Приложение B - Агентные взаимодействия ИИ: от GUI до реального мира
ИИ-агенты все чаще выполняют сложные задачи, взаимодействуя с цифровыми интерфейсами и физическим миром. Их способность воспринимать, обрабатывать и действовать в этих разнообразных средах фундаментально трансформирует автоматизацию, взаимодействие человека с компьютером и интеллектуальные системы. Это приложение исследует, как агенты взаимодействуют с компьютерами и их окружением, выделяя достижения и проекты.
Взаимодействие: Агенты с компьютерами
Эволюция ИИ от разговорных партнеров к активным, ориентированным на задачи агентам движется благодаря интерфейсам Агент-Компьютер (ACI). Эти интерфейсы позволяют ИИ взаимодействовать напрямую с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) компьютера, давая ему возможность воспринимать и манипулировать визуальными элементами, такими как иконки и кнопки, точно так же, как это делает человек. Этот новый метод выходит за рамки жестких, зависящих от разработчиков скриптов традиционной автоматизации, которая полагалась на API и системные вызовы. Используя визуальную "переднюю дверь" программного обеспечения, ИИ теперь может автоматизировать сложные цифровые задачи более гибким и мощным способом, процесс, который включает несколько ключевых этапов:
Визуальное восприятие: Агент сначала захватывает визуальное представление экрана, по сути делая скриншот.
Распознавание элементов GUI: Затем он анализирует это изображение, чтобы различать различные элементы GUI. Он должен научиться "видеть" экран не как простую коллекцию пикселей, а как структурированную компоновку с интерактивными компонентами, различая кликабельную кнопку "Отправить" от статичного баннерного изображения или редактируемое текстовое поле от простой метки.
Контекстуальная интерпретация: Модуль ACI, действуя как мост между визуальными данными и основным интеллектом агента (часто Large Language Model или LLM), интерпретирует эти элементы в контексте задачи. Он понимает, что иконка увеличительного стекла обычно означает "поиск" или что серия радиокнопок представляет выбор. Этот модуль имеет решающее значение для улучшения рассуждений LLM, позволяя ему формировать план на основе визуальных доказательств.
Динамическое действие и ответ: Агент затем программно управляет мышью и клавиатурой для выполнения своего плана — кликает, печатает, прокручивает и перетаскивает. Критически важно, что он должен постоянно мониторить экран для визуальной обратной связи, динамически реагируя на изменения, экраны загрузки, всплывающие уведомления или ошибки для успешной навигации по многошаговым рабочим процессам.
Эта технология больше не является теоретической. Несколько ведущих лабораторий ИИ разработали функциональные агенты, которые демонстрируют мощь взаимодействия с GUI:
ChatGPT Operator (OpenAI): Задуманный как цифровой партнер, ChatGPT Operator предназначен для автоматизации задач в широком диапазоне приложений напрямую с рабочего стола. Он понимает элементы на экране, что позволяет ему выполнять действия, такие как перенос данных из электронной таблицы в платформу управления отношениями с клиентами (CRM), бронирование сложного маршрута путешествия через веб-сайты авиакомпаний и отелей, или заполнение детальных онлайн-форм без необходимости специализированного доступа к API для каждого сервиса. Это делает его универсально адаптируемым инструментом, направленным на повышение как личной, так и корпоративной продуктивности путем взятия на себя повторяющихся цифровых задач.
Google Project Mariner: Как исследовательский прототип, Project Mariner работает как агент в браузере Chrome (см. рис. 1). Его цель — понять намерение пользователя и автономно выполнять веб-задачи от его имени. Например, пользователь мог бы попросить его найти три квартиры для аренды в рамках определенного бюджета и района; Mariner затем перейдет на веб-сайты недвижимости, применит фильтры, просмотрит объявления и извлечет соответствующую информацию в документ. Этот проект представляет исследование Google по созданию действительно полезного и "агентного" веб-опыта, где браузер активно работает для пользователя.
Рис.1: Взаимодействие между агентом и веб-браузером
Anthropic's Computer Use: Эта функция наделяет ИИ-модель Anthropic, Claude, возможностью стать прямым пользователем рабочего стола компьютера. Захватывая скриншоты для восприятия экрана и программно управляя мышью и клавиатурой, Claude может оркестрировать рабочие процессы, которые охватывают несколько несвязанных приложений. Пользователь мог бы попросить его проанализировать данные в PDF-отчете, открыть приложение электронных таблиц для выполнения расчетов с этими данными, создать диаграмму, а затем вставить эту диаграмму в черновик электронной почты — последовательность задач, которая ранее требовала постоянного человеческого ввода.
Browser Use: Это библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет высокоуровневый API для программной автоматизации браузера. Она позволяет ИИ-агентам взаимодействовать с веб-страницами, предоставляя им доступ к Document Object Model (DOM) и контроль над ним. API абстрагирует сложные, низкоуровневые команды протоколов управления браузером в более упрощенный и интуитивный набор функций. Это позволяет агенту выполнять сложные последовательности действий, включая извлечение данных из вложенных элементов, отправку форм и автоматическую навигацию по нескольким страницам. В результате библиотека облегчает преобразование неструктурированных веб-данных в структурированный формат, который ИИ-агент может систематически обрабатывать и использовать для анализа или принятия решений.
