Что такое ИИ‑агенты и как они работают

ИИ‑агенты в 2026 году становятся всё популярнее благодаря своей автономности. Если простые нейросети помогали вам с рутинными задачами,  ИИ‑агенты вышли на новый уровень и готовы упростить вашу жизнь ещё больше. 

Согласно прогнозам Grand View Research, к 2033 году мировой рынок ИИ достигнет 182,9 миллиардов долларов, и около 40% бизнесов будут использовать ИИ‑агентов для своих специфических задач. 

Разберёмся, что это за агенты и к чему готовиться.

Что такое ИИ‑агент и чем он отличается от обычных чат‑ботов и LLM

Давайте спросим сам ИИ, что такое ИИ‑агент.

Вопрос, чем в таком случае это отличается от обычного чат‑бота или LLM (Large Language Model, или большая языковая модель). И то и другое обучается на массивах данных, иногда запоминает контекст беседы, выдаёт ответы и решает задачи самого разного толка. Где тогда тут ИИ‑агент?

Разница ИИ‑агента и обычной нейронки именно в автономии первого. Это нейросеть, которая может принимать решения и совершать действия за пределами своей интерфейсной оболочки. Он может получить доступ к вашему компьютеру, если вы ему позволите, управлять вашим умным домом или машиной, пойти на сторонние сайты и совершить там ряд действий. ИИ‑агент сам обучается, придумывает решения и понимает требования.

Например, Яндекс представил голосового агента, который принимает входящие звонки в рестораны и самостоятельно оформляет бронирования — на естественном языке, без участия сотрудников. Работает это так: агент отвечает на звонок (даже если персонал занят или заведение уже закрыто), ведёт диалог с клиентом, уточняет детали, проверяет доступность нужного времени и подтверждает бронирование. Если свободных слотов нет, агент сам предлагает альтернативное время, а если ситуация нестандартная — переводит звонок на живого сотрудника. 

Как работают ИИ‑агенты

Мозг ИИ‑агента — это такой же, как у обычной нейронки. Его ум зависит от начинки и того, какие модели внутри него зашиты. У агента есть доступ к среде, в рамках которой совершаются действия. Дальше он должен обучиться, как пользоваться этой средой. 

Агент сам может решить, когда какую информацию ему подгружать. Например, вы даёте ему доступ к папке, где лежат технические, продуктовые и аналитические документы, объясняете, какие из них как называются. А дальше он может при разных задачах сам решать, какие документы ему нужны для контекста. 

Вы настраиваете определённый сценарий работы с ним либо просите его построить этот сценарий на основе ваших пожеланий.

Получается, ИИ‑агент работает в цикле восприятие‑рассуждение‑действие. 

Восприятие

Например, вам нужно завтра улететь в Новосибирск после 20:00, ваш бюджет на билет 20 000 рублей. Вы даёте агенту доступ в интернет и к своему аккаунту в агрегаторе билетов. Просите его найти билет, отвечающий вашим требованиям. Это этап восприятия задачи.

Рассуждение

Далее агент анализирует запрос и декомпозирует его на задачи:

• Найти билет в Новосибирск.
• Проверить его на соответствие времени.
• Проверить его на соответствие цене.
• Забронировать билет.

Это этап рассуждения.

Действие

После этого агент заходит на агрегатор билетов под вашим аккаунтом и начинает поиск, оценивая, насколько каждый вариант подходит под параметры, выбирает билет и совершает покупку. При этом если, например, вы попросите его купить самый дешёвый билет в пределах 20 000 рублей, он найдёт именно такой. Если такой просьбы не было, он самостоятельно может принять решение о том, какой билет лучше купить. 

Это этап действия. 

Готово — билеты у вас, но вы не тратили время на их поиски.

Конечно, ИИ‑агент, как и обычный нейроинструмент, может галлюцинировать. Он может искажённо интерпретировать информацию, особенно если она абстрактна. Может забыть сделать какую‑то задачу на этапе декомпозиции. И чем менее качественная модель, тем больше вероятности, что это произойдёт. 

