Potion of Intelligence
В этом году главная тема в ИИ звучащая из каждого утюга — «агенты». Под этим словом все подразумевают что-то своё, но поскольку тема очень «модная», все хотят чтобы свой «ИИ-агент» у них обязательно был. Формально агент — это сущность, которая умеет выполнять задачи «под ключ». Чтобы помочь читателям разобраться что вообще есть на рынке, проще всего разбить агентов на 3 больших блока.
Первый блок это n8n (читается nodemation, то есть ноудмэйшн), make и подобные системы для автоматизации бизнес-процессов. Если грубо, то это система из нескольких сущностей, в центре которой сидит всё тот же ChatGPT (или аналоги), к которому прикручены вспомогательные инструменты, а также входы и выходы. Представьте, например, ChatGPT который интегрирован с Google Sheets и с Instagram. Каждый раз когда кто-то пишет вам в Instagram, сообщение перехватывается и передается ChatGPT, которому уже даны предварительные инструкции как отвечать и как обрабатывать входящие запросы. Например, он выясняет кто и зачем вам писал и потом сам идёт в Google Sheets и делает соответствующую запись: имя, фамилия, и что человеку было нужно. n8n позволяет из готовых строительных кирпичиков собирать довольно сложные и длинные цепочки процедур.
Таких агентов довольно легко делать, но всё же это требует инвестиций времени и сил в освоение инструментов (того же n8n). Кроме того, их нужно хостить на сервере (расходы на аренду), а за каждый запрос в ChatGPT нужно платить. То есть нужен бюджет на то, чтобы такого агента поднять и бюджет непосредственно на его работу. На рынке сегодня очень много специалистов собирающих подобные решения. Насколько они полезны для бизнеса зависит от того, насколько сам бизнес готов работать с ними. Грубо говоря, если агент будет делать 50% предварительной работы, производительность компании будет зависеть от того, как сотрудники будут обрабатывать оставшиеся 50%. Но по мере того как ChatGPT «умнеет», подобные системы будут работать всё лучше.
Второй блок это агенты-программисты (Cursor, Claude Code, и т.п). В основном эта тема актуальна для самих программистов. Грубо говоря, если раньше нейросети могли генерировать куски кода, которые нужно было руками копировать и вставлять в свой проект, теперь они дописывают код непосредственно в проекте, а иногда даже сами тестируют его и переписывают основываясь на результатах тестов. Но чем более высокоуровневую задачу даёшь таким агентам, тем хуже они с ней справляются, однако прогресс идёт на всех уровнях. Некоторым ИИ-агентам уже сегодня можно дать задачу самого верхнего уровня: «сделай сайт» или сделай «мобильное приложение». Другие словами, уже предпринимаются честные попытки полностью заменить программистов. Но результаты пока настолько плохие, что пока нет даже консенсуса среди самих программистов: эффективнее ли в принципе работается с агентами.
Третий блок это агенты которые умеют пользоваться браузером или даже компьютером. Например, Manus или ChatGPT Operator. Это очень перспективное направление, поскольку такой агент может воспроизводить работу человека как есть. Заходит на сайты, «руками» скроллит страницу, вбивает текст в формы, и т. п. Лично у меня, например, для таких агентов всегда нашлась бы работа. Например, обходить сайты и собирать с них нужную информацию (комментарии, профили, и т.п.) — такую, которую сами сайты «оптом» не предоставляют. Либо ты пишешь «обходчик» руками — и от таких автоматизированных обходчиков у всех крупных платформ стоит довольно надёжная защита. Либо ты запускаешь агента, деятельность которого извне неотличима от деятельности человека.
На практике, к сожалению, пока они очень плохо работают. Manus, например, не справился даже с вводом текста в Гугл-таблицу, которую я для него создал. И в целом, работает медленно и жрёт очень много токенов. Направление однозначно перспективное, но пока — увы.
3 · 501 ·