Понимание ИИ-агентов: цели, инструменты, память и цикл действий агента.
Простое объяснение для начинающих того, в чем разница между ИИ-агентами и чат-ботами, включающее основные компоненты, цикл принятия решений, уровни автономии и примеры практического использования.
Представьте, что у вас есть ИИ-ассистент под рукой.
Вы даёте ему следующую инструкцию:
«Найдите пять недавних статей по агентному ИИ и подготовьте краткое сравнение».
Типичный чат-бот, скорее всего, объяснил бы, как искать такие статьи, или перечислил бы несколько названий, о которых он уже знает.
А теперь представьте что-то другое: систему, способную действительно выполнить эту задачу с начала до конца.
Такая система могла бы:
Определить цель → Найти статьи → Проанализировать результаты → Выбрать релевантные → Извлечь ключевые детали → Сравнить их → Составить отчёт
Именно такую систему люди обычно называют ИИ-агентом.
Агенты ИИ находятся в центре так называемого агентного ИИ. Прежде чем перейти к таким фреймворкам, как LangGraph, CrewAI или AutoGen, полезно сначала понять, что такое агент на самом деле.
Давайте построим это с нуля.
Что такое агент ИИ?
Проще говоря, агент ИИ — это система, способная получать информацию, принимать решения, использовать инструменты для действий на основе этих решений и достигать определенной цели.
Другими словами:
Агент ИИ выходит за рамки простого ответа на вопросы. Он определяет, что следует сделать дальше, и затем действует для выполнения задачи.
Основной процесс работы агента можно представить следующим образом:
Цель → Понимание → Выбор → Действие → Проверка результатов → Продолжение → Результат
В качестве примера представьте такую задачу:
«Найдите курс по Python, подходящий для начинающих».
При наличии подходящих инструментов агент может:
- Определить, что цель — изучение Python.
- Задать дополнительные вопросы, если отсутствуют ключевые детали.
- Просмотреть доступные курсы.
- Собрать информацию о каждом из них.
- Оценить их уровень сложности, продолжительность, стоимость и содержание.
- Ограничить выбор на наиболее подходящие варианты.
- Предоставить окончательную рекомендацию.
Вместо того чтобы давать один ответ на один запрос, агент выполняет цепочку действий.
Простой способ понимания ИИ-агентов
Подумайте о том, как бы человеческий ассистент решил задачу.
Предположим, ассистент получил следующее указание:
«Пожалуйста, организуйте встречу с командой проекта на следующей неделе».
Ассистент не будет просто отвечать:
"Конечно."
Вместо этого ему потребуется пройти несколько шагов.
Это может выглядеть так:
Посмотрите календарь
↓
Определите свободные временные слоты
↓
Подтвердите, когда у участников будет свободное время
↓
Выберите подходящий слот
↓
Настройте встречу
↓
Отправьте приглашения
Искусственный интеллект-агент работает по аналогичному принципу. Разница заключается в том, что его действия выполняются с помощью программных инструментов, API, баз данных, приложений и других цифровых систем, а не вручную.
Искусственный интеллект-агент против обычного чат-бота
Это различие имеет большое значение, если вы только начинаете изучать эту тему.
Чат-бот существует в основном для ведения разговора.
Искусственный интеллект-агент существует для выполнения задач ради достижения цели.
Вот сравнение, которое поможет проиллюстрировать это конкретно.
Обычный чат-бот
Предположим, вопрос звучит так:
"Какой лучший способ проанализировать этот файл CSV?"
Чат-бот может предложить следующие шаги:
- Загрузка набора данных
- Очистка данных
- Выбор подходящих библиотек Python
- Создание необходимых визуализаций
После этого человек, задавший вопрос, будет выполнять каждый шаг самостоятельно.
Агент ИИ
Если у агента есть доступ как к Python, так и к самому файлу, инструкция может звучать иначе:
"Проанализируйте этот набор данных и выявите наиболее важные закономерности."
Тогда агент может выполнить следующее:
Загрузка CSV
→ Ознакомление с столбцами
→ Выявление пропущенных значений
→ Очистка данных
→ Провести анализ
→ Создать визуализации
→ Интерпретировать результаты
→ Составить отчет
Здесь агент играет активную роль в выполнении работы, а не просто объясняет, как это делается.
