Протягом останніх років штучний інтелект, зокрема великі мовні моделі (Large Language Models, LLM), здійснив стрімкий перехід із наукових лабораторій у практичне використання бізнесом, освітніми установами та державними організаціями. Генеративні AI-системи активно застосовуються для створення текстів, аналізу даних, програмування, підтримки клієнтів і автоматизації окремих операційних процесів. За різними оцінками, понад 80% організацій уже експериментували з генеративним AI, а близько 40% повідомляють про його часткове впровадження у виробниче середовище.

Водночас, попри масштабне впровадження, реальний трансформаційний ефект штучного інтелекту залишається вкрай обмеженим. Аналітичне дослідження State of AI in Business 2025, проведене MIT (Project NANDA), демонструє, що приблизно 95% AI-ініціатив у бізнесі не створюють вимірюваного економічного ефекту та не впливають на ключові показники ефективності (P&L). Лише близько 5% організацій змогли перевести AI-рішення з пілотної фази в масштабну експлуатацію з відчутним бізнес-результатом.

Цей розрив між очікуваннями та реальністю дослідники називають “GenAI Divide” — ситуацію, за якої високий рівень експериментування з AI не призводить до структурних змін у бізнес-процесах. Особливо показовим є той факт, що проблема не пов’язана безпосередньо з якістю моделей або доступністю інфраструктури. Навпаки, дослідження MIT вказує, що ключовим стримувальним фактором є відсутність здатності AI-систем навчатися, зберігати контекст і адаптуватися з часом.

Переважна більшість сучасних AI-рішень побудована за парадигмою «запит – відповідь», у якій модель реагує на окремий вхідний запит і генерує результат без накопичення досвіду або розуміння довгострокової мети. Такий підхід демонструє високу ефективність для разових або коротких задач, однак виявляється непридатним для складних реальних сценаріїв, що потребують тривалої взаємодії та послідовного прийняття рішень.

Реальні бізнес-процеси мають іншу природу. Вони включають багатокрокові ланцюги дій, залежності між підзадачами, взаємодію між різними ролями та постійні зміни контексту. Для ефективної роботи в таких умовах AI-система повинна мати:

• пам’ять, здатну зберігати та використовувати результати попередніх дій;

• механізми відстеження цілей, включно з їх декомпозицією на підцілі;

• координацію між кількома автономними компонентами;

• довгострокове планування, яке виходить за межі одного діалогу або сесії.

Саме відсутність цих властивостей пояснює, чому, згідно з даними MIT, лише незначна частина AI-рішень переходить від пілотів до повноцінної експлуатації. Більшість систем залишаються статичними інструментами, які не інтегруються органічно у робочі процеси та потребують постійного ручного контролю з боку людини.

З наукової точки зору це вказує на необхідність переходу від модель-центричного підходу, де основна увага приділяється покращенню окремих моделей, до системно-центричного підходу, в якому AI розглядається як комплексна автономна система. Такий підхід передбачає поєднання мовних моделей із механізмами пам’яті, планування, оцінки результатів і взаємодії між кількома агентами.

У цьому контексті AI-агенти та мультиагентні системи розглядаються як природний етап еволюції штучного інтелекту. Вони створюють основу для побудови систем, здатних виконувати складні, довготривалі завдання, адаптуватися до змін середовища та забезпечувати реальний економічний ефект. Саме ці підходи лежать в основі сучасних досліджень у галузі агентного AI та формують напрям подальшого розвитку як прикладних, так і наукових AI-систем.

Від одиночних AI-систем до мультиагентних архітектур і проблеми довгострокового мислення

Обмеження сучасних AI-рішень, описані у попередньому розділі, природно приводять до необхідності переосмислення самої архітектури штучного інтелекту. Якщо традиційні AI-системи розглядаються як ізольовані інструменти для виконання окремих завдань, то реальні організаційні та економічні процеси мають значно складнішу, розподілену структуру. Саме в цьому контексті формується підхід мультиагентних систем (Multi-Agent Systems, MAS).

AI-агент — це автономна обчислювальна сутність, здатна сприймати середовище, приймати рішення та виконувати дії для досягнення визначених цілей. На відміну від класичних програм або окремих моделей машинного навчання, агент діє не як пасивний виконавець запитів, а як активний учасник процесу, що постійно взаємодіє з середовищем і може адаптувати свою поведінку.

З точки зору системного підходу, поведінка AI-агента може бути описана через чотири базові функціональні ролі:

• Сприйняття (perception) — отримання інформації із зовнішнього середовища, включно з даними, повідомленнями, станами систем або результатами дій інших агентів.

• Міркування (reasoning) — аналіз отриманої інформації, формування гіпотез, планів або рішень на основі внутрішніх моделей і цілей.

• Дія (action) — виконання конкретних кроків, таких як запуск процесів, виклики сервісів або генерація результатів.

• Комунікація (communication) — обмін інформацією з іншими агентами або людьми для координації дій.

