Рік тому обговорювалися теми, пов’язані з штучним інтелектом (ШІ). Через кілька місяців акцент змістився на генеративний ШІ. Сьогодні ж увага зосереджена на агентному штучному інтелекті, який пропонує безліч як можливостей, так і викликів. Лише впродовж останніх тижнів у цій сфері сталися значні події, технічні досягнення та інновації, які підкріплюють розвиток агентного ШІ.
Розгляньмо минулий тиждень, який приніс два приклади використання агентного ШІ з LinkedIn та Booking.com.
LinkedIn формалізує свою платформу агентного ШІ
LinkedIn перейшов від простих чат-ботів до створення повноцінної платформи агентного ШІ, яка є частиною його архітектури у хмарі. В основі платформи лежить “сервіс життєвого циклу агента”, який координує агентів, джерела даних і додатки, зберігаючи контекст поза межами системи, аби забезпечити масштабування, як у будь-якому іншому розподіленому додатку. Дизайн платформи спирається на архітектури, що ґрунтуються на повідомленнях, які підтримують природну мову та структуровані дані, що дозволяє агентам зберігати історію розмови та контекст під час виконання різних завдань, що є критично важливим для таких процесів, як набір персоналу.
Першим значним прикладом є оновлений асистент з набору персоналу, який допомагає рекрутерам фільтрувати кандидатів природною мовою, залишаючи людей у процесі. Кожен етап процесу можна перевірити, а вбудовані функції спостереження, такі як OpenTelemetry, забезпечують відповідність і надійність. Такий підхід демонструє загальний перехід у компаніях: ставитися до агентного ШІ не як до яскравого демонстраційного інструменту, а як до частини програмної інфраструктури, що вимагає такого ж суворого моніторингу, управління та налагодження довіри, як будь-яка велика система.
Booking.com робить ставку на агентний ШІ
Booking Holdings розробляє власну платформу агентного ШІ для створення туристичних досвідів, які можуть конкурувати з пропозиціями таких технологічних гігантів, як ChatGPT та Google Gemini. На відміну від чат-ботів, які просто відповідають на запитання, агентний ШІ Booking призначений для виконання дій, таких як бронювання автомобіля із потрібним дитячим сидінням або перенаправлення затриманого рейсу, залишаючи мандрівників у системі Booking.
Фінансовий директор Ewout Steenbergen описав цю ініціативу як крок до “справжньої взаємопов’язаної подорожі”, де цілі маршрути автоматично оновлюються, а кожен контакт з послугами адаптується під конкретного мандрівника. Steenbergen наголосив, що ця стратегія включає не лише персоналізацію, але й довіру та економіку. Таким чином, Booking прагне забезпечити своїм клієнтам впевненість у тому, що проблеми будуть вирішені постачальником, якого вони знають, одночасно знижуючи витрати на обслуговування та підвищуючи задоволеність клієнтів.
Паралельні агенти
З’явився новий термін у сфері агентного ШІ, який ми нещодавно почали помічати. Хоча це не обмежується лише Google, його розробницький блог доброчинно пояснює цей феномен. Паралельна агентна архітектура демонструє, як агентний ШІ може розділяти великі завдання на дрібні, незалежні завдання та виконувати їх одночасно. Замість того, щоб дочекатися завершення одного агента, кілька під-агентів можуть працювати паралельно, витягаючи дані з різних джерел чи виконуючи важкі обчислення. Цей підхід здатний істотно скоротити час обробки, якщо виконувані завдання не потребують обміну інформацією.
Також було представлено новий API Realtime, який надає розробникам інструменти для створення природних і надійних голосових агентів на базі ШІ. На відміну від старіших систем, нова структура обробляє аудіо в один етап, скорочуючи затримки та зберігаючи нюанси. Це полегшує впровадження агентів, які можуть виконувати складні інструкції, використовувати зовнішні інструменти в потрібний момент і вести розмови, що звучать більш людяно.
Nvidia: Розумніші канали даних пришвидшать ШІ
Nvidia опублікувала новий блог, в якому зазначила, що справжнє уповільнення у сфері ШІ відбувається не лише через чіпи, а також через те, як дані переміщуються всередині та ззовні. Кожен раз, коли система ШІ отримує дані клієнтів або великі моделі, вона залежить від цих “північних” та “південних” з’єднань даних. Коли вони повільні, уся система відчуває уповільнення. Відповіддю Nvidia є нові технології мереж зв’язку, що пришвидшують ці канали даних і забезпечують надійність, що дає змогу агентному ШІ реагувати миттєво.
