Представьте себе не просто программу, а цифрового сотрудника, который понимает ваши задачи, находит решения и помогает достичь результата. Это и есть агентный искусственный интеллект — новый тип ИИ, который не ждёт пошаговых указаний, а действует автономно: анализирует данные, принимает решения и выполняет задачи на уровне, сопоставимом с человеком. Он адаптируется, обучается и работает на результат — даже если условия меняются.
Подобные интеллектуальные агенты стремительно набирают популярность, ведь для бизнеса уже недостаточно просто автоматизировать процессы.
Благодаря развитию генеративного ИИ и мощных языковых моделей, агентный искусственный интеллект уже стал реальностью и способен радикально повысить эффективность — от клиентского сервиса до решения стратегических задач.
Что такое агентный ИИ: эволюция от традиционного искусственного интеллекта к интеллектуальным агентам
По данным исследовательской компании Markets & Markets, рынок агентного ИИ вырастет с 13,8 млрд долларов в 2025 году до 140,8 млрд долларов к 2032-му. Это означает, что спрос на интеллектуальных агентов увеличится более чем в десять раз всего за несколько лет.
Такой рост объясняется тем, что бизнес и пользователи больше не хотят ограничиваться „умными“ программами в привычном понимании. Им нужны решения, которые не просто выполняют команды, а понимают цели, способны действовать самостоятельно и адаптироваться к изменяющимся условиям.
В отличие от традиционного ИИ, который отвечает на конкретный запрос (например, «расскажи шутку» или «проанализируй таблицу»), агентный ИИ может взять на себя комплексную задачу: проанализировать ее, предложить решение, выполнить его и при необходимости перестроить действия, если что-то пойдёт не так.
| Характеристика | Традиционный ИИ | Агентный ИИ |
| Фокус | Решение одной задачи | Многошаговые цели и стратегии |
| Инициатива | Реактивный | Проактивно определяет следующие шаги |
| Память и контекст | Ограниченные возможности | Долгосрочная память и обучение на опыте |
| Взаимодействие с окружением | Пассивное | Активное (наблюдает, действует, учится) |
| Планирование | Отсутствует или минимальное | Многошаговое, целеориентированное планирование |
| Пример | Чат-бот, классификатор изображений | Агент, который полностью организует поездку |
Сравнение традиционного ИИ и агентного ИИ
Роль ИИ-агента заключается не просто в выполнении отдельных действий, а в том, чтобы быть полноценным участником процесса. Он понимает главную цель, разбивает её на подзадачи, анализирует обстоятельства, взаимодействует с нужными сервисами и доводит дело до конца.
Такой подход особенно чаще всего необходим для компаний, где ценятся не только скорость, но и гибкость. Агент способен заменить целую цепочку однотипных операций, сократить количество ошибок и позволить сотрудникам сосредоточиться на приоритетных задачах.
Как взаимодействуют агентный и генеративный ИИ
На первый взгляд может показаться, что агентный ИИ и генеративный ИИ — это два разных направления искусственного интеллекта. Но на практике они тесно связаны и прекрасно дополняют друг друга.
Генеративные модели, такие как GPT, Claude или Gemini, служат основой, обеспечивающей работу агентных систем. А агентный ИИ, в свою очередь, превращает эти модели в полноценных автономных исполнителей.
Отличия и точки пересечения
Генеративный ИИ — это направление искусственного интеллекта, способное создавать новый контент: тексты, изображения, музыку, программный код и многое другое. Он основан на обучении на больших данных и умеет генерировать осмысленные, логичные и уместные результаты по запросу пользователя.
Агентный ИИ использует такие модели как часть более сложной архитектуры, где генерация текста — лишь один из элементов. Его главная задача — достижение цели через планирование действий, выполнение нужных шагов, учет обратной связи и, при необходимости, корректировку поведения.
Вот основные отличия:
| Характеристика | Генеративный ИИ | Агентный ИИ |
| Назначение | Создание контента | Выполнение задач и достижение целей |
| Поведение | Реактивное: отвечает на запросы | Активное: самостоятельно определяет действия |
| Память и контекст | Ограниченные или разовые | Долгосрочные, учитывает предыдущие действия |
| Планирование | Отсутствует | Встроенное планирование и корректировка курса |
| Взаимодействие с пользователем | Через отдельные запросы | Через интерактивный и непрерывный диалог |
Отличия генеративного ИИ и агентного ИИ
Таким образом, генеративный ИИ можно рассматривать как инструмент, а агентный ИИ — как архитектора, который управляет этим инструментом.
Преимущества агентного ИИ: больше, чем просто автоматизация
Агентный ИИ дает бизнесу не только удобный инструмент для ускорения процессов — он меняет сам подход к работе. Такие системы становятся полноценными участниками в принятии решений, умеют адаптироваться к изменениям и повышают устойчивость компании к внешним вызовам.
Повышение эффективности и скорости процессов
Вместо того чтобы выполнять лишь отдельные операции (например, отправить письмо или подготовить отчёт), агентный ИИ способен взять на себя всю цепочку действий: от понимания задачи до контроля ее выполнения. Это позволяет значительно сокращать сроки реализации и освобождать сотрудников от однотипной работы.
Устойчивость к неопределенности
Агентный ИИ умеет работать в условиях, когда нет четких инструкций или возникают непредвиденные ситуации. Он не «зависает» при нестандартных данных, а перестраивает план, уточняет детали и обращается к внешним источникам, чтобы найти решение.
Принятие решений в реальном времени
В отличие от традиционных систем, агентный ИИ не только выполняет задачу, но и оценивает ситуацию по мере ее развития, мгновенно реагируя на изменения. Например, если клиент не отвечает на письмо, агент может напомнить, предложить другой способ связи или передать задачу сотруднику.
Масштабируемость и адаптивность
Один агент способен вести десятки задач одновременно и при необходимости быстро масштабироваться или дообучаться. По мере роста компании нет надобности нанимать сотни новых сотрудников для однотипных процессов — достаточно «нанять» дополнительных агентов. Более того, такие системы легко адаптируются к изменениям данных, пользовательских предпочтений и внешней среды без необходимости переписывать код.
Виды агентных ИИ-систем и принцип их работы
Существует несколько типов агентных ИИ-систем, каждая из которых отличается уровнем сложности и степенью автономности.
Простейшие реактивные агенты действуют по принципу «если А, то В». Примерами таких систем являются автоответчики или базовые чат-боты.
Более продвинутые — целеориентированные агенты, которые способны решать сложные задачи, например: «назначь встречу». Они формируют план действий и доводят его до конца.
Ещё на шаг дальше идут обучающиеся агенты, которые анализируют собственные ошибки и со временем корректируют поведение.
В крупных системах нередко применяется мультиагентная архитектура — когда несколько агентов работают совместно и при этом каждый отвечает за свою часть процесса. Такой подход используется, например, в логистике, управлении проектами и анализе данных.
Агентный ИИ: архитектура и ключевые компоненты
Чтобы агент мог выступать в роли «интеллектуального исполнителя», он должен включать в себя несколько основных элементов. В совокупности они обеспечивают то необходимое восприятие ситуации, принятие решений и выполнение действий.
- Модуль целей — определяет, что именно необходимо сделать. Получает задачу от пользователя или других систем и формулирует конечную цель.
- Планировщик — разбивает цель на последовательные шаги, расставляет приоритеты и подбирает оптимальную стратегию для достижения результата.
- Исполнитель — выполняет действия: может взаимодействовать с API, отправлять письма, обновлять документы или выполнять команды в интерфейсе.
- Монитор / наблюдатель — отслеживает результаты, сверяет их с поставленными целями, фиксирует ошибки и при необходимости сигнализирует о корректировке плана.
- Модуль рассуждений — анализирует возможные варианты и помогает находить оптимальные решения, особенно в условиях неопределенности.
- Память — хранит данные, контекст, прошлый опыт и результаты действий — как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.
Применение агентного ИИ: примеры реального использования
Хотя сама концепция агентного ИИ активно развивается всего последние 1–2 года, реальные примеры ее внедрения уже сегодня встречаются в самых разных сферах — от финансов до медицины. Вот как это выглядит на практике.
