Недавние данные опроса более 1250 команд разработчиков показывают поразительную реальность: 55,2% планируют создать более сложные агентские рабочие процессы в этом году, но только 25,1% успешно внедрили AI-приложения в производство. Этот разрыв между амбициями и реализацией подчеркивает критическую задачу отрасли: как эффективно создавать, оценивать и масштабировать все более автономные AI-системы?
Вместо того чтобы спорить об абстрактных определениях “агента”, давайте сосредоточимся на практических проблемах внедрения и спектре возможностей, с которыми сталкиваются команды разработчиков сегодня.
Понимание рамок автономности
Подобно тому, как автономные транспортные средства продвигаются через определенные уровни возможностей, AI-системы следуют развивающейся траектории, где каждый уровень основывается на предыдущих способностях. Эта шестиуровневая структура (L0-L5) предоставляет разработчикам практическую линзу для оценки и планирования их AI-внедрений.
- L0: Рабочий процесс на основе правил (Подчиненный) – Традиционная автоматизация с заранее определенными правилами и без истинного интеллекта
- L1: Основной ответчик (Исполнитель) – Реактивные системы, которые обрабатывают входные данные, но не имеют памяти или итеративного мышления
- L2: Использование инструментов (Актор) – Системы, которые активно решают, когда вызывать внешние инструменты и интегрировать результаты
- L3: Наблюдение, планирование, действие (Оператор) – Многошаговые рабочие процессы с возможностями самооценки
- L4: Полностью автономный (Исследователь) – Устойчивые системы, которые поддерживают состояние и выполняют действия независимо
- L5: Полностью креативный (Изобретатель) – Системы, которые создают новые инструменты и подходы к решению непредсказуемых проблем
Текущая реальность внедрения: где находятся большинство команд сегодня
Реальность внедрения показывает резкий контраст между теоретическими рамками и производственными системами. Наши данные опроса показывают, что большинство команд все еще находятся на ранних стадиях зрелости внедрения:
- 25% находятся на стадии разработки стратегии
- 21% создают концептуальные доказательства
- 1% тестируют в бета-средах
- 1% достигли развертывания в производстве
Это распределение подчеркивает практические трудности перехода от концепции к внедрению, даже на более низких уровнях автономности.
Технические проблемы по уровням автономности
L0-L1: Построение основы
Большинство производственных AI-систем сегодня работают на этих уровнях, где 51,4% команд разрабатывают чат-ботов для обслуживания клиентов, а 59,7% сосредоточены на разборе документов. Основные проблемы внедрения на этом этапе — это сложность интеграции и надежность, а не теоретические ограничения.
L2: Текущая граница
Именно здесь сейчас происходит передовая разработка, 59,7% команд используют векторные базы данных для привязки своих AI-систем к фактической информации. Подходы к разработке сильно различаются:
- 2% строят с помощью внутренних инструментов
- 9% используют платформы разработки AI третьих сторон
- 9% полагаются исключительно на инженеринг запросов
Экспериментальная природа разработки на уровне L2 отражает эволюцию передовых практик и технических соображений. Команды сталкиваются с значительными трудностями внедрения, при этом 57,4% указывают на управление галлюцинациями как на свою главную проблему, за которой следуют приоритизация случаев применения (42,5%) и недостаток технической экспертизы (38%).
L3-L5: Препятствия для внедрения
Даже с значительными достижениями в возможностях модели, основные ограничения блокируют прогресс к более высоким уровням автономии. Текущие модели демонстрируют критическое ограничение: они переобучены на тренировочных данных, а не проявляют истинное мышление. Это объясняет, почему 53,5% команд полагаются на инженеринг запросов, а не на дообучение (32,5%) для направления выводов модели.
