Что такое ИИ-агент и как он работает

На межмодульном мастер-классе соавтор нашей программы Сергей Юдин упомянул про отличия ИИ-агента от обычной модели. Делимся ключевыми тезисами.

Под агентом понимается система, которая принимает что-то на вход и выдаёт результат на выходе. В базовом виде модель с инструкцией — это уже почти готовый агент, но в полноценном агенте возможностей больше.

Во-первых, можно задавать входные переменные. Например, если вы делаете агента для перевода, можно добавить параметр «язык», чтобы каждый раз не менять инструкцию, а просто передавать нужное значение.

Во-вторых, к агенту можно подключать инструменты, такие как поиск в интернете или доступ к базе данных. В этом случае агент уже не просто генерирует текст, а может сначала получить данные извне, а затем использовать их в ответе.

Это превращает обычную модель в систему, которая умеет работать с внешним контекстом.

Например, если попросить «найди последние новости», агент сначала выполнит поиск, а потом сформирует ответ. Эту же механику можно использовать в любых процессах, где нужно дополнительно проверять или подтягивать данные.

Далее нужно задать агента, настроить параметры и создать его. После этого у него появляется уникальный идентификатор и инструменты для мониторинга.

Таким образом, агент — это уже готовая структура, к которой можно обращаться через API. У него есть логика, параметры, инструменты и встроенный мониторинг.

@aileadershse

6 шагов для управления ИИ-агентами

Gartner прогнозирует: к 2028 году в средней глобальной компании будет уже 150 000+ ИИ-агентов. Для сравнения: в 2025 году их было меньше 15.

И это создаёт новую проблему — agent sprawl, то есть неконтролируемое размножение агентов внутри компании. Один агент помогает с документами, второй анализирует встречи, третий работает с базой знаний. В какой-то момент ИТ-департамент уже не понимает, кто что делает, какие данные видит и какие решения принимает.

По данным Gartner, только 13% организаций считают, что у них уже есть нормальная система управления ИИ-агентами. Остальные рискуют столкнуться с утечками данных, ошибками, дублирующимися агентами и другими проблемами.

Gartner предлагает выстраивать управление:

Ввести правила и политики. Определить, кто может создавать агентов, для каких задач, в каких инструментах и с какими интеграциями.

Создать единый реестр агентов. Собрать всех агентов в одном месте, включая теневые решения, и классифицировать их по задачам и уровню риска.

Настроить роли, доступы и жизненный цикл. У каждого агента должны быть владелец, права доступа, срок актуальности и процедура отключения.

Навести порядок в данных. Контролировать, к каким данным подключаются агенты, кто отвечает за их актуальность, права доступа и архивирование.

Мониторить поведение агентов. Отслеживать, как агенты используются, соблюдают ли политики, не выходят ли за рамки задач и нет ли аномалий.

Обучать сотрудников. Формировать культуру ответственного использования ИИ: объяснять правила, риски и лучшие практики работы с агентами.

@aileadershse