От чат-ботов к автономным ИИ-агентам, ориентированным на решение задач

By Mirko Peters · 2026-08-28

Добро пожаловать обратно в наш цикл материалов о современных корпоративных технологиях! Если вы следите за стремительным развитием искусственного интеллекта в wo…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Добро пожаловать в очередной выпуск нашего цикла о современных корпоративных технологиях! Если вы следите за стремительным развитием искусственного интеллекта на рабочем месте, вы наверняка заметили глубокий структурный сдвиг. Мы быстро уходим от эры пассивных диалоговых чат-ботов, которые просто ждут запроса пользователя и отвечают по жёстким сценариям. Сегодня мы входим в эпоху проактивных автономных ИИ-агентов, ориентированных на решение задач. Организациям уже недостаточно умных генераторов текста: им нужны системы, которые умеют рассуждать, планировать, выполнять сложные многошаговые процессы и бесшовно встраиваться в корпоративные операции. В этом материале мы разберём, что означает этот переход, как устроены такие системы и почему создание безопасных проактивных агентов становится следующим важным рубежом для ИТ и бизнеса.

Главное

• ИИ-агенты автоматизируют задачи и повышают производительность, знаменуя переход от традиционных чат-ботов к проактивным системам.
• Задавайте для ИИ-агента чёткие цели и измеримые результаты, чтобы обеспечить его эффективность и надёжность.
• Используйте качественные и разнородные данные для обучения ИИ-агента, что улучшит его способность к обучению и принятию решений.
• Применяйте модульную архитектуру, разбивающую задачи на части, чтобы ИИ-агента было проще сопровождать и отлаживать.
• Непрерывное тестирование и обратная связь от пользователей необходимы для совершенствования работы ИИ-агента и обеспечения его надёжности.
• Выберите подходящую среду развёртывания, облачную или собственную, в соответствии с вашими операционными потребностями.
• Внедрите практики корпоративного управления, чтобы контролировать работу ИИ-агента и обеспечивать его этичную эксплуатацию.
• Начинайте с небольших ИИ-проектов и постепенно расширяйте их по мере накопления уверенности и опыта работы с технологией.

Обзор ИИ-агентов

Ключевые компоненты

ИИ-агенты представляют собой значительный шаг вперёд в развитии современных программных приложений. Эти интеллектуальные системы работают автономно, реагируя на окружение и предпринимая проактивные действия. Их значимость заключается в способности повышать эффективность и автоматизировать сложные задачи в различных отраслях.

Чтобы лучше понять ИИ-агентов, рассмотрите их основные характеристики:

Переход от традиционных чат-ботов к проактивным ИИ-агентам знаменует поворотный момент в том, как бизнес использует технологии. Традиционные чат-боты часто опираются на заранее заданные сценарии и отвечают только по запросу пользователей. В отличие от них, агентный ИИ умеет понимать контекст, учиться на взаимодействиях и действовать самостоятельно. Это позволяет ему решать сложные задачи без постоянного участия человека.

Вот сравнение этих двух подходов:

Ключевые компоненты эффективного ИИ-агента включают:

1. Возможности планирования: основная функция агента, которая опирается на большие языковые модели и включает декомпозицию задач, саморефлексию, адаптивное обучение и критический анализ, обеспечивая успешное выполнение задач.
2. Использование инструментов: агент должен получать доступ к внешним инструментам и правильно их использовать, например интерпретаторам кода, утилитам веб-поиска, калькуляторам и генераторам изображений, чтобы выполнять запланированные действия.
3. Управление памятью: включает кратковременную память для текущего контекста и долговременную память для поиска исторической информации. Системы памяти позволяют агенту сохранять и использовать информацию для итеративного совершенствования и непрерывности работы.

Эти компоненты работают вместе, создавая систему, которая не только реагирует, но и предвосхищает потребности и проактивно решает проблемы. Такая возможность заметно повышает операционную эффективность и снижает нагрузку на сотрудников, работающих с системой.

