Что такое агентный ИИ?

Как работает агентный ИИ

Агентная система искусственного интеллекта функционирует по следующему циклу: восприятие входных данных, анализ дальнейших действий, выполнение действия (например, поиск в Интернете, вызов API или запуск кода), наблюдение за результатом и повторение цикла до тех пор, пока не будет достигнута цель или не наступит условие остановки. Этот цикл может состоять из десятков шагов без участия человека на каждом этапе.

Три способности отличают агентные системы от традиционного искусственного интеллекта:

• Цепочки рассуждений: данная модель разбивает цель на подзадачи и упорядочивает их.
• Использование инструментов: агент обращается к внешним системам, в том числе к веб-браузерам, интерпретаторам кода, файловым системам и REST-API.
• Постоянный контекст: агент сохраняет информацию о предыдущих шагах в рамках одного сеанса, а иногда и между сеансами, чтобы избежать повторения работы.

Поскольку агентные системы активно взаимодействуют с оперативными веб-данными, надёжный и географически гибкий доступ к Интернету становится не просто удобством, а обязательным требованием к инфраструктуре.

Усыновление и риск

Инвестиции в агентский ИИ нарастают, однако риск неудачной реализации остается высоким. Компания Gartner прогнозирует, что к концу 2027 года более 40 % проектов в области агентского ИИ будут отменены, что свидетельствует как о быстром росте инвестиций, так и о серьезных проблемах с реализацией в данной сфере (Gartner, 2025). К типичным видам сбоев относятся: нестабильный доступ к веб-ресурсам, ограничения пропускной способности со стороны целевых сайтов, каскадные ошибки, возникающие при сбое одного из звеньев цепочки, а также атаки с внедрением подсказок, которые перенаправляют поведение агента.

Разница между демонстрационным и производственным агентом зачастую сводится к инфраструктуре: способен ли агент надежно получать необходимые данные из любой географической точки в больших объемах?

Исследования и анализ конкурентной среды. ИИ с агентными способностями способен самостоятельно просматривать десятки новостных источников, страниц с информацией о товарах и баз данных по ценам, обобщать полученные результаты и предоставлять структурированный отчет без необходимости ручного просмотра.

Автоматизация разработки программного обеспечения. Программисты планируют работу над функциональными возможностями, пишут и запускают тесты, анализируют сообщения об ошибках и последовательно вносят исправления в несколько файлов и репозиториев в рамках одного сеанса работы.

Координация работы службы поддержки клиентов. Специалисты службы поддержки просматривают очереди заявок, получают данные об учетных записях через API, составляют черновые варианты ответов и передают сложные случаи на рассмотрение сотрудникам, что позволяет сократить время ответа без необходимости постоянного контроля.

Сбор данных из Интернета в больших объемах. Агентам, собирающим оперативные данные — такие как цены, наличие товаров или общедоступный контент, — необходимо чередовать «чистые» IP-адреса из частных сетей, чтобы избежать блокировок. Сеть частных прокси-серверов Massive, насчитывающая около 1,3 миллиона ежедневно активных устройств в более чем 195 странах, обеспечивает агентам географическое разнообразие и актуальность IP-адресов, необходимые для надежного сбора данных. Конечная точка «Просмотр» (Browsing) Web Render API (/browser) возвращает отрендеренный HTML-код или чистый Markdown, что снижает нагрузку на агент, которому в противном случае пришлось бы самостоятельно выполнять синтаксический анализ.

Введите контроль со стороны сотрудников при выполнении действий, имеющих серьезные последствия. Позвольте агентам самостоятельно выполнять исследования и составлять черновики, но требуйте одобрения со стороны человека перед тем, как агент внесет данные в базу, отправит электронное письмо или совершит покупку.

Обеспечьте корректную обработку веб-блоков. Агенты, получающие ответ с кодом 429 или 403, должны приостановить попытку и повторить запрос с другого IP-адреса, а не останавливать весь рабочий процесс. Использование пула прокси-серверов с автоматической ротацией позволяет избежать ситуации, когда блокировка одного IP-адреса приводит к прерыванию многоэтапного задания.

Проверяйте результаты на каждом этапе. Цепочки агентов усиливают ошибки. Один неверный элемент данных на этапе 2 может привести к сбою всех последующих этапов. Создавайте лёгкие валидаторы, которые проверяют схему и допустимый диапазон перед передачей результатов дальше.

Соблюдайте меры предосторожности при мгновенном впрыске. Вредоносная страница может содержать скрытый текст, который перехватит следующую команду, отправленную агенту. Очищайте веб-контент до того, как он попадёт в контекстное окно агента, и избегайте передачи необработанного HTML-кода непосредственно в командную строку.

Регистрируйте каждое действие. Человек, анализирующий ход работы агента, должен иметь возможность точно воспроизвести то, что сделал агент, что он видел и какое решение принял. Структурированные журналы по каждому шагу позволяют проводить отладку и обеспечивают соблюдение нормативных требований.

Агентный ИИ переносит генеративный ИИ из сферы ответов на вопросы в сферу выполнения задач. Базовые возможности — декомпозиция целей, использование инструментов и сохранение контекста — уже хорошо отработаны. Сложность заключается в обеспечении надежности в производственной среде: бесперебойный доступ к Интернету, устойчивость к ограничениям пропускной способности и безопасные границы действий. Команды, которые уделяют веб-инфраструктуре первостепенное внимание наряду с выбором модели и разработкой подсказок, как правило, выпускают агентов, которые действительно работают в масштабе. Учитывая прогноз Gartner о том, что к 2027 году более 40 % проектов в области агентского ИИ будут отменены, преимущество получают разработчики, которые правильно организуют «инфраструктуру».