Мультиагентні системи: колективний інтелект

Мультиагентна система (Multi-Agent System, MAS) складається з кількох AI-агентів, кожен з яких виконує власну роль, але водночас координує свої дії з іншими агентами. Такий підхід природно відображає структуру реальних організацій, де рішення приймаються не централізовано, а через взаємодію багатьох учасників.

У мультиагентних системах агенти можуть:

• спеціалізуватися на окремих підзадачах,

• обмінюватися інформацією,

• узгоджувати плани,

• працювати паралельно.

З наукової точки зору MAS поєднують ідеї розподілених систем, когнітивних архітектур та кооперативного штучного інтелекту. Вони є значно більш придатними для складних робочих процесів, ніж одиночні моделі або окремі агенти.

Однак практика показує, що сам по собі перехід до MAS не розв’язує ключову проблему — стабільне виконання складних задач у довгостроковій перспективі.

Проблема довгострокових задач у агентних системах. Навіть у мультиагентних архітектурах AI стикається з фундаментальними обмеженнями, коли завдання виходять за межі коротких сесій. У таких сценаріях спостерігаються типові проблеми:

• поступова втрата контексту,

• дрейф цілей, коли агенти відхиляються від початкового наміру,

• відсутність накопичення зворотного зв’язку,

• нестача явної структури планування та контролю прогресу.

У результаті система може виглядати інтелектуальною на локальному рівні, але демонструє нестабільну або хаотичну поведінку в довготривалих процесах. Це особливо критично для бізнес-сценаріїв, де завдання тривають тривалий час і мають чіткі критерії успіху.

Thought Management System як відповідь на long-horizon проблему

Розв’язання проблеми довготривалого виконання задач потребує окремого системного підходу до управління мисленням AI-агентів. Саме таким підходом є Thought Management System (TMS), запропонована автором цієї статті, Андрієм Бідочком, у науковій роботі “Thought Management System for long-horizon, goal-driven LLM agents”, опублікованій у журналі Journal of Computational Science (Volume 93, January 2026, Article 102740).

Thought Management System розглядає мислення агентів як керований, структурований процес, а не як спонтанну генерацію відповідей. В її основі лежать:

• ієрархічна декомпозиція цілей, що дозволяє зберігати глобальний фокус;

• структуровані дерева мислення, які фіксують альтернативні шляхи розв’язання;

• цикли оцінки та зворотного зв’язку, що забезпечують самокорекцію;

• механізми відсікання неефективних гілок, які зменшують накопичення помилок.
   

На відміну від підходів на кшталт chain-of-thought або tree-of-thought, які працюють переважно на рівні окремої сесії, TMS орієнтована на довготривале, цілеспрямоване виконання задач і може бути використана як у межах одного агента, так і в мультиагентних системах.

Таким чином, еволюція від одиночної AI-моделі до мультиагентної системи створює необхідну основу для складних AI-рішень, але саме Thought Management System забезпечує відсутній раніше рівень контролю, стабільності та цілеспрямованості, необхідний для реальних довгострокових сценаріїв.

Від наукових досліджень до практики: агентні системи в бізнесі та архітектура UBOS AI Agent Stack

Розглянуті у попередніх розділах концепції мультиагентних систем і Thought Management System мають не лише теоретичну цінність, але й безпосередньо застосовуються для розв’язання практичних задач у бізнесі та економіці. Саме на цьому етапі стає очевидним, що агентний підхід є не просто альтернативною архітектурою AI, а природним способом відображення реальних організаційних структур.

Бізнес як розподілена система. Сучасні організації функціонують як складні розподілені системи, у яких рішення приймаються не централізовано, а через взаємодію багатьох ролей, процесів і підсистем. Типова компанія складається з:

• окремих підрозділів (фінанси, продажі, операції, HR),

• формалізованих і неформалізованих робочих процесів,

• багаторівневих процедур погодження та контролю,

• постійних зворотних зв’язків між рішеннями та їх наслідками.
   

Такі системи складно автоматизувати за допомогою монолітних AI-моделей, оскільки вони не відображають реальної структури взаємодій усередині організації. У результаті AI часто використовується лише як інструмент локальної продуктивності, а не як елемент системної трансформації.

Agentic AI як відображення організаційної логіки. Agentic AI, побудований на мультиагентних системах, принципово краще узгоджується з логікою організацій. Окремі агенти можуть відповідати конкретним ролям або функціям, взаємодіяти між собою та адаптувати свою поведінку на основі спільної мети й накопиченого досвіду.

З практичної точки зору мультиагентні системи дозволяють:

• автоматизувати end-to-end процеси, а не лише окремі операції;

• забезпечувати адаптивне прийняття рішень у динамічному середовищі;

• зменшувати операційне тертя, пов’язане з ручною координацією та передачею задач між підрозділами.

У поєднанні з Thought Management System агентні системи здатні підтримувати довготривалі бізнес-процеси, зберігаючи узгодженість цілей і стабільність рішень у часі.

