Автор статьи
В 2023 году над нейросетями все смеялись и показывали на шестой палец в сгенерированных картинках. В 2025 году нейросети по одному запросу делают полноценные веб-приложения, генерируют реалистичные фото и автоматизируют разные процессы.
И вариантов автоматизации появилось реально много. Можно научить нейронку писать и публиковать посты за вас. А можно сделать так, чтобы нейросеть вела вашу личную базу знаний, записывала туда важные события, запоминала какие-то события и потом напоминала о них. А можно вообще автоматизировать выставление счетов, анализ лидов, генерацию видео или поиск информации по документам компании.
Все это возможно благодаря ИИ-агентам — умным автономным системам на основе нейросетей. Что такое ИИ-агенты, как они работают, чем пригодятся бизнесу и как их собрать — рассказываем в статье.
Что такое ИИ-агенты
ИИ-агенты — это автономные системы на основе нейросетей, которые могут самостоятельно принимать решения, действовать для достижения конкретных целей и активировать сторонние инструменты.
Отличие от обычных нейросетей в том, что те просто обрабатывают информацию и выдают результаты. Но сами ничего не делают. А агенты не просто отвечают на вопрос, они планируют и выполняют целые цепочки действий для решения комплексных задач. А еще ИИ-агенты могут учиться на своем опыте, совершенствоваться и решать задачи с каждым разом все лучше и лучше.
Грубо говоря, агент — это мини-сотрудник. Когда он получает задание от человека, определяет, что нужно → активирует конкретное умение → выполняет задание.
У ИИ-агентов есть 3 особенности:
- Агенты могут самостоятельно планировать шаги для достижения поставленной цели и на зависеть от человека. Например, ИИ-агент может самостоятельно ходить в базу данных, анализировать информацию и составлять отчеты с выводами.
- Главное преимущество агентов — способность использовать различные сервисы и API. Агент может искать информацию в интернете, работать с файлами, отправлять электронные письма или генерировать изображения — все это в рамках одной задачи.
- ИИ-агенты могут иметь память, сохранять контекст взаимодействия и учиться на предыдущем опыте. А затем использовать эту информацию для принятия более точных решений.
Виды ИИ-агентов
Вообще, видов ИИ-агентов очень много, но мы выделим 4 основных. По ним будет проще понять, на что агенты способны и какого агента лучше внедрять в свой бизнес.
Базовый LLM-агент. Самый простой и понятный вид. Он может только отвечать на вопросы. У такого агента нет базы данных и способности действовать вне чата. Он помнит не больше 10−20 предыдущих сообщений из чата.
Такой агент полезен для базовых задач: быстрых ответов на вопросы, помощи с формулировками и создания коротких текстов. Например, если нужно придумать слоган, уточнить, как работает конкретный маркетинговый термин, или оформить текст. Сейчас таких агентов почти никто не используют, вместо них выбирают LLM-агентов c RAG.
RAG-агент (Retrieval-Augmented Generation). Такой агент сначала ищет информацию в загруженной базе знаний, например, в документах, таблицах
RAG-агенты решают одну из главных проблем нейронок — галлюцинации (когда система просто придумывает факты). С RAG-агентом вероятность получить точный и обоснованный ответ сильно выше. Использовать RAG-агенты можно везде: в качестве оператора поддержки, внутреннего бота-базы знаний, личного ИИ-ассистента
Автономный агент. Такие агенты умеют не просто отвечать на вопросы, а думать и действовать. Автономные агенты могут сами может разбивать большую задачу на подзадачи, выстраивать план и выполнять шаги по порядку. Они работают по циклу планирование → выполнение → анализ результата → корректировка.
Главная фишка автономных агентов — они могут взаимодействовать со сторонними сервисами через API и MCP (протоколы взаимодействия с приложениями). Применять подобных агентов можно где угодно.
