Генеративный ИИ и агентный ИИ — в чем разница, преимущества, и как их использовать в бизнесе

Агентный ИИ — одна из самых горячих тем в мире корпоративных технологий. Это побуждает компании во всех отраслях спешить внедрять ИИ-агенты в погоне за повышением эффективности и точности рабочих процессов. Но, как и в случае с любой другой новой технологией, важно разбираться в теме и ключевых концепциях.

Предлагаем изучить взаимосвязь между генеративным ИИ и агентивным ИИ, как они работают и когда используются.

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это технология, которая умеет создавать новый контент по запросу пользователя. Например, писать текст, генерировать изображения, видео или  код.

Все основано на моделях глубокого обучения, которые сами учатся на огромных объемах данных: текстах, картинках, видео и т. д. Модель находит в этих данных закономерности (паттерны) и учится понимать, как одно связано с другим.

Поэтому, когда ты вводишь запрос на понятном тебе языке, модель «понимает» смысл и может ответить в нужной форме. Все начинается с промта — это запрос, который нужно ввести для ИИ: вопрос, просьба или задание.

Промт может быть простым: «Расскажи про генеративный ИИ».

А может быть более конкретным: «Сделай короткое резюме статьи и оформи его списком».

Такая гибкость позволяет использовать генеративный ИИ в разных ситуациях: от помощи в учебе и работе до автоматизации бизнес-процессов.

Примеры популярных инструментов генеративного ИИ: ChatGPT, Claude, Gemini.

Но генеративный ИИ — это не только про создание текста или картинок. Современные модели могут запоминать предыдущие сообщения и использовать их в дальнейших ответах. Это делает взаимодействие с ними более естественным, как будто вы общаетесь с коллегой.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК нейросети DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Что такое агентный ИИ?

Агентный ИИ — это относительно новая, но быстро развивающаяся технология. Обычные ИИ-системы просто отвечают на запрос. В отличие от них, агентный ИИ может сам принимать решения и действовать, чтобы достичь заданной цели. Вы говорите такому ИИ, что нужно сделать, а как это сделать — он решает сам, используя доступные инструменты и данные.

Чтобы работать таким образом, агентный ИИ должен уметь:

• понимать язык человека, чтобы разобраться в запросе;
• мыслить автономно — самостоятельно определять, какие шаги нужны;
• учитывать контекст и запоминать прошлые взаимодействия;
• выполнять действия, вызывая нужные инструменты и команды;
• сообщать о ходе работы, чтобы вы знали, что происходит;
• работать в команде с другими ИИ-агентами, если задача сложная.

Многие из этих способностей строятся на основе генеративного ИИ. Например, понимание языка, логика и выбор инструментов — все это делают LLM (большие языковые модели), такие как ChatGPT или Gemini.

Можно сказать, что агент — это генеративный ИИ со специальными функциями, которые позволяют ему действовать автономно и управлять процессами.

Чтобы упростить создание таких агентов, существуют специальные фреймворки — инструменты, которые помогают собирать все воедино, управлять агентами и запускать их в работе.

В итоге агентный ИИ помогает автоматизировать сложные процессы, которые раньше могли выполнять только люди. И делает это быстро, последовательно и без усталости.

Примеры использования генеративного и агентного ИИ

Чтобы лучше понять разницу между генеративным и агентным ИИ, посмотрим, где и как их применяют на практике.

Генеративный ИИ

Как мы уже говорили, генеративный ИИ умеет создавать тексты, изображения, видео, код и другие материалы по запросу пользователя. Например, можете попросить ИИ:

• составить письмо,
• ответить на вопрос,
• нарисовать картинку по описанию,
• написать пост в соцсети,
• сгенерировать идеи для проекта.

Но возможности генеративного искусственного интеллекта гораздо шире, особенно в бизнесе. Например, можно встроить ИИ в автоматизацию рабочих процессов. Он будет выполнять задачи по шаблону, как раньше это делали скрипты или формулы, только теперь — на основе обычного текста.

Что это дает?

• Не нужно заранее подготавливать данные в строгом формате — ИИ поймет естественный язык (например, «Создай отчет по продажам за май»).
• Можно быстрее обрабатывать запросы от сотрудников или клиентов, не заставляя их заполнять формы.
• Можно подключить ИИ к системам компании и делать типовые задачи автоматом: составлять отчеты, письма, анкеты, предложения и многое другое.

Таким образом, генеративный ИИ помогает бизнесу обрабатывать информацию, создавать контент и ускорять рутинные задачи — особенно в тех местах, где раньше требовалось участие человека.

Что именно может делать генеративный ИИ в бизнесе?

