TGViewer
Всеволод Викулин Всеволод Викулин @vikulin_ai · 5.28K subscribers
Post #30 2.34K
Почему я не верю в ИИ агентов в 2025

Каналу всего 2 месяца, а я тут уже начинаю спорить с Альтманом.

Как обычно, начнем с определения. Мне очень нравится определение коллег из Anthropic.
Агенты это LLM системы, которые сами определяют свое поведение, контролируя, как они выполняют поставленную им задачу.

Ключевые слова: сами и поставленную задачу. Вы сказали: забронируй мне с другом ресторан на 8 вечера. Он сам сходит в API гида мишлен, спросит столик, напишет другу (ИИ-агенту друга, кек), спросит у вас о предпочтениях и тд. Вот такого в 2025 не будет.

Почему?
Главная проблема LLM - ненадежность. Она возникает из-за метода предсказания: LLM токен за токеном предсказывает итоговый ответ. Представьте, что вероятность ошибиться при предсказании каждого токена всего 0.001. Тогда вероятность воспроизвести все 10 токенов без ошибки - 99%. Вполне надежно. Но вероятнось подряд воспроизвести тысячу токенов уже 37%. Это не так много для агента, который вынужден пообщаться сначала с вами, потом с друзьями, потом с другими агентами ресторана.

Чем более долгое взаимодействие, чем больше шанс нарваться на ошибку. А в этой ошибке уже могут быть замешаны отношения с друзьями/деньги и тд. Внимательный читатель поймет, что ровно с этим могут помочь рассуждающие модели, но это пока будет экстремально дорого работать.

Исключения.
Пока я вижу ровно 2, где агенты применимы:
1) обзор темы, где агент будет исследовать большой материал, который самому лень копать. Результат потом перепроверит человек.
2) программирование, где решение проверит человек-тестировщик

А что в 2025 будет?
В продуктах применять будут не это. К 2025 году мы научились делать 2 важных вещи:
1) Варить модели специфичные под конкретный продукт. Здесь напоминаю пост про вертикальный ИИ.
2) Подключать эти LLM к инструментам: к гугл документам с фин. отчетом, к pdf со скриптами продаж, к CRM-ке с клиентами тд. Вот, например, статья, как это можно делать.

Комбинируя небольшие модели и инструменты, мы научимся делать офигительные продукты для поддержки, маркетинга, продаж. А агенты нам пока не пригодятся.

Как делать такие продукты? Об этом в следующих постах
Anthropic Building Effective AI Agents Discover how Anthropic approaches the development of reliable AI agents. Learn about our research on agent capabilities, safety considerations, and technical framework for building trustworthy AI.
  • 👍 35
  • 🔥 11
  • ❤ 4
  • 💯 4
  • ❤‍🔥 2
  • 🐳 1
More from @vikulin_ai
  1. Sep 21, 2026Кому можно вайбкодить и как это делать Управление AI-агентами очень похоже на управление л…
  2. Sep 16, 2026Кто управляет разработкой AI-проекта Несколько лет назад во время очередного релиза я поня…
  3. Sep 8, 2026Всеобъемлющая статья про инференс LLM Многие у меня спрашивают, как посчитать GPU и как по…
  4. Aug 30, 2026Как стать AI-native компанией AI всегда был гонкой инфраструктуры. Если вы хотите крутые A…
  5. Aug 25, 2026Первый обзор научной статьи в этом канале Я не фанат читать свежие статьи. Сам когда-то за…
  6. Aug 18, 2026Вам LLM побыстрее или подешевле? Выберите только одно Почему-то во всех командах, где я ра…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →