Что такое ИИ-агент простыми словами и как его создают

Коротко: ИИ-агент — это программа, которая получает от человека цель и сама доводит её до результата. Языковая модель решает, какой шаг нужен следующим, а агент выполняет его в ваших системах (1С, CRM, почте) через подключённые инструменты и проверяет, что получилось. Чат-бот в основном отвечает на вопросы, агент делает работу, в пределах выданных прав и под контролем человека.

Агентом сейчас называют почти всё, что связано с ИИ. И чат-бот в углу сайта, и рассылку по расписанию, и сценарий, который раскладывает письма по папкам. Собственнику в такой путанице трудно понять, что он покупает.

Я шесть лет разбираю сквозные процессы в среднем бизнесе, то есть цепочки работы от заявки клиента до денег, которые проходят через несколько отделов. Разницу между ботом и агентом я обычно объясняю на неоплаченном счёте. Спросите чат-бот, почему клиент до сих пор не заплатил, и он в лучшем случае покажет статус счёта или подскажет, где его посмотреть. Агент с той же задачей сам найдёт счёт в 1С, откроет договор в CRM, заметит, что клиенту не отправили закрывающие документы, подготовит письмо ответственному менеджеру и отчитается о сделанном.

Из чего состоит ИИ-агент

В основе агента языковая модель, та же технология, что отвечает вам в чате. Она читает задачу, решает, что делать дальше, и пишет тексты. Ошибаться модель умеет уверенно, и остальные части агента во многом нужны, чтобы её ошибки ловились раньше, чем дойдут до клиента.

Действует агент через инструменты. Каждый инструмент даёт одно разрешённое действие, например найти клиента в CRM, прочитать остаток в 1С или отправить письмо. Сама модель ни к одной вашей системе не прикасается. Она пишет, какой инструмент вызвать и с какими данными, а вызов выполняет программа агента и возвращает модели ответ. Список инструментов и задаёт границу того, что агент вообще способен сделать.

Кроме модели и инструментов агенту нужна инструкция. В ней записаны цель, правила, запреты и случаи, когда он обязан остановиться и позвать человека. Обычный регламент на эту роль не годится, он написан для сотрудника, который сам додумает пропуски. Как переписать его под агента, подробно разобрано в статье про регламент для ИИ-агента.

Контекст агента составляют инструкция, цель, уже сделанные шаги и их результаты, всё, что модель видит, принимая решение. Между задачами модель сама ничего не помнит. Если агенту нужна память о прошлых случаях, скажем о том, что этот клиент всегда платит с опозданием на неделю, её делают отдельно. Заметки хранят в базе и перед новой задачей подкладывают модели то, что к ней относится.

Про ограничения в демонстрациях почти молчат, хотя от них зависит, можно ли пускать агента в рабочие системы. Выдавайте агенту права по минимуму, для начала только на чтение. Ограничьте число шагов и расходы на одну задачу. Платёж, письмо клиенту и удаление данных оставьте на подтверждение человеку. И проверьте, что каждое действие агента пишется в журнал вместе с причиной. Так устроен, например, центр обработки документов, который NeoGraph собрал для производства бытовой химии: первая версия, показанная на пилотном стенде. Безопасные нарушения в приказах система исправляет сама, по правилам, которые юристы могут менять.

Как работает ИИ-агент

Работа агента устроена как цикл. Спланировал шаг, сделал, проверил результат, и так до тех пор, пока цель не достигнута или пока он не упёрся в ограничение.

Допустим, клиент пишет на почту, что к пятнице ему нужно двадцать мешков штукатурки. Агент читает письмо и находит клиента в CRM. Остаток в 1С показывает, что на основном складе мешков двенадцать, поэтому следующим шагом он смотрит второй склад. Недостающее находится там. Он собирает черновик счёта, перечитывает его из 1С и сверяет с письмом, те ли позиции и количество. Счёт и ответ клиенту уходят менеджеру, и письмо отправляется только после его подтверждения.

Проверка здесь нужна всерьёз. Модель способна сообщить, что счёт создан, хотя вызов упал с ошибкой, поэтому результат агент проверяет по данным самой системы.

Отличие от чат-бота

Модель у бота и агента может быть одна и та же. Различаются они тем, есть ли у программы инструменты, право ими пользоваться и цикл проверки.

Путаницу во многом создают сами поставщики. Аналитики Gartner прямо пишут, что многие из них переклеивают ярлык «агент» на старых ИИ-помощников, чат-боты и программных роботов, не добавив им самостоятельности. По их оценке, из тысяч фирм, которые продают агентный ИИ, настоящих около 130.

Я советую собственникам спрашивать поставщика, какие действия его агент выполняет сам, без сотрудника, и как проверяет, что сделал правильно. Если ответ сводится к переписке с клиентом, перед вами чат-бот. Возможно, хороший, но переплачивать за него как за агента незачем. Сравнение по сценариям и стоимости есть в статье о том, чем чат-бот отличается от ИИ-агента.

Где агент полезен

Агент оправдывает себя там, где работа состоит из многих мелких шагов в разных системах и каждый раз немного отличается. Несколько примеров из разных служб компании.

• Сравнить акт сверки от контрагента со своей выгрузкой из 1С, собрать расхождения и написать бухгалтеру контрагента, чего не хватает.
• Следить за сроками по заказам поставщикам, запрашивать статус и предупреждать менеджера, если поставка сдвигается.
• Принять жалобу клиента, найти заказ, проверить условия возврата и подготовить решение для сотрудника поддержки.
• Сравнить отклики с требованиями вакансии, уточнить у кандидатов недостающее и поставить собеседования в календарь.

Если шаги всегда одни и те же, агент не нужен.

Моя собственная система разбора рабочих разговоров работает круглосуточно с июля 2026 года и за три недели разобрала 175 разговоров по 102 сделкам. Она расшифровывает запись, различает говорящих и вытаскивает договорённости, возражения, сроки и следующие шаги с привязкой к цитате и времени. Агентом я её не называю. Шаги в ней всегда идут в одном порядке, выбирать ей нечего. Для такой работы расписанная цепочка дешевле и предсказуемее агента, даже если на отдельных шагах в ней работает ИИ. Gartner советует примерно то же. Агенты нужны там, где приходится принимать решения, рутинным цепочкам хватает автоматизации, а для простого поиска информации достаточно помощника.

Если собирать самому

Запрос «как создать ИИ-агента» вводят очень разные люди, и многие хотят собрать агента сами, иногда бесплатно. Для личных задач это реально. На конструкторах без программирования собирают агента, который разбирает почту, ведёт календарь или готовит сводку из таблицы. Если пробуете, начните с одной задачи и первое время проверяйте каждое его действие.

В компании всё упирается в другое. Собрать агента несложно, трудно связать его с процессом, то есть решить, какие права дать ему в 1С, какая из трёх таблиц с ценами настоящая, кто согласует скидку и что делать с заказом, который не подходит ни под одно правило. На этих вопросах проекты выигрывают или проваливаются, и модель тут почти ни при чём.

Как создают ИИ-агента

ИИ-агента для бизнеса создают по этапам, и каждый следующий начинают, только когда предыдущий дал ясный ответ.

Обследование процесса

Сначала выясняют, куда ставить агента и нужен ли он там вообще. Типичная ошибка в том, что агента ставят на задачу, заметную руководителю, хотя дороже всего бизнесу обходится другое. Ответы на частые вопросы клиентов видны всем. А то, что заявка днями лежит между продажами и складом, потому что менеджер не знает об остатке, кладовщик не знает о заявке, руководитель напрямую не видит. Потери на таких переходах между отделами обычно больше, чем стоят программы, которыми эти отделы пользуются, поэтому я и повторяю в каждом разборе, что стыки дороже систем.

Как выглядит результат обследования, покажу на реальном проекте NeoGraph для группы компаний в таможенной логистике. Исходными были пять внутренних регламентов. По ним выделили две сквозные цепочки, на 5 и 11 стадий и около 70 действий, описали 13 ролей и 7 систем и нашли 11 разрывов на стыках, то есть в местах, где работа переходит от одной роли или системы к другой. Денежную оценку потерь в том проекте не делали, поэтому сумм не назову. Агент, которого настроили бы по тем же регламентам без такой карты, унаследовал бы все 11 разрывов и спотыкался бы там же, где спотыкались люди.

Обследование занимает 2–4 недели. На выходе карта процесса с разрывами и ответ, с какого места начинать. Первую прикидку потерь можно сделать ещё до него в калькуляторе потерь на стыках.

Пилот на одном сценарии

Пилот — это запуск агента на одном сценарии и небольшой группе сотрудников, на реальных данных. Например, только первичный разбор входящих заявок или только сверка счёта с договором. Цель пилота в том, чтобы на малом объёме поймать все места, где агент ломается о реальность, будь то кривые данные, исключения, которых нет в регламенте, или сотрудники, которые вводят информацию не туда.

Хороший пилот идёт с контрольной группой. Часть заявок обрабатывает агент, часть сотрудники по-старому, и через 3–4 недели вы сравниваете две колонки цифр. Без такого сравнения любой отчёт об эффективности повисает в воздухе.

Сам запуск на одном сценарии занимает 1–2 недели, дальше агент работает рядом с контрольной группой. По итогам сравнения решают, масштабировать сценарий, доработать его или остановиться. Остановка тоже результат, она сохраняет бюджет следующего этапа.

Промышленная эксплуатация

Дальше агента переводят в рабочий режим с полной нагрузкой. Здесь вылезает то, чего на пилоте не было видно. Пилот жил на выгрузке, а теперь агент имеет дело с живыми системами. К пилоту подключали нескольких сотрудников, теперь весь отдел, и надо разграничить, кто что видит, чтобы агент не показал одному менеджеру сделки другого.

В этап входят подключение к рабочим системам с обработкой сбоев, журнал действий, обучение сотрудников и передача агента владельцу процесса. Срок 4–6 недель. Сдвигается он чаще других, потому что доступ к этим системам согласуют дольше, чем планируют.

Сопровождение

Многие собственники считают, что после запуска проект закончен. Но бизнес меняется каждый месяц. Появляются новые товары, переписываются регламенты, обновляются 1С и CRM. Агент, который вчера справлялся, завтра начнёт путаться, если за ним никто не следит.

Он не ломается разом, он тихо тупеет.

Сопровождение включает контроль качества, разбор новых случаев, починку подключений после обновлений и правку инструкций под новые регламенты. Обычно это фиксированный ежемесячный платёж или пакет часов. Без него через полгода сотрудники перестанут доверять агенту и вернутся к ручной работе, а вложенные деньги уйдут в никуда.

Бюджет и скрытые затраты

Смету на агента формирует работа людей, плата за саму модель в ней самая предсказуемая строка. По моему опыту, больше половины бюджета обычно уходит на подключение к вашим системам и на приведение данных в порядок. Настройка самого агента, его инструкций и базы знаний обходится заметно дешевле. Обследование занимает небольшую долю. Если поставщик раздувает строчку про модель и обходит стороной подключения и данные, он либо не понимает, где риск, либо прячет его от вас.

Больше всего сюрпризов приносят данные. В смете пишут одной строкой «подключение к 1С», а на деле справочник контрагентов задвоен, у части клиентов нет ИНН, даты в двух системах записаны по-разному. Пока это не вычищено, агент ошибается, и вину вешают на него, хотя причина в данных.

Потом исключения. Регламент описывает основные случаи, хвост редких живёт в головах сотрудников в виде «тут мы обычно звоним Петровичу». Каждое такое исключение надо найти и либо описать для агента, либо сознательно оставить человеку. Работа это долгая и ручная, и в первую смету её закладывают редко.

И люди. Если менеджеры видят в агенте угрозу, они вводят данные мимо него или тихо саботируют. Кодом это не лечится, нужен разговор руководителя с командой до запуска, а значит, его время и авторитет.

Когда агент оправдан

Агент окупается, когда у процесса большой повторяющийся объём и счёт идёт на сотни операций в месяц. На десятках дешевле оставить работу человеку. Данные нужны в пригодном виде, или хотя бы готовность привести их в порядок, иначе агент будет ошибаться, и доверие сотрудников вы потеряете быстрее, чем увидите эффект. И у процесса должен быть хозяин, готовый после запуска отвечать за результат агента.

Рано, если процесс меняется каждую неделю и не описан даже для людей. Автоматизировать хаос значит закрепить хаос. Сначала регламент, потом карта процесса, потом агент, и переставлять эти шаги нельзя. Как строить такую карту до пилота, показано в статье о карте бизнес-процессов.

По прогнозу Gartner, больше 40% проектов агентного ИИ закроют до конца 2027 года из-за растущих затрат, неясной пользы для бизнеса или слабого контроля рисков. Честный подрядчик скажет, что вам рано, на обследовании, до подписания сметы.

Частые вопросы

Можно ли создать ИИ-агента бесплатно? Попробовать технологию можно почти без затрат. Рабочий агент бесплатным не бывает, платить придётся за обращения к модели или за свой сервер и больше всего за работу людей, которые подключат его к системам и будут сопровождать.

Нужен ли программист, чтобы сделать агента? Для личных задач обычно хватает конструктора без программирования. Рабочему агенту нужны подключения к 1С, CRM и почте с правами доступа и обработкой сбоев, и без разработчика здесь не обойтись.

Чем ИИ-агент отличается от ИИ-ассистента? Ассистент помогает человеку, подсказывает, пишет черновики, ищет информацию, но решения и действия остаются за человеком. Агент совершает шаги в системах самостоятельно. Граница плавная, ассистент с подключёнными инструментами постепенно становится агентом.

Кто отвечает, если агент ошибся? Компания, а внутри неё руководитель процесса, так же, как за ошибку сотрудника на этом участке. Поэтому инструкцию и границы полномочий агента утверждает он сам, до запуска.

Можно ли держать агента внутри компании? Можно. Модель разворачивают на своих серверах, и данные, включая персональные данные клиентов, не уходят наружу. Платой за это становится собственное оборудование, под которое и подбирают модель.

Что почитать дальше

• Разработка ИИ-агентов под ключ, если вы уже решили заказать агента для своей компании.
• Чем чат-бот отличается от ИИ-агента, сценарии и сравнение стоимости.
• Регламент для ИИ-агента, как описать процесс, чтобы агент его выполнил.
• Карта бизнес-процессов, которую строят до пилота.
• Методика «Стыки дороже систем», где на переходах между отделами теряются деньги.
• Калькулятор потерь на стыках для первой прикидки в рублях.
• Что такое стык между отделами, определение в словаре сайта.

Источники

• Прогноз Gartner о проектах агентного ИИ до конца 2027 года, пресс-релиз от 25 июня 2025 года в перепечатке BigDATAwire.