ИИ-агенты: что это такое и для чего они нужны?

«Проверь цены на авиабилеты и отели в даты моего отпуска. Подбери оптимальные варианты и пришли их мне на электронную почту. Если меня все устроит – забронируй тур». Еще недавно такой запрос можно было бы адресовать разве что личному секретарю или турагенту. Сегодня с этим вполне справляется ИИ-агент — цифровой исполнитель, способный самостоятельно собрать данные, проанализировать варианты и выдать результат, не дожидаясь дополнительных указаний. Главный эксперт Центра стратегической аналитики и больших данных Софья Приворотская разбирается в специфике и возможностях ИИ-агентов.

Женщина использует мультиагентные системы в работе

Яндекс Шедеврум

ИИ-агенты — новый этап эволюции интеллектуальных систем на основе больших языковых моделей (LLM). Как и в случае с чат-ботами и другими LLM-инструментами, ИИ-агентам можно ставить задачи и получать результаты, используя естественный язык — русский, английский или любой другой. Однако ИИ-агенты идут гораздо дальше взаимодействия в формате «вопрос — ответ» и могут выполнять действия без активного вовлечения человека. Подобные инструменты способны действовать без прямой команды, строить цепочки последовательных действий, использовать внешние приложения и выполнять задачи с минимальным участием людей. Что же они умеют?

Взаимодействие человека с ИИ-агентом

Изображение сгенерировано при помощи Яндекс Шедеврум

1. Персональная эффективность

ИИ-агенты способны не только напомнить о задаче, но и самостоятельно договориться о встрече между несколькими участниками, подобрать свободные окна в календарях, забронировать переговорную. Помогут они и для выстраивания индивидуальных образовательных траекторий: агент отслеживает прогресс в обучении, предлагает следующие шаги, пересобирает программу.

2. Маркетинг и клиентский сервис

Для стимулирования продаж агенты могут собирать информацию о потенциальных клиентах, инициировать первое письмо и договариваться о звонке, используя историю компании и публичные данные. 

3. Рыночная аналитика

ИИ-агенты могут в реальном времени мониторить новости, инвестиционные сделки, изменения на сайтах конкурентов, формировать отчёты и уведомлять команды. Один из практических примеров — анализ продуктовых запусков конкурентов с аналитическими выводами по возможному влиянию на рынок.

 4. Управление персоналом

В рекрутинге агенты могут проанализировать десятки резюме, выбрать релевантных кандидатов, отправить приглашения и согласовать время интервью, без участия рекрутера на каждом этапе. При онбординге новых сотрудников агент так же может сам «объяснить» правила и регламенты, помочь с доступами и подсказать, к кому обратиться.

5. Разработка и тестирование ПО

Агенты могут автоматически находить баги в коде, формировать отчет и создавать запросы с исправлениями. Это существенно экономит время команд, отвечающих за проверку качества. Кроме того, агент автоматически отслеживает изменения в проекте и сам обновляет техническую документацию, например описание API или инструкцию.

6. Генерация контента

По брифу (краткому описанию) агент создаёт статью, адаптирует её под разные форматы (почта, соцсети, презентация) и сам встраивает в контент-календарь. Еще один вариант применения – создание блога на основе видеозаписи: агент вырезает нужные видеофрагменты, делает подписи, генерирует превью и объединяет все в публикацию для социальных сетей.

7. Финансы

Внутри компании агенты могут обрабатывать заявки на расходы: проверять лимиты, согласовывать по маршрутам, формировать документы. Во внешних транзакциях — отслеживать расходы по категориям и сигнализировать при отклонениях от бюджета.

8. Логистика и снабжение

При сбое запланированной поставки агент может сам найти альтернативу, пересчитать сроки и оформить новый заказ. При закупках проанализировать условия от разных поставщиков, выявить оптимальные по цене и сроку, автоматически сгенерировать договор.

9. Юридическая поддержка

Агент может проверить контракт на риски, предложить формулировки на основе корпоративных шаблонов и отправить его на согласование. Помимо того, он поможет вести историю правок, хранить контекст переговоров и автоматически уведомлять о сроках продления.

10. Медицина

Одно из востребованных направлений – сопровождение пациента с хроническим заболеванием. Агент напоминает о приёме лекарств, отслеживает самочувствие, координирует записи к специалистам. Врачу ИИ-ассистент, в свою очередь, будет полезен тем что соберет для врача информацию из электронной карты, намекнет на возможные диагнозы и сформирует предварительный план обследования.

11. Управление знаниями

Агенты могут автоматически обновлять внутренние инструкции на основе новых регламентов или пользовательских запросов, а также формировать краткие справки или дайджесты по теме недели. Это особенно полезно в быстрорастущих компаниях, где изменения происходят крайне быстро.

Как мы видим, уже сейчас ИИ-агенты демонстрируют ощутимую эффективность в самых разнообразных сферах. На следующем этапе ключевую роль будут играть мультиагентные системы, в которых специализированные ИИ-агенты взаимодействуют между собой — подобно тому, как сотрудники разных отделов координируют усилия для решения общей задачи. 

Оригинал статьи доступен по ссылке.