Бесплатный фрагмент - Эпоха ИИ-агентов

Введение

Представьте, что вы переноситесь на десяток лет назад, в тот период, когда все только начинали пользоваться социальными сетями. Многие говорили: «Зачем мне это нужно? Интернет — и так уже всё упрощает». Но те, кто первыми разобрались, как эффективно собирать аудиторию в «ВКонтакте» или «Телеграме», вышли на совершенно новый уровень, о котором раньше могли только мечтать. Один запустил интернет-магазин, второй стал авторитетным блогером, третий — продал своё сообщество за внушительные деньги. Казалось бы, вчера это были простые пользователи, а сегодня — лидеры мнений и успешные предприниматели.

Теперь представьте, что вы перенеслись назад, во времена, когда биткоин стоил буквально несколько центов. Люди шутили, что это — игрушка для гиков, не имеющая никакой реальной ценности. Однако нашлись те, кто рискнул в это поверить, изучил тему и вложился. Сегодня эти «сумасшедшие первопроходцы», по сути, стали живой легендой. Их пример показывает, что ранний старт в эпохальной технологической волне даёт фантастические преимущества.

Сейчас на наших глазах разворачивается новая революция — и имя ей «ИИ-агенты». Если сравнить, то это не просто «очередной чат-бот», а настоящий скачок вперёд: как когда-то социальные сети сделали из каждого из нас медиаплатформу, а блокчейн — дал возможность смотреть на финансы под другим углом, так и агенты на основе искусственного интеллекта способны совершать прорыв там, где обычно требуется долгий и затратный человеческий труд. Они не только общаются в чате, но и самостоятельно принимают решения, учатся, анализируют контекст, взаимодействуют с разными системами и даже могут выполнять многократные или сложные задачи без нашего пошагового контроля.

Почему именно 2025 год считается «годом ИИ-агентов»? Крупнейшие компании — от OpenAI и Google до Microsoft и Apple — уже объявили о своих разрабатываемых «автономных интеллект-ассистентах». На корпоративных отчётных звонках упоминаний о AI agents за 2024 год стало в несколько раз больше, чем годом ранее. Консалтинг-гиганты вроде Deloitte и McKinsey публикуют прогнозы о том, что к 2025 году каждая четвёртая компания в мире запустит пилотные проекты с ИИ-агентами. Некоторые бизнесы планируют с их помощью полностью перестроить клиентский сервис, производство и аналитику данных.

Но в чём же суть этого явления? Представьте себе вашего идеального помощника: вы даёте лишь конечную цель, а он сам расписывает пошаговую стратегию, обращается к необходимым сервисам, делает звонки, оформляет заказы и решает бюрократические задачи, не нагружая вас постоянными запросами «Что дальше?». Вы просто в конце получаете результат. Это не фантастика — подобные продукты уже проходят первые тесты в реальных компаниях, экономя миллионы долларов и тысячи человеко-часов.

Почему это круто — в практическом смысле?

— Для бизнеса: это сокращение расходов, ускорение процессов, рост прибыли и выход на новые рынки.

—

— Для человека: экономия времени, более гибкий и эффективный распорядок дня, улучшенные возможности самореализации (ИИ-агент поможет не тратить жизнь на скучные формальности).

—

— Для стартапа или предпринимателя: шанс занять нишу, пока конкуренция не накрыла рынок. Как в своё время с соцсетями: кто первым разобрался, как вести Telegram-каналы, быстро набрал крупную аудиторию и стал «диктовать моду».

—

Мы стоим на пороге такой же трансформации, какую когда-то пережили при массовом освоении мобильных устройств или при появлении социальных платформ. Если вы решите пропустить этот этап, вам будет очень сложно потом наверстать упущенное — так же, как сложновато стало «вскочить в уходящий поезд» блогеру, решившему создать канал на YouTube, когда там уже миллионы конкурентов.

Да, вы можете отнестись к этому скептически: «Но вдруг это очередная мода, которая пройдёт?» Мы слышали то же самое про интернет-магазины, про социальные сети, про смартфоны и, наконец, про криптовалюты. Однако реальность показывает, что эти технологии лишь укрепляют свои позиции и меняют мир. ИИ-агенты — очередная такая «волна», и она только набирает обороты.

