Искусственный интеллект стремительно трансформирует многие аспекты нашей жизни, меняя способы работы, взаимодействия и принятия решений. Среди множества направлений развития AI особое внимание уделяется AI-агентам — программным сущностям, способным выполнять задачи, взаимодействовать с пользователями и оптимизировать процессы. Однако в сфере AI-агентов прослеживается глубокое разделение на две категории: детерминированные и недетерминированные агенты. Это разделение не только техническое, но и концептуальное, оно влияет на то, как эти агенты используются в реальных сценариях и какие задачи они могут эффективно решать. Понимание этой разницы приобретает особую важность для компаний и разработчиков, внедряющих AI-технологии в критически важных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и государственное управление.
Детерминированные AI-агенты основываются на жёстком соблюдении предсказуемых и воспроизводимых правил. Их поведение в заданных условиях всегда будет одинаковым. Это похоже на работу классического API, где входные данные однозначно определяют выход. Такой подход особенно ценен в тех сферах, где высокая точность и предсказуемость результатов имеют решающее значение. В медицинских и финансовых системах ошибки могут привести к серьёзным последствиям, поэтому детерминированные агенты помогают минимизировать риски, обеспечивая стабильность и соответствие нормативам.
В противоположность им стоят недетерминированные агенты, которые не привязаны к строгому заранее определённому пути исполнения. Они способны самостоятельно выбирать различные стратегии и направления работы, адаптируясь к меняющимся условиям и новым данным. Такой подход обеспечивает гибкость и позволяет справляться с очень сложными, разнообразными и недостаточно формализованными задачами. Примером может служить агент, занимающийся глубоким поиском информации, где каждый раз он может создавать уникальные стратегии, опираясь на контекст и новые сведения. Одной из важных сфер применения AI-агентов является обработка сложных процессов в здравоохранении, например, управление медицинскими претензиями и страховыми выплатами.
Процесс проверки и апелляции претензий часто включает в себя работу с разнородной информацией, включая разными форматами сообщений, коды отказов и требования различных поставщиков страхования. Для человека этот процесс достаточно привычен и понятен — он знает, как реагировать на нестандартные ситуации, основываясь на опыте и знаниях. Однако автоматизировать подобное поведение для AI-агента оказывается непростой задачей, и здесь проявляется разница между детерминированными и недетерминированными подходами. В начале работы многие специалисты ожидали, что для таких сложных и изменчивых рабочих процессов потребуется именно недетерминированный агент, способный гибко реагировать на разнообразные ситуации. Однако практика показала, что предприятия, особенно работающие в регулируемых и масштабируемых условиях, предпочитают детерминированные решения, которые гарантируют стабильный результат и позволяют избегать непредсказуемых ошибок.
Для обработки исключений и редких случаев в таких системах используют гибридный подход — основная логика строится на детерминированных правилах с возможностью подключения моделей ИИ для автоматического исправления ошибок и адаптации к изменениям. Главное преимущество детерминированных агентов — это возможность точного контроля и простоты валидации. Для компаний с миллионами транзакций в день даже минимальная доля ошибок приводит к серьёзным финансовым и репутационным потерям. Здесь крайне важна способность системы всегда работать предсказуемо, с чётко понятными последствиями каждого действия. Например, в случае финансовых операций или обработки медицинских данных любые отклонения от стандарта требуют немедленного выявления и устранения.
Поэтому, несмотря на кажущуюся ограниченность, детерминированные агенты оказываются в этих областях востребованными. С другой стороны, недетерминированные агенты превосходят в ситуациях, где variability и креативность важнее жесткой регламентации. В сфере потребительских приложений, таких как персонализированные ассистенты или голосовые помощники, гибкость и способность к необычным решениям играют ключевую роль. Пользователи ценят, когда искусственный интеллект не просто повторяет заранее известные сценарии, а предлагает разнообразие и учитывает уникальные предпочтения. Более того, разговорные агенты сталкиваются с бесконечным числом вариантов человеческой речи, эмоций и поведения, где фиксированный скрипт не справится.
Поэтому здесь недетерминированные решения обеспечивают лучший пользовательский опыт и более естественное взаимодействие. Разделение на детерминированные и недетерминированные AI-агенты также определяется технологическими особенностями. Современные языковые модели способны обрабатывать и структурировать неструктурированную информацию, что значительно расширяет возможности недетерминированных агентов. Однако обработка многомиллионных транзакций с максимальной корректностью требует создания чётких, воспроизводимых шаблонов поведения. Таким образом, разработчики часто используют гибридные подходы, комбинируя классические алгоритмы, RPA (роботизированную автоматизацию процессов) и возможности моделей на базе искусственного интеллекта для автоматического исправления и подстройки под изменения в интерфейсах и протоколах взаимодействия.
Интересным примером является использование браузерных AI-агентов. В отличие от традиционных API, браузерный агент сталкивается с динамическими пользовательскими интерфейсами и множеством вариаций в поведении веб-сайтов. Раньше малейшие изменения в структуре страницы могли приводить к сбоям в работе робота. Благодаря языковым моделям и возможности «самовосстановления» скриптов современным AI-агентам удаётся адаптироваться к подобным изменениям, снижая необходимость постоянного вмешательства человека и обеспечивая устойчивость бизнес-процессов. Тем не менее, именно на уровне бизнес-требований лежит причина, по которой детерминированные агенты остаются предпочтительными в критичных секторах.
Высокий уровень ответственности, обязательства перед регулирующими органами и необходимость прозрачного аудита делает невозможным использование полностью непредсказуемых моделей. Даже небольшое отклонение может спровоцировать цепочку ошибок с серьёзными последствиями. Недетерминированные агенты применяются там, где важно экспериментирование и открытие новых решений в каждой сессии. К примеру, в научных исследованиях или творчества искусственный интеллект, способный генерировать уникальные результаты и нестандартные решения, ценится выше повторяемости. Но для бизнеса, ориентированного на массовое производство стабильных результатов, подход с высокой предсказуемостью оказывается более удобным.
Таким образом, выбор между детерминированным и недетерминированным AI-агентом зависит от конкретных целей и условий применения. В масштабируемых и регулируемых системах первое предпочтение отдают стабильности и возможности полного контроля над процессом. В потребительских либо исследовательских сферах, где важна креативность и персонализация, справедливо применять недетерминированный подход. Итогом становится понимание, что универсального решения не существует. Конструкторы AI-систем должны ориентироваться на требования пользователей, особенности бизнес-процессов и специфику домена.
Гибридные архитектуры, сочетающие лучшее из обеих парадигм, позволяют решать сложные задачи, обеспечивая при этом высокую надежность и адаптивность. В заключение, разделение AI-агентов на детерминированных и недетерминированных отражает глубокие различия в мировоззрении относительно работы искусственного интеллекта и его роли в обществе и бизнесе. Чем лучше будут пониматься эти различия, тем эффективнее будут строиться системы, способные раскрыть потенциал AI и гармонично интегрироваться в нашу жизнь и работу.
