За последние несколько лет ИИ-системы постепенно выходят за рамки привычного формата чат-интерфейсов. Все большую роль начинают играть агентные системы — решения, которые способны не только генерировать ответы, но и самостоятельно выполнять многоэтапные задачи: собирать данные, взаимодействовать с внешними сервисами, принимать промежуточные решения и формировать итоговый результат.
Сегодня среди агентных систем особенно заметны три подхода: Hermes Agent, OpenClaw и Kimi Agents (Agent Swarm).
Чем агент отличается от чат-бота
Чат-бот — это диалог.
ИИ-агент — это процесс выполнения задачи.
Он:
- разбивает задачу на этапы;
- выбирает необходимые инструменты (поиск, API, файлы, браузер);
- взаимодействует с внешними системами;
- сохраняет промежуточные результаты;
- использует контекст выполнения.
Пример:
Запрос: «Сделай анализ конкурентов».
Чат-бот выдаст текст с рекомендациями о том, как выполнить такую задачу.
Агентная система способна самостоятельно пройти весь цикл: собрать данные из источников, извлечь необходимую информацию, провести сравнение и подготовить готовый отчет.
Hermes Agent
Hermes ориентирован на работу с контекстом и длительное выполнение задач.
По сути, это опенсорсный оркестратор автономных ИИ-агентов, который разворачивается на собственной инфраструктуре и не привязан к конкретной языковой модели. В качестве LLM можно использовать различные модели через OpenRouter или подключать их напрямую.
Hermes работает не как чат-интерфейс, а как среда, в которой агент сохраняет состояние между задачами и продолжает использовать накопленный контекст.
Как устроена работа:
- получение задач через мессенджеры или терминал;
- использование инструментов для работы с файлами, SSH, браузером и расписаниями;
- сохранение контекста между сессиями;
- накопление и повторное использование навыков, сформированных в ходе предыдущих задач.
Что это дает:
- ускорение повторяющихся процессов;
- снижение необходимости заново объяснять контекст;
- постепенную адаптацию под особенности рабочих процессов.
Hermes часто рассматривают для задач поддержки, работы с документацией и внутренними базами знаний.
Ключевая особенность платформы заключается в том, что ее возможности раскрываются по мере накопления сценариев и опыта выполнения задач.
OpenClaw
OpenClaw представляет собой инфраструктурный слой для ИИ-агентов.
Он не является языковой моделью и не генерирует ответы самостоятельно — для работы подключаются внешние LLM, включая GPT, Claude, DeepSeek и другие модели. Основная задача OpenClaw заключается в интеграции ИИ-агентов с существующей инфраструктурой компании и бизнес-процессами.
Как работает:
- разворачивается на сервере, ноутбуке или VPS;
- интегрируется с привычными интерфейсами, включая Telegram и Slack;
- подключается к внутренним системам и API;
- позволяет агентам выполнять действия через подключенные инструменты.
Основные возможности:
- работа с файлами;
- использование браузера;
- взаимодействие с API и внешними сервисами;
- автоматизация процессов.
Типичные сценарии применения:
- CRM-системы;
- корпоративная почта и коммуникации;
- внутренние сервисы;
- операционная автоматизация.
OpenClaw занимает промежуточное положение между классическими чат-ботами и жестко заданными агентными пайплайнами: система сохраняет контекст выполнения задач, но при этом остается управляемой и контролируемой.
Kimi Agents (Agent Swarm)
Kimi Agents — мультиагентный подход, в котором одна задача может выполняться несколькими специализированными агентами параллельно.
Главная особенность Agent Swarm заключается в распределении работы между субагентами.
Принцип работы выглядит следующим образом:
- главный агент получает задачу;
- выполняет декомпозицию на подзадачи;
- запускает специализированных субагентов;
- объединяет результаты в единый итоговый ответ.
Роли могут распределяться между агентами следующим образом:
- поиск данных;
- проверка информации;
- анализ;
- формирование итогового результата.
Такой подход позволяет:
- ускорять выполнение сложных задач;
- обрабатывать большие объемы информации параллельно;
- повышать эффективность исследовательских и аналитических процессов.
Ограничение заключается в том, что для относительно простых задач подобная архитектура может оказаться избыточной, а качество результата во многом зависит от корректности декомпозиции исходной задачи.
Что выбрать
Несмотря на различия в архитектуре, все три решения решают схожую задачу — автоматизацию работы с использованием ИИ.
Если приоритетом являются долговременное сохранение контекста и накопление опыта выполнения задач, чаще рассматривают Hermes.
Если основной задачей является интеграция ИИ с существующей инфраструктурой компании, более подходящим вариантом становится OpenClaw.
Если критична скорость обработки больших объемов информации и выполнение сложных аналитических задач, сильной стороной являются Kimi Agents.
Внедрение на практике
На практике границы между этими подходами постепенно размываются. Результат определяется не столько выбором конкретной платформы, сколько глубиной ее интеграции в существующие процессы, доступом к данным и уровнем автономности агентов.
Именно на этапе внедрения возникает большинство практических вопросов: подключение корпоративных систем, настройка механизмов памяти, управление доступами, аудит действий агентов и контроль выполнения задач.
В «Дюк Технологии» мы помогаем компаниям внедрять современные решения в области искусственного интеллекта, управления данными и заказной разработки, адаптируя агентные системы под существующие бизнес-процессы и требования бизнеса.
ИИ-агент