На производстве почти всегда есть слой данных, который не приходит из ПЛК, SCADA или MES. Его знает человек: мастер смены, обходчик, механик, водитель, оператор, инженер по качеству.
Он увидел отклонение, услышал посторонний шум, понял причину простоя, снял ручное показание, принял смену, зафиксировал ремонт или оставил комментарий для следующей бригады.
Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.
Я разработал более 12 систем AI-агентов в таких областях, как разработка, DevOps и обработка данных. Вот почему текущий ажиотаж вокруг автономных агентов математически невозможен, и что действительно работает в продакшене.
