AI-агенты и ассистенты
Агенты представляют собой самостоятельные программы на основе искусственного интеллекта, которые выполняют задачи, принимают решения и могут взаимодействовать с пользователем, другими программами или внешними системами.
Ассистент — это цифровой помощник, способный работать с информацией, выполнять задания по заданному сценарию, реагировать на внешние события и обучаться новому. Представляет собой набор агентов, или агентную систему.
Внутреннее устройство и принцип работы агентов
В основе работы AI-агентов лежит архитектура, построенная на Multi-Component Platform (MCP).
MCP — это технологическая база, позволяющая объединять различные модули и компоненты для работы агентов. MCP обеспечивает гибкое подключение к источникам данных, интеграцию языковых LLM-моделей, внешних API и других сервисов.
За запуск, управление и масштабируемость отвечает отдельная серверная инфраструктура — MCP-серверы. MCP-серверы гарантируют стабильную работу агентов, позволяют задействовать сразу несколько агентов для разных задач внутри единой платформы и обеспечивают обмен данными между агентами и внешними сервисами.
Стандартный AI-агент состоит из ядра и набора компонентов.
Ядро отвечает за основную логику принятия решений, управление сценарием обработки запросов и координацию между модулями.
Компоненты — это плагины, коннекторы или отдельные навыки, которые расширяют функциональность агента, например, подключают к базам данных, предоставляют доступ к загрузке и обработке документов, реализуют интеграции с корпоративными системами или внешними веб-сервисами. С помощью интерфейсов взаимодействия AI-агенты могут общаться с пользователями через чат, электронную почту, мессенджеры, а также автоматически выполнять действия по API.
Доступные для интеграции системы, такие как корпоративные мессенджеры и таск-трекеры, представлены на Docker Hub.
Пример работы AI-агента:
Пользователь отправляет запрос через чат.
AI-агент, запущенный на MCP-сервере, принимает запрос.
Ядро агента определяет, с какими компонентами нужно взаимодействовать (например, языковая модель, база знаний, внешний API).
Агент обрабатывает запрос, формирует и отправляет ответ пользователю.
Применение агентов
AI-агенты применяются для автоматизации рутинных задач, развития интеллектуальных сервисов и увеличения возможностей пользователей. Например:
Виртуальные ассистенты и чат-боты для поддержки клиентов.
Автоматические обработчики документооборота.
Системы анализа данных и подготовки отчетов.
Персонализированные рекомендательные системы.
Интеграция с корпоративными системами для автоматизации бизнес-процессов.
Они помогают снизить нагрузку на персонал, повысить скорость реагирования и качество сервисов, а также масштабировать интеллектуальные процессы без дополнительных затрат.
- Внутреннее устройство и принцип работы агентов
- Применение агентов