Агентний ШІ отримав свій власний ETF
SoFi представила ETF агентного ШІ 3 вересня, надаючи інвесторам можливість вкласти кошти у компанії, які створюють або використовують цю технологію. Фонд слідкує за індексом із 30 компаній, акції яких пов’язані з агентним ШІ. Поточні активи включають великі імена, такі як Salesforce, Tesla та Nvidia, а також компанії в сферах безпілотного транспорту, кібербезпеки та промислової автоматизації.
Не забудемо про фінансового директора
Компанія FinQore з Бостона нещодавно оголосила про першу пряму інтеграцію Claude, розробленого Anthropic, у свою платформу фінансових даних, що надає CFO доступ до перевірених фінансових даних в реальному часі. Цей крок покликаний вирішити одну з найбільших проблем фінансового сектору з ШІ — довіру до бази даних, поєднуючи мовні можливості Claude із фінансовими записами FinQore.
Не забудемо про агентну інфраструктуру
Visa оголосила про нові інструменти, які зроблять агентний ШІ таким же плавним і надійним, як використання картки Visa. Компанія надасть розробникам доступ до свого серверу Model Context Protocol (MCP), який забезпечує безпечний інтеграційний рівень для підключення агентів ШІ до API розумної комерції Visa. Разом з цим Visa представляє новий безкодовий інструмент Acceptance Agent Toolkit, що дозволяє командам бізнесу швидко генерувати рахунки, створювати платіжні посилання та проводити аналітику.
Для Visa важливими є довіра і універсальність. Rubail Birwadker, глобальний керівник зростання компанії, зазначив, що метою є зробити так, щоб агентне замовлення працювало не лише для частини покупок, а стало універсальним, як у традиційному комерційному досвіді. Сервер MCP зменшує складність кодування та автентифікації, скорочуючи час виконання з тижнів до кількох годин, та надає розробникам стандартизований спосіб тестування поведінки автентифікованих агентів ШІ в реальних умовах.
Visa бачить компанії в трьох категоріях: ті, які прагнуть використовувати агентні канали як нові джерела відкриттів і продажів, традиційні рітейлери, які перепідраховують витрати на залучення трафіку до агентів, та обережні гравці, які переживають через шахрайство. Усі три категорії підтверджують, що агентна торгівля — не мимолітна тенденція, а новий парадигма.
Заглиблено: CarEdge переосмислює покупку автомобілів від лота до бота. Протягом десятиліть процес покупки автомобіля у США вважався доволі ненадійним. Оптична цінова політика, агресивні тактики продажу і брак особистого представництва спотворили ситуацію на користь автодилерів. CarEdge, під керівництвом генерального директора Зак Шефскі, позиціонує себе як захисник споживачів, пропонуючи освіту, цінові інсайти та послуги з переговорів, які повертають покупців на рівноправні позиції.
Наступний крок CarEdge полягає у впровадженні агентного ШІ. Компанія розробляє агентів ШІ, які можуть безпосередньо вести переговори з автодилерами від імені клієнтів. Споживачі зможуть вибрати автомобіль, натиснути “узгодити це за мене” і дозволити ШІ отримувати пропозиції, поки вони займаються своїми справами. Система захищає особисті дані та використовує шестирічний досвід CarEdge у ціноутворенні, відкриваючи можливість алгоритмічних переговорів у продажах автомобілів.
Наслідки виходять за межі автомобілів. Якщо CarEdge досягне успіху, такі цінні та емоційно заряджені ринкові сектори, як нерухомість, також можуть перейти до AI-лідерських переговорів. Дивно, але дилери можуть вітавити цю зміну, якщо це знизить витрати на придбання та забезпечить кращих кандидатів, навіть якщо вони самі експериментують із продажами через агентів на базі ШІ.
Конкуренція з боку технологічних гігантів все ще залишається суттєвою: OpenAI, Google та інші можуть запускати одноклік-сервіси купівлі автомобілів. Проте зараз CarEdge сподівається, що споживачі віддадуть перевагу незалежним захисникам, навіть якщо наступний етап переговорів здійснюватиметься не в хлібному, а за допомогою алгоритмів, які обмінюються пропозиціями.