Создание ИИ-агентов

Планирование и цели

Когда вы начинаете создавать ИИ-агентов, важно опираться на прочный фундамент. Чёткое планирование и хорошо определённые цели помогают агенту работать надёжно и эффективно. Начните с того, что привяжете назначение агента к измеримым результатам. Это значит, что вы сами определяете, как выглядит успех и как его отслеживать. Например, если вы создаёте агента для управления ИТ-службами (ITSM), вашей целью может быть сокращение времени решения инцидентов на определённый процент.

Каждую возможность агента стоит рассматривать как инструмент с чёткими контрактами. Такой подход помогает управлять сложностью и гарантирует, что каждая часть работает так, как задумано. Написание промптов для агента похоже на создание продуктовой спецификации. Нужно быть точным и ясным, чтобы агент понимал, что делать. Также настройте контекст правильно, чтобы обеспечить надёжное выполнение. Контекст включает информацию, которую агент использует для принятия решений и действий.

Распределение ответственности между бизнес-доменами помогает масштабировать влияние вашего агента. Когда разные команды отвечают за отдельные функции агента, вы можете проще управлять обновлениями и улучшениями. Также нужно масштабировать доступ как к структурированным, так и к неструктурированным данным. Агент лучше всего учится, когда может опираться на разнообразные и богатые источники данных.

Совет: модульная архитектура повышает ясность и возможность повторного использования. Разбивайте задачи агента на более мелкие части, которые могут выполняться параллельно. Это ускоряет выполнение и упрощает отладку.

Данные играют ключевую роль при создании ИИ-агентов. Качественные обучающие данные помогают агенту усваивать точные закономерности и избегать предвзятости. Разнообразные источники данных позволяют агенту улавливать тонкие различия и хорошо обобщать на новые ситуации. Сбалансированные наборы данных повышают справедливость, представляя все категории в равной мере. Единообразное форматирование данных помогает агенту сосредоточиться на изучении взаимосвязей, а не на исправлении ошибок. Включение редких и граничных случаев готовит агента к уверенной работе в непредвиденных ситуациях.

На этапах планирования и рассуждений вас ждут трудности. В таблице ниже перечислены распространённые препятствия и ключевые детали, которые стоит учитывать:

Чтобы создать работающего агента, нужны правильные инструменты для действий. Инструменты действий позволяют агенту взаимодействовать с внешними системами, выполнять задачи и автоматизировать рабочие процессы. Популярные фреймворки и наборы инструментов включают Semantic Kernel, LangChain и AutoGen. Они помогают оркестровать сложные рабочие процессы, управлять памятью и эффективно интегрировать большие языковые модели.

Ниже приведён пошаговый процесс, который поможет вам в создании ИИ-агентов:

1. Чётко определите назначение и границы работы агента.
2. Выберите тип ИИ-агента, подходящий для ваших задач, например разговорный или ориентированный на задачи.
3. Спроектируйте архитектуру с модульными компонентами для планирования, памяти и выполнения.
4. Настройте системы памяти и контекста для хранения состояния и истории.
5. Выберите подходящие модели машинного обучения и большие языковые модели.
6. Создайте или интегрируйте систему поиска для доступа к данным.
7. Реализуйте понимание естественного языка и управление диалогом.
8. Разработайте слои рассуждений и принятия решений.
9. Создайте слои действий и выполнения для выполнения задач.
10. Разверните ИИ-агента, следуя лучшим практикам в области инфраструктуры и MLOps.
11. Обеспечьте безопасность и масштабируйте своего ИИ-агента в соответствии с растущими потребностями.

Следуя этим шагам и уделяя внимание планированию и рассуждениям, вы создаёте прочную основу для агентного ИИ. Эта основа помогает агенту действовать автономно и надёжно, превращая его в агента, который работает в реальных условиях. Создаёте ли вы агента ITSM или другой тип, продуманное планирование и правильные инструменты обеспечат успех.

