AI-агенти не є LLM / чат-ботами

Коротко

Чат-боти застаріли, а лише LLM недостатньо — майбутнє належить справжнім агентам штучного інтелекту, які поєднують розуміння, міркування та дії для автономного виконання складних завдань у реальних системах.

! Агенти штучного інтелекту – це не LLM / чат-боти

За рік світ запам'ятає чат-ботів так, як пам'ятає факсимільні апарати: незграбний крок на шляху до чогось кращого. Запитайте будь-якого COO про їх розгортання чат-ботів, і ви побачите ту ж ввічливу знизувальну плечима: "Він незграбний, потребує багато обслуговування, не справляється з відповідями на FAQ. Нам все ще потрібні люди." Усі ми були в такій ситуації. Ви намагаєтеся змінити час доставки або адресу для важливого пакунка. Чат-бот ввічливо відповідає, що він взяв до уваги ваше прохання і тепер залучить людину з обслуговування клієнтів, щоб виконати логістику цього запиту. Він не вживає жодних інших заходів. Ви відчуваєте розчарування. Ось реальність: ера чат-ботів закінчилася. Підприємства, які триматимуться за це, будуть втрачати час, гроші та таланти. Новий вид — автономні AI-агенти — входить в гру, і прірва між цими двома підходами вирішить, які компанії стрімко рухатимуться вперед, а які залишаться в пастці служби підтримки клієнтів.

Як ми застрягли з зомбі-чат-ботами Ранні чат-боти мали стати передовою автоматизації. Натомість вони стали найбільш неприємним досвідом обслуговування клієнтів. Чому? Тому що їх ніколи не створювали для розуміння чогось. Вони були засновані на правилах з самого початку. Жорстко закодовані сценарії, лінійні дерева прийняття рішень, "якщо це, тоді те" потоки, які швидко ускладнюються. Скажіть точну правильну фразу, і вони відповідають. Відхиліться навіть трохи, і вас або ігнорують, або повертають на початок. Як меню IVR з кращими манерами. Експоненціальні гілки - це те, що робить традиційні чат-боти неможливими для підтримки понад 20 загальних випадків використання, не кажучи вже про повернення інвестицій. І проблема полягає не лише в поганому UX — це архітектурна проблема. Системи, засновані на правилах, не узагальнюються. Вони можуть реагувати лише на заздалегідь визначені вхідні дані та сценарії. В момент, коли щось змінюється — оновлення політики, новий рівень цін, клієнт, який задає дійсне питання трохи інакше — весь процес руйнується. Що буде далі? Ескалація до людей. Знову і знову. Тим часом, працівники на передовій змушені виконувати ті ж самі повторювані завдання, які бот не зміг завершити — вручну оновлювати записи про відвантаження, дзвонити водію, реєструвати оновлення — тоді як інформаційна панель повідомляє про «успішну взаємодію». Для кого це насправді працює? Сьогодні більшість впроваджень корпоративних «AI чат-ботів» є не більше ніж розширеними деревами рішень. Косметичні покращення — дружніший тон, брендовані аватари — не можуть змінити основну реальність: вони крихкі, поверхневі та легко застряють. Але ці боти продавалися як срібні кулі. Тому компанії продовжували інвестувати, сподіваючись, що кожен новий реліз нарешті закриє цикл. Це не сталося. Не могло. Тому що архітектура ніколи не була побудована для автономного розуміння чи дії — вона була побудована для відхилення запитів. Ось чому більшість KPI чат-ботів є поверхневими: CSAT, рівень передачі, тривалість сесії. Як тільки ви запитуєте: "Чи дійсно це вирішило проблему?" інформаційні панелі замовкають. Коли ви святкуєте метрики чат-бота, ви, по суті, святкуєте бігову доріжку для пройденої відстані. Простими словами: багато руху, нікуди йти.

Тоді з'явилися LLM — Говоруни, а не виконавці З'явився GPT та його родичі. Раптово боти змогли вести розмови. Вони розуміли сленг. Вони справлялися з двозначностями. Вони запам'ятовували речі та мали тривалу контекстну пам'ять. Це було як магія. І це був справжній стрибок вперед. Вперше штучний інтелект міг генерувати людські відповіді в масштабах. Штучний інтелект розумний. Але ось у чому справа: LLM - це чудові імпровізатори, а не оператори. Вони не мають структурованих цілей. Вони не «знають», коли завдання виконано. Вони не можуть надійно отримувати доступ, оновлювати або забезпечувати дотримання бізнес-правил без опори. Те, що вони виробляють, — це мова — переконлива, чітка і іноді корисна, але рідко відповідальна. Коли LLM говорить вам, що він надіслав ваш запит, це не так. Якщо це не загорнуто в шар оркестрації, який пов'язує мову з дією, це все ще просто розмова. Отже, хоча LLMs просунули індустрію вперед, вони не вирішили проблему виконання. Вони створили новий клас хибних очікувань. Тепер користувачі не просто розчаровані ботами — вони заплутані в ШІ, який звучить розумно, але насправді не може допомогти. Ця плутанина приводить нас сюди: до AI-робочих процесів та AI-агентів.