Но ещё у ИИ‑агента случаются ошибки, свойственные только ему. Так, он может только сделать вид, что совершил какое‑то действие. Возвращаясь к примеру с билетами, он может поэтапно описывать свои действия, но не совершать их. В итоге вы зайдёте на сайт и увидите, что билеты не куплены. Хорошая новость в том, что в большая часть ИИ‑агентов способна к обучению и спустя время общения с человеком они становятся всё лучше. 

Однако это во многом зависит от типа модели. 

Типы ИИ‑агентов

Уровень агентности, то есть автономии может отличаться. В зависимости от этого существуют разные виды ИИ‑агентов.

Реактивные

Существуют реактивные модели. У них нет контекста, нет памяти, они не помнят общие условия, есть только конкретная ситуация, в рамках которой они и будут действовать.

Рефлексивные

Есть модели, которые учитывают весь контекст и опираются на рефлексию, понимают, как меняется среда и как они должны менять своё решение в зависимости от этого.

Модели, ориентированные на пользу

Такие агенты настроены на то, чтобы не просто выполнить задачу, а сделать это максимально эффективно: выбрать самый дешёвый билет, подобрать самый короткий путь и т. д.

Модели, ориентированные на цель

Их задача — выполнить поставленную цель любым способом. Эти модели более мощные и автономные и дают лучший результат.

Workflow-агенты и автономные агенты

Как мы поняли, агенты могут быть более и менее самостоятельными. 

Workflow-агенты следуют строго прописанным шагам, они менее самостоятельны и, скорее, реактивны. Плюс в их высокой надёжности и предсказуемости. Они менее гибкие, не меняют самостоятельно шаги при нестандартных ситуациях и не принимают неожиданных решений. Поэтому workflow-агенты годятся для более рутинных задач, например, для проверки договоров. 

Автономные агенты рефлексивны, они больше используют потенциал искусственного интеллекта, думают, строят план действий, а затем выполняют его, а при необходимости корректируют свой путь. Они очень гибкие, адаптируемые, обладают контекстом и способны работать с минимальным вмешательством человека. Например, агент мог бы сделать сводный анализ конкурентов, проанализировать ценообразование, составить прогноз и упаковать это в таблицу. Звучит прекрасно, но стоит помнить, что именно такой агент может упустить какой‑то шаг или пойти непредсказуемым путём. К тому же создать такого агента стоит гораздо дороже.

Как понять, какой агент вам нужен?

Если важно соблюдать определённые правила и процессы, за которые нельзя выходить, лучше выбирать менее агентные модели, которые не будут самостоятельно принимать решения. 

А вот если у вас нет жёстких требований, но есть задача на повышение эффективности, можно поработать с рефлексивными моделями. Особенно если задача не только дойти до результата, но и увидеть новые способы его достижения. Возможно, такой агент подскажет пути, которые вы сами не замечали.

Основные компоненты архитектуры ИИ‑агента

Что же у ИИ‑агента «под капотом»? Как он становится таким самостоятельным?

Основные компоненты архитектуры агента:

1. LLM (Ядро принятия решений). Искусственный интеллект анализирует данные и выбирает, какой инструмент и как именно использовать.

2. Память:

• Краткосрочная память хранит историю текущего диалога и промежуточные мысли агента.
• Долгосрочная память хранит знания, документы и опыт прошлых задач — весь контекст. 

3. Инструменты. Это функции, которые агент может вызывать: калькулятор, Google Search, Python REPL, Jira, GitHub API и другие.

4. Планирование.

Выглядеть ИИ‑агент может по‑разному. Есть некий интерфейс, через который ваше сообщение передаётся. Это может быть и командная строка, и текстовый интерфейс, как у обычной нейронки. В основе ИИ‑агента лежит какая‑то нейросеть, они могут быть разными в зависимости от того, что комфортнее использовать вам. 

Дальше в зависимости от задачи вы можете дать ему доступ:

• К папкам на вашем компьютере.
• Интернету.
• Вашим соцсетям и сторонним аккаунтам.
• Репозиторию на GiHub.
• Управлению домом и так далее.