Внедрение действенного ИИ

Автоматизация задач

Чтобы эффективно внедрить действенный ИИ, нужно сосредоточиться на автоматизации задач. Этот процесс позволяет вашим ИИ-агентам автономно выполнять сложные задачи, повышая эффективность и снижая потребность в участии человека. Интеграция таких фреймворков, как Model Context Protocol (MCP) и Semantic Kernel, играет ключевую роль в этой автоматизации.

MCP служит базовым фреймворком, который обеспечивает бесперебойное взаимодействие между различными инструментами и сервисами. Когда вы проектируете API с расчётом прежде всего на большие языковые модели, вы гарантируете, что инструменты будут легко понятны языковым моделям. Вот несколько ключевых моментов, которые стоит учитывать при интеграции MCP в разработку ИИ-агентов:

• Проектируйте API, в первую очередь ориентируясь на ясность и удобство для языковых моделей.
• Найдите баланс между избыточным и недостаточным описанием инструментов, чтобы избежать путаницы.
• Ограничивайте набор инструментов, доступных каждому агенту, чтобы повысить надёжность и снизить когнитивную нагрузку.
• Подбирайте модель под задачу, чтобы оптимизировать производительность и стоимость.
• Следите за бюджетом токенов, чтобы избежать ненужных расходов.
• Обеспечьте наблюдаемость для отладки и оптимизации.

С другой стороны, Semantic Kernel расширяет возможности вашего ИИ-агента, предоставляя фреймворки для оркестрации, памяти и плагинов. Такая интеграция обеспечивает надёжное выполнение задач и связность с данными. Вот некоторые преимущества использования Semantic Kernel в ваших задачах автоматизации:

• Он позволяет связывать несколько функций в сложные рабочие процессы.
• Он позволяет передавать результаты работы ИИ в бизнес-логику и объединять данные из различных источников.
• Он обеспечивает контекстное понимание для более естественных диалогов.
• Он упрощает оркестрацию навыков для интеграции API и пользовательских навыков.

Используя эти технологии, вы можете эффективно автоматизировать бизнес-операции. Например, ваши ИИ-агенты могут автоматически устранять инциденты, управлять состоянием сервисов и даже откатывать проблемные развёртывания. Такое проактивное управление инцидентами существенно сокращает среднее время восстановления (MTTR) и повышает операционную эффективность.

Измеримые выгоды от использования MCP и Semantic Kernel в проактивном управлении инцидентами весомы. Обратите внимание на следующие целевые показатели:

С этими инструментами вы можете позволить вашим ИИ-агентам обучаться и действовать автономно. Эта возможность превращает их из пассивных помощников в активных участников ваших операций. Внедряя реальную автоматизацию, вы не только упрощаете процессы, но и даёте агентам возможность самостоятельно справляться с задачами.

Тестирование и итерации

Тщательное тестирование ИИ-агента гарантирует, что он работает надёжно и достигает поставленных целей. Нужно проверить, принимает ли агент верные решения, корректно ли использует инструменты и эффективно ли выполняет задачи. Вот несколько эффективных стратегий тестирования агента:

• Семантическая дистанция: Измеряет, насколько близко ответы агента соответствуют ожидаемому смыслу. Это помогает проверить, понимает ли агент задачу.
• Обоснованность (groundedness): Подтверждает, что агент использует правильный контекст при принятии решений. Это предотвращает ошибки, вызванные неверным пониманием.
• Использование инструментов: Проверяет, выбирает ли агент и использует ли он нужные инструменты во время выполнения. Правильное использование инструментов — ключ к успеху автоматизации.
• Автоматические повторные оценки: Запускайте тесты несколько раз, чтобы выявлять случайные сбои и повышать надёжность.
• Объяснение сбоев: Требуйте от агента или LLM-судьи объяснения, почему тест не пройден. Это помогает отлаживать систему и доверять результатам.
• Тестирование самих тестов: Регулярно проверяйте методы тестирования, чтобы они оставались эффективными.
• Локализованные тесты: Запускайте тесты только при необходимости, чтобы экономить время и ресурсы.
• Непрерывное тестирование и валидация: Используйте автоматизированные регрессионные тесты, чтобы отслеживать работу агента во времени и не допускать регрессий.

