Агенты ИИ 101: что это такое, как они работают и почему они важны в 2025 году

К середине 2025 года агенты ИИ перешли из экспериментальной концепции в критический уровень многих корпоративных и потребительских платформ. Они больше не просто надстройки или умные чатботы — теперь они представляют собой новую модель выполнения программного обеспечения. В отличие от одноразовых подсказок или базовых потоков автоматизации, агенты могут понимать цели, проявлять инициативу и выполнять сложные задачи, комбинируя несколько инструментов и шагов.

Чтобы глубже понять, как эта эволюция влияет на реальные рабочие процессы, изучите как агенты ИИ формируют будущее работы в 2025 году .

В этой статье представлен полный анализ того, что такое агенты ИИ, как они функционируют, что отличает их от других форматов ИИ и почему этот сдвиг важен для различных отраслей.

Что такое агент ИИ?

В контексте искусственного интеллекта агент ИИ относится к программной системе, которая может воспринимать окружающую среду, принимать решения и действовать в направлении определенной цели — часто без необходимости дальнейшего человеческого вмешательства после настройки. Эта структура знаменует собой явный отход от стандартных сценариев автоматизации или инструментов ИИ в стиле чата.

Агенты ИИ полагаются на ключевые компоненты:

• Автономность – действует самостоятельно, не требуя пошаговых инструкций;
• Память — сохраняет прошлые действия и данные для обеспечения последовательного поведения;
• Многошаговое выполнение – решает сложные задачи, выполняя последовательности, а не отдельные действия;
• Взаимодействие с инструментами – подключение к внешним API, приложениям и базам данных для выполнения поставленных задач;
• Ориентация на цель – фокусируется на достижении конкретных результатов, а не на реагировании на разовые подсказки.

На практике это означает, что правильно настроенный агент может анализировать подсказку, решать, какие инструменты использовать, взаимодействовать с ними по мере необходимости и адаптироваться в зависимости от того, что происходит в ходе процесса.

Как работают агенты ИИ

Рабочий процесс ИИ-агента обычно включает несколько этапов:

• Ввод или триггер — пользователь указывает цель (например, «подвести итог 100 статей» или «отслеживать OKR команды»);
• Планирование – агент определяет, какие действия необходимо выполнить и в каком порядке;
• Использование инструмента – подключение к внешним сервисам (например, календарям, инструментам поиска, базам данных) через API или плагины;
• Исполнение – выполняет запланированные задачи шаг за шагом, адаптируясь, если что-то меняется;
• Обратная связь — на основе результатов агент может скорректировать свой план или предоставить отчет о результатах.

В отличие от традиционных инструментов автоматизации, которые следуют фиксированному сценарию, агенты ИИ могут принимать решения в ходе выполнения задачи, включая повторение неудачных шагов, пропуск недоступных инструментов или обновление своего подхода в режиме реального времени.

Чем агенты ИИ отличаются от чат-ботов и инструментов на основе подсказок

Агентов ИИ часто путают с чат-ботами или помощниками, работающими на основе подсказок, такими как ChatGPT , но есть и явные различия.

В то время как чат-боты отвечают на вопросы, агенты ИИ добиваются результатов. Чат-бот ждет ввода. Агент принимает ввод, интерпретирует его как цель и действует от вашего имени — иногда в течение длительного времени и с использованием нескольких сервисов.

Например:

• Чат-бот может помочь вам провести мозговой штурм по темам блога;
• Агент может генерировать эти темы, проверять их SEO-жизнеспособность, загружать результаты в календарь контента и уведомлять вашу команду Вялый .

Эта автономия — то, что отличает агентов от традиционного написания сценариев. Они работают в разных инструментах и ​​во времени, позволяя использовать сценарии, которые слишком сложны для одноразовых взаимодействий.

Реальное использование в 2025 году

В 2025 году агенты ИИ будут использоваться в самых разных средах:

• Управление проектами: внутренние агенты занимаются обновлениями, маршрутизацией задач и корректировкой сроков внутри таких платформ, как понятие or Асана ;
• Поддержка клиентов: обученные работе с собственными данными агенты решают вопросы поддержки, выполняют эскалацию в зависимости от срочности и обновляют CRM-системы;
• Продажи и CRM: агенты оценивают лиды, планируют звонки и отслеживают показатели воронки продаж с помощью интеграции нескольких инструментов;
• Маркетинговые исследования: исследовательские агенты ежедневно анализируют более 100 источников, обобщая ключевые тенденции, настроения и отклонения для стратегических команд;
• Операции с данными: агенты очищают большие наборы данных, маркируют контент, сопоставляют схемы или ищут выбросы на основе контекстных шаблонов.

Во всех этих случаях прослеживается общая логика: агенты заменяют ручные, повторяющиеся рабочие процессы автономным выполнением задач.

Ведущие платформы и инструменты в 2025 году

Разработка агентов ИИ ускорилась благодаря тому, что крупные модели стали более доступными, появились открытые инструменты, а предприятия стали стремиться к возможностям многоэтапного выполнения.

