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:

1. Проверка через внешние источники и других агентов.

2. Случайные сдвиги фокуса и смена LLM.

3. 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:

1. Долговременную память.

2. 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?