Взаимодействие: Агенты с окружением
За пределами экрана компьютера ИИ-агенты все чаще проектируются для взаимодействия со сложными, динамическими средами, часто отражающими реальный мир. Это требует сложных возможностей восприятия, рассуждения и приведения в действие.
Google's Project Astra является ярким примером инициативы, которая расширяет границы взаимодействия агента с окружением. Astra стремится создать универсального ИИ-агента, который полезен в повседневной жизни, используя мультимодальные входы (зрение, звук, голос) и выходы для понимания и взаимодействия с миром контекстуально. Этот проект фокусируется на быстром понимании, рассуждении и ответе, позволяя агенту "видеть" и "слышать" свое окружение через камеры и микрофоны и участвовать в естественном разговоре, предоставляя помощь в реальном времени. Видение Astra — это агент, который может бесшовно помогать пользователям с задачами от поиска потерянных предметов до отладки кода, понимая окружение, которое он наблюдает. Это выходит за рамки простых голосовых команд к действительно воплощенному пониманию непосредственного физического контекста пользователя.
Google's Gemini Live трансформирует стандартные ИИ-взаимодействия в плавный и динамичный разговор. Пользователи могут говорить с ИИ и получать ответы естественным голосом с минимальной задержкой, и могут даже прерывать или менять темы в середине предложения, побуждая ИИ адаптироваться немедленно. Интерфейс расширяется за пределы голоса, позволяя пользователям включать визуальную информацию, используя камеру телефона, делясь экраном или загружая файлы для более контекстно-осведомленного обсуждения. Более продвинутые версии могут даже воспринимать тон голоса пользователя и интеллектуально фильтровать нерелевантный фоновый шум для лучшего понимания разговора. Эти возможности объединяются для создания богатых взаимодействий, таких как получение живых инструкций по задаче, просто направив камеру на нее.
OpenAI's GPT-4o model является альтернативой, разработанной для "омни" взаимодействия, что означает, что он может рассуждать через голос, зрение и текст. Он обрабатывает эти входы с низкой задержкой, которая отражает человеческие времена ответа, что позволяет для разговоров в реальном времени. Например, пользователи могут показать ИИ живой видеопоток, чтобы задать вопросы о том, что происходит, или использовать его для перевода языков. OpenAI предоставляет разработчикам "Realtime API" для создания приложений, требующих низкоуровневых, речевых взаимодействий.
OpenAI's ChatGPT Agent представляет значительный архитектурный прогресс по сравнению со своими предшественниками, включая интегрированную структуру новых возможностей. Его дизайн включает несколько ключевых функциональных модальностей: способность к автономной навигации по живому интернету для извлечения данных в реальном времени, способность динамически генерировать и выполнять вычислительный код для задач, таких как анализ данных, и функциональность для прямого взаимодействия со сторонними программными приложениями. Синтез этих функций позволяет агенту оркестрировать и завершать сложные, последовательные рабочие процессы из единственной пользовательской директивы. Он может поэтому автономно управлять целыми процессами, такими как выполнение рыночного анализа и генерация соответствующей презентации, или планирование логистических договоренностей и выполнение необходимых транзакций. Параллельно с запуском OpenAI проактивно обратился к возникающим соображениям безопасности, присущим такой системе. Сопровождающая "System Card" описывает потенциальные операционные опасности, связанные с ИИ, способным выполнять действия онлайн, признавая новые векторы для неправильного использования. Для смягчения этих рисков архитектура агента включает спроектированные защитные механизмы, такие как требование явного пользовательского разрешения для определенных классов действий и развертывание надежных механизмов фильтрации контента. Компания теперь вовлекает свою первоначальную пользовательскую базу для дальнейшего уточнения этих протоколов безопасности через процесс обратной связи, управляемый итеративно.
Seeing AI, бесплатное мобильное приложение от Microsoft, наделяет людей, которые слепы или имеют слабое зрение, предлагая повествование в реальном времени об их окружении. Приложение использует искусственный интеллект через камеру устройства для идентификации и описания различных элементов, включая объекты, текст и даже людей. Его основные функции включают чтение документов, распознавание валюты, идентификацию продуктов через штрих-коды и описание сцен и цветов. Предоставляя улучшенный доступ к визуальной информации, Seeing AI в конечном итоге способствует большей независимости для пользователей с нарушениями зрения.
Anthropic's Claude 4 Series Anthropic's Claude 4 является другой альтернативой с возможностями для продвинутых рассуждений и анализа. Хотя исторически фокусировался на тексте, Claude 4 включает надежные возможности зрения, позволяя ему обрабатывать информацию из изображений, диаграмм и документов. Модель подходит для обработки сложных, многошаговых задач и предоставления детального анализа. Хотя аспект разговора в реальном времени не является его основным фокусом по сравнению с другими моделями, его лежащий в основе интеллект спроектирован для создания высоко способных ИИ-агентов.