Как и при работе с любыми нейросетями, важно помнить, что ИИ‑агент передаёт данные и хранит их на внешних серверах. Поэтому, если это внешний ИИ‑агент, не созданный вами, стоит внимательно относиться к тому, доступ к какой информации вы ему даёте.

В каких сферах бизнеса ИИ‑агенты уже работают

ИИ‑агенты — молодая технология, которая пока может требовать от бизнеса технической вовлечённости. Поэтому в первую очередь использовать её стали в сфере IT. Например, у GitHub есть ИИ‑агент, которые помогает работать с кодовой базой и может принимать решения по релизам. 

Роботы‑доставщики, которых вы видите на улицах, — это тоже ИИ‑агенты, которые постоянно принимают решения, куда им двигаться, как обойти препятствие и что делать, если они застряли. В более продвинутом варианте этот пример можно видеть в беспилотных такси, которые постепенно выходят на рынок. 

Развиты агенты и в сфере услуг: поддержка, общение с клиентом, обработка заказов. 

Существуют даже компании, которые стремятся к тому, чтобы в команде оставалось всего несколько человек, а тои вовсе один, а остальные функции выполняли бы ИИ‑агенты. 

Например, голландский разработчик Питер Левелс строит и запускает продукты в одиночку (среди них — Nomad List, Remote OK, PhotoAI). Сейчас его портфель продуктов приносит более $3 млн в год при нуле штатных сотрудников. Он публично заявляет, что ИИ‑агенты берут на себя большую часть задач — от написания кода до маркетинга. 

Ещё один пример — Дана Снайдер, которая построила некоммерческую консалтинговую компанию Positive Equation, не имея при этом технического бэкграунда. Компания была создана на инструментах ИИ‑кодинга Replit примерно за полгода. Сейчас Снайдер управляет большинством клиентов через эту платформу и остаётся единственным штатным сотрудником компании. 

Возникает вопрос: как сделать ИИ‑агента? Разработка ИИ‑агента не самое простое удовольствие. В зависимости от уровня технической погружённости, создать ИИ‑агента, конечно, можно самостоятельно.

У Claude в платной подписке есть функция Cowork, которая как раз позволяет это сделать.

Кроме того, существуют компании, которые создают более сложных агентов под ваш запрос. 

Когда внедрение ИИ‑агента стоит отложить

Надо понимать, это раз ИИ‑агенты — это новая технология, она находится далеко не на пике своего развития. При этом создание собственного агента — это довольно дорого и чаще всего требует привлечения специалистов. 

Поэтому, если у вас нет достаточной технической экспертизы или если вы работаете с NDA и вам важна безопасность данных, возможно, на данном этапе вам не нужен ИИ‑агент и можно обойтись другими нейроинструментами.

Второе, о чём стоит задуматься, — это цена. Чем мощнее модель, тем она дороже. Стоимость разработки и поддержания ИИ‑агента для бизнеса может быть настолько высокой, что иногда невыгодно заменять им человека. Стоимость очень зависит от того, что это за бизнес и как он будет автоматизироваться. 

Примерная стоимость разработки агента:

• Простой реактивный агент или чат‑бот на правилах — от $5000.
• Агент с базой знаний (RAG — поиск по документам компании) — от $80 000.
• Мультиагентная система с планированием, когда несколько агентов работают вместе — от $100 000. 

Окупаемость же базовых процессов с ИИ может произойти примерно за полгода. С более сложными моделями за год–два, с учётом того, что модель придётся дорабатывать и дообучать. 

Как считать ROI от внедрения ИИ‑агентов

Как просчитать, что агента действительно стоит внедрить? Расчёт ROI (возврата инвестиций) от внедрения ИИ‑агентов строится, как расчёт возврата любых других инвестиций, на сопоставлении полученной финансовой выгоды с затратами на разработку, внедрение и поддержку.

