ИИ-агент

ИИ-агент оборачивает языковую модель в цикл: модель получает цель, решает, какое действие предпринять, вызывает инструмент — поиск, базу данных, браузер, исполнение кода, — смотрит на результат и планирует следующий шаг. Цикл продолжается, пока цель не достигнута или агент не сдаётся и не отчитывается.

Именно инструменты отличают агента от чат-бота. Чат-бот может лишь рассказать, как назначить встречу; агент проверит календарь через API, найдёт свободный слот и отправит приглашение. Фреймворки стандартизируют этот паттерн через function calling, схемы инструментов и протоколы вроде MCP, позволяющие агенту находить и использовать внешние сервисы.

Главные проблемы — надёжность и контроль. Ошибки агента накапливаются от шага к шагу, поэтому в продакшене добавляют ограждения: ограниченные права инструментов, подтверждение человеком деструктивных действий, циклы проверки и лимиты на шаги и бюджет. Правило простое: чем больше автономии, тем больше наблюдаемости.

Пример

“Кодинг-агент получает тикет с багом, воспроизводит ошибку, правит три файла, прогоняет тесты и открывает pull request — человек подключается только на ревью.