Когда мы подключаем генеративный ИИ к рабочим процессам, он может выполнять конкретные полезные действия. Примеры самых популярных:

• Извлекать и обрабатывать данные. Например, вытащить нужные значения из формы или письма и оформить их в нужный формат.
• Дополнять неполную информацию. Если в заявке чего-то не хватает, ИИ может догадаться, чего именно, и заполнить пробел.
• Переводить. Особенно удобно, если приходят заявки на разных языках.
• Применять правила. Например, автоматически одобрять запросы, которые соответствуют заданным условиям.
• Сокращать и подводить итоги. Если кто-то прислал длинное письмо или отчет, ИИ сделает краткое резюме и предложит, что делать дальше.
• Категоризировать и сортировать. Например, расставить заявки по приоритету.
• Передавать задачи нужным людям — определить, кому отправить заявку в зависимости от загрузки или специализации.
• Анализировать — делать прогнозы, находить закономерности или просто проводить расчёты.
• Искать ответы в документах и базах данных — с помощью подхода RAG (Retrieval-Augmented Generation), который позволяет ИИ находить нужную информацию из подключенных источников.

Собственные ИИ-инструменты — вместо «теневого ИИ»

Во многих компаниях сотрудники уже используют ChatGPT, Gemini и другие публичные ИИ-инструменты, даже если этого делать не рекомендуют. Это называется теневым ИИ (shadow AI) и может быть опасным, потому что конфиденциальные данные уходят за пределы компании.

Решение — внутренние ИИ-системы, разработанные специально под задачи бизнеса. Они могут работать по тому же принципу, что и ChatGPT, но быть безопаснее: размещаться внутри корпоративной инфраструктуры и обучаться на ваших собственных данных.

Также стоит отметить, что генеративный ИИ все чаще используется как основа для построения агентных систем. Это более сложные решения, где ИИ не только отвечает, но и сам выполняет действия.

Где используется агентный ИИ?

Агентные ИИ-системы помогут там, где обычной автоматизации уже не хватает. Например, когда задача сложная, требует анализа, принятия решений и действий — как это обычно делает человек.

Вместо простых скриптов или шаблонов, агент сам решает, что и как нужно делать, чтобы достичь цели. Поэтому такие системы часто используют для автоматизации человеко-ориентированных процессов, особенно во внутренних службах компаний, таких как:

• IT-поддержка (ITSM)
• HR (работа с персоналом)
• Финансовые отделы
• Юридические и административные службы

Как это работает на практике?

Сотрудник пишет агенту ИИ обычным языком, например:

«У меня не работает сервис» или «Нужно оформить отпуск».

Агент самостоятельно:

• понимает, о чём речь;
• проверяет нужные документы или инструкции;
• решает вопрос (если может) или передает его нужному специалисту.

Почему чаще всего начинают с IT-сферы?

Потому что именно там больше всего однотипных запросов, а пользователи часто не знают, куда именно им обращаться. Агент понимает, о какой услуге идет речь, и сам запускает нужный процесс — без лишних переписок и ожиданий.

А еще такие агенты работают «за кулисами». Они могут следить за системой, обнаруживать сбои, автоматически устранять проблемы или передавать тревожные сигналы нужным людям. Таким образом, агентный ИИ облегчает работу сотрудников, экономит время и повышает качество обслуживания.

Преимущества и недостатки: генеративный ИИ и агентный ИИ

Теперь, когда мы разобрались, где и как применяются генеративный и агентный ИИ, давайте посмотрим на их реальные плюсы и минусы. Это важно, чтобы не завышать ожидания и понимать, какие сложности могут возникнуть на практике.

Особенности генеративного ИИ

Генеративный ИИ уже активно меняет то, как мы работаем, учимся и создаем контент. Но в бизнесе важно оценивать его не только по «вау-эффекту», а по практическому результату.

Преимущества:

• Автоматизация без сложной разработки. Не нужно писать код — достаточно продумать, что сказать ИИ в виде промта.
• Гибкость. Промты и модели можно менять по ходу дела — это проще, чем переделывать код.
• Быстрая реализация. Подключить генеративный ИИ к какому-то процессу можно довольно быстро, тем более по сравнению с созданием с нуля сложной системы.

То есть, это доступный способ сэкономить время и силы, особенно в задачах, где нужно анализировать тексты, обрабатывать запросы, писать письма и т. п.

Но есть и минусы:

• Зависимость от внешних моделей. Многие популярные модели (например, ChatGPT) платные — и при активном использовании графа расходов может быстро вырасти.
• Ограниченность. Сам по себе генеративный ИИ не может действовать самостоятельно. Он не будет сам что-то запускать или проверять, если его об этом не попросить.
• Нет «интеллекта» в полном смысле. Он не принимает решения сам, а просто отвечает по шаблону на основе предыдущего опыта.

