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:

1. Понимает суть задачи (LLM)
2. Строит план действий (planner)
3. Выполняет шаги через доступные инструменты
4. Оценивает прогресс — и корректирует путь при необходимости
5. 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.