Գործակալային AI և գեներատիվ AI. բովանդակության համակարգերի և գործողության համակարգերի համեմատություն

Գեներատիվ AI-ն ստեղծում է սինթետիկ բովանդակություն, օրինակ` տեքստ, պատկեր, կոդ կամ աուդիո, ի պատասխան հուշման։ Գործակալային AI-ն հետապնդում է նպատակ, պլանավորում է քայլերը, կանչում է գործիքներ, պահում է վիճակը և գործում է արտաքին համակարգերում, մինչև աշխատանքն ավարտվի կամ գործի անվտանգ կանգառի պայմանը։

Սա բրենդինգի հարց չէ։ Հարցն այն է, թե համակարգը միայն վերադարձնո՞ւմ է մի բան, որը մարդը կարող է ստուգել, թե՞ կարող է փոխել գրառումները, ուղարկել հաղորդագրություններ, տեղափոխել գումար կամ գործարկել աշխատանքային հոսքեր առանց այն բանի, որ մարդը նորից մուտքագրի գործողությունը։

Երբ այդ սահմանն անցնում եք, փոխվում են վերահսկման պահանջները։ Անհրաժեշտ են սահմանափակված թույլտվություններ, հիշողության կանոններ, կողմնակի ազդեցությունների գնահատում, մարդկային հաստատման դարպասներ անշրջելի քայլերի համար և հստակ նշանակված պատասխանատու, որը կարող է կանգնեցնել գործարկումը։ Սա է այն գործնական տարբերությունը, որի վրա կենտրոնանում է այս հոդվածը։

Եթե ձեզ պետք են արտադրանքային պիտակներ, օրինակ` զրուցարան, թվային օգնական, RPA և գործակալ, որպես գնման կատեգորիաներ, օգտվեք առանձին դասակարգումից AI գործակալների, զրուցարանների, թվային օգնականների և RPA-ի տարբերությունները էջում։ Այս էջը վերաբերում է բովանդակության արդյունքին և նպատակի հետապնդմանը։

Ինչ է նշանակում յուրաքանչյուր տերմին

Գեներատիվ AI

NIST-ի Generative Artificial Intelligence Profile-ում գեներատիվ AI-ն մոդելների այն դասն է, որը ստեղծում է ածանցյալ սինթետիկ բովանդակություն, օրինակ` պատկերներ, վիդեո, աուդիո, տեքստ և այլ թվային նյութեր (NIST AI 600-1)։

Արտադրանքային տեսանկյունից արժեքը սովորաբար այն արտեֆակտն է, որը վերադարձնում է մոդելը` նամակի սևագիր, ամփոփում, պատկեր, կոդի հատված կամ կառուցվածքային առաջարկ։ Մարդն է դեռ որոշում, թե ինչ հրապարակել, ուղարկել կամ պահոցում գրանցել որպես commit։

Google Cloud-ը գեներատիվ AI-ն նկարագրում է որպես մուտքային հուշումներից նոր բովանդակություն ստեղծող համակարգ, որտեղ այդ արժեքի կենտրոնում հենց մոդելն է (Google Cloud on agentic AI)։

Գործակալային AI

Google Cloud-ը գործակալային AI-ն սահմանում է որպես AI-ի առաջադեմ ձև, որը կենտրոնացած է ինքնավար որոշումների և գործողությունների վրա` նպատակների սահմանում, պլանավորում և առաջադրանքների կատարում մարդու սահմանափակ շարունակական ուղղորդմամբ (Google Cloud on agentic AI)։ Google-ը նաև նկարագրում է գործակալային համակարգերը որպես գեներատիվ մոդելները «ուղեղ» օգտագործող և գործիքների միջոցով գործող համակարգեր, ուստի արտադրական միջավայրի համար օգտակար տարբերակումը բովանդակություն ստեղծող ելքի և վերահսկվող նպատակային գործողության միջև է։

