Что такое агент искусственного интеллекта?

Как работает агент искусственного интеллекта?

Каждый агент построен на основе четырёх компонентов: языковой модели (ядро рассуждений), набора инструментов (функций, API или сеансов браузера), уровня памяти (краткосрочный контекст плюс опциональное долгосрочное хранилище) и цикла планирования, связывающего все эти компоненты. Модель считывает цель пользователя, разбивает её на этапы, подбирает подходящий инструмент для каждого этапа, запускает его, считывает результат и принимает решение о дальнейших действиях. Этот цикл повторяется до тех пор, пока агент не достигнет цели или не достигнет заданного предела.

Именно инструменты обеспечивают агентам возможность взаимодействия с реальным миром. Наиболее простой агент может обращаться лишь к API поиска. Более функциональный агент может просматривать динамические страницы, заполнять формы, выполнять код в песочнице, запрашивать данные из баз данных или отправлять электронные письма. Чем шире набор инструментов, тем больше задач может выполнять агент, и тем тщательнее необходимо определять его сферу действия, чтобы избежать непреднамеренных побочных эффектов.

Память позволяет агенту избежать повторного выполнения работы. В рамках одного сеанса память контекстного окна хранит недавние действия и наблюдения. Между сеансами векторное хранилище или база данных могут сохранять ранее полученные сведения. Оба типа памяти важны для агентов, выполняющих длительные исследовательские рабочие процессы или многодневные задачи автоматизации.

Чем агенты искусственного интеллекта отличаются от традиционных средств автоматизации?

Традиционные средства автоматизации, такие как бот RPA или скрипт, запущенный по расписанию, следуют фиксированному маршруту и перестают работать при изменении сайта или появлении неожиданной страницы. Агент на базе искусственного интеллекта способен адаптироваться: если неожиданно появляется окно входа в систему, он может проанализировать страницу, определить, как действовать дальше, и продолжить работу. Именно эта гибкость является причиной того, что внедрение такого решения требует более тщательного подхода. Скрипт, основанный на правилах, не может выйти из-под контроля; агент, обладающий широким доступом к инструментам, — может.

Темпы внедрения ускоряются. По прогнозам компании Gartner, к концу 2026 года 40 % корпоративных приложений будут оснащены ИИ-агентами, предназначенными для выполнения конкретных задач, тогда как в 2025 году этот показатель составлял менее 5 % (Gartner, 2025 г.). При этом та же аналитическая компания прогнозирует, что к концу 2027 года более 40 % проектов в области агентного ИИ будут закрыты из-за растущих затрат, неопределённой коммерческой ценности или недостаточного контроля рисков (Gartner, 2025). Быстрый рост в сочетании с высоким уровнем отказов означает, что выбор случаев использования и определение объёма работ имеют большее значение, чем выбор модели.

ИИ-агенты чаще всего задействуются в задачах, которые носят повторяющийся характер, требуют просмотра большого количества веб-страниц или предполагают координацию действий между несколькими системами.

Исследование и сбор данных. Агент может открыть список URL-адресов, извлечь структурированные поля с каждой страницы, сверить данные и сформировать отчет. Это позволяет сократить часы работы аналитика до нескольких минут.

Мониторинг цен и ассортимента. Команды, занимающиеся электронной коммерцией, используют агенты для отслеживания цен конкурентов, наличия товаров и настроения в отзывах на десятках сайтов. Агент выявляет изменения, сигнализирует об аномалиях и может автоматически запускать последующие действия.

Автоматическое тестирование и верификация. Агенты, которые ведут себя как реальные пользователи, позволяют убедиться в том, что процесс оформления заказа, результаты поиска или форма регистрации работают корректно в разных регионах и на различных типах устройств.

Агентный просмотр веб-страниц с доступом к веб-ресурсам в режиме реального времени. Многим агентам необходимо получать доступ к страницам, защищённым механизмами рендеринга на основе JavaScript, географическими ограничениями или системами обнаружения ботов. Инфраструктура, предоставляющая реальные резидентные IP-адреса в различных странах, а также уровень рендеринга, возвращающий чистый HTML-код или формат Markdown, позволяет агентам работать в больших масштабах, не подвергаясь блокировке. Web Render API и сеть резидентных прокси-серверов Massive предназначены именно для такого случая использования: агент передаёт URL-адрес, а Massive обеспечивает рендеринг, геомаршрутизацию и разблокировку, благодаря чему агент получает структурированный контент, а не сообщение об ошибке или пустую страницу.

Плотно затяните инструменты. Предоставьте агенту только те права доступа, которые ему необходимы для выполнения конкретной задачи. Агент, который может только просматривать веб-страницы, не сможет случайно отправить электронные письма или внести изменения в базу данных.

Добавьте окна подтверждения для необратимых действий. Просмотр и чтение можно безопасно выполнять в автономном режиме. Для операций записи, удаления, покупки или публикации перед их выполнением должно требоваться подтверждение со стороны человека.

Регистрируйте каждое действие. Отлаживать агенты сложнее, чем скрипты, поскольку пути их выполнения могут различаться. Структурированные журналы каждого вызова инструмента, его входных и выходных данных позволяют восстановить ход событий и своевременно выявить ошибки.

Проведите тестирование в целевых средах. Агент, обученный на веб-страницах одного региона, может не справляться с вариантами верстки, характерными для другого региона. Проведите тестирование с учетом реальных географических регионов и типов сайтов, с которыми он столкнется в производственной среде.

Контролируйте затраты и количество циклов. Агенты могут зацикливаться или выполнять ресурсоемкие вызовы API гораздо чаще, чем ожидалось. Перед развертыванием установите жесткие ограничения на максимальное количество шагов, вызовов API и время выполнения каждого запуска.

Агенты искусственного интеллекта расширяют возможности языковых моделей, позволяя им не только отвечать на вопросы, но и выполнять задачи. Основная концепция проста: модель, цикл планирования и набор инструментов. Для успешного внедрения в производственную среду требуется тщательное определение объёма работ, чёткие условия прекращения выполнения и инфраструктура, способная надёжно обрабатывать реальный веб-трафик. В течение следующих двух лет произойдёт отбор проектов, приносящих ощутимую пользу, от тех, которые, по прогнозам Gartner, будут закрыты. Именно чёткое определение объёма работ и выбор надёжной инфраструктуры обработки данных станут решающими факторами, определяющими успех или провал.