Агенты ИИ не являются LLM/чат-ботами
Коротко
Чат-боты устарели, и одних лишь степеней LLM недостаточно — будущее принадлежит настоящим агентам ИИ, которые сочетают понимание, рассуждение и действие для автономного выполнения сложных задач в реальных системах.
Через год мир будет помнить чат-ботов так же, как факсы: неловкий шаг на пути к чему-то лучшему. Спросите любого операционного директора о внедрении чат-бота, и вы увидите такое же вежливое пожатие плечами: «Он неудобный, требует больших затрат на обслуживание, не справляется с ответами на часто задаваемые вопросы. Нам всё ещё нужны люди».
Мы все через это проходили. Вы пытаетесь изменить время или адрес доставки важной посылки. Чат-бот вежливо отвечает, что принял ваш запрос к сведению и сейчас поручит сотруднику службы поддержки клиентов заняться логистикой. Больше никаких действий он не предпринимает. Вы чувствуете себя расстроенным.
Реальность такова: эра чат-ботов прошла. Компании, которые будут цепляться за неё, потеряют время, деньги и кадры. На смену приходит новое поколение — автономные ИИ-агенты, и разница между этими двумя подходами определит, какие компании вырвутся вперёд, а какие останутся в тисках клиентского сервиса.
Как мы застряли с зомби-чатботами
Первые чат-боты должны были стать передовой линией автоматизации. Вместо этого они стали для всех наименее любимым клиентским опытом. Почему? Потому что они никогда не были созданы для того, чтобы что-либо понимать.
Они были основаны на правилах с самого начала. Жёстко запрограммированные сценарии, линейные деревья решений, потоки «если это, то то», которые быстро становятся всё сложнее. Произнесите точную фразу, и они отреагируют. Стоит лишь немного отклониться, и вас либо проигнорируют, либо вернут к началу. Как меню IVR с более вежливыми манерами. Именно экспоненциальные ветви делают традиционные чат-боты неспособными поддерживать более 20 распространённых сценариев использования, не говоря уже о достижении окупаемости инвестиций.
И проблема не только в плохом пользовательском опыте, но и в архитектуре. Системы, основанные на правилах, не обобщают. Они могут только реагировать на предварительные запросы.defiНеобходимые входные данные и сценарии. Как только что-то меняется — обновляется политика, меняется ценовая категория, клиент задаёт обоснованный вопрос немного иначе, — весь поток рушится.
Что же будет дальше? Эскалация до уровня людей. Снова и снова.
Тем временем сотрудники передовой линии вынуждены выполнять одни и те же повторяющиеся задачи, которые не смог выполнить бот: вручную обновлять записи о доставке, звонить водителю, регистрировать обновления, — в то время как панель управления сообщает об «успешном взаимодействии». Для кого это на самом деле работает?
Сегодня большинство корпоративных чат-ботов с искусственным интеллектом представляют собой не более чем хвалебные древа решений. Косметические улучшения — более дружелюбный тон, фирменные аватары — не могут изменить сути: они хрупкие, поверхностные и легко зависают.
Но эти боты подавались как панацея. Поэтому компании продолжали инвестировать, надеясь, что каждый новый релиз наконец-то замкнет этот круг. Но этого не произошло. И не могло. Потому что архитектура никогда не была рассчитана на автономное понимание или действие — она была создана для того, чтобы отклонять запросы.
Именно поэтому большинство ключевых показателей эффективности чат-ботов поверхностны: CSAT, скорость передачи сообщений, продолжительность сеанса. Как только вы спрашиваете: «Это действительно решило проблему?», информационные панели замолкают.
Когда вы хвалите показатели чат-бота, вы, по сути, хвалите беговую дорожку за пройденное расстояние. Проще говоря: много движения, некуда двигаться.
Затем появились LLM — болтуны, а не делатели
Enter GPT и его собратья. Внезапно боты научились поддерживать беседу. Они понимали сленг. Они справлялись с неоднозначностью. Они запоминали информацию и обладали долгой контекстной памятью.
Это было похоже на волшебство. И это был настоящий скачок вперёд. Впервые ИИ смог генерировать реакции, подобные человеческим, в таком масштабе. ИИ разумен.
Но вот в чем загвоздка: LLM — блестящие импровизаторы, а не операторы.
У них нет структурированных целей. Они не «знают», когда задача выполнена. Они не могут надёжно получать доступ к бизнес-правилам, обновлять их или применять их без поддержки. Всё, что они производят, — это язык — убедительный, чёткий и иногда полезный, но редко поддающийся объяснению.
Когда магистр права сообщает вам, что запрос был отправлен, это ещё не так. Если только он не обёрнут в иерархию, связывающую язык с действием, это всё равно будет просто разговор.
Итак, хотя программы магистратуры права и продвинули отрасль вперёд, они не решили проблему с качеством исполнения. Они породили новый класс ложных ожиданий. Теперь пользователи не просто разочарованы ботами — их сбивает с толку искусственный интеллект, который кажется умным, но на самом деле не может помочь.
Эта путаница и приводит нас сюда: к рабочим процессам ИИ и агентам ИИ.
Что такое ИИ-агент на самом деле
Рабочий процесс ИИ — это LLM-программа, которая выполняет команды с заранее определёнными этапами. Но в реальном мире этапы часто невозможно предсказать заранее.
Вот тут-то и появляются агенты ИИ. Это LLM, который интегрируется с внешними инструментами, способен глубоко рассуждать и — используя все, к чему у него есть доступ — решает сложные задачи, на решение которых у людей ушло бы в разы больше времени.
