Що таке ШІ-агенти?

ШІ-агенти — це автономні програмні системи, що використовують алгоритми штучного інтелекту для самостійного виконання завдань і прийняття рішень з мінімальним втручанням людини. 

Агент отримує певну ціль або набір інструкцій і далі діє самостійно, плануючи кроки та виконуючи їх для досягнення поставленої мети. На відміну від звичайного чат-бота, який лише відповідає на запит і на цьому завершує роботу, автономний ШІ-агент може виконувати цілу послідовність дій для досягнення складнішої цілі.

На робочому місці такий агент може проаналізувати список завдань і самостійно розіслати календарні запрошення, нагадування або листи електронною поштою без участі людини. Більш просунуті агенти здатні обробляти різні типи даних — текст, аудіо, відео — та ухвалювати рішення у динамічних ситуаціях, подібно до того, як це зробив би людський помічник.

Існує широкий спектр «розумності» й автономності серед ШІ-агентів. Деякі з них побудовані на простих правилах і мають обмежену пам’ять, що дає змогу діяти лише за наперед заданими умовами. Натомість найбільш автономні ШІ-агенти можуть розв’язувати нестандартні, багатокрокові проблеми, знаходити ефективні шляхи вирішення, самостійно виправляти помилки та адаптуватися до нової інформації. 

Появі таких гнучких агентів ми завдячуємо останнім успіхам генеративного ШІ: сучасні моделі на кшталт GPT-4 наділили агентів здатністю міркувати, планувати і вчитися на досвіді, а не лише діяти за жорстко запрограмованим сценарієм.

Як працюють ШІ-агенти?

Більшість сучасних ШІ-агентів поєднують у собі кілька ключових можливостей. Зазвичай їхня робота проходить цикл «план — дія — аналіз результатів — корекція», що повторюється до досягнення мети. Розглянемо основні компоненти та принципи роботи ШІ-агента:

• Планування дій. Агент аналізує поставлену мету і складає план — визначає, які кроки необхідно виконати для досягнення результату. Для цього використовуються потужні моделі ШІ (наприклад, великі мовні моделі на зразок GPT), які дозволяють агенту гнучко вибудувати послідовність дій замість жорстко запрограмованого сценарію.
  
  Приміром, якщо користувач просить знайти оптимального постачальника за певними критеріями, агент самостійно розпланує: проаналізувати вимоги, зібрати інформацію про постачальників, запросити та оцінити пропозиції і т.д.
  
• Використання зовнішніх інструментів. На відміну від замкнених ботів, агент може користуватися зовнішніми інструментами та сервісами для виконання своїх планів. Зазвичай йдеться про доступ до інтернету, баз даних, API інших програм, а також здатність виконувати код. Завдяки цьому агенти можуть самі знаходити потрібну інформацію, робити розрахунки або викликати зовнішні програми для дії в реальному світі.
  
  Наприклад, агент може скористатися інструментом пошуку, щоб зібрати дані з веб-сайтів і документів, потім виконати обчислення в таблиці чи запустити свій код, а насамкінець згенерувати звіт з рекомендаціями.
  
• Самооцінка та навчання. Під час роботи розумний ШІ-агент не діє сліпо — він аналізує результати своїх кроків і за потреби коригує подальші дії. Сучасні агенти використовують для цього можливості великих мовних моделей, які можуть слугувати «двигуном міркування» для оцінки успішності та помилок. Ця рефлексія дозволяє агентам покращувати якість виконання завдань без додаткового програмування: вони поступово вчаться на власному досвіді.
  
• Взаємодія та співпраця. Багато агентів спроектовані так, щоб вміти спілкуватися з людьми у зручній формі (через чат, голосові команди, інтерфейси додатків). Крім того, кілька ШІ-агентів можуть працювати спільно: замість одного «універсального» бота часто створюють цілу мережу агентів, кожен з яких спеціалізується на своїй задачі, і координують їхню роботу для досягнення спільної мети.

Сфери застосування

Завдяки своїй здатності автономно вирішувати завдання, ШІ-агенти стали універсальними цифровими помічниками у багатьох галузях:

• Бізнес та офісні процеси. В компаніях ШІ-агенти автоматизують рутинні операції, підвищуючи ефективність і продуктивність. Наприклад, офісні агенти можуть самі керувати розкладом зустрічей, сортувати електронну пошту, готувати звіти чи нагадувати про дедлайни.
  
  Корпорація Microsoft вже впровадила цілий набір агентів для бізнес-процесів у складі своєї платформи Dynamics 365 (так звані Copilot-агенти) — вони допомагають з управлінням документами, маркетингом, продажами тощо.
  