Оценить агента можно и с помощью важных метрик. Они помогают понять, насколько хорошо ИИ-агент работает в реальных условиях:

Совет: Тестирование ИИ-агента — не разовая задача. Непрерывное тестирование помогает вовремя выявлять новые проблемы и поддерживать высокую эффективность.

Обратная связь от пользователей играет ключевую роль в совершенствовании агента. Когда пользователи взаимодействуют с агентом, они дают сведения, которые помогают уточнять его логику принятия решений и выполнения задач. Например, если агент-рекомендатор предлагает исполнителя, а пользователь предпочитает другого, агент может извлечь урок из этой обратной связи и улучшить будущие рекомендации. Такой итеративный процесс повышает производительность и удовлетворённость пользователей.

В таблице ниже показано, как повторяющиеся циклы обратной связи со временем улучшают производительность агента:

Принимая тестирование и итерации, вы даёте своему ИИ-агенту возможность непрерывно учиться и принимать более взвешенные решения. Такой подход повышает надёжность и эффективность агента и помогает добиться по-настоящему автоматизированных рабочих процессов.

Развёртывание и управление

Развёртывание ИИ-агентов требует тщательного планирования и исполнения. Нужно выбрать подходящую среду для развёртывания — облачную или собственную локальную. У каждого варианта есть свои преимущества и сложности. Например, облачные среды обеспечивают масштабируемость, а собственные решения дают больше контроля над данными.

Вот несколько рекомендаций по эффективному развёртыванию ИИ-агентов:

• Выберите подходящую среду: Решите, что лучше подходит вашим потребностям: облачное или собственное решение.
• Проектируйте с расчётом на масштабирование: Используйте режимы очередей и воркеры для обработки возросшей нагрузки.
• Внедрите версии рабочих процессов для каждой среды: Это позволяет тестировать изменения, не затрагивая рабочую среду.
• Проводите тщательное тестирование: Включите нагрузочное тестирование и тестирование в промежуточной среде, чтобы выявить потенциальные проблемы до запуска в эксплуатацию.
• Грамотно управляйте безопасностью и секретами: Защищайте конфиденциальные данные, чтобы предотвратить несанкционированный доступ.
• Реализуйте обработку ошибок и резервные сценарии: Готовьтесь к непредвиденным сбоям, чтобы сохранять непрерывность сервиса.
• Обеспечьте непрерывный мониторинг: Настройте системы отслеживания производительности и оперативного реагирования на инциденты.
• Планируйте корректный вывод рабочих процессов из эксплуатации: Безопасно выводите устаревших агентов из эксплуатации, чтобы не создавать операционных рисков.

Управление имеет решающее значение при масштабном развёртывании ИИ-агентов. Нужен контроль, чтобы агенты работали этично и эффективно. Вот ключевые аспекты, которые стоит учитывать:

Чтобы обеспечить управление, применяйте такие стратегии, как контроль разработки, тестирование и управление версиями. Регулярные аудиты помогут выявлять предвзятость и проблемы безопасности. Также стоит установить протоколы аутентификации и авторизации для защиты ваших систем.

Совет: Ведите журналирование и аудит, чтобы фиксировать каждое решение и результат. Это поможет анализировать производительность и выявлять неожиданное поведение.

Координируя работу ИИ в разных подразделениях, вы можете повысить согласованность действий и общую эффективность. Рассмотрите платформы ИИ-агентов без кода, которые позволят пользователям без технической подготовки создавать и управлять агентами. Такой подход способствует совместной работе нескольких агентов, when различные агенты бесшовно взаимодействуют друг с другом.