Google Cloud-ը նաև սահմանում է AI գործակալները որպես ծրագրային համակարգեր, որոնք հետապնդում են նպատակներ և ավարտում են առաջադրանքներ` դատողության, պլանավորման, հիշողության և որոշ ինքնավարության միջոցով (Google Cloud on AI agents)։

OpenAI-ն գործակալները նկարագրում է որպես հավելվածներ, որոնք պլանավորում են, կանչում են գործիքներ, համագործակցում են մասնագիտացված դերերի միջև և պահում են բավարար վիճակ բազմաքայլ աշխատանքն ավարտելու համար (OpenAI agents guide)։

Այդ ցիկլի օգտակար հետազոտական հիմքերից մեկը ReAct-ն է, որտեղ մտածումն ու գործողությունը փոխներթափանցվում են, որպեսզի համակարգը պլանավորի, գործի, դիտարկի և շարունակի, այլ ոչ միայն տա վերջնական պատասխան (ReAct paper)։

Առաջարկություն. «գործակալային»-ը դիտարկեք որպես ճարտարապետական պնդում նպատակների, գործիքների և կողմնակի ազդեցությունների մասին, ոչ թե նույն զրույցի պատուհանի մարքեթինգային արդիականացում։

Բովանդակության համակարգ և գործողության համակարգ

Բովանդակության համակարգում մոդելը ստեղծում է արտեֆակտ և կանգ է առնում։ Ձախողումը սովորաբար լինում է սխալ, թերի կամ մոլորեցնող բովանդակություն, որի հրապարակումը վերանայողը դեռ կարող է մերժել։

Գործողության համակարգում մոդելը մասնակցում է ցիկլի հավաքում է համատեքստ, պլանավորում է հաջորդ քայլը, կանչում է գործիք, դիտարկում է արդյունքը և շարունակում է։ Գործիքների կանչը մեխանիկական կամուրջն է մոդելը պահանջում է ֆունկցիա, հավելվածը կամ հարթակը կատարում է այն, արդյունքը վերադառնում է, և գործարկումը կարող է շարունակվել (OpenAI function calling, Anthropic tool use)։

Շեմը արտաքին վիճակի փոփոխությունն է։ Հենց որ համակարգը կարող է գրել CRM-ում, վերադարձնել գումար, ամրագրել ժամ, հրապարակել հաղորդագրություն կամ բացել տոմս, դուք այլևս չեք գնահատում միայն տեքստի որակը։ Դուք գնահատում եք, թե արդյոք ճիշտ փոփոխությունն է տեղի ունեցել ճիշտ թույլտվության ներքո։

Համեմատական աղյուսակ

Այս աղյուսակը որոշում կայացնելու հուշաթերթ է, ոչ թե պնդում, թե յուրաքանչյուր գեներատիվ հնարավորություն անվտանգ է կամ թե յուրաքանչյուր գործակալ պետք է լիովին ինքնավար լինի։ Շատ արտադրական նախագծեր գեներատիվ մոդելները պահում են գործակալային ցիկլի ներսում և միևնույն է պահանջում են մարդկային հաստատում բարձր ռիսկի քայլերի համար (OpenAI guardrails and human review, մարդու մասնակցությամբ AI գործակալներ)։

Վերահսկման դելտա. ինչ պետք է փոխվի

Երբ բովանդակությունից անցնում եք գործողության, մոդելն այլևս ամբողջ արտադրանքը չէ։ Գործիքների, ինքնության, հիշողության և պատասխանատվության շուրջ կառուցված վերահսկումները դառնում են արտադրանքի առանցքը։

Թույլտվություններ

Սևագրին պետք չէ ծառայողական հաշիվ, որն արտադրական համակարգերում ունի գրելու իրավունք։ Գործակալին, որը թարմացնում է հաճախորդների գրառումները, պետք է։

