7 Основных Слоев для Создания Реальных ИИ-агентов в 2025 году: Всеобъемлющая Структура
Создание интеллектуального агента — это не просто искусство продуманного взаимодействия с языковыми моделями. Для разработки автономных ИИ-систем, способных мыслить, рассуждать, действовать и учиться, необходимо создать полноценное решение, которое объединяет множество взаимосвязанных компонентов. В этой статье мы рассмотрим семислойную структуру, которая станет надежной основой для всех, кто серьезно настроен на разработку ИИ-агентов — будь то основатель, инженер ИИ или руководитель продукта.
1. Слой Опыта — Человеческий Интерфейс
Слой опыта служит точкой соприкосновения между человеком и агентом. Он определяет, как пользователи взаимодействуют с системой: через текстовые чаты, голосовые команды, изображения или даже мультимодальное взаимодействие. Этот слой должен быть интуитивно понятным, доступным и способным точно улавливать намерения пользователей, предоставляя при этом четкую обратную связь.
Основная задача дизайна: Перевести неоднозначные человеческие цели в понятные для машины задачи.
Пример: Интерфейс чат-бота для поддержки клиентов или голосовой помощник в умном доме.
2. Слой Открытия — Сбор Информации и Контекст
Агенты должны уметь ориентироваться в информации: знать, что спрашивать, где искать и как собирать релевантные данные. Слой открытия включает в себя такие техники, как веб-поиск, извлечение документов, анализ данных, сбор контекста и анализ истории взаимодействий.
Основная задача дизайна: Эффективный, надежный и контекстно-осведомленный сбор информации, который выделяет только важное.
Пример: Извлечение руководств по продуктам, получение знаний из баз данных или резюмирование недавних электронных писем.
3. Слой Композиции Агента — Структура, Цели и Поведение
Этот слой определяет, что такое агент и как он должен себя вести. Он включает в себя определение целей агента, его модульной архитектуры (подагенты, политики, роли), возможных действий, этических границ и настраиваемого поведения.
Основная задача дизайна: Обеспечить возможность настройки и расширяемости, сохраняя при этом согласованность и соответствие целям пользователей и бизнеса.
Пример: Настройка агента-продавца с тактиками переговоров, голосом бренда и протоколами эскалации.
4. Слой Рассуждений и Планирования — Мозг Агента
В сердце автономии находится слой рассуждений и планирования, который обрабатывает логику, принятие решений, выводы и последовательность действий. Здесь агент оценивает информацию, взвешивает альтернативы, планирует шаги и адаптирует стратегии. Этот слой может использовать символические движки рассуждений, большие языковые модели (LLM), классические планировщики ИИ или их гибриды.
Основная задача дизайна: Перейти от простого сопоставления шаблонов к истинному адаптивному интеллекту.
Пример: Приоритизация запросов клиентов, планирование многошаговых рабочих процессов или генерация цепочек аргументов.
5. Слой Инструментов и API — Действия в Реальном Мире
Этот слой позволяет агенту выполнять реальные действия: запускать код, вызывать API, управлять IoT-устройствами, управлять файлами или запускать внешние рабочие процессы. Агент должен безопасно взаимодействовать с цифровыми и (иногда) физическими системами, что часто требует надежной обработки ошибок, аутентификации и управления разрешениями.
Основная задача дизайна: Безопасное, надежное и гибкое выполнение действий с внешними системами.
Пример: Запись встречи в вашем календаре, размещение заказа в электронной коммерции или запуск скриптов анализа данных.
6. Слой Памяти и Обратной Связи — Контекстуальная Память и Обучение
Агенты, которые учатся и улучшаются со временем, должны поддерживать память: отслеживать предыдущие взаимодействия, хранить контекст и учитывать обратную связь пользователей. Этот слой поддерживает как краткосрочную контекстуальную память (для общения), так и долгосрочное обучение (улучшение моделей, политик или баз знаний).
Основная задача дизайна: Масштабируемое представление памяти и эффективная интеграция обратной связи.
Пример: Запоминание предпочтений пользователей, изучение распространенных проблем поддержки или итеративное уточнение предложений.
7. Инфраструктурный Слой — Масштабирование, Оркестрация и Безопасность
Под приложенческой стековой архитектурой надежная инфраструктура обеспечивает доступность, отзывчивость, масштабируемость и безопасность агента. Этот слой включает в себя платформы оркестрации, распределенные вычисления, мониторинг, резервное копирование и меры по соблюдению нормативных требований.
Основная задача дизайна: Надежность и устойчивость в масштабах.
Пример: Управление тысячами параллельных экземпляров агентов с гарантией времени безотказной работы и безопасными API-шлюзами.
Ключевые Выводы
Истинная автономия требует больше, чем просто понимания языка. Интегрируйте все 7 слоев для создания агентов, которые могут безопасно воспринимать, планировать, действовать, учиться и масштабироваться. Примените эту структуру для оценки, проектирования и создания ИИ-систем следующего поколения, которые решают значимые проблемы.