Вот наиболее активные платформы и системы:

• OpenAI GPTs – настраиваемые агенты внутри ChatGPT которые могут использовать файлы, API или внутренние инструменты;
• Google Дуэт ИИ – встроено в Google Workspace для автоматизированных действий: от составления сводок документов до планирования встреч;
• Кролик R1 – аппаратный помощник, выполняющий реальные поручения с помощью голосовых и экранных команд;
• АвтоGPT – фреймворк с открытым исходным кодом, который позволяет ставить цели, строить логические рассуждения и циклы;
• Агенты мета-ИИ – интегрирован в приложения для обмена сообщениями, такие как WhatsApp и Instagram, для управления взаимодействиями и расписаниями;
• Salesforce Einstein Copilot – CRM-агенты, которые сопровождают продавцов на следующих этапах и при вводе данных;
• Река Агенты – инфраструктура корпоративного уровня на основе ИИ-агентов для объединения сложных распределенных задач между отделами.

Эти инструменты не ограничиваются отдельными функциями. Они действуют на нескольких платформах, со временем изучая поведение пользователя и совершенствуя свою логику посредством обратной связи.

Текущие проблемы и ограничения

Несмотря на растущую мощь, агенты ИИ по-прежнему сталкиваются с реальными ограничениями:

• Проблемы с долговременной памятью — многие системы испытывают трудности с сохранением контекста в течение длительных сеансов;
• Риск галлюцинаций – агенты могут неправильно истолковать неясные инструкции или выдумать неподтвержденные данные;
• Координация инструментов – подключение нескольких внешних систем приводит к усложнению и появлению точек отказа;
• Конфиденциальность и доступ — использование данных компании с агентами поднимает вопросы об обработке данных и границах;
• Расчет стоимости — запуск агентов с течением времени потребляет больше ресурсов, чем базовые инструменты подсказок.

Разработчики платформ и исследовательские группы в области ИИ активно устраняют эти ограничения, особенно в корпоративных средах.

Что будет дальше в Agent Evolution

Агенты ИИ теперь рассматриваются как основа для цифровых экосистем следующего поколения. Несколько тенденций defiкуда движется рынок:

• Компонуемые агенты – Один агент может вызывать другой, что позволяет использовать более специализированные рабочие процессы и деревья решений. Яркий пример – SnapLogic , которая предлагает визуальную платформу для создания компонуемых агентов, интегрирующихся с корпоративными инструментами и автоматизирующих сложные процессы.
• Конфигурация с минимальным объемом кода — теперь нетехнические команды могут создавать собственные агенты, используя интерфейсы или шаблоны с функцией перетаскивания. Распаковать предоставляет развитую платформу без кода, позволяющую предприятиям развертывать рабочие процессы на основе ИИ без написания кода.
• Сдвиг интерфейса – вместо ввода подсказок пользователи назначают цели. Агенты выбирают шаги. Pega GenAI от Pegasystems создан именно для этого: пользователи ставят цели, а система автоматически генерирует и выполняет полные потоки бизнес-процессов.
• Торговые площадки агентов – Формируются платформы, где агенты делятся, продаются и интегрируются компаниями. Один из ярких примеров – База предохранителя , который курирует многократно используемые рабочие процессы ИИ и автоматизацию на основе агентов для создателей, команд и предприятий.
• От инструментов до операционных систем — агенты определяют, как функционируют все цифровые рабочие среды, включая внутренние системы. Gupshup внедряет ИИ-агентов непосредственно в корпоративную коммуникационную инфраструктуру, автоматизируя обмен сообщениями и поддержку по глобальным каналам.

Этот сдвиг указывает на более широкую трансформацию в том, как пользователи взаимодействуют с программным обеспечением. Переход от прямого контроля к делегированию на основе целей — когда люди говорят системам, чего они хотят, а агенты выясняют, как это сделать.

Агенты ИИ становятся инфраструктурой

С 2025 года агенты ИИ больше не считаются экспериментальными. Они становятся частью основного программного стека для команд, стартапов и платформ, которым требуется контекстная автоматизация. Их способность связывать цели с результатами, использовать инструменты в экосистемах и продолжать работать без прямого надзора меняет структуру цифровой работы.

По отраслевым данным, К концу 85 года около 2025% предприятий будут использовать агентов ИИ и почти 96% опрошенных организаций планируем расширить использование агентов ИИ в течение следующего года. Эти инструменты уже начали повышать производительность и эффективность затрат в бизнес-операциях.

По мере развития агентов ИИ они обеспечивают более широкий переход к автоматизации на основе целей, когда программное обеспечение больше не ждет ручных инструкций, а работает автономно, с памятью и многошаговой логикой. 

Эти контекстно-зависимые агенты функционируют как цифровые коллеги, перемещаясь по инструментам, системам и данным, чтобы производить реальные результаты. Независимо от того, встроены ли они в корпоративные приложения или работают как автономные помощники, Агенты ИИ в 2025 году закладываем основу будущего, в котором автоматизация будет интеллектуальной, адаптивной и ориентированной на результат.