Инженер Чарльз Азам провел эксперимент, заменив работу целого отдела ядерной инженерии набором ИИ-агентов в течение недели. Используя LLM и специализированные инструменты для автоматизации процессов, он смог воспроизвести цикл проектирования, анализа данных и подготовки технической документации, который обычно требует участия группы специалистов, продемонстрировав потенциал автономных систем в сложных технических дисциплинах.
В ходе работы автор выстроил цепочку агентов, каждый из которых отвечал за конкретный этап: от поиска литературы и анализа нормативных актов до проведения расчетов и написания отчетов. Система опиралась на RAG-архитектуру для работы с узкоспециализированными базами знаний, что позволило минимизировать галлюцинации и обеспечить точность инженерных вычислений. Особое внимание уделялось итеративному процессу проверки, где один агент выступал в роли контролера, выявляя ошибки в расчетах своего «коллеги».
Результаты показали, что хотя ИИ успешно справляется с рутинными задачами и обработкой огромных массивов данных, критическое проектирование все еще требует человеческого надзора. Тем не менее, скорость выполнения задач выросла в разы, а стоимость операционных процессов существенно снизилась. Кейс демонстрирует, как агентные системы могут трансформировать работу высокотехнологичных компаний, беря на себя функции младших и средних инженеров.
Ключевые факты
- Эксперимент длился 7 дней и охватывал полный цикл инженерного проектирования.
- Использована агентная архитектура с разделением ролей: аналитик, расчетчик и контролер качества.
- Применение RAG позволило системе работать с технической документацией без критических ошибок.
- Скорость подготовки технической отчетности увеличилась в 5 раз по сравнению с традиционными методами.
- Основным ограничением стала необходимость верификации сложных физических моделей человеком.