Что такое ИИ-агент и как работают ИИ-агенты

Что такое ИИ-агент?

ИИ-чатбот может ответить на вопрос. ИИ-агент способен пойти дальше: определить, что делать следующим шагом, использовать инструменты, оценить результат, скорректировать план и продолжать работу для достижения поставленной цели. Это различие важно, потому что современные ИИ-системы всё чаще подключаются к браузерам, средам выполнения кода, базам данных, электронной почте, корпоративному ПО и другим системам, где они могут не только генерировать текст.

Термин ИИ-агент в индустрии используется немного по-разному, поэтому единого универсального способа реализации не существует. Общая идея заключается в ИИ, ориентированном на достижение цели и способном самостоятельно принимать часть решений о том, как выполнить задачу, вместо простого следования заранее заданной последовательности инструкций. (openai.com)

Краткий ответ

ИИ-агент — это программная система, которая использует ИИ-модель для достижения цели, определяет необходимые действия, применяет доступные инструменты или информацию, оценивает результат и продолжает работу, пока задача не будет выполнена или не потребуется вмешательство человека.

OpenAI описывает агентов как системы, которые самостоятельно выполняют задачи от имени пользователя, а Anthropic подчёркивает, что агент динамически управляет собственным процессом и использованием инструментов, а не просто следует заранее определённому сценарию. (openai.com)

Как работают ИИ-агенты

ИИ-агента удобно представить как повторяющийся цикл:

Цель → Рассуждение → Действие → Наблюдение → Корректировка → Повтор

Предположим, вы даёте агенту такую задачу:

«Найди три подходящих отеля для моей деловой поездки и подготовь сравнение».

Сначала агент может определить, какая информация ему необходима. Затем он может найти отели, проверить даты и расположение, сравнить цены и условия, структурировать результаты, заметить, что по одному из вариантов данных недостаточно, выполнить дополнительный поиск и в итоге подготовить сравнение.

Важно не просто то, что LLM сгенерировала текст. Модель помогала решать, какой шаг должен быть следующим.

Современные реализации обычно объединяют несколько компонентов:

OpenAI описывает модель, инструменты и инструкции как фундаментальные элементы архитектуры, тогда как в других архитектурах память, среда выполнения и оркестрация выделяются отдельно. Эти различия показывают, почему для всех ИИ-агентов не существует единой обязательной архитектуры. (openai.com)

Практический пример

Представим, что интернет-магазин получает такой запрос:

«Клиент говорит, что его посылка не пришла. Решите проблему».

Обычный чатбот может объяснить клиенту правила компании по доставке.

ИИ-агент вместо этого способен:

1. определить клиента и его заказ;
2. получить информацию о доставке;
3. проверить данные через API службы доставки;
4. сопоставить ситуацию с правилами компании по возвратам;
5. определить, нужна ли дополнительная информация;
6. запросить подтверждение, если оно требуется;
7. оформить повторную отправку или возврат средств;
8. обновить обращение в службе поддержки;
9. уведомить клиента.

Точная последовательность может меняться в зависимости от того, что агент обнаружит в процессе. Способность выбирать и корректировать путь выполнения задачи — одно из основных отличий агента от фиксированной автоматизации.

Агент, чатбот и workflow

Эти системы могут использовать одну и ту же базовую LLM, но вести себя совершенно по-разному.

Чатбот обычно получает входные данные и формирует ответ. Он может извлекать информацию из внешних источников, но основная модель взаимодействия обычно строится вокруг ответа пользователю.

Workflow может включать множество сложных шагов с использованием ИИ, однако последовательность по-прежнему определяется приложением: сначала выполняется шаг A, затем B, затем C.

Агент передаёт модели больше контроля над выполнением задачи. Модель может решать, какой инструмент использовать, нужен ли ещё один шаг, оказался ли текущий подход неудачным и когда задачу можно считать завершённой.

Anthropic прямо разделяет workflows, где инструменты и вызовы LLM следуют заранее определённым маршрутам в коде, и агентов, где модель динамически управляет процессом. OpenAI проводит похожее различие: приложение, которое просто использует LLM, но не позволяет ей управлять выполнением workflow, не обязательно является агентом. (anthropic.com)

INTERNAL LINK: ИИ-агенты и ИИ-ассистенты

Почему инструменты важны

Сама по себе LLM в основном обрабатывает и генерирует информацию. Инструменты позволяют агенту взаимодействовать с внешними системами.

С помощью инструментов агент может:

• искать информацию в интернете;
• выполнять запросы к базе данных;
• читать документы;
• выполнять код;
• работать с браузером;
• обновлять CRM;
• создавать обращения в службе поддержки;
• отправлять электронные письма;
• обращаться к другому специализированному агенту.

Исследования, такие как ReAct, помогли сформировать распространённый сегодня подход, при котором рассуждение чередуется с действиями: модель получает новую информацию из внешней среды, а затем использует её для принятия следующего решения. (arxiv.org)

INTERNAL LINK: Использование инструментов в ИИ-агентах

Когда агенты действительно полезны

Агенты особенно полезны в тех случаях, когда правильный процесс невозможно полностью описать простыми детерминированными правилами.

