Блог
Топ-10 агентов искусственного интеллекта, за которыми стоит следить в 2025 году 🚀

Топ-10 агентов искусственного интеллекта, за которыми стоит следить в 2025 году 🚀

Jan 03, 202510 min read

В прошлом году агенты искусственного интеллекта не просто попали в заголовки газет - они изменили то, как мы работаем, общаемся и решаем проблемы. От автоматизации утомительных задач до решения сложных проблем - они стали незаменимыми союзниками разработчиков и компаний.

В 2025 году ИИ-агенты уже становятся еще более способными и универсальными. Эти системы - как супермощный помощник рядом с вами: анализируют данные, принимают решения и легко интегрируются с инструментами и средами.

Вот что делает их такими революционными:

🧠 Разум: Они не просто выполняют инструкции - они думают над проблемами.
🛠️ Использование инструментов: Нужно подключиться к API или управлять оборудованием? Они справятся с этой задачей.
📚 Поиск информации: Благодаря интеграции с такими инструментами, как большие языковые модели (LLMs), векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, и embedding models, они режут огромные массивы данных как масло.
🌍 Осведомленность об окружающей среде: Они понимают контекст в разговоре или в физическом мире.

В этом посте мы расскажем о 10 самых впечатляющих агентах ИИ, на которые стоит обратить внимание в 2025 году. Если вы заинтересованы в создании более умных, быстрых и способных приложений, вам стоит держать эти инструменты в поле зрения. Давайте начнем! 🌟

Проект Google "Астра": Переосмысление помощи ИИ в повседневной жизни

Google's Project Astra - это продвинутый ИИ-агент, разработанный компанией DeepMind и предназначенный для беспрепятственной интеграции в повседневную жизнь благодаря мультимодальным возможностям. Работающий на базе Gemini 2.0, недавно выпущенной модели ИИ для агентной области, Astra обрабатывает и реагирует на различные входные данные - текст, изображения, видео и аудио, что делает его высокоинтерактивным и интуитивным помощником.

Среди отличительных особенностей Astra - память в реальном времени для понимания контекста, расширенные возможности использования инструментов (например, Google Search, Maps и Lens), а также способность помогать в таких задачах, как идентификация объектов или предоставление рекомендаций. Например, пользователи могут направить телефон на книжную полку и попросить Astra определить книгу с самым высоким рейтингом, демонстрируя свою уникальную способность соединять цифровой и физический миры. Планируется, что Astra интегрирует некоторые из своих возможностей в другие продукты Google, что позволит переосмыслить персональный ИИ в 2025 году и в будущем.

В настоящее время Project Astra тестируется ограниченным числом доверенных пользователей, чтобы уточнить его возможности и найти новые применения универсальному ИИ-ассистенту. Если вы заинтересованы, вы можете присоединиться к списку ожидания, чтобы стать тестером.

Microsoft's Copilot: Упрощение рабочих процессов и повышение производительности

Microsoft Copilot - это агент искусственного интеллекта, интегрированный во многие офисные платформы Microsoft, такие как Office 365 и Dynamics 365, предназначенный для упрощения повседневных задач и рабочих процессов. Например, в Word Copilot помогает составлять отчеты или дорабатывать существующий текст. В Excel он помогает генерировать формулы и создавать визуализации на основе естественного языка. В Teams Copilot улучшает совместную работу, подводя итоги совещаний, выделяя ключевые моменты и предлагая варианты действий. Способность Copilot адаптироваться к контексту пользователя делает его практичным и эффективным инструментом для повышения производительности.

Для разработчиков Copilot выходит за рамки задач конечного пользователя, предлагая интеграцию с Azure для автоматизации рабочих процессов и управления бизнес-процессами. Встраивая искусственный интеллект в инструменты, которые люди уже используют ежедневно, Microsoft Copilot упрощает повторяющуюся работу, позволяя командам сосредоточиться на более сложных и творческих задачах.

Плагины ChatGPT: Расширение сферы применения GPT в реальных задачах

ChatGPT Plugins превращают GPT-модели OpenAI в мощные инструменты, которые могут взаимодействовать с внешними системами, делая их способными выполнять реальные задачи, помимо генерации текста. Эти плагины позволяют ChatGPT получать данные в реальном времени, интегрироваться со сторонними сервисами, такими как Expedia, Wolfram Alpha и Zapier, и автоматизировать рабочие процессы, приближая ChatGPT к роли динамического ИИ-помощника для частных лиц и предприятий. Например, пользователи могут попросить ChatGPT забронировать авиабилеты, рассчитать сложные уравнения или автоматизировать повторяющиеся задачи в нескольких приложениях.