Финансы: автоматизированное принятие инвестиционных решений
В инвестиционных компаниях агентные системы помогают формировать и управлять портфелями на основе анализа рынка в реальном времени. Такие агенты не просто обрабатывают данные, но и отслеживают новости, оценивают динамику и предлагают — или даже самостоятельно принимают — решения о корректировке стратегии: например, перераспределить активы при росте волатильности или заменить их в ответ на определенные события.
Ритейл: автономные ИИ-консультанты
E-commerce компании могут использовать ИИ-агентов, которые действуют как персональные консультанты для клиентов. Они подбирают товары по предпочтениям, находят лучшие предложения, сравнивают характеристики и могут даже сопровождать оформление заказа и отслеживание доставки
Со стороны продавцов агенты помогают управлять складскими запасами, ценообразованием и персональными рекомендациями в реальном времени.
Образование: персонализированные тьюторы-агенты
В EdTech перспективно использование цифровых наставников, которые не просто отвечают на вопросы, а строят индивидуальный план обучения: подбирают задания по уровню знаний, следят за прогрессом и адаптируют подачу материала.
Особенно полезны такие агенты при изучении языков, программирования и математики, где важны постепенность и индивидуальный подход. Вместо стандартного курса студент получает «личного преподавателя», доступного круглосуточно.
Производство: оптимизация процессов и логистики
На предприятиях агентные системы помогают управлять графиками работы оборудования, логистикой и поставками. К примеру, агент может выявить сбои в цепочке поставок, предложить альтернативных поставщиков или перенастроить производство в зависимости от доступности сырья и уровня спроса.
Такие системы в основном не требуют постоянного контроля и эффективно справляются с нестабильной средой, особенно в условиях перебоев с поставками или роста цен.
Медицина: поддержка клинических решений
В клиниках и больницах агентный ИИ применяется для анализа медицинских данных и разработки рекомендаций по лечению. Например, агент может изучить историю болезни пациента, сопоставить ее с актуальными медицинскими протоколами, сравнить с похожими случаями и предложить врачу оптимальные шаги.
В результате доктор получает не просто данные, а глубокий аналитический обзор, что экономит время на ручную проверку и помогает принимать более взвешенные решения.
Разработка агентного ИИ: как создается интеллектуальный агент
Чтобы интеллектуальный агент действительно мог действовать автономно, принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям, его необходимо строить на прочной технологической основе. Основные принципы и инструменты, необходимые для этого, включают следующее:
- Основы создания агента: Создание агента начинается с продуманной архитектуры, которая объединяет цели, планирование, выполнение действий и анализ результатов — всё это в едином цикле.
- Использование LLM и генеративного ИИ: Большинство интеллектуальных агентов работают на базе больших языковых моделей (LLM), которые позволяют им понимать задачи, формулировать ответы и вести логические рассуждения.
- Интеграция с облачными платформами: Интеграция с облачными платформами, такими как Azure AI, AWS и Google Cloud, предоставляет необходимые инструменты, API и вычислительные ресурсы для развертывания, масштабирования и обеспечения безопасности решений.
- Данные, память и обратная связь: Агент использует потоки данных, хранит контекст в памяти, принимает логически обоснованные решения и обучается, анализируя свои действия через циклы обратной связи.
Услуги по разработке агентного ИИ: как выбрать разработчика
Выбор поставщика услуг по разработке агентного ИИ — это не просто вопрос технической реализации. От этого решения зависит, насколько гибким, безопасным и масштабируемым будет ваш интеллектуальный агент.
С ростом числа компаний, стремящихся интегрировать ИИ-агентов в свои бизнес-процессы, важно понимать: индивидуальное решение почти всегда приносит больше пользы, чем использование готового шаблонного агента.
Готовые решения (например, боты в CRM, маркетинговые ассистенты или встроенные агенты в Google Workspace) удобны, но имеют серьёзные ограничения в логике, интеграции и адаптации под уникальные процессы компании.