  Аналогічно, у пакеті Microsoft 365 з’явився Copilot, що може взяти на себе щоденні повторювані завдання: від обробки листів до організації файлів і календаря.
  
• Аналіз даних та розробка програм. ШІ-агенти здатні виконувати складну аналітичну роботу і навіть писати код. Існують агенти, орієнтовані на розробників — вони можуть генерувати програмний код за описом, перевіряти його на помилки і навіть розгортати прості застосунки автономно.
  
  Американський стартап Cognition представив інструмент Devin — його розробники називають його «першим у світі повністю автономним ШІ-розробником», здатним самостійно створювати програмне забезпечення.
  
  Водночас аналітичні агенти можуть моніторити фінансові ринки, проводити аудит даних або генерувати бізнес-аналітику на основі великих масивів інформації, витягуючи корисні висновки без ручної роботи людини.
  
• Маркетинг і контент. У сфері маркетингу ШІ-агенти виступають як розумні стратеги та контент-мейкери. Вони можуть відстежувати настрої аудиторії у соцмережах, автоматично публікувати дописи за розкладом, відповідати на типові коментарі клієнтів.
  
  Спеціалізовані платформи на зразок Feedhive чи Ocoya вже використовують ШІ-агентів для створення та оптимізації контенту, аналізу залученості аудиторії і навіть для рекомендацій щодо наступних публікацій. Такі інструменти економлять час маркетологів і забезпечують постійну присутність бренду в інформаційному полі.
  
• Персональні цифрові помічники. У повсякденному житті агенти ШІ проявляють себе як асистенти для користувачів. Популярні мобільні додатки вже мають інтегрованих ШІ-агентів: фітнес-трекери можуть аналізувати ваш раціон і давати поради щодо харчування (як це робить MyFitnessPal), планувальники часу на кшталт Motion оптимізують ваш розклад, а сервіси на зразок OtterPilot здатні самі приєднатися до онлайн-зустрічі, зробити розшифровку розмови та підготувати конспект із ключовими тезами.
  
  Окремий напрямок — це віртуальні співрозмовники та емоційна підтримка: наприклад, чат-додаток Replika позиціонується як «ШІ-друг», здатний вислухати і поспілкуватися в будь-який момент. Хоч такі агенти й не виконують практичних задач, їхнє вміння взаємодіяти з користувачем створює ілюзію спілкування, що теж знаходить свою аудиторію.
  
• Автономні пристрої та роботи. Поняття ШІ-агента виходить за рамки софту — воно включає також фізичних роботів і автономні пристрої. Самокеровані автомобілі, дрони, роботи-пилососи — усі вони певною мірою є агентами, адже сприймають навколишнє середовище через датчики і діють у ньому самостійно.
  
  Безпілотний автомобіль аналізує дорожню ситуацію і приймає рішення (гальмувати, повертати, об’їжджати перешкоду) без участі водія — це і є робота інтелектуального агента на практиці. У сфері геймінгу — неігрові персонажі (NPC), керовані ШІ, зараз стають все більш «живими» та непередбачуваними, що робить ігри цікавішими.
  

Приклади відомих проєктів

• AutoGPT. Один із найвідоміших відкритих проєктів, що працює на базі мовних моделей GPT-3.5/GPT-4. AutoGPT отримує від користувача мету у вигляді текстового опису і далі самостійно розбиває її на підзадачі та виконує їх у циклі, звертаючись до інтернету та інших інструментів для досягнення результату. Агент може діяти без подальших підказок людини, доки не вирішить поставлену задачу.
  
  Проєкт з’явився у березні 2023 року і продемонстрував, як велика мовна модель може управляти цілою послідовністю дій — наприклад, створити маркетинговий план для бізнесу, зібрати інформацію або згенерувати чернетки контенту автоматично.
  
• BabyAGI. Ще один популярний експеримент, назва якого натякає на «baby Artificial General Intelligence». BabyAGI — це фреймворк агенту, що також працює рекурсивно: він генерує нові підзадачі на основі результатів виконання попередніх і змінює пріоритети між ними.
  
  Якщо AutoGPT фокусується на виконанні послідовності кроків, то BabyAGI робить акцент на динамічному плануванні — агент переглядає свій список завдань у процесі роботи і вирішує, що робити далі, щоб досягти головної мети.
  
