Не успели мы привыкнуть к ИИ, как уже появились сравнения автоматизации с обычным ИИ и с использованием агентов ИИ.
Недавно в LinkedIn наткнулся на интересный пост, где автор сравнивает оба подхода, выделяя их плюсы и минусы. Пересказывать пост не буду — его можно прочитать по ссылке, но поделюсь своим мнением.
Автор утверждает, что автоматизация с помощью ИИ-агентов имеет преимущества перед «линейной» автоматизацией на основе классического ИИ. Хотя сегодня и «обычный» ИИ, получая обратную связь, уже способен улучшать свои результаты, что делает процесс не таким уж и линейным.
Недавно в LinkedIn наткнулся на интересный пост, где автор сравнивает оба подхода, выделяя их плюсы и минусы. Пересказывать пост не буду — его можно прочитать по ссылке, но поделюсь своим мнением.
Автор утверждает, что автоматизация с помощью ИИ-агентов имеет преимущества перед «линейной» автоматизацией на основе классического ИИ. Хотя сегодня и «обычный» ИИ, получая обратную связь, уже способен улучшать свои результаты, что делает процесс не таким уж и линейным.
Какие доводы приводит автор?
- Агенты понимают ситуацию в моменте, а не просто следуют заранее прописанным правилам.
- Формируют собственное представление о том, как всё устроено и взаимосвязано.
- Самостоятельно решают, какие шаги предпринять для достижения цели, а не просто выполняют команды.
- Учатся на опыте и корректируют поведение, если что-то не работает (как персонаж в игре, адаптирующийся к ошибкам).
- Взаимодействуют с людьми и системами не просто как исполнители, а как командные игроки.
Проще говоря, ключевое преимущество агентов — их адаптивность. Они особенно эффективны в условиях неопределенности и постоянных изменений.
Стоит ли противопоставлять эти подходы?
Я бы не стал жестко разделять классическую ИИ-автоматизацию и агентов. У каждого подхода своя роль и сфера применения.
ИИ-автоматизация обычно оптимизирована под конкретные задачи. Она может быть сложной и даже адаптивной, но ее область применения строго очерчена.
ИИ-автоматизация обычно оптимизирована под конкретные задачи. Она может быть сложной и даже адаптивной, но ее область применения строго очерчена.
ИИ-агенты обладают большей автономностью, что делает их гибкими и удобными в нестабильных или меняющихся условиях.
Как справедливо отмечает сам автор поста, выбор подхода зависит от конкретной задачи. Чаще всего используется комбинированный вариант, в котором задействованы и агенты, и классический ИИ. Однако этот пост дает хорошее базовое понимание концепции ИИ-агентов.
Считайте его предисловием к серии материалов о том, что такое ИИ-агенты и как их применять.
Считайте его предисловием к серии материалов о том, что такое ИИ-агенты и как их применять.
--
С уважением,
Аскер,
CEO AiStrata: Центр управления ИИ
Мы разрабатываем решения на основе ИИ, чтобы ваши клиенты были довольны, а бизнес — успешным и прибыльным.
С уважением,
Аскер,
CEO AiStrata: Центр управления ИИ
Мы разрабатываем решения на основе ИИ, чтобы ваши клиенты были довольны, а бизнес — успешным и прибыльным.