Що таке AI агент насправді Робочий процес AI є LLM, який виконує команди з заздалегідь визначеними кроками. Але часто в реальному світі кроки не можуть бути передбачені заздалегідь. Саме тут на допомогу приходять агенти ШІ. Це LLM, який інтегрується з зовнішніми інструментами, здатний глибоко міркувати і — використовуючи все, до чого має доступ — вирішує складні проблеми, які людям знадобилося б у багато разів більше часу для розв'язання. AI-агенти досягають цього, об'єднуючи всі три шари. По-перше, шар розмови, який часто є LLM для інтерпретації намірів (так, LLM корисні, просто називати LLM "AI рішенням" за замовчуванням – це як називати модеми з набором номерів WiFi); по-друге, шар міркувань, який окреслює всі правила, політики та планування завдань, що вирішують, що повинно відбутися; і по-третє, шар виконання з безпечними з'єднувачами до CRM, ERP, платіжних систем, голосових систем і будь-якого спадщинного монстра, що ховається в шафі. Видаліть будь-який шар, і вежа впаде. Тримайте їх разом, і система переходить з «відповіді» до «вирішення». Давайте повернемося до сценарію з клієнтом, який потребує перенаправлення посилки. Традиційно чат-боти можуть виконати перший етап — обробку запитів. LLM можуть допомогти вам зробити ще один крок вперед. Потім людині потрібно втрутитися. Вони приймають рішення, а потім вручну вводять відповіді. Це болісно. Тепер AI-агент проактивно виконує цілі робочі процеси, приймає автономні рішення, взаємодіє з бекенд-системами і фіксує активність для аудиторських цілей, все без втручання людини, якщо це абсолютно не потрібно.

*Кредит зображення:*Jurin AI

Агент виконує за тридцять секунд те, що інакше гуляло б між кількома відділами. Він володіє завданням від початку до кінця.

Тож давайте перестанемо називати все «агентом»

Термін "AI agent" набирає популярності — але, як і всі хороші модні слова, він розтягується. Кожен постачальник, який має чат-бота та API, тепер стверджує, що пропонує "агентів". Дехто навіть використовує це слово лише тому, що їхня LLM пам'ятає ваше ім'я протягом п'яти звернень.

Це зловживання не є простою брендинговою пустотою — воно викликає справжню плутанину. Це навчає покупців очікувати результати від інструментів, які ніколи не були розроблені для їх досягнення. Це уповільнює прийняття, створюючи хибні очікування, за якими слідує справжнє розчарування. Найгірше те, що це дозволяє підприємствам переконувати себе, що вони інновують, тоді як насправді вони лише прикріпили новий інтерфейс до старого сервісного столу.

Але трансформація ШІ реальна. Справжні AI-агенти не просто більш розмовні. Вони більш відповідальні. Вони глибоко інтегруються, діють відповідально та забезпечують простежувані, критично важливі для бізнесу результати. Вони не просто інтерфейс — вони інфраструктура.

І ми лише на початку.

Майбутнє інформації: Від додатків до AI-агентів Протягом років ми адаптувалися до логіки машин. Ми переходили через меню, запам'ятовували інтерфейси, жонглювали п'ятьма вкладками лише для того, щоб виконати завдання. Пошук став розумнішим, додатки стали елегантнішими — але тягар залишався на користувачеві.

Штучні інтелектуальні агенти перевертають це.

Замість того, щоб просити вас навчитися, як працює система, система вивчає, як працюєте ви — через природну розмову.

Хочете забронювати свою подорож? Просто поспілкуйтесь зі своїм приватним AI-консьєржем: "Сплануйте похід у Альпах, на початку вересня, у віддалених місцях." І таке трапляється. Рейси, готелі, місцеві гіди — навіть приховані скарби, які ви ніколи б не знайшли самостійно. Жодних сайтів 90-х або незручних мобільних додатків з поганим UX. Просто розмова, яка вирішує справи.

Це зміна від додатків, які ви керуєте, до агентів, які діють від вашого імені.

І це не зупиниться на подорожах. Агенти перетворять те, як ми взаємодіємо з усім — логістикою, закупівлями, дотриманням норм, управлінням персоналом. Тихо трансформуючи крихкі інструменти та фрагментовані робочі процеси за допомогою інтелектуальних систем, які можуть міркувати, діяти та покращуватися з часом.

Це агентне майбутнє: де завдання виконуються миттєво за допомогою голосу або тексту за допомогою ШІ, який розуміє, діє та доставляє — ваш власний виконавчий асистент.

Це не науково-фантастичне бачення. Це всього лише один-два роки від нас. І ми вже працюємо над цим у Jurin AI.

Ера агентного ШІ настала, і ми лише почали досліджувати. Я ніколи не був більш схвильованим.