В этой книге мы не будем ограничиваться философией или пугающими сценариями «ИИ захватит мир». Наша цель — дать вам в руки конкретные инструкции, практические примеры, лайфхаки и модели заработка на новом тренде. Вы узнаете, почему именно в 2025 году всё станет максимально доступным для массового внедрения, какие платформы существуют, как обучить агента под вашу сферу и где искать первые пилотные проекты. Мы разложим всё по полочкам: от базовых принципов работы ИИ до реальных сценариев использования для частного лица, стартапа и крупного бизнеса.

Если вас воодушевляют истории тех, кто «поймал» Facebook или Instagram в начале их пути, кто стал первыми TikTok-блогерами, кто заходил на рынок блокчейна, когда вокруг были лишь насмешки — значит, вы уже понимаете, какие возможности открывает технология на взлёте. ИИ-агенты — именно та точка, где сейчас формируется «элита будущего». Те, кто сегодня видят и пробуют, завтра будут разрабатывать, влиять, формировать тренды, зарабатывать больше остальных и экономить время в разы эффективнее, чем те, кто захочет подключиться позже.

После этой книги у вас останется чёткая стратегия: вы будете знать, куда бежать и что делать, чтобы воспользоваться рывком и не оказаться в хвосте перемен. А главное — вы, вероятно, по-другому посмотрите на само понятие «автоматизации» и «искусственного интеллекта». Теперь это не пугалка из фантастического фильма, а ваш реальный помощник, который берёт рутину на себя и освобождает ваш ум для решений, требующих человеческой интуиции и творчества.

Готовы ли вы стать частью этой новой революции — наравне с теми, кто когда-то первым создал успешную группу в соцсетях, запустил Telegram-канал или вложился в биткоин по несколько центов? Если да — добро пожаловать на страницы этой книги, где мы разложим всё по шагам: от теории и технических терминов до конкретных инструментов и примеров «как сделать свою жизнь и бизнес на порядок круче с помощью ИИ-агентов уже сегодня».

Просто откройте следующую главу, и пусть ваш путь в эпоху ИИ-агентов начнётся прямо сейчас!

Глава 1. Технологическая база

Многие из нас уже привыкли к тому, что искусственный интеллект может помогать с рутинными задачами, анализировать текст, подсказывать варианты ответов и даже вести осмысленные диалоги. Но то, что мы называем «ИИ-агентом», выводит идею автоматизации и умных ассистентов на совершенно иной уровень. В этой главе мы погрузимся в техническую основу, которая позволяет таким агентам не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно ставить цели и добиваться результата без постоянной подстройки со стороны человека.

Данная глава будет похожа на учебник, и она будет единственной в книге, которая будет грешить списками, терминами и схемами. Начиная со второй главы все будет намного проще и интереснее. Но очень просим осилить данную информацию, чтобы продвинуться дальше.

1. Что такое ИИ-агент?

Начнём с определения:

ИИ-агент — это программный интеллект, способный автономно воспринимать окружение, ставить собственные цели и выполнять действия для их достижения. То есть у него есть «глаза и уши» (входные данные из внешнего мира), «мозг» (алгоритмы и модели, формирующие решения) и «руки» (возможность воздействовать на окружение). В отличие от стандартных чат-ботов или ассистентов, которым нужна последовательная серия человеко-команд, ИИ-агент может самостоятельно решать, как достичь поставленной задачи, и предпринимать для этого конкретные действия.

В течение долгих лет подобная идея казалась уделом научной фантастики: мол, чтобы компьютер обладал собственным «агентным» поведением, нужно что-то вроде научно-технического чуда. Но бурный рост больших языковых моделей (LLM), мощнейших вычислительных ресурсов и принципов «self-learning» (самообучения) сделали это реальностью уже к середине 2020-х годов.

2. Ключевые компоненты архитектуры

Современные ИИ-агенты состоят из нескольких важных частей. Поняв их устройство, можно осознать, как именно машина переходит от простой модели вопросов-ответов к полноценному «разуму» с целями и планами.

2.1 Большие языковые модели (LLM)

Одним из центральных элементов агента обычно является большая языковая модель (LLM), например, GPT-4, PaLM или любая другая крупная нейронная сеть, обученная на обширном корпусе текстов. Именно LLM играет роль «движка разума»:

— Понимание языка

Модель воспринимает команды, ввод пользователя и контекст с помощью технологий обработки естественного языка (NLP).

— Генерация идей и ответов

LLM способна создавать осмысленные ответы, формулировать тексты, пересказывать информацию и даже предлагать новые гипотезы.

