Вы готовы к AI-агентам?За последний год я почти перестал следить за AI-рынком. После 2023 уже тошнило от всех пророков апокалипсиса, GPT-wrapper'ов и отсутствия реально интересных юзкейсов, да еще и сомнительного качества работы того же ChatGPT. Однако, с выпуском новых моделей OpenAI я стал более охотно пользоваться чатиком, и теперь GPT-4o мой хороший друг и ассистент.
Ближе к концу 2024 начала активно форситься тема AI-агентов. Сквозь весь мой скепсис я все же решил разобраться, что нам опять сулят, и, кажется, не зря. Пока что сам их не тестировал, но потенциал вижу, и уже руки чешутся попробовать. Если вы были все это время в танке (no pun intended) как и я, то ниже короткий экскурс для вас.
В 2023 LLM добились многого, но всё ещё остались инструментами с ограничениями. Наращивание параметров, выдрачивание промптов, обучение на специфических датасетах и интеграции с внешними данными через
RAG (Retrieval-Augmented Generation), сделало их более привлекательными, но не волшебными. Они всё ещё требуют значительного участия и усилий кожаных мешков, чтобы сделать задачу хотя бы инкрементально эффективнее, чем это получилось бы у человека без AI. Более того, экономика выполнения задачи может ломаться из-за затрат времени и ресурсов на настройку и взаимодействие — если не у вас, то у самой LLM, а потом и у вас, когда придёт счёт за токены или повысится тариф на ваш любимый сервис.
В 2024 году RAG и workflow стали массово внедряться в AI-приложениях. В контексте AI workflow — это автоматизированные процессы, где LLM вытягивают данные из разных источников, обрабатывают их по заданной логике, могут сами себя проверять, а затем передают результат человеку или другой системе через API. Такие воркфлоу уже легко настраиваются с помощью фреймворков вроде LangChain или no-code конструкторов типа
Relevance AI и n8n. А в Claude вообще недавно появилась возможность цепляться к любым внешним сервисам прямо из строки чата через
протокол MCP.
При этом будущее AI-агентов лежит не только в их способности решать процессные задачи, но и в их автономной адаптации и обучении. В своей
статье Anthropic описывает это как переход к системам, где агенты будут файн-тюнить сами себя, минимизируя участие человека. Если это произойдёт, можно ожидать, что джуны и продакты в целом станут не нужны, да и некоторым мидлам стоит напрячься — их задачи могут стать следующей целью для автоматизации. Мечты капиталистов продолжают сбываться.
Ну и напоследок делюсь парой видосиков, где без лишнего яппинга один AI-энтузиаст показывает живые демо создания AI-агентов в выше упомянутом Relevance AI. Например, для
отслеживания и сравнения конкурентов или (почти) полной автоматизации
создания SEO-контента.
В общем, я этой темой заинтересовался и хотел бы воззвать к обмену опытом и знаниями, если вам эта тема так же интересна. Пробовали ли вы уже что-то из агентов? Насколько успешно? Делали ли сами руками? И чо вообще думаете? Пишите в каментах👇