Например, можно сделать ИИ-агента для управления календарем, который будет получать информацию о встрече от человека → записывать информацию в календарь → высылать приглашения участникам. Либо такой агент может самостоятельно провести конкурентный анализ: найти сайты конкурентов, выгрузить данные, сравнить, сгенерировать выводы и оформить отчет.
Оркестратор. Этих агентов можно сравнить с дирижером, который управляет другими агентами. Они не решают задачи напрямую, а определяют, какие именно специализированные агенты нужны для выполнения каждого шага, и распределяют между ними работу.
Оркестраторы пригодятся в сложных и кастомных задачах. Там, где нужен поиск информации, генерация текста, работа с календарями, отправка писем и другие действия в одной цепочке. Представьте сценарий: нужно провести аудит сайта конкурента. Оркестратор получает задачу и автоматически запускает цепочку действий
- Один агент собирает данные с сайта — структура, тексты, теги, скорость загрузки.
- Второй анализирует SEO-показатели — частотность ключевых слов, мета описания, позиции в поиске.
- Третий сравнивает эти данные с вашим сайтом и выявляет сильные и слабые стороны.
- Четвертый оформляет результаты в виде отчета и сохраняет его в облаке.
При этом внутри одного агента может содержаться несколько мини-агентов разных видов: с подключенным RAG, автономный агент
| Тип агента | Возможности/Функции | Применение/Преимущества |
| Базовый LLM-агент | Нет базы данных, работает только в чате, помнит 10–20 сообщений. | Быстрые ответы, помощь с формулировками, создание коротких текстов. |
| RAG-агент | Ищет информацию, затем отвечает. Есть память на 10–20 сообщений для сохранения контекста. | Более точные и обоснованные ответы, уменьшение количества галлюцинаций. |
| Автономный агент | Разбивает задачи на подзадачи, строит план, действует по циклу: план → выполнение → анализ → корректировка. | Решение сложных задач, выполнение последовательных действий без постоянного контроля. |
| Оркестратор | Определяет нужных агентов для выполнения задачи, координирует их работу. | Эффективное распределение задач между специализированными агентами. |
Как использовать ИИ-агентов в бизнесе и маркетинге
Везде, где какие-то действия можно автоматизировать, можно использовать агентов.
В бизнесе
В бизнесе агенты могут обрабатывать клиентские обращения, анализировать рынок и конкурентов, готовить отчеты и даже вести переговоры с клиентами.
Обрабатывать клиентские обращения. Агент на основе искусственного интеллекта будет сам отвечать на входящие запросы из почты, сайта или CRM. Разбирать, что за клиент, что он хочет, и какая работа с ним уже проделана. Либо сразу высылать нужную информацию, передавать в поддержку или даже закрывать продажу.
Выглядеть это может примерно так: агент читает заявку на сайте, видит, что клиент интересуется тарифом — сам отправляет КП и ставит напоминание менеджеру.
Следить за рынком. Агент может ходить по сайтам и соцсетям конкурентов, собирать инфу о ценах, продуктах и акциях. А потом делать сводку: конкурент Х выкатил вот это, вот такая проблема у нас есть.
Выглядеть это может примерно так: каждую пятницу агент скидывает в телеграм-бота: «У троих конкурентов вышли новые лендинги с такими услугами, у двоих — бесплатные вебинары на темы…».
Готовить отчеты и документы. Агент может подключаться к CRM, Google Таблицам, Notion — выгружать данные, считать метрики, а потом формировать полноценный отчет.
Выглядеть это может примерно так: агент каждое утро присылает отчет по продажам за вчера: сколько заявок, сколько лидов, кто топ-менеджер дня.
В маркетинге
В маркетинге ИИ-агент может искать тренды, генерировать идеи для контента и создавать черновики публикаций для социальных сетей.
Анализировать тренды и конкурентов. Агент может в фоновом режиме периодически мониторить соцсети, блоги, YouTube и другие источники. Анализировать чужие материалы, предполагать, какие темы собирают просмотры и как сделать что-то похожее.