Создание действенных ИИ-агентов включает несколько ключевых шагов. Сначала оцените готовность к ИИ с точки зрения данных, систем и рабочих процессов. Затем уточните владение данными и правила управления ими. После этого выберите подходящий подход к ИИ для ваших задач. Непрерывное обучение необходимо для долгосрочного успеха: оно помогает поддерживать точность, снижать дрейф модели и улучшать принятие решений.

Осваивая разработку ИИ-агентов, помните: важно быть гибкими и готовыми к переменам. Область ИИ развивается очень быстро. Оставайтесь любознательными, продолжайте учиться и используйте доступные ресурсы, чтобы развивать свои навыки. Проактивный подход поможет создавать более эффективных и надёжных ИИ-агентов.

Совет: Начинайте с малого и постепенно расширяйте проекты. Такой подход помогает со временем набраться уверенности и экспертизы.

Часто задаваемые вопросы

Что такое ИИ-агент?

ИИ-агент — это программа, которая может самостоятельно выполнять задачи. Она реагирует на окружение, обучается на основе взаимодействий и предпринимает проактивные действия для достижения конкретных целей.

Как начать создавать ИИ-агента?

Начните с определения назначения и целей агента. Выберите подходящие инструменты и фреймворки, например Semantic Kernel, которые упрощают разработку и интеграцию.

Какую роль играют данные в работе ИИ-агентов?

Данные имеют решающее значение для обучения ИИ-агентов. Качественные и разнообразные наборы данных помогают агентам выявлять точные закономерности и принимать обоснованные решения, повышая их общую эффективность.

Как обеспечить безопасность ИИ-агента?

Внедряйте меры безопасности, такие как управляемые удостоверения и контроль доступа. Регулярные аудиты и журналирование помогут отслеживать действия и предотвращать несанкционированный доступ.

Какие преимущества дают MCP и Semantic Kernel?

Эти технологии обеспечивают бесшовное взаимодействие между инструментами, автоматизируют управление инцидентами и повышают операционную эффективность. Они позволяют агентам действовать самостоятельно, сокращая время реакции.

Как эффективно тестировать ИИ-агента?

Используйте такие метрики, как процент выполнения задач и точность. Проводите непрерывное тестирование и собирайте отзывы пользователей, чтобы улучшать работу агента и качество его решений.

Насколько важно управление (governance) при внедрении ИИ?

Управление обеспечивает этичную и эффективную работу ИИ-агентов. Оно включает мониторинг производительности, управление безопасностью и поддержание соответствия нормативным требованиям.

Могут ли создавать ИИ-агентов пользователи без технической подготовки?

Да! Платформы без кода позволяют пользователям без технической подготовки создавать и управлять ИИ-агентами. Это способствует сотрудничеству и помогает большему числу людей использовать ИИ.

🎧 Послушайте этот выпуск

Хотите понятное объяснение темы Build Secure IT Ops Agents with MCP and Semantic Kernel? В этом выпуске тема разбирается простым языком и показано, почему она важна для Microsoft 365, Azure, Power Platform, безопасности, ИИ и современной работы.

Послушайте этот выпуск, если вы хотите:

• Разобраться в ключевых концепциях темы Build Secure IT Ops Agents with MCP and Semantic Kernel
• Понять, как она вписывается в более широкую экосистему технологий Microsoft
• Узнать, где она может принести практическую пользу вашей организации

Вам также могут понравиться связанные выпуски M365 FM:

• Microsoft Entra Agent ID: безопасная идентификация для ИИ-агентов
• Архитектура MCP для Microsoft Copilot и ИИ-агентов
• Как создать недорогих ИИ-агентов в Microsoft Cloud
• Доверенный семантический слой в Microsoft Fabric: как его построить
• Безопасность ИИ-агентов и Shadow IT в Microsoft 365

Больше практических материалов о технологиях Microsoft на M365 FM.