Что такое AI-агент?

Статья также доступна на украинском (перейти к просмотру).

Способность LLM (языковая модель) интегрироваться с другими приложениями и сервисами позволяет наладить автоматизацию процессов. Для этого разрабатываются специальные программы/системы программ – AI-агенты, которые могут самостоятельно выполнять задачи на основе заданных целей.

В отличие от скрипта или бота такая программа имеет большую автономию в принятии решений и выполнении действий. В этой статье мы рассмотрим, что такое AI-агент на практике: как он работает, где используется и в каких процессах требуется.

Основные компоненты

AI-агенты сочетают в себе функционал искусственного интеллекта и некоторые инструменты (tools) для выполнения целевых задач. В первую очередь AI-агент – это совокупность его ключевых компонентов и взаимосвязи между ними:

• LLM (языковая модель) – выступает «мозгом» программы, обрабатывая входящие запросы, анализируя контекст и генерируя ответы или решения. Именно она отвечает за понимание природного языка, логику рассуждений и формирование действий.

• Инструменты (API-интеграции, функции) – связанные с внешним миром, они позволяют получать данные из API, выполнять вычисления, работать с базами данных или запускать сторонние сервисы. Без них агент ограничен только своими знаниями и не может действовать полноценно.

• Память (memory) – позволяет сохранять контекст между шагами или сессиями (краткосрочно или долгосрочно). Это позволяет агенту действовать более последовательно и целенаправленно.

• Планирование (planning) – механизм планирование задач, отвечающий за разбиение многоуровневых задач на последовательность действий. Также агент с искусственным интеллектом контролирует выполнение этих запланированных действий.

Благодаря структуре того, как работает AI-агент, языковая модель превращается в автономную систему, которая способна понимать цели и в соответствии с ними планировать шаги, принимать решения и действовать.

Как работает AI-агент

Логика ИИ-агента нацелена не только на генерацию контента также на выполнение действий для получения нужного результата. То, как работает AI-агент, пошагово выглядит так:

1. Получение задания от пользователя (prompt). Это может быть вопрос, инструкция или задача. Именно этот запрос задает контекст, ограничение и ожидаемый результат.

2. Обработка запроса. Агент интерпретирует содержание, определяет пользовательские намерения, ключевые сущности и возможные пути решения. На этом этапе также учитывается предыдущий контекст (если есть память).

3. Принятие решений. ИИ выбирает, что делать дальше: достаточно ли знаний модели, нужно ли обратиться к инструментам, разбить задачу на подзадачу или изменить подход.

4. Выполнение действий. С помощью имеющихся интеграций агент реализует планируемые шаги – вызывает API, запускает код, запрашивает базы данных или генерирует текстовый ответ.

   Оценка и доработка результата. ИИ проверяет, соответствует ли он ожиданиям, достигнута ли цель, нужно ли внести коррективы. При необходимости агент снова повторяет шаги.

Таким образом можно организовать автоматизацию процессов в замкнутом цикле, где модель будет работать без вмешательства человека.

Где используется

Для того, чтобы понять, что такое AI-агент и нужен ли он в ваших задачах, нужно разобраться в типичных областях применения.

Чаще всего ИИ-агенты используются в:

• Чат-ботах поддержки – автоматизируют общение с клиентами, решая типичные проблемы без участия человека.

• Автоматизация DevOps – мониторят системы, анализируют логи, развертывают сервисы и помогают исправлять ошибки.

• Работе по данным – собирают, обрабатывают и анализируют данные, генерируют отчеты и находят инсайты без ручной обработки.

• Генерация контента – создают тексты, описания, документацию, рекламные материалы или код.

• Управление инфраструктурой – автоматически управляют ресурсами, масштабируют сервисы и оптимизируют использование систем.

Примерами AI-агентов являются OpenAI Custom GPTs, HelpCrunch, Drift AI, Notion AI Agents и другие, работающие с задачами разных масштабов на разных уровнях подписки.

Чем отличается от чат-бота

Когда мы противопоставим AI агент vs чат-бот, то увидим ключевое отличие – агент не просто отвечает, но имеет автономию в принятии решений, планировании и действиях.

Например, при запросе «Напиши email продавцу ламината, который имеет наиболее положительных отзывов на Google-картах в Киеве» агент может использовать интеграцию с приложением почты и написать подробное письмо о сотрудничестве продавцу, отвечающему этому критерию. Обычный чат-бот только найдет сам адрес, а остальные действия вы должны выполнить сами.

Заключение

AI-агент – это мощный инструмент для автоматизации различных процессов, обладающий способностью самостоятельно анализировать, принимать решения и действовать. AI-агент для бизнеса позволяет оптимизировать затраты, повысить эффективность операций и быстрее масштабировать продукты или сервисы