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 направленности и компромиссов, сообщила VentureBeat 29 декабря 2025 года.

Распространение агентных инструментов затруднило для разработчиков выбор подходящих ресурсов для их AI-приложений. Структура решает эту проблему, переосмысливая агентный AI для корпоративных команд. Вместо того чтобы сосредотачиваться исключительно на выборе модели, структура побуждает разработчиков учитывать архитектурные решения, такие как распределение бюджетов на обучение, поддержание модульности и баланс между стоимостью, гибкостью и риском.

Исследование разделяет ландшафт агентного AI на два основных измерения: адаптация агента и адаптация инструмента. Адаптация агента включает в себя модификацию базовой модели, лежащей в основе агентной системы, обновление ее внутренних параметров или политик с помощью таких методов, как тонкая настройка или обучение с подкреплением. Адаптация инструмента, с другой стороны, фокусируется на улучшении инструментов, которые агент использует для взаимодействия со своей средой. Это может включать в себя улучшение функциональности инструментов, оптимизацию их интеграции с агентом или разработку новых инструментов, адаптированных к конкретным задачам.

По словам исследователей, понимание этих двух измерений имеет решающее значение для разработчиков, чтобы принимать обоснованные решения о том, какие структуры и инструменты использовать. Учитывая компромиссы между адаптацией агента и адаптацией инструмента, разработчики могут выбрать стратегии, которые наилучшим образом соответствуют их конкретным потребностям и целям.

Развитие агентного AI имеет значительные последствия для общества. Агентные системы обладают потенциалом для автоматизации сложных задач, улучшения принятия решений и персонализации пользовательского опыта. Однако они также вызывают опасения по поводу вытеснения рабочих мест, алгоритмической предвзятости и возможности злоупотреблений. По мере того как агентный AI продолжает развиваться, важно учитывать эти этические и социальные последствия, чтобы обеспечить ответственное использование этих технологий и на благо всех.

Исследователи планируют продолжить совершенствование структуры и изучение новых измерений агентного AI. Они надеются, что их работа поможет создать более информированное и совместное сообщество разработчиков и исследователей агентного AI.