Хочу поделиться важным инсайтом про AI-агентов, который недавно сформулировал для себя.

Ситуация: У вас есть Excel-таблица со списком офисов ваших партнеров. Вам нужно выделить цветом те офисы, которые не смогут созвониться друг с другом в свое рабочее время из-за разницы в часовых поясах. Каким должен быть AI-агент, способный решить такую задачу? — Универсальным!

📌 Основная мысль: Синергия функций — ключевой фактор развития универсальных агентов.

Синергический эффект — ситуация, при которой совместное действие различных элементов дает результат, превосходящий простую сумму их отдельных эффектов.

Когда мы даём агентам инструменты самых разных типов, между ними возникает неожиданная синергия. На первый взгляд, агенту, работающему с таблицами, не нужен доступ к картографическим сервисам. Но именно в нестандартных ситуациях такие сервисы внезапно оказываются очень полезными.

Раньше в IT такого не было: у программ всегда был чётко заданный функционал, а вся магия комбинации их возможностей ложилась на человека. Но теперь и универсальный AI-агент может демонстрировать схожее поведение – проявление новых способностей, не предусмотренных заранее. И чем больше разнообразных инструментов мы предоставим агенту, тем чаще этот эффект будет проявляться.

Это похоже на то, что называют "широкий технический кругозор". К примеру, еще в институте я научился обрабатывать аудио. Казалось бы, этот навык никак не связан с моей основной работой программистом, но потом он несколько раз оказался ключевым при работе с AI-телефонией.

То же самое будет происходить и с универсальными агентами: чем больше инструментов у них в распоряжении, тем более неожиданными и эффективными будут их решения. Горизонтальные (универсальные) агенты начнут доминировать над вертикальными (узкоспециализированными).

🚀 Самые важные тулы агентов на сегодня:
- Самостоятельный поиск информации
- Работа с документами пользователя (Agentic RAG)
- REPL: способность решать промежуточные задачи через выполнение кода (калькулятор на максималках)
- TODO: способность планировать свои действия и двигаться по чек-листу
- Reasoning tool: возможность вести рассуждения при необходимости

💡 Следующий шаг:
- Работа с виртуальным компьютером (Operator)

Узкоспециализированные навыки тоже периодически оказываются полезными — умение делать презентации, анализировать изображения и даже создавать подкасты. Важно развивать возможности использовать большое количество разнообразных инструментов и со стороны разработчиков AI агентов (Scaffolding) и со стороны разработчиков самих LLM-моделей.