Век агентов: Дэвид Луан об архитектуре будущего труда 0:41
В современном мире искусственный интеллект переходит от стадии фундаментальных исследований к этапу создания прикладных продуктов, которые реально работают. Дэвид Луан, генеральный директор и сооснователь Adept, в беседе с Сетом Розенбергом из Greylock обсудил, почему создание «агентных» систем, способных выполнять задачи на компьютере подобно человеку, является следующим логическим шагом в развитии технологий.
Концепция и миссия Adept 7:51
В отличие от популярных чат-ботов, которые лишь генерируют текст в ответ на запросы, Adept разрабатывает полноценных ИИ-агентов. Агент — это интеллектуальная система, которая определяет последовательность действий, необходимых для достижения цели пользователя в существующих интерфейсах программного обеспечения.
Основные тезисы Дэвида Луана относительно роли ИИ:
- Отказ от нарратива о «замещении»: По мнению Луана, фундаментальная ошибка многих современных лабораторий заключается в фокусе на замене человека машиной.
- ИИ как когнитивная технология: Технологии, от письменности до калькулятора, всегда повышали возможности людей. Агенты Adept призваны стать новым набором инструментов, которые «уровняют» возможности сотрудников, позволяя им делегировать рутинные задачи и сосредоточиться на творческой и управленческой деятельности.
- Фокус на исполнении: Настоящая ценность заключается в способности делегировать рутинную работу (например, перенос данных между системами, логистику, онбординг).
Архитектура и стратегия «вертикальной интеграции» 10:44
Для реализации агентских функций Adept применила стратегию вертикальной интеграции, контролируя как базовую модель, так и продукт, с которым взаимодействует пользователь.
- Специализация модели: В то время как другие модели фокусируются на широком спектре данных, Adept оптимизировала свои нейросети для «знаниевой работы» (knowledge work). Модели Adept демонстрируют значительно более высокую точность (в 90-х процентах) при работе с пользовательскими интерфейсами по сравнению с универсальными аналогами.
- Data Flywheel: По словам Луана, наличие собственного продукта позволяет собирать уникальные данные RLHF (обучение с подкреплением на основе отзывов людей), которые критически важны для обеспечения надежности агентов в Enterprise-среде.
Надежность как приоритет Enterprise 21:31
При выборе стратегии выхода на рынок (go-to-market), Adept сделала ставку на корпоративный сегмент (Enterprise-first), минуя стадию массового бесплатного продукта для частных лиц.
- Риски: Если чат-бот может позволить себе ошибку, то агент, отвечающий за реальные бизнес-процессы (например, отправку грузовых контейнеров), обязан быть безупречным.
- Клиентский опыт: Луан отмечает, что надежность является единственным фактором, который по-настоящему волнует корпоративных клиентов.
- Процесс интеграции: Несмотря на стремление к универсальности, на текущем этапе компании приходится выполнять кастомную работу для развертывания систем, однако главной целью остается обучение базовой модели таким образом, чтобы агент справлялся с 95% задач без донастройки «из коробки».
Будущее интерфейсов и инфраструктуры 25:41
Дэвид Луан сравнивает текущую стадию развития агентов с переходом от DOS к графическому интерфейсу Windows 3.1. В будущем роль человека сместится от непосредственного ввода данных к координации работы одного или нескольких агентов, взаимодействующих в режиме «генеративного интерфейса».
В отношении инфраструктуры будущего Луан выделяет несколько вызовов:
- Безопасность: Решение проблемы безопасного делегирования учетных данных агентам.
- Масштабирование: Потребность в колоссальных вычислительных мощностях для работы «умнейших моделей на планете» приведет к дальнейшим инвестициям в дата-центры.
