Введение
Агенты искусственного интеллекта меняют подход от моделей, дающих разовые ответы, к самостоятельным системам, способным планировать, выполнять задачи и подстраиваться. Обычная большая языковая модель (LLM) отвечает на один вопрос за раз, а агент разбирает сложные цели на этапы, применяет инструменты для сбора данных или действий и повторяет цикл до завершения.
Создать надежных агентов куда сложнее, чем чат-ботов. Им нужно решать, что делать дальше, какой инструмент выбрать, как выбраться из ошибок и когда остановиться. Без продуманного подхода агенты ломаются, зацикливаются или выдают правдоподобные, но неверные результаты.
Эта статья разбирает агентов ИИ на трех уровнях: что это такое и зачем нужно, как их строить с практическими шаблонами, а также продвинутые схемы для рабочих систем.
Уровень 1: От чат-ботов к агентам
Чат-бот получает вопрос и выдает ответ. Агент ИИ берет цель и сам находит путь к ней. Ключевое отличие — самостоятельность.
Пример: на запрос чат-боту "Какая погода?" он просто сгенерирует текст. Агент же вызовет API погоды, получит реальные данные и сообщит результат.
На задачу "Забронируй билет в Токио на следующий месяц до 800 долларов" агент поищет рейсы, сравнит варианты, проверит календарь и, возможно, оформит бронь — без подсказок, как именно.
Агенты выделяются тремя ключевыми возможностями по сравнению с обычными чат-ботами.
Использование инструментов
Это базовая функция, которая позволяет агентам обращаться к внешним функциям, API, базам данных или сервисам. Инструменты связывают агентов с реальностью, выходя за рамки генерации текста.
Планирование
Планирование помогает разбивать сложные запросы на конкретные шаги. На просьбу "проанализируй этот рынок" агент превратит цель в цепочку: взять данные рынка, выявить тенденции, сверить с историей и выдать выводы. Он строит последовательность на ходу, меняя план по мере поступления свежих данных.
Память
Память сохраняет состояние через все действия. Агент помнит, что пробовал, что сработало, что нет, и что осталось. Такая непрерывность избегает повторов и накапливает прогресс к цели.
Цикл агента прост: посмотреть текущее состояние, выбрать действие, выполнить, оценить итог, повторить до конца. На деле цикл работает в каркасе, который управляет инструментами, отслеживает состояние, ловит ошибки и решает, когда завершить.
Уровень 2: Практика создания агентов ИИ
Для реализации агентов нужны четкие решения по планированию, интеграции инструментов, управлению состоянием и потоком контроля.
Архитектуры агентов
Разные шаблоны позволяют агентам решать задачи по-разному, с своими плюсами и минусами. Вот самые ходовые.
ReAct (Reason + Act) чередует размышления и действия открыто. Модель думает, что делать, выбирает инструмент. После выполнения видит результат и планирует дальше. Такой метод делает процесс прозрачным и удобным для отладки — видно, почему агент выбрал каждый шаг.
Plan-and-Execute разделяет стратегию и выполнение. Сначала агент составляет полный план шагов, потом идет по нему. Если что-то идет не так, он останавливается, учитывает новизну и перестраивает план. Это снижает риск зацикливания на неудачных путях.
Reflection учит на ошибках в одной сессии. После попытки агент анализирует провал, фиксирует уроки и добавляет их в контекст для следующего раза. Так он избегает повторений и улучшает подход шаг за шагом.
Подробнее о шаблонах — в 7 Must-Know Agentic AI Design Patterns.
Проектирование инструментов
Инструменты — это интерфейс агента к возможностям. Их нужно продумывать тщательно.
Четкие схемы обеспечивают стабильную работу. Давайте инструментам точные имена, описания и параметры без двусмысленностей. search_customer_orders_by_email лучше search_database, потому что сразу ясно, для чего и когда. Добавляйте примеры использования, чтобы направить выбор.
Структурированные выходы упрощают парсинг. Инструменты возвращают JSON, а не текст, — так агент получает данные для дальнейших шагов без путаницы от естественного языка.
Явные ошибки помогают восстановлению. Возвращайте объекты с кодами и сообщениями о проблеме.
Состояние и поток контроля
Хорошее управление состоянием держит агента на цели и избегает застревания.
Отслеживание задачи фиксирует цель, завершенные шаги и остаток в структурированном объекте, а не только в истории чата. Так просто проверять прогресс и ловить отклонения.
