AI-агенты — не абстрактные термины из научных докладов, а вполне конкретные инструменты, которые работают в бизнесе, образовании и даже в повседневной жизни. Давайте разберёмся, какие они бывают, чем отличаются и как именно их можно использовать уже сейчас.
Что такое AI-агент?
Если совсем просто — это система, которая получает данные из внешнего мира (через сенсоры, API, текст), принимает решение на основе этих данных (алгоритмически или через машинное обучение) и действует (отправляет команду, выполняет задачу, отвечает человеку и т.д.).
Типы AI-агентов с примерами из реальной жизни
Реактивные (рефлекторные) агенты
Они не запоминают прошлое, действуют «по ситуации». Например, антиспам-фильтр в почте: сразу удаляет или скрывает письма, если ключевые слова и поведение отправителя совпадают с шаблоном спама.
Другой пример — система движения в «умной» двери: реагирует только на движение — не «помнит», кто вошёл до этого.
Такие агенты применяются для автоматизации рутинных процессов без контекста: фильтрация входящих заявок, сортировка заказов, базовые чат-боты с готовыми ответами.
Агенты с внутренней моделью (модельно-рефлекторные)
Учитывают прошлое состояние или делают предположения о текущем. Роботизированные тележки на складах OZON или Wildberries запоминают план склада, корректируют маршрут в зависимости от изменений.
Система HVAC (отопление/вентиляция) в «умных» домах: регулирует температуру, исходя из времени суток, привычек жильцов и погоды.
Применяются в логистике, управлении оборудованием, системах энергоэффективности.
Целеориентированные агенты
Знают цель и подбирают путь к её достижению. Пример: навигация в «Яндекс.Картах» — подбирает маршрут не просто «из точки А в Б», а оптимальный по времени, пробкам и предпочтениям. Программы автоторговли на бирже: задача — продать/купить с максимальной выгодой, и они ищут лучший сценарий на основе рыночных данных.
Используются в финансовом секторе, логистике, планировании маршрутов, маркетинговой оптимизации.
Агенты для максимальной выгоды (utility-based)
Оценивают не только достижение цели, но и «ценность» результата. Рекламные платформы (VK Ads, Яндекс Директ): подбирают не просто релевантные объявления, а те, с наивысшей вероