MIT: профессор Филлип Исола объяснил, что такое agentic AI на самом деле

Компьютерный учёный Филлип Исола, доцент кафедры электротехники и информатики Массачусетского технологического института (MIT CSAIL), в интервью MIT News разобрал, что на самом деле стоит за термином agentic AI («агентный ИИ») и чем реальные возможности таких систем отличаются от маркетингового хайпа вокруг них.

Что такое agentic AI

В отличие от обычного чат-бота, который просто отвечает на реплику пользователя, ИИ-агент способен самостоятельно планировать последовательность действий: разбивать задачу на шаги, вызывать внешние инструменты, просматривать веб-страницы или выполнять код — и корректировать план по ходу выполнения. Именно эта способность действовать многошагово и автономно, а не просто генерировать текст, отличает agentic AI от классических больших языковых моделей.

• Собеседник MIT News — Филлип Исола, доцент MIT CSAIL
• Тема интервью — что такое agentic AI сегодня и каким его хотят видеть исследователи
• Материал вышел в разделе MIT News, посвящённом ИИ-исследованиям

Чем агенты отличаются от хайпа

За последние два года индустрия выпустила десятки продуктов под вывеской «ИИ-агент» — от браузерных помощников вроде Operator у OpenAI до функций управления компьютером у Anthropic и автономных коддинг-агентов вроде Devin. Но далеко не все из них одинаково автономны: часть систем лишь имитирует агентность через жёстко прописанные сценарии, тогда как исследователи вроде Исолы говорят именно о более фундаментальном вопросе — как научить модель по-настоящему планировать и адаптироваться к новым ситуациям, а не просто исполнять заранее заданный алгоритм действий.

Сам Исола — специалист по компьютерному зрению и генеративным моделям, известный, среди прочего, работой над алгоритмами перевода изображений между стилями (image-to-image translation). Такой бэкграунд в фундаментальных исследованиях генеративных систем даёт ему основания смотреть на моду вокруг «агентов» со стороны — не как маркетолог продукта, а как исследователь, для которого граница между «модель отвечает» и «модель действует автономно» — предмет строгого технического анализа, а не рекламного слогана.

Куда движется область

Ключевой вопрос, который задаёт заголовок материала MIT News, — не только «что такое agentic AI сегодня», но и «каким мы хотим его видеть». Это подчёркивает, что развитие агентных систем — не только инженерная, но и нормативная задача: сообществу исследователей ещё предстоит определить, какой уровень автономности безопасен и полезен, прежде чем такие системы получат больше самостоятельности в реальных задачах — от бронирования билетов до управления финансами или кодом в продакшене.

Что это значит

Пока рынок наводняют продукты с приставкой «агент», трезвый взгляд учёных из MIT напоминает: настоящая автономность ИИ — это открытая исследовательская задача, а не решённая технология, которую можно просто упаковать в интерфейс и продать.