— Улучшение результатов за счёт дообучения

Современные LLM (включая GPT-4, применяемую в AutoGPT) обладают возможностью fine-tuning (донастройки) и обучения с подкреплением (RL), что позволяет им специализироваться в конкретных задачах.

Почему именно LLM считаются «главным мозгом»? Дело в том, что они не просто реагируют на фразы, но и учатся логическим связям, работают с абстрактными понятиями и способны выдерживать контекст диалога на протяжении многих итераций. Это стало настоящим прорывом в 2023 году, когда подобные модели шагнули из лабораторий в реальный мир и стали доступными в облачных сервисах.

2.2 Механизмы «agency» (агентности)

Наличие LLM ещё не делает систему полноценным ИИ-агентом — это пока что «умный болтун». Чтобы дать машине способность автономного планирования, внедряются специальные алгоритмы и модули, которые:

— Ставят цели

Агент понимает, к какому результату нужно прийти: будь то отправка письма, анализ финансового отчёта или бронирование путешествия.

— Разбивают задачу на подзадачи

Вместо того чтобы обращаться к пользователю за каждым уточнением, агент строит «дорожную карту»: как достичь цели пошагово.

— Действуют самостоятельно

Простой AI-ассистент (ко-пилот) даёт подсказки, но ждёт, что человек укажет следующую команду: «Теперь сгенерируй итоговый отчёт», «Теперь отправь письмо». Настоящий же агент сам решает, какие инструменты и команды задействовать, чтобы приблизиться к цели.

Именно тут появляется отличие: ко-пилоты помогают нам рулить, но не возьмут штурвал полностью. Настоящие автономные агенты берут на себя всё пилотирование, — разумеется, с учётом наших ограничений и правил. Это тот самый шаг, который делает из чат-бота «машину», способную разобраться в задаче, «вложить» её в план действий и уверенно выполнить.

2.3 Интеграция с инструментами и данными

Чтобы агент работал не в вакууме, а в реальном мире, его необходимо подключить к различным источникам информации и сервисам:

— Базы знаний (внутренние базы компании, публичные базы статей, репозитории документов)

Агент может проводить поиск, фильтровать, анализировать эти ресурсы и выдавать нужные сведения.

— Браузеры, внешние сайты

Некоторые агенты умеют «ходить» в интернет, собирать свежие данные о погоде, курсах валют или искать новости.

— Программные интерфейсы (API)

Допустим, агент может через API отправить электронное письмо, заказать товар в интернет-магазине, создать задачу в Trello или запустить скрипт в корпоративной системе.

— Физические устройства

В эпоху IoT (Интернет вещей) открываются впечатляющие возможности: агент управляет «умным домом», дронами на складе, роботизированными линиями на производстве и так далее.

Благодаря такой интеграции ИИ-агент перестаёт быть «просто ботом» и начинает действовать в цифровой (а иногда и физической) среде. Он может без вмешательства пользователя анализировать таблицы, строить отчёт, сам заполнять нужные формы, синхронизироваться с календарём — и делать это не разово, а по плану, пока не достигнет заданной цели.

2.4 Память и обучение

Большие языковые модели обладают огромным объёмом «врождённого» знания, однако им часто недостаёт долговременной памяти именно по текущим задачам, инструкциям и пользовательским предпочтениям. Чтобы решить это, используются разные подходы:

— Векторные базы данных

Агент может сохранять туда ключевую информацию (контекст диалогов, результаты поиска, пользовательские метки). При необходимости он «вспоминает» всё нужное, даже если диалог шёл много дней назад.

— Самообучение на ходу

Некоторые системы отслеживают успехи и неудачи агента. Если он ошибся или получил обратную связь, эта информация записывается, чтобы в будущем алгоритм скорректировал своё поведение.

— Персонализация

Агент «изучает» владельца: предпочтения по стилю письма, любимые источники информации, частые маршруты. Со временем взаимодействие с таким ИИ становится всё более точным и дружественным.

Именно технологическая «длинная память» даёт шанс создавать агентов, которые со временем не только учатся на чужих данных, но и формируют «опыт взаимодействия» с конкретным человеком или компанией. Это делает их уникальными и трудно копируемыми.

