Представьте предпринимателя, который каждое утро начинает день одинаково.
Он открывает электронную почту, просматривает новые заказы, проверяет продажи, изучает рекламные расходы и собирает данные для небольшого отчёта.
На всё это уходит время. При этом значительная часть работы повторяется изо дня в день.
Предприниматель решает воспользоваться ChatGPT.
Он копирует данные о продажах, вставляет их в чат и просит:
«Проанализируй вчерашние продажи, сравни с предыдущим днём и скажи, на что обратить внимание».
Через некоторое время получает структурированный ответ: показатели, изменения, возможные проблемы и рекомендации.
Это полезно. Но на следующий день всё начинается заново.
Нужно открыть нужные сервисы, получить свежие цифры, перенести их в ChatGPT, объяснить задачу и дождаться результата.
И здесь возникает вполне логичный вопрос:
А почему искусственный интеллект не может проделать всю эту работу самостоятельно?
Не просто объяснить, как составить отчёт, а получить данные, обработать их, обнаружить необычные изменения и подготовить результат к определённому времени.
Именно для решения таких задач применяют AI-агентов.
От ответов к действиям
Привычный сценарий работы с нейросетью выглядит просто:
Человек задаёт вопрос → модель формирует ответ → человек решает, что делать дальше.
Например, пользователь спрашивает ChatGPT, как написать деловое письмо.
Нейросеть составляет текст. Пользователь копирует его, открывает почту, вставляет адрес получателя и отправляет сообщение.
Теперь представим другую ситуацию.
Система подключена к электронной почте и имеет разрешение создавать черновики. Пользователь просит:
«Найди последнее письмо поставщика, подготовь ответ с уточнением сроков доставки и покажи мне перед отправкой».
Вместо одного текстового ответа система может выполнить последовательность действий:
- Найти письмо в подключённом почтовом ящике.
- Прочитать содержание и связанный контекст переписки.
- Подготовить ответ с учётом полученной информации.
- Создать черновик письма.
- Передать его пользователю для проверки.
Пользователю остаётся оценить результат и принять решение об отправке.
Разница здесь не столько в качестве текста, сколько в том, какую часть работы выполняет система.
В первом случае искусственный интеллект помогает человеку выполнить задачу. Во втором — берёт на себя несколько этапов её выполнения.
Но есть важная деталь: подобное поведение возможно только в том случае, если приложению предоставлены необходимые инструменты, разрешения и технические механизмы выполнения действий. Сама по себе языковая модель не получает доступ к электронной почте или бизнес-сервисам.
Почему об агентах стали говорить так много
Большие языковые модели, или LLM (Large Language Models), изначально получили широкую известность благодаря способности работать с текстом: отвечать на вопросы, переводить, писать, сокращать и объяснять информацию.
Постепенно область их применения расширилась.
Современные агентные системы могут сочетать языковую модель с поиском информации, программными функциями, внешними сервисами и механизмами управления последовательностью действий.
Это позволяет использовать модель не только для подготовки ответа, но и для выбора следующего шага в процессе выполнения задачи.
Например, системе поручили подготовить обзор изменений законодательства на основе официальных публикаций.
Она может найти документы, определить, какие из них относятся к заданной теме, сопоставить даты и подготовить черновик обзора. Если один из документов недоступен или информации недостаточно, система может попытаться воспользоваться другим разрешённым способом поиска либо сообщить о проблеме.
Конечно, наличие таких возможностей не гарантирует правильного результата. Агент может неверно интерпретировать документ, пропустить важное изменение или ошибиться при выборе источника.
Поэтому его работу необходимо проверять — особенно когда речь идёт о правовых, финансовых и других значимых решениях.
В практическом руководстве OpenAI по созданию агентов подчёркивается, что такие системы полезны прежде всего там, где недостаточно заранее прописанных правил: нужно учитывать контекст, работать с неструктурированной информацией и принимать промежуточные решения.
Источник: OpenAI — A Practical Guide to Building Agents
Не нужно автоматизировать всё подряд
Здесь легко попасть в ловушку.
Когда появляется инструмент, способный самостоятельно выполнять несколько действий, возникает желание поручить ему абсолютно всё.
Но сложность сама по себе не делает систему полезнее.
Допустим, предпринимателю нужно ежедневно в 9:00 получать вчерашнюю выручку из одной базы данных.
Если для этого достаточно обычного запроса к базе и отправки сообщения, языковая модель вообще может не понадобиться.
Зачем подключать дополнительные инструменты, расходовать деньги на обращения к ИИ и создавать новые возможности для ошибок?
Другая ситуация — если данные нужно собрать из нескольких источников, объяснить противоречия, сопоставить показатели и сформировать понятное заключение. Здесь участие модели уже может быть оправданным.
Разработчики Anthropic в своём инженерном руководстве Building Effective Agents рекомендуют начинать с самого простого решения, которое справляется с задачей, и увеличивать сложность только при необходимости.
Источник: Anthropic — Building Effective Agents
Главный вывод: AI-агент нужен не потому, что это новая технология, а потому, что конкретная задача требует гибкости и самостоятельного выбора действий.
И чтобы понять, когда это действительно так, нужно разобраться, что вообще делает программу агентом.