Будущее AI-инженерии: как построить умных агентов

Эта статья — обзор выступления AI-инженера и разработчика Swix (Шона) на одной из важных конференций по нейросетям. Спикер рассказал о том, как современные фундаментальные модели искусственного интеллекта (LLM) позволяют создавать виртуальных ассистентов, как эти технологии могут изменить будущее программирования.

В докладе были затронуты важные темы:

• Как правильно строить AI-агентов?
• Какие технологии нужны для их работы?
• Как изменить подход к программированию, используя голосовые команды и взаимодействие с нейросетями?
• Почему multi-agent системы — это новый шаг в развитии искусственного интеллекта?
• Как multi-agent системы могут повлиять на рынок труда и кто такие ИИ-инженеры?

AI-инженер — новая профессия будущего

Swix выделяет особую роль ИИ-инженеров — это разработчики, которые создают, а также адаптируют нейросети для задач. Этот процесс можно сравнить с разработкой ПО, но с дополнительными инструментами:

• LLM (Large Language Models) – языковые модели, такие как чат GPT-4, которые позволяют нейросети понимать, генерировать текст.
• Память (Memory) – способность ИИ запоминать контекст диалога, чтобы использовать знания из прошлого опыта.
• Планирование (Planning) – умение нейросети для программирования разбивать задачи на этапы, а также выполнять их последовательно.
• Инструменты (Tools) – интеграция с браузерами, интерпретаторами кода или другими внешними сервисами.

Этот только несколько технологий, что позволяет ИИ ассистентам не просто отвечать на вопросы, а выполнять сложные многоэтапные задачи.

ОБЗОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО НАШУМЕВШИМ НЕЙРОСЕТЯМ

DEEPSEEK И QWEN За 2 часа сделаем полный обзор новых мощных AI-моделей, которые бросают вызов ChatGPT

ТОП-подарки всем участникам лекции:

• Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
• Как AI ускоряет работу и приносит деньги
• За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с AI прямо сейчас!

Участвовать бесплатно

От ChatGPT к умным помощникам: как устроены нейросети?

Большинство пользователей уже знакомы с Chat GPT или его аналогами, но создание виртуальных ассистентов — это нечто большее. Swix объясняет, что классический виртуальный помоник — это не просто LLM, а система, включающая дополнительные компоненты.

Например, он приводит определение, предложенное Лилиан Ванг (экс-глава отдела безопасности OpenAI):

«AI-агент = LLM + память + планирование + инструменты».

Стоит учитывать, что важнейшим элементом является взаимодействие нескольких агентов.

Multi-agent системы: ключ к созданию умного ИИ

Одним из главных трендов разработки ИИ сейчас являются multi-agent системы — когда несколько нейросетей взаимодействуют между собой, улучшая результаты работы.

Простой пример:

• Одна нейросеть анализирует код игры.
• ИИ предлагает улучшения.
• Другая нейросеть проверяет, работает ли новая версия без ошибок.

Таким образом, ассистенты ИИ могут тестировать, анализировать и улучшать свой же код в режиме реального времени.

Swix провёл впечатляющий эксперимент, наглядно показав, как AI-агенты действовать проактивно, анализировать результат, тем самым совершенствовать продукт. Весь процесс происходил в интерактивном режиме, демонстрируя будущее программирования, где взаимодействие с ИИ становится естественным.

• Первый шаг — генерация игры в стиле Space Invaders. Для этого был использован текстовый запрос, в котором кратко описывались желаемые характеристики. Искусственный интеллект принял команду, обработал информацию, а также сгенерировал базовую версию игры.
• Чтобы сделать игру более динамичной, к процессу подключился второй ИИ-агент. Задача — анализировать полученный результат и выявлять возможные улучшения в механике. Благодаря такому подходу процесс разработки вышел за рамки простого выполнения инструкций и превратился в умное взаимодействие между несколькими нейросетями.
• Вместо традиционного ввода команд через текст или код, вся работа происходила голосом. Достаточно было озвучить пожелания, и нейросеть адаптировала игру. Такой формат взаимодействия делает программирование доступным и удобным даже для тех, кто не имеет глубоких знаний в кодинге.

Результатом эксперимента стала автоматически сгенерированная игра, в которой ИИ не просто выполнял команды, а проявлял инициативу. Исходя из обратной связи и собственного анализа, нейросеть корректировала код, улучшала механику и доводили проект до финального вида без участия человека.

Как AI меняет программирование? Разработка через голосовые команды

Компания Swix убеждена, что будущее программирования — это не только текстовый код, а также более интуитивные способы взаимодействия с нейросетями.

Вспомните сцену из фильма Железный человек, где Тони Старк просто говорит с компьютером, а тот в реальном времени меняет дизайн костюма.

Программирование должно стать таким же интуитивным и простым, как общение с голосовыми ассистентами, — подчёркивает разработчик. — Код больше не должен требовать сложного синтаксиса, а взаимодействие должно происходить естественным образом.

Что это значит?

• Теперь можно «проговаривать» задачи, а ИИ сам будет писать код.
• Проверка, исправление и оптимизация кода может выполняться AI.
• Это открывает двери для более интуитивной разработки, доступной не только профессионалам.

Какие инструменты нужны инженеру?

Swix выделяет несколько важных компонентов для создания AI-агентов:

1. Шлюзовые решения, RAG-фреймворки – системы для работы с внешними базами знаний.
2. Векторные БД, графовые базы знаний – позволяют искусственному интеллекту хранить информацию, а также учиться на прошлых данных.
3. Среды для исполнения кода (sandbox) – например, E2B, где ИИ может тестировать свой код.
4. Контроль браузера и интернет-поиск – например, возможность заходить на сайты и анализировать информацию.
5. Циклы самопроверки (Self-Ask, React) – AI учится принимать решения, основываясь на предыдущих результатах.

Эти инструменты формируют основу для создания продвинутых решений.

Как создать AI-агента сегодня?

«Любой разработчик может начать создавать AI-агентов, не будучи PhD-исследователем».

Для этого достаточно понять базовый стек технологий и научиться их правильно комбинировать.

Выступление Swix стало ярким примером того, как искусственный интеллект меняет программирование и инженерную работу.

Мы находимся на пороге новой эпохи:
Когда код можно писать голосом.
Когда AI агенты могут разрабатывать софт без участия человека.

И вопрос не в том, заменит ли искусственный интеллект программистов, а в том, какие возможности он откроет для тех, кто освоит эту технологию первым.

Будущее уже здесь. Готовы ли вы к нему?