Понимание архитектуры агентного ИИ: от ИИ-системы к агентному ИИ

By Mirko Peters · 2026-02-12 · Updated 2026-07-18

Разберитесь в архитектуре агентного ИИ, включая модели, инструменты, память, оркестрацию, RAG, оценку, безопасность и человеческое управление.

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

Добро пожаловать в разбор архитектуры агентного ИИ. В этой статье мы рассмотрим фундаментальные концепции, которые лежат в основе перехода от традиционных ИИ-систем к сложным системам агентного ИИ term. Мы объясним, почему важна архитектура ИИ, проследим эволюцию ИИ-систем и в итоге определим, что такое агентный ИИ. Понимание этих элементов необходимо всем, кто хочет создавать, внедрять или просто понимать преобразующий потенциал агентного ИИ в современных ИИ-приложениях.

Введение в агентный ИИ

Определение агентного ИИ

Агентный ИИ представляет собой смену парадигмы по сравнению с традиционным ИИ: в центре внимания — создание автономных ИИ-агентов, способных самостоятельно принимать решения и действовать. В отличие от традиционных ИИ-систем, которые выполняют конкретные задачи на основе заранее заданных правил, системы агентного ИИ созданы для взаимодействия с внешними системами, обучения и динамической адаптации term. Агентная система — это система, ориентированная на цели, в которой ИИ-агенты автономно воспринимают окружение, принимают решения и выполняют действия для достижения конкретных задач. Именно эта автономность отличает агентный ИИ от систем на основе правил и от традиционных развёртываний ИИ-моделей. Ключ к пониманию агентного ИИ — осознание его способности к автономному поведению внутри сложных экосистем.

Значение архитектуры ИИ

Архитектура ИИ имеет первостепенное значение для эффективности, масштабируемости и безопасности любой ИИ-системы. Эффективная архитектура ИИ задаёт план того, как взаимодействуют различные компоненты ИИ-платформы, включая ИИ-модель, систему памяти и уровни принятия решений term. Продуманная архитектура учитывает такие ключевые аспекты, как задержка, оптимизация затрат и соответствие требованиям, обеспечивая одновременно эффективность и устойчивость ИИ-решений. Кроме того, архитектура ИИ поддерживает оркестрацию ИИ-агентов — будь то система с одним агентом или более сложная мультиагентная система. Поэтому надёжная архитектура ИИ необходима для успешных ИИ-приложений.

Эволюция ИИ-систем

Эволюция ИИ-систем прошла путь от простых систем на основе правил до сложных автономных систем, работающих на базе машинного и глубокого обучения. Традиционные ИИ-системы часто были статичными и требовали ручных обновлений для адаптации к меняющимся условиям. Однако появление генеративного ИИ и продвинутых алгоритмов позволило создавать системы агентного ИИ, которые демонстрируют динамическое поведение и автономное принятие решений. Эта эволюция предполагает переход к ИИ-агентам, которые способны учиться на опыте, оптимизировать свои действия на основе обратной связи и взаимодействовать с окружением в реальном времени. Понимание этого процесса необходимо, чтобы оценить значение архитектуры агентного ИИ в современной разработке ИИ.

Компоненты архитектуры агентного ИИ

Ключевые компоненты ИИ-системы

Вот несколько ключевых компонентов, которые лежат в основе любой ИИ-системы. К ним относятся term:

• ИИ-модель, часто модель машинного или глубокого обучения, которая служит движком для принятия решений.
• Надёжная система памяти для хранения и извлечения информации, обеспечивающая обучение и адаптацию.

Понимание этих компонентов необходимо всем, кто стремится проектировать или создавать приложения на основе агентного ИИ.

Уровни в архитектуре агентного ИИ

Архитектура агентного ИИ часто включает несколько уровней, каждый из которых выполняет отдельную функцию в работе агента. Эти уровни обычно включают такие функции, как term:

• Восприятие, которое позволяет ИИ-агенту взаимодействовать с внешними системами и воспринимать окружение.
• Принятие решений, при котором агент использует собранную информацию, чтобы сформулировать действия на основе заранее заданных политик и целей.
• Исполнение, которое переводит эти решения в конкретные действия в окружении.
• Наблюдаемость и безопасность, которые имеют решающее значение для мониторинга поведения агента и обеспечения его работы в заданных рамках.