Агенты ИИ достигают этого путем объединения всех трех слоев.
Во-первых, уровень общения, который часто является уровнем магистра права для интерпретации намерений (да, уровни магистра права полезны, просто называть уровень магистра права «решением для искусственного интеллекта» по умолчанию — это все равно, что называть модемы коммутируемой линии Wi-Fi); во-вторых, уровень рассуждений, который описывает все правила, политики и планирование задач, определяющие, что должно произойти; и в-третьих, уровень исполнения с защищенными соединениями с CRM-системами, ERP-системами, платежными системами, голосовыми системами и любым другим монстром прошлого, который прячется в шкафу.
Уберите любой слой, и башня рухнет. Сохраните их вместе, и система перейдёт от «ответа» к «решению».
Давайте еще раз рассмотрим ситуацию, когда клиенту необходимо перенаправить посылку.
Традиционно чат-боты могут выполнять первый этап — обработку заявок. Степень магистра права (LLM) может помочь вам сделать ещё один шаг вперёд. Затем требуется вмешательство человека. Он принимает решения, а затем вручную вводит ответы. Это довольно утомительно. Теперь же ИИ-агент проактивно выполняет все рабочие процессы, принимает автономные решения, взаимодействует с внутренними системами и регистрирует действия для целей аудита — и всё это без вмешательства человека, за исключением случаев крайней необходимости.
Изображение кредита: Юрин А.И.
Агент за тридцать секунд делает то, что иначе заняло бы пинг-понг между несколькими отделами. Он контролирует задачу от начала до конца.
Так что давайте перестанем называть всё «агентом»
Термин «ИИ-агент» переживает свой расцвет, но, как и все модные словечки, он постепенно теряет свою актуальность. Каждый поставщик чат-ботов и API теперь заявляет, что предлагает «агентов». Некоторые даже используют это слово просто потому, что их LLM помнит ваше имя на протяжении пяти ходов.
Такое злоупотребление — не просто брендинговая болтовня, оно вызывает настоящую путаницу. Оно приучает покупателей ожидать результатов от инструментов, которые для этого и не предназначены. Оно замедляет внедрение, порождая ложные ожидания, за которыми следует настоящее разочарование. Хуже всего то, что оно позволяет компаниям убеждать себя в том, что они занимаются инновациями, хотя на самом деле они просто прикрепили новый интерфейс к той же старой службе поддержки.
Но трансформация ИИ реальна.
Настоящие ИИ-агенты не просто более коммуникабельны. Они более ответственны. Они глубоко интегрируются, действуют ответственно и обеспечивают отслеживаемые, критически важные для бизнеса результаты. Они не просто интерфейс — они инфраструктура.
И мы только в начале.
Будущее информации: от приложений до агентов ИИ
Годами мы адаптировались к логике машин. Мы пролистывали меню, запоминали интерфейсы, жонглировали пятью вкладками, чтобы выполнить задачу. Поиск стал умнее, приложения — удобнее, но бремя по-прежнему лежало на пользователе.
Агенты ИИ переворачивают это с ног на голову.
Вместо того чтобы просить вас изучить, как работает система, система изучает, как работаете вы, — посредством естественного общения.
Хотите забронировать поездку? Просто пообщайтесь с вашим личным ИИ-консьержем:
«Запланируйте пеший поход в Альпы в начале сентября, вдали от проторенных дорог».
И это происходит. Авиабилеты, отели, местные гиды — даже скрытые сокровища, которые вы бы никогда не нашли сами. Никаких сайтов 90-х или громоздких мобильных приложений с ужасным пользовательским интерфейсом. Только разговор, который помогает добиться результата.
Это переход от приложений, которыми вы управляете, к агентам, которые действуют от вашего имени.
И это не ограничится только путешествиями. Агенты изменят наше взаимодействие со всем — логистикой, закупками, комплаенсом, кадрами. Они незаметно преобразуют нестабильные инструменты и фрагментированные рабочие процессы с помощью интеллектуальных систем, которые могут рассуждать, действовать и совершенствоваться со временем.
Это агентское будущее: задачи выполняются мгновенно с помощью голоса или текста с помощью искусственного интеллекта, который понимает, действует и выполняет поставленные задачи — вашего личного помощника руководителя.
Это не научно-фантастическая мечта. До неё осталось всего год-два. И мы уже работаем над этим в Jurin AI.
Эра агентного ИИ уже наступила, и мы только начали. Я ещё никогда не был так взволнован.
Условия использования
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Райз Оой — трёхкратный основатель технологических компаний, инженер и инвестор, известный своей способностью находить многомиллиардные возможности на ранних этапах развития. Он помог Applied Intuition превратиться в многомиллиардного «единорога», выстроив её азиатское присутствие с нуля, а сейчас возглавляет Jurin AI, где собирает команду мирового класса, чтобы преобразовать производительность труда в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Райз, бывший специалист по искусственному интеллекту в национальных лабораториях Японии, привносит глубокие технические и глобальные знания во все свои разработки.
Другие статьи
Райз Оой — трёхкратный основатель технологических компаний, инженер и инвестор, известный своей способностью находить многомиллиардные возможности на ранних этапах развития. Он помог Applied Intuition превратиться в многомиллиардного «единорога», выстроив её азиатское присутствие с нуля, а сейчас возглавляет Jurin AI, где собирает команду мирового класса, чтобы преобразовать производительность труда в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Райз, бывший специалист по искусственному интеллекту в национальных лабораториях Японии, привносит глубокие технические и глобальные знания во все свои разработки.
