Что такое ИИ-агенты

Идея ИИ-агентов зародилась на заре развития искусственного интеллекта как научной дисциплины. Уже в 1950 году британский математик Алан Тьюринг впервые ввел концепцию «агента» в своей знаковой работе Computing Machinery and Intelligence. В этой публикации он описал машины, способные принимать самостоятельные решения, что стало фундаментом для дальнейших исследований в области ИИ.

Первым практическим примером работы таких систем можно считать шахматную программу MacHack, созданную в 1960-х годах в Массачусетском технологическом институте (MIT). Она использовала принципы принятия решений в ограниченной среде, демонстрируя поведение автономного агента.

Прорыв произошел в 1973 году благодаря Карлу Хьюитту, который разработал модель актора. Этот подход позволил создавать системы, где независимые агенты взаимодействовали друг с другом через обмен простыми сообщениями. Одной из первых таких систем стала Distributed Problem Solver, созданная в 1981 году. Позже Марвин Минский в своей книге Society of Mind (1986) развил концепцию, предложив представлять сложные задачи как результат взаимодействия множества отдельных агентов, работающих в «обществе».

В коммерческом секторе одной из первых массовых реализаций ИИ-агента стал анимированный помощник Clippy, представленный Microsoft в Office 97. Этот виртуальный ассистент, хотя и не безупречный, помогал пользователям освоить функционал программного обеспечения.

Современные ИИ-агенты: эволюция и перспективы

Сегодняшние ИИ-агенты значительно превосходят своих предшественников, обладая такими ключевыми чертами, как автономность, адаптивность, способность к обучению и принятию сложных решений. Они интегрируются с большими языковыми моделями (LLM), что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных, анализировать ситуации в реальном времени и даже планировать действия.

Развитие технологий сделало ИИ-агентов частью практически всех отраслей экономики, от здравоохранения до финансов. Например, использование таких систем позволяет автоматизировать рутинные операции, сокращая время и затраты, а также обеспечивать качественный анализ данных для принятия стратегических решений.

Согласно аналитическому отчету Markets and Markets, глобальный рынок ИИ-агентов в 2024 году демонстрирует взрывной рост. К 2030 году его объем может достичь $47 млрд, а среднегодовой темп роста (CAGR) составит 45%:

Главными факторами успеха остаются автоматизация, повышение эффективности процессов и необходимость оперативной обработки сложных данных.

Применение ИИ-агентов в Web3

Современные технологии блокчейн предоставляют ИИ-агентам новые возможности для взаимодействия с людьми, активами и транзакциями. Эти системы могут самостоятельно владеть цифровыми активами, выполнять операции и обеспечивать высокую степень безопасности.

Основные области применения:

• Транзакции и скорость: ИИ-агенты позволяют параллельно обрабатывать большой объем данных, что ускоряет сделки и упрощает сложные операции.
• Персонализация: Наличие собственного криптокошелька дает агенту возможность проводить транзакции от имени пользователя.
• Улучшение пользовательского опыта: Упрощение операций с криптовалютами до текстовых команд.
• Аудит смарт-контрактов: Алгоритмы машинного обучения помогают в реальном времени анализировать код и находить уязвимости.
• Конфиденциальность и безопасность: Такие технологии, как протоколы многосторонних вычислений (MPC) и доказательства с нулевым разглашением (ZKP), защищают данные от несанкционированного доступа.
• NFT и iNFT: Интерактивные токены, оснащенные ИИ, способны не только реагировать на запросы, но и взаимодействовать с пользователем в реальном времени.
• Трейдинг: Использование аналитики новостей и технических индикаторов для создания торговых стратегий.

Примером использования ИИ-агентов в игровой индустрии является проект Colony от Parallel, где ИИ взаимодействует с игроками, самостоятельно принимая решения в ходе выполнения заданий.

Инструменты для разработки ИИ-агентов

ИИ-агенты становятся все более доступными благодаря инструментам, которые позволяют создавать автономных помощников за считаные минуты.

• Coinbase: В октябре 2024 года компания представила сервис Based Agent, с помощью которого можно настроить ИИ-помощника для работы с криптовалютным кошельком.
• Virtuals Protocol: Платформа для создания игровых и развлекательных агентов с возможностью монетизации их действий:
• DAOS.FUN: Сервис для запуска хедж-фондов на базе ДАО, управляемых ИИ-агентами.

Примечательно, что такие инструменты позволяют не только создавать ассистентов, но и интегрировать их в существующую инфраструктуру.

Тренды на 2025 год

ИИ и блокчейн вступают в фазу активной синергии. Благодаря криптовалютам агенты могут преодолеть ограничения традиционных систем платежей. Смарт-контракты обеспечивают гибкость и сложность сценариев, необходимых для выполнения их задач.

Аналитики Gartner прогнозируют, что к 2028 году ИИ-агенты будут внедрены в 33% корпоративных приложений, а их вклад в принятие решений составит 15%. В то же время компании вроде OpenAI и Microsoft разрабатывают решения, позволяющие этим системам полностью автономно взаимодействовать с пользователями, устройствами и друг с другом.

Один из ярких примеров — проект Microsoft Copilot Studio, представленный в ноябре 2024 года. Он предоставляет инструменты для создания ИИ-ассистентов, способных помогать в продажах, финансах и цепочках поставок. OpenAI планирует в начале 2025 года выпустить API для своего агента Оператор, который способен бронировать поездки, писать код и выполнять другие задачи от имени пользователя.

Заключение

ИИ-агенты становятся не просто инструментом, а основой новой цифровой эры. Их развитие неизбежно трансформирует многие аспекты нашей жизни, от повседневных задач до глобальных стратегий. Блокчейн и Web3 лишь ускоряют этот процесс, предоставляя ИИ-агентам платформу для автономного взаимодействия и эволюции.