Условия завершения останавливают бесконечные циклы. Устанавливайте сигналы успеха, лимит итераций (обычно 10–50 по сложности), детекцию повторов, ограничения по токенам, стоимости и времени. Разнообразие критериев гарантирует чистый выход при сбоях.
Стратегии восстановления решают проблемы без краха. Повторяйте временные сбои с экспоненциальной задержкой для сетевых неполадок. Давайте запасные пути при провалах. При неполном успехе отдавайте частичный результат с объяснением.
Оценка
Строгий тест покажет, работает ли агент на деле.
Процент успеха отвечает на базовый вопрос: сколько бенчмарк-задач агент решает верно? Следите за этим при доработках — падение сигнализирует о регрессе.
Эффективность действий считает шаги. Больше не всегда хуже для сложного, но 30 шагов вместо 5 — признак проблем с планом, выбором инструментов или циклами.
Анализ сбоев классифицирует: неверный инструмент, неправильный вызов, зацикливание, лимит ресурсов. Фокус на частых дает максимум пользы.
Уровень 3: Агентные системы в продакшене
Надежные агенты в масштабе требуют оркестрации, видимости и ограничений безопасности.
Продвинутое планирование
Сложные стратегии справляются с многогранными задачами, где линейность не тянет.
Иерархическая декомпозиция рекурсивно делит на подзадачи. Координатор распределяет по специалистам с их инструментами и промтами. Это дает специализацию и параллелизм для ускорения.
Еще вариант — планирование на основе поиска: просмотр путей перед выбором. Или чередование плана и действий: генерировать 2–3 шага, выполнять, наблюдать, перестраивать. Так агент гибок к изменениям.
Оркестрация инструментов в масштабе
Рабочие системы управляют инструментами для стабильности в реальности.
Асинхронность избегает простоев: агент работает дальше, пока инструмент выполняется. Кэш результатов хэширует вызовы (имя + параметры) и отдает старые при совпадении — экономит время и квоты.
Лимиты скорости защищают от перегрузок. При превышении — очередь, замедление или мягкий отказ.
Версионирование и A/B-тесты улучшают без рисков: распределяйте трафик, сравнивайте метрики, rollout только проверенных.
Системы памяти
Продвинутые схемы учат на опыте и анализируют знания.
Храните траектории в векторных базах: при новой задаче тяните похожие кейсы как примеры. Это накапливает знания между запусками.
Графовая память строит граф сущностей и связей для сложных запросов вроде "Какие проекты разработчика A зависят от базы B?" — через несколько ребер.
Консолидация памяти сжимает следы в абстрактные уроки, сохраняя суть без мусора для производительности.
Безопасность и ограничения
Слои контроля предотвращают вред и сбои.
Guardrails задают правила в машинном формате: что можно/нельзя. Проверять перед действием, для рисков — пауза на человека.
Sandboxing изолирует код в контейнерах с лимитами прав.
Аудит-логи фиксируют все: время, юзер, инструмент, параметры, результат, логику.
Аварийные выключатели: кнопка отмены, автоматы на паттерны, админ-блокировка систем.
Видимость
Полная картина поведения для отладки и оптимизации.
Трейсы выполнения логируют каждый шаг, вызов, наблюдение — для разбора мыслей агента.
Происхождение решений: почему выбор, альтернативы, релевантные данные, уверенность.
Мониторинг в реальном времени: активные агенты, длительность, успехи, инструменты, ошибки.
Реплей и симуляция: перезапуск неудач в изоляции, тесты альтернатив для корня проблемы.
Координация нескольких агентов
Сложные задачи требуют командной работы с протоколами.
Делегирование распределяет по специалистам: координатор анализирует, назначает, следит, собирает итог. Протоколы для структурированного общения.
Оптимизация
Баланс задержек и затрат в масштабе.
Сжатие промтов урезает контекст: убирает лишнее, аббревиатуры, прунит ненужное.
Выборочная выдача инструментов по контексту. Роутинг моделей: мелкие для простого, крупные для тяжелого — минус 60–80% затрат без потери качества.
Итог
Агенты ИИ переводят языковые модели от текста к самостоятельному достижению целей. Их создание — как распределенные системы с оркестрацией, состоянием, обработкой ошибок, видимостью и защитой.
Для развития навыков вот ресурсы: