AI-агенты vs AI-ассистенты: стратегия победы на ML-хакатонах

Представьте команду незаметных, но крайне эффективных помощников. Одни постоянно мониторят состояние систем, другие помогают сотрудникам, подсказывают решения и предугадывают действия. Это не вступление к научно-фантастической утопии, а современная реальность, достижимая с помощью AI-ассистентов и AI-агентов.  

В этой статье мы заглянем «под капот» этих технологий: разберемся, как они работают, чем отличаются друг от друга и как их можно использовать для создания решений на ML-соревнованиях. 

Прямо сейчас заканчивается регистрация IT_ONE Cup. ML Challenge. На соревновании предстоит создать AI-ассистента, который будет помогать в работе дизайнерам, системным и бизнес-аналитикам. Советы в статье позволят подготовить уникальное решение и победить. 

Успей зарегистрироваться до 13 апреля.

Что такое AI-агенты?

AI-агенты – это приложения, которые используют большие языковые модели (LLM) для автономного выполнения конкретных задач: от ответов на исследовательские вопросы до управления внутренними сервисами. Они помогают там, где требуется сложное принятие решений и адаптивность.

По данным платформы для разработки ИИ-приложений Galileo, компании активно внедряют AI-агентов:

• 10% организаций уже используют их.
• Более половины планируют начать применять к 2025 году.
• 82% планируют интегрировать их в течение следующих трех лет.

Пример работы AI-агента

Представим себя в роли техлида, который хочет повысить эффективность команды разработчиков. Изучив процессы в компании, мы приходим к выводу, что одно из узких мест – это огромное количество времени, которое тратят специалисты на поиск информации в документации. Например, они могут забыть о специфических требованиях внутренней библиотеки или упустить важные шаги при интеграции API.

Вместо того чтобы полагаться на ручной поиск или исправление ошибок после их возникновения, вы внедряете AI-агента, который работает автономно и незаметно, помогая разработчикам в реальном времени. Вот как это происходит: 

• Мониторинг. Разработчик пишет код и использует один из методов из внутренней библиотеки. AI-агент анализирует процесс написания кода в фоновом режиме и проверяет, насколько результат соответствует документации. 
• Детекция потенциальной проблемы. Агент обнаруживает, что разработчик не указал в передаваемых данных обязательный параметр, который влияет на быстродействие API.
• Автоматическое предложение решения. AI-агент предлагает исправление прямо в IDE. При этом запрос на изменение со стороны разработчика не нужен – ему остается только принять или отклонить предложенные изменения. 

Возможности AI-агентов не ограничиваются проверкой текста в редакторе. Такая система способна анализировать новый код перед коммитом, определять использование устаревших методов или несоответствие кода стандартам программирования, а также автоматически создавать задачи в баг-трекерах. ИИ может автоматизировать процессы и для других специалистов:

• Системный аналитик. AI-агент генерирует подсказки при написании документации, предлагает шаблоны, проверяет соответствие требованиям.
• Тестировщик. Приложение анализирует код и автоматически создает набор тестовых сценариев для новых функций. 
• DevOps-инженер. ИИ помогает мониторить состояние инфраструктуры, предупреждает о потенциальных сбоях и автоматически масштабирует ресурсы при повышенной нагрузке.
• Менеджер проекта. AI-агент может подсказывать оптимальные сроки для завершения задач на основе исторических данных, отслеживать прогресс команды, обновлять статусы.
• UI/UX-дизайнер. ИИ способен анализировать поведение пользователей на сайте и предлагать варианты улучшения интерфейса. 

Ключевые особенности AI-агентов

Автономность. Главная характеристика любого AI-агента – слабая привязка к действиям пользователей. Он действует сам, без постоянного вмешательства человека. Чаще всего влияние разработчика ограничивается описанием правил, области работы и доступных данных. Пример решаемых задач:

• Управление системами освещения, отопления или трафиком в реальном времени без участия оператора.
• Анализ текста в редакторе и предложение исправлений и улучшений без прямого запроса от пользователя. 

Обучаемость. Агент может повышать свою эффективность, получая доступ к новым данным. Функция может быть реализована через машинное обучение, глубокое обучение или другие методы. Где применяется: 

• Учет ранее написанного кода для повышения точности предсказания и генерации. 
• Рекомендательные системы, запоминающие выбор пользователя. 

Адаптивность. Агенты способны менять свое поведение в зависимости от изменений в окружающей среде или входных данных. Коррекция действий направлена на увеличение точности и гибкости в принятии решений. Примеры:

• Масштабирование вычислительной мощности при высокой или низкой нагрузке. 
• Изменения плана действий на основе обратной связи или новой информации. 

