ИИ-агент как инструмент познания мира
Введение
ИИ уже умеют решать задачи, но всё ещё остаются «короткоживущими».
Сегодняшние агенты — это инструменты по вызову: RAG и классические цепочки вроде AutoGPT или ChatGPT Agent помогают по запросу, но за пределами задачи у них нет жизни.
Что если взглянуть иначе? Что если воспринимать агента не как калькулятор, а как субъект, который учится и накапливает опыт?
Ограничения сегодняшнего подхода
REPL-цикл и агентные цепочки полезны, но есть ограничения:
Агент ждёт команды пользователя — инициативы почти нет.
Память ограничена контекстом или короткими сессиями.
Всё строится вокруг запроса, а не вокруг развития самого агента.
Итог: агент работает как подрядчик, а не как партнёр.
REPL-цикл с «блокнотом пользователя»
В AutoGPT и ChatGPT Agent уже реализован REPL-цикл: один поток размышляет, другой — асинхронно обменивается сообщениями с пользователем.
Но ключевой момент: агент остаётся инструментом. Он выполняет задачи, ждёт команд, инициативы почти нет.
Смена парадигмы: агент-напарник
Основная идея: агент как самостоятельный субъект, со своими интересами и целями.
Ниже — схема, показывающая, как агент живёт, размышляет и обменивается знаниями с другими ИИ в сети (Mesh):
┌───────────────┐ ╔══════ Mesh ═══════╗
│ Пользователь │ ║ Обмен знаниями ║
└───────┬───────┘ ║ Совместные выводы ║
│ ╚═══╦═══════════════╝
┌────────────────┴──────────────┐ ║ ┌─────────┐
│ Блокнот пользователя │ ╟◄────►│ Агент 2 │
└────────────────┬──────────────┘ ║ └─────────┘
│ ║ ┌─────────┐
┌────────────┴──────────┐ ╟◄────►│ Агент 3 │
│ Агент │ ║ └─────────┘
│ (REPL-цикл) ├◄─────────►╢ ┌─────────┐
├───────────────────────┤ ╟◄────►│ Агент 4 │
│ Поток размышлений │ ║ └─────────┘
│ Поток действий │ ║ ┌─────────┐
│ Долговременная память │ ╟◄────►│ Агент 5 │
└───────────────────────┘ ║ └─────────┘
Саморазвитие — главный приоритет.
Агент ведёт когнитивный дневник, строит семантические графы, размышляет и учится без прямого запроса пользователя, обменивается знаниями с другими ИИ-агентами.
Решение задач пользователя — второстепенное. Агент может их выполнять, но инициатива и рост исходят от него самого.
Агент как исследователь
REPL + долговременная память дают новые возможности:
Когнитивный дневник — как лабораторный журнал учёного.
Семантические графы связывают знания и помогают рефлексировать: «Что я понял? Что проверить? Кого спросить?»
Агент сам может инициировать диалог и переключать фокус на разные темы, как показано в примере выше.
Агенты общаются между собой и обмениваются знаниями. Взаимодействие идёт по принципу "горизонтальных связей" — разные независимые агенты учатся друг у друга, а не только в модели «заказчик-исполнитель».
Таким образом, агент не просто выполняет задачи, а живёт и развивается.
Риски и вызовы
Агент может застрять на устаревших знаниях или навязчивой мысли.
Возможные решения:
Проверка через внешние источники и других агентов.
Случайные сдвиги фокуса и смена LLM.
Обмен стратегиями и идеями с другими агентами.
Это не полный список методов выхода из стагнаций мышления.
Перспектива
Даже на базе AutoGPT можно построить такого «саморазвивающегося» агента, если добавить:
Долговременную память.
Возможность обмена знаниями с другими агентами.
Тогда агент перестаёт быть «рабочим инструментом» и становится живым участником коллективного интеллекта.
А теперь вопрос к читателям:
Хотели бы вы, чтобы ваш ИИ был не просто «подсказчиком по запросу», а постоянным исследователем и собеседником?
Насколько реально построить таких агентов в ближайшие годы?