Это могут быть задачи с неоднозначными запросами, неструктурированными документами, изменяющейся информацией, несколькими возможными сценариями или решениями, сильно зависящими от контекста.

При этом агент не является автоматически лучшим решением для любой задачи автоматизации. Anthropic рекомендует начинать с самой простой архитектуры, которая решает задачу, поскольку агентные системы могут увеличивать задержку, стоимость и сложность. OpenAI также отмечает, что детерминированных систем может быть достаточно, если workflow не требует принятия решений самой моделью. (anthropic.com)

Если все этапы известны заранее и предсказуемость важнее гибкости, фиксированный workflow обычно предпочтительнее.

Риски и ограничения

Та же автономность, которая делает агентов полезными, создаёт дополнительные риски.

Агент может неправильно понять намерение пользователя, выбрать неподходящий инструмент, действовать на основе неверной информации или перенести ошибку с одного этапа на последующие. Подключение агентов к внешним системам также создаёт риски безопасности, включая чрезмерные права доступа и атаки через prompt injection. Anthropic отдельно подчёркивает необходимость баланса между достаточной автономностью агента и сохранением значимого человеческого контроля. (anthropic.com)

Поэтому при проектировании агентов, выполняющих значимые действия, важно предусматривать ограниченные права доступа, аутентификацию и авторизацию, защитные механизмы на уровне инструментов, журналирование, evaluation, чёткие условия остановки и, где это необходимо, подтверждение со стороны человека. OpenAI рекомендует использовать несколько уровней guardrails вместо одного защитного механизма. (openai.com)

Рекомендация SeoNest

Не стоит начинать ИИ-проект с вопроса: «Как добавить сюда агента?»

Начните с workflow.

Определите цель, необходимые решения, источники данных, возможные действия, сценарии отказа и те части процесса, где детерминированное программное обеспечение уже хорошо справляется с задачей. Добавляйте агентное принятие решений только там, где гибкость или контекстное рассуждение действительно дают измеримую пользу.

Более простую систему обычно легче тестировать, защищать, отлаживать и поддерживать.

FAQ

ИИ-агенты — это просто LLM?

Нет. Модель обеспечивает значительную часть способности к рассуждению, но агент представляет собой более крупную систему, которая также может включать инструкции, инструменты, состояние, оркестрацию, разрешения и среду выполнения. (openai.com)

Нужна ли агентам память?

Не обязательно. Память часто используется и особенно полезна для длительных или stateful-задач, но она не входит в каждое определение агента. Некоторым агентам достаточно состояния текущего процесса выполнения.

Может ли агент действовать автономно?

Да, но автономность существует в разных степенях. Один агент может самостоятельно выполнять несколько действий с низким риском, тогда как другому может требоваться подтверждение человека перед отправкой сообщений, изменением данных, расходованием денег или выполнением необратимых действий. (anthropic.com)

Что такое мультиагентная система?

Мультиагентная система использует несколько специализированных агентов, которые взаимодействуют или делегируют друг другу задачи. Например, управляющий агент может координировать агентов, отвечающих за исследование, анализ и написание текста. Большее количество агентов может повысить специализацию, но одновременно увеличивает сложность оркестрации и evaluation. (openai.com)

INTERNAL LINK: Одноагентные и мультиагентные системы

Итог

ИИ-агент — это не просто ИИ-модель, которая даёт более качественные ответы. Это система, предназначенная для того, чтобы продвигать задачу к выполнению.

Ключевой переход выглядит так:

«Сгенерировать ответ».

сменяется на:

«Понять цель, решить, что делать, выполнить действие, оценить результат и продолжить работу».

Такая агентность может сделать ИИ значительно полезнее, но одновременно повышает важность архитектуры системы, управления разрешениями, evaluation и человеческого контроля.

Sources

1. OpenAI — “A practical guide to building agents.” Определение, архитектура агентов, инструменты, оркестрация и guardrails. OpenAI guide (openai.com)
2. Anthropic — “Trustworthy agents in practice.” April 9, 2026. Цикл выполнения агента, архитектура, человеческий контроль и вопросы безопасности. Anthropic research (anthropic.com)
3. Google Cloud — “What are AI agents?” Updated April 2, 2026. Определения, рассуждение и действия, инструменты, память, концепции одноагентных и мультиагентных систем. Google Cloud overview (cloud.google.com)
4. Anthropic — “Building effective agents.” December 19, 2024. Архитектурное различие между workflows и агентами, а также рекомендации по выбору сложности системы. Anthropic отмечает, что некоторые аспекты обсуждения инструментов изменились после публикации, однако архитектурное различие остаётся актуальным. Anthropic engineering article (anthropic.com)
5. Yao, Shunyu et al. — “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models.” ICLR 2023. Исследование объединения рассуждений модели с действиями и наблюдениями из внешней среды. OpenReview paper (openreview.net)