ИИ-агенты и агентный ИИ: концептуальная таксономия, применения и проблемы

В контексте эры генеративного ИИ необходимо разграничивать ИИ-агентов и агентный ИИ. В данном обзоре проводится критическое различие между ИИ-агентами и агентным ИИ, предлагаются структурированная концептуальная таксономия, сопоставление областей применения, а также анализ возможностей и проблем, призванные прояснить различия в их философии проектирования и функциональных возможностях. Сначала описываются стратегия поиска и базовые определения; ИИ-агенты характеризуются как модульные системы, управляемые и обеспечиваемые большими языковыми моделями (LLM) и моделями языкового взаимодействия (LIM), предназначенные для автоматизации конкретных задач. Генеративный ИИ рассматривается как предшествующая технология, формирующая основу, тогда как ИИ-агенты развиваются благодаря интеграции инструментов, инженерии промптов и совершенствованию механизмов рассуждения. Далее характеризуются системы агентного ИИ, которые, в отличие от ИИ-агентов, представляют собой парадигмальный сдвиг, отмеченный взаимодействием множества агентов, динамической декомпозицией задач, постоянной памятью и координируемой автономностью. Посредством хронологической оценки эволюции архитектур, операционных механизмов, стилей взаимодействия и уровней автономности представлен сравнительный анализ парадигм ИИ-агентов и агентного ИИ. Области применения ИИ-агентов, такие как поддержка клиентов, планирование и обобщение данных, сопоставляются с применением агентного ИИ для автоматизации исследований, координации роботизированных систем и поддержки принятия медицинских решений. Кроме того, рассматриваются специфические проблемы каждой парадигмы, включая галлюцинации, хрупкость, эмерджентное поведение и сбои координации, а также предлагаются целевые решения, такие как циклы ReAct, генерация с дополнением поиска (RAG), уровни координации автоматизации и причинно-следственное моделирование. Цель работы — предложить дорожную карту для разработки надежных, масштабируемых и объяснимых систем на основе ИИ.