Моделі великих мов (LLMs), такі як ChatGPT та Claude, наразі обмежені в здатності відповідати універсальності людських працівників через їх залежність від попередньо завантажених даних для контексту. Ці інструменти штучного інтелекту зазвичай виступають як співпілоти, що допомагають у виконанні завдань, але не мають здатності діяти автономно. ### Поза допомогою співпілота Anthropic представила функцію 'Використання комп’ютера' в Claude, що означає стрибок до людської ініціативи в штучному інтелекті. Ця нова функція дозволяє Claude взаємодіяти з програмним забезпеченням самостійно, виконуючи завдання, такі як навігація по меню та набір тексту без нагляду людини. На відміну від традиційних систем роботизованої автоматизації процесів (RPA), що слідують за заданими кроками, Claude’s Computer Use інтерпретує візуальні дані та розмірковує, щоб визначити найкращий курс дій. Наприклад, Claude може керувати завданнями, такими як організація даних клієнтів, співставлення фінансової інформації, та складання персоналізованих повідомлень без участі людини. Ця здатність дозволяє Claude виконувати роботу подібно до молодшого співробітника. Проте, такий підхід може зайняти багато часу, оскільки він по суті імітує дії людини. Крім того, Claude's Computer Use вимагає ексклюзивного доступу до комп’ютера під час роботи. ### Цінність конфігурацій з кількома агентами У дискусіях про агентів ШІ, ці інструменти не є по-справжньому автономними, але можуть ефективно імітувати автономність, пропонуючи можливості для інновацій у бізнесі. Даніель Васілев, генеральний директор компанії Relevance, підкреслює, що агенти ШІ можуть керувати робочими процесами, які потребували б кілька штатних працівників, виконуючи завдання, такі як кваліфікація потенційних клієнтів і комунікації з клієнтами. Впровадження кількох спеціалізованих агентів надає більше цінності, ніж автоматизація окремих робочих процесів.

Як людські команди, агенти ШІ можуть бути закріплені за певними завданнями та співпрацювати для підвищення продуктивності, інтегруючись без потреби в додатковому людському контролі. ### Автономний край Різниця між співпілотами та автономними агентами полягає в виконанні. Співпілоти підвищують продуктивність, допомагаючи у виконанні завдань, тоді як автономні агенти справляються зі завданнями повністю самостійно, залишаючи людям лише перевірку результатів. Relevance, наприклад, використовує агентів ШІ для проведення досліджень і управління процесами реєстрації користувачів і комунікацій, зміщуючи роль людини на контроль і креативність. ### Довіра та межі Агенти ШІ, хоча й перспективні, не бездоганні. Васілев порівнює використання агентів ШІ з наймом нових працівників, що вимагає контролю та встановлення інструкцій для забезпечення безпечної роботи. Встановлення обмежень і правильне навчання цих агентів є надзвичайно важливим, подібно до молодшого співробітника. ### Виклики та подальші кроки Незважаючи на свій потенціал, автономні агенти ШІ стикаються з викликами, часто через прогалини в організаційних знаннях, а не технічні проблеми. Багато процесів важко задокументувати та автоматизувати, оскільки вони знаходяться в умах експертів. Комбінація Anthropic's Computer Use з кількома агентами ШІ відкрила нові можливості автоматизації, навіть для складних і креативних завдань. З розвитком цих інструментів вони пропонують можливість досягти більшого з меншими ресурсами, зміщуючи роль людини на інновації та нагляд. Попереду нас чекають захоплюючі часи в еволюції можливостей ШІ.