Основные компоненты ИИ-агента
Хотя ИИ-агенты могут становиться довольно сложными, большинство из них можно разложить на несколько основных составляющих.
1. Цель
Каждый агент начинает с цели.
Цель определяет, что должен выполнить агент.
Например:
«Найти пять самых свежих статей по технологии Retrieval-Augmented Generation и кратко описать, как каждая из них решает поставленную задачу».
Четкая цель дает агенту направление для действий.
Оттуда он может определить, какие действия помогут ему приблизиться к этому результату.
2. Модель ИИ
Большинство современных агентов опираются на большую языковую модель (LLM) в качестве ключевого элемента для рассуждений и понимания языка.
Эта модель помогает агенту выяснить:
- Чего просит пользователь
- Какую информацию у него уже есть
- Какая информация ещё отсутствует
- Какое действие может помочь
- Какой инструмент следует использовать
- Как интерпретировать промежуточные результаты
- Требуется ли дополнительный шаг
Можно рассматривать эту модель как ядро механизма принятия решений агента.
Тем не менее одна лишь большая языковая модель не составляет полноценного агента.
Обычно модель сочетается с несколькими другими компонентами для формирования полной системы.
3. Инструменты
Инструменты позволяют агенту выходить за рамки языковой модели и взаимодействовать с внешним миром.
Агент может быть оснащен инструментами для выполнения таких задач, как:
- Поиск в Интернете
- Чтение файлов
- Запрос к базам данных
- Выполнение кода на Python
- Запрос к внешним API
- Поиск в векторной базе данных
- Проверка календаря
- Обработка электронных писем
- Загрузка документов
Представьте, что агента спрашивают:
«Какая погода сегодня?»
Вместо того чтобы полагаться на устаревшие данные обучения, агент, подключенный к API погоды, может получать актуальную информацию в реальном времени.
Поток действий будет выглядеть примерно так:
Вопрос
↓
Агент понимает, что ему нужны актуальные данные
↓
Выбирается инструмент для получения информации о погоде
↓
Инструмент возвращает результат
↓
Обработка результата агентом
↓
Итоговый ответ
Возможность использования инструментов — одна из основных причин такой высокой эффективности ИИ-агентов.
4. Память
Память позволяет агенту сохранять полезные детали в течение времени.
Представьте себе ИИ-репетитора, который помогает вам изучать программирование.
Вы говорите:
«Я изучаю Python, и я уже разобрался с переменными, циклами и функциями».
Затем, позже, вы спрашиваете:
«Чем мне заняться дальше?»
Если система может хранить и воспроизводить этот ранее данный контекст, ей не придется начинать разговор с нуля.
Разные агенты используют память по-разному.
В общих чертах ее можно разделить на:
Краткосрочную память — детали, связанные с текущей задачей или разговором.
Долгосрочная память — информация, сохраняемая для использования в будущих сессиях.
Её можно создавать с помощью баз данных, состояния сессии, хранилищ векторов или различных других методов хранения.
5. Планирование
Не каждую задачу можно выполнить за один шаг.
Предположим, вы задаёте агенту:
"Изучите лучшие библиотеки машинного обучения для начинающих и составьте сравнение."
Агент может разделить эту задачу на ряд более мелких подзадач.
Возможный план
Шаг 1: Определить набор популярных библиотек машинного обучения.
Шаг 2: Собрать надёжную информацию о каждой из них.
Шаг 3: Сравнить степень сложности использования каждой библиотеки и сферы её наилучшего применения.
Шаг 4: Сравнить качество документации и сопутствующую экосистему.
Шаг 5: Определите, какие варианты наилучше подходят для новичков.
Шаг 6: Составьте окончательное сравнение.
Этот процесс разбивки на этапы называется планированием.
Не каждому агенту требуется сложный план, но чем более сложной становится задача, тем ценнее оказывается планирование.
6. Действия
Действие — это конкретный шаг, который выполняет агент.
Например:
Поиск в Интернете
считается действием.
Выполнение фрагмента кода на Python
считается действием.
Загрузка документа
считается действием.
Выполнение запроса к базе данных
считается действием.
Запрос к API
считается действием.