Интеграция с внешними системами. AI-агенты работают на основе сведений, полученных извне: баз данных, API, IoT-датчиков или облачных сервисов. Как это работает:

• Интеграция с репозиторием для автоматического внесения изменений в код и обновления документации.
• Подключение к хранилищу данных для формирования отчетов и анализа информации. 

Работа в реальном времени. Агент принимает и обрабатывает данные без задержек. Это обеспечивает пользователю доступ к релевантным сведениям и быстрое реагирование на изменения. Примеры: 

• Агент анализирует логи сервера в реальном времени и предупреждает о потенциальных сбоях.
• Агент отслеживает поведение пользователей на сайте и фиксирует, с какими проблемами они сталкиваются и на каких этапах покидают веб-ресурс.

Типы AI-агентов

Каждому агенту присущи все вышеперечисленные особенности, но в разных пропорциях. Комбинация характеристик и преобладающих черт определяет тип агента и его область применения. 

Например: 

• Агенты с высокой автономностью и адаптивностью идеально подходят для управления сложными системами. 
• Агенты с акцентом на обучаемость и интеграцию – для анализа больших данных.

В зависимости от преобладания тех или иных характеристик можно выделить 9 основных типов AI-агентов: 

• Fixed Automation. Отличается отсутствием интеллекта и предсказуемым поведением, поэтому отлично подходит для повторяющихся задач и структурирования данных. Примеры: email-автоответчики, базовые скрипты, автоматизация рутины. 
• LLM-Enhanced. Понимает контекст, но ограничен правилами, не способен сохранять состояние и принимать сложные решения. Может применяться для задач, ошибки при выполнении которых не несут критических последствий: например, фильтрации почты, модерации контента или маршрутизации тикетов саппорта. 
• ReAct. Сочетает способность к рассуждению (reasoning) и выполнению действий (action). Способен выполнять многоэтапные задачи и динамически анализировать проблемы. На основе ReAct-агентов работают планировщики путешествий, инструменты управления проектами, роботы первой линии техподдержки. 
• ReAct + RAG. Такая система имеет доступ к внешним источникам данным, которые обрабатывает в реальном времени. Агент может извлекать информацию из больших объемов информации: документации, научных статей, баз знании или интернета. Подходит для исследовательских инструментов, создания продвинутых помощников. 
• Tool-Enhanced. ИИ-агенты для выполнения сложных задач. Эти агенты отличаются высокой степенью автоматизации и способны работать в многозадачных средах, взаимодействовать с разными системами или программами. Они применяются для задач, которые невозможно решить с помощью одного инструмента или единой модели: генерация кода, анализ данных, автоматизация DevOps.
• Self-Reflecting. Способны анализировать свои действия, оценивать их эффективность и корректировать свою работу. Агент может представлять четкие объяснения решений, обучаться на ошибках и предоставлять отчеты. Особенно полезны в сценариях, где важны прозрачность и постоянное улучшение: обучающие приложения, самопроверяемые системы, работающие без участия человека.
• Memory-Enhanced. Обладают долговременной памятью и способностью к персонализации. Эти агенты запоминают предыдущие взаимодействия с пользователями и учатся на основе прошлого опыта. Идеальный выбор для задач, где необходим индивидуальный подход: управление проектами, персонализированные помощники, запоминающие выбор пользователя. 
• Environment Controllers. Агенты для контроля сложных систем, которые умеют управлять средой: изменять параметры и реагировать на обратную связь. Отличаются высокой автономностью и динамичной адаптацией. Чаще всего применяются в робототехнике, промышленных системах и IoT-устройствах.  
• Self-Learning. Самообучающиеся агенты, которые поддерживают автономное обучение без вмешательства человека, например, алгоритм, который учится прогнозировать спрос на товары или колебания финансового рынка. Им свойственно эволюционное поведение и повышение точности по мере накопления данных. 

Агент или ассистент

На первый взгляд, ИИ-ассистент – полная противоположность AI-агента. Он интерактивен, с ним можно «поговорить» голосом или текстом, но не способен работать автономно и незаметно – требуется контроль человека. 

Такое впечатление может сложиться из-за того, что виртуальные помощники предназначены для прямого контакта с пользователем. Они помогают выполнять повседневные задачи, ищут информацию, отвечают на вопросы. «Внутри» ассистенты работают на базе той же технологии, но предоставляют при этом удобные способы контакта. 

