Архитектура ИИ-агента: план, действие, наблюдение
Классический цикл агента (ReAct): Thought — модель рассуждает, какой следующий шаг нужен; Action — вызывает инструмент (поиск, API, база данных); Observation — получает результат и решает, достигнута ли цель. Цикл повторяется до завершения задачи или достижения лимита шагов. Это позволяет решать многошаговые задачи: собрать данные, проанализировать, написать отчёт, отправить письмо.
Инструменты агента в бизнес-применениях
Типичный набор инструментов бизнес-агента: поиск по базе знаний (RAG), чтение и запись в CRM (AmoCRM, Bitrix24), отправка уведомлений (Email, Telegram), вызов внешних API (погода, курсы, логистика), выполнение SQL-запросов к базе данных. Каждый инструмент описывается JSON-схемой, и LLM сама решает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами.
Агент-аналитик PapAI: получает задачу «подготовь отчёт по продажам за квартал», сам извлекает данные из CRM, строит сводку, формирует текст и отправляет руководителю. Без участия оператора. Подробнее.
ИИ-агент против чат-бота: ключевые отличия
Чат-бот работает в режиме «вопрос — ответ» и не выполняет действий самостоятельно. Агент ставит цель, строит план из нескольких шагов, использует инструменты и итеративно двигается к результату. Для задач с несколькими взаимозависимыми шагами (аналитика, обработка документов, лид-квалификация) агентная архитектура эффективнее прямого диалогового подхода. Оркестрацией агентов занимаются платформы LangGraph, n8n, AutoGen.
Связанные термины
- LLM — языковая модель как «мозг» агента
- Оркестратор агентов — платформы управления несколькими агентами
- Промпт-инжиниринг — как правильно описать задачу агенту
- RAG — инструмент доступа к знаниям для агента
Где применяется
Хотите автоматизировать многошаговые задачи с ИИ-агентом? Обсудим.
Связаться с нами