2.5 Мультиагентные системы (MAS)

Иногда одной «виртуальной личности» недостаточно: реальные задачи слишком комплексны и требуют делегирования обязанностей. Мультиагентная система — это набор ИИ-агентов, каждый из которых специализируется на своём участке работы. Они обмениваются данными и координируются, как команда профессионалов. Например:

— Управление логистикой

Один агент рассчитывает маршруты и оптимизирует доставку, другой ведёт складской учёт, третий прогнозирует спрос на ближайший период. Вместе они находят оптимальное решение и избегают «узких мест».

— Городской трафик

В ряде проектов уже тестируются агенты, каждый «отвечает» за свой перекрёсток, часть дороги или зону. Они сообщают друг другу, где возникли пробки или дорожные работы, и согласованно перенастраивают светофоры.

— Коллективная торговля

На финансовых рынках набор агентов может вести параллельный мониторинг мировых новостей, динамики курсов акций, цен на сырьё — и принимать торговые решения за доли секунды.

Таким образом, мультиагентный подход позволяет обрабатывать многопрофильные и динамические задачи, где одна модель не успевает или не обладает всей полнотой знаний.

3. Примеры платформ для разработки ИИ-агентов

В прошлом подобная архитектура была уделом крупных лабораторий и IT-гигантов. Но сегодня появились готовые фреймворки и инструменты, благодаря которым любой специалист или компания может собрать и обучить собственного ИИ-агента:

— LangChain

Открытая библиотека на Python, которая упрощает работу с большими языковыми моделями. Позволяет «оборачивать» LLM в агента с памятью (использовать векторные базы) и инструментами (API, базы данных и пр.).

— OpenAI Function Calling

Недавно представленная функциональность в OpenAI API, позволяющая задавать агенту структуру вызовов к внешним функциям. Например, «запустить поиск», «отправить письмо». Это даёт агенту способность использовать сторонние инструменты «по своему усмотрению».

— Microsoft Jarvis

Разрабатываемая Microsoft экосистема, где агенты взаимодействуют с сервисами Microsoft (Office 365, Azure) и другими корпоративными системами. Идеально для внедрений на базе «семейства» продуктов Microsoft.

— Rasa, Botpress

Рамки для разработки продвинутых ботов, которые всё более смещаются к агентной парадигме (особенно Rasa, где можно настраивать сложную логику диалогов и интеграцию).

— AutoGPT, BabyAGI, AgentGPT

Открытые эксперименты 2023–2024 годов, показавшие, что можно «связать» GPT-модель с механизмами планирования и действия. Сегодня многие из них развиваются в полноценные инструменты.

Все эти платформы решают общую задачу: дать разработчикам и энтузиастам понятные блоки, из которых можно построить собственных агентов, обучить их под нужды конкретного бизнеса или сферы деятельности — без необходимости с нуля писать всё на голом коде.

4. Как это работает на практике?

Чтобы представить, как именно ИИ-агент делает свою магию, полезно помнить о базовой схеме:

— Восприятие (Perception): агент получает запрос или данные из внешнего мира (голос, текст, информацию из сенсоров или API).

— Планирование (Planning): модуль агентности решает, какие шаги нужно предпринять для достижения цели.

— Действие (Action): агент вызывает соответствующие инструменты (отправляет запрос в API, формирует письмо, обновляет базу данных).

— Оценка результата: смотрит, успешно ли выполнен шаг. Если нет — корректирует план или запрашивает дополнительную информацию.

Залог резкого роста агентных технологий в 2023 году — успешная комбинация всех четырёх этапов с уже доступными LLM и сервисами. Барьеры в виде стоимости вычислительных мощностей и сложности интеграции стали ниже, а значит, автономия реально пришла в бизнес и повседневную жизнь.

5. Практические элементы главы

Чтобы упростить ориентирование в новых терминах и возможностях, ниже мы предлагаем несколько полезных инструментов и материалов.

— Таблица ключевых технологий

— Cheat sheet по популярным библиотекам для разработки

• LangChain: быстрая интеграция с LLM, векторными базами, API

• OpenAI API: удобная работа с GPT-4, функция Function Calling

• Rasa: управление диалогами, настройка сложных сценариев общения

• Botpress: визуальный редактор ботов, интеграция с мессенджерами и сайтами

• Microsoft Bot Framework / Jarvis: экосистема для корпоративных внедрений

— Схема «Как устроен ИИ-агент внутри»

В этой главе мы заложили фундамент понимания, как именно устроены ИИ-агенты. Это знание пригодится вам на всём пути чтения книги: когда мы будем разбирать практические кейсы в бизнесе (знать, какие элементы нужны для работы агента), когда дойдём до моделей монетизации (понимать, что именно вы продаёте или внедряете), а также при обсуждении будущих трендов (к чему приведёт массовое применение таких систем).

