Агентный ИИ: что это, откуда взялся и сколько свободы ему дать

Агентный ИИ получает от человека цель вместо инструкции и сам решает, какие шаги к ней сделать, проверяя результат каждого и исправляя ошибки по ходу. Нейросеть в чате отвечает на вопрос и ждёт следующего, а агентная система ходит по кругу «спланировать, сделать, посмотреть, поправить», пока задача не закрыта.

Консалтинговая компания «Яков и Партнёры» летом 2026 года проверила 18 зарубежных продуктов по шести признакам агентности, и полноценными агентами оказались 7. Среди 12 российских продуктов готовых агентов не нашлось ни одного, лидеры рынка оказались платформами, на которых агента собирает сам заказчик (CNews).

Кроме устройства и истории разберу, как превратить это в деньги: какие вопросы задать себе про собственный процесс до разговора с подрядчиком, как на них ответить и как пересчитывать ответ за минуты, отдав черновик нейросети.

Что такое агентный ИИ и когда он появился

Агентной систему делает цикл работы вокруг модели, и одна и та же нейросеть бывает то собеседником в чате, то агентом. «Яков и Партнёры» называют шесть признаков: агентный цикл, планирование, работа с инструментами, самокоррекция, память и доведение задачи до конца без человека. Полноценным агентом они считают систему, у которой есть хотя бы пять из шести.

Собственнику этот список служит проверочным листом к коммерческому предложению. Напротив каждого признака продавец должен показать, где тот виден в работе: агент разбил задачу на шаги, сходил в учётную базу, заметил свою ошибку и переделал. Если показывают только окно чата с бойкими ответами, перед вами собеседник, пусть и толковый. Какую работу агентам уже отдают, разобрано в статье об ИИ-агентах для бизнеса.

Когда появился агентный ИИ

Идея программ-агентов старше нейросетей, одной из первых работ считают «Пандемониум» Оливера Селфриджа 1958 года. Рабочую схему для нейросетей дала статья ReAct в октябре 2022 года, где модель чередует рассуждение и действие.

Слово «агентный» вошло в обиход в 2024 году, и разогнал его Эндрю Ын. В письме двадцатого марта он привёл замер на тесте HumanEval, где модель пишет код. GPT-3.5 сразу решала 48,1 % задач, более сильная GPT-4 67 %, а та же GPT-3.5 в цикле с проверкой своей работы до 95,1 % (The Batch). Слабая модель с правом переделать обошла сильную.

Агентные системы ИИ и схема с нейросетью

Большинству задач компании хватает схемы, где нейросеть работает внутри заранее нарисованного маршрута. В декабре 2024 года Anthropic развела два устройства. В схеме модель и инструменты идут по путям, заданным в коде, а в агенте модель сама решает, что делать дальше (Anthropic). Агентные системы, пишут авторы, платят временем ответа и деньгами за качество, а неверный шаг в начале тянет за собой все следующие.

Входящий счёт из почты надо прочитать, сверить с заказом и разнести в учёт, и схема пройдёт эти три шага одинаково тысячу раз. Агент нужен там, где число шагов заранее неизвестно: на претензии клиента приходится поднять переписку, найти отгрузку, сверить с договором и решить, звонить ли на склад. Как это различие выглядит в конструкторе, показано в разборе агента в n8n.

Я бы первым делом спрашивал у подрядчика, сколько шагов процесса известны заранее. На таких шагах агентная свобода только сжигает токены, кусочки текста, за которые платят поставщику модели.

Агентная модель ИИ: пять уровней свободы

Степень свободы агента назначает тот, кто его внедряет, и расти вместе с умом модели она не обязана. Исследователи Вашингтонского университета в июне 2025 года описали пять уровней по роли человека: оператор решает сам, соавтор делит работу с агентом, консультант даёт мнение, утверждающий подключается только в рискованных случаях, наблюдатель смотрит со стороны.

Собственник хочет, чтобы агент снял с людей работу целиком, и не хочет, чтобы машина без спроса возвращала деньги и обещала клиентам сроки. Противоречие снимает четвёртый уровень. В типовой оптовой компании агент весь день сам сверяет оплаты с заказами и приносит человеку одни расхождения, а сумму возврата утверждает бухгалтер.

Почему в России агентный ИИ собирают, а не покупают

Российские продукты из открытого разбора оказались конструкторами, и агента для своей работы компания чаще собирает сама или с подрядчиком. «Яков и Партнёры» оценили в 2026 году публичные описания продуктов и внедрений (CNews) по своей шкале зрелости L1–L5, от ассистента до мультиагентной системы, и с уровнями свободы её путать не стоит.

Самыми зрелыми авторы назвали четыре платформы: Yandex AI Studio, GigaChat Enterprise, Agent Platform от Just AI и MWS AI Agents Platform от МТС. Российским заказчикам, по их словам, чаще нужны свои серверы, закрытые данные и стыковка со старыми учётными системами. Какие агенты компании доступны официально, собрано в обзоре ИИ-агентов, доступных в России.

