Классификационная основа ИИ-агентов
Исследование различных уровней ИИ-агентов и их возможностей с точки зрения функциональности и автономности
Уровень 1: Простой рефлексивный агент
Описание：
Реагирует непосредственно на окружающую среду на основе предопределённых правил или условий, без сложных рассуждений.
Особенности：
- Воспринимает окружающую среду и действует немедленно.
- Нет памяти, нет планирования, единичные действия.
Примеры：
- Правила автоматического ответа на электронные письма (например, 'отправить благодарность при получении').
- Интеллектуальный термостат для дома (включение отопления, когда температура падает ниже X).
Сравнение с автономным вождением：
Аналогично L1 (как адаптивный круиз-контроль, автоматизация только одной функции).
Уровень 2: Рефлексивный агент на основе модели
Описание：
Имеет простую модель окружающей среды и может адаптировать действия в зависимости от контекста, но остаётся в основном реактивным.
Особенности：
- Имеет краткосрочную память или осведомлённость о состоянии.
- Решения основаны на правилах или простых моделях, нет долгосрочного планирования.
Примеры：
- Интеллектуальный бот обслуживания клиентов (выбирающий ответы на основе истории разговора).
- Робот-пылесос (корректирующий маршрут при встрече с препятствиями).
Сравнение с автономным вождением：
Аналогично L2 (частичная автоматизация, требует человеческого надзора).
Уровень 3: Агент, ориентированный на цели
Описание：
Обладает определённой автономностью, может понимать цели и планировать действия, но зависит от чётких инструкций.
Особенности：
- Может разбивать задачи и выполнять многоэтапные операции.
- Принятие решений на основе целей, но с ограниченной адаптивностью.
- Обычно требуется, чтобы люди предоставляли конкретные цели или граничные условия.
Примеры：
- AutoGPT (автономно вызывающий инструменты для выполнения поставленных задач).
- Навигационное программное обеспечение (планирующее оптимальные маршруты и корректирующее их в реальном времени).
Сравнение с автономным вождением：
Аналогично L3 (условная автоматизация, может принимать управление в определённых сценариях, но требует вмешательства человека).
Уровень 4: Агент на основе полезности
Описание：
Оптимизирует многоцелевые решения в сложных средах, с высокой адаптивностью и автономностью.
Особенности：
- Может оценивать различные варианты и выбирать оптимальные решения.
- Справляется с неоднозначными инструкциями и задачами с несколькими переменными.
- Приближается к уровню человека в определённых областях.
Примеры：
- Manus (автономно выполняющий сложные задачи, такие как фильтрация резюме или генерация отчётов).
- Продвинутые рекомендательные системы (учитывающие множество факторов, таких как предпочтения пользователя, время, наличие).
Сравнение с автономным вождением：
Аналогично L4 (продвинутая автоматизация, требует вмешательства человека только в экстремальных ситуациях).
Уровень 5: Полностью автономный агент
Описание：
Работает полностью автономно в открытых средах, достигая или превосходя человеческий интеллект без вмешательства человека.
Особенности：
- Определяет собственные цели и оптимизирует в долгосрочной перспективе.
- Универсальность между доменами, адаптация к неизвестным средам.
- Возможности обучения, рассуждения и творчества.