AI-агент (ИИ-агент) — программная система на базе искусственного интеллекта, которая получает цель, может самостоятельно выбирать последовательность действий и использовать доступные инструменты для выполнения задачи с учетом промежуточных результатов.
Как работает AI-агент
Обычный чат-бот или AI-ассистент чаще всего работает по схеме «запрос — ответ»: пользователь формулирует вопрос или команду, а модель генерирует результат. AI-агент рассчитан на более самостоятельное выполнение многошаговых задач. Вместо одного ответа он может определить, какие действия нужны для достижения цели, выполнить их по очереди, проверить результат и скорректировать дальнейшие шаги.
На базовом уровне агент получает цель, анализирует задачу и составляет план действий. Затем он обращается к доступным инструментам — например, файлам, поиску, терминалу, API или другим подключенным сервисам. Результат каждого действия становится частью новой информации для агента: он может понять, что задача уже решена, изменить план или выполнить следующий шаг.
Это не означает, что любой AI-агент действует полностью автономно. Набор доступных действий, разрешения и границы работы задаются системой или пользователем. Поэтому агентность описывает прежде всего способ выполнения задачи: модель не только формирует ответ, но и управляет последовательностью действий в доступной ей среде.
Чем AI-агент отличается от AI-ассистента
AI-ассистент чаще работает в режиме непосредственного взаимодействия с пользователем: объясняет код, предлагает функцию, пишет текст или отвечает на вопрос. AI-агент может получить более общую цель и самостоятельно разбить ее на последовательность действий.
Граница между этими понятиями не всегда жесткая: современный AI-ассистент тоже может иметь агентные функции, если умеет использовать инструменты и выполнять несколько связанных шагов без отдельной команды на каждый из них.
AI-агенты в программировании
В разработке AI-агент может работать не только с отдельным фрагментом кода, но и с проектом в целом. Например, он способен изучить структуру репозитория, найти нужные файлы, внести изменения, запустить тесты, проанализировать ошибки и продолжить работу с учетом результатов проверки.
Особенно удобно использовать такой подход в AI-IDE, где агент получает доступ к инструментам разработки непосредственно из рабочей среды. Разработчик при этом задает цель, ограничения и контролирует результат, а часть последовательных технических действий делегирует агенту.
Подробнее о том, как устроены ИИ-агенты в разработке, можно прочитать в блоге Kodik.