиями автоматизации, такими как Роботизированная Процессная Автоматизация (RPA). RPA была высокоэффективна в автоматизации структурированных, повторяющихся и основанных на правилах задач, таких как ввод данных или обработка счетов. Однако она часто сталкивается с проблемами при работе с неструктурированными данными или изменениями в базовых приложениях или процессах.7 Например, боты для сбора данных с экранов могут легко сломаться, если пользовательский интерфейс целевого веб-сайта обновляется.7

Агентное ИИ преодолевает эти ограничения. Используя способности к рассуждению LLM, агенты ИИ могут понимать контекст, справляться с неоднозначностью и адаптироваться к изменениям в их окружении. Это позволяет им автоматизировать гораздо более широкий класс работ, включая сложные энд-то-энд процессы, которые включают неструктурированные данные и динамическое принятие решений.17 Это означает сдвиг от автоматизации простых «роботизированных» задач к автоматизации «когнитивных» рабочих процессов.

Критически важно, что эта новая волна автоматизации лучше всего понимается как форма аугментации человека.17 Цель не в замене человеческих рабочих, а в увеличении их возможностей и производительности. Передоставляя сложные, трудоемкие и повторяющиеся задачи агентам ИИ, сотрудники освобождаются для фокусировки на активностях, которые требуют исключительно человеческих навыков: стратегического мышления, творческого решения проблем, сложных переговоров и построения межличностных отношений.17 Это сотрудничество между людьми и агентами ИИ обещает расширить возможности организации для решения сложных задач, стимулировать инновации и доставлять результаты более высокого качества. Значение этой тенденции подчеркивают прогнозы рынка: Gartner прогнозирует, что к 2028 году треть всего корпоративного программного обеспечения будет включать возможности агентного ИИ, и хотя бы 15% повседневных бизнес-решений будут приниматься автономно агентами ИИ.19

6.0 Кейс-студия: Разбор «Агентного Ко-пилота совещаний» — SeaMeet от Seasalt.ai

Чтобы определить теоретическое обсуждение агентного ИИ на реальном коммерческом примере, этот раздел предоставляет детальный анализ SeaMeet — продукта Seasalt.ai. Изучая его функции, маркетинг и стратегическое позиционирование, можно разобрать, как концепция «агентности» интерпретируется и реализуется на современном рынке, выявляя тонкую реальность, расположенную между чистыми генеративными возможностями и полной автономией.

6.1 Обзор продукта и основные генеративные возможности

SeaMeet продвигается как AI-ассистент для совещаний или «ко-пилот», разработанный для увеличения продуктивности индивидуальных пользователей и команд.31 Его базовые функции сосредоточены на обработке содержания совещаний. Система интегрируется с популярными платформами видеоконференций, такими как Google Meet и Microsoft Teams, а также может обрабатывать загруженные аудиофайлы с оффлайн-совещаний.31

Основные функции продукта:

Реaltime-транскрипция: SeaMeet предоставляет высокоточную реалтайм-транскрипцию разговоров на совещаниях с идентификацией говорящих и отметками времени.31
Интеллектуальные резюме: После совещания система автоматически генерирует интеллектуальные резюме, фиксирующие основные темы и обсуждения.31
Обнаружение действий: ИИ анализирует транскрипцию, чтобы автоматически определить и перечислить выполняемые задачи или пункты «дела», которые обсуждались.31

Эти основные функции являются явными примерами применения генеративного ИИ. Система использует сложные модели преобразования речи в текст для создания транскрипции (генерируя текст из аудио), а затем использует LLM для синтеза этой транскрипции в новую, сжатую форму (резюме) и классификации отдельных высказываний как действий. Отзывы пользователей постоянно подчеркивают ценность этих генеративных возможностей, отмечая, что они удаляют необходимость в ручном ведении записей и обеспечивают простой способ отслеживания обязанностей, тем самым решая серьезную проблему для многих профессионалов.34

6.2 Анализ утверждения о «агентности»: Рабочий процесс на основе электронной почты

SeaMeet отличается на рынке тем, что позиционирует себя как «Агентный Ко-пилот совещаний».32 Обоснование этого утверждения, по-видимому, основывается на конкретной инновационной функции: рабочем процессе на основе электронной почты, предназначенном для автоматизации послесовещательных задач. После окончания совещания SeaMeet отправляет сгенерированное резюме пользователю по электронной почте. Затем пользователь может ответить напрямую на это письмо с командами на естественном языке, такими как «составить контрольное письмо клиенту», «создать Договор об услугах (SOW) на основе нашего обсуждения» или «создать отчет для заинтересованных сторон».32 Система затем обрабатывает этот запрос и возвращает профессионально оформленный документ, готовый к отправке.