Каждый из этих уровней необходимо тщательно проектировать, чтобы агентная система работала так, как задумано, и соответствовала применимым нормативным требованиям.

Системы с несколькими агентами: объяснение

Системы с несколькими агентами представляют собой сложное, но мощное расширение агентного ИИ: в них несколько ИИ-агентов взаимодействуют и сотрудничают для достижения общих или индивидуальных целей. В такой системе агенты должны согласовывать свои действия, вести переговоры, а иногда и конкурировать друг с другом, что требует продвинутых протоколов взаимодействия и алгоритмов принятия решений. Архитектура агентного ИИ в таких системах часто включает оркестратор, который управляет взаимодействием агентов и обеспечивает эффективное распределение ресурсов. Понимание того, как работают эти системы, необходимо для таких применений, как распределённые системы, совместная робототехника и масштабное моделирование, и показывает эволюцию от систем с одним агентом к более сложным автономным системам.

Создание системы агентного ИИ

Внедрение агентной архитектуры

Чтобы эффективно внедрить агентную архитектуру, начните с понимания её основных компонентов. Архитектура агентного ИИ должна поддерживать динамичную природу автономных ИИ-агентов. Это требует тщательного продумывания того, как ИИ-агент будет взаимодействовать с внешними системами, принимать решения и выполнять действия. Выбор платформы ИИ также имеет решающее значение. Будь то облачная платформа ИИ или локальная агентная система, убедитесь, что архитектура масштабируема, безопасна и соответствует вашим политикам. Для этого потребуется надёжная система памяти.

Процессы принятия решений в ИИ-агентах

Принятие решений в ИИ-агентах — многоуровневый процесс, который опирается на продвинутые алгоритмы и модели ИИ. ИИ-агент использует уровень восприятия, чтобы собирать информацию из окружающей среды, которая затем поступает на уровень принятия решений. Здесь применяются политики и системы, ориентированные на цели, чтобы определить наилучший план действий. Для навигации по сложным пространствам решений часто используются методы оптимизации, такие как программирование с ограничениями и алгоритмы поиска по дереву. Понимание принятия решений в агентном ИИ предполагает изучение этих алгоритмов и того, как они способствуют автономному поведению.

Оркестрация компонентов ИИ

Оркестрация — основа любой системы агентного ИИ, которая обеспечивает бесшовную работу всех её компонентов. Оркестратор управляет взаимодействием между моделью ИИ, системой памяти, уровнями принятия решений и уровнями выполнения. Он отвечает за такие задачи, как маршрутизация запросов, распределение ресурсов и мониторинг поведения ИИ-агентов. В системах с несколькими агентами оркестратор также координирует взаимодействие между агентами, обеспечивая их эффективную совместную работу. Продуманная архитектура оркестрации критически важна для достижения низкой задержки и высокой пропускной способности в приложениях ИИ. Эта часть необходима для построения агентных систем.

Развёртывание и управление агентным ИИ

Управление в системах агентного ИИ

Управление в системах агентного ИИ необходимо для обеспечения ответственного и этичного поведения. Эффективные структуры управления определяют чёткие политики и рекомендации, которые ограничивают действия автономных ИИ-агентов и не дают им отклониться от заявленных целей. Эти структуры учитывают потенциальные риски, такие как непреднамеренные последствия, предвзятость и уязвимости в безопасности. Создание надёжных механизмов управления необходимо для построения доверия и обеспечения того, чтобы приложения агентного ИИ соответствовали организационным ценностям и нормативным требованиям. Речь идёт о том, чтобы с самого начала установить чёткую политику и обеспечить соответствие требованиям.

Соображения по среде выполнения и затратам

Вопросы производительности во время выполнения (runtime) и затрат являются важными факторами при развертывании и управлении системами агентного ИИ. Динамичная природа автономных ИИ-агентов может приводить к переменному потреблению ресурсов и затрат. Мониторинг использования ресурсов, задержек и пропускной способности необходим для оптимизации. Облачные ИИ-платформы обеспечивают масштабируемость, но также создают сложности с управлением затратами. Тщательное планирование и постоянный мониторинг необходимы, чтобы приложения агентного ИИ работали эффективно и в рамках бюджета. Также важно оценить, оправдывает ли выгода более высокую стоимость работы агентного ИИ по сравнению с традиционными системами ИИ.

