[описание направления]

Разработка архитектур ИИ-агентов на базе LLM, способных к долговременной памяти и планированию действий.

[результат]

Такие агенты хранят опыт взаимодействий и используют его для принятия решений и построения долгосрочных стратегий. (Например, архитектуры в духе Generative Agents, где модель сама запоминает события и на их основе планирует поведение.)

[описание направления]

Создание интеллектуальных ассистентов, которые помогают менеджерам в анализе данных и принятии решений

[результат]

Эти LLM-агенты способны обрабатывать отчёты, формировать инсайты из бизнес-данных и предлагать рекомендации руководству (например, автоматизированный бизнес-аналитик для поддержки управленческих решений).

[описание направления]

Внедрение LLM-агентов в системы управления клиентами (CRM) и корпоративные коммуникации.

[результат]

Автоматизация рутинных диалогов с клиентами и внутренние коммуникации: от ответов на запросы клиентов в чате до подготовки персонализированных писем. Безопасная интеграция агентов в существующие бизнес-процессы без потери качества общения.

[описание направления]

Изучение поведения ИИ-агентов и разработка моделей, которые делают их решения объяснимыми и предсказуемыми для человека.

[результат]

Исследуются методы Explainable AI для мультиагентных систем: как дать пользователям и разработчикам инструменты понимания того, почему агент принял то или иное решение. Также внимание уделяется моделированию реалистичного поведения агентов, чтобы взаимодействие с ними было более «человеческим» и доверенным.

[описание направления]

Создание и использование цифровых симуляций (виртуальных миров, игровых или специализированных сред) для тестирования взаимодействия множества агентов.

[результат]

В таких симуляциях проверяются коллективное поведение, способность агентов координировать действия или соревноваться, возникают ли эмергентные свойства в обществе агентов. Это позволяет отрабатывать сценарии для реального бизнеса в безопасной виртуальной среде (например, симуляция работы команды виртуальных агентов перед развёртыванием в компании).

[описание направления]

Развитие технологий, позволяющих агентам работать с разными типами данных и на разных языках.

[результат]

Мультимодальные агенты способны воспринимать и генерировать не только текст, но и другие форматы — изображения, таблицы, аудио, видео — расширяя сферу применения ИИ (например, агент, который анализирует как текстовые отчёты, так и графики или фотографии). Поддержка различных языков, что важно для международных компаний и многоязычной аудитории.