Выглядеть это может примерно так: агент проверяет список заданных сайтов, определяет самые популярные материалы — присылает список тем с рекомендациями.
Генерировать контент. Агент может сам продумывать контент-план, писать статьи, описания товаров и призывы к действию. Может адаптировать текст под разные платформы.
Выглядеть это может примерно так: пользователь дает агенту список ключевых слов и желаемые темы → агент продумывает контент план → по запросу человека пишет контент.
Скраппить конкретную информацию. Агент может собирать нужные данные с сайтов автоматически — будь то цены конкурентов, новые товары, вакансии или упоминания бренда.
Выглядеть это может примерно так: агент раз в день проверяет список e-commerce сайтов, собирает информацию о новых товарах и ценах, фильтрует по заданным критериям и сохраняет результаты в таблицу.
ИИ-агенты — не волшебная кнопка
Многие думают, что агенты способны вообще на все и что им можно полностью передать бизнес. Но это не совсем так.
За всем, что работает на основе AI, нужно следить. Каким бы проработанным не был ИИ-агент, ему нельзя доверять на 100% и нельзя полностью передать бизнес-процессы. Нейросети все еще работают нестабильно и иногда отходят от правил системного промпта. Сбиваются во время ответа или генерируют неправильную информацию. Чтобы избежать проблем, нужно следить за любым ИИ-агентом.
Автоматизировать сложные процессы нужно осторожно. Вообще, автоматизировать сложные процессы проблематично из-за того, что у нейросетей пока что не хватает технических возможностей. Единственный вариант — делать несколько агентов-оркестрантов с несколькими мини-агентами внутри. И еще лучше — чтобы все главные агенты могли взаимодействовать между собой. У такого взаимодействия даже есть название — Agent2Agent. Сильно в подробности вдаваться не будем, но если коротко — это универсальный протокол, который позволяет разным ИИ‑агентам разговаривать друг с другом напрямую.
Цель A2A — сделать агентов дружелюбными друг к другу, чтобы какой-то агент получал задачу → понимал, какой агент с ней лучше справится → отдавал задачу нужному агенту. И чтобы весь обмен информацией был без лишних мостов и костылей.
Вот как это может выглядеть:
- Маркетинговый бот запрашивает у аналитического агента актуальные цифры по продажам и сразу же адаптирует сценарий промокампании.
- Агент поддержки передает сложный запрос от клиента агенту‑специалисту, получает ответ и автоматически распределяет результат по тикетам.
- Робот‑помощник в ERP собирает изменения от разных агентов (финансового, складского, логистического) и формирует сводный отчет.
И вот здесь и проявляется главная сложность — как связать всех агентов так, чтобы они стабильно работали и всегда строго выполняли заложенные в них инструкции. Пока что конкретного ответа нет, поэтому единственный вариант — тщательно тестировать агентов перед запуском и сначала автоматизировать простые процессы. А потом по чуть-чуть давать агенту новые навыки.
Автоматизировать нужно что-то внутри компании. Не стоит пытаться сразу выставлять агента в общий доступ и полностью перепоручать ему общение с клиентами (без поддержки оператора), решение каких-то клиентских задач
Как создать своего ИИ-агента
Способов создания агентов много и на подробный разбор уйдет не одна статья. Здесь поговорим кратко.
Сделать ИИ-агента можно 3 способами:
Через no-code платформы
No-code платформы — это визуальные конструкторы, в которых нужно перетаскивать отдельные блоки и так строить агента. Работают по принципу конструкторов сайтов, писем
Кому подойдет. Новичкам без опыта программирования и тем, кто хочет быстро протестировать идею агента.