Критическая оценка этого рабочего процесса относительно строгого определения агентного ИИ, заданного ранее в этом отчете, показывает тонкую картину. Хотя эта функция является мощной и сложной формой автоматизации рабочего процесса, она не демонстрирует настоящей, целенаправленной автономии. Действия системы полностью реактивны; она ожидает конкретной команды, инициированной человеком, по электронной почте, прежде чем действовать. Это цепочная задача — объединяющая начальное резюме с новым запросом пользователя для генерации последующего документа — но она не проактивна.

Напротив, истинная агентная система может получить высокоуровневую цель, например, «организовать адаптацию к новому клиентскому проекту». На основе содержания первого совещания она могла бы независимо определить необходимость разработки Договора об услугах (SOW), составить его без явного указания и даже направить на внутреннее согласование. Рабочий процесс SeaMeet, хотя и очень эффективный, по-прежнему зависит от человека, который остается «в цепочке» и инициирует каждое важное действие после совещания. Отсутствие публично доступной документации, детально описывающей функции автономного делегирования или выполнения задач, дополнительно подтверждает вывод, что система работает как продвинутый помощник, управляемый командами, а не как полностью автономный агент.33

6.3 Стратегический контекст: SeaMeet в рамках более широкого экосистемы Seasalt.ai

Чтобы полностью понять позиционирование SeaMeet, его нужно рассматривать в рамках более широкого стратегического фреймворка родительской компании Seasalt.ai. Основанная в 2020 году, Seasalt.ai позиционирует себя как универсальную платформу для контакт-центра и автоматизации на основе ИИ, ориентированную прежде всего на малые и средние предприятия (МСП).22 Широкий набор продуктов компании разработан для автоматизации широкого спектра деловых коммуникаций и операционных рабочих процессов. В его состав входят голосовые боты и чат-боты на основе ИИ для круглосуточной поддержки клиентов, автоматическое планирование встреч, квалификация и маршрутизация лидов, а также управление коммуникациями через все каналы (например, WhatsApp, SMS, голосовые звонки) из единого почтового ящика.22

В рамках этого экосистемы SeaMeet выступает в роли ключевого компонента, сосредоточенного на интеллекте внутренних и клиентских совещаний. Он дополняет инструменты автоматизации внешних коммуникаций компании, захватывая и структурируя ценные данные, генерируемые во время совещаний. Это соответствует общей миссии компании — предоставить доступные, комплексные решения по автоматизации на основе ИИ для рынка МСП, сегмента, который может не иметь ресурсов для разработки или интеграции более сложных корпоративных систем.38

6.4 Позиционирование на рынке: дифференциатор «прото-агентности»

Решение маркетинговать SeaMeet как «агентную» — это сознательное и стратегически проницательное действие. На переполненном рынке инструментов для транскрибации и суммаризации совещаний метка «агентная» выступает как мощный дифференциатор. Она сигнализирует потенциальным клиентам, что продукт предлагает возможности за пределами стандартного генеративного ИИ, используя растущее волнение в индустрии вокруг автономных систем.

Более точной классификацией для этой категории инструментов может быть «прото-агентная» или «агентно-ассистированная». Эти системы представляют собой промежуточный этап на спектре между чисто генеративными инструментами и полностью автономными агентами. Они отлично справляются с автоматизацией сложных многоэтапных задач, но все же требуют человеческого триггера для запуска рабочего процесса. Такое позиционирование позволяет Seasalt.ai заявить о технологически продвинутом положении, не разрабатывая систему с полными проактивными, целенаправленными возможностями.