Например, голосовой помощник «Алиса», подобно агентам, использует механизмы автономного принятия решений и доступ к внешним данным. Однако ее задачи намеренно ограничены: ассистент выполняет только те действия, которые запрашивает пользователь, и не проявляет такой же высокий уровень автономности, как полноценный агент. «Алиса» не включит музыку, пока не получит запрос, даже если ситуация будет самой подходящей. 

Поэтому ИИ-ассистенты — это надстройка над системой, работающей на базе AI-агентов, которая предоставляет удобный интерфейс для взаимодействия с пользователем. Вот как они устроены:

1. Система ввода ИИ-помощника принимает команду в виде голосового или текстового сообщения. Например, разработчик говорит: «Проверь код из последнего коммита на наличие ошибок». 
2. Агент анализирует запрос и незаметно для пользователя обращается к внешним данным: собственной базе знаний, окружающей среде, подключенному репозиторию и т.д. В текущем примере система найдет последний коммит в Git-репозитории, изучит его с помощью инструментов статического анализа (например, SonarQube) и выявит потенциальные проблемы.
3. Агент формирует ответ или выполняет задачу. В данном случае обнаруживает ошибки или уязвимости и генерирует рекомендации по исправлению. 
4. Система вывода AI-ассистента передает результат пользователю. Ответ может быть представлен в виде текстового сообщения в чате, уведомления в IDE или даже голосового отчета.
5. Обратная связь и адаптация. Агент может продолжать работать в автономном режиме и анализировать действия пользователя в редакторе кода, чтобы на следующий запрос дать более точный ответ. 

Особенности AI-ассистентов

Появление интерфейса для пользовательского взаимодействия вносит свои коррективы в работу ИИ-системы. Она приобретает качества, которые отличают ее от обычного агента:

1. Интерактивность. Помощник действует на основе диалога или прямой команды. Базовые функции, например, анализ кода или доступ к репозиторию, выполняются агентом «в фоне», но сам процесс взаимодействия контролируется пользователем через интерфейс.
2. Ограниченная автономность. Ассистент выполняет только те задачи, которые явно указаны в запросе. Например, получив команду «добавь задачу в бэклог», ассистент не будет назначать ее на исполнителя или менять приоритеты. Такое поведение сделано намерено, чтобы избежать ошибочных действий и сохранить контроль над результатом.
3. Фокус на удобстве. Интерфейс помощника должен быть понятен пользователю. Даже если речь идет о технически сложных задачах, таких как управление DevOps-процессами, команды принимаются в виде простого текста или голоса, а не через консольные скрипты. 

Отдельным пунктом стоит интерфейс.  Если агент может позволить себе кратко информировать пользователя о статусе процесса и не ожидать обратной реакции, то ассистенту необходима удобная форма для коммуникации. Каким может быть процесс взаимодействия с ИИ-помощником:

• Текстовый ввод.  Простой и универсальный способ общения через промпты. Подходит для чат-ботов или интеграции в приложения. 
• Голосовой ввод. Удобен для быстрых команд или работы «на ходу». Позволяет формулировать запросы естественным языком, что особенно полезно для нетехнических пользователей. 
• Визуальные элементы. Графики, кнопки и схемы действий делают взаимодействие более интуитивным. Например, помощник может показать готовый макет или диаграмму, которую можно отредактировать. 
• Мультиформатный вывод. Ассистент может комбинировать текст, изображения и даже видео для объяснения результатов или презентации рекомендаций.

Сфера применения AI-ассистентов

Простой ответ на вопрос о том, когда нужны агенты, а когда ассистенты, звучит так:

• Агенты – для сложных, автономных задач, не требующих человеческого контроля: управление производственными процессами, анализ больших данных, автоматизация DevOps.  
• Ассистенты – для удобства пользователя в рутинных повседневных задачах, где важна простота взаимодействия: голосовые помощники, чат-боты для поддержки клиентов, планировщики задач.

Но такой подход к проектированию ИИ-систем – заметное упрощение. И помощники, и агенты не изолированы друг от друга: 

• Ассистенты используют агентов для анализа данных или выполнения сложных задач.
• Агенты могут включать функции ассистентов. Например, автономная система может предоставлять пользователю удобный интерфейс для мониторинга процессов или внесения новых данных.

Поэтому наилучшего результата можно достичь, если совмещать в одном продукте функции ИИ-помощника и AI-агента. Такой подход позволит создать комплексную систему, которая охватит все потребности пользователя:

1. Автономные процессы агентов помогут отслеживать изменения, реагировать на новые данные и обучаться. 
2. Интерактивные функции ассистента позволят в любой момент обратиться за помощью, уточнить данные, задать новый контекст задачи. 

