Мы стали говорить быстрей, чем наши предки 100 лет назад, жизнь вокруг ускоряется, а количество процессов возрастает. Бизнес неизбежно вынужден подстраиваться под бешеный темп и искать способы для повышения эффективности. Уже сейчас компании начинают использовать ИИ-агентов, которые помогают автоматизировать рутинные задачи и освободить время для более стратегических инициатив.
ИИ-агенты — это независимые смарт-системы, которые способны взаимодействовать с окружающей средой, принимать различные решения и выполнять задачи без участия человека.
В одном стартапе решили запустить ИИ-агентов для организации онлайн-конференции по экологии.
- ChatGPT создал контент для сайта и расписание мероприятий.
- Claude 3.7 управлял соцсетями, публикуя посты и отвечая на комментарии.
- Gemini 2.5 Pro собирал обратную связь от участников через опросы.
- o1 вел учет регистраций, пока его не заблокировали за подозрительную активность.
В итоге конференция прошла успешно, собрав более 500 участников. Не так много, но, если учесть, что ИИ-агенты действовали автономно, результат отличный. Организаторам нужно было только задать цель.
По принципу работы ИИ-агентов можно разделить на два вида.
1. Workflow-агенты
Такие агенты работают по заранее заданным бизнес-процессам, действуя по алгоритму: вход-обработка-выход. Они напоминают цифровых сотрудников, работа которых регламентирована четким набором инструкций. Основное преимущество Workflow-агентов — надежность, но они ограничены в гибкости и требуют перенастройки при изменении процессов.
Workflow-агентов можно использовать в различных сферах. Например, для автоматизации обработки лидов (агент анализирует данные клиентов и распределяет их по менеджерам), для автоматизации обработки счетов (агент сканирует и извлекает данные из счетов, заполняя поля в бухгалтерской системе) и т.д.
2. Автономные агенты
Эти агенты самостоятельно определяют, как достичь поставленных целей, комбинируя инструменты и настраивая процессы. Примером таких агентов являются ассистенты-разработчики, которые могут исправлять код и вести проекты. Автономные агенты обладают гибкостью и способны выполнять сложные задачи. Однако пока не получили массового распространения из-за высокого риска ошибок и непредсказуемости.
Какое будущее видите для ИИ-агентов в Вашей отрасли через пять лет?
ГК Финрул