TL; DR: Агентный ИИ — это искусственный интеллект, который автономно преследует цель, разбивая её на этапы, планируя действия, используя внешние инструменты и адаптируясь по ходу работы — с минимальным участием человека. Ключевое различие: генеративный ИИ является реактивным (он отвечает на запрос, а затем останавливается), в то время как агентный ИИ автономен в рамках конкретного процесса (он планирует и действует). Это достигается с помощью агентов ИИ — отдельных программных блоков, выполняющих каждую задачу. Технология развивается быстро: Gartner прогнозирует, что к 2028 году 33% корпоративных программных приложений будут включать агентный ИИ, по сравнению с менее чем 1% в 2024 году, при этом не менее 15% ежедневных рабочих решений будут приниматься автономно. Но те же данные призывают к осторожности — Gartner ожидает, что будет больше, чем 40% Проекты по созданию агентного ИИ будут отменены к концу 2027 года из-за высокой стоимости, неясной ценности и проблем с контролем рисков. В этом руководстве объясняется, что такое агентный ИИ, чем он отличается от генеративного ИИ и от агентов ИИ, а также где предприятия фактически его используют.
Как раз когда мы привыкали к генеративному ИИ (который пишет и редактирует текст, создает изображения и видео, помогает анализировать данные и выполняет интеллектуальный поиск), появилась новая форма искусственного интеллекта: агентный ИИ. И он развивается очень быстро. Гартнер прогнозирует, что к 2028 году 33% корпоративных программных приложений будет включать в себя агентный ИИПо сравнению с менее чем 1% в 2024 году, по меньшей мере 15% повседневных рабочих решений принимаются автономно. Pitch Avatar Наша команда подготовила это руководство, чтобы объяснить, что такое агентный ИИ, чем он отличается от других моделей ИИ и как компании на самом деле его используют, ответив на самые распространенные вопросы по этой теме.
Генеративный ИИ против агентного ИИ: в чем разница?
Генеративный ИИ, построенный на большие языковые модели Генеративный ИИ (LLMs) работает по простому принципу: запрос → ответ. Он реагирует на запрос пользователя, затем ищет информацию и генерирует контент. Он не предпринимает самостоятельных действий вне диалога (подробнее об этом см. в нашем руководстве по использованию генеративного ИИ).
Агентный ИИ отличается от других систем. Это система, способная действовать автономно, выполняя последовательности действий и рассуждая подобно человеку. Обычно для этого используются специализированные инструменты.
В рамках поставленных задач они могут:
- Определите конкретную цель.
- Разбейте это на этапы.
- План действий.
- Используйте внешние инструменты.
- Взаимодействовать с людьми, другими системами и другими агентами.
- Они корректируют свои действия по мере выполнения задачи.
Проще говоря:
- Генеративный ИИ — это «пассивный цифровой консультант» или «помощник по генерации идей», ожидающий своего часа.
- Агентный ИИ — это «активный цифровой исполнитель», который действует независимо в рамках заданного процесса или задачи.
| Генеративный ИИ | Агентический ИИ | |
|---|---|---|
| режим | Реагирует на подсказки | Действия, направленные на достижение цели. |
| Результат | Содержание (текст, изображения, код) | Действия (выполненные шаги) |
| Автономия | Никаких исключений из диалога. | Многоступенчатый, независимый |
| аналогия | Пассивный цифровой консультант | Активный цифровой исполнитель |
Терминология и определения все еще находятся в стадии развития, но почти все эксперты сходятся в одном: определяющей чертой агентного ИИ является высокий уровень автономности и способность выполнять многоэтапные процессы шаг за шагом.
Как работает агентный ИИ?
Большинство систем искусственного интеллекта работают в непрерывном цикле, состоящем из четырех этапов:
- Восприятие. Система получает информацию из документов, приложений, API, баз данных или датчиков, чтобы понять текущую ситуацию. Это больше, чем просто чтение одного запроса — агент извлекает необходимый контекст из всех доступных систем, например, проверяет запись в CRM, базу данных инвентаризации и последнюю переписку по электронной почте, прежде чем принимать какое-либо решение.