Модель обычно определяет, какое действие целесообразно, в то время как соответствующий инструмент фактически его выполняет.
7. Наблюдение
Как только действие выполнено, агент получает какой-то результат в ответ.
Этот результат и называется наблюдением.
Вот пример:
Решение агента: Найти недавние статьи по искусственному интеллекту с агентными механизмами.
↓
Действие: Призывается инструмент поиска.
↓
Наблюдение: Возвращается десять результатов.
Затем агент должен проанализировать полученные результаты.
Он может сделать вывод:
"Три из этих результатов неактуальны, два устарели, а пять выглядят многообещающе."
Этот вывод определяет дальнейшие действия агента.
Цикл агента ИИ
Когда все элементы на месте, мы можем составить полную картину.
Упрощённая версия цикла агента выглядит так:
Цель
↓
Понимание
↓
Планирование / Принятие решения
↓
Выбор инструмента
↓
Принятие действий
↓
Наблюдение за результатом
↓
Оценка
↓
Продолжение или завершение
Этот цикл может пройти всего один раз или повторяться многократно.
В качестве примера:
Поиск
↓
Результаты недостаточно хорошие.
↓
Поиск снова
↓
Получены улучшенные результаты.
↓
Чтение документов
↓
Выделяются ключевые детали.
↓
Сравнение результатов
↓
Формирование окончательного ответа
Такая последовательность принятия решений, действий и наблюдения является характерной чертой многих систем на основе агентов.
Практический пример: исследовательский агент
Представьте, что вы создаете ИИ-агента, задачей которого является исследование.
Задача, поставленная перед ним, заключается в следующем:
«Найдите недавние научные статьи по ответам на вопросы для языков с ограниченными ресурсами».
Первым шагом агента может стать выбор соответствующих ключевых слов для поиска.
Далее:
Шаг 1 — Поиск
Агент запрашивает информацию в академическом поисковом инструменте.
Шаг 2 — Анализ результатов
В качестве результатов возвращается двадцать статей.
Агент замечает, что не все из них полезны.
Шаг 3 — Фильтрация
Он сужает список до статей, которые непосредственно посвящены языкам с ограниченными ресурсами и ответам на вопросы.
Шаг 4 — Чтение
Агент извлекает детали из отобранных статей.
Шаг 5 — Анализ
Он выявляет такие элементы, как:
- Набор данных
- Язык
- Модель
- Методология
- Показатели оценки
- Результаты
- Ограничения
Шаг 6 — Сравнение
Агент выстраивает выбранные научные статьи друг рядом с другом.
Шаг 7 — Получение результата
В итоге он формирует структурированный обзор литературы.
Обратите внимание: это значительно выходит за рамки простой структуры:
Вопрос → Ответ
Вместо этого это выглядит так:
Цель → Несколько решений → Несколько действий → Итоговый результат
Искусственные интеллектуальные агенты могут использовать несколько инструментов
Способный агент часто имеет в своем распоряжении более одного инструмента.
Возьмем, к примеру, исследовательского агента, у которого может быть доступ к:
Инструмент поиска
Помогает находить научные статьи.
Читалка PDF
Позволяет читать статьи.
База данных
Хранит извлеченную информацию.
Python
Анализирует полученные результаты.
LLM
Интерпретирует и подводит итоги найденной информации.
Важно понимать, что агент не обязательно будет использовать все имеющиеся у него инструменты.
Вместо этого ему необходимо определить, какой инструмент подходит для текущей ситуации.
Это приводит к другому способу определения того, что такое агент:
Искусственный интеллект-агент сочетает в себе интеллект и способность действовать в определённой среде.
Что такое среда?
Термин среда охватывает всё, с чем может взаимодействовать агент.
Например, агент, основанный на программном обеспечении, может работать с поисковыми системами, файлами, приложениями, базами данных, другими агентами, API, пользователями и веб-сайтами.
Агент собирает информацию из этой среды и действует в рамках установленных для него ограничений.
Простая схема этого процесса выглядит так:
Среда
↓
Наблюдение
↓
Агент
↓
Решение
↓
Действие
↓
Окружение
И цикл продолжает повторяться с этого момента.
Являются ли ИИ-агенты автономными?
