俄罗斯托木斯克国立大学在国际会议“GAI：Pro&Contra 2025”中承办了“人工智能代理”专题分论坛，聚焦人工智能发展的新方向——从独立的大型语言模型向具备自主行动能力的智能系统演进。来自托木斯克、沃罗涅日、莫斯科等城市的多所高校与企业开发人员及研究人员参与了该论坛的交流与讨论。
本次分论坛由俄罗斯科学院新西伯利亚分院大数据与人工智能研究所所长维亚切斯拉夫·戈伊科主持。他在开场发言中指出，人工智能代理是一种复杂的数字助手，能够自主执行任务，包括数据分析、经验学习、与用户及其他系统交互等。尽管其底层技术仍基于大型语言模型，但已通过扩展，整合了记忆模块、工具调用能力与行为决策逻辑。
在专题报告环节，多位讲者分享了面向具体任务开发人工智能代理的实践经验。例如，俄罗斯科学院远东分院大数据与人工智能研究所文本分析方向负责人叶甫根尼·彼得罗夫介绍了应用于“РосНавык”劳动力市场分析平台中的AI代理系统。该平台开发了一款面向中学生和考生的“AI导航器”，它通过交互式对话了解学生的兴趣、学业成绩、未来规划、迁移意愿等信息，引导其参与职业倾向测试。测试完成后，系统根据结果匹配相应的技能方向，供用户选择。AI导航器综合所有收集信息，最终为学生推荐十个与其兴趣相符、且在目标地区（包括现居地或意向迁入地）具有较高就业需求的职业。学生还可进一步查看相关雇主信息并筛选适合的教育项目与高校。
与会专家一致认为，人工智能代理展现出广阔的应用前景，能够显著提升经济与社会多个领域的服务与产品水平，覆盖工业、金融、教育等多个行业。在高等教育领域，该类技术已助力构建个性化教学体系，推动科研自动化进程，并提升海量数据的分析效率。
然而，专家也指出，要充分发挥人工智能代理的效能并实现其最大价值，仍需持续推进人工智能技术本身的完善，特别是降低大型语言模型的错误率。托木斯克国立大学应用数学与计算机科学研究所信息学理论方向专家米哈伊尔·波日达耶夫强调：
“语言模型发展的核心任务之一是降低其‘幻觉’现象的发生频率。幻觉的存在严重制约了许多语言模型的实际应用成效。Open AI曾发布研究指出，完全消除大语言模型的幻觉几乎不可行，我们所能做的是持续减少错误回答的比例。大语言模型的错误与幻觉问题之所以关键，在于这项技术本身蕴含无限潜力，是一项具有里程碑意义的科学成就。尽管有人戏称语言模型为‘统计鹦鹉’，但我们对它们的期待远不止于此——我们更看重其泛化、比较与数据处理能力。我们关注语言模型，并非仅视其为事实检索工具，而是更着眼于其在逻辑推理方面的潜力。”
“生成式人工智能在经济和社会领域中的应用：优点与挑战2025”国际会议在莫斯科、托木斯克和乌法三地同步举行。本次活动汇聚了来自学术界、产业界与政府部门的专家，共同探讨人工智能发展趋势与治理框架。会议由莫斯科国立大学公共管理学院及大数据研究大学联盟联合组织，并由各合作高校共同承办。
会议共设置八个分论坛，吸引了来自俄罗斯、白俄罗斯、哈萨克斯坦、德涅斯特河沿岸（摩尔多瓦）、乌兹别克斯坦、中国、加拿大、巴基斯坦和秘鲁等九个国家的550余名专家注册参与。参会者来自110家科研、教育、商业及政府机构，其中包括165位博士及候选博士。
