🤔 Что это за зверь такой — AI-агент?

Если коротко, AI-агент — это не просто чат-бот, который отвечает на глупости в стиле «расскажи анекдот про программиста». Это самостоятельный цифровой помощник, который умеет ставить цели, принимать решения и учиться на собственных ошибках. Да, немного пугающе звучит, но это и правда новая лига искусственного интеллекта.

🏗 Как он устроен

Представь: ты — предприниматель. У тебя есть ассистент. Ты говоришь: «Найди самых дешевых поставщиков для моей кофейни, сравни отзывы, закажи образцы и подготовь отчет». Обычный ИИ завис бы уже на слове «найди». А AI-агент пойдет и сделает.

Он работает как автономная система: анализирует информацию, запускает нужные действия (вплоть до написания писем или кодинга), и главное — адаптируется под задачу. Некоторые агенты могут даже создавать других агентов! Такой себе цифровой муравейник, где каждый знает, что делать.

🧪 Примеры, которые уже работают

• AutoGPT — запускаешь его с заданием «создай блог и заработай на нем $100», и он сам формирует стратегию, пишет тексты, публикует их, анализирует трафик и ищет способы монетизации. Да, он может ошибаться, но он пытается — сам.

🗂️ Без паники, расшифровка

RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.

📚 Почему без этого уже никуда

Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM «из коробки».

📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.

💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.

Познакомься: это LLM.

🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.

🧩 А теперь расшифруем:

LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».

— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно «нейроны», которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.

С бурным развитием ChatGPT искусственный интеллект дает о себе знать большому количеству людей, особенно в традиционных бастионах человеческих способностей — понимании прочитанного, распознавании речи и идентификации изображений.

На самом деле, на приведенной инфографике ясно видно, что искусственный интеллект превзошел человеческие показатели во многих областях и, похоже, собирается обогнать людей и в других направлениях.

Как тестируется производительность❓

Используя данные контекстуального искусственного интеллекта, мы визуализируем, насколько быстро модели искусственного интеллекта начали превосходить показатели баз данных, а также достигли ли они еще человеческого уровня мастерства.

Каждая база данных разработана с учетом определенного навыка, такого как распознавание рукописного ввода, понимание языка или понимание прочитанного, при этом каждый процентный балл сопоставляется со следующими критериями:

0%
Это соответствует наиболее известной производительности искусственного интеллекта на момент создания набора данных.