ИИ-агент — это интеллектуальная система, способная не только отвечать на запросы, но и самостоятельно ставить цели, планировать действия и адаптироваться в процессе. В отличие от традиционных чат-ботов, выполняющих строго заданные команды, агент действует автономно, подобно виртуальному сотруднику. Получив задачу, он разбивает ее на этапы, подбирает инструменты (базы данных, API, сторонние программы), анализирует результат и корректирует стратегию при необходимости.

Зачем они нужны?

Люди хорошо справляются с творческими задачами, но уступают в обработке больших данных, круглосуточной работе и учете множества переменных. ИИ-агенты решают четыре ключевые проблемы:

1. Объединяют разрозненные системы. Например, вместо ручного сбора данных из разных источников (логи безопасности, базы клиентов) агент сам свяжет их и выдаст готовый отчет.

2. Работают 24/7. Автоматически отменяют сбои в ИТ-системах, обрабатывают заказы или следят за показателями датчиков без усталости.

3. Справляются со сложными сценариями. Управляют энергосетями во время аварий, прогнозируют спрос на товары с учетом десятков факторов или оптимизируют логистику в реальном времени.

4. Адаптируются мгновенно. Например, антифрод-системы в банках обновляют правила между транзакциями, чтобы блокировать новые схемы мошенничества.

Чем ИИ-агенты отличаются от обычных ИИ-моделей

Обычные ИИ-модели работают по схеме «запрос-ответ»: пользователь вводит текст — система генерирует ответ, но не запоминает контекст и не действует самостоятельно.

ИИ-агент — это следующий уровень, он:

• самостоятельно дробит задачи на этапы и корректирует стратегию;

• сохраняет контекст (предпочтения пользователя, прошлые ошибки);

• интегрируется с API, базами данных и другими программами;

• учится на своих действиях.

Например, у ИИ-модели вы спрашиваете: «Какая погода в Москве?» → она отвечает текстом. А ИИ-агенту говорите: «Закажи билеты в Москву на выходные» → он сам ищет рейсы, сравнивает цены, бронирует билеты и добавляет событие в календарь.

Если просто: ИИ-агент = ИИ-модель + связующий код + инструменты + активная память.

Как работают агенты искусственного интеллекта 

Автономные системы выполняют сложные многоэтапные задачи на основе четырех компонентов:

• Персонализированные данные (контекст и знания).

• Память (сохранение и использование информации).

• Цикл «Чувствовать → Думать → Действовать» (логика принятия решений).

• Инструменты (взаимодействие с внешними сервисами).

Разберем каждый пункт подробнее.

Персонализированные данные

Агент не может работать без информации. В зависимости от задачи, данные можно внедрять разными способами.

Поисково-расширенная генерация (RAG — Retrieval-Augmented Generation). Агент ищет информацию в подключенных базах знаний (документы, сайты, корпоративные хранилища). Данные преобразуются в числовые векторы (эмбеддинги) для быстрого поиска. Когда поступает запрос, система находит релевантные фрагменты и вставляет их в контекст модели.

Подсказки (промпты). В запрос вручную добавляют контекст. Например: «Ты — юрист компании X. Клиент спрашивает о расторжении договора. Ответь на основе ГК РФ, статья 450.»

Тонкая настройка (Fine-tuning). Базовую модель (например, GPT) дообучают на узкоспециализированных данных. Это позволяет встроить знания в саму модель. Например, медицинский ИИ, обученный на историях болезней и научных статьях. Банковский чат-бот, знает все тарифы и условия кредитов.

Обучение специализированной модели. Если задача очень специфична (например, анализ рентгеновских снимков), создают отдельную нейросеть.

Кастомная модель с нуля. Компания разрабатывает свою нейросеть под конкретные нужды. Используется в редких случаях (например, военные или научные ИИ).

Память — чтобы агент помнил контекст

Без памяти агент каждый раз начинал бы с нуля. Однако у него есть память, и он адаптируется к поведению пользователя, чтобы избежать повторных вопросов, например: «Вы все еще не едите орехи?». 