Меры безопасности на ИИ-платформах

Меры безопасности имеют первостепенное значение для ИИ-платформ, на которых размещаются системы агентного ИИ. Защита от состязательных атак, утечек данных и несанкционированного доступа критически важна для сохранения целостности и надежности приложений агентного ИИ. Необходимо внедрять надежное управление доступом, шифрование и системы мониторинга. Регулярная оценка и обновление протоколов безопасности помогают снизить потенциальные уязвимости. С учетом автономности ИИ-агентов меры безопасности должны также учитывать риск непреднамеренных действий или вредоносного поведения. Продуманная архитектура безопасности обеспечивает устойчивость и надежность ИИ-системы.

Взгляд в будущее агентного ИИ

Генеративный ИИ и его роль

Генеративный ИИ играет ключевую роль в формировании будущего агентного ИИ, позволяя создавать более динамичных и адаптивных автономных агентов. Модели генеративного ИИ можно использовать для создания разнообразных обучающих данных, моделирования сложных сред и поиска новых решений задач. ИИ-решения Microsoft и Copilot для M365 меняют продуктивность, совместную работу и автоматизацию, демонстрируя преобразующий потенциал генеративного ИИ в реальных приложениях. По мере развития технологий генеративного ИИ они будут расширять возможности ИИ-агентов и область применения приложений агентного ИИ.

Объяснимость в моделях ИИ

Объяснимость моделей ИИ становится все более важной, особенно в агентном ИИ, где автономное принятие решений может иметь серьезные последствия. Методы объяснимости помогают понять, как модели ИИ приходят к своим решениям, делая их более прозрачными и заслуживающими доверия. Эти методы включают визуализацию поведения модели, выявление ключевых признаков, влияющих на решения, и обоснование действий. Повышение объяснимости не только укрепляет доверие, но и облегчает отладку и оптимизацию, помогая убедиться, что системы агентного ИИ работают так, как задумано. Понимание объяснимости агентного ИИ имеет первостепенное значение для безопасного построения агентных систем.

Тенденции в решениях и экосистемах ИИ

Несколько ключевых тенденций формируют будущее решений и экосистем ИИ для агентного ИИ. Первая — рост внедрения облачных ИИ-платформ, которые обеспечивают масштабируемость, гибкость и доступ к передовым моделям ИИ. Вторая — рост числа специализированных ИИ-агентов, созданных для конкретных задач или отраслей. Заметно также появление мультиагентных систем, которые позволяют создавать более сложные и совместно работающие ИИ-приложения. По мере развития ИИ-технологий можно ожидать появления еще более инновационных решений и экосистем, что будет способствовать эволюции агентного ИИ.

архитектура агентного ИИ, архитектура агентов и принятие решений

Что понимается под «agentic AI systems» и как они связаны с интеллектуальными системами?

Системы агентного ИИ — это автономные агенты, предназначенные для восприятия среды, принятия решений и действий в ней с минимальным участием человека. Они связаны с более широкими интеллектуальными системами тем, что объединяют принятие решений, обучение и выполнение задач внутри модульных архитектур агентов, которые могут координироваться или конкурировать между собой для достижения целей.

Как агентные системы развиваются и оптимизируют архитектуру во время выполнения?

Во время выполнения агентные системы развиваются и оптимизируют архитектуру за счет обратной связи на основе телеметрии, динамического выбора модулей, адаптации политик и автоматической реконфигурации в рамках фреймворка ИИ. Этот технический процесс использует данные мониторинга для оценки производительности, после чего компонент принятия решений или оператор применяет критерии выбора, чтобы изменить развертывание, масштаб или внутренние связи.

Какие основные архитектурные компоненты агентного ИИ обеспечивают адаптацию во время выполнения?

Ключевые архитектурные компоненты агентного ИИ включают модули восприятия, планировщики (лица, принимающие решения), исполнительные движки, репозитории моделей, слои оркестрации и конвейеры телеметрии. Эти компоненты позволяют архитектору или руководителю выбирать стратегии развёртывания агентного ИИ, а также дают системе возможность выбирать между альтернативными поведениями или подархитектурами в облаке или в локальной инфраструктуре.

Как телеметрия влияет на выбор и реконфигурацию в архитектуре агентного ИИ?

