Исследование переосмысливает агентный ИИ для корпоративных команд, смещая акцент с выбора модели на архитектурные решения. Это включает в себя учет таких факторов, как распределение бюджета на обучение, сохранение модульности и компромиссы между стоимостью, гибкостью и риском. Исследователи выделили два основных измерения в ландшафте агентного ИИ: адаптация агента и адаптация инструмента. Адаптация агента включает в себя модификацию базовой модели, лежащей в основе агентной системы, путем обновления ее внутренних параметров или политик.

Быстрый рост агентного ИИ привел к распространению инструментов и фреймворков, что затрудняет для разработчиков определение наилучших вариантов для их конкретных потребностей. Агентный ИИ относится к системам ИИ, способным к автономным действиям для достижения конкретных целей. Эти системы часто сочетают в себе большие языковые модели с возможностями планирования, памяти и использования инструментов.

Ожидается, что эта структура обеспечит ясность и направление для разработчиков, позволяя им принимать более обоснованные решения о проектировании и внедрении агентных систем ИИ. Классифицируя фреймворки на основе их сильных и слабых сторон, исследователи надеются оптимизировать процесс разработки и ускорить внедрение агентного ИИ в различных отраслях. Исследователи полагают, что понимание компромиссов между адаптацией агента и адаптацией инструмента имеет решающее значение для оптимизации производительности и эффективности агентных систем ИИ.