Агент искусственного интеллекта

Агент ИИ - это автономное существо, которое воспринимает окружающую среду с помощью датчиков, обрабатывает информацию для принятия интеллектуальных решений и действует в этой среде с помощью исполнительных механизмов для достижения определенных целей. В отличие от простой программы, которая следует заранее определенному набору инструкций, агент ИИ может учиться на опыте, адаптироваться к изменяющимся условиям и действовать самостоятельно без прямого вмешательства человека. Эта способность воспринимать, думать и действовать делает агентов краеугольным камнем современного искусственного интеллекта (ИИ), стимулирующим развитие сложных систем автоматизации. Цель - создать системы, способные решать сложные динамичные задачи, от навигации по городским улицам до управления промышленными процессами.

Как работают агенты искусственного интеллекта

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

1. Восприятие (Sensing): Агенты собирают информацию о своем текущем состоянии и окружающей обстановке с помощью датчиков. В контексте компьютерного зрения (CV) эти датчики обычно представляют собой камеры, которые снимают визуальные данные. Эти необработанные данные являются входными данными, которые агент использует для понимания своего контекста.
2. Принятие решений (обработка): Основой ИИ-агента является его "мозг", который обрабатывает перцептивные данные для принятия решений. Этот компонент часто представляет собой сложную модель машинного обучения (ML), например, нейронную сеть. Для сложного поведения агенты могут использовать такие методы, как обучение с подкреплением, когда они методом проб и ошибок учатся наилучшим действиям, чтобы максимизировать вознаграждение. Агент оценивает различные возможности и выбирает действие, которое с наибольшей вероятностью приведет к достижению его цели.
3. Действие (Actuating): После принятия решения агент выполняет его с помощью исполнительных механизмов. 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 совершение сделки на фондовом рынке или фильтрация электронной почты.

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

Агенты искусственного интеллекта в компьютерном зрении

Компьютерное зрение - важнейшая технология, позволяющая агентам ИИ работать в физическом мире. Модели зрения, такие как Ultralytics YOLO11, служат перцептивной основой, обеспечивая агенту возможность "видеть" и интерпретировать окружающую обстановку. При интеграции в агентную систему 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 позы человека(оценка позы).

Такое сочетание агентного 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 принимает решение активировать роботизированную руку для удаления этого элемента. Это позволяет выйти за рамки простого обнаружения и создать полностью автоматизированный рабочий процесс.

Применение в реальном мире и примеры

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

• Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили - яркий пример сложных агентов ИИ. Они используют набор датчиков, включая камеры и LiDAR, для создания 360-градусного обзора окружающей среды. Модели CV делают выводы в режиме реального времени, чтобы обнаружить пешеходов, другие транспортные средства и дорожные знаки. Система принятия решений агента обрабатывает эту информацию для управления рулевым управлением, ускорением и торможением, обеспечивая безопасную навигацию в сложных городских условиях. Такие компании, как Waymo, являются пионерами в развертывании подобных передовых систем на основе агентов.
• Умное производство: В производстве, управляемом ИИ, агенты ИИ автоматизируют контроль качества. Агент, подключенный к камере и работающий с моделью типа YOLO11, может следить за конвейерной лентой. Он использует сегментацию экземпляров для идентификации каждого продукта, проверяет его на наличие дефектов и, если дефект обнаружен, подает сигнал роботизированному манипулятору (исполнительному механизму) для удаления дефектного изделия. Таким образом, создается эффективная автономная система контроля качества, работающая непрерывно, что является ключевым компонентом Industry 4.0.

Отличие агентов ИИ от смежных понятий

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

• Агент ИИ в сравнении с моделью ИИ: Модель ИИ - это компонент агента, а не сам агент. Модель, например детектор объектов YOLO, - это инструмент, выполняющий определенную задачу (например, поиск объектов на изображении). Агент ИИ - это всеобъемлющая система, которая использует результаты модели для принятия решения и последующего действия. Модель предоставляет "что", а агент решает, "что с этим делать".
• Агент ИИ в сравнении с чатботом/ЛМ: хотя чатбот или большая языковая модель (ЛЯМ) могут демонстрировать интеллектуальное поведение, они обычно ограничены цифровыми, текстовыми средами. ИИ-агент - это более широкая концепция, которая может взаимодействовать с физическим миром с помощью датчиков и исполнительных механизмов. Однако LLM может служить мощным механизмом принятия решений внутри агента, и эта концепция исследуется такими платформами, как Hugging Face.
• ИИ-агент против робототехники: Робототехника относится к проектированию и созданию физического робота - тела. Агент ИИ - это интеллект, который управляет этим телом - разум. Рука промышленного робота - это просто оборудование; она становится интеллектуальным агентом, когда на нее работает система искусственного интеллекта, позволяющая ей воспринимать окружающую среду и принимать автономные решения.