Новая структура призвана упростить все более сложный мир агентного искусственного интеллекта, предлагая разработчикам руководство по навигации по многочисленным доступным инструментам и моделям. Исследователи из нескольких институтов сотрудничали в проведении исследования, которое классифицирует агентные структуры на основе их областей фокусировки и компромиссов. Цель состоит в том, чтобы помочь разработчикам выбрать наиболее подходящие инструменты и стратегии для их конкретных приложений.

Исследование посвящено растущей проблеме: быстрое расширение агентных инструментов и структур ИИ затрудняет разработчикам выбор правильных ресурсов. Эта путаница может привести к задержкам и неэффективности при создании систем ИИ. Структура переосмысливает задачу для корпоративных команд, перенося акцент с простого выбора модели на принятие архитектурных решений. Эти решения включают в себя определение того, как распределять бюджеты на обучение, поддерживать модульность и сбалансировать стоимость, гибкость и риск.

Исследователи выделили два основных измерения для классификации агентных структур: адаптация агента и адаптация инструмента. Адаптация агента включает в себя изменение базовой модели, лежащей в основе агентной системы. Это может быть достигнуто путем обновления внутренних параметров или политик агента с помощью таких методов, как тонкая настройка или обучение с подкреплением. Адаптация инструмента, с другой стороны, фокусируется на том, как агент взаимодействует и использует внешние инструменты или API.

По словам исследователей, понимание этих измерений имеет решающее значение для разработчиков. Принимая во внимание компромиссы между адаптацией агента и инструмента, разработчики могут принимать более обоснованные решения о том, какие структуры использовать. Например, разработчик может отдать приоритет адаптации агента, если ему нужна система ИИ, которая может учиться и адаптироваться к новым средам. В качестве альтернативы, они могут сосредоточиться на адаптации инструмента, если им нужна система ИИ, которая может эффективно использовать широкий спектр внешних ресурсов.

Последствия этой структуры выходят за рамки технической сферы. По мере того, как агентный ИИ становится все более распространенным, будет все более важно понимать его возможности и ограничения. Эта структура предоставляет ценный инструмент для политиков и общественности для участия в обоснованных дискуссиях об этических и социальных последствиях агентного ИИ. Исследование было опубликовано в декабре 2025 года.