Google Cloud и Replit, два видных игрока в области агентов ИИ, признали проблемы, связанные с надежным развертыванием этих агентов. Согласно лидерам двух компаний, которые выступали на недавнем мероприятии серии VB Impact, возможности агентов ИИ еще не достигли необходимого уровня. Эта ограниченная реальность обусловлена трудностями с устаревшими рабочими процессами, фрагментированными данными и незрелыми моделями управления.

Амджад Масад, генеральный директор и основатель Replit, отметил, что предприятия часто создают агентов на основе упрощенных примеров, которые не работают хорошо, когда их развертывают. "Когда предприятия создают агентов для автоматизации работы, большинство из них являются упрощенными примерами", - сказал Масад. "Они возбуждены, но когда они начинают развертывать, это не работает очень хорошо". Масад подчеркнул, что надежность и интеграция, а не сам интеллект, являются основными препятствиями для успеха агентов ИИ. Агенты часто терпят неудачу, когда запускаются в течение длительного времени, накапливают ошибки или не имеют доступа к чистым, хорошо структурированным данным.

Проблема с агентами ИИ заключается не только в технической сложности, но и в фундаментальном непонимании того, как они работают. "Агенты не похожи на другие технологии", - сказал Масад. "Им требуется фундаментальное переосмысление и переработка рабочих процессов и процессов". Это означает, что предприятиям необходимо переосмыслить свой подход к созданию и развертыванию агентов ИИ, а не просто пытаться интегрировать их в существующие системы.

Google Cloud также работает над созданием инструментов агентов, но лидеры компании признали проблемы, связанные с надежным развертыванием этих агентов. Согласно Масаду, проблема заключается не только в самой технологии, но и в том, как предприятия подходят к разработке и развертыванию агентов ИИ. "Большую часть времени, когда мы создаем агентов, мы создаем их на основе того, что мы думаем, что правильно, а не того, что на самом деле будет работать", - сказал Масад.

Борьба с агентами ИИ имеет значительные последствия для общества, особенно в контексте автоматизации и замены рабочих мест. По мере того, как агенты ИИ становятся более распространенными, вероятно, что они вытеснят определенные рабочие места, особенно те, которые включают повторяющиеся или рутинные задачи. Однако это также создает возможности для появления новых отраслей и типов рабочих мест.

В последние годы наблюдается растущая тенденция к разработке агентов ИИ, особенно в контексте движения "vibe coding". Это движение, которое подчеркивает важность создания программного обеспечения, которое является интуитивным и удобным для пользователя, привело к разработке ряда новых инструментов и технологий, включая агентов ИИ. Однако проблемы, связанные с надежным развертыванием этих агентов, подчеркнули необходимость более тонкого подхода к их разработке и развертыванию.

По мере продолжения разработки агентов ИИ, вероятно, мы увидим значительные достижения в этой области. Однако также ясно, что есть значительные проблемы, которые необходимо преодолеть, особенно в плане надежности и интеграции. Понимая эти проблемы и работая над их решением, разработчики и предприятия могут создать более эффективные и надежные агенты ИИ, которые могут иметь положительное влияние на общество.