Как выглядит пилот

Авторы советуют начинать с одного повторяемого сценария из трёх-семи этапов с владельцем, исходной метрикой, контрольной группой и понятным источником денег. Первые 90 дней уходят на проверку гипотезы, подтверждённый эффект в одном процессе появляется через 6–12 месяцев. Gartner ожидает, что больше 40 % проектов с агентным ИИ закроют к концу 2027 года (Gartner). По-моему, агента меряют деньгами в одном процессе.

Где агентный ИИ снимает работу, а где опасен

По моему опыту, агентный ИИ чаще ломается на постановке цели, чем на исполнении. Рабочая цель состоит из пяти частей: каким должен быть результат, куда его положить, какими доступами пользоваться, на какой документ опираться и чего не делать. Ссылку на опорный документ я кладу прямо в текст цели, иначе к середине долгой работы агент его теряет. Запрет называет известную слабость заранее: оставленный без присмотра агент любит шлифовать мелочи вместо того, чтобы закончить.

Для бухгалтерии оптовой компании цель звучит примерно так. К пятнице свести дебиторку по всем клиентам в таблицу и положить её в общую папку отдела, учётную базу только читать, сверяться с регламентом по ссылке, клиентам не писать и проводки не исправлять.

Что остаётся собственнику

После запуска человек перестаёт вести агента за руку и начинает присматривать, причём право остановить машину в любой момент остаётся за ним. Присматривать приходится и за расходом. Мой личный рекорд держится на сорока семи часах непрерывной работы агента для кода, который сжёг три недельных лимита подписки.

Цель, точки остановки и потолок денег собственник решает сам, а маршрут отдаёт машине. Где ошибка стоит денег клиента или обещания от имени компании, я держу четвёртый уровень свободы, пятый оставляю поиску и внутренним черновикам.

Промпт: какую часть процесса отдать агентному ИИ

На вход идёт то, что уже лежит готовым: должностная инструкция сотрудника, запись созвона, где вы объясняли новичку его работу, или коммерческое предложение подрядчика. Имена и названия замените метками, персональные данные и коммерческую тайну в публичный чат не вставляйте. Подойдёт любая крупная модель, DeepSeek работает бесплатно и без VPN, ChatGPT и Claude мощнее, но с ограничениями доступа из России.

Роль. Ты аналитик процессов и решаешь, какую часть работы компании отдать агентному ИИ и с какой свободой.

Результат. Таблица шагов процесса: шаг; известен ли он заранее; часы сотрудника на шаг в месяц; цена ошибки в рублях или словами; уровень свободы машины от 1 до 5 (1 решает человек, 5 агент работает сам под наблюдением); кто подтверждает. Под таблицей четыре числа: часы и рубли в месяц на шагах уровней 4–5; доля шагов, где хватит обычной схемы без агента; сколько из шести признаков агентности подтверждено в предложении подрядчика, если оно приложено; разница между ценой подрядчика и рублями, которые снимут шаги уровней 4–5. В конце текст цели для агента.

Зачем. Хочу до разговора с подрядчиком понимать, какую свободу готов дать машине и за что не стану платить.

Подзадачи строго по порядку, к следующей не переходи, пока не закрыта предыдущая.
1. Перескажи процесс в пяти строках и спроси, верно ли понял. Без ответа дальше не иди.
2. Разбей процесс на шаги, отметь, какие известны заранее, и спроси часы на шаг и стоимость часа, если их нет во вводных.
3. Для каждого шага оцени цену ошибки и назначь уровень. Деньги клиента, обещания от имени компании и правка учётных данных не выше уровня 4.
4. Если приложено предложение подрядчика, против каждого из шести признаков (цикл, план, инструменты, самокоррекция, память, доведение до конца) выпиши, где он показан, или «не показан».
5. Посчитай четыре числа под таблицей.
6. Составь цель для агента: результат, куда положить, доступы, опорный документ, чего не делать.
7. Под каждой находкой дай фразу, которую я завтра скажу подрядчику или сотруднику.

Нюансы. Пиши просто. Если вводные противоречат друг другу, покажи оба варианта и спроси.

Рамки. Не выдумывай шагов, которых нет во вводных, и возможностей, которых подрядчик не заявил. Мотивационные речи и рассуждения о важности опусти полностью.

Коротко: главное из статьи

• Агентный ИИ получает цель, сам планирует шаги, проверяет результат и доводит задачу до конца.
• По критериям «Яков и Партнёры» полноценными агентами оказались 7 из 18 зарубежных продуктов и ни один из 12 российских.
• Схема с нейросетью подходит, когда шаги известны заранее, агент нужен там, где их число не угадать.
• Свободу агента назначают по каждому действию, деньги клиента и обещания компании остаются под подтверждением человека.
• Пилот берут на одном сценарии из трёх-семи этапов, подтверждённый эффект в процессе появляется через 6–12 месяцев.

Частые вопросы