Какие в нашем случае могут быть затраты:

• Разработка— оплата работы инженеров или программистов, которые смогут разработать агента под задачи вашего бизнеса.
• Инфраструктура — подписки на LLM, платформы автоматизации, облачные сервера.
• Поддержка и дообучение— сюда можно посчитать зарплату редактора, который будет работать с агентом, а также технические доработки системы.

Какие финансовые выгоды можно получить, используя ИИ‑агента:

• Возможная экономия на фонде оплаты труда.
• Снижение затрат на аутсорсинг или подрядчиков.
• Уменьшение ошибок и, как следствие, штрафов.
• Увеличение конверсий, обработки лидов и т. п., за счёт круглосуточной работы агента.
• Рост объёма продаж благодаря более быстрому оформлению заказов и допродажам.

Мы говорили о том, что ИИ‑агент не всегда нужен бизнесу здесь и сейчас. Как понять, что ИИ‑агент работает и его использование оправдано?

Сравнить:

• Скорость выполнения задач человеком и агентом.
• Качество выполнения задач, используя с ретро‑данные задач, которые выполняли люди.
• Стоимость работы агента и человека в час, день, месяц. 
• Долю качественной работы из всей работы, которую выполнил ИИ‑агент.

Важно определить, насколько скорость, качество и стоимость работы ИИ‑агента оправданы. Если вы чувствуете, что ваши вложения вам вернутся, ошибок стало меньше, задачи выполняются быстрее, вы находите новые решения, и это приносит доход, значит, агент справляется.

Но помните, что финальное решение всё же всегда должен принимать человек. Ведь ИИ по‑прежнему не несёт никакой ответственности за свои действия.

Чек‑лист: готова ли ваша компания к пилоту с ИИ‑агентом

Давайте проверим по пунктам, готов ли именно ваш бизнес к внедрению ИИ‑агента или пока вы вполне можете обойтись без него. Для этого мы составили пошаговое руководство. 

1. Задача, которую вы хотите передать агенту, описана как чёткая последовательность шагов.
2. У задачи есть измеримый результат — вы можете сказать, что значит «сделано хорошо», а что «сделано плохо».
3. Задача повторяется регулярно, иначе разработка агента себя не окупит.
4. Вы уже пробовали делегировать эту задачу человеку с инструкцией, и инструкция работала.
5. У вас есть данные или документы, на которых агент может учиться: регламенты, база знаний, история переписки и т. п.
6. Среди этих данных нет паролей, платёжных реквизитов и персональных данных клиентов, которые нельзя передавать третьим сторонам.
7. Есть тестовая среда — агент не будет с первого дня работать напрямую с боевой базой или деньгами компании.
8. Есть план отката и резервные копии на случай, если агент сделает что‑то не то.
9. У вас есть ориентир, сколько сейчас стоит эта задача при выполнении человеком, чтобы было с чем сравнивать ROI. 
10. Определено, какие действия агент может совершать полностью самостоятельно, а какие — только с подтверждением человека.
11. Назначен конкретный человек, который отвечает за пилот и может быстро остановить агента вручную.
12. Прописано, что происходит, если агент столкнётся с нестандартной ситуацией — уйдёт в ожидание или начнёт действовать по своему усмотрению.
13. Сотрудники, которых задача касается напрямую, знают о пилоте и не саботируют его из страха потерять работу.
14. Понятно, кто несёт ответственность, если агент ошибётся и это затронет клиента.

Итог

Что такое ИИ‑агенты простыми словами? Это достаточно самостоятельные помощники на базе искусственного интеллекта. В зависимости от уровня своей агентности они могут выполнять задачи разной сложности и креативности и при разной степени вовлечённости человека. 

Вы можете использовать более простые модели, если ваш бизнес требует чёткого выполнения повторяющихся задач. А если вам нужны более креативные и самостоятельные решения от ИИ, вам подойдут модели посложнее. 

Пока это молодая технология, требующая технической подкованности. Потенциал её развития совершенно неизвестен даже её создателям. Но на текущий момент ИИ — это инструмент, который требует поддержки человека и полностью его не заменит.