К содержимому
AI и данные

AI-агент — модель, которая действует

Система, где модель не просто отвечает, а вызывает инструменты, выполняет шаги и добивается цели. Отличается от чат-бота наличием действий.

Также встречается как: AI agent, агент, автономный агент

Коротко. AI-агент — система, в которой модель получает цель, сама решает, какие шаги предпринять, вызывает внешние инструменты и продолжает, пока задача не выполнена.

Чем отличается от чат-бота

Чат-бот принимает вопрос и возвращает текст. Агент работает в цикле: думает — выбирает действие — вызывает инструмент — смотрит на результат — решает, что дальше.

Ключевые составляющие: набор доступных инструментов, память о ходе работы, критерий завершения и ограничения — что делать нельзя.

Где это уже работает

Практика показывает, что агенты приносят пользу там, где задача повторяемая, а результат проверяем: разбор входящих обращений и маршрутизация, сбор данных из разных систем в один отчёт, рутинные операции в коде, первичная обработка документов.

Зачем фаундеру

Агент — не продукт, а способ реализации. Пользователю безразлично, сколько шагов сделала система; ему важно, что задача решена и результат можно проверить.

Отсюда практический подход: начинать с одного жёстко заданного сценария и добавлять свободу только там, где она даёт результат. Полностью автономный агент на старте — самый дорогой способ получить непредсказуемое поведение.

Где ошибаются

Дают слишком много прав. Агент с доступом на запись в боевые системы должен иметь подтверждение человека на необратимые действия.

Не ограничивают цикл. Без лимита шагов и бюджета агент способен крутиться долго и дорого.

Не логируют шаги. Без записи каждого действия разобраться, что пошло не так, невозможно.

Разобрать это на своём проекте

Мы доводим идеи фаундеров до работающего MVP за долю в компании. Расскажите про свою — посмотрим на цифры вместе.

Оставить заявку

Рядом в словаре

Tool calling

Механизм, при котором модель возвращает не текст, а запрос на вызов вашей функции с аргументами. Мост между языковой моделью и реальными системами.

MCP

Открытый протокол, по которому AI-приложения подключают внешние источники данных и инструменты. Единый разъём вместо интеграции под каждую систему.

Guardrails

Правила и проверки вокруг модели, не дающие ей выйти за допустимые рамки: что можно отвечать, какие данные раскрывать и какие действия совершать.

Evals

Набор примеров с ожидаемым результатом, на котором проверяют модель после каждого изменения. Замена «на глаз вроде стало лучше» на измерение.

Векторная база

База данных, которая хранит векторы и быстро находит ближайшие к запросу. Инфраструктурный слой поиска по смыслу и RAG-систем.

Галлюцинация

Правдоподобный, но неверный ответ модели: несуществующие факты, ссылки и цитаты. Свойство технологии, а не поломка, — с ним работают, а не чинят.