Отчёт Marktechpost 2025: Будущее автономных AI-агентов

Подробное исследование агентного AI

Marktechpost AI Media выпустил свой самый детальный отчёт — Отчёт об агентном AI и AI-агентах на 2025 год. В нём проводится технический разбор архитектур, фреймворков и стратегий внедрения, формирующих будущее AI-агентов. Отчёт охватывает весь стек агентного AI, описывая растущую экосистему, основанную на моделях с возможностью рассуждений, системах памяти и движках оркестрации, предназначенных для реальных задач.

Определение автономности в AI

Агентный AI отличается от обычных ассистентов способностью работать автономно, принимать решения и обучаться со временем. Такие агенты — это не просто оболочки языковых моделей, они включают планирование, использование инструментов, мультимодальное понимание и устойчивую память. Переход от взаимодействия на основе промптов к автономному выполнению целей — это ключевая эволюция в возможностях AI.

Агенты действуют целенаправленно: выполняют задачи, объединяют контекст из разных модальностей, взаимодействуют с людьми или другими агентами и постоянно совершенствуют свои стратегии. Такая проактивность отличает их от ботов или ассистентов, основанных на предопределённой логике или реактивных командах.

Модульная архитектура AI-агентов

Отчёт разбирает современные AI-агенты на отдельные модули:

Модель (основной рассуждающий модуль): LLM и мультимодальные трансформеры, генерирующие, интерпретирующие и рассуждающие над глобальными целями.
Интерфейсы инструментов: API, браузеры и базы данных, с помощью которых агенты взаимодействуют с цифровой средой.
Системы памяти: Эпизодическая и семантическая память для поддержания долгосрочной связности и персонализированного поведения.
Слой персоны и намерений: Ролевое поведенческое моделирование, определяющее тон, объем задач и дизайн взаимодействия.
Слой оркестрации: Управляет состоянием, выполнением рабочих процессов, повторными попытками и коммуникацией между агентами в распределённых системах.

Эта архитектура поддерживает как однопоточные процессы, так и совместные многократные агентные системы для координации сложных бизнес-задач.

Ведущие фреймворки для разработки агентов

Отчёт перечисляет более 25 производственных платформ и фреймворков, среди которых:

CrewAI: Высокопроизводительный мультиагентный фреймворк с низкоуровневым управлением, подходящий для корпоративной оркестрации.
LangGraph: Графовый фреймворк для потоковых, состояних рабочих процессов агентов с возможностями наблюдения и модерации.
Google Vertex AI Agent Builder: Предлагает управляемое исполнение с протоколом Agent2Agent (A2A) для межфреймворковой совместимости.
Salesforce Agentforce: Построен на Data Cloud, поддерживает оркестрацию действий в CRM с соблюдением доверия и соответствия требованиям.

Эти платформы демонстрируют разнообразные подходы — от прототипирования без кода до оркестрации с кодом, объединяя принципы сохранения памяти, взаимодействия с инструментами и компонуемой логики.

Инфраструктура, оценка и наблюдаемость

Отчёт также охватывает операционный стек:

Обслуживание и хостинг моделей: Платформы Fireworks AI, Baseten и OpenRouter предлагают оптимизированные API для инференса и инфраструктуру.
Движки памяти: Решения ZEP, Whyhow.ai и Contextual.ai обеспечивают структурированную память для динамического поиска информации и адаптивного планирования.
Оценка и безопасность: Инструменты Patronus AI, Haize Labs и Inspeq AI предоставляют фреймворки для оценки, отслеживания, обнаружения галлюцинаций и предсказания сбоев.
Слои наблюдаемости: Фреймворки AgentOps обеспечивают трассировку в реальном времени, анализ затрат и отладку в LLM и мультиагентных системах.

Особое внимание уделяется Unsloth AI — открытому инструментарию для недорогой донастройки и квантизации моделей типа LLaMA и Qwen, позволяющему разработчикам обучать специализированных агентов офлайн на потребительском оборудовании с использованием синтетических данных.

Конвергентное будущее агентного AI

Агентный AI переходит от теории к практике. Отчёт 2025 года подчеркивает усилия отрасли по объединению языка, рассуждений и взаимодействия с ПО в автономные системы. По мере интеграции агентов в области от поддержки клиентов до управления цепочками поставок внимание сместится на долгосрочную память, масштабируемую оркестрацию и надежные метрики оценки, выходящие за пределы традиционных стандартов. Будущее AI — это будущее агентного AI.

Получить полный отчёт можно, скачав его с сайта Marktechpost.