Индивидуальный ИИ-агент создается точно под бизнес-цели клиента с учетом инфраструктуры, специфики отрасли, уровня доступа к данным и даже корпоративного стиля коммуникации.
Одним из ключевых факторов при выборе разработчика ИИ является способность построить правильную архитектуру и обеспечить безопасность. Современный агент работает с конфиденциальными данными, подключается к CRM, API, хранилищам и облачным сервисам. Поэтому поставщик должен гарантировать:
- Изоляцию выполнения и хранения данных;
- Контроль прав доступа;
- Аудит действий агента;
- Защиту от генерации вредоносного или некорректного контента.
Хороший разработчик агентного ИИ не просто подключит LLM, но и создаст отказоустойчивую систему с логированием, резервными режимами и управлением сценариями поведения. Это особенно важно при внедрении агентов, принимающих решения в реальном времени: обработка заказов, взаимодействие с клиентами, управление логистикой или предоставление юридически значимых рекомендаций.
Какие услуги по разработке ИИ и агентного ИИ востребованы на сегодняшний день
Сегодня на рынке особенно востребованы следующие услуги в сфере разработки ИИ и агентного ИИ:
- Создание индивидуальных ИИ-агентов для задач конкретных отделов или команд (продаж, поддержки, финансов);
- Интеграция агентов на базе больших языковых моделей (LLM) с корпоративными базами данных и API;
- Обучение агентов на внутренних данных компании (тонкая настройка или RAG);
- Построение систем, где несколько агентов координируют работу: планируют, проверяют, исправляют ошибки;
- Разработка интерфейсов управления агентами — от чат-комнат до визуальных панелей управления.
Таким образом, при выборе партнёра для проекта агентного ИИ важно ориентироваться не на то, «кто быстрее генерирует текст», а на того, кто способен построить устойчивую интеллектуальную систему, адаптированную под ваш бизнес.
Другими словами, нужен не просто разработчик, а партнёр, который глубоко понимает принципы работы ИИ и умеет превращать их в практические решения.
Разработка индивидуального ИИ и агентного ИИ от СКЭНД
Компания СКЭНД предлагает полный цикл разработки индивидуальных решений на базе ИИ и агентного ИИ — от генерации идей и прототипирования до промышленного внедрения и масштабирования.
Имея более 25 лет опыта в разработке программного обеспечения и глубокую экспертизу в области искусственного интеллекта, СКЭНД создает интеллектуальные алгоритмы, способные не просто выполнять команды, но понимать цели, принимать решения и адаптироваться к окружающей среде в реальном времени.
В рамках комплексного подхода наша команда реализует полный стек решений: от построения потоков данных и систем памяти до модулей логического вывода и интерфейсов взаимодействия.
Также СКЭНД предоставляет услуги по кастомной разработке больших языковых моделей (LLM) с использованием современных генеративных моделей (GPT, Claude, Gemini и др.) и создаёт индивидуальные ИИ-агенты, полностью адаптированные под цели клиента.
Такой подход позволяет СКЭНД не просто внедрять технологии, а создавать полноценные экосистемы агентов, которые повышают эффективность работы, снижают нагрузку на сотрудников и ускоряют процесс принятия решений.
Будущее агентного ИИ: что нас ждет
Агентный ИИ — это не краткосрочный тренд, а фундаментальное изменение подхода к построению цифровых систем.
В ближайшие 3–5 лет ИИ-агенты станут неотъемлемой частью корпоративной инфраструктуры, беря на себя до 30–50% операционных задач, особенно тех, которые связаны с обработкой данных, планированием и коммуникацией.
Следующий этап развития — создание автономных многофункциональных агентов, способных принимать коллективные решения и выстраивать сложные рабочие процессы без участия человека.
Такие системы будут управлять проектами, анализировать риски, адаптироваться к изменениям в реальном времени и действовать в условиях неполной информации. В ответ на это компании пересмотрят свои организационные процессы, а государства — подходы к цифровому управлению и предоставлению услуг гражданам.
Узнайте, как внедрить агентный ИИ в вашу компанию и использовать его для оптимизации процессов, повышения эффективности и принятия более точных решений. Напишите нам для консультации.