Осваиваем 7 ключевых уровней для создания автономных ИИ-агентов в 2025 году

Важность комплексной архитектуры ИИ-агентов

Создание интеллектуальных ИИ-агентов выходит за рамки простой настройки запросов. Для реальных автономных систем требуется многоуровневая архитектура, которая объединяет различные компоненты для мышления, рассуждения, действий и обучения.

1. Уровень взаимодействия: Человеко-компьютерный интерфейс

Этот уровень отвечает за взаимодействие пользователя с агентом через чат, голос, изображение или мультимодальные способы. Он должен чётко фиксировать намерения пользователя и обеспечивать интуитивную обратную связь.

2. Уровень обнаружения: Сбор контекста и информации

Агентам важно понимать, что спрашивать и где искать релевантные данные. Это включает веб-поиск, извлечение документов, данные с датчиков и историю взаимодействий для сбора значимого контекста.

3. Уровень композиции агента: Определение целей и поведения

Этот уровень формирует цели агента, его модульные компоненты, поведение и этические границы. Позволяет настраивать агента, сохраняя соответствие целям пользователя и бизнеса.

4. Уровень рассуждения и планирования: Когнитивное ядро агента

Отвечает за принятие решений и стратегию, используя символические движки рассуждений, большие языковые модели или классические планировщики для адаптации и планирования действий.

5. Уровень инструментов и API: Реальные действия

Здесь агент взаимодействует с внешними системами — выполняет код, вызывает API, управляет устройствами, обеспечивая безопасную и надёжную работу.

6. Уровень памяти и обратной связи: Обучение и контекстуальная память

Поддерживает как кратковременную память для текущего контекста, так и долгосрочное обучение за счёт отслеживания прошлых взаимодействий и интеграции обратной связи.

7. Инфраструктурный уровень: Масштабируемость и безопасность

Надёжная инфраструктура обеспечивает доступность, масштабируемость, безопасность и оркестрацию экземпляров агента с мониторингом и соблюдением требований.

Основные выводы

Для создания по-настоящему автономных ИИ-агентов необходимо интегрировать все эти уровни, что позволяет агентам безопасно воспринимать, планировать, действовать, учиться и масштабироваться.