Соображения по техническому стеку
Технический стек внедрения отражает текущие возможности и ограничения:
- Мультимодальная интеграция: текст (93,8%), файлы (62,1%), изображения (49,8%) и аудио (27,7%)
- Провайдеры моделей: OpenAI (63,3%), Microsoft/Azure (33,8%) и Anthropic (32,3%)
- Способы мониторинга: внутренние решения (55,3%), инструменты третьих сторон (19,4%), сервисы облачных провайдеров (13,6%)
По мере того как системы становятся все более сложными, возможности мониторинга становятся все более критичными, при этом 52,7% команд теперь активно мониторят свои AI-внедрения.
Технические ограничения, блокирующие более высокую автономию
Даже самые сложные модели сегодня демонстрируют основное ограничение: они переобучены на тренировочных данных и не проявляют истинного мышления. Это объясняет, почему большинство команд (53,5%) полагаются на инженеринг запросов, а не на дообучение (32,5%) для направления выводов модели. Как бы совершенны ни были ваши инженерные решения, текущие модели все еще испытывают сложности с истинным автономным мышлением.
Технический стек отражает эти ограничения. Хотя мультимодальные возможности растут — текст на уровне 93,8%, файлы на уровне 62,1%, изображения на уровне 49,8% и аудио на уровне 27,7% — базовые модели от OpenAI (63,3%), Microsoft/Azure (33,8%) и Anthropic (32,3%) по-прежнему работают с теми же основными ограничениями, которые сдерживают настоящую автономию.
Подход к разработке и направления будущего
Для команд разработчиков, создающих AI-системы сегодня, из данных вытекает несколько практических идей. Во-первых, сотрудничество имеет решающее значение — эффективная разработка AI включает инженерные кадры (82,3%), экспертов по предметной области (57,5%), продуктовые команды (55,4%) и руководство (60,8%). Эта межфункциональная необходимость делает разработку AI принципиально отличной от традиционной разработки ПО.
Смотрим в 2025 год, команды ставят амбициозные цели: 58,8% планируют создать больше клиентских AI-приложений, в то время как 55,2% готовятся к более сложным агентским рабочим процессам. Чтобы поддержать эти цели, 41,9% сосредоточены на повышении квалификации своих команд, а 37,9% разрабатывают AI для внутренних случаев использования, специфичных для организации.
Инфраструктура мониторинга также развивается, и 52,7% команд теперь мониторят свои AI-системы в производстве. Большинство (55,3%) используют внутренние решения, в то время как другие используют инструменты третьих сторон (19,4%), услуги облачных провайдеров (13,6%) или открытое ПО для мониторинга (9%). По мере того как системы становятся все более сложными, эти возможности мониторинга будут становиться все более критичными.
Техническая дорожная карта
Смотрим вперед, прогресс к L3 и выше потребует фундаментальных прорывов, а не инкрементальных улучшений. Тем не менее, команды разработчиков закладывают базу для более автономных систем.
Для команд, стремящихся достичь более высоких уровней автономности, области фокуса должны включать:
- Надежные оценочные рамки, которые выходят за рамки ручного тестирования для программной верификации выводов
- Улучшенные системы мониторинга, которые могут обнаруживать и реагировать на неожиданные поведения в производстве
- Шаблоны интеграции инструментов, которые позволяют AI-системам безопасно взаимодействовать с другими программными компонентами
- Методы верификации мышления, чтобы различать истинное мышление и сопоставление паттернов
Данные показывают, что конкурентное преимущество (31,6%) и прирост эффективности (27,1%) уже реализуются, но 24,2% команд сообщают о том, что заметного влияния пока нет. Это подчеркивает важность выбора подходящих уровней автономности для ваших конкретных технических задач.
По мере приближения к 2025 году команды разработчиков должны оставаться прагматичными в отношении того, что в данный момент возможно, одновременно экспериментируя с подходами, которые позволят создать более автономные системы в будущем. Понимание технических возможностей и ограничений на каждом уровне автономности поможет разработчикам принимать обоснованные архитектурные решения и создавать AI-системы, которые приносят реальную ценность, а не просто техническую новизну.
Пост Преодоление разрыва между AI-агентами: Реальности внедрения в спектре автономности впервые появился на Unite.AI.