Как ИИ-агенты работают внутри
Снаружи ИИ-агент выглядит просто: ты даешь ему задание, а он что-то делает — ищет информацию, пишет отчёт, создает презентацию. Но под капотом работает сложный механизм, и понимание его принципов даёт суперсилу: лучше формулировать задачи, предсказывать поведение агента и избегать ошибок на старте.
В этой статье — без кода, но с пониманием: как устроены ИИ-агенты, из чего они состоят и какие элементы можно (и нужно) продумывать, если вы хотите, чтобы они действительно помогали бизнесу.
Что делает агента "агентом", а не просто моделью
ИИ-агент = языковая модель (LLM) + логика + инструменты.
В отличие от обычного запроса к ChatGPT, агент:
- имеет цель, а не просто вопрос
- умеет разбивать задачу на шаги
- имеет доступ к действиям (например, “поищи в Google”, “создай документ”, “отправь письмо”)
- оценивает результат каждого шага и решает, что делать дальше.
Из чего состоит ИИ-агент под капотом
LLM (Large Language Model) Основной “мозг” агента. Он интерпретирует запрос, генерирует гипотезы и действия, понимает контекст. Пример: GPT-4, Claude, Mistral и т.п.
Память (Memory). Позволяет агенту помнить, что он уже делал. Без памяти агент каждый раз "начинает с чистого листа". Пример: лог действий, промежуточные выводы, диалог с пользователем.
Планировщик (Planner). Решает: “что делать дальше, чтобы достичь цели?” Может быть простым (один шаг за раз) или сложным (составляет целую стратегию).
Инструменты (Tools / Actions). Внешние действия, которые агент умеет выполнять: делать HTTP-запросы, обращаться к API, читать/писать файлы, запускать скрипты, искать в интернете. Важно: без инструментов агент ограничен тем, что “умеет” модель — а это только текст.
Окружение (Environment). Контекст, в котором агент работает:
- Доступные данные (например, база клиентов)
- Ограничения (например, “не тратить больше X запросов”)
- Правила (например, “не отправлять письма напрямую”)
Как агент принимает решения
Всё начинается с постановки цели. Например:
"Собери информацию о 5 конкурентах и оформи в виде таблицы."
Дальше агент:
- Понимает суть задачи (LLM)
- Строит план действий (planner)
- Выполняет шаги через доступные инструменты
- Оценивает прогресс — и корректирует путь при необходимости
- Формирует результат и сообщает пользователю.
Это может быть линейный процесс (один шаг → следующий), а может быть итеративный: с циклами, проверками, переосмыслением.
Почему продактам важно это понимать
Чтобы ставить правильные задачи. Если агент работает "по плану", то от того, как вы задаёте цель, зависит результат. Сформулируйте её абстрактно — получите странный ответ. Дайте понятные рамки — получите пользу.
Чтобы выбрать нужный уровень сложности. Иногда достаточно простого скрипта. Иногда нужен полноценный агент с памятью и доступом к данным. Понимание архитектуры позволяет не переусложнять MVP.
Чтобы проектировать UX вокруг агента. Агент — это не просто “новая кнопка”. Это часть взаимодействия. Важно продумать:
- как он будет объяснять свои шаги
- как пользователь сможет влиять на процесс
- как обрабатывать ошибки или неоднозначные результаты.
Чтобы видеть ограничения и возможности. Когда вы понимаете, как агент принимает решения, вам легче:
- дебажить поведение ("почему он сделал именно так?")
- предугадывать сбои (например, если API недоступен — что тогда?),
- находить точки для улучшения (можно ли добавить память? стоит ли ограничить инструменты?).
Это особенно важно в продактовой работе — ведь вам не просто "запустить ИИ", а встроить его в полезный, понятный, управляемый пользовательский опыт.