Главная мысль: ИИ-агенты — это не магия, а логичная эволюция искусственного интеллекта, где компоненты (LLM, планировщик, память, инструменты) объединены, чтобы действовать более автономно и эффективно. Поняв эти базовые принципы, вы сможете осмысленно использовать готовые платформы или даже создать собственных агентов, максимально настроенных под ваши нужды.

В следующих главах мы увидим, как эти технологические блоки работают в реальных проектах, какие задачи уже научились решать ИИ-агенты и где скрыт тот самый потенциал «технологического взрыва», о котором мы говорили во «Введении». И да, самое интересное — это лишь начало.

Глава 2. Сценарии применения ИИ-агентов в жизни

Чем дальше продвигается технический прогресс, тем глубже ИИ-агенты проникают в нашу повседневность. Ещё несколько лет назад разговорные системы воспринимались как забавные помощники для быстрого ответа в чатах или легкие «уведомлялки» для бытовой рутины. Теперь же речь идёт о куда более серьёзной трансформации, когда искусственные ассистенты способны действовать автономно и почти незаметно решать множество мелких задач, которые иначе отнимают у нас время и силы. Эта глава рассказывает о том, как ИИ-агенты, научившиеся понимать контекст и взаимодействовать с окружающими сервисами, становятся частью нашей личной экосистемы: помогают в планировании дел, автоматизируют заботы по дому, выступают в роли репетиторов и даже учатся заботиться о нашем здоровье.

Самое очевидное применение агентных технологий сегодня — это помощники, которых можно назвать «цифровыми секретарями». Они способны сканировать входящие письма, оценивать важность сообщений, самостоятельно подбирать свободные временные окна в расписании и напоминать, если мы что-то упустили из виду. Представьте, что вам больше не нужно каждое утро тратить двадцать минут на разбор почты и синхронизацию графиков с коллегами: агент сам договаривается о встрече, бронирует зал для совещания, при необходимости пишет контрагенту уточняющее письмо, а когда понимает, что вы не успеете доехать вовремя, вызывает такси с учётом пробок. Именно такую идею развивают стартапы вроде Inflection AI с их ассистентом под названием «Pi» или проекты от компании xAI. По сути, мы имеем дело с почти незаметным секретарём, который не требует зарплаты и не задаёт лишних вопросов, но берёт на себя рутину управления нашим рабочим днём.

Приблизительно такая же логика лежит в основе систем умного дома, однако в них агент «живет» в бытовых устройствах и приложениях, обеспечивая более интеллектуальное управление пространством. Раньше мы могли вручную запрограммировать термостат так, чтобы днём было прохладнее, а к вечеру температура повышалась. Но это оставалось «жесткой» настройкой, где любая смена планов требовала перепрограммирования. Теперь же роль диспетчера дома берёт на себя ИИ-агент, который следит за нашим расписанием, понимает, когда обычно никто не бывает в квартире, чтобы чуть приглушить отопление, а когда пора согреть воздух к возвращению владельцев. Он может заказывать продукты по мере того, как расходуются запасы в холодильнике, и параллельно поддерживать интерактивное общение с другими членами семьи — например, предлагать детям поиграть или заняться уроками, если считает, что они тратят слишком много времени в соцсетях. На первый взгляд, подобная система напоминает идею «умного дома» десятилетней давности, но на практике оказывается куда более гибкой. Искусственный интеллект не просто выполняет заученные сценарии вроде включить свет при движении, а по-настоящему обучается на повседневной жизни семьи и пытается предвосхитить её потребности.

