Начнём с простого определения.
AI-агент — это программная система, которая использует искусственный интеллект для выполнения поставленной задачи, может выбирать разрешённые действия и взаимодействовать с доступными инструментами.
В отличие от программы, где каждый следующий шаг полностью определён разработчиком, агент способен учитывать промежуточные результаты и на их основе решать, как продолжить работу.
Но это не означает, что он обладает собственными желаниями, сознанием или неограниченной самостоятельностью.
У агента есть поставленная задача, набор доступных возможностей и правила, в рамках которых он должен действовать.
В официальном учебном руководстве OpenAI агент описывается через инструкции, ограничения и доступ к инструментам для выполнения действий от имени пользователя.
Источник: OpenAI — Building Agents
Чат-бот, автоматизация и агент — в чём разница
Представим, что мы создаём небольшое интернет-издание об искусственном интеллекте.
Каждый день появляются новые исследования, анонсы продуктов, технические обновления и публикации разработчиков. Нужно находить интересные темы, проверять факты и готовить материалы.
Одну и ту же работу можно организовать тремя способами.
Вариант первый. Обычный чат-бот
Редактор находит интересную публикацию, копирует её содержание и отправляет в ChatGPT:
«Изучи этот текст и подготовь краткую статью на русском языке. Укажи главные факты и объясни их простыми словами».
Модель выполняет запрос и возвращает текст.
Редактор проверяет его, исправляет неточности и решает, публиковать ли материал.
Здесь искусственный интеллект участвует в работе, но не управляет процессом целиком.
Он не выбирает источники, не отслеживает новые публикации и не определяет дальнейшие действия за пределами полученного запроса.
Это пример использования чат-бота в качестве помощника.
Вариант второй. Обычная автоматизация с ИИ
Теперь представим, что мы настроили регулярный процесс.
Программа каждый день проверяет заданный источник. Когда там появляется новый материал, она передаёт его текст в OpenAI, получает черновик и сохраняет его в редакционной системе.
Последовательность заранее определена:
Новая публикация → передача текста в модель → подготовка черновика → сохранение результата.
Вся цепочка может выполняться без участия человека.
Но это ещё не обязательно AI-агент.
Почему?
Потому что решение о следующем шаге принимает не языковая модель, а заранее написанная логика программы.
Если в источнике появился материал, программа обрабатывает его. Если возникла ошибка, она действует по предусмотренным правилам.
Нейросеть отвечает только за конкретную операцию — например, за подготовку текста.
Такую систему правильнее назвать автоматизированным редакционным процессом с использованием ИИ.
И это не недостаток. Для многих задач именно такой вариант оказывается наиболее удобным.
Вариант третий. AI-агент
Теперь усложним задачу.
Редактор даёт системе инструкцию:
«Каждое утро изучай новые публикации из разрешённого списка источников. Выбирай темы, важные для предпринимателей. Проверяй ключевые утверждения по первоисточникам. Если информации недостаточно, проведи дополнительный поиск. Подготовь один черновик и передай мне на утверждение. Ничего не публикуй самостоятельно».
В этом случае система должна не просто двигаться по фиксированной цепочке, а принимать решения в ходе работы.
Например:
- Определить, какие публикации заслуживают внимания.
- Выбрать инструменты, необходимые для проверки информации.
- Решить, достаточно ли полученных данных.
- При обнаружении противоречий провести дополнительную проверку.
- Подготовить материал и остановиться перед этапом публикации.
Это уже пример агентного подхода.
Модель участвует в управлении процессом: анализирует промежуточные результаты и выбирает дальнейшие действия в рамках заданных правил.
Однако даже в такой системе часть операций остаётся обычной автоматизацией. Например, запуск в определённое время или запрет публикации без одобрения редактора могут быть реализованы отдельными программными механизмами.
Агент не заменяет автоматизацию. Он может стать её частью, когда необходимо принимать решения, которые трудно заранее описать простыми правилами.
Сравним три подхода
| Чат-бот | Автоматизация с ИИ | AI-агент | |
|---|---|---|---|
| Основная функция | Ответить на запрос | Выполнить заданный процесс | Достичь цели через выбор действий |
| Последовательность шагов | Обычно задаёт пользователь | Заранее задаёт разработчик | Может определять модель в заданных границах |
| Внешние инструменты | Возможны | Возможны | Используются для выполнения задачи |
| Неожиданная ситуация | Может предложить решение | Следует предусмотренной логике | Может выбрать другой разрешённый путь |
| Пример | Написать статью по запросу | Создать черновик по расписанию | Найти тему, проверить источники и подготовить материал |
Это упрощённое сравнение. Границы между подходами не всегда строгие.
Например, чат-бот, которому предоставили инструменты и возможность самостоятельно выполнять многоэтапные задачи, уже может работать как агент.
Точно так же сложная система может сочетать заранее заданные шаги с отдельными агентными этапами.
Значит ли это, что агент работает без человека?
Нет.
Самостоятельность AI-агента не означает отсутствие контроля.
Можно создать систему, которой разрешено только читать информацию. Другой системе позволить создавать черновики документов. Третьей — предоставлять возможность изменять записи в базе данных после подтверждения пользователя.
Степень самостоятельности определяется архитектурой приложения, предоставленными доступами и установленными ограничениями.
Представим агента, который помогает обрабатывать письма покупателей интернет-магазина.
Ему можно разрешить самостоятельно классифицировать обращения и готовить ответы.
Но возврат денежных средств, изменение заказа или отправку важного официального письма разумно вынести на отдельное подтверждение.
При этом одного текстового запрета вроде «не возвращай деньги самостоятельно» недостаточно для надёжной защиты. Критически важные ограничения должны обеспечиваться самой программой: проверкой разрешений и подтверждением действий на уровне инструментов.
Практический пример: редакция Ershov AI
В Ershov AI мы используем эту логику для построения редакционного процесса.
Наша задача — не создать виртуального журналиста, который самостоятельно пишет и публикует всё подряд. Мы строим систему, которая помогает работать с источниками, подготавливать материалы и сокращать количество повторяющихся операций.
Базовая схема выглядит так:
Источник → OpenAI → черновик → проверка редактором → одобрение → публикация по расписанию.
В Ershov AI уже работают сбор официальных релизов, подготовка черновиков через OpenAI, редакторская проверка и публикация одобренных материалов по расписанию. При этом свободный выбор тем и самостоятельная проверка фактов агентом пока не реализованы. Подготовка новых черновиков зависит от работающего генератора на Mac владельца.
В дальнейшем отдельные участки редакционного процесса могут получить агентные возможности. Например, система сможет выбирать подходящие источники из разрешённого списка, обнаруживать недостаток информации и предлагать дополнительную проверку.
Однако финальное решение о публикации останется за человеком.
Для читателя здесь важен не конкретный набор сервисов, а сам принцип построения системы.
Не нужно начинать с полностью автономного агента. Можно взять один повторяющийся процесс, автоматизировать его и постепенно добавлять интеллектуальные действия там, где они действительно нужны.
Именно так проще проверить пользу технологии, обнаружить ошибки и сохранить контроль над результатом.