Хотя плагины ChatGPT не являются полностью автономными агентами, они обеспечивают поведение, подобное агентскому, динамически реагируя на подсказки и используя внешние инструменты для выполнения задач. Для разработчиков это означает более простой способ создания специализированных рабочих процессов или добавления интеллектуальной автоматизации без длительной настройки.

OpenAI еще не выпустила самостоятельного ИИ-агента, подобного Project Astra от Google или Copilot от Microsoft, но ходят слухи и домыслы о будущем предложении под кодовым названием "Operator ", которое может принести больше автономности, подобной агентам. Будем следить за развитием OpenAI в этом направлении!

AutoGPT: Пионер в области автономного выполнения задач

AutoGPT - это экспериментальный проект с открытым исходным кодом, который превращает модели GPT в автономных агентов, способных выполнять сложные, многоэтапные задачи с минимальным участием человека. Используя возможности GPT-4, AutoGPT может разбивать высокоуровневые цели на более мелкие, выполнимые задачи, выполнять их последовательно и итерировать результаты для достижения желаемых результатов. Это делает его одним из самых ранних примеров автономного агента ИИ, широко используемого разработчиками.

Пока AutoGPT находится на ранних стадиях развития, он поразил воображение сообщества ИИ, продемонстрировав потенциал автономных агентов. Разработчики экспериментируют с его возможностями, создавая приложения, выходящие за рамки простых ответов, - от ассистентов исследователей до автоматизированных менеджеров рабочих процессов. AutoGPT подчеркивает растущую тенденцию к созданию ИИ-агентов, которые не просто дают ответы, но и предпринимают действия, прокладывая путь к созданию более сложных автономных систем в будущем.

BabyAGI: Легкая автоматизация задач для масштабируемых решений

BabyAGI - это легкий автономный агент с открытым исходным кодом, предназначенный для итеративного и интеллектуального выполнения задач. Как и AutoGPT, он работает на базе GPT-4. Он фокусируется на управлении и выполнении задач, что делает его гибким и мощным инструментом для разработчиков, изучающих решения ИИ, ориентированные на задачи. Модульная конструкция позволяет разработчикам настраивать рабочие процессы, интегрироваться с различными базами данных и создавать решения, отвечающие конкретным потребностям.

В отличие от более простых LLM, которые отвечают на изолированные запросы, BabyAGI создает очередь задач на основе общей цели, расставляет приоритеты и выполняет их шаг за шагом. Например, получив высокоуровневую инструкцию типа "исследовать тему и обобщить результаты", BabyAGI автономно разобьет ее на подзадачи, такие как сбор ресурсов, анализ контента и составление связного резюме.

Отличительной особенностью BabyAGI является его легкая и масштабируемая конструкция. Он предоставляет основные возможности ИИ, не требуя больших ресурсов, что делает его доступным для организаций с ограниченным бюджетом. Кроме того, его адаптивная система обучения развивается в соответствии с потребностями пользователей, обеспечивая все более персонализированную и эффективную помощь с течением времени. В последних обновлениях были добавлены функции совместной работы, что делает BabyAGI ценным инструментом для небольших команд, работающих над общими проектами.

Чудо-агент Oracle: ИИ, готовый для предприятий, для принятия решений на основе данных

Oracle's Miracle Agent - это набор из более чем 50 специализированных агентов искусственного интеллекта, предназначенных специально для корпоративных сред и ориентированных на управление базами данных и бизнес-аналитику. Благодаря глубокой интеграции в облачную экосистему Oracle Miracle Agent автоматизирует обработку и визуализацию данных, позволяя компаниям получать глубокие выводы при минимальном ручном вмешательстве.

Например, Shift Scheduling Assistant помогает создавать и управлять графиками сменности сотрудников, учитывая индивидуальные предпочтения и требования нормативных документов. Советник по найму сотрудников помогает найти кандидатов и упростить процесс найма, сокращая время приема на работу. В управлении цепочками поставок справочник торгового представителя предлагает персонализированные сведения для улучшения взаимодействия с клиентами.

Недавние обновления повысили его масштабируемость, позволив поддерживать большие массивы данных и более сложные запросы. Возможности предиктивной аналитики также позволяют компаниям предвидеть тенденции и принимать упреждающие решения.

