AI Agents становятся новым уровнем развития искусственного интеллекта. Они не просто отвечают на вопросы, а действуют: планируют, выбирают шаги, используют инструменты и достигают результата без ручного управления каждым этапом.
Короткое определение
AI Agent — это система на основе языковой модели, которая способна самостоятельно решать задачи: анализировать ситуацию, составлять план действий и выполнять шаги, опираясь на доступные инструменты и контекст.
Подробное объяснение
В отличие от обычной LLM, которая отвечает на запрос в режиме «вопрос — ответ», агент работает как мини-процесс. Он не ограничивается единичной генерацией текста: ему можно выдать задачу, и он сам определит, как к ней подойти.
Агент анализирует контекст, формирует план и разбивает задачу на шаги. Он может выполнять циклы: оценивать результат, корректировать действия и двигаться дальше. Такая архитектура ближе к логике программ — с состояниями, ветвлениями и стратегией.
Важная часть — инструменты. Агент может использовать внешние функции: выполнять запросы к API, искать информацию, работать с базами данных, изменять файлы, запускать другие модели или выполнять код. Это делает его не просто «говорящей моделью», а полноценным исполнителем.
Агентность особенно важна там, где требуется серия действий: собрать данные, обработать их, сравнить варианты, сформировать вывод, отправить письмо, обновить документ или построить отчёт. Всё это он может выполнить в связке, двигаясь по плану.
Современные AI Agents используют reasoning — способность модели рассуждать пошагово. Благодаря reasoning агент может анализировать ошибки, возвращаться назад и пытаться найти более точный или безопасный вариант решения.
В экосистемах GPT, Claude и других крупных моделей агенты становятся основой новых инструментов: автоматизации рабочих процессов, интеграции с приложениями, генерации отчётов, обработки больших массивов данных и создания персональных рабочих помощников.
В России подобные решения появляются в корпоративных системах: бизнес-ассистенты на базе YandexGPT, GigaChat или VK используют агентные подходы для анализа документов, автоматизации рутинных задач и работы с внутренними сервисами.
AI Agent — это следующий шаг после ассистент-моделей: от ответов к действиям, от пассивного сопровождения к активному выполнению задач.
Примеры использования
- Анализ входящих писем и автоматическое составление ответов.
- Сбор информации из разных источников и подготовка отчёта.
- Автоматизация работы с документами: классификация, сверка, заполнение.
- Использование API: поиск данных, выгрузки, управление сервисами.
- Генерация и проверка кода в цикле с доработкой.
- Подготовка маркетинговых материалов по заданной стратегии.
- Персональные помощники, которые ведут задачи и напоминают о действиях.
Связанные термины
- Reasoning
- LLM
- Промпт
- Инференс
- Workflow
- Tool Use
- Автономные агенты