Тенденции развития ИИ-агентов в 2025 году: преобразующий ландшафт

Тенденции развития ИИ-агентов в 2025 году: преобразующий ландшафт

2025 год знаменует собой определяющий момент в эволюции искусственного интеллекта, открывая эру, в которой агентские системы — автономные ИИ-агенты, способные к сложным рассуждениям и скоординированным действиям — преобразуют корпоративные рабочие процессы, исследования, разработку программного обеспечения и повседневный пользовательский опыт.

В этой статье основное внимание уделяется пяти основным тенденциям развития ИИ-агентов в 2025 году:

* Agentic RAG;

* Voice Agents;

* AI Agent Protocols;

* DeepResearch Agents;

* Coding Agents и Computer Using Agents (CUA).

1. Agentic RAG: рабочие процессы на основе рассуждений

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) — ключевой пример использования в 2025 году для реальных ИИ-агентов. Основываясь на стандартной архитектуре RAG, Agentic RAG вводит целевую автономность, память и планирование.

Память и сохранение контекста: агенты отслеживают пользовательские запросы в разных сессиях, создавая краткосрочную и долгосрочную память для удобного управления контекстом.

Планирование и использование инструментов: агенты динамически выбирают стратегии поиска (векторные БД, API) и координируют нужный инструмент для выполнения задачи.

Многоступенчатые рассуждения: они организуют сложные рабочие процессы, включая динамическое получение данных, оптимизацию запросов и использование различных источников, прежде чем генерировать ответы с помощью LLM.

Точность и адаптивность: улучшенная проверка после генерации и цикл обучения повышают качество вывода и адаптивность к предметной области, создавая системы, которые могут синтезировать и рассуждать над огромными наборами данных, а не просто извлекать ответы.

Корпоративное внедрение Agentic RAG охватывает различные секторы, обеспечивая работу интеллектуальных помощников, поисковых систем и коллаборативных платформ, которые полагаются на поиск данных из разных источников и рассуждения.

2. Voice Agents: интерфейсы на основе естественного языка

Агенты с голосовым управлением достигают новых высот, органично сочетая технологии преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) с механизмами агентских рассуждений. Эти агенты взаимодействуют с пользователями в разговорном режиме, извлекают данные из различных источников и даже выполняют такие задачи, как совершение звонков или управление календарями — и всё это с помощью устной речи.

Интеллектуальная телефония: агенты могут участвовать в живых телефонных разговорах, интерпретировать естественные запросы и предоставлять обоснованные ответы на основе корпоративных баз данных.

Взаимодействие с учётом контекста: глубокая интеграция с агентскими рабочими процессами обеспечивает адаптацию голосовых агентов к контексту, пониманию намерений и планированию для выполнения устных задач, выходящих за рамки простого командно-ответного взаимодействия.

3. AI Agent Protocols: координация в масштабе

С распространением мультиагентных систем открытые протоколы связи имеют жизненно важное значение. Наиболее заметные из них включают:...

Читать далее