Это исследование przypadku выявляет более широкую тенденцию в коммерциализации ИИ. По мере того как новые мощные концепции, такие как «агентность», набирают популярность, маркетинговый язык часто опережает полную зрелость технологии. Компании стратегически используют эту терминологию, чтобы сформировать восприятие своих продуктов и привлечь внимание рынка. Для руководителей бизнеса и экспертов по технологиям это подчеркивает критическое значение развития тонкого понимания этих концепций. Теперь недостаточно принимать маркетинговые заявления на веру; вместо этого требуется более глубокий анализ реальной операционной модели продукта — его уровня проактивности, адаптивности и целенаправленности — чтобы принимать обоснованные решения о покупке и стратегии.

7.0 Стратегические императивы и перспективы развития

Эволюция от генеративного к агентному ИИ не является просто инкрементным технологическим прогрессом; она представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как предприятия могут использовать искусственный интеллект для создания ценности. Этот переход требует от руководителей предприятий проактивного и продуманного стратегического ответа. Осуществление движения по этому новому фронту требует четкого понимания текущих возможностей, плана стратегического внедрения и бдительного подхода к связанным рискам и этическим соображениям.

7.1 Рекомендации по внедрению: ориентирование на новом фронтире ИИ

Для организаций, стремящихся использовать возможности этого развивающегося ландшафта ИИ, рекомендуется прагматичный двухсторонний подход. Во-первых, предприятия должны внедрять и масштабировать использование генеративного ИИ уже сейчас для немедленных и очевидных повышений производительности. Технология достаточно зрелая и доступная для развертывания в различных функциях с целью автоматизации создания контента, ускорения исследований и синтеза данных, а также помощи в разработке программного обеспечения.4 Это не только обеспечивает краткосрочный возврат инвестиций, но и помогает формировать фундаментальную «готовую к ИИ» культуру в организации, знакомя сотрудников с сотрудничеством человека и ИИ.

Во-вторых, лидеры должны начать стратегически экспериментировать с агентным ИИ. Это должно начинаться с определения четко сформулированных, высокоэффективных бизнес-процессов, которые подходят для автоматизации автономным или полуавтономным агентом. Ранние примеры использования в областях, таких как управление ИТ-услугами, решение обращений в службу поддержки клиентов или мониторинг цепочки поставок, могут служить ценными пилотными программами для накопления внутреннего опыта и демонстрации потенциала агентных рабочих процессов.17

Успешная реализация любой из парадигм, но особенно агентного ИИ, зависит от нескольких критических предпосылок:

Готовасть данных: Эффективность агентов ИИ определяется данными, к которым они могут получить доступ и которые они могут обработать. Организации должны инвестировать в создание чистой, хорошо управляемой и доступной инфраструктуры корпоративных данных. Эта «готовая к ИИ» база данных является важной для того, чтобы агенты могли принимать точные, учитывающие контекст решения.30
Безопасность и управление: Мощность агентного ИИ напрямую связана с его глубокой интеграцией с корпоративными системами и доступом к конфиденциальным данным. Это создает серьезные риски для безопасности и конфиденциальности.20 Надежные протоколы безопасности, контроль доступа и прозрачные журналы аудита не являются необязательными, а являются основными требованиями. Модель управления «человек в цикле» с четкими ограничениями и надзором является важной для смягчения рисков и обеспечения надежного и безопасного функционирования агентов.15
Этические аспекты: Агенты ИИ функционируют на основе алгоритмов и данных; они не имеют врожденного понимания человеческих ценностей, этики или морали. Это создает значительный риск непреднамеренных последствий, особенно в критических областях, таких как здравоохранение, финансы или правоохранительная деятельность.20 Организации должны активно проектировать и тестировать свои агентные системы на справедливость, предвзятость и соответствие человеческим ценностям, чтобы гарантировать, что они действуют не только эффективно, но и ответственно.