Автономия — это не единый фиксированный признак; у агентов она может быть большей или меньшей.
Некоторые агенты будут действовать только после того, как пользователь на это согласится.
Другие способны самостоятельно выполнять несколько шагов подряд.
Например:
Низкая автономия
Прежде чем что-либо сделать, ИИ сначала запрашивает разрешение:
"Я нашел эти три файла. Стоит ли их проанализировать?"
Ничего не происходит, пока пользователь не даст явного разрешения.
Высокая автономия
В этом режиме агент самостоятельно выполняет всю последовательность действий:
Находит файлы → Читает их → Анализирует → Генерирует отчет
По пути не предусмотрено времени на подтверждение.
Ни один из подходов не является абсолютно лучшим во всех ситуациях.
Выбор оптимального уровня независимости зависит от таких факторов, как характер задачи, возможные недостатки, наличие разрешений и степень серьезности ошибки в случае её возникновения.
Когда ставки высоки, обычно целесообразно вовлекать человека в процесс до выполнения каких-либо критических действий.
AI Agent против Agentic AI
Люди часто используют эти два термина, как будто они идентичны, но между ними существует значимое различие.
AI Agent
AI agent — это отдельная самодостаточная система, созданная для восприятия своей ситуации, принятия решения и действий в стремлении достичь определенной цели.
Agentic AI
Агентные ИИ — это общая концепция, охватывающая проектирование систем на основе целей, стратегического планирования, использования внешних инструментов, принятия действий, обучения на основе обратной связи и иногда одновременной координации нескольких агентов.
Вот краткое объяснение:
Рассматривайте агентов ИИ как отдельные элементы, в то время как агентные ИИ — это общая философия, объединяющая их воедино.
Системы с одним агентом
Архитектура с одним агентом предусматривает наличие одного центрального агента, который самостоятельно управляет выполнением всей задачи.
Вот пример:
Агент анализа данных
Получение набора данных
↓
Проверка данных
↓
Очистка данных
↓
Анализ данных
↓
Создание диаграмм
↓
Создание отчета
Один агент контролирует весь процесс от начала до конца.
Новичкам часто выгодно начинать именно с этого, поскольку один агент гораздо проще отслеживать, проверять и исправлять при возникновении проблем.
Системы с несколькими агентами
Бывают случаи, когда разделение большой задачи на меньшие части, каждая из которых обрабатывается отдельным специализированным агентом, имеет больше смысла.
Представьте процесс найма, структурированный следующим образом:
Агент резюме
Извлекает ключевые данные из поданных резюме.
↓
Агент отбора
Проверяет, соответствуют ли кандидаты базовым требованиям.
↓
Агент сопоставления навыков
Сопоставляет способности кандидата с требованиями вакансии.
↓
Агент собеседования
Составляет вопросы для собеседования.
↓
Агент подведения итогов
Составляет окончательный отчет о каждом кандидате.
Вместо использования одного универсального агента несколько специализированных агентов вносят свой вклад и совместно работают над конечным результатом.
Этот шаблон проектирования называется многопроцессорной системой.
Такие системы могут быть действительно полезными, однако они также добавляют уровень сложности, который нельзя недооценивать.
Для тех, кто только начинает знакомство с этой областью, более простым отправной точкой будет освоение работы одного агента в отдельности.
Требуются ли ИИ-агентам всегда RAG?
Совсем нет — это заблуждение, которое стоит прояснить.
ИИ-агент и RAG — это две разные концепции.
Технология Retrieval-Augmented Generation позволяет языковой модели получать внешнюю информацию перед тем, как составлять ответ.
Агент может рассматривать RAG просто как один из инструментов, к которым у него есть доступ.
В качестве примера:
Вопрос пользователя
↓
Агент
↓
Агент понимает, что ему необходимо найти нужную информацию снаружи.
↓
Инструмент RAG
↓
Подходящие документы загружаются.
↓
Агент оценивает полученный материал
↓
Генерация ответа
В этом контексте RAG выступает только одним модулем в более широком процессе, управляемом агентом, а не обязательным элементом для каждого агента.
Где полезны ИИ-агенты?
Множество повседневных рабочих процессов могут получить пользу от структуры, основанной на агентах.
