Оглавление

Представьте два сценария в понедельник утром. Сначала вы просите чат-бот резюмировать новые письма. Затем — инструмент ИИ выяснить, почему ваш главный конкурент так быстро вырос в прошлом квартале. ИИ молча приступает к работе: изучает финансовые отчеты, новостные статьи и настроения в соцсетях, сопоставляет данные с вашими внутренними продажами, составляет стратегию с тремя потенциальными причинами успеха конкурента и назначает 30-минутную встречу с командой для презентации выводов.

Оба случая мы называем «AI-агентами», но они представляют собой миры различий в интеллекте, возможностях и уровне доверия. Эта неопределенность создает туман, затрудняющий создание, оценку и безопасное управление этими мощными инструментами. Если мы не можем договориться о том, что строим, как понять, когда преуспели?

Индустрия обожает модные термины, но с AI-агентами ситуация особенно иронична: мы пытаемся стандартизировать автономию систем, которые сами не можем четко определить. Пока одни компании продают простые скрипты как «агентов», другие строят действительно интеллектуальные системы, способные на самостоятельные действия. Без общей системы классификации мы рискуем повторить историю с «облачными вычислениями», где маркетинг на годы опередил техническую реальность.

Что такое AI-агент на самом деле?

Прежде чем измерять автономию агента, нужно договориться, что такое «агент». Отправная точка — учебник Стюарта Рассела и Питера Норвига «Искусственный интеллект: современный подход». Они определяют агента как всё, что может воспринимать окружение через сенсоры и действовать через актуаторы. Термостат — простой агент: его сенсор воспринимает температуру, а актуатор включает или выключает обогрев.

Эта классическая модель дает прочную основу. Для современных технологий можно выделить четыре ключевых компонента AI-агента:

  • Восприятие («чувства»): как агент получает информацию о цифровой или физической среде. Это входной поток, позволяющий агенту понимать текущее состояние мира, релевантное его задаче.
  • Движок рассуждений («мозг»): основная логика, обрабатывающая восприятия и решающая, что делать дальше. Для современных агентов это обычно большая языковая модель (LLM). Движок отвечает за планирование, разбиение крупных целей на шаги, обработку ошибок и выбор правильных инструментов.
  • Действие («руки»): как агент влияет на окружение для приближения к цели. Способность действовать через инструменты дает агенту силу.
  • Цель/задача: общая задача или назначение, направляющее все действия агента. Это «почему», превращающее набор инструментов в целенаправленную систему.

Обычный чат-бот — не настоящий агент. Он воспринимает ваш вопрос и действует, давая ответ, но у него нет общей цели и возможности использовать внешние инструменты для её достижения.

Уроки автопрома: SAE уровни автоматизации вождения

Бешеная скорость развития ИИ может создавать впечатление, что мы на неизведанной территории. Но в классификации автономности мы не начинаем с нуля. Другие отрасли десятилетиями работали над этой проблемой.

Основная задача всегда одинакова: как создать четкий, общий язык для постепенной передачи ответственности от человека к машине?

Стандарт SAE J3016 определяет шесть уровней автоматизации вождения от Уровня 0 (полностью ручное) до Уровня 5 (полностью автономное). Эффективность модели — не в технических деталях, а в фокусе на двух простых концепциях:

  • Динамическая задача вождения (DDT): всё, что связано с реальным вождением: руление, торможение, ускорение и мониторинг дороги.
  • Операционная предметная область (ODD): конкретные условия, для которых система разработана.

Вопрос для каждого уровня прост: кто выполняет DDT и какова ODD? На Уровне 2 человек должен постоянно контролировать. На Уровне 3 автомобиль справляется с DDT в рамках ODD, но человек должен быть готов взять управление. На Уровне 4 автомобиль может делать всё в рамках ODD и при проблемах безопасно остановиться самостоятельно.

Ключевой инсайт для AI-агентов: надежная система — не о сложности ИИ-«мозга», а о четком определении разделения ответственности между человеком и машиной в конкретных, хорошо определенных условиях.

Авиация: 10 уровней автоматизации для тесного сотрудничества

Если шесть уровней SAE хороши для широкой классификации, авиация предлагает более детальную модель для систем, предназначенных для тесного взаимодействия человека и машины. Модель Парасурамана, Шеридана и Викенса предлагает детальный 10-уровневый спектр автоматизации.

Эта система меньше о полной автономности и больше о нюансах взаимодействия. Например:

  • На Уровне 3 компьютер «сужает выбор до нескольких вариантов» для выбора человеком.
  • На Уровне 6 компьютер «позволяет человеку ограниченное время на вето перед выполнением» действия.
  • На Уровне 9 компьютер «информирует человека только если сам компьютер решает».

Ключевой инсайт для AI-агентов: эта модель идеальна для описания современных коллаборативных систем «кентавров». Большинство AI-агентов не будут полностью автономными (Уровень 10), а окажутся где-то в этом спектре — как второй пилот, который предлагает, выполняет с одобрения или действует с окном вето.

Робототехника: трехосевая модель автономности

Наконец, мир робототехники добавляет критическое измерение: контекст. Система ALFUS от NIST была разработана для таких систем, как дроны и промышленные роботы.

Её главный вклад — добавление контекста к определению автономности, оценка по трем осям:

  1. Независимость от человека: сколько человеческого контроля требуется?
  2. Сложность миссии: насколько задача сложна или неструктурирована?
  3. Сложность окружения: насколько предсказуема и стабильна среда?

Индустрия AI-агентов стоит на пороге стандартизации, и игнорировать опыт других отраслей было бы наивно. Пока мы спорим о терминах, реальные системы уже работают — и без четких рамок их развитие будет хаотичным и потенциально опасным.

По материалам VentureBeat.