ШІ-агенти 101: що вони собою являють, як вони працюють і чому вони важливі у 2025 році
Коротко
Агенти штучного інтелекту трансформують роботу, еволюціонуючи від пасивних інструментів до автономних систем, і в цій статті розглядаються їхні функції, відмінності від чат-ботів, провідні платформи 2025 року, поточні програми та майбутні розробки в напрямку автоматизованих робочих процесів.
До середини 2025 року агенти на базі штучного інтелекту перейшли від експериментальної концепції до критичного рівня багатьох корпоративних та споживчих платформ. Вони вже не просто доповнення чи розумні чат-боти — тепер вони представляють нову модель виконання програмного забезпечення. На відміну від одноразових підказок чи базових процесів автоматизації, агенти можуть розуміти цілі, проявляти ініціативу та виконувати складні завдання, поєднуючи кілька інструментів та кроків.
Щоб глибше зрозуміти, як ця еволюція формує реальні робочі процеси, ознайомтеся Як агенти штучного інтелекту формують майбутнє роботи у 2025 році.
У цій статті пропонується повний аналіз того, що таке агенти штучного інтелекту, як вони функціонують, що відрізняє їх від інших форматів штучного інтелекту та чому цей зсув важливий для всіх галузей.
Що таке агент штучного інтелекту?
У контексті штучного інтелекту, агент ШІ стосується програмної системи, яка може сприймати своє середовище, приймати рішення та діяти для досягнення певної мети — часто без необхідності подальшого втручання людини після налаштування. Така структура свідчить про явний відхід від стандартних сценаріїв автоматизації або інструментів ШІ у стилі чату.
Агенти ШІ покладаються на ключові компоненти:
- Автономність – діє самостійно, не потребуючи покрокових інструкцій;
- Пам'ять – зберігає минулі дії та дані для забезпечення послідовної поведінки;
- Багатоетапне виконання – обробляє складні завдання, виконуючи послідовності, а не окремі дії;
- Взаємодія з інструментами – підключається до зовнішніх API, програм та баз даних для досягнення поставлених цілей;
- Цілеспрямованість – зосереджена на досягненні конкретних результатів, а не на реагуванні на одноразові підказки.
На практиці це означає, що добре налаштований агент може аналізувати запит, вирішувати, які інструменти використовувати, взаємодіяти з ними за потреби та адаптуватися на основі того, що відбувається під час процесу.
Як працюють агенти штучного інтелекту
Робочий процес агента зі штучним інтелектом зазвичай включає кілька етапів:
- Вхідні дані або тригери – користувач вказує ціль (наприклад, «підсумувати 100 статей» або «відстежити OKR команди»);
- Планування – агент окреслює, які дії необхідні та в якому порядку;
- Використання інструменту – він підключається до зовнішніх сервісів (наприклад, календарів, інструментів пошуку, баз даних) через API або плагіни;
- Виконання – виконує заплановані завдання крок за кроком, адаптуючись, якщо щось змінюється;
- Цикл зворотного зв'язку – на основі результатів агент може скоригувати свій план або звітувати про результати.
На відміну від традиційних інструментів автоматизації, які дотримуються фіксованого сценарію, агенти штучного інтелекту можуть приймати рішення під час виконання завдання, включаючи повторну спробу невдалих кроків, пропуск недоступних інструментів або оновлення свого підходу в режимі реального часу.
Чим агенти зі штучним інтелектом відрізняються від чат-ботів та інструментів на основі підказок
Агентів зі штучним інтелектом часто плутають з чат-ботами або помічниками на основі підказок, такими як ChatGPT, але є очевидні відмінності.
Поки чат-боти відповідають на запитання, агенти зі штучним інтелектом прагнуть результатів. Чат-бот очікує на вхідні дані. Агент приймає вхідні дані, інтерпретує їх як мету та діє від вашого імені — іноді протягом тривалого часу та використовуючи кілька сервісів.
Наприклад:
- Чат-бот може допомогти вам провести мозковий штурм для тем блогу;
- Агент може генерувати ці теми, перевіряти їхню SEO-життєздатність, завантажувати результати в календар контенту та повідомляти вашу команду про це. Млявий.
Ця автономія відрізняє агентів від традиційного скриптування. Вони працюють з різними інструментами та в різних часових рамках, що дозволяє використовувати випадки використання, які є занадто складними для одноразових взаємодій.
Реальне використання у 2025 році
У 2025 році агенти штучного інтелекту розгортаються в широкому спектрі середовищ:
- Управління проектами: внутрішні агенти обробляють оновлення, маршрутизацію завдань та коригують терміни виконання всередині таких платформ, як поняття or Асана;
- Підтримка клієнтів: навчені працювати з конфіденційними даними, агенти вирішують питання підтримки, за потреби ескалюють запити та оновлюють CRM-системи;
- Продажі та CRM: агенти кваліфікують потенційних клієнтів, планують дзвінки та відстежують показники процесу продажів завдяки інтеграції з кількома інструментами;
- Маркетингові дослідження: дослідники щодня аналізують понад 100 джерел, узагальнюючи ключові тенденції, настрої та винятки для стратегічних команд;
- Операції з даними: агенти очищують великі набори даних, маркують вміст, зіставляють схеми або шукають викиди на основі контекстних шаблонів.
Усі ці випадки мають спільну логіку: агенти замінюють ручні, повторювані робочі процеси автономним виконанням завдань.
