Введение в ИИ-агенты

ИИ-агент — это система, которая способна автономно принимать решения и выполнять действия для достижения поставленной цели. В отличие от обычных программ, агент не просто следует заданным правилам, а рассуждает, планирует и адаптируется к ситуации.

Основные компоненты агента: - Восприятие — получение информации из окружающей среды (текст пользователя, данные из API) - Рассуждение — анализ информации и принятие решений (LLM) - Действие — выполнение операций (вызов API, отправка сообщений) - Память — хранение контекста и истории взаимодействий

Это ключевое различие, которое многие путают:

• *Автоматизация — вы явно прописываете каждый шаг, а система лишь исполняет инструкции. Пришёл лид — сохрани данные, отправь письмо, обнови CRM. Даже если внутри вы используете GPT для классификации текста, это всё ещё автоматизация: логику контролируете вы**.

• *Агент** — вы задаёте цель, а система сама решает, какие инструменты и данные ей потребуются. Она рассуждает, запрашивает информацию, создаёт подзадачи. Это нужно, когда данные неструктурированы, проблема открыта и вариантов много.

• *Когда использовать автоматизацию:**
• Задачи повторяются по одному сценарию
• Данные структурированы
• Нужна предсказуемость и надёжность

• *Когда нужен агент:**
• Процесс нельзя полностью расписать заранее
• Нужно анализировать и принимать решения
• Варианты действий зависят от контекста

На основе анализа тысячи реальных проектов выделяют три основных класса:

Класс 1: Чат с данными (~50% проектов) Это доминирующий паттерн — чат-интерфейс для взаимодействия с данными через RAG. Источники: PDF-документы, базы знаний, Википедия, корпоративные данные.

Класс 2: Автоматизация бизнес-процессов (~25%) Эти проекты автоматизируют рутину: заметки по встречам, скоринг лидов, анализ новостей. Часто обрабатывают данные пакетами, а не в реальном времени.

Класс 3: Агенты-планировщики (~15%) Мультиагентные системы, исследовательские агенты, агенты для кодинга. Самые сложные, но и самые мощные.

• *Вывод:** Начинайте с класса 1 (RAG-бот), затем переходите к автоматизации, и только потом — к агентам-планировщикам.

Для первого проекта рекомендуем:

• *n8n** (n8n.io) — open-source drag-and-drop платформа. В любой ноде можно дописать код на JavaScript. Идеально для начинающих.

• *Make** (make.com) — SaaS-конструктор с модулем AI Agents прямо в браузере. Простой интерфейс, много интеграций.

• *LangChain** — Python-библиотека для создания приложений с LLM. Больше кода, но больше контроля.

• *Flowise / LangFlow** — визуальные интерфейсы поверх LangChain. Можно строить RAG-ботов без кода.

• *Apify** — платформа для скрапинга и автоматизации. Удобно для сбора данных.

Простой воркфлоу для старта: Webhook → LLM-нода → Google Sheets или Notion