# Дэвид Луан: «Надежность — главный приоритет для ИИ-агентов»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=D3YrNpLnyhY
Канал: Greylock
Опубликовано: 15.05.2024

---

## Век агентов: Дэвид Луан об архитектуре будущего труда
[[JUMP: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
[[JUMP: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»
[[JUMP: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
[[JUMP: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
[[JUMP: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.