7.2 Траектория развития агентности ИИ: Путь вперед

Развитие агентного ИИ все еще находится на ранней стадии, но его траектория указывает на будущее, где автономные системы будут становиться все более сложными и интегрированными. Современное внимание, сосредоточенное на отдельных агентах или небольших группах агентов, решающих конкретные рабочие процессы, вероятно, перерастет в крупномасштабные децентрализованные мультиагентные системы. В этой будущей картине гетерогенные агенты с различными специализациями — некоторые принадлежат предприятию, некоторые партнерам, некоторые физическим лицам — будут сотрудничать в общем цифровом окружении для решения крайне сложных, динамичных проблем.40

Этот технологический прогресс будет оказывать глубокое влияние на характер работы и структуру организаций. Как подчеркнул Всемирный экономический форум, роли, которые подчеркивают сложное принятие решений, решение проблем и стратегическое наблюдение, становятся все более важными в глобальной экономике.41 Рост агентных систем ускорит эту тенденцию, автоматизировав большую часть когнитивного «системного обеспечения» современного предприятия и возвысив роль человека до роли стратега, творца и менеджера.

В конечном счете, переход от генеративных систем к агентным отмечает ключевой момент в эволюции партнерства человека и компьютера. Это перемещает ИИ из категории инструмента, который мы инструктурируем, в категорию коллеги, которому мы делегируем полномочия. Для предприятий, которые успешно преодолеют этот переход, награда будет новым уровнем оперативной гибкости, устойчивости и инноваций, что проложит путь к будущему, определяемому бесперебойной интеграцией человеческого и машинного интеллекта.