Агентский API MultiOn: Простая веб-автоматизация для разработчиков

MultiOn's Agent API - это платформа, ориентированная на разработчиков, которая позволяет интегрировать агентов искусственного интеллекта в различные приложения и устройства, автоматизируя веб-задачи и улучшая пользовательский опыт. Запущенный в публичную бета-версию в апреле 2024 года, Agent API позволяет разработчикам встраивать агентов ИИ, способных выполнять сложные действия в Интернете, такие как навигация по веб-сайтам, извлечение данных и завершение онлайн-транзакций.

Agent API поддерживает SDK для Python и JavaScript, что обеспечивает беспрепятственную интеграцию с популярными LLM-фреймворками, такими как LangChain и LlamaIndex. Такая гибкость позволяет разработчикам создавать собственные ИИ-приложения, которые могут с легкостью перемещаться, скрести и манипулировать веб-контентом.

Разработчики и предприятия различных отраслей используют API Agent для автоматизации задач и помощи клиентам. Например, производители смарт-устройств интегрировали голосовые помощники, способные выполнять такие действия, как заказ поездок, совершение покупок в Интернете или бронирование столиков в ресторанах прямо с устройства. Аналогичным образом, торговые и туристические платформы используют API для оптимизации процессов покупки и бронирования, что позволяет привлечь пользователей и уменьшить трение, связанное с переходом на внешние сайты.

AgentGPT: ваш автономный ИИ на основе браузера

AgentGPT - это автономный ИИ-агент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям развертывать агентов, управляемых задачами, прямо в браузере. Разработанный для простоты и доступности, AgentGPT позволяет пользователям создавать и управлять агентами ИИ, способными выполнять сложные, многоэтапные задачи с минимальным вмешательством пользователя. Он создан для того, чтобы предоставить разработчикам и тем, кто не занимается разработкой, практический способ экспериментировать с возможностями автономного ИИ.

Уникальность AgentGPT заключается в том, что он работает в браузере и не требует длительной настройки или установки внешнего программного обеспечения. Это снижает входной барьер для экспериментов с рабочими процессами ИИ, управляемыми задачами, и делает его ценным инструментом в развивающемся ландшафте ИИ.

Aomni: Автоматизация исследований и продаж на основе искусственного интеллекта

Aomni - это агент искусственного интеллекта, призванный преобразовать продажи и исследования в сфере B2B путем автоматизации планирования счетов и поиска потенциальных клиентов. Выступая в роли персонализированного помощника, Aomni проводит глубокие веб-исследования, определяет профили идеальных клиентов (ICP) и составляет стратегические планы работы с клиентами. Его способность анализировать сложную информацию и связывать потребности клиентов с коммерческими предложениями делает его ценным инструментом для отделов продаж, стремящихся оптимизировать рабочие процессы и быстрее заключать сделки.

Одной из ключевых особенностей Aomni является возможность обучения собственного ИИ-агента с учетом конкретных данных компании. Понимая ваш продукт, рынок и цели, агент создает комплексные стратегии работы с клиентами и готовые к использованию документы. Например, он может проанализировать проблемы целевой компании, соотнести их с вашим решением и составить план работы с клиентами, экономя время и повышая точность.

Легкий и масштабируемый дизайн Aomni позволяет воспользоваться его возможностями компаниям любого размера. Будь то стартап, изучающий новые рынки, или предприятие, совершенствующее свои стратегии работы с клиентами, Aomni поможет вам упростить исследования и повысить эффективность взаимодействия.

Amazon Bedrock Agents: Интеллектуальная автоматизация рабочих процессов

Amazon's Bedrock Agents - это новейшее предложение AWS для разработчиков, желающих создавать решения на основе искусственного интеллекта без необходимости начинать все с нуля. Эти агенты сочетают в себе базовые модели с простой интеграцией в реальные инструменты и данные, что позволяет создавать индивидуальные рабочие процессы ИИ, адаптированные к вашим задачам.

Что делает агентов Bedrock практичными, так это их гибкость. Независимо от того, работаете ли вы над чат-ботом для поддержки клиентов, автоматизируете внутренние рабочие процессы или создаете систему рекомендаций, вы можете точно настроить агентов для безопасного использования ваших данных и бизнес-правил. Например, приложение для логистики может использовать Bedrock Agents для отслеживания запасов и планирования поставок, получая данные в реальном времени из внешних систем без раскрытия конфиденциальных данных.