Телеметрия предоставляет метрики, трассировки и журналы в реальном времени, на основе которых автоматический механизм выбора или оператор решает, нужно ли переключить политики, заменить модели или изменить распределение ресурсов. Эффективная телеметрия необходима для соблюдения SLA по производительности и надёжности, а также для того, чтобы лица, принимающие решения, могли определить, какие архитектурные компоненты стоит оптимизировать в первую очередь.

С какими техническими трудностями можно столкнуться при развёртывании агентного ИИ в облачных средах, таких как Azure или платформы Microsoft?

Технические трудности включают безопасную оркестрацию агентов на распределённых узлах, чувствительные к задержкам пути принятия решений, управление версиями моделей, конфиденциальность данных, контроль затрат и интеграцию с облачными фреймворками ИИ. Внедрение агентного ИИ в Azure или других сервисах Microsoft часто требует тщательного планирования архитектором, интеграции телеметрии и стратегий контроля со стороны операторов, чтобы избежать непреднамеренного поведения.

Как система выбирает между несколькими архитектурами агентов или моделями (выбор) во время выполнения?

Принятие решений опирается на критерии выбора, такие как сигналы вознаграждения, метрики удовлетворённости, ограничения ресурсов и проверки безопасности. Метаконтроллер или компонент-руководитель оценивает кандидатные архитектуры или модели по этим критериям и применяет алгоритмы выбора ИИ-фреймворка, такие как многорукие бандиты, обучение с подкреплением или правила, чтобы выбрать оптимальный путь.

Какие вопросы управления и безопасности должны учитывать архитекторы при внедрении и развёртывании агентного ИИ?

Архитекторам необходимо решить вопросы подотчётности, прозрачности, отказоустойчивых механизмов, надзора с участием человека (human-in-the-loop), аудита решений и снижения предвзятости. Эти вопросы влияют на то, как проектируется развёртывание агентного ИИ, в том числе на наличие у лиц, принимающих решения, возможности переопределять действия, а также на то, как телеметрия и журналы обеспечивают последующий анализ операторами или командами комплаенса.

Как операторы и руководители отслеживают удовлетворённость и производительность агентных систем в эксплуатации?

Операторы и руководители используют дашборды, правила оповещений и KPI, полученные из телеметрии, чтобы контролировать удовлетворённость, задержки, точность и использование ресурсов. Непрерывная интеграция телеметрии в ИИ-фреймворк позволяет быстро выявлять регрессии, чтобы архитектор или оператор мог инициировать откат, повторный выбор моделей или изменения архитектуры.

Могут ли архитектуры агентного ИИ быть идеальными и как командам справляться с несовершенством?

Идеальных архитектур не существует. Команды должны исходить из того, что несовершенство неизбежно, и закладывать отказоустойчивость: поэтапное развёртывание, канареечные релизы, надёжную телеметрию, надзор человека и явные политики для лиц, принимающих решения, которые ограничивают рискованное поведение при развёртывании агентного ИИ. Такой прагматичный подход помогает сохранять доверие в процессе итеративных улучшений.

Какие практические шаги должны предпринять организации, чтобы начать ответственное внедрение агентного ИИ?

Начните с технической оценки потребностей, определите понятные критерии выбора и принятия решений, выберите ИИ-фреймворк, поддерживающий модульную архитектуру агентов, интегрируйте телеметрию и средства управления, проведите пилотный проект в контролируемой среде Azure или облака и обеспечьте участие операторов и руководителей в надзоре и непрерывной оценке до более широкого развёртывания.

Вам также стоит послушать

Если вас интересуют Microsoft Copilot, архитектура ИИ и управление, эти выпуски добавят практического контекста:

• Microsoft AI Agent Harness – Simply Explained — Узнайте, как агентная обвязка (harness) обеспечивает оркестрацию, инструменты, оценку, наблюдаемость и защитные ограничения для надёжных ИИ-агентов.
• Azure AI Foundry – Simply Explained — Разберитесь в платформе Azure для создания, оценки, развёртывания и управления корпоративными ИИ-решениями.
• RAG on Azure – Simply Explained — Узнайте, как поиск, обоснование ответов, разрешения и цитирование повышают качество ответов ИИ в организации.
• Microsoft Defender XDR – Simply Explained — Изучите возможности анализа сигналов безопасности, расследования и реагирования, которые поддерживают управление ИИ.