Есть три основных типа памяти.

Векторные базы данных. Информация хранится в виде чисел (векторов). Поиск идет не по ключевым словам, а по смыслу. Например, пользователь сказал: «Я не ем мясо» → агент сохраняет это в векторной БД и при заказе еды автоматически исключает мясные блюда. Используется в персональных ассистентах и рекомендательных системах.

Графы знаний. Данные хранятся в виде связей: «Объект → Связь → Другой объект». «Юля → работает в → Компания X», «Компания X → использует → CRM-систему Y». Используется для поиска сложных зависимостей (например, в медицине) и анализа соцсетей (выявление сообществ).

Журналы действий (Action Logs). Агент записывает все свои шаги. Если что-то пошло не так, анализирует ошибки. Например, платеж не прошел → агент пробует другой способ оплаты. Ошибка в API → откатывает изменения и уведомляет разработчика.

Цикл «Чувствовать → Думать → Действовать» 

Это двигатель агента. Он работает в бесконечном цикле:

Чувствовать. Агент получает данные:

• текстовый запрос («Закажи пиццу»);

• сигнал от датчика (температура упала ниже нуля);

• новое письмо или уведомление.

Думать. ИИ-агент анализирует контекст, разбивает цель на подзадачи и оценивает риски. Например, есть задача: «Развернуть новую версию приложения» → проверить тесты; убедиться, что серверы свободны; подготовить откат на случай сбоя.

Действовать. Агент отправляет ответ пользователю. Вызывает API (например, оплата через ЮKassa) и запускает другой процесс.

Агент DevOps:

• Чувствует: новый код в репозитории.

• Думает: проверяет тесты и зависимости.

• Действует: разворачивает обновление или сообщает об ошибке.

Инструменты — как агент взаимодействует с миром

Агент не ограничен текстом. Он может:

• Отправлять письма (Mail.ru, Yandex.Mail API).

• Работать с базами данных (SQL-запросы).

• Управлять программами ( Bitrix24, VK Teams, 1С).

История агентов началась еще в 1950-х

1950-е: Логик-теоретик (США) vs. «Кибернетика» в СССР

В 1954 году в США состоялся знаменитый Джорджтаунский эксперимент — первая публичная демонстрация машинного перевода, где система IBM 701 успешно перевела более 60 русских предложений на английский. 

А в СССР в это время под руководством А. А. Ляпунова разрабатывались алгоритмы машинного перевода — автоматического перевода научных текстов с французского на русский с использованием словарей и грамматических правил. Эти работы заложили основы обработки естественного языка (NLP).

1970-е: MYCIN (США) vs. ДИАЛОГ (СССР)

Пока в США MYCIN ставила медицинские диагнозы и рекомендовала антибиотики, в СССР в 1970-х годах под руководством академика Виктора Глушкова разработали экспертную систему ДИАЛОГ — революционная для своего времени разработка в области ИИ. 

Она могла вести осмысленный диалог на русском языке, анализировать сложные запросы, находить информацию в базах данных и была предназначена для решения задач медицинской диагностики. В 1976 году на ее основе создали портативное диагностическое устройство для ЭВМ БЭСМ-4М, способное обучаться в процессе работы. 

1980-е: XCON (США) vs. СИГМА (СССР)

Американский XCON настраивал компьютеры DEC VAX. А советская СИГМА, разработанная в Институте кибернетики Украины, представляла собой комплексную систему автоматизированного проектирования (САПР) для создания сложных технических устройств — от промышленных станков до электронных схем. 

Она использовала аналогичные принципы экспертных правил, но применялась в промышленности СССР.

1990-е: Deep Thought (США) vs. Каисса (СССР)

Появился Deep Thought — шахматный суперкомпьютер IBM, предшественник знаменитого Deep Blue. 

Однако до его создания был Каисса — первый в мире компьютерный чемпион по шахматам, созданный в СССР в 1970-х годах. 