Економічний ефект агентних систем. Важливою особливістю agentic-підходу є зсув акценту з інструментів підвищення індивідуальної продуктивності до трансформації бізнес-процесів. Такий зсув має низку економічних наслідків:

• зменшується залежність від зовнішнього аутсорсингу та ручної операційної підтримки;

• скорочуються цикли прийняття рішень за рахунок автоматизованої координації агентів;

• підвищується стійкість організації до змін, оскільки агентні системи можуть адаптуватися без повної перебудови процесів.
   

У результаті AI починає виконувати роль не лише допоміжного інструмента, а активного учасника організаційної діяльності, що безпосередньо впливає на ефективність і конкурентоспроможність бізнесу.

UBOS AI Agent Stack як референсна архітектура. Практичним прикладом реалізації агентного підходу є UBOS AI Agent Stack, який розглядається у цій статті не як комерційний продукт, а як інженерний шаблон (blueprint) для побудови agentic-систем.

Архітектура UBOS AI Agent Stack розроблена як:

• модульна, що дозволяє замінювати або розширювати окремі компоненти;

• фреймворк-агностична, придатна для інтеграції з різними AI- та ML-інструментами;

• дослідницько-орієнтована, з можливістю експериментування з агентною логікою, пам’яттю та плануванням.

Концептуальні рівні UBOS AI Agent Stack. З точки зору системного дизайну, стек агентів включає кілька ключових рівнів:

• Оркестрація агентів — механізми координації дій окремих агентів і розподілу задач;

• Пам’ять і знання агентів — зберігання контексту, історії рішень і результатів;

• Виконання дій та інструментів — інтеграція з зовнішніми системами, API та бізнес-процесами;

• Мультиагентна взаємодія — комунікація та узгодження між агентами;

• Спостережуваність і оцінка — моніторинг, аналіз ефективності та зворотний зв’язок.
   

Саме на цьому рівні ідеї мультиагентних систем і Thought Management System переходять з теоретичної площини у практичну реалізацію.

Освітня та наукова цінність агентного стеку. UBOS AI Agent Stack може бути використаний як навчальний та дослідницький інструмент, що демонструє, як абстрактні концепції AI-системного дизайну втілюються у працюючих архітектурах. Такий підхід робить платформу придатною для:

• студентських лабораторних робіт і курсових проєктів;

• наукових прототипів у сфері агентного AI;

• пілотних індустріальних впроваджень, орієнтованих на складні процеси.

Таким чином, UBOS AI Agent Stack виступає містком між академічними дослідженнями та практичними агентними системами, демонструючи, як мультиагентні архітектури та Thought Management System можуть бути використані для побудови ефективних, масштабованих AI-рішень у реальних організаційних середовищах.

Agentic AI як новий етап розвитку штучного інтелекту, освіти та економіки

Досвід практичного застосування великих мовних моделей показує, що зростання інтелектуальних можливостей окремих моделей саме по собі не забезпечує системного ефекту. Ключовим обмеженням сучасних AI-рішень залишається їхня неспроможність стабільно працювати з довготривалими, складними та розподіленими задачами.

У статті було показано, що подолання цього обмеження потребує переходу від модель-центричної парадигми до системно-центричного підходу, у якому штучний інтелект розглядається як сукупність автономних, взаємодіючих компонентів. AI-агенти та мультиагентні системи створюють архітектурну основу для роботи в динамічних середовищах, однак самі по собі не вирішують проблему довготривалого виконання задач.

Саме цю прогалину заповнює Thought Management System (TMS) — науковий підхід до управління мисленням AI-агентів, який забезпечує збереження цілей, контроль прогресу та використання зворотного зв’язку впродовж тривалого часу. TMS формує основу для стабільної, цілеспрямованої поведінки агентів у складних сценаріях, виходячи за межі локальних методів міркування.

Практичну реалізацію цих ідей було продемонстровано на прикладі UBOS AI Agent Stack, який розглядається як інженерний шаблон для побудови agentic-систем. Подібні архітектури дозволяють перейти від автоматизації окремих дій до трансформації бізнес-процесів у цілому, що має прямий економічний ефект.

Таким чином, agentic AI є не тимчасовим трендом, а логічним етапом еволюції штучного інтелекту. Поєднання мультиагентних систем, довготривалого управління мисленням і прикладних архітектур відкриває нові можливості як для наукових досліджень, так і для практичного впровадження AI в економіці та освітньому середовищі.

Про автора

Andrii Bidochko — CTO та засновник UBOS, дослідник у галузі агентних AI-систем і довготривалого виконання задач. Його наукові інтереси зосереджені на мультиагентних архітектурах, управлінні мисленням LLM-агентів та системному дизайні agentic AI. Автор наукової роботи “Thought Management System for long-horizon, goal-driven LLM agents”, опублікованої в Journal of Computational Science.

 Якщо хочете дізнатися більше про діяльність клубу або маєте цікаві пропозиції - пишіть на  [email protected]