Что такое ИИ-агенты и как они работают

ИИ-агент — это программа, которая использует искусственный интеллект, чтобы самостоятельно выполнять задачи и добиваться заданного результата. Как отмечают эксперты IBM, такие агенты могут не только генерировать ответы, но и использовать доступные инструменты для выполнения действий.

Например, при обработке счёта ИИ-агент может проверить реквизиты, сравнить сумму с договором и передать документ на согласование. Если он обнаружит расхождение, то сообщит об этом сотруднику.

В отличие от чат-бота, который в базовом варианте только отвечает на вопросы, ИИ-агент может выполнять несколько связанных действий, чтобы решить задачу.

Для работы агенту нужны источники данных, инструменты и соответствующие права доступа. При этом, если агент сообщает, что выполнил задачу, стоит проверить, действительно ли всё получилось. Например, появилась ли новая запись в учётной системе или отправилось ли письмо адресату.

Степень самостоятельности зависит от конкретного процесса. Агент может анализировать информацию и предлагать рекомендации, готовить действие для подтверждения сотрудником или выполнять разрешённые операции автоматически. Например, он может найти спорные условия договора и предложить исправления, а окончательное решение останется за юристом.

Применение ИИ-агентов особенно полезно в задачах, где нужно анализировать документы, сопоставлять сведения из разных источников и разбирать нестандартные ситуации. Такие ИИ-агенты в бизнесе помогают сократить ручную работу, при этом сотрудник может проверять результаты и контролировать важные решения.

ИИ-агент объединяет несколько компонентов, каждый из которых отвечает за свою часть работы: от анализа запроса до выполнения действий и контроля результата. Конкретный набор компонентов зависит от задачи и требований к безопасности.

Языковая модель Анализирует запрос и доступную информацию, помогает выбрать дальнейшие действия и оценить результат. Выступает основой для принятия решений, но сама по себе не обеспечивает доступ к корпоративным системам и не определяет, какие операции разрешены.

Инструкции и сценарии Задают цель, требования к результату и правила выполнения задачи. Определяют, какие условия нужно найти, с чем их сравнить и в каком виде представить результат. Для отдельных операций можно предусмотреть обязательное подтверждение сотрудника.

Данные и интеграции Обеспечивают доступ к нужной информации и рабочим системам. Агент может искать сведения в корпоративных документах, получать данные из учётной системы и передавать результаты в другие программы. Доступные возможности зависят от подключённых систем и выданных прав.

Контекст и память Позволяют учитывать информацию, полученную в ходе работы, и использовать результаты предыдущих шагов. Например, агент может помнить, какие документы уже проверил, и не начинать обработку заново. Это отличается от поиска по корпоративной базе: поиск помогает находить нужные сведения, а память — сохранять информацию для текущей задачи.

Механизмы контроля и аудита Ограничивают действия агента и помогают проверять ход работы. Определяют, к каким данным разрешён доступ, в каких случаях нужно запросить подтверждение, и какие события записывать в журнал. Это позволяет разбирать ошибки и проверять, как был получен результат.

В Primo Epic работа агента организована с помощью шести основных блоков: модели, знаний, инструментов, политик, сценариев и аудита. Из них можно собирать решения под конкретные задачи, задавать ограничения и отслеживать действия агента на каждом этапе.

Чат-бот, ИИ-ассистент, ИИ-агент и RPA-робот помогают решать задачи, но по-разному организуют работу. Основная разница в том, кто определяет следующий шаг: пользователь, заранее заданный сценарий или сам агент в процессе выполнения задачи.

Чтобы понять разницу, представим, что вам нужно организовать семейную поездку:

Главное отличие ИИ-агента — способность самостоятельно выбирать следующие действия в рамках поставленной задачи и доступных ему инструментов.

Это упрощённая схема: современные чат-боты и ассистенты тоже могут выполнять действия, а возможности агента зависят от его настроек и разрешений. На практике эти технологии зачастую работают вместе: агент анализирует информацию и определяет следующие шаги, а RPA-робот выполняет повторяющиеся операции в корпоративных системах.

Подробнее о том, как роботы и AI-агенты работают вместе.

ИИ-агенты могут работать поодиночке или в составе мультиагентной системы.

Одиночный агент выполняет задачу без участия других агентов. Например, проверяет договор и отмечает пункты, которые требуют внимания.

Мультиагентная система объединяет несколько агентов, которые делят работу между собой. Например, если нужно проверить договор, один агент может найти в нём важные условия, а другой — сравнить их с требованиями компании. Вместе они выполнят задачу, которую удобнее разделить на несколько этапов.

Но не всегда нужны несколько агентов. Если достаточно проверить дату, сумму и реквизиты в документе, с этим может справиться один агент. Чем больше агентов участвует в работе, тем важнее настроить их взаимодействие и проверять результаты.

Как у любого рабочего инструмента, у ИИ-агента есть слабые места. Они могут ошибаться, неверно трактовать данные или выполнять действия, которые не соответствуют ожиданиям пользователя. Поэтому при внедрении важно заранее определить границы самостоятельности агента, настроить доступ к данным и предусмотреть проверку результатов. Рассмотрим основные риски и способы управления ими.

Меры простые:

Чтобы выбрать подходящего агента, протестируйте его на своих задачах. На демонстрации вендор показывает самый удобный пример, но в реальной работе важно проверить, как решение справляется с неполными и противоречивыми данными, нестандартными ситуациями и сбоями. Попросите тестовый доступ и подготовьте 10–20 реальных примеров разной степени сложности: письмо с двумя разными суммами, документ со скрытой командой, инструмент, который не отвечает. Хороший агент на таких задачах остановится и спросит человека, а не сделает по-своему без дополнительного уточнения.

При тестировании агентов обратите внимание на 4 критерия:

Качество результата Находит ли агент существенные ошибки, учитывает ли контекст, как работает с неполными данными.

Контроль действий Видно ли, на каких данных основан ответ, какие операции выполнил агент и когда он передаёт задачу сотруднику.

Память и свежие данные Сама модель не помнит прошлые разговоры и не ищет в интернете: эти функции добавляет продукт, и они могут быть выключены или не входить в тариф. Спросите вендора: «Агент помнит прошлые разговоры и ищет свежие данные? Это работает сразу или подключается отдельно?» Затем проверьте на деле.

Интеграции и безопасность Работает ли агент с нужными корпоративными системами, можно ли ограничить его доступ к данным и операциям, где обрабатываются данные и кто имеет к ним доступ. Если данные нельзя передавать наружу, проверьте, поддерживает ли решение развёртывание в инфраструктуре компании.

По итогам проверки станет ясно, какой агент подходит для ваших задач.

ИИ-агенты не отменяют чат-ботов, интеграции и RPA. Они расширяют набор задач, которые можно автоматизировать, особенно когда процесс зависит от содержания документов, контекста и обработки исключений.

Практичный путь — выбрать одну задачу с понятным результатом, определить источники данных и критерии проверки, а затем протестировать агента на реальных примерах. По итогам пилота можно оценить качество работы, частоту ошибок, необходимость участия человека и возможность встроить решение в рабочий процесс.

Академия Primo запускает два новых курса об ИИ-агентах. На курсе «Что такое ИИ-агенты» вы разберётесь, как отличать агентов от чат-ботов, ассистентов и RPA и оценивать их возможности. А на курсе «Agent Harness Engineering: как построить свой harness для ИИ-агента» узнаете, как проектировать систему вокруг модели: подбирать инструменты, настраивать рабочий цикл и продумывать безопасность. Выбирайте курс в зависимости от вашей задачи — разобраться в технологии или научиться проектировать собственные решения.