AI Agent

Агент ИИ — это автономная сущность, которая воспринимает свою среду с помощью датчиков, обрабатывает эту информацию для принятия интеллектуальных решений и воздействует на эту среду с помощью исполнительных механизмов для достижения конкретных целей. В отличие от простой программы, которая следует предопределенному набору инструкций, агент ИИ может учиться на опыте, адаптироваться к изменяющимся условиям и работать независимо без прямого вмешательства человека. Эта способность воспринимать, думать и действовать делает агентов краеугольным камнем современного искусственного интеллекта (AI), стимулируя разработку сложных систем автоматизации. Цель состоит в том, чтобы создать системы, которые могут справляться со сложными, динамическими задачами, от навигации по городским улицам до управления промышленными процессами.

Как работают AI-агенты

Работу агента ИИ лучше всего понимать как непрерывный цикл, включающий три основных компонента:

1. Восприятие (сенсорное восприятие): Агенты собирают информацию о своем текущем состоянии и окружающей среде с помощью датчиков. В контексте компьютерного зрения (CV) этими датчиками обычно являются камеры, которые захватывают визуальные данные. Эти необработанные данные являются входными данными, которые агент использует для понимания своего контекста.
2. Принятие решений (обработка): Ядром ИИ-агента является его «мозг», который обрабатывает перцептивные данные для принятия решений. Этим компонентом часто является сложная модель машинного обучения (ML), такая как нейронная сеть. Для сложного поведения агенты могут использовать такие методы, как обучение с подкреплением, где они изучают наилучшие действия посредством проб и ошибок, чтобы максимизировать вознаграждение. Агент оценивает различные возможности и выбирает действие, которое с наибольшей вероятностью достигнет его цели.
3. Действие (Actuating): После принятия решения агент выполняет его через исполнительные механизмы. Исполнительный механизм — это механизм, который воздействует на окружающую среду. Для физического робота это может быть перемещение роботизированной руки или управление транспортным средством. Для цифрового агента это может быть выполнение сделки на фондовом рынке или фильтрация электронной почты.

Этот цикл «восприятие-мышление-действие», известный как архитектура агента, позволяет агенту функционировать автономно и реагировать на события в реальном времени. Фреймворки для создания агентов становятся все более распространенными, и такие проекты, как LangChain и AutoGPT, набирают популярность для разработки агентов на основе LLM.

AI-агенты в компьютерном зрении

Компьютерное зрение — это важнейшая технология для AI-агентов, работающих в физическом мире. Модели машинного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, служат перцептивной основой, предоставляя агенту возможность «видеть» и интерпретировать свое окружение. При интеграции в систему агента модель CV преобразует необработанные визуальные данные в структурированную информацию, такую как идентификация и определение местоположения объектов (обнаружение объектов), отслеживание их перемещения (отслеживание объектов) или понимание поз человека (оценка позы).

Это сочетание автономного ИИ и компьютерного зрения имеет решающее значение для будущего автоматизации. Агент не просто обнаруживает объект, он использует это обнаружение в качестве триггера для принятия решения. Например, после того как модель YOLO обнаруживает дефект на производственной линии, агент решает активировать роботизированную руку для удаления этого изделия. Это выходит за рамки простого обнаружения и создает полностью автоматизированный рабочий процесс.

Примеры и применение в реальном мире

Мощь ИИ-агентов наиболее очевидна в их реальных приложениях, где они преобразуют восприятие и принятие решений в ощутимые действия.

• Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили являются ярким примером сложных агентов ИИ. Они используют набор датчиков, включая камеры и LiDAR, для построения 360-градусного обзора своей среды. Модели CV выполняют вывод в реальном времени для обнаружения пешеходов, других транспортных средств и дорожных знаков. Затем механизм принятия решений агента обрабатывает эту информацию для управления рулевым управлением, ускорением и торможением, безопасно перемещаясь в сложных городских условиях. Такие компании, как Waymo, являются пионерами во внедрении таких передовых систем на основе агентов.
• Интеллектуальное производство: В производстве, управляемом ИИ, агенты ИИ автоматизируют контроль качества. Агент, подключенный к камере, на которой работает модель, такая как YOLO11, может контролировать конвейерную ленту. Он использует сегментацию экземпляров для идентификации каждого продукта, проверяет наличие дефектов и, если обнаружен дефект, сигнализирует роботизированной руке (актуатору) об удалении неисправного элемента. Это создает эффективную, автономную систему обеспечения качества, которая работает непрерывно, что является ключевым компонентом Индустрии 4.0.

Разграничение AI агентов и связанных концепций

Полезно отличать агентов ИИ от других связанных терминов в области ИИ.

• AI-агент против AI-модели: AI-модель является компонентом агента, а не самим агентом. Модель, такая как детектор объектов YOLO, — это инструмент, который выполняет определенную задачу (например, поиск объектов на изображении). AI-агент — это всеобъемлющая система, которая использует выходные данные модели для принятия решения, а затем действует. Модель предоставляет «что», а агент решает, «что с этим делать».
• AI-агент против чат-бота/LLM: Хотя чат-бот или большая языковая модель (LLM) может демонстрировать интеллектуальное поведение, они обычно ограничиваются цифровой текстовой средой. AI-агент — это более широкое понятие, которое может взаимодействовать с физическим миром через датчики и исполнительные механизмы. Однако LLM может служить мощным механизмом принятия решений внутри агента, концепция, исследованная на таких платформах, как Hugging Face.
• AI-агент против робототехники: Робототехника относится к проектированию и конструированию физического робота — тела. AI-агент — это интеллект, который управляет этим телом — разум. Промышленная роботизированная рука — это всего лишь оборудование; она становится интеллектуальным агентом, когда приводится в действие системой AI, которая позволяет ей воспринимать свою среду и принимать автономные решения.