Светът на изкуствения интелект (AI) се развива бързо, като AI агентите се очертават като централна точка на иновациите. Последните разработки, като стартирането на Github MCP сървъра на Microsoft, представянето на A2A протокола за комуникация между агенти на Google и интегрирането на MCP сървъра на Alipay, предизвикаха широк интерес към потенциала на AI агентите.
Разбиране на AI агентите: Основни компоненти и текущ пейзаж
Въпреки че всеобщо приета дефиниция за AI агент остава неуловима, Лилиан Уенг, бивш изследовател на OpenAI, предлага широко призната перспектива. Уенг постулира, че “планирането”, “паметта” и “използването на инструменти” са ключовите градивни елементи на AI агента.
Текущото състояние на разработката на AI агенти: Ограничено монетизиране и неизползван потенциал
Понастоящем само шепа AI агенти се монетизират независимо, което показва относително ниско проникване на пазара. Повечето агенти са включени в по-широките предложения за услуги на мащабни модели. Самостоятелни предложения като Manus и Devin, които се гордеят с автономни възможности за планиране на задачи, често идват със значителни ограничения. Потребителското изживяване за тези усъвършенствани агенти може да бъде ограничено, което възпрепятства широкото им приемане.
Въпреки това, бъдещето изглежда обещаващо. Тъй като възможностите за разсъждение на големите модели продължават да се подобряват, AI агентите са готови да станат любимци на иновациите в приложенията. Няколко фактора се събират, за да улеснят широкото приемане на AI агенти:
- Експоненциален растеж в контекстните прозорци за обучение на модели: Способността на моделите да обработват огромни количества информация бързо се разширява, съчетано с нарастващото прилагане на техники за обучение с подсилване. Това води до по-сложни и стабилни модели за разсъждение.
- Разрастваща се екосистема: Протоколи като MCP и A2A се развиват бързо, което улеснява агентите да имат достъп и да използват широк набор от инструменти. През ноември 2024 г. Anthropic пусна и с отворен код MCP протокола, целящ да стандартизира как външни данни и инструменти предоставят контекст на моделите.
MCP и A2A: Осигуряване на безпроблемна свързаност за AI агенти
MCP протоколът позволява на AI агентите да се свързват с външни данни и инструменти с лекота, докато A2A улеснява комуникацията между агентите. Докато MCP се фокусира върху свързването на агенти с външни ресурси, а A2A се фокусира върху комуникацията между агенти, и двете функции могат да се припокриват в сложна среда, където инструментите могат да бъдат капсулирани като агенти. Тази здравословна конкуренция е от съществено значение за намаляване на разходите на големите модели за достъп до външни инструменти и улесняване на комуникацията.
Представяне на бъдещето на AI агентите: Ключови траектории на развитие
Еволюцията на AI агентите обещава да отключи нови възможности в различни области. Ето няколко потенциални пътя на развитие:
1. End-to-End функционалност: Елиминиране на необходимостта от дефинирани от човека работни процеси
Много AI агенти, които са налични в момента, са изградени върху платформи като Coze и Dify, изискващи от потребителите да предефинират работни процеси. Това са елементарни агенти, подобни на усъвършенствани форми на prompt engineering. По-напредналите агенти ще бъдат “end-to-end”, способни да завършват задачи автономно от начало до край въз основа на потребителски вход. Тези по-усъвършенствани агенти са много желани и вероятно ще бъдат следващите пробивни AI приложения.
2. Овластяване на роботиката и автономното шофиране
Когато приложим концепцията за AI агенти към въплътената интелигентност, виждаме, че роботите и превозните средства, контролирани от големи модели, също са агенти. В роботиката основното препятствие не е “малкия мозък”, отговорен за физическите действия, а по-скоро “мозъкът”, който решава какви действия да предприеме. Именно тук AI агентите могат да играят критична роля.
3. Насърчаване на комуникацията между агенти и AI-Native мрежи с DID и други технологии
В бъдеще AI агентите трябва да могат да комуникират, да се самоорганизират и да преговарят помежду си, създавайки по-ефективна и рентабилна мрежа за сътрудничество от настоящия интернет. Китайската общност на разработчиците разработва протоколи като ANP, целящи да станат HTTP протокол за ерата на Agent internet. Технологии като Decentralized Identity (DID) могат да се използват за удостоверяване на агенти.
Инвестиционни възможности: Нарастващото търсене на мощност за разсъждение
Пазарът изрази опасения относно устойчивостта на търсенето на изчислителна мощност на AI поради ограничените данни за обучение и наближаващите граници на предварително обученото Scaling Law. Въпреки това, AI агентите ще отключат търсенето на повече мощност за разсъждение. Различни организации активно разработват агенти и конкурентният пейзаж все още се развива. Изчислителната мощност, необходима на агент за изпълнение на задачи, с дългия си контекстен прозорец и непрекъсната адаптация въз основа на промените в околната среда, е много по-голяма от тази, необходима за прости големи текстови отговори на модела.
Бързото развитие на AI агентите е готово да създаде скок в търсенето на изчислителна мощност за разсъждение. Виждаме значителни възможности в:
- Производители на компютърни чипове: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era и Cambrian.
- Компании за разработка на основни протоколи: Google (A2A протокол).
- Доставчици на услуги за изчисления в облак: Alibaba и Tencent.
- Производители на големи модели: Alibaba и ByteDance.
Потенциални рискове
- Липса на стабилна платформа за разпространение на MCP: Екосистемата на MCP в момента няма централизирана платформа за разпространение. Пазарът изисква облачни платформи и други доставчици да запълнят тази празнина.
- По-бавно от очакваното развитие на технологията за големи модели: Големите модели продължават да се сблъскват със значителни предизвикателства в контекстните прозорци и халюцинациите.