Не менее заметным направлением оказывается и область образования. Многие онлайн-платформы уже столкнулись с тем, что люди предпочитают не ждать ответа преподавателя сутки-двое, а хотят получать обратную связь по заданиям незамедлительно. На первый план выходит идея «ИИ-репетитора» или даже «обучающего агента», который не только объясняет сложные темы, но и подбирает нужный уровень заданий, ориентируясь на прошлые ошибки ученика. Получается эффект постоянного присутствия: если вы учите иностранный язык, агент может тут же поправить произношение, предложить дополнительное упражнение и сформировать собственную «программу» урока. Если речь идёт о подготовке к экзаменам, он анализирует успеваемость и ищет слабые места, пока не подтянет уровень знаний до цели, которую вы обозначили. Некоторые платформы уже сообщают о повышении эффективности обучения на 20–30 процентов в сравнении со стандартной практикой, когда у ученика есть лишь видеоурок и редкие консультации с человеком-репетитором. Несмотря на то, что пока ИИ не способен заменить живую эмоциональную поддержку или ответить на действительно философские вопросы, он отлично разгружает педагога, беря на себя базовую, но трудозатратную «тренировочную» часть образовательного процесса.

Сфера здоровья и фитнеса тоже переживает бурное развитие благодаря агентным технологиям, причём речь не только о примитивных подсказках из приложения для бега, но и о действительно адаптивных «цифровых тренерах», анализирующих ваши показатели в режиме реального времени. К примеру, если вы используете носимые датчики, ваши пульс, дыхание, уровень активности считываются постоянно. На основе этих данных ИИ-агент формирует актуальные планы тренировок, подбирает рацион, предлагает дополнительные упражнения, когда видит, что вам не хватает кардионагрузки, и смягчает режим, если замечает признаки перетренированности. В медицине такие системы пока введены осторожно, ведь никто не хочет доверять диагностические решения алгоритмам без участия специалиста. Однако существуют программы, способные собирать первичные симптомы и подсказывать, к какому врачу вам стоит обратиться в случае подозрений на конкретное заболевание. Это снимает тревожное бремя «где найти информацию» и «к кому пойти» у людей, которые и так волнуются о своём состоянии. Особенно значимо это оказалось для ухода за пожилыми: некоторые стартапы разрабатывают агентов, ведущих постоянный мониторинг показателей здоровья, своевременно оповещающих родных и врачей и даже способных пообщаться с пациентом, чтобы понять его самочувствие или напомнить о приёме лекарств.

Отдельный пласт применения ИИ-агентов связан с развлечениями — настолько важной частью человеческой жизни, что игнорировать её в контексте технологических инноваций мы не можем. Здесь главным хитом становятся умные подборки контента и «виртуальные компаньоны». Если вы привыкли полагаться на музыкальные алгоритмы Spotify или видео-рекомендации YouTube, то можете представить, что будет, если расширить эту идею до полноценного агента, которому вы говорите о своём настроении или текущих предпочтениях, а он предлагает вам точечно подобранный список фильмов или игр. Тонкость в том, что такой сервис не просто усреднённо вычисляет «вы любите фантастику», а пытается уловить нюансы вашего состояния. Может быть, сегодня вы готовы к чему-то оптимистичному, а завтра хотите посмеяться или напротив — погрузиться в серьёзную драму. В играх, особенно ролевых, уже появляются механики, при которых неписаные персонажи (NPC) наделяются собственными агентами, способными обучаться на реакциях игрока и предлагать сюжеты, которые сами эволюционируют по мере вашего прогресса. Для развития гейм-индустрии это открывает почти безграничные возможности, ведь сюжетные линии могут писаться не дизайнером вручную, а рождаться «на лету» благодаря агентным алгоритмам.

Если подвести общий итог, то становится ясно, что в самых разных аспектах повседневного быта — от ведения календаря и учёбы до фитнеса и развлечений — ИИ-агенты приносят как минимум два значимых эффекта: экономию времени и сил на рутину и появление действительно персонализированного опыта. Вместо того чтобы подстраиваться под стандартизированные сервисы, мы вдруг получаем ассистента, который «знает» наш образ жизни, предпочитаемый темп тренировок или индивидуальный стиль в переписке с коллегами. Подобная личная «цифровая экосистема» кардинально меняет формат взаимодействия с технологиями, делая их участниками нашей жизни, а не просто инструментами. При этом ограничением, о котором следует помнить, остаётся умение агента распознавать нестандартные ситуации и предугадывать контекст. Алгоритмы, какими бы совершенными они ни были, могут ошибиться или не учесть критическую информацию, которая человеку кажется очевидной. В случае особенно важных решений — например, касающихся финансов или здоровья — всегда рекомендуется перепроверять выводы ИИ-агента при помощи профессионала или собственной логики. Технология пока не достигла той стадии, когда мы можем полностью полагаться на виртуального советчика без тени сомнений.