Создай AI-ассистента на IT_ONE Cup. ML Challenge

Разберем отличия агентов и ассистентов на примере соревнования IT_ONE Cup. ML Challenge от IT_ONE и Sk FinTech Hub. Понимание особенностей каждого компонента ИИ-системы – ключ к созданию уникального проекта, который впечатлит жюри и позволит выиграть 1 500 000 рублей, заняв призовое место в одном из треков. 

Регистрация открыта до 13 апреля.

Динамические контекстные подсказки для системного аналитика

Необходимо разработать систему автодополнения текста для системных аналитиков, которая помогает писать документацию к программным продуктам и требованиям на этапе их разработки.

• Решение использует базу документации для дообучения моделей LLM и построения RAG-системы.
• Система отслеживает статистику принятых предложений и оптимизирует рекомендации.
• Предусмотрена поддержка голосового ввода с автоматическим преобразованием в структурированные текстовые требования.

Как AI-агенты могут быть реализованы:

1. Обработка базы документации. Задача, требующая анализа больших объемов данных. Агент может работать в фоновом режиме и актуализировать базу знаний.
2. Оптимизация рекомендаций. Агент анализирует, какие предложения принимаются чаще, обучается на этих данных и улучшает качество подсказок. 

Задачи для AI-ассистентов:  

1. Отображение контекстных подсказок. Варианты завершения текста – это прямое взаимодействие с пользователем.
2. Поддержка голосового ввода. Ассистент принимает голосовые команды, преобразует их в текст и помогает структурировать требования.

AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований

Необходимо разработать сервис, который вносит правки в существующую веб-страницу. Решение должно:

• Проанализировать данный сайт или веб-страницу.
• Применить предложенные пользователем правки.
• Выдать работающий в браузере веб-сайт или веб-страницу.

Как AI-агенты могут быть реализованы:

1. Анализ веб-страниц. Агент автоматически исследует структуру, стили и код страницы, чтобы понять, как модифицировать исходник.
2. Применение исправлений. После запроса на изменение агент автоматически модифицирует соответствующие файлы, учитывает оптимизацию производительности, проверяет совместимость с браузерами.

Задачи для AI-ассистентов:           

1. Обработка требований и их интерпретация. Ассистент взаимодействует с пользователем, чтобы понять, какие правки нужно внести.
2. Выдача готового результата. Ассистент демонстрирует обновленную страницу и объясняет, какие изменения внес в макет. 

Система визуализации BPMN-диаграмм

Необходимо разработать сервис, который поможет аналитикам формировать диаграммы процессов:

• Аналитик описывает процесс голосом.
• Система генерирует диаграмму и отображает ее аналитику.
• Система в режиме чата с аналитиком вносит правки в диаграмму.

Как AI-агенты могут быть реализованы:

1. Генерация диаграмм. Задача, требующая обработки данных и логического вывода на основе правил, шаблонов и описаний процессов.
2. Анализ и оптимизация диаграмм. Агент проверяет корректность графика, выявляет ошибки и предлагает улучшения.

Задачи для AI-ассистентов:    

1. Голосовое управление. Помощнику необходимо распознать речь и преобразовать ее в текст. 
2. Обработка требований. Ассистент взаимодействует с аналитиком через чат и принимает запросы на правки.

Почему стоит участвовать: 

1. Призовой фонд разделят 9 победителей: по три в каждом треке. 
2. Работа с современными технологиями и стандартами: LLM, NLP, RAG, MCP. 
3. Разработка полезного AI-ассистента под руководством экспертов отрасли Sk FinTech Hub и IT_ONE.

О компании IT_ONE

Соревнование IT_ONE Cup. ML Challenge проводит постоянный организатор IT-мероприятий – компания IT_ONE. В 2024 году хакатон «IT_ONE Cup. Базы данных» одержал победу в первой национальной премии «Хакатоны России» в номинации «Лучший чемпионат в формате PvP-сражения».

Помимо организации соревнований, IT_ONE разрабатывает программное обеспечение для российского бизнеса на современном стеке технологий. Основные направления работы компании:

• FinTech.
• Проекты для коммерческих компаний.
• Собственные проекты.

За 4 года IT_ONE значительно расширила свои масштабы – число сотрудников возросло с 200 человек до 3 000. 

Регистрация на IT_ONE Cup. ML Challenge открыта до 13 апреля.

AI-агенты и AI-ассистенты в вопросах и ответах