Առաջարկություն. յուրաքանչյուր գործիք սահմանափակեք նվազագույն անհրաժեշտ գործողություններով, նախընտրեք առանձին մուտքային տվյալներ յուրաքանչյուր ինտեգրացիայի համար և մերժեք վարչարարի լայն իրավունքներով գաղտնանշանները «քանի որ ցուցադրությունն այդպես ավելի հեշտ էր» տրամաբանությամբ։ Գնորդին ուղղված անվտանգության ստուգումների մասին կարդացեք AI գործակալի անվտանգության ստուգաթերթը գնորդների համար և գործիքների անվտանգ կանչում բիզնես գործակալների համար էջերում։

Հիշողություն

Գեներատիվ սեսիաները հաճախ պահում են կարճ զրույցի պատմություն, որպեսզի սևագիրը համահունչ զգացվի։ Գործակալային համակարգերը կարող են պահել կարճաժամկետ առաջադրանքի վիճակ, երկարաժամկետ հիշողություն կամ քայլերի միջև վերցված գիտելիք (Google Cloud on AI agents)։

Դա բարձրացնում է պահպանման ժամկետի, հասանելիության և թարմության հարցեր։ Սխալ փաստ պահելը այլևս միայն ձևակերպման խնդիր չէ, եթե գործակալը հետո դրա հիման վրա գործի։ Հիմնավորման և հիշողության նախագծման մասին տես RAG, հիշողություն և հիմնավորում գործակալների համար։ Գործարկման համատեքստի ամբողջական հավաքման և ժամկետի ավարտի ամբողջ ցիկլի մասին տես AI գործակալների համատեքստի նախագծումը։

Արտաքին վիճակի փոփոխություններ

Բովանդակության համակարգերը աշխարհը թողնում են անփոփոխ, մինչև մարդը չգործի։ Գործակալային համակարգերը կարող են փոխել տոմսեր, հաշիվներ, օրացույցներ, CRM դաշտեր և հաղորդակցման ալիքներ։

Առաջարկություն. յուրաքանչյուր գործիք դասակարգեք որպես միայն կարդալու, շրջելի գրառում կամ անշրջելի գրառում, և անշրջելի գրառումները պահեք դարպասի հետևում, մինչև ապացույցները չարդարացնեն այդ սահմանափակման թուլացումը։ Կրկնակի կիրառման դեպքում նույն արդյունքը տվող գրառումները և մեծ ազդեցություն ունեցող գործողությունների հստակ հաստատումը արտադրական նախշեր են, ոչ թե ընտրովի փայլեցում։

Գնահատում և ռիսկի շրջանակավորում

NIST-ի AI Risk Management Framework-ը կամավոր ուղեցույց է, որը կառուցված է Govern, Map, Measure և Manage գործառույթների շուրջ AI համակարգերի ամբողջ կենսաշրջանի համար ([NIST AI RMF](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework))։ Generative AI Profile-ը ընդգծում է այն ռիսկերը, որոնց բովանդակային համակարգերն արդեն բախվում են, ներառյալ հորինված բովանդակությունը, այսինքն վստահորեն սխալ բովանդակությունը, և մարդ-AI փոխգործակցության խնդիրները, օրինակ` չափազանց վստահումը և ավտոմատացման կողմնակալությունը (NIST AI 600-1)։

Այդ բովանդակային ռիսկերը գործակալային համակարգերում չեն անհետանում։ Դրանք ավելի են բարդանում, երբ հորինված պնդումը դառնում է գործիքի արգումենտ։

Առաջարկություն. գեներատիվ որակը և գործողության արդյունքները գնահատեք առանձին։ Սահուն պատասխանը, որը սխալ գործիք է կանչում, միևնույն է ձախողված գործարկում է։

Մարդու վերահսկում

Գեներատիվ վերահսկումը սովորաբար սա է «մի հրապարակիր, մինչև ինչ-որ մեկը չկարդա»։ Գործակալային վերահսկումը սա է «մի կատարիր ռիսկային քայլը, մինչև քաղաքականությունը կամ մարդը չթույլատրի», գումարած հետագծեր, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչ է համակարգը տեսել, որոշել և արել (OpenAI agents guide)։

