Что такое AI-агент простыми словами: архитектура, примеры и где это работает

AI-агент — это система, которая не просто отвечает на вопрос, а самостоятельно выполняет задачу по шагам: думает, выбирает действие, использует инструменты и проверяет результат.

Если коротко: чат-бот говорит, а агент делает.

Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота

Обычный чат-бот:

• генерирует текст в ответ на запрос,
• не хранит цель задачи как процесс,
• редко умеет работать с внешними системами.

AI-агент:

• получает цель (например, «собери отчёт по лидам за неделю»),
• разбивает её на шаги,
• обращается к инструментам (CRM, таблицы, API, почта),
• возвращает готовый результат.

Базовая архитектура AI-агента

Упрощённо любой агент состоит из 5 блоков:

1) Цель и контекст

Что нужно сделать, в каких рамках, какие ограничения.

2) Модель рассуждения (LLM)

Принимает решения: что делать дальше и каким инструментом пользоваться.

3) Инструменты

Внешние действия: запрос к API, SQL, поиск, отправка письма, обновление CRM.

4) Память

Краткосрочная (в рамках задачи) и долговременная (правила, факты, история).

5) Контур проверки

Проверка результата: всё ли выполнено, нет ли ошибок, соответствует ли требованиям.

Где AI-агенты уже работают в реальности

Продажи

• первичная квалификация лидов,
• авто-подготовка карточек в CRM,
• follow-up сообщения.

Поддержка

• разбор тикетов,
• маршрутизация в нужный отдел,
• авто-ответы по базе знаний.

Маркетинг

• сбор семантики,
• черновики контента,
• отчёты по рекламным кампаниям.

Операционка

• сводки по данным из нескольких систем,
• контроль дедлайнов,
• автоматические напоминания и эскалации.

Когда агент нужен, а когда нет

Агент нужен, если:

• задача многошаговая,
• есть повторяемость,
• есть понятный критерий «готово».

Агент не нужен, если:

• задача разовая и простая,
• дешевле сделать руками за 2 минуты,
• нет доступа к данным или инструментам.

Частые ошибки на старте

1. Сразу пытаются сделать «универсального супер-агента». Лучше один узкий сценарий с понятным ROI.
2. Нет чётких правил и ограничений. Агент должен знать, что ему нельзя делать.
3. Нет логов и метрик. Без наблюдаемости нельзя масштабировать.
4. Игнорируют качество данных. Если входные данные грязные — агент будет ошибаться системно.

Минимальный план запуска первого агента (за 1 день)

1. Выбрать один процесс (например, «ежедневный отчёт по лидам»).
2. Описать шаги процесса вручную.
3. Подключить 1–2 инструмента (CRM + Google Sheets/API).
4. Настроить правила проверки результата.
5. Запустить на малом объёме и измерить экономию времени.

FAQ

AI-агент и автоматизация — это одно и то же?

Не совсем. Автоматизация обычно жёстко прописана. Агент умеет принимать решения внутри заданных рамок.

Нужен ли разработчик для старта?

Для простого пилота — не всегда. Но для надёжного прод-уровня инженерная поддержка почти всегда нужна.

Сколько стоит запуск?

Зависит от объёма запросов и инструментов. Начать пилот можно с минимального бюджета, если ограничить сценарий.

С чего начать новичку?

С одного процесса, где есть повторяемость и понятный KPI (время, конверсия, SLA).