Сегодня вокруг нас повсюду звучит слово AI-агенты. Но если попытаться разобраться, что это такое на самом деле, часто объяснения оказываются либо слишком сложными, либо чересчур примитивными, либо слишком многообещающими, а на деле — не совсем понятными.
Если у вас нет технического образования, но вы уже используете AI-инструменты и хотите наконец-то понять, что такое AI-агент и как его применять в работе и жизни — эта статья для вас.
Я расскажу всё просто и наглядно, без заумных терминов, по трём этапам:
- Что такое большие языковые модели (LLM).
- Что такое AI-workflow.
- Что же такое AI-агент и зачем он нужен.
Первый уровень — большие языковые модели (LLM)
Скорее всего, вы уже знакомы с чат-ботами, например, ChatGPT, Grog или Gemini. Они работают на базе больших языковых моделей — LLM.
Главное, что нужно знать:
- LLM отлично справляются с написанием и редактированием текстов.
- Вы вводите запрос, а модель на основе своей базы знаний генерирует ответ.
Простой пример: вы попросили ChatGPT написать приглашение на вечеринку — вот вам и результат.
Но если спросить, когда именно ваша вечеринка, модель может не ответить — у неё нет доступа к вашему календарю или личным данным.
Почему? Потому что у LLM есть два важных свойства:
- Они работают только с тем, чему их обучили, и не имеют доступа к вашей личной информации, если вы специально не настроили такое подключение.
- Они пассивны — сами ничего не делают и ждут вашего запроса.
Второй уровень — AI-workflow
Теперь представим, что вы подключаете к модели Google Календарь.
Спрашиваете: «Когда у меня вечеринка?» — и модель смотрит в календарь и отвечает.
Но если спросить про погоду на этот день — ответ уже может не прийти, если вы не подключили сервис погоды.
Именно здесь на сцену выходит AI-workflow — это заранее заданный алгоритм или логика, которая говорит AI, что и как делать, куда смотреть и какие инструменты использовать.
Например:
- Проверить календарь.
- Получить прогноз погоды через API.
- Озвучить ответ голосовым ассистентом.
Вы сами настраиваете этот порядок действий и решаете, какие данные использовать.
Всё управление — за человеком.
Кстати, если слышали термин Retrieval Argument Generation (RAG) — это как раз способ, когда модель ищет информацию перед ответом. Например, проверяет календарь или погоду. Это часть AI-workflow.
Третий уровень — AI-агенты
И вот самый интересный уровень.
Вернёмся к примеру с подготовкой постов в соцсетях.
Раньше вы вручную:
- Искали новости.
- Добавляли ссылки в таблицу.
- Просили модель пересказать новости.
- Писали промпты для текстов.
- Настраивали процесс и тестировали результаты.
Чтобы AI-workflow стал AI-агентом — вас, человека, не должно быть в цепочке.
AI-агент — это большая языковая модель, которая сама думает, как лучше решить задачу, сама находит источники, сама выполняет все шаги и сама улучшает результаты.
Если текст не нравится — агент корректирует промпты, переписывает, проверяет и снова дорабатывает без вашего участия.
Самая популярная архитектура для таких агентов называется React Framework — от английских слов Reason (рассуждать) и Act (действовать). Агент рассуждает, планирует, выполняет, проверяет и исправляет ошибки по кругу.
Например, один агент пишет пост для Telegram, а второй — проверяет его качество и предлагает улучшения. Всё без вмешательства человека.
Реальные примеры и перспективы
Известный AI-эксперт Эндрю Инн показал, как AI-агент может искать нужные объекты в видео:
- Сначала рассуждает, что такое «серый волк».
- Потом находит этот волк на видео.
- Выделяет нужные фрагменты.
Раньше всё это делал человек вручную, теперь — AI-агент.
На рынке уже есть специализированные AI-агенты для задач:
- Создание сайтов (Lovable).
- Сбор отзывов и составление отчетов (Abacus, Manus).
- Офисные ассистенты, которые могут работать с документами и электронной почтой (примеры от OpenAI и других гигантов).
Однако универсальных AI-агентов, которые полностью заменят человека, пока нет.
Большинство существующих агентов хорошо справляются с узкими задачами, но требуют настройки и контроля.
Итог
Чтобы понять разницу, запомните три уровня:
- Большая языковая модель — отвечает на ваши вопросы.
- AI-workflow — вы задаёте план действий, а модель выполняет по нему.
- AI-агент — вы просто ставите цель, а агент сам планирует и выполняет все шаги, проверяет и исправляет результат.
Если вам понравился такой разбор простыми словами, пишите в комментариях, что хотите увидеть в следующих статьях или видео — я обязательно расскажу!
Учебный центр "BERFORT" проводит профессиональную переподготовку с официальной выдачей диплома по курсу Управление персоналом
Мы поможем пройти дистанционную подготовку в Учебном Центре "Берфорт". На основании действующей лицензии вы получите:
Официальное удостоверение или протокол.
Минимальный отрыв от работы.
Возможность обучения по всей России и СНГ.
Бесплатная консультация: 8-800-444-20-21