Словарь ИИ
Что такое агентный ИИ
Коротко
Агентный ИИ это подход, при котором нейросеть получает цель и сама ведет работу к результату: планирует шаги, вызывает программы и проверяет, что получилось.
ИИ-агенты · agentic AI
Михаил МозгПроверено: 1 минута чтения
Ребенку
Представь два набора конструктора. В первом лежит картинка, и каждую деталь ставишь строго по ней. Во втором картинки нет, есть только задание: построй мост через ручей. Ты сам решаешь, с чего начать, пробуешь, смотришь, держится ли, и переделываешь. Агентный ИИ похож на того, кто собирает второй набор: ему дают цель, а дорогу к ней он ищет сам.
Простыми словами
Обычно нейросеть работает как собеседник: вы спросили, она ответила, дальше думаете вы. В агентном подходе модели поручают задачу целиком и открывают доступ к нужным программам. Она сама разбивает работу на шаги, выполняет первый, смотрит на результат и выбирает следующий. Так продолжается, пока цель не достигнута. Например, вы просите сравнить трех поставщиков: система находит их прайсы, сводит цены в таблицу, замечает пробел в данных и дозапрашивает недостающее, а не останавливается после первого ответа.
Для бизнеса
Компании важен не сам термин, а то, какую часть процесса можно отдать системе без постоянного надзора. Агентные решения берут задачи с ветвлениями: разбор входящих писем, сверку документов, подготовку коммерческих предложений. Цена складывается из числа шагов и обращений к модели на одну задачу, стоимости интеграций и времени на проверку качества. Главный риск в том, что ошибка на раннем шаге тянется дальше по цепочке. Поэтому до запуска решают три вопроса: какие действия система совершает сама, где нужен человек и как вы узнаете о сбое. Где такой подход окупится, а где хватит простой автоматизации, видно в карте ИИ-решений.
Для специалиста
Агентный ИИ (agentic AI) обозначает класс систем, где большая языковая модель с инструментами ведет многошаговую задачу, а не только генерирует текст. В статье Anthropic «Building effective agents» от 19 декабря 2024 года такие системы делятся на два типа. Рабочие процессы (workflows) связывают модель и инструменты заранее заданными путями в коде. Агенты (agents) сами выбирают следующие шаги и инструменты по обратной связи от среды. Среди типовых схем там описаны цепочка промптов (prompt chaining), маршрутизация (routing), параллельные вызовы (parallelization), оркестратор с исполнителями (orchestrator-workers) и цикл генератора с оценщиком (evaluator-optimizer). На практике обе формы сочетают: жесткий каркас там, где важна предсказуемость, и свободный выбор шагов там, где путь заранее неизвестен. Инженерные вопросы: описание инструментов, бюджет шагов, журналирование и оценка на наборе сценариев.
Пример
Отдел закупок поручает системе подготовить заявку на материалы. Она сверяет остатки в учетной программе, находит трех поставщиков, сравнивает сроки и цены и отдает менеджеру готовый черновик с пометками, где данных не хватило.
Связанные термины
Вопросы и ответы
Чем агентный ИИ отличается от ИИ-агента?
Всегда ли бизнесу нужен агентный подход?
Источники
Где это применяют в компании
Не уверены, нужно ли это вашей компании?
Карта ИИ-решений