Список литературы

en.wikipedia.org, доступно 6 сентября 2025 года, https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_artificial_intelligence
Что такое генеративный ИИ? - University Center for Teaching and Learning, доступно 6 сентября 2025 года, https://teaching.pitt.edu/resources/what-is-generative-ai/
Генеративный искусственный интеллект | NNLM, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.nnlm.gov/guides/data-thesaurus/generative-artificial-intelligence
Что такое генеративный ИИ? - Объяснение Gen AI - AWS - Обновлено 2025 г., доступно 6 сентября 2025 года, https://aws.amazon.com/what-is/generative-ai/
Объяснение: генеративный ИИ | MIT News | Массачусетский технологический институт, доступно 6 сентября 2025 года, https://news.mit.edu/2023/explained-generative-ai-1109
Агентный ИИ против генеративного ИИ: основные различия | Thomson Reuters, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.thomsonreuters.com/en/insights/articles/agentic-ai-vs-generative-ai-the-core-differences
Агентный ИИ против генеративного ИИ - Red Hat, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.redhat.com/en/topics/ai/agentic-ai-vs-generative-ai
Что такое генеративный ИИ? - IBM, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai
10 лучших инструментов генеративного ИИ для 2025 года: современные творческие мощности - eWeek, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-apps-tools/
Что такое генеративный ИИ? Примеры и случаи использования - Google Cloud, доступно 6 сентября 2025 года, https://cloud.google.com/use-cases/generative-ai
www.google.com, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.google.com/search?q=generative+ai+applications
Агентный ИИ против генеративного ИИ - Какой следует использовать? - Atera, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.atera.com/blog/agentic-ai-vs-generative-ai/
en.wikipedia.org, доступно 6 сентября 2025 года, https://en.wikipedia.org/wiki/Agentic_AI
Что такое агентный ИИ? Определение и отличительные черты - Google Cloud, доступно 6 сентября 2025 года, https://cloud.google.com/discover/what-is-agentic-ai
Что такое агентный ИИ? - Объяснение агентного ИИ - AWS - Обновлено 2025 г., доступно 6 сентября 2025 года, https://aws.amazon.com/what-is/agentic-ai/
Что такое агентный ИИ? | IBM, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.ibm.com/think/topics/agentic-ai
Что такое агентный ИИ? | UiPath, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.uipath.com/ai/agentic-ai
Что такое агентный ИИ? | Salesforce US, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-agentic-ai/
Агентный ИИ против генеративного ИИ: понимание ключевых различий - ThoughtSpot, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.thoughtspot.com/data-trends/artificial-intelligence/agentic-ai-vs-generative-ai
Что нужно знать о ИИ-агентах - CSAIL Alliances - MIT, доступно 6 сентября 2025 года, https://cap.csail.mit.edu/agentic-ai-what-you-need-know-about-ai-agents
GenAI против агентного ИИ: что нужно знать разработчикам - Docker, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.docker.com/blog/genai-vs-agentic-ai/
Перестаньте балансировать приложениями. Объедините все звонки клиентов, SMS, WhatsApp и чаты в один простой почтовый ящик. - Seasalt.ai, доступно 6 сентября 2025 года, https://seasalt.ai/en/
Что такое ИИ-агенты? Определение, примеры и виды | Google Cloud, доступно 6 сентября 2025 года, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents
10 случаев использования агентного ИИ в контактных центрах - CX Today, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.cxtoday.com/conversational-ai/10-agentic-ai-use-cases-for-contact-centers-ringcentral/
6 примеров и случаев использования агентного ИИ, преобразующих бизнесы - Moveworks, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.moveworks.com/us/en/resources/blog/agentic-ai-examples-use-cases
Случаи использования ИИ-агентов - IBM, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.ibm.com/think/topics/ai-agent-use-cases
21 случай использования и пример агентного ИИ, формирующего будущее ИИ - Akka, доступно 6 сентября 2025 года, https://akka.io/blog/agentic-ai-use-cases
14 реальных случаев использования агентного ИИ - Valtech, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.valtech.com/thread-magazine/14-real-world-agentic-ai-use-cases/
40+ случаев использования агентного ИИ с реальными примерами - Research AIMultiple, доступно 6 сентября 2025 года, https://research.aimultiple.com/agentic-ai/
Как мы используем ИИ-агенты: как мы внедряем этот новый «агентный» этап в Microsoft, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.microsoft.com/insidetrack/blog/ai-powered-agents-in-action-how-were-embracing-this-new-agentic-moment-at-microsoft/
SeaMeet: Ведение заметок о совещаниях в реальном времени с ChatGPT - Chrome Web Store, доступно 6 сентября 2025 года, https://chromewebstore.google.com/detail/seameet-take-chatgpt-meet/gkkhkniggakfgioeeclbllpihmipkcmn
SeaMeet | Агентный ко-пилот для совещаний для высокопродуктивных индивидуумов и высокоэффективных команд, доступно 6 сентября 2025 года, https://seameet.ai/
Часто задаваемые вопросы - Seasalt.ai, доступно 6 сентября 2025 года, https://wiki.seasalt.ai/seameet/seameet-manual/00-seameet-faq/
Обзоры, рейтинги и функции Seasalt.ai SeaMeet 2025 | Gartner Peer Insights, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.gartner.com/reviews/market/office-productivity-solutions-others/vendor/seasalt-ai/product/seameet
Выявляйте бизнес-возможности в записях с помощью SeaMeet, доступно 6 сентября 2025 года, https://usecase.seasalt.ai/transcribe-audio-to-discover-insights/
Seasalt.ai | Омниканальный контактный центр для малого бизнеса - Seasalt.ai, доступно 6 сентября 2025 года, https://seasalt.ai/
Решения по автоматизации с использованием ИИ - Seasalt.ai, доступно 6 сентября 2025 года, https://seasalt.ai/en/solutions/ai-automation
Haptik запускает «AI for All» для предоставления корпоративных ИИ-агентов малым и средним предприятиям, доступно 6 сентября 2025 года, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/haptik-launches-ai-for-all-to-bring-enterprise-grade-ai-agents-to-smbs/articleshow/123671151.cms
DIGITIMES Biz Focus - Taiwan Tech Arena, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.digitimes.com/biz/index.asp?topic=617
Бизнес встречает агентный ИИ: Уверенность в автономных и агентных решениях - Capgemini, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.capgemini.com/insights/research-library/business-meet-agentic-ai/
IITM Pravartak и Emeritus запускают профессиональную сертификационную программу по агентному ИИ и его приложениям, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.ptinews.com/story/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications/2878978
IITM Pravartak и Emeritus запускают профессиональную сертификационную программу по агентному ИИ и его приложениям, доступно 6 сентября 2025 года, https://www.aninews.in/news/business/iitm-pravartak-and-emeritus-launch-professional-certificate-programme-in-agentic-ai-and-applications20250902174614

От генерации к агентству: анализ следующей волны ИИ и его проявления в автоматизации рабочих процессов предприятий

Содержание