РУКОВОДСТВО · ОБНОВЛЕНО 2026-09-15
Что такое AI-агенты и чем они отличаются от чат-ботов
AI-агент использует модель внутри управляемого цикла: выбирает следующий шаг, вызывает разрешённый инструмент, читает результат и продолжает до условия остановки.
AI-агент — программная система, в которой модель не только формирует ответ, но и выбирает действия из ограниченного набора инструментов. Приложение хранит состояние, проверяет права, выполняет tool calls и останавливает цикл. Поэтому агентность создаёт вся система, а не одно название модели.
1. Чем агент отличается от обычного чата
Чат обычно получает сообщение и возвращает одну реплику. Агент может составить план, запросить файл, выполнить поиск, проверить результат и сделать следующий шаг. При этом модель не получает магической способности действовать: разработчик заранее описывает tools и их схемы, а контроллер решает, какой вызов действительно разрешён.
2. Из каких компонентов состоит агент
Минимальная система включает модель, системную инструкцию, список инструментов, рабочее состояние, лимит шагов и наблюдаемость. Для длинных задач добавляют план, краткую память и контрольные точки. Источники данных и права передаются по принципу минимальной необходимости. Полная переписка не должна быть единственным хранилищем подтверждённых сумм, статусов или согласий.
3. Как безопасно подключать инструменты
Разделите чтение и изменение. Поиск, просмотр файла и получение статуса можно разрешать шире; отправка сообщения, списание, удаление или публикация требуют проверки аргументов и подтверждения по правилам продукта. Tool output считается недоверенным вводом: веб-страница или документ могут содержать инструкции, которые не должны менять цель агента.
4. Как ограничить агентный цикл
Задайте максимальное число шагов, токенов, времени и стоимости. Повтор одного вызова распознавайте по аргументам, а операции изменения делайте идемпотентными. Если данные противоречат друг другу, инструмент недоступен или критерий успеха не выполнен, агент завершает работу с понятным статусом вместо бесконечного планирования.
5. Как выбрать и проверить модель для агента
Проверьте поддержку tools, schema adherence, длинного контекста и устойчивого многоходового поведения у конкретного route. Тест должен содержать успешную задачу, ошибку инструмента, пустой ответ, вредоносную инструкцию во входе и действие за пределами прав. Считайте task success, ошибочные вызовы, среднее число шагов, p95 времени и стоимость завершённой задачи.
Частые вопросы
Любая нейросеть может быть агентом?
Модель может участвовать в агентной системе, но надёжность tools и многоходового цикла различается.
Агент сам открывает сайты и файлы?
Только если приложение предоставило соответствующие инструменты и права.
Нужна ли агенту память?
Для длинных процессов нужна внешняя память или состояние; её содержимое следует валидировать.
Можно ли дать агенту полный доступ?
Широкие права увеличивают ущерб от ошибки. Безопаснее узкие tools и отдельное подтверждение важных действий.
Как считать стоимость агента?
Суммируйте токены всех шагов, tool costs, retries и проверку на одну завершённую задачу.