Լրիվ առանց հսկողության ինքնավարությունը բիզնեսի լռելյայն նպատակ չէ։ Սկսեք աջակցվող կամ դարպասավորված ինքնավարությունից և ընդլայնեք միայն այն դեպքում, երբ գնահատումն ու պատասխանատվությունը դա արդարացնում են։ Արտադրական համակարգերի ճարտարապետական մանրամասները ներկայացված են ինչ է արտադրական AI գործակալը էջում։

Ձախողման ռեժիմներ

Գեներատիվ ձախողման ռեժիմներ

• Հորինված բովանդակություն. Մոդելը մեծ վստահությամբ հորինում է փաստեր, մեջբերումներ կամ քաղաքականության լեզու (NIST AI 600-1)։
• Քաղաքականության և տոնի անհամապատասխանություն. Բովանդակությունը հարթ է կարդացվում, բայց խախտում է բրենդի, իրավական կամ ալիքի կանոնները։
• Չափազանց վստահում. Վերանայողները դադարում են ստուգել, քանի որ սևագիրը «ճիշտ է հնչում», և սա մարդ-AI փոխգործակցության ռիսկ է, որը նշվում է GenAI Profile-ում։

Այս ձախողումները վնաս են հասցնում, երբ բովանդակությունը հրապարակվում է կամ ընդունվում է առանց վերանայման։ Դրանք սովորաբար դեռ վերականգնելի են, եթե պարզապես չհրապարակեք նյութը։

Գործակալային ձախողման ռեժիմներ

• Սխալ գործիք, ճիշտ վստահություն. Մոդելը ընտրում է գործողություն, որը համապատասխանում է նպատակի ձևակերպմանը, բայց ոչ բիզնես կանոնին։
• Թույլտվությունների գերազանցում. Լայն մուտքային տվյալները տեղային սխալը վերածում են մեծ ազդեցության շառավղի։
• Հնացած կամ թունավորված համատեքստ. Վատ հիշողությունը կամ չհիմնավորված դուրսբերումը շեղում են հետագա գործիքների կանչերը։
• Ցիկլի խուճապային կրկնում. Կրկնափորձերը առանց նույն արդյունքը պահպանող մեխանիզմի կրկնապատկում են գանձումները, հաղորդագրությունները կամ տոմսերը։
• Լուռ կողմնակի ազդեցություններ. Գործողությունները հաջողվում են գրանցումների հիմնական համակարգերում, մինչ զրույցի մակերեսը ցույց է տալիս անորոշ հաջողության հաղորդագրություն։
• Կանգնեցման անջատիչ չկա. Ոչ ոք չի կարող արագ դադարեցնել շեղված գործարկումը։

Այս ձախողումների հետևում գտնվող գործառնական օրինաչափությունների համար տես արտադրական AI գործակալի ձախողման ռեժիմներ և ցուցադրության ու արտադրական միջավայրի տարբերությունը։

Հիպոթետիկ օրինակ. գեներատիվ օգնականը մարդու գործակալի համար գրում է վերադարձի նամակի սևագիր, որը պետք է հետո ուղարկի հենց մարդը։ Գործակալային ուղին, որը կարող է վճարման գործիքի միջոցով վերադարձ իրականացնել, պահանջում է լրիվ այլ վերահսկումներ, նույնիսկ եթե մոդելների ընտանիքը նույնն է։

Երբ գեներատիվը բավարար է, և երբ գործակալային մոտեցումն արդարացված է

Մնացեք գեներատիվ մոտեցման մեջ, երբ աշխատանքը սևագրելն է, ամփոփելը, վերաշարադրելը, դասակարգելը կամ առաջարկելը, և մարդը մնում է միակ դերակատարը, որը փոխում է գրանցումների հիմնական համակարգերը։

Շարժվեք գործակալային նախագծման ուղղությամբ, երբ աշխատանքը բազմաքայլ է և անցնում է գործիքների միջով, ձեռքով նորից մուտքագրելու արժեքը բարձր է, և հաջողությունը կարող եք սահմանել որպես ավարտված արդյունք տեսանելի քայլերով։