- Рассуждение и планирование. Система устанавливает цель (на основе инструкции пользователя или заранее определенной задачи), а затем разбивает эту цель на упорядоченную последовательность шагов. Запрос, например, «контакты с потенциальными клиентами прекратили общение на этой неделе», превращается в многоэтапный план: запрос к CRM для выявления неактивных лидов, сегментация их по стадии сделки, создание персонализированного сообщения для каждого сегмента и планирование отправки.
- Действий. Эти шаги выполняются с помощью внешних инструментов — и именно этот шаг отличает агентный ИИ от других. Вместо описания того, что должно произойти, он фактически отправляет электронное письмо, обновляет запись, извлекает файл или запускает рабочий процесс в работающей системе. Способность выполнять действия во внешнем программном обеспечении, а не просто генерировать текст об этом, является определяющей особенностью.
- Обучение и адаптация. Она оценивает результат, учитывает обратную связь и корректирует свой подход на следующем этапе. Если Запланированный этап не удался. (Если API выдает ошибку таймаута или в записи отсутствует обязательное поле), хорошо настроенный агент не просто останавливается; он регистрирует проблему и либо пытается использовать альтернативный маршрут, либо передает запрос человеку.
Чтобы проиллюстрировать цикл на примере: агент, которому поручено обработать отчет о расходах, берет предоставленный чек и соответствующую политику, делает вывод, что сумма превышает порог автоматического утверждения, и планирует правильный путь обработки, направляет отчет нужному менеджеру с кратким описанием, а затем, в зависимости от того, одобрил или отклонил этот менеджер отчет, уточняет дальнейшую маршрутизацию. Именно этот цикл отличает агентный ИИ от чат-бота. Чат-бот отвечает; агентная система воспринимает информацию, принимает решения, действует и совершенствует процесс.
Что такое ИИ-агент и чем он отличается от агентного ИИ?
Первоначально эти два термина использовались как синонимы. В последнее время они стали различаться:
Агент ИИ – единая система, работающая автономно в рамках конкретной задачи. Примеры:
- Агент искусственного интеллекта, который автоматически сортирует и перенаправляет входящие запросы.
- Агент искусственного интеллекта, который собирает данные с датчиков системы управления и генерирует отчеты.
- Искусственный интеллект, управляющий рекламными кампаниями на основе реакции потенциальных клиентов.
Агентический ИИ – более широкое понятие. Сегодня оно чаще всего относится к инфраструктуре, объединяющей несколько агентов искусственного интеллекта, взаимодействующих друг с другом, с людьми, а также с внутренними и внешними сервисами. Например, комплексная система, управляющая автоматизированным производством, логистикой, распределением электроэнергии и другими сложными процессами.
Проще говоря:
- ИИ-агент – «индивидуальный цифровой сотрудник».
- Агентный ИИ – «отдел или организация, состоящая из цифровых сотрудников».
Удобный способ провести различие: ИИ агент является существительным (вы создаете агентов, вы развертываете трех из них), в то время как агентный Это описание того, как ведет себя система (вы делаете свое программное обеспечение более агентным). Агент — это единица, которая выполняет работу; агентный ИИ — это скоординированное поведение одного или нескольких агентов, планирующих и действующих для достижения цели. На практике грань размывается (один сложный агент может быть описан как агентный, и большинство реальных развертываний находятся где-то на спектре от одного скриптового агента до скоординированной экосистемы), но основная идея остается той же: агенты — это строительные блоки, а агентный ИИ — это то, что вы получаете, когда эти блоки планируют, принимают решения и действуют с ограниченным контролем.
Что необходимо для создания ИИ-агента?
Создание агента искусственного интеллекта подразумевает объединение и настройку нескольких компонентов:
- Модель ИИ. Как правило, это магистр права (LLM), отвечающий за понимание задач и планирование действий.
- Данные. В систему загружена проверенная информация, а также предоставлен доступ к внутренним базам данных, документам, CRM, ERP и другим системам.
