🧠 Про уровни агентности ИИ от калькулятора до стратега Привет, мои продуктовые красавчики! Отдохнувшими и свеженькими врываемся в короткую рабочую неделю💪🏼 Итак, представьте себе хорошенького чат-бота. Поначалу он маленький и немножко тупой, плохо отвечает по скрипту и бесит юзеров. Потом он подрастает, учится и превращается в умного советчика, который сам предлагает планы и даже экспериментирует с вариантами стратегий. Это про разные уровни самостоятельности ИИ, те самые уровни агентности - когда ИИ проходит рост от исполнителя команд до стратега без присмотра. Разберём эту темку 🤖Исполнитель простых команд, он же rule-based AI ИИ здесь чуть умнее, чем калькулятор: даёшь точную инструкцию, типа, посчитай средний чек за неделю по данным на скриншоте и он выполняет и выдаёт результат. Никакого глубокого анализа или мышления. Это когда Siri на вопрос какая погода отвечает фактами, но если попросить «посоветуй что надеть с учётом погоды» ничего путного не скажет. Используем такой ИИ для простых задач, не ждем творчества, такой ИИ не эволюционирует сам по себе 🤖Помощник, он же copilot Этот ИИ смотрит на контекст, помнит ваши прошлые разговоры, подстраивается под привычки пользователя. Пример: продвинутые боты, которые запоминают, что когда вы просите сделать слайд в презу «в корпоративных цветах» вы предпочитаете только синие графики и персонализируют ответы. Такие агенты помогают писать код, тексты, тестировать 🤖Планировщик, он же tool-user ИИ сам разбирает сложное на простые шаги, разбирается какие инструменты ему для этой задачи нужны и делает без лишних указаний. Например, говорим подготовить отчёт для СЕО, а он сам ходит в конфлюенс и жиру (к которым вы ему заранее дали доступ), собере данные, построит графики, добавит выводы и предложит готовые слайды. Например, современные версии ChatGPT с ищут информацию в сети, рисуют таблицы, анализируют метрики и выдают готовый план на основе собранных данных. Но не забываем про коммерческую и всякую другую тайны! Можно его потестировать на продукте на задачах с минимальным риском, вроде оптимизировать онбординг для новичков в команде, на внутренних задачах в общем 🤖Мультиагентная система Вместо одного ИИ, который пытается делать всё сам, теперь работает целая команда агентов, которые координируются по принципу как отделы в компании. Агенты четвёртого уровня начинают проявлять рефлексию и после выполнения задачи они анализируют свою работу и улучшают подход. У них еще есть как бы встроенная команда контроля качества, которая проверяет и дорабатывает результат. Это звучит мощно, но пока сыро и большинство фреймворков экспериментальные, требуют жёстких ограничений безопасности. Зато когда работают, то могут тянуть целые продуктовые процессы с минимальным участием человека. С этими ребятами поосторожнее, звучит прикольно, но я видела тред на редит как такие мультиагенты легко решают задачу «убери все баги» простым удалением кода и также помогают «очистить почту от спама»😂 🤖AGI он же полностью автономный общий искусственный интеллект Это мечта, о которой говорят все, когда агенты, которые сами ставят цели, адаптируются к любой задаче и работают без постоянного контроля. Настоящий универсальный интеллект, который решает любые проблемы человека. Но до этого оч далеко. Текущие системы не умеют рассуждать о причинах и следствиях, не имеют надёжной долгосрочной памяти и не могут быстро осваивать совершенно новые концепции. Большинство заявлений про пятый уровень, которые мелькают в сети это чистый хайп Короче, спрашиваем себя какой уровень самостоятельности нам нужен прямо сейчас и берём для начала тот, что минимально закроет наши потребности. Не пытаемся сразу сделать космолет) Что почитать по теме 💬РБК. Кейс с ИИ по динамическому ценообразованию в девелопменте 💬Cnews. ИИ в облаке Amazon удалил почти весь код, чтобы переписать его с нуля 💬Gitverse. Что такое AGI, когда будет создан и перспективные возможности Ciao💚 @alice_product #ИИ #AI