Исследования
Поиск → Чтение → Фильтрация → Анализ → Краткое изложение
Наука о данных
Загрузка → Очистка → Исследование → Создание модели → Оценка → Составление отчета
Разработка программного обеспечения
Проверка → Изменение → Тестирование → Устранение ошибок → Пересмотр
Поддержка клиентов
Понимание запроса → Получение информации о счете → Поиск в документации → Решение проблемы или её передача на более высокий уровень
Образование
Понимание вопроса студента → Поиск материалов → Объяснение → Создание упражнения → Оценка ответа
Найм
Чтение резюме → Сопоставление навыков → Ранжирование кандидатов → Создание вопросов для собеседования → Подготовка кратких отчетов
Всё это связано одной идеей:
Для выполнения задачи необходима цепочка действий, а не один ответ.
Что отличает хорошего агента от посредственного?
Хорошо спроектированный ИИ-агент — это не просто языковая модель, подключенная к длинному списку инструментов.
Надежная система требует четкости в следующем:
- Какому результату она должна прийти
- Какие инструменты у нее имеются
- Когда целесообразно использовать тот или иной инструмент
- Как интерпретировать результаты работы инструмента
- Когда необходимо сделать следующий шаг
- Когда стоит сделать паузу и задать вопрос пользователю
Также требуется стратегия для решения проблем, возникающих при сбоях.
Рассмотрим следующую структуру:
Ошибка API
↓
Обнаружение сбоя
↓
Повторная попытка или выбор альтернативы
↓
Продолжение
Надежность так же важна, как и умение принимать решения.
Минимальная схема для ИИ-агента
Как начинающему, вы можете свести ИИ-агента к шести основным компонентам:
1. Цель
Результат, к которому должен прийти агент.
2. Модель
Механизм рассуждений, обеспечивающий понимание и принятие решений.
3. Планирование
Последовательность шагов, необходимых для достижения цели.
4. Инструменты
Внешние ресурсы, которые может использовать агент.
5. Память/состояние
Информация, которая должна сохраняться на протяжении всех шагов.
6. Действия и наблюдения
Что только что произошло и что будет дальше.
В совокупности поток выглядит следующим образом:
Цель пользователя
↓
Модель ИИ
↓
План / решение
↓
Инструмент
↓
Действие
↓
Наблюдение
↓
Обновление памяти / состояния
↓
Следующее решение
↓
Конечный результат
Понимание этого цикла означает понимание сути того, что такое агент ИИ.
Не теряйтесь среди инструментов
При изучении агентных систем ИИ возникает соблазн углубляться в сравнение различных фреймворков.
Постоянно встречаются такие названия, как LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen и различные SDK для агентов.
У этих инструментов действительно есть ценность.
Однако фреймворки появляются и исчезают.
Неизменными остаются основные идеи.
Прежде чем выбрать какой-либо фреймворк, убедитесь, что вы понимаете:
Цель → Планирование → Инструменты → Действия → Наблюдения → Память → Оценка
Как только все эти элементы соединяются между собой, их применение в любой конкретной структуре становится гораздо проще.
Заключение
Искусственный интеллект-агент — это не просто чат-бот, выдающий текст.
Это система, созданная для достижения цели путем принятия решений и взаимодействия с окружающей средой, используя любые доступные действия и инструменты.
Простой способ запомнить эту схему:
Наблюдать → Думать → Действовать → Снова наблюдать
Или, в контексте полного задания:
Цель → План → Действие → Наблюдение → Корректировка → Завершение
Нет необходимости сразу переходить к сложным многоагентным конфигурациям.
Начните с одного агента.
Укажите ему одну четко определенную цель.
Обеспечьте его одним или двумя инструментами.
Пусть оно выполнит действие.
Посмотрите, что произойдет.
Затем определите следующий шаг.
Этот базовый цикл является строительным блоком, из которого в конечном итоге формируются более крупные системы агентного ИИ.
Что будет дальше в этой серии
Блог №3: Традиционный ИИ против генеративного ИИ против агентного ИИ
В следующей статье рассматриваются эти три подхода параллельно с использованием повседневных примеров, показывая, как ИИ эволюционировал от прогнозирования → генерации → действий, ориентированных на достижение цели.