ИИ-агент

ИИ-агент — программа на основе языковой модели, которая не просто отвечает на вопрос, а сама доводит задачу до результата: разбивает её на шаги, вызывает инструменты (поиск, CRM, таблицы, выполнение кода), смотрит, что получилось, и решает, что делать дальше. Чат-бот говорит, что сделать; агент делает.

Как устроен ИИ-агент?

• Модель (LLM) — «мозг», который рассуждает и выбирает действие;
• Инструменты — что агент умеет делать в мире: читать файлы, искать в интернете, писать в CRM. Часто подключаются по MCP;
• Цикл — действие → результат → следующее решение, пока задача не выполнена или не нужен человек;
• Обвязка (harness) — инструкции, память, ограничения и проверки вокруг модели. От неё качество агента зависит не меньше, чем от модели.

Чем агент отличается от чат-бота и автоматизации?

Пример

Отдел продаж компании «Вектор» поручил агенту готовить коммерческие предложения. Агент получает запрос клиента, находит в CRM историю общения, подбирает похожие проекты из базы кейсов, считает цену по прайсу и собирает документ. Менеджер получает черновик за пять минут вместо двух часов и правит только условия. Финальное решение остаётся за человеком.

Где чаще всего ошибаются?

• Отдавать агенту необратимые действия без проверки. Оплата, отправка клиенту, удаление — только с подтверждением человека.
• Начинать с «универсального помощника». Агент под одну измеримую задачу работает лучше и окупается быстрее.
• Не мерить качество. Нужна выборка задач с эталонными ответами, по которой проверяется каждая правка инструкций.
• Экономить на инструкциях. Модель не знает ваших правил, тона и исключений, пока вы их не записали.

Связанные термины

• MCP — как агент подключается к сервисам;
• Вайб-кодинг — когда агент пишет код;
• Промпт-инжиниринг — как давать агенту инструкции;
• RAG — как дать агенту базу знаний.