• AgentGPT. Цей проєкт запропонував більш дружній інтерфейс для експериментів з агентами. AgentGPT дозволяє користувачу налаштувати та запустити власного ШІ-агента прямо у веб-браузері. Через простий інтерфейс можна задати ім’я агента, його мету і ролі, після чого він починає працювати у режимі реального часу, відображаючи у вікні всі кроки, які виконує.
  
  Завдяки AgentGPT багато людей спробували, як агентна система сама ставить запитання, шукає інформацію, уточнює завдання і рухається до цілі — усе це без програмування, просто у веб-сторінці.
  
• Microsoft Copilot. Окрім відкритих експериментів, великі корпорації теж випускають рішения у формі агентів. Приклад — Copilot від Microsoft. Спочатку цю назву отримав розумний помічник для програмістів (GitHub Copilot), а згодом Microsoft анонсувала цілу лінійку Copilot для Office, Windows та інших продуктів.
  
  Microsoft 365 Copilot фактично є агентом, вбудованим у офісні додатки: він може виконувати за вас такі дії, як написання листа на основі кількох пунктів, підготовка презентації зі стислим викладом документу, створення таблиці зі зведеннями даних тощо. Так само, Copilot в Windows допомагає користувачу управляти системою через текстові команди. Це приклад того, як агенти інтегруються в робочі інструменти, щоби зняти рутинне навантаження з користувачів.
  
• OpenAI. У липні 2025 розробники додали у ChatGPT функції ШІ-агента, поєднавши можливості кількох попередніх агентних систем: здатність Operator кліком взаємодіяти з вебсайтами, можливості Deep Research зі збору інформації з десятків джерел і створення стислих аналітичних звітів.
  
  Новий агент підтримує ChatGPT connectors — інтеграцію з Gmail, GitHub та іншими застосунками для виконання запитів. Також він має доступ до терміналу та вміє працювати з API.

Виклики впровадження

• Точність і надійність. ШІ-агенти не застраховані від помилок. Моделі, на основі яких вони працюють, інколи можуть генерувати недостовірну інформацію або робити хибні висновки. Якщо агент діє автономно, існує ризик, що помилка залишиться непоміченою людиною і призведе до небажаних наслідків. Тому при впровадженні агентів важливо продумувати механізми контролю та верифікації їх результатів, особливо у критичних сферах на кшталт медицини чи фінансів.
  
• Безпека та етика. Наділяючи програми високим рівнем автономності, компанії повинні врахувати питання безпеки. Агент, що має доступ до системи або інтернету, потенційно може виконати шкідливі дії, якщо його зламають або якщо він невірно інтерпретує команду. Також постають етичні питання: як агент приймає рішення, чи неупереджені його алгоритми, чи прозорий він у взаємодії з людьми.
  
• Зміни на ринку праці. Автоматизація, що її несуть ШІ-агенти, викликає побоювання щодо робочих місць. Якщо більшість рутинних завдань виконуватимуться машинами, деякі професії можуть зазнати трансформації або зникнути. Вже зараз HR-агенти беруть на себе частину роботи рекрутерів (наприклад, LinkedIn запустив агента-рекрутера, який самостійно підбирає кандидатів).
  
  Це підвищує ефективність, але вимагає від працівників готовності освоювати нові навички і переходити до більш творчих ролей. В цілому, очікується не стільки повне зникнення професій, скільки зміна характеру роботи: люди більше контролюватимуть та навчать агентів, ніж виконуватимуть всю роботу вручну.
  

Перспективи розвитку ШІ-агентів

Багато аналітиків сходяться на думці, що ми лише на початку шляху впровадження ШІ-агентів, і найцікавіше попереду. 2024 рік назвали «роком ШІ-агентів», а 2025-й прогнозують як період їхнього масового поширення у різних галузях.

Техногіганти активно інвестують у цю сферу: OpenAI у січні 2025-го додала в ChatGPT функцію створення власних агентів (режим Deep Research для глибоких досліджень) прямо в інтерфейсі бота, що свідчить про інтеграцію агентних можливостей у популярні продукти. Microsoft, впроваджує агентів у свої корпоративні рішення, Google теж розробляє аналогічні функції для екосистеми Workspace. Все це означає, що невдовзі взаємодія з розумними агентами стане такою ж буденною, як сьогодні з чат-ботами або голосовими помічниками.

Втім, деякі фахівці застерігають від надмірного ажіотажу. Існує думка, що популярність концепції «ШІ-агентів» може знизитися, коли технології наблизяться до рівня загального штучного інтелекту (AGI). У такому разі грань будь-яка достатньо просунута ШІ-система зможе виконувати різноманітні завдання без спеціального позиціонування.