Мы используем cookies для наилучшего опыта на сайте.
OK
# Global # Containers # left # dropdown # right
# Global # Container # Top Container # Content # Left # Dropdown # Right

Автономия ИИ-агентов (инфографика)

Могут ли ИИ-агенты не просто использовать готовые инструменты, а самостоятельно создавать новые функции для решения динамических задач? Это ключевой вопрос, определяющий будущее разработки с ИИ. Давайте разберемся в этом. Подробнее в нашем лонгриде

Спектр автономии

Автономность агентов — это не бинарное понятие "да/нет", а целый спектр возможностей. Каждый следующий уровень представляет собой значительный скачок в способностях системы. Нажмите на этапы, чтобы узнать больше.

1

Пользователь инструментов

2

Оркестратор (Модель Anthropic)

3

Создатель инструментов

4

Самосовершенствующийся агент (SICA)

Проверка реальностью: Проблемы и риски

Несмотря на впечатляющий прогресс, на пути к полной автономии стоят серьезные препятствия. Способность генерировать код — это лишь часть уравнения. Надежность, безопасность и качество этого кода остаются критическими вызовами.

Разрыв в доверии: Возможности vs. Надежность

Диаграмма иллюстрирует разрыв между высокой способностью LLM генерировать код и более низкими показателями надежности и безопасности этого кода. Например, известный агент Devin показал лишь ~15% успеха в решении реальных инженерных задач.

Путь вперед: Сотрудничество человека и ИИ

Полная, неконтролируемая автономия для сложных задач пока остается целью. Наиболее практичным и безопасным путем является синергия человека и ИИ, где технологии расширяют возможности разработчика, а не заменяют его.

🤖

ИИ-Агент

Автоматизация рутины, генерация кода, динамическое создание инструментов, поиск решений.

+
🧑‍💻

Разработчик

Стратегический надзор, экспертиза, этический контроль, творчество, финальная проверка.

Эффективная и безопасная разработка

Симбиотические отношения, где интеллект человека направляет, проверяет и извлекает выгоду из возможностей ИИ.

Наш подход к разработке решений на базе ИИ

Мы понимаем потенциал LLM и сложности их внедрения. Наш подход основан на строгих принципах, гарантирующих создание инновационных, надежных и безопасных решений.

1

Фокус на бизнес-проблеме

Мы начинаем с анализа ваших задач, чтобы найти ту, где ИИ принесет реальную ценность с минимальными рисками, а не внедряем технологию ради технологии.

2

Модульность и тестируемость

LLM-часть "упаковывается" в изолированный модуль с высоким покрытием тестами. Это обеспечивает стабильность и предсказуемость всей системы.

3

Строгий контроль

Мы минимизируем "степени свободы" LLM и покрываем их тестовыми данными. Это гарантирует предсказуемое качество и возможность планомерного улучшения.

Обсудить ваш проект