- Интеграции. API и подключения к внешним сервисам позволяют агенту не только анализировать данные, но и действовать самостоятельно — отправлять электронные письма, обновлять записи, запускать процессы и отвечать на запросы клиентов, сотрудников или подрядчиков.
- Правила и ограничения. Четкое определение того, что может делать агент, какие решения и действия требуют одобрения, а какие действия запрещены.
- Система контроля. Мониторинг, регистрация действий, а также управление доступом и рисками.
Первые три компонента определяют, что представляет собой агент. да, последние двое решают, что это будет должен Да, команды, которые спешат с созданием и интеграцией моделей, но экономят на правилах и средствах контроля, позже обнаруживают, что агент действует за пределами своих предполагаемых возможностей.71% организаций (говорят, что они не могут полностью доверять автономным агентам для использования в корпоративных целях) – именно поэтому уровни ограничений и контроля так же важны, как и уровни возможностей.
Можно ли упростить процесс создания агентов искусственного интеллекта?
Да. Все больше платформ и разработчиков ИИ-агентов предлагают:
- Готовые шаблоны решений.
- Предварительно настроенные роли агентов.
- Встроенная интеграция с популярными цифровыми сервисами.
- Библиотеки готовых образов и голосов, позволяющие агентам принимать форму «цифровые людиили «цифровые персонажи».
Эти инструменты позволяют быстро создавать, обучать и развертывать агентов искусственного интеллекта, не разрабатывая все с нуля. Pitch Avatar Это один из вариантов для создания собственного аватара и голосового слоя.
Одно предостережение: на рынке часто бывают перепады настроения. Компания Gartner предупредила о так называемом «отмывании денег агентами». – поставщики переименовывают обычные чат-боты, ассистенты или инструменты RPA в «агентические», и, по оценкам, только около 130 из тысяч поставщиков агентского ИИ являются подлинными. Выбирайте инструменты с умом и тестируйте их на реальную автономность, а не просто на предмет маркетинговой шумихи.
Следует ли наделять агентов искусственного интеллекта человеческими чертами?
Этот вопрос обычно возникает, когда интерфейс агента представляет собой «цифрового человека».виртуальный аватар) или цифровой голос. Стоит ли наделять его «личностью» и «поведением», или же он должен оставаться нейтральным и бесстрастным?
Да, в большинстве случаев наличие личных качеств помогает. Это делает взаимодействие между агентом и людьми более плавным и помогает избежать проблем. Эффект «сверхъестественной долины»Но «гуманизация» агента — это не самоцель. Это способ укрепить доверие, упростить взаимодействие и повысить эффективность команды. Когда интерфейс представляет собой «цифрового человека», пользователи действительно ощущают аватар и голос.
Типичная конфигурация агента включает в себя:
- Стиль общения (формальный, дружелюбный, профессиональный).
- Поведенческие черты (осторожность, инициативность, аналитический склад ума).
- Уровень инициативности.
- Тон взаимодействия с пользователями.
«Личность» агента — это всего лишь элемент интерфейса и запрограммированная роль, а не реальные эмоции или сознание. Его цель — помочь в решении проблем создателя, а не создать иллюзию сознательного существа. Люди, взаимодействующие с агентом, всегда должны понимать, что имеют дело с искусственным интеллектом, а не с человеком.
Насколько сложно внедрить агентный ИИ в компании?
Сложность обычно зависит от масштаба задачи. Небольшие решения, выполняющие одну функцию, могут быть реализованы относительно быстро. Сложные агентные системы требуют большего:
- Анализ бизнес-процессов.
- Интеграция с различными системами.
- Настройки безопасности.
- Определение сфер ответственности.
- Разработка ключевых показателей эффективности и механизмов контроля.
Самая сложная часть редко заключается в самой технологии. Проблемы с внедрением чаще всего возникают из-за организационных изменений, а не из-за функциональности. Данные подтверждают это на двух уровнях. Компания Gartner ожидает большего, чем... 40% количество проектов по созданию агентного ИИ, которые будут отменены к концу 2027 года.ссылаясь на растущие затраты, неясную коммерческую ценность и слабый контроль рисков. Состояние ИИ в 2025 году от McKinsey Исследование показало, что хотя 62% организаций как минимум экспериментируют с агентами ИИ, только 23% масштабируют их на каком-либо уровне предприятия, и не более 10% сообщают о масштабировании агентов в какой-либо отдельной бизнес-функции. Вывод таков: начинать нужно там, где ценность очевидна, а риски минимизированы.