- По-бавно от очакваното комерсиализиране на агентите: Въпреки че AI агентите са обявили такси, ситуацията с таксуването им не е публична и устойчивостта на техния бизнес модел е под въпрос.
Задълбочено гмуркане в AI агентите: Разкриване на потенциала на MCP и A2A протоколите
Възходът на AI агентите означава смяна на парадигмата в начина, по който взаимодействаме с технологиите. Тези интелигентни единици са проектирани да изпълняват задачи автономно, да се учат от своя опит и да се адаптират към променящите се среди. Появата на протоколи като MCP (Model-Context-Protocol) и A2A (Agent-to-Agent) допълнително ускорява развитието и внедряването на AI агенти. Нека се задълбочим в тези концепции и да проучим техните последици.
Същността на AI агента: Отвъд прости чатботове
Докато чатботове като ChatGPT завладяха въображението на обществеността, AI агентите представляват по-напреднала форма на AI. Потребителите очакват тези агенти не само да отговарят на изрични заявки, но и проактивно да разбират техните нужди, да разбиват сложни задачи и дори да доставят завършени проекти. Това налага по-високо ниво на автономност и интелигентност.
Ключови компоненти на AI агента: Планиране, памет и използване на инструменти
Както Лилиан Уенг формулира, основните компоненти на AI агента са планиране, памет и използване на инструменти.
- Планиране: Това включва способността да се разлагат сложни задачи на по-малки, управляеми стъпки и да се разсъждава върху напредъка, постигнат към постигане на желания резултат.
- Памет: AI агентите се нуждаят както от краткосрочна, така и от дългосрочна памет, за да запазят информация за минали взаимодействия, да се учат от своя опит и да се адаптират към променящите се обстоятелства.
- Използване на инструменти: Способността за достъп и използване на външни инструменти, като търсачки и API, е от решаващо значение за AI агентите за събиране на информация, извършване на действия и взаимодействие с реалния свят.
Узряващият AI пейзаж на агентите: От изследователски проекти до монетизирани услуги
Първоначално AI агентските проекти бяха предимно ориентирани към изследвания, с цел да се проучи потенциалът на AI в различни области. Въпреки това, тъй като технологията узрява, виждаме преминаване към комерсиализация.
Появата на монетизирани AI агентски услуги
Много компании сега интегрират AI агенти в своите съществуващи предложения за услуги, често като част от премиум абонаментни пакети. Например, моделът Gemini на Google предлага функция Deep Research за платени потребители, позволявайки им да използват силата на AI за провеждане на задълбочени изследвания и генериране на отчети.
Ограничения и възможности за подобрение
Въпреки постигнатия напредък, AI агентите все още са изправени пред ограничения. Много от настоящите предложения са ограничени по отношение на използване и функционалност, което ограничава тяхната привлекателност за по-широка аудитория. Въпреки това, тези ограничения също представляват възможности за по-нататъшни иновации и развитие.
Ролята на контекстните прозорци, обучението с подсилване и моделите за разсъждение
Няколко фактора допринесоха за последните постижения в AI агентската технология.
Силата на големите контекстни прозорци
AI агентите разчитат до голяма степен на паметта за съхранение и обработка на информация. Увеличаващият се размер на контекстните прозорци в големите модели позволи на агентите да запазят повече информация и да изпълняват по-сложни задачи.
Обучение с подсилване: Обучаване на агенти да вземат оптимални решения
Техниките за обучение с подсилване се оказаха особено ефективни при обучението на AI агенти да изпълняват задачи, които могат да бъдат обективно оценени, като генериране на код и решаване на математически проблеми.
Напредъкът на моделите за разсъждение
AI агентите по същество са приложения на модели за разсъждение. Разработването на по-сложни модели за разсъждение, като Chain of Thought (CoT) на OpenAI, проправи пътя за по-способни и интелигентни агенти.
Значението на MCP и A2A протоколите
Появата на стандартизирани комуникационни протоколи е от решаващо значение за улесняване на развитието и внедряването на AI агенти.
MCP: Опростяване на интеграцията с външни данни и инструменти
MCP протоколът цели да стандартизира начина, по който AI моделите имат достъп и използват външни данни и инструменти. Това намалява сложността и цената на интегрирането на агенти с различни услуги.
A2A: Активиране на комуникация между AI агенти
A2A протоколът улеснява комуникацията и сътрудничеството между AI агенти. Това отваря нови възможности за създаване на сложни, разпределени AI системи.
Бъдещето на AI агентите: Свят на интелигентни асистенти
Разработването на AI агенти е все още в ранен етап, но потенциалът е огромен. В бъдеще можем да очакваме да видим AI агенти, които са способни да изпълняват широк спектър от задачи автономно, да се учат от своя опит и да се адаптират към променящите се обстоятелства. Тези интелигентни асистенти ще революционизират начина, по който взаимодействаме с технологиите и ще трансформират различни аспекти от живота ни.
Предизвикателства и съображения
Тъй като AI агентите стават по-разпространени, е важно да се обърне внимание на потенциалните предизвикателства и опасения.
- Етични съображения: AI агентите трябва да бъдат разработвани и внедрявани по отговорен и етичен начин, като се гарантира, че те не увековечават пристрастия или дискриминират определени групи.
- Рискове за сигурността: AI агентите могат да бъдат уязвими на заплахи за сигурността, като хакване и пробиви на данни. От решаващо значение е да се прилагат стабилни мерки за сигурност за защита на тези системи.
- Заместване на работни места: Възможностите за автоматизация на AI агентите могат да доведат до заместване на работни места в определени индустрии. Важно е да се подготвим за тези промени и да предоставим подкрепа на засегнатите работници.