Какие платформы можно использовать.
n8n. Один из самых популярных no-code конструкторов для автоматизации задач. Можно подключать более 400 сервисов и API, обрабатывать данные, запускать цепочки действий. Подходит и новичкам, и продвинутым. Классная фишка — сервис можно развернуть на своем сервере и пользоваться им бесплатно.
Make.com. Инструмент для тех, кто хочет быстро собрать рабочие сценарии автоматизации. Принцип тот же: собираете цепочку из блоков, настраиваете — пользуетесь. Можно интегрировать с CRM, почтой, календарями, таблицами и другими сервисами. Есть триггеры, расписания, фильтры, и все без единой строчки кода.
Dust.tt. Платформа для создания собственных AI-агентов без кода. Можно подключать источники данных, задавать инструкции и использовать встроенные интеграции для разработки сложных агентов.
MindStudio. Конструктор с простым интерфейсом, в котором можно собрать полноценного AI-агента за 30−60 минут. Работает по принципу блоков: настраиваете логику → подключаете источники → задаете правила.
Классная фишка всех no-code платформ — на их сайтах есть готовые шаблоны агентов, которые можно скопировать в свой проект и адаптировать под свои задачи.
Через готовые фреймворки и библиотеки
Фреймворки и библиотеки — это набор готовых кодов, функций и компонентов, которые можно собрать в одного агента по своему сценарию. Отличие от no-code платформ в том, что вы пишете код на языке программирования и дополнительно используете готовые функции и компоненты, код для которых уже кто-то написал.
Кому подойдет. Людям с базовыми навыками программирования на Python и тем, кто хочет более гибкого и мощного агента под свои задачи.
Какие платформы можно использовать.
LangChain — самый популярный фреймворк. Позволяет собирать сложные цепочки действий, подключать внешние сервисы, работать с памятью и строить полноценные LLM-приложения.
LangGraph — надстройка над LangChain. Нужна, если агент должен управлять сложными сценариями и работать как самостоятельный исполнитель в цепочке процессов.
AutoGen — фреймворк от Microsoft для мультиагентных систем. Здесь можно настроить, как несколько агентов общаются между собой, делятся задачами и выходят в интернет за нужными данными.
LlamaIndex — библиотека для тех, кто работает с текстами, PDF и таблицами. Помогает агенту искать информацию в документах и отвечать с опорой на ваши данные. Отлично подходит для реализации RAG.
Arkalos — фреймворк для локального запуска агентов на основе готовой базы данных.
Через разработку с нуля
В этом случае всего ИИ-агента нужно программировать с нуля.
Кому подойдет. Опытным разработчикам и командам, которым нужен сложный ИИ-агент для решения кастомных и многоуровневых задач.
Здесь вместо платформ нужно использовать разные инструменты:
- Модель ИИ. Выбирается основа — например, GPT от OpenAI, Claude от Anthropic или Gemini от Google. Агент будет использовать эту модель, чтобы генерировать тексты и принимать решения.
- Язык программирования. Чаще всего это Python или Node.js — с их помощью пишется вся логика агента.
- База данных. Redis или Postgres — для того чтобы к агенту можно было подключить базу данных, из которой он будет брать информацию при генерации ответов.
- Память. Qdrant, Pinecone или Weaviate — специальные сервисы, где агент хранит воспоминания и быстро находит нужную информацию.
- Фоновые задачи. Celery или RQ — чтобы агент мог выполнять действия по расписанию, например, проверять обновления каждый час.
- Интеграции. API, вебхуки, другие сервисы. Вы сами выбираете, чем агент будет пользоваться и как.
Какой способ создания агента выбрать
Если нет навыков программирования и хочется создать агента быстро → no-code платформы
Если есть базовые навыки программирования, а возможности no-code-платформ не позволяют создать агента → фреймворки
Если нужно создать агента со сложной логикой, вызовом разных сервисов, решения многоуровневых задач → разработка с нуля
Как написать системные инструкции для ИИ-агентов
Кроме того, чтобы накодить такого агента или собрать в конструкторе, нужно продумать системный промпт. Это внутренняя инструкция, на основе которой агент будет работать, определять задачу и понимать, какое из умений надо активировать для решения проблемы.
