ИИ-агент: как работает, где используется и как создать своего

ИИ-агенты становятся одним из заметных направлений развития искусственного интеллекта. В отличие от обычного чат-бота, который отвечает на отдельный запрос, агент может получить цель, разбить ее на этапы и выполнить несколько действий подряд: найти информацию, обратиться к корпоративной системе, обработать документы или подготовить отчет.

В 2026 году компании используют как готовых ИИ-агентов, так и собственные решения на базе языковых моделей.

Если компания запускает ИИ-модель самостоятельно, а не обращается к внешнему сервису через API, для ее работы могут понадобиться специализированные вычислительные ресурсы. Для таких задач используют аренду инфраструктуры с GPU — графическими ускорителями, которые подходят для запуска и обучения нейросетей.

Что такое ИИ-агент

ИИ-агент — это программа на базе искусственного интеллекта, которая самостоятельно выбирает действия для выполнения поставленной задачи.

Например, чат-боту можно отправить письмо клиента и попросить подготовить ответ. ИИ-агент способен выполнить более длинную цепочку: определить тему обращения, найти клиента в CRM, изучить историю взаимодействия, обратиться к базе знаний, подготовить ответ и передать сложный случай сотруднику.

Для этого агенту подключают инструменты: поиск, файлы, базы данных, API, корпоративные приложения и другие системы.

Как работает ИИ-агент

Работа ИИ-агента обычно строится вокруг повторяющегося цикла:

цель → план → действие → проверка результата.

Сначала модель получает задачу и определяет следующий шаг. Затем использует подходящий инструмент — например, ищет информацию, читает документ или обращается к CRM. Полученный результат снова анализируется, после чего агент либо завершает задачу, либо выполняет следующий шаг.

Именно эта способность менять дальнейшие действия в зависимости от результата отличает агента от жестко заданного сценария автоматизации.

При этом агент не обязательно должен работать полностью самостоятельно. Перед отправкой письма, изменением данных или другим важным действием можно настроить обязательное подтверждение человеком.

ИИ-агенты для бизнеса

Для бизнеса ИИ-агенты интересны прежде всего там, где один процесс состоит из нескольких повторяющихся операций.

В поддержке агент может классифицировать обращения, искать информацию в базе знаний и готовить ответы. В продажах — обрабатывать новые заявки, собирать сведения о потенциальном клиенте и обновлять CRM.

Агенты для программирования работают с кодовой базой: находят нужные файлы, вносят изменения, запускают тесты и исправляют обнаруженные ошибки. В аналитике они могут собирать данные из разных источников и формировать отчеты.

Еще один сценарий — работа с корпоративными документами. Агент получает доступ к базе знаний или RAG-системе и использует внутренние данные компании при подготовке ответа.

Как создать ИИ-агента

Создание ИИ-агента начинается с конкретной задачи.

Формулировка «нужен агент для отдела продаж» слишком широкая. Лучше определить процесс: например, агент должен получать заявку с сайта, находить информацию о компании, создавать карточку в CRM и готовить менеджеру краткую справку.

После этого нужно:

1. выбрать модель;

2. определить источники данных;

3. подключить необходимые сервисы и API;

4. настроить правила и ограничения;

5. определить, какие действия требуют подтверждения;

6. протестировать агента на реальных сценариях.

Для простых задач существуют готовые конструкторы. Если агент должен работать с внутренними системами, корпоративными данными и собственной моделью, потребуется отдельная разработка.

Локальный ИИ-агент: когда он нужен

Готовый агент может обращаться к модели внешнего провайдера через API. В этом случае вычисления выполняются в инфраструктуре поставщика сервиса.

Другой вариант — локальный ИИ-агент, когда модель запускается в инфраструктуре самой компании или на арендованных вычислительных ресурсах. Такой подход используют, когда нужен больший контроль над окружением, необходимо работать с внутренними данными или компания хочет самостоятельно выбирать и настраивать модель.

Небольшую модель можно запустить на мощной рабочей станции. Для постоянной корпоративной нагрузки обычно используют серверы с GPU.

GPU-сервер — это сервер с одним или несколькими графическими ускорителями. GPU умеют одновременно выполнять большое количество вычислений, поэтому их используют для запуска и обучения нейросетей.

Чем крупнее модель, больше пользователей и длиннее запросы, тем выше требования к объему видеопамяти и производительности ускорителей.

Необходимую конфигурацию можно подобрать под конкретную модель, объем видеопамяти и число одновременных запросов, не покупая собственное оборудование.

Внедрение ИИ-агентов: что учесть

Внедрение ИИ-агентов лучше начинать с одного процесса, результат которого можно измерить.

Важно заранее определить права доступа, ограничения на действия и критерии успешного выполнения задачи. Необратимые операции — отправку платежа, удаление данных или изменение критичных записей — лучше оставлять под контролем человека.

После пилота можно оценить фактическую нагрузку: сколько запросов обрабатывает агент, какие модели использует и сколько пользователей работают одновременно. Только после этого имеет смысл выбирать постоянную архитектуру и вычислительные ресурсы.