Autonomous agent (автономный агент) — это система, в которой модель самостоятельно ставит подзадачи, вызывает инструменты, планирует действия и доводит задачу до результата без постоянных подсказок пользователя.
Определение
Autonomous agent — это архитектурный подход, при котором языковая модель работает как автономная система с целью, планом и последовательностью действий. Такой агент способен анализировать задачу, разбивать её на подэтапы, принимать решения и выполнять операции через инструменты без прямого контроля со стороны пользователя после запуска.
В отличие от обычного диалогового режима, где каждая генерация зависит от очередного запроса человека, автономный агент использует самостоятельное рассуждение, внутренний цикл выполнения (agent loop) и доступ к инструментам. Он строит планы, комбинирует знания, вызывает функции, корректирует стратегию и завершает задачу, когда достигает результата или допустимой точки останова.
Как работает
Архитектура автономного агента включает несколько ключевых компонентов:
- цель — агент получает задачу в виде целевого состояния;
- планировщик — модель определяет стратегию действий и порядок шагов;
- инструменты — доступные функции или API, которые агент может вызывать;
- agent loop — цикл рассуждение → действие → наблюдение → корректировка;
- оценка состояния — агент проверяет, достиг ли цели, либо требуется продолжение;
- ограничения — правила безопасности, лимиты шагов, политика доступа к инструментам.
Цикл работает примерно так:
- агент получает задачу: например, собрать отчёт, провести анализ, выполнить поиск;
- модель генерирует план: шаги, ресурсы, инструменты;
- агент вызывает инструменты по мере необходимости;
- результаты подмешиваются в контекст;
- агент продолжает цикл, пока задача не выполнена.
Важная особенность — автономность. После первоначального запроса человек не управляет каждым шагом, а лишь получает финальный результат или отслеживает ход выполнения через логи.
Где применяется
- Аналитические системы: сбор данных, расчёты, построение отчётов.
- DevOps и инфраструктурные операции: проверка логов, обновление конфигураций, запуск пайплайнов.
- Корпоративные сценарии: подготовка документов, структурирование данных, автоматизация процессов.
- Исследовательские задачи: поиск литературы, подбор источников, анализ статей.
- Мультимодальные системы: последовательные вызовы моделей для анализа изображений, аудио и текстов.
- RAG-пайплайны: цепочки поиска, фильтрации и генерации отчётов по retrieved-контенту.
- Автоматизация работы с кодом: рефакторинг, поиск ошибок, сопровождение проектов.
Практические примеры использования
В аналитическом ассистенте автономный агент может подготовить отчёт: собрать данные из BI-сервера, выполнить SQL-запросы, построить графики и сформировать структурированный вывод. Все действия выполняются автоматически, без ручного ввода на каждом шаге.
В DevOps-сценарии агент исследует проблему: анализирует логи, вызывает инструмент диагностики, формирует гипотезы, повторяет проверки и пишет итоговый отчёт. Пользователь получает готовый результат без необходимости вручную запускать десятки команд.
В корпоративных ассистентах автономный агент может преобразовать набор документов: загрузить файлы, извлечь ключевые данные, проверить соответствие правилам, сформировать итоговый документ.
В задачах кодовой поддержки агент может последовательно применять инструменты: просматривать структуру проекта, находить уязвимые участки, предлагать исправления, проверять тесты и готовить pull-request.
Преимущества и ограничения
- Плюс: автоматизация сложных цепочек действий.
- Плюс: возможность решать задачи без участия человека между шагами.
- Плюс: интеграция reasoning с инструментами.
- Плюс: высокая масштабируемость — агенты могут работать параллельно.
- Минус: ошибки планирования могут приводить к бесконечным или неверным циклам.
- Минус: высокая зависимость от качества инструментов.
- Минус: требуется строгий контроль безопасности и политики использования.
- Минус: агенты без ограничений могут выходить за рамки задачи или некорректно интерпретировать цель.
Связанные термины
- Agent loop
- Tool use
- Function calling
- Planning
- RAG reasoning
- Model memory
- Self-consistency
- Execution sandbox
- Chain-of-Thought
- Tree-of-Thought