Вот список советов, которые помогут написать хороший системный промпт.
Будьте конкретны. Не используйте расплывчатые или двусмысленные формулировки, которые могут запутать нейросеть или привести к неверным ответам.
Используйте примеры. Показывайте на примерах, как агент должен действовать в конкретной ситуации и в каком формате должен отвечать.
Сохраняйте простоту. Не перегружайте инструкции лишними деталями или сложной логикой. Делайте инструкции простыми и понятными, чтобы агент мог правильно их обработать.
Предусмотрите альтернативный путь. Дайте агенту возможность выйти из ситуации, если он не может выполнить поставленную задачу. Например, когда пользователь задает вопрос, вы можете добавить указание: «если ответа нет, ответь „не найдено“».
Тестируйте и совершенствуйте. Вносите корректировки по необходимости, чтобы улучшить точность и эффективность ответов вашего агента.
Каких ИИ-агентов можно попробовать прямо сейчас
Чтобы попробовать ИИ-агентов, не обязательно их разрабатывать. Есть уже несколько готовых сервисов, которые заточены под решение разных задач: работу с таблицами, создание кода, проведение исследований, продумывание дизайна
Вот небольшой список популярных сервисов ИИ-агентов.
GenSpark. Один из самых многофункциональных и способных агентов. Здесь можно решать практические любые задачи, связанные с бизнесом и маркетингом: делать маркетинговый анализ, собирать презентации, переформатировать данные в таблицы и даже визуализировать их. Есть бесплатная подписка с ограниченным количеством кредитов — их хватит на 1−3 сложных запроса. Платная подписка стартует от $ 19,99 в месяц.
Manus. Еще один крутой ИИ-агент для решения разных задач: от планирования путешествия до маркетингового анализа. Сильно похож на GenSpark, но выдает ответы чуть похуже. Есть бесплатная подписка с ограниченным количеством кредитов — их хватит на 1−3 сложных запроса. Платная подписка стартует от $ 19 в месяц.
Emergent AI. Агент для работы с кодом. Здесь достаточно описать, что вы хотите разработать — агент будет сам писать код, тестировать его, искать баги
Lovart. Агент для создания дизайна. Достаточно описать, что нужно создать — агент продумает концепции продукта, сгенерирует логотипы, креативы и все, что связано с графикой. Есть бесплатная подписка с ограниченным количеством кредитов — их хватит на создание 2−5 полноценных дизайн-систем. Платная подписка стартует от $ 19 в месяц.
Skyreels. Этот ИИ-агент поможет сгенерировать короткометражный фильм: продумает сценарий, раскадровку и последовательных персонажей. Затем сделает видео, создаст озвучку, наложит липсинк и сгенерирует музыку. От вас потребуется только описать, что вы хотите создать. Если не знаете, что создавать, сервис сможет написать сценарий за вас. Есть бесплатная подписка, но ее хватит только на создание сценария, раскадровки и персонажей. Для создания фильма придется купить подписку, минимальный тариф стоит $ 8 в месяц.
HeroUI. ИИ-агент для UI-дизайна и веб-разработки. Достаточно написать, какое приложение или сайт вы хотите — агент сам соберет интерфейс, добавит стили, анимации и предложит готовый результат. Можно загружать референсные изображения, например, скриншоты сайтов — агент повторит их почти точно. Либо импортировать макеты из Figma. Есть бесплатный тариф — 5 генераций в день. Этого хватит, чтобы собрать 1−2 макета. Платные подписки стартуют от $ 20 в месяц.
Подписывайтесь на телеграм-канал Awake Journal, чтобы не пропускать новые экспертные материалы про маркетинг, управление проектами и продуктами, разработку, а также дизайн 💪
на журнал
