| |

Что такое ИИ-агенты и зачем они бизнесу

ChatGPT отвечает на вопросы. ИИ-агент выполняет задачи. Это принципиальная разница. Агент может искать информацию, писать и редактировать файлы, запускать код, взаимодействовать с внешними сервисами — и всё это автономно.

2026 год — год ИИ-агентов. Разбираемся, что это такое и как бизнес может их использовать.

Чем агент отличается от чат-бота

Обычный LLM (ChatGPT)

  • Получает вопрос → даёт ответ
  • Не имеет доступа к внешним системам
  • Не может выполнять действия
  • Работает в рамках одного сообщения

ИИ-агент

  • Получает задачу → планирует → выполняет → проверяет
  • Использует инструменты: поиск, API, файловые операции
  • Принимает решения автономно
  • Может работать часами над сложной задачей

Пример задачи

Запрос пользователя: «Найди 10 потенциальных клиентов в сфере логистики в Москве и подготовь для каждого персонализированное письмо»

ChatGPT: Даст общие рекомендации, как искать клиентов и писать письма.

ИИ-агент:

  1. Ищет компании в Google/LinkedIn/2GIS
  2. Собирает информацию о каждой (размер, специализация, контакты)
  3. Анализирует сайты компаний
  4. Генерирует персонализированные письма
  5. Сохраняет результат в CRM или таблицу

Как устроены ИИ-агенты

Ключевые компоненты

  1. LLM (мозг): Понимает задачу, планирует, принимает решения
  2. Инструменты (tools): Веб-поиск, работа с файлами, API, код
  3. Память: Контекст разговора, история действий
  4. Петля обратной связи: Агент проверяет результат и корректирует действия

Архитектура ReAct

Большинство агентов работают по паттерну ReAct (Reasoning + Acting):

  1. Thought: Агент рассуждает, что нужно сделать
  2. Action: Выполняет действие (вызывает инструмент)
  3. Observation: Получает результат
  4. Repeat: Повторяет, пока задача не выполнена

Примеры ИИ-агентов

Coding Agents

  • Claude Code: Пишет, редактирует, отлаживает код в терминале
  • Cursor Composer: Изменяет несколько файлов по описанию задачи
  • Devin: «ИИ-разработчик» — решает задачи от А до Я

Research Agents

  • Perplexity: Поиск и синтез информации с источниками
  • GPT-4 + Browsing: Поиск в интернете для ответа

Business Agents

  • Автономные SDR: Поиск лидов, первичный контакт, квалификация
  • Support Agents: Обработка обращений с доступом к базе знаний
  • Data Agents: Сбор и анализ данных из разных источников

Применение в бизнесе

Продажи

  • Исследование компаний-лидов
  • Персонализация outreach-сообщений
  • Подготовка к встречам (research клиента)
  • Анализ конкурентов

Маркетинг

  • Создание контента на основе research
  • Анализ конкурентов и рынка
  • Мониторинг упоминаний
  • SEO-анализ

Разработка

  • Code review и рефакторинг
  • Написание тестов
  • Документирование
  • Отладка и исправление багов

Операции

  • Обработка документов
  • Генерация отчётов
  • Мониторинг систем
  • Автоматизация workflow

Риски и ограничения

Галлюцинации

Агент может уверенно выполнять неправильные действия. Нужны проверки и ограничения.

Безопасность

Агент с доступом к системам — это риск. Принцип минимальных привилегий обязателен.

Стоимость

Сложные задачи требуют много токенов. Один запуск агента может стоить $1-10.

Непредсказуемость

Агент может пойти «не тем путём». Нужен мониторинг и возможность остановки.

Обучение работе с ИИ-агентами

Курс «ИИ-агенты для бизнеса»:

  • Понимание архитектуры агентов
  • Практика с Claude Code, Cursor
  • Создание кастомных агентов
  • Интеграция агентов в бизнес-процессы

Записаться на курс →

Похожие записи