Vibe Coding: Интуитивная разработка с ИИ
За пределами прямого взаимодействия с GUI и физическим миром возникает новая парадигма в том, как разработчики создают программное обеспечение с ИИ: "vibe coding." Этот подход отходит от точных, пошаговых инструкций и вместо этого полагается на более интуитивное, разговорное и итеративное взаимодействие между разработчиком и ИИ-помощником по кодированию. Разработчик предоставляет высокоуровневую цель, желаемый "vibe," или общее направление, и ИИ генерирует код для соответствия.
Этот процесс характеризуется:
Разговорными промптами: Вместо написания детальных спецификаций разработчик может сказать: "Создай простую, современно выглядящую лендинговую страницу для нового приложения," или "Рефактори эту функцию, чтобы она была более Pythonic и читаемой." ИИ интерпретирует "vibe" "современного" или "Pythonic" и генерирует соответствующий код.
Итеративным уточнением: Начальный вывод от ИИ часто является отправной точкой. Разработчик затем предоставляет обратную связь на естественном языке, такой как: "Это хорошее начало, но можешь сделать кнопки синими?" или "Добавь обработку ошибок к этому." Этот взаимообмен продолжается до тех пор, пока код не соответствует ожиданиям разработчика.
Творческим партнерством: В vibe coding ИИ действует как творческий партнер, предлагая идеи и решения, которые разработчик мог не рассмотреть. Это может ускорить процесс разработки и привести к более инновационным результатам.
Фокус на "Что" не "Как": Разработчик фокусируется на желаемом результате (the "what") и оставляет детали реализации (the "how") ИИ. Это позволяет для быстрого прототипирования и исследования различных подходов без увязания в шаблонном коде.
Опциональные банки памяти: Для поддержания контекста через более длинные взаимодействия разработчики могут использовать "банки памяти" для хранения ключевой информации, предпочтений или ограничений. Например, разработчик мог бы сохранить специфический стиль кодирования или набор требований проекта в память ИИ, обеспечивая, что будущие генерации кода остаются последовательными с установленным "vibe" без необходимости повторять инструкции.
Vibe coding становится все более популярным с ростом мощных ИИ-моделей, таких как GPT-4, Claude и Gemini, которые интегрированы в среды разработки. Эти инструменты не просто автодополняют код; они активно участвуют в творческом процессе разработки программного обеспечения, делая его более доступным и эффективным. Этот новый способ работы меняет природу программной инженерии, подчеркивая креативность и высокоуровневое мышление над механическим запоминанием синтаксиса и API.
Ключевые выводы
ИИ-агенты эволюционируют от простой автоматизации к визуальному контролю программного обеспечения через графические пользовательские интерфейсы, точно так же, как это делает человек.
Следующий рубеж — взаимодействие с реальным миром, с проектами, такими как Google's Astra, использующими камеры и микрофоны для видения, слушания и понимания их физического окружения.
Ведущие технологические компании сходятся эти цифровые и физические возможности для создания универсальных ИИ-помощников, которые работают бесшовно через обе области.
Этот сдвиг создает новый класс проактивных, контекстно-осведомленных ИИ-компаньонов, способных помогать с огромным диапазоном задач в повседневной жизни пользователей.
Заключение
Агенты претерпевают значительную трансформацию, переходя от базовой автоматизации к сложному взаимодействию как с цифровыми, так и с физическими средами. Используя визуальное восприятие для работы с графическими пользовательскими интерфейсами, эти агенты теперь могут манипулировать программным обеспечением точно так же, как это делает человек, обходя необходимость в традиционных API. Крупные технологические лаборатории пионерят в этом пространстве с агентами, способными автоматизировать сложные, много-приложные рабочие процессы напрямую на рабочем столе пользователя. Одновременно следующий рубеж расширяется в физический мир, с инициативами, такими как Google's Project Astra, использующими камеры и микрофоны для контекстуального взаимодействия с их окружением. Эти продвинутые системы спроектированы для мультимодального, понимания в реальном времени, которое отражает человеческое взаимодействие.
Конечное видение — это сходимость этих цифровых и физических возможностей, создавая универсальных ИИ-помощников, которые работают бесшовно через все среды пользователя. Эта эволюция также переформирует само создание программного обеспечения через "vibe coding," более интуитивное и разговорное партнерство между разработчиками и ИИ. Этот новый метод приоритизирует высокоуровневые цели и творческое намерение, позволяя разработчикам фокусироваться на желаемом результате, а не на деталях реализации. Этот сдвиг ускоряет разработку и способствует инновациям, обращаясь с ИИ как с творческим партнером. В конечном счете, эти достижения прокладывают путь к новой эре проактивных, контекстно-осведомленных ИИ-компаньонов, способных помогать с огромным массивом задач в нашей повседневной жизни.
Ссылки
- Open AI Operator
- Open AI ChatGPT Agent
- Browser Use
- Project Mariner
- Anthropic Computer use
- Project Astra
- Gemini Live
- OpenAI's GPT-4
- Claude 4
Навигация
Назад: Приложение A. Продвинутые техники промптинга
Вперед: Приложение C. Краткий обзор агентных фреймворков