Все ли агенты искусственного интеллекта одинаково сложны?
Конечно, нет. Как и большинство технологий, агенты искусственного интеллекта появляются в разные уровни:
- Базовые агенты – выполнить одно задание в соответствии с заданным сценарием.
- Многоступенчатые агенты – планировать последовательность действий.
- Совместно работающие агенты (многоагентные системы) – взаимодействовать друг с другом, распределять задачи и работать с другими системами и людьми.
- Экосистемы корпоративных агентов – управление сложными процессами на уровне отдела или всей компании.
Чем выше уровень автономности и шире доступ агента к системам, тем строже требования к контролю и управлению рисками.
Примеры применения агентного ИИ: где он работает
Один из распространенные заблуждения Одна из особенностей искусственного интеллекта, используемого агентами, заключается в том, что его применение ограничено — агенты хороши только в качестве чат-ботов для поддержки или продаж. В действительности же область применения гораздо шире. Вот несколько примеров:
- Управление бизнес-процессами – Автоматизация документооборота, обработка заявок, утверждение контрактов, составление отчетов.
- Финансы и управление рисками – анализ транзакций, выявление аномалий, подготовка инвестиционной аналитики, управление бюджетом.
- Продажи и маркетинг – управление рекламными кампаниями, персонализация предложений, сегментация клиентов, автоматический анализ эффективности. По прогнозам Gartner, к 2028 году 60% брендов будут использовать агентный ИИ для персонализированного взаимодействия с клиентами.смещаем акцент в маркетинге от кампаний, основанных на отдельных каналах, к персонализированному, автономному взаимодействию.
- Управление персоналом и кадровая политика – предварительный отбор резюме, планирование обучения, Автоматизация процесса адаптации новых сотрудникованалитика вовлеченности.
- Поддержка – автоматическая обработка запросов решение рутинных проблема также перенаправление сложных случаев к специалистам.
- Логистика и производство – прогнозирование спроса, автоматизированное управление производством, управление запасами, оптимизация маршрутов, мониторинг оборудования.
- Аналитика и исследования – сбор и структурирование данных, аналитическая отчетность, мониторинг рынка и конкурентов.
- Управление проектами – Этапы планирования, контроль сроков, распределение ресурсов, выявление рисков.
Это далеко не полный список. Агентный ИИ особенно эффективен там, где многоэтапные процессы требуют анализа, принятия решений и взаимодействия между системами.
Основной принцип: Агентный ИИ — это инструмент для людей.
Важнейший принцип работы с агентным ИИ: он должен быть инструментом, а не чем-то большим. замена людей.
Наилучшая модель выглядит следующим образом:
- Люди создают и настраивают агентов, определяя цели и задачи.
- Агенты разрабатывают планы и осуществляют действия.
- За процессом следят люди.
- Результаты проверяют люди.
- Ответственность остается за людьми.
При таком подходе обеспечивается надежный контроль, минимизируются риски (включая юридические), система остается управляемой, и четко определяется, кто несет ответственность за качество принимаемых решений.
Искусственный интеллект, основанный на агентских технологиях, может повысить производительность и снизить операционную нагрузку. Однако стратегические решения, окончательная проверка и ответственность должны оставаться за людьми.
Посмотрите, как происходит взаимодействие между субъектами в действии. Pitch Avatar Превращает ваши слайды, PDF-файлы и видео в интерактивные материалы — с говорящими аватарами и клонированными голосами на нескольких языках, аналитикой вовлеченности по каждому слайду и интеграцией с HubSpot, Salesforce, Gmail, Outlook и PowerPoint. Начать бесплатно or Закажите 15-минутную демонстрацию.
Частые вопросы (FAQ)
