"Сделал вот такую классификацию AI-Агентов по уровню автономности. Каждый уровень добавляет новые ""суперспособности"" к предыдущим. L0 Scripted Workflow - это классическое машинное обучение (скоринг, прогнозирование, рекомендации, классификация, кластеризация и т.д.). Это жесткий скрипт, как стажер, который выполняет четкие инструкции. L1 Reactive Assistant добавляет языковые модели и RAG - способность работать с документами и базами знаний. Это ваш ChatGPT, который отвечает на вопросы. На самом деле эти два желтых уровня можно назвать агентам с большой натяжкой, хоть формально под определение они и подходят с оговорками. L2 Reasoning Operator - агент получает логическое мышление и может использовать инструменты (вызывать функции). Это уже исполнитель. Например, агент может сам найти дополнительные данные, принять решение и если нужно создать задачу в таск-трекере или отправить email. L3 Reflective Manager добавляет планирование и рефлексию - ""Я сделал ошибку в анализе, нужно пересмотреть подход"". Это линейный менеджер. Сам декомпозирует цель на подзадачи, строит планы, выполняет, анализирует результат, меняет стратегию в случае неудачи. L4 Adaptive Strategist - это способности к обобщению опыта и непрерывное обучение. Это менеджер среднего звена. Он запоминает успешный и неуспешный опыт, анализирует его, делает выводы, формулирует лучшие практики и рекомендации, типовые ошибки, которых стоит избегать. L5 Autonomous Ecosystem - это будущее, когда агенты взаимодействуют между собой, договариваюстя, делегируют задачи друг другу. Вот слайды с моего доклада."