Провідні платформи та інструменти у 2025 році
Розробка агентів штучного інтелекту прискорилася завдяки тому, що великі моделі стають доступнішими, розвиваються відкриті інструменти, а підприємства прагнуть до можливостей багатоетапного виконання.
Ось найактивніші платформи та системи:
- OpenAI GPTs – налаштовувані агенти всередині ChatGPT які можуть використовувати файли, API або внутрішні інструменти;
- Google Duet AI – вбудовано в Google Workspace для автоматизованих дій, від підсумовування Документів до планування зустрічей;
- Кролик R1 – апаратний помічник, який виконує реальні доручення за допомогою голосових та екранних команд;
- АвтоGPT – фреймворк з відкритим кодом, що дозволяє ставити цілі, міркувати та використовувати логіку циклів;
- Мета-агенти ШІ – інтегровано в месенджери, такі як WhatsApp та Instagram, для керування взаємодією та розкладами;
- Копілот Ейнштейна в Salesforce – CRM-орієнтовані агенти, які керують продавцями через наступні кроки та введення даних;
- Агенти Реки – інфраструктура агентів штучного інтелекту корпоративного рівня для об’єднання складних, розподілених завдань між відділами.
Ці інструменти не обмежуються окремими функціями. Вони працюють на кількох платформах, з часом вивчаючи поведінку користувачів та вдосконалюючи свою логіку за допомогою зворотного зв'язку.
Поточні виклики та обмеження
Незважаючи на зростання своїх можливостей, агенти ШІ все ще стикаються з реальними обмеженнями:
- Проблеми з довготривалою пам'яттю – багато систем мають труднощі зі збереженням контексту протягом тривалих сеансів;
- Ризик галюцинацій – агенти можуть неправильно інтерпретувати нечіткі інструкції або вигадувати непідтверджені дані;
- Координація інструментів – підключення кількох зовнішніх систем створює складність і точки відмови;
- Конфіденційність та доступ – використання даних компанії агентами викликає питання щодо обробки даних та меж;
- Вартість обчислення – запуск агентів з часом споживає більше ресурсів, ніж базові інструменти підказок.
Ці обмеження активно вирішуються розробниками платформ та дослідницькими групами зі штучного інтелекту, особливо в корпоративному середовищі.
Що далі в еволюції агентів
Агенти штучного інтелекту зараз розглядаються як основа цифрових екосистем наступного покоління. Кілька тенденцій defiкуди рухається ринок:
- Компоновані агенти – один агент може викликати іншого, що дозволяє створювати більш спеціалізовані робочі процеси та дерева рішень. Яскравим прикладом є SnapLogic, яка пропонує візуальну платформу для створення компонованих агентів, що інтегруються з різними корпоративними інструментами та автоматизують складні процеси.
- Конфігурація з низьким рівнем коду – команди, що не є технічними спеціалістами, тепер можуть створювати власні агенти за допомогою інтерфейсів перетягування або шаблонів. Розблокувати забезпечує зрілу платформу без написання коду, що дозволяє підприємствам розгортати робочі процеси на основі штучного інтелекту без написання коду.
- Зміна інтерфейсу – Замість того, щоб вводити підказки, користувачі призначають цілі. Агенти обирають кроки. Pega GenAI від Pegasystems розроблено саме для цього: користувачі ставлять цілі, а система автоматично генерує та виконує повні бізнес-процеси.
- Торгові майданчики агентів – формуються платформи, де компанії обмінюються, продають та інтегрують агентів. Одним із яскравих прикладів є FuseBase, який курує багаторазові робочі процеси на основі штучного інтелекту та автоматизацію на основі агентів для творців, команд та бізнесу.
- Від інструментів до операційних систем – агенти формують функціонування цілих цифрових робочих середовищ, включаючи внутрішні системи. Гупшап вбудовує агентів штучного інтелекту безпосередньо в комунікаційну інфраструктуру підприємства, автоматизуючи обмін повідомленнями та підтримку по глобальних каналах.
Цей зсув вказує на ширшу трансформацію у взаємодії користувачів із програмним забезпеченням. Перехід відбувається від прямого контролю до делегування на основі цілей, коли люди повідомляють системам, чого вони хочуть, а агенти вирішують, як це зробити.
Агенти штучного інтелекту стають інфраструктурою
Станом на 2025 рік, агенти штучного інтелекту більше не вважаються експериментальними. Вони стають частиною основного програмного стеку для команд, стартапів та платформ, які потребують контекстної автоматизації. Їхня здатність пов'язувати цілі з результатами, використовувати інструменти в різних екосистемах та продовжувати працювати без прямого нагляду змінює структуру цифрової роботи.
Згідно з галузевими даними, приблизно 85% підприємств використовуватимуть агентів штучного інтелекту до кінця 2025 року та майже 96% опитаних організацій планують розширити використання агентів штучного інтелекту протягом наступного року. Ці інструменти вже почали підвищувати продуктивність та ефективність витрат у бізнес-операціях.
У міру розвитку агентів штучного інтелекту вони сприяють ширшому переходу до автоматизації, орієнтованої на цілі, де програмне забезпечення більше не чекає ручних інструкцій, а працює автономно, з пам'яттю та багатоетапною логікою.
Ці контекстно-залежні агенти функціонують як цифрові колеги, навігуючи інструменти, системи та дані для досягнення реальних результатів. Незалежно від того, чи вбудовані вони в корпоративні додатки, чи працюють як автономні помічники, Агенти зі штучним інтелектом у 2025 році закладають основу для майбутнього, де автоматизація буде інтелектуальною, адаптивною та орієнтованою на результат.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
