В 2025 году мир искусственного интеллекта захлестнула новая волна путаницы и хайпа: все говорят об «агентах», но мало кто понимает, чем на самом деле отличается AI Agent от Agentic AI. Пока Microsoft и Google тайно обсуждают агентные технологии, а Gartner называет Agentic AI одной из главных тенденций года, Корнеллский университет выпустил обзор, который расставляет все точки над i. Разбираемся, кто есть кто, где границы, и почему это не просто игра слов, а вопрос технологического выживания.
AI Agent: соло-игроки цифрового мира
AI Agent — это автономный программный исполнитель, который действует в рамках четко очерченной задачи. Он умеет воспринимать данные, анализировать контекст, принимать решения и выполнять действия — всё это без постоянного контроля со стороны человека. Классический пример — умный термостат: он сам регулирует температуру, может подстраиваться под привычки пользователя, но его мир ограничен одной функцией.
Ключевые черты AI Agent:
- Автономность — работает без постоянного надзора
- Узкая специализация — заточен под конкретную задачу
- Реактивность и адаптивность — реагирует на изменения среды, иногда учится на обратной связи
AI Agent уже сегодня автоматизируют поддержку клиентов, фильтруют почту, рекомендуют контент, управляют расписанием. Но их возможности ограничены: они не умеют долго планировать, плохо справляются с неожиданностями и не всегда понимают причинно-следственные связи.
Agentic AI: командная игра нового уровня
Agentic AI — это не просто набор отдельных агентов, а целая экосистема, где множество специализированных AI Agent работают вместе, чтобы решать сложные, многоуровневые задачи. Здесь появляется координация, распределение ролей, обмен знаниями и памятью, а также способность к коллективному планированию и саморефлексии.
Пример — умный дом будущего: один агент следит за погодой, другой — за энергопотреблением, третий — за безопасностью, четвертый — за расписанием жильцов. Вместе они не просто реагируют на команды, а договариваются между собой, оптимизируют работу всей системы, предсказывают проблемы и даже учатся на ошибках.
Agentic AI — это шаг от одиночных исполнителей к цифровым командам, которые могут:
- Декомпозировать большие цели на подзадачи
- Координировать действия через распределенные протоколы
- Хранить и использовать коллективную память
- Самостоятельно проверять и корректировать свои решения
- Работать без постоянного централизованного контроля
Почему это важно: не путайте!
В медиа и даже в профессиональных кругах эти понятия часто смешивают, но разница принципиальна. AI Agent — это «одиночка», Agentic AI — «команда». Первый автоматизирует рутину, второй способен менять целые бизнес-процессы и отрасли.
Где применяют: от почты до медицины и науки
AI Agent уже сегодня автоматизируют поддержку клиентов, фильтруют почту, рекомендуют контент, управляют расписанием. Agentic AI выходит на арену там, где нужна командная работа: в научных исследованиях (многоагентные ассистенты), в робототехнике (координация дронов и роботов), в медицине (совместная диагностика и планирование лечения), в сложных бизнес-процессах и даже в игровых мирах.
Проблемы и вызовы: чем сложнее, тем опаснее
AI Agent сталкиваются с ограничениями LLM (галлюцинации, слабая объяснимость, устаревшие знания), не умеют строить сложные планы, плохо справляются с неожиданностями и не всегда надежны.
Agentic AI сталкивается с новыми, куда более острыми проблемами:
- Ошибки и недопонимание между агентами могут приводить к лавинообразным сбоям
- Сложность коммуникации и координации
- Непредсказуемое поведение и трудности масштабирования
- Проблемы с объяснимостью и безопасностью
- Этические и юридические вопросы: кто отвечает за решения команды агентов?
Как решать: новые подходы и технологии
Корнеллский обзор предлагает целый арсенал решений:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подключение внешних баз знаний для уменьшения «галлюцинаций»
- Function Calling — интеграция с API и внешними сервисами
- ReAct Loop — замкнутый цикл «мышление — действие — наблюдение» для постоянной самопроверки
- Многоуровневая память — от индивидуальной до коллективной
- Роли и специализация — планировщики, проверяющие, координаторы
- Программируемые промпты — для стабильности и воспроизводимости
- Причинное моделирование — чтобы агенты понимали не только «что», но и «почему»
- Мониторинг и аудит — для отслеживания и объяснения решений
- Гибкое управление и безопасность — контроль доступа, идентификация, защита от атак
Будущее: автономия, командная работа и самообучение
AI Agent эволюционируют в сторону большей автономии, интеграции с инструментами, причинного мышления и непрерывного обучения. Agentic AI — это следующий шаг: параллельная работа команд агентов, долговременная память, симуляция сценариев, этическое управление и появление отраслевых специализированных систем.
Особое внимание уделяется новым парадигмам обучения, как AZR (Autonomous Zero-shot Reasoning), где агенты учатся не на внешних данных, а на собственных симуляциях и проверках, что открывает путь к по-настоящему самостоятельному ИИ.
Вывод: если вы до сих пор не различаете AI Agent и Agentic AI — вы рискуете остаться в прошлом. Будущее за цифровыми командами, которые не просто автоматизируют задачи, а учатся, координируются и принимают решения на новом уровне. И это не просто эволюция — это технологическая революция, которая уже началась.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru