Что такое ИИ-агент: большой обзор для бизнеса

Разбираемся, что такое ИИ-агенты и как с их помощью оптимизировать бизнес-процессы.

ИИ-агент: что это такое простыми словами

ИИ-агент — это программа на основе искусственного интеллекта, которая способна выполнять задачи без участия человека. Пользователю достаточно сформулировать запрос, а агент сам выбирает инструменты и определяет последовательность действий для достижения цели.

Процесс работы ИИ-агента над задачей называется циклом. Каждый цикл состоит из четырех последовательных этапов: 

1. Прием и расшифровка запроса.

Например, владельцу кафе нужно напечатать визитки к открытию нового заведения. Он дает агенту задачу: «Найди типографию в Казани, которая напечатает 500 визиток до пятницы, и оформи заказ».

Агент выделяет параметры: продукт — визитки, тираж — 500 штук, город — Казань, срок — до пятницы, итоговое действие — оформленный заказ.

2. Составление плана для решения задачи, определение необходимых инструментов.

Агент решает найти типографии в Казани, отобрать те, что принимают заказы онлайн, и заполнить форму заказа. Инструменты — поиск и браузер. 

Агент понимает, что для заказа понадобятся макет и контактные данные, которых у него нет, поэтому запрашивает у владельца файл и номер телефона.

3. Работа над задачей.

Агент открывает сайты нескольких типографий и сверяет сроки изготовления. Выбирает ту, что печатает за два дня. Переходит к форме заказа, загружает файл, заполняет необходимые поля и присылает заполненную заявку на подтверждение пользователю.

4. Проверка результата. Если задача решена, агент завершает работу. Если результат не достигнут, возвращается на второй шаг и повторяет цикл.

Агент убеждается, что заказ принят, и присылает владельцц сводку: название типографии, срок готовности, адрес для самовывоза и телефон менеджера. Задача решена, агент завершает работу.

Из чего состоит AI-агент

У большинства агентов четыре базовых компонента — каждый отвечает за свою часть работы.

1. Языковая модель (LLM, large language model — большая языковая модель) — ядро и мозг агента. Это нейросеть, обученная на больших массивах текстов. Она понимает смысл сообщения и формулирует ответы. На языковых моделях работает большинство популярных нейросетей — ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT.

В агенте модель выполняет роль диспетчера: решает, какой инструмент нужен для обработки запроса и что делать с полученными данными.

2. Инструкции. Набор правил, который задает агенту границы: в каком тоне общаться, какие действия выполнять самостоятельно, а какие — только после согласования с человеком. 

Например, агенту, который закупает расходные материалы для офиса, можно разрешить сравнивать цены и собирать корзину, но запретить оформлять заказы дороже 10 000 ₽ без подтверждения руководителя.

3. Инструменты. Сама по себе языковая модель не может выполнять действия — для этого ей нужны инструменты. Например, чтобы назначить встречу, агенту нужен доступ к календарю, а чтобы найти заказ клиента — к CRM.

4. Память. Агенты используют два вида памяти:

• Кратковременная — хранит контекст текущего диалога.
• Долговременная — запоминает ключевую информацию о пользователе.

Сложные задачи часто делятся между несколькими агентами — получается многоагентная система. Обычно в ней есть главный агент-координатор: он разбивает задачу на части, распределяет их между другими агентами и собирает результаты в единый ответ. 

Предположим, вы попросили агента сделать обзор конкурентов. Один агент будет изучать цены, второй проанализирует отзывы покупателей, третий изучит рекламные кампании и акции, четвертый нарисует графики, а координатор сведет все данные в единый ответ.

Чем ИИ-агент отличается от обычного чат-бота

Классические чат-боты работают строго по заданному сценарию: разработчик заранее прописывает возможные варианты вопросов и ответов, а если у пользователя нестандартный запрос — бот начинает зависать.

ИИ-агент более гибкий: он понимает сообщения в свободной форме, удерживает контекст диалога и может выполнять действия без участия человека.

Параметр	Обычный чат-бот	ИИ-агент
Настройка	Каждый сценарий необходимо прописывать вручную	Обучается на массиве данных, можно указать общие правила и задать порядок действий для отдельных случаев
Что понимает	Кнопки и заданные фразы	Свободную речь, опечатки, разговорные выражения
Нестандартный вопрос	Зовет оператора или зависает	Уточняет детали, ищет ответ, обращается к нужной системе
Память	Нет	Контекст диалога, данные прошлых обращений, база знаний
Обновление	Нужно вручную переписывать сценарий	Достаточно дополнить базу знаний или инструкции

При этом у самостоятельности есть обратная сторона: чат-бот в худшем случае ответит невпопад, агент же может ошибиться в выборе действия — например, оформить возврат не на ту сумму. Поэтому агентам задают рамки: какие данные использовать, какие действия разрешены и когда звать сотрудника.

Где ИИ-агенты работают уже сегодня

Важно понимать, что полностью автономных агентов на рынке пока немного: по оценке Gartner, из нескольких тысяч компаний по всему миру, которые продают решения под вывеской ИИ-агентов, по-настоящему самостоятельные системы есть лишь примерно у 130. Большинство продуктов — гибриды: часть задач решают сами, сложные случаи передают людям.

Для бизнеса это скорее хорошая новость: гибридных агентов легко запустить без команды разработчиков, при этом они значительно упрощают бизнес-процессы. 

Чаще всего внедрение ИИ-агентов начинают с ключевых направлений клиентского сервиса:

• Поддержка. Агент берет на себя первичную обработку обращений — отвечает на типовые вопросы, сообщает статус заказа, уточняет запрос клиента, запрашивает контакты и передает менеджеру заполненную заявку. 
• Продажи. Консультирует по продукту, подбирает товар под запрос, отрабатывает возражения и доводит клиента до целевого действия. 

Эти сценарии подходят для любого бизнеса, который общается с клиентами, — от медицинской клиники и турагентства до агентства недвижимости.

Например, ИИ-оператор за год закрыл 93% обращений без участия человека в сфере производства абразивных материалов.

Помимо клиентского сервиса, агенты берут на себя задачи и в других направлениях:

• HR. Изучают рынок соискателей, отбирают подходящие резюме, готовят вопросы к собеседованию, присылают краткий конспект интервью.
• IT. Пишут и проверяют код, исправляют ошибки, запускают тесты. 
• Юридическая работа. Составляют и проверяют документы, консультируют по законодательству.
• Электронная коммерция. Следят за предложениями конкурентов, обновляют цены и остатки, корректируют настройки рекламы.
• ЖКХ. Распределяют жалобы по профильным службам и следят, чтобы заявки закрывались в срок.
• Офисная рутина. Работают с файлами, документами и браузером: собирают данные, готовят черновики, заполняют таблицы.

ИИ-агенты для бизнеса: главное

• ИИ-агент получает задачу и сам доводит ее до результата: разбирает запрос, планирует шаги, действует и проверяет, что получилось. Если результат не достигнут, цикл повторяется.
• Основа агента — языковая модель, инструкции, инструменты и память. Модель принимает решения, инструкции задают рамки, инструменты дают возможность действовать, память помогает не терять контекст.
• Главное отличие от чат-бота — самостоятельность. Бот ведет по заранее прописанному сценарию, в то время как агент сам выбирает, что сделать, и может выполнять действия в других системах.
• Полностью автономных агентов пока мало, большинство решений на рынке — гибриды, которые выполняют рутинные задачи, а сложные кейсы передают живому сотруднику.
• Чаще всего агентов внедряют в поддержку и продажи, но они уже работают и в HR, IT, юридической работе, торговле на маркетплейсах и офисной рутине.