Skip to main content

Краткое содержание: Человеко-агентное сотрудничество (Human-Agent Collaboration)

Основные тезисы​

1. Введение​

Ключевая идея: Успех агентных систем зависит столько же от сотрудничества с людьми, сколько от базовых возможностей.

Эффективное сотрудничество требует:

  • Калибровки автономии
  • Прогрессивного делегирования
  • Восстановления доверия при ошибках

2. Роли и автономия​

Изменяющаяся роль людей​

Четыре роли (прогрессия):

  1. Исполнитель (Executor):

    • Загружает задачи, просматривает каждый выход
    • Минимальная автономия агента
    • Пошаговое руководство, тесные циклы обратной связи

  2. Рецензент (Reviewer):

    • Выборочно проверяет ключевые выходы
    • Умеренная автономия агента
    • Дашборды, флаги исключений, оценки уверенности

  3. Сотрудник (Collaborator):

    • Направляет приоритеты, аннотирует совместно
    • Высокая автономия агента
    • Совместный планировочный UI, контекстуальная аннотация

  4. Управляющий (Governor):

    • Устанавливает политику, аудирует решения
    • Автономия в рамках правил управления
    • Конфигурация политики, журналы аудита, объяснимость

Примеры:

  • JPMorganChase COiN: от исполнителей к управляющим
  • GitLab Security Bot: эволюция ролей с ростом доверия

Выравнивание заинтересованных сторон​

Ключевые принципы:

  • Вовлечение заинтересованных сторон как со-творцов
  • Четкие цели и метрики успеха
  • Метрики выходят за рамки технической производительности
  • Обучение, циклы обратной связи, отзывчивая поддержка

Пример: ZoomInfo GitHub Copilot — четырехфазный запуск с метриками доверия

Масштабирование сотрудничества​

Уровни масштабирования:

  1. Индивидуальные агенты: Личные помощники, минимальный риск
  2. Командные агенты: Общие знания, управление проектами
  3. Функциональные агенты: Отделы, чувствительные системы, RBAC
  4. Корпоративные агенты: Координация между отделами, строгое управление

Пример: Банк Америки "Erica" — от FAQ к корпоративному сервису

Область действия агентов​

Пять масштабов:

  • Личный: Email, календарь, документы
  • Командный: Общие диски, встречи, цели
  • Проектный: Отслеживание задач, результаты
  • Функциональный: CRM, HRIS, финансовые системы
  • Организационный: Корпоративные системы, аналитика

Требования по масштабу:

  • Дифференцированный контроль доступа (RBAC)
  • Дифференцированные политики автономии
  • Усиливающееся управление с ростом масштаба

Общая память и границы контекста​

Принципы:

  • Правильное масштабирование памяти
  • Прозрачность поведения памяти
  • Контроль пользователя над памятью
  • Четкие границы потока контекста

Риски: Конфиденциальность, неправильное использование, управление

3. Доверие, управление и соответствие​

Жизненный цикл доверия​

Ключевые аспекты:

  • Доверие эволюционирует, не бинарно
  • Прозрачность критична
  • Прогрессивное делегирование
  • Механизмы восстановления доверия

Предупреждающий пример: Klarna — замена 700 ролей AI-чатботом привела к росту жалоб

Паттерны:

  • Начинать осторожно, расширять автономию постепенно
  • Делать надежность видимой
  • Поддерживать пути восстановления

Фреймворки подотчетности​

Доступные фреймворки:

  • NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)
  • Co-designed AI Impact Assessment Template

Компоненты:

  • Аудит (этические аудиты, поведенческие оценки)
  • Логирование (решения, взаимодействия, ошибки)
  • Отслеживаемость (реконструкция поведения)

Дизайн эскалации и надзор​

Принципы:

  • Четкие пороги для человеческого вмешательства
  • Контекст для людей на принимающей стороне
  • Проактивный надзор, не только реактивный
  • Циклы обратной связи для улучшения

Примеры: Агент службы поддержки, агент закупок

Конфиденциальность и регуляторное соответствие​

Основные фреймворки:

  • EU AI Act
  • GDPR
  • CCPA
  • HIPAA
  • Отраслевые стандарты (PCI DSS, SOX)

Стратегии:

  • Автоматизированные ворота соответствия
  • Политика как код
  • Карточки моделей и листы данных

Ключевые выводы​

  1. Сотрудничество — это путешествие: Не бинарный переключатель, а коэволюция

  2. Роли эволюционируют: От исполнителей к управляющим по мере роста доверия

  3. Масштаб имеет значение: Различные требования для разных уровней

  4. Доверие критично: Должно быть заработано, поддерживаться и восстановлено

  5. Управление обязательно: Подотчетность, надзор и соответствие не опциональны

Рекомендации​

  1. Начинать с малого: Пилотировать в низкорисковом домене
  2. Измерять рано: Определить метрики успеха до начала
  3. Управлять с начала: Установить надзор и логирование рано
  4. Масштабировать постепенно: Итерировать на порогах доверия и автономии

Четыре практических принципа​

  1. Экспериментируйте: Пилотируйте агента в низкорисковом домене
  2. Измеряйте: Определите метрики успеха до начала
  3. Управляйте: Установите надзор и логирование рано
  4. Масштабируйте: Итерируйте на порогах доверия и автономии

Заключение​

Агентные системы должны быть:

  • Не только умны, но и мудры
  • Не только эффективны, но и справедливы
  • Не только расширяют возможности, но и глубоко привержены человеческому процветанию