Вывод: генеративный ИИ — это отличное решение для автоматизации типовых задач и общения, но если нужна автономность и самостоятельные действия, стоит подумать об агентных системах.

Особенности агентного ИИ

Так как агентный ИИ умеет принимать решения, выполнять задачи и адаптироваться к ситуации, он становится особо полезным для автоматизации более сложных процессов.

Что дает бизнесу агентный ИИ:

• Экономию времени и ресурсов. Меньше рутинной работы для сотрудников — больше задач можно автоматизировать.
• Масштабируемость. Можно обслуживать больше клиентов, обрабатывать больше заявок — и все это быстрее и стабильнее.
• Сохранение знаний. Агент «помнит», что происходило раньше, и использует этот опыт в будущих задачах. Это помогает избежать ситуации, когда нужная информация есть только у конкретного сотрудника.

Но есть и сложности:

• Технология еще новая. Агентный ИИ только начинает активно внедряться, и не всегда понятно, как именно оценивать его пользу и эффективность.
• Много похожих решений на рынке. Сейчас появилось много платформ и инструментов с «агентными» функциями, и компании часто теряются, что выбрать и как потом все это поддерживать.
• Сотрудники могут опасаться, что ИИ заменит их или изменит привычную работу. Поэтому очень важно честно объяснять, зачем вводится ИИ и как он поможет, а не навредит.

Какие инструменты нужны, чтобы начать использовать генеративный ИИ

Чтобы действительно применять генеративный ИИ в работе, недостаточно просто знать, что это такое. Нужно понимать, какие инструменты и ресурсы понадобятся, чтобы построить рабочее решение.

1. Выбор модели — это главное

Все начинается с выбора языковой модели (LLM). У разных моделей — разные сильные стороны: одни лучше пишут тексты, другие — код. Также важно учитывать цену и то, насколько хорошо модель справляется с задачей, которая нам нужна.

2. Что еще потребуется?

Кроме самой модели, понадобятся дополнительные инструменты:

• Платформа для работы с моделью. Это может быть сайт, API или сервис, где можно «общаться» с моделью.
• Инструменты для настройки промтов. С их помощью можно точно сформулировать, что нужно от модели, и проверять, как она отвечает.
• Интеграции и автоматизация. Нужно настроить, когда и как запускать ИИ. Например, при поступлении новой заявки или формы.
• Источники данных. Это могут быть таблицы, базы данных, документы — все, с чем будет работать модель.
• Векторизация. Иногда данные нужно преобразовать в специальный формат, чтобы модель могла их понимать.
• Интерфейсы для пользователей. Простой и понятный экран, через который пользователь сможет взаимодействовать с ИИ.
• Мониторинг и оценка. Это инструменты, которые помогут отслеживать, как работает ИИ, и быстро находить ошибки или улучшения.

3. Что важно учитывать?

Набор нужных инструментов может отличаться в зависимости от задачи. Например, если просто добавляете ИИ в существующий рабочий процесс, можно использовать готовые функции платформ автоматизации.

Какие инструменты нужны для запуска агентного ИИ?

Чтобы построить агентную систему на базе ИИ, нам понадобятся примерно те же инструменты, что и для генеративного ИИ — но с добавлением новых компонентов, которые позволяют автоматизировать действия и принимать решения без участия человека.

В основе — языковая модель (LLM). Как и в случае с генеративным ИИ, все начинается с выбора модели. Она может быть одна или несколько. Важно найти баланс между качеством, возможностями и стоимостью использования.

Агентная система — это более «умный» и самостоятельный ИИ. Чтобы она работала, нужны такие элементы:

• Фреймворки для ИИ-агентов. Это наборы инструментов, которые помогают агенту разбивать задачи на шаги, помнить, что он уже сделал, обращаться к нужным функциям и даже работать в паре с другими агентами.
• Менеджеры задач и процессов. Следят за тем, чтобы все действия выполнялись в нужном порядке и ничего не потерялось.
• Память и базы знаний. Чтобы агент мог хранить как кратковременную информацию (например, текущую сессию), так и долгосрочные знания.
• Интеграции с внешними сервисами. Позволяют агенту взаимодействовать с другими системами. Например, чтобы получить данные, пройти авторизацию или запустить внешний инструмент.
• Мониторинг и контроль. Инструменты, которые позволяют нам отслеживать, что делает агент, и при необходимости вмешиваться.
• Работа нескольких агентов вместе. Если в задаче участвуют сразу несколько ИИ, нужны инструменты для их координации и управления.

Индивидуальная настройка или готовая платформа?

Можно собрать агентную систему с нуля, используя отдельные компоненты. А можно использовать готовые платформы с низким порогом входа — без кода или с минимальной настройкой.

Главное — понимать, какие элементы входят в состав такой системы и как они взаимодействуют. Это поможет выбрать правильный подход под свою задачу.