Մի ավելացրեք գործիքներ միայն այն պատճառով, որ մոդելը կարող է դրանք կանչել։ Եթե գործընթացը անորոշ է, հազվադեպ է հանդիպում, չափազանց կախված է դատողությունից կամ իրավաբանորեն զգայուն է առանց դարպասի, նախընտրեք բովանդակային աջակցություն կամ ավելի պարզ ավտոմատացման ուղի։ Տես երբ չպետք է օգտագործել AI գործակալներ։

Առաջարկություն. գործակալային համակարգերը փորձարկեք մեկ նեղ աշխատանքային հոսքի վրա` հստակ գործիքային պայմանագրերով, մարդկային պատասխանատուով և դարպասավորված անշրջելի գործողություններով։ Ընդլայնեք միայն այն բանից հետո, երբ հետագծերն ու գնահատումը ցույց տան, որ գործարկումը վստահելի է իրական մուտքերի դեպքում։

Հաճախ տրվող հարցեր

Գործակալային AI-ն պարզապես գեներատիվ AI է գործիքներով՞

Հաճախ մոդելն իրոք գեներատիվ է, իսկ գործակալային մասը նրան շրջապատող ցիկլն է` նպատակները, գործիքների կատարումը, վիճակը և կանգառի պայմանները (Google Cloud on agentic AI, OpenAI agents guide)։ Գործիքները, որոնք չունեն նպատակային ցիկլ և վիճակ, ավելի մոտ են զրույցային արտադրանքին կցված ֆունկցիայի կանչին, քան արտադրական գործողության համակարգին։

Արդյո՞ք յուրաքանչյուր բիզնեսի պետք է գործակալային AI։

Ոչ։ Շատ բարձրարժեք կիրառություններ մնում են գեներատիվ` աջակցության մակրոներ գրելը, հանդիպումները ամփոփելը, առաջարկներ պատրաստելը կամ ինժեներների համար կոդ ստեղծելը, երբ նրանք միևնույն է վերանայում և հրապարակում են արդյունքը։ Գործակալային նախագիծը նախատեսված է այն նպատակների համար, որոնք պահանջում են կրկնվող գործողություններ համակարգերում, ոչ թե յուրաքանչյուր հուշման պատուհանի համար։

Ինչպե՞ս խոսել ռիսկի մասին ղեկավարության հետ։

Առանձնացրեք բովանդակային ռիսկը գործողության ռիսկից։ NIST-ի GenAI Profile-ը օգտակար քարտեզ է հորինված բովանդակության, գաղտնիության և ստեղծված բովանդակության նկատմամբ չափազանց վստահելու համար (NIST AI 600-1)։ Գործողության ռիսկը պահանջում է լրացուցիչ գործառնական վերահսկումներ` թույլտվություններ, դարպասներ, կողմնակի ազդեցությունների գնահատում և պատասխանատվություն։ AI RMF-ի Govern, Map, Measure, Manage գործառույթները այդ խոսակցության համար կամավոր հենք են, ոչ թե սերտիֆիկատ (NIST AI RMF)։

Հաջորդ քայլը Dali-ի հետ

Եթե արդեն օգտագործում եք գեներատիվ մոդելներ և պատրաստվում եք միացնել գործիքներ, որոնք կարող են ուղարկել, գրել, վճարել կամ փոխել հաճախորդի գրառումները, օգտակար հարցը «որ մոդելն է գործակալային» չէ։ Օգտակար հարցն այն է, թե արդյոք թույլտվությունները, հիշողությունը, գնահատումը և մարդկային հաստատման դարպասները նախագծված են կողմնակի ազդեցությունների համար։

Խնդրեք արտադրական AI գործակալի պատրաստվածության վերանայում Dali-ի հետ, որպեսզի մեկ աշխատանքային հոսք քարտեզագրվի դեպի բովանդակության համար անվտանգ ուղի կամ դարպասավորված գործողության ուղի, և պատասխանատվությունն ու կանգառի պայմանները սահմանվեն մինչև լայն ծավալումը։