Бизнес сможет создавать AI-агентов на базе искусственного интеллекта Сбера

На технологической конференции GigaConf 2024 Сбер продемонстрировал AI-агентов, которые сами ставят себе задачи, пишут код для их решения, анализируют и визуализируют результаты. Область применения AI-агентов не ограничивается каким-то конкретным направлением деятельности: они способны автоматизировать и оптимизировать большинство рутинных процессов и выполнять роль цифровых сотрудников в разных профессиональных сферах.

Бизнес может создавать AI-агентов, способных решать задачи конкретной компании или сферы деятельности. Например, для ретейлеров можно создать агентов, которые организуют автоматическую генерацию информационных карточек товаров с последующим их размещением на различных площадках. Компании, оказывающие клиентский сервис, могут создать помощников, которые будут поддерживать весь процесс лидогенерации – от сбора контактных данных до работы в CRM-системе.

Попробовать создать своего агента можно с помощью open-source-фреймворка для разработки приложений на основе больших языковых моделей GigaChain и GigaChat API.

«Несомненно, внедрение AI-агентов в будущем станет ключевым инструментом для трансформации многих бизнес-процессов компаний, – уверен Андрей Белевцев, старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка. – Они будут способны автономно решать очень широкий спектр задач – от математических расчетов до генерации кода для создания нейросетей и решений для бизнеса. Сегодня мы в этом еще раз наглядно убедились, наблюдая за агентами, созданными с помощью GigaChain и GigaChat API. Они уже с хорошей точностью и корректностью справляются с более сложными задачами по сравнению с большими языковыми моделями, использующими API в базовом функционале. Благодаря своим уникальным возможностям AI-агенты в ближайшем будущем станут незаменимыми помощниками в различных сферах деятельности».

На конференции AI-агенты в онлайн-режиме решали математические задачи и генерировали графики. Участники мероприятия придумывали свои задачи и получали их решение от AI-агентов или наблюдали, как один агент придумывает сложные задачи, а другой – ищет решение и показывает результат.