Эти агенты также имеют встроенную поддержку популярных API, что позволяет легко подключить их к существующему стеку. Вы можете запускать такие действия, как обработка заказов или запуск аналитики, с минимальными настройками. А поскольку Bedrock является бессерверным, о масштабировании приложения можно не беспокоиться.

Векторные базы данных: Основа долговременной памяти агентов

ИИ-агенты, такие как AutoGPT, Google Astra и другие, перечисленные в этом блоге, - впечатляющие творения. Они не просто обрабатывают данные - они анализируют, рассуждают и принимают решения так, что кажется, будто это почти человек. Однако, как и людям, агентам для эффективной работы необходима надежная память. Именно здесь на помощь приходят векторные базы данных, обеспечивающие необходимую инфраструктуру для хранения, управления и извлечения контекстных данных. Многие ведущие агенты ИИ полагаются на векторные базы данных, такие как Milvus и Zilliz Cloud, чтобы обеспечить быстрые, эффективные и масштабируемые системы памяти.

Векторные базы данных хранят информацию в виде высокоразмерных векторов, передавая семантический смысл неструктурированных данных, таких как текст, изображения или аудио. Такая структура позволяет агентам ИИ выполнять поиск по сходству и мгновенно извлекать контекстно-значимую информацию. Например, когда агент сталкивается с новым запросом, он может обратиться к своей системе памяти, чтобы найти похожие прошлые взаимодействия или соответствующие знания, что поможет ему принимать обоснованные решения и адаптироваться к новым ситуациям. Без такой памяти агентам не хватало бы непрерывности, необходимой для развитого мышления и адаптивного обучения.

Чтобы быстро приступить к созданию ИИ-агента самостоятельно, ознакомьтесь с приведенными ниже учебными пособиями.

Учебник: Создание агента GraphRAG с помощью Neo4j и Milvus
Учебник: Agentic RAG with Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex, and Milvus
Учебник: Создание агента искусственного интеллекта для RAG с помощью Milvus и LlamaIndex
Учебник: Хватит ждать, начинайте строить: голосовой помощник с Milvus и Llama 3.2

Заключение

ИИ-агенты, представленные в этом списке, - это только начало того, что возможно в 2025 году. От Google Project Astra, пересматривающего концепцию персональной помощи, до Amazon Bedrock Agents, оптимизирующего корпоративные рабочие процессы, - эти инструменты демонстрируют, как ИИ меняет нашу способность работать, создавать и взаимодействовать с технологиями.

Конечно, это далеко не полный список. Другие перспективные агенты, такие как [Claude Agents] (https://www.anthropic.com/claude) компании Anthropic, Hugging Face[ Transformers Agents] (https://huggingface.co/blog/agents) и Llamaindex[ Llama Agents] (https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-llama-agents-a-powerful-framework-for-building-production-multi-agent-ai-systems), также формируют будущее агентного ИИ. Разнообразие и специализация современных агентов искусственного интеллекта позволяют найти что-то для каждого разработчика, предпринимателя или любителя технологий, желающего раскрыть весь потенциал искусственного интеллекта. А если ни один из этих агентов не отвечает вашим потребностям, вы всегда можете создать собственного агента ИИ, отвечающего вашим специфическим требованиям - такие инструменты, как векторные базы данных, LLM и фреймворки, позволяют создавать индивидуальные решения проще, чем когда-либо.

По мере развития мира ИИ будут развиваться и агенты, которые им управляют. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, интегрирующим эти инструменты, или бизнесом, использующим их возможности, главное - оставаться в курсе событий и быть готовым к адаптации. С таким количеством возможностей следующий прорывной агент ИИ может быть уже в работе - он просто ждет, чтобы преобразить 2025 год и последующие годы.

Читать далее

Our Journey to 35K+ GitHub Stars: The Real Story of Building Milvus from Scratch

Join us in celebrating Milvus, the vector database that hit 35.5K stars on GitHub. Discover our story and how we’re making AI solutions easier for developers.

Selecting the Right ETL Tools for Unstructured Data to Prepare for AI

Learn the right ETL tools for unstructured data to power AI. Explore key challenges, tool comparisons, and integrations with Milvus for vector search.

Vector Databases vs. In-Memory Databases

Use a vector database for AI-powered similarity search; use an in-memory database for ultra-low latency and high-throughput data access.