Каисса анализировала 10 000 дебютных вариантов, отсекала слабые ходы, использовала битовые доски. Программа просчитывала ходы в фоне, применяла «нулевой ход» для быстрой оценки и умное распределение времени для обдумывания. 

В дальнейшем алгоритмы советской Каиссы легли в основу коммерческих шахматных программ, которые продавались на Западе.

2010-е: Watson/AlphaGo (США/UK) vs. Ростех и Яндекс (РФ)

Когнитивная система Watson от IBM одержала победу в популярной американской телевикторине Jeopardy! (аналог российской «Своей игры»), где она в реальном времени анализировала вопросы, обрабатывала естественный язык и находила ответы в массивах данных. 

Нейросеть AlphaGo от DeepMind сенсационно обыграла чемпиона мира по стратегической игре го, показав новые возможности машинного обучения.

Российские разработчики не оставались в стороне. Яндекс в 2017 году выпустил голосового помощника «Алису», который поддерживал сложные диалоги на русском языке и понимал контекст беседы. 

Ростех активно внедрял передовые ИИ-технологии в оборонный сектор, разрабатывая автономные боевые дроны и интеллектуальные системы противовоздушной обороны нового поколения.

2020-е: GPT-3 (США) vs. ruGPT-3 (РФ)

GPT-3 OpenAI (2020 г.) — языковая модель на 175 млрд параметров. RuGPT-3 от Сбера (2021 г.) — ее русскоязычный аналог, который применялся для генерации текстов и анализа данных. Позже появились YaGPT от Яндекса и специализированный ИИ для кибербезопасности от Лаборатории Касперского, способный обнаруживать неизвестные угрозы без заранее заданных сигнатур.

2024: PharmaAI (Global) vs. РФармИИ

Платформа PharmaAI использует алгоритмы машинного обучения для предсказания биохимических взаимодействий и оптимизации клинических испытаний. Система ускоряет разработку лекарств в 10-100 раз. 

В России технологический стартап «Энсил» разработал платформу на базе ИИ, которая сократила поиск и тестирование перспективных молекулярных соединений с нескольких месяцев до считанных дней. Параллельно система «БиоИИ ТГУ» ежедневно анализирует более 10 000 соединений на антимикробную активность, помогая бороться с антибиотикорезистентностью. 

Будущие тенденции

ИИ-агенты стремительно эволюционируют. Вот какие технологии определят их будущее.

Мультимодальность. Сочетание текстовых, аудио- и визуальных данных для более глубокого понимания.

Самосовершенствование. ИИ-агенты требуют донастройки людьми, однако в будущем они смогут:

• автоматически находить ошибки в своей работе и исправлять их;

• оптимизировать код для большей эффективности;

• генерировать новые обучающие данные (например, создавать симуляции для тренировки).

Edge AI. Сейчас большинство ИИ работают в облаке (данные отправляются на сервер → обрабатываются → возвращаются). В будущем вычисления будут происходить прямо на устройстве.

Объяснимый ИИ (XAI). Сейчас ИИ часто работает как «черный ящик»: мы видим результат, но не понимаем, как он был получен. В будущем агенты смогут:

• Объяснять свои выводы («Я рекомендую этот курс, потому что вы смотрели похожие лекции»).

• Показывать логику в понятном виде (графики, цепочки рассуждений).

• Предупреждать о сомнениях («Я не уверен в этом диагнозе, нужны дополнительные анализы»).

Коллаборация агентов. Несколько ИИ будут работать вместе (например, один анализирует рынок, другой ведет переговоры, третий контролирует бюджет).

Заключение 

Раньше агенты работали только по жестким правилам, которые люди писали вручную. На обучение уходили месяцы и требовались тонны ручной настройки. Сейчас появилась необходимая технологическая база: мощные LLM, распределенные вычисления и развитая экосистема API. Разработчик может создать агента, который: сам разбирается в новых ситуациях, не требует ручного программирования каждого правила, обучается быстрее и дешевле