Что такое AI-агент и зачем он нужен

AI-агент — программа, которая использует искусственный интеллект для автономного выполнения задач. Вы описываете, что нужно сделать, и дальше агент сам выстраивает последовательность шагов, подбирает инструменты, поочередно выполняет действия и проверяет промежуточный результат. Разберем, как устроен этот цикл, где агентов уже применяют и как научиться создавать собственных.

Агентный помощник выстраивает последовательность шагов, подбирает инструменты и поочередно проходит этапы. После каждого действия агент проверяет промежуточный результат, и если что-то пошло не так, меняет подход и пробует другой путь. Цикл повторяется до тех пор, пока задача не выполнена. 

Допустим, вам нужно купить авиабилеты для командировки. Вы пишете агенту: «Купи билеты в Казань, я хочу быть там 15 июня к 10 утра». Агент откроет расписание рейсов, отберет варианты с прибытием до 10:00, оформит покупку и пришлет подтверждение на почту.

Компании уровня GitHub, Salesforce и Google уже выпустили собственные агентные платформы и применяют их в клиентской поддержке, аналитике, разработке программного обеспечения. Спрос на специалистов, которые умеют проектировать и настраивать AI-агентов, растет вместе с рынком.

В основе AI-агента четыре элемента: языковая модель, память, инструменты и планировщик.

Языковая модель (LLM, от англ. large language model — «большая языковая модель») анализирует задачу, рассуждает и на каждом шаге решает, что делать дальше: какой инструмент вызвать, какие данные запросить, достаточно ли информации для ответа.

Память хранит контекст: исходный запрос, промежуточные результаты, данные от инструментов. Кратковременная существует в пределах одной сессии, долговременная позволяет обращаться к результатам прошлых задач.

Инструменты (тулы, от англ. tools) — внешние сервисы, через которые агент выполняет действия: ищет информацию в интернете, отправляет письма, обращается к базам данных, редактирует файлы.

Планировщик разбивает задачу на подзадачи и выстраивает порядок выполнения. Одни агенты составляют план целиком до старта, другие действуют пошагово — выполняют шаг, оценивают результат и только потом определяют следующее действие.

LLM связывает все воедино: читает задачу, обращается к планировщику, вызывает нужный инструмент, записывает результат в память и переходит к следующему шагу. Если итог не соответствует ожиданиям, модель меняет подход — обращается к другому источнику данных или переформулирует запрос.

AI-агентов применяют в любой сфере, где есть многошаговые процессы с повторяющейся логикой.

Крупные компании уже встраивают агентов в свои продукты. GitHub Copilot Agent самостоятельно исправляет баги (от англ. bug — ошибка в коде) по описанию задачи. Salesforce Einstein AI обрабатывает клиентские запросы в CRM. Google Agentspace помогает сотрудникам искать информацию по внутренним базам компании.

AI-агентов классифицируют по архитектуре и степени автономности. 

По архитектуре:

• Одиночный агент. Выполняет всю цепочку действий сам: планирует, вызывает инструменты, проверяет результат.

• Мультиагентная система. Задача распределяется между несколькими агентами. Один собирает данные, второй анализирует, третий оформляет результат.

По степени автономности:

• Исполнитель. Работает строго по заданной инструкции, без отклонений от сценария.

• Автономный агент. Сам определяет способ решения, подбирает инструменты и корректирует подход при ошибках.

Для рутинных операций с предсказуемой логикой достаточно одиночного исполнителя. Для сложных проектов, где нужно анализировать данные и принимать решения, используют автономных агентов и мультиагентные системы. 

Для сборки AI-агента используют фреймворки (от англ. framework — программный каркас) — готовые библиотеки на Python, которые берут на себя техническую обвязку. Наиболее известные — LangChain, CrewAI и AutoGen от Microsoft.

Разработчик описывает агента в коде: 

1. Выбирает языковую модель, которая будет «мозгом» агента, и подключает ее через API (от англ. application programming interface — интерфейс для обмена данными между программами).

2. Определяет набор инструментов — функции, которые агент сможет вызывать. Например, поиск в интернете, чтение файлов, отправка писем.

3. Пишет системный промпт (от англ. prompt — текстовая инструкция для модели) — задает агенту роль, правила поведения и ограничения.

4. Запускает агента. Фреймворк обеспечивает цикл: модель читает задачу, выбирает инструмент, выполняет действие, оценивает результат и переходит к следующему шагу.

Для создания простого агента достаточно базового знания Python. Сборка занимает несколько часов. Больше времени уходит на отладку: проверку реакции на нестандартные ситуации, устранение зацикливаний и достижение стабильных результатов при повторных запусках.

Чтобы научиться собирать и настраивать агентов, нужно понимать, как работают языковые модели, уметь формулировать для них точные инструкции и писать код для подключения внешних инструментов.

Начать нужно с изучения промпт-инжиниринга. Это самый быстрый способ почувствовать, на что способны языковые модели и где проходят их границы. Попробуйте дать нейросети сложную задачу, разбейте ее на шаги, опишите роль и ограничения — по сути, вы уже проектируете поведение будущего агента.

Затем важно освоить программирование. Для настройки агента под конкретную задачу нужно писать код, чтобы подключать инструменты, задавать логику поведения, обрабатывать ошибки. 

В Академии ТОП можно освоить и программирование, и работу с нейросетями. Занятия ведут практикующие специалисты из ИТ-компаний. Учиться можно очно в одном из 230 кампусов по всей стране или онлайн.

AI-агенты уже работают в клиентской поддержке, маркетинге, аналитике и разработке. Технология развивается быстро, и компании активно ищут специалистов, которые умеют проектировать и настраивать агентов. Если хотите освоить программирование и работу с нейросетями, чтобы войти в эту сферу, начните с курсов Академии ТОП. Преподаватели-практики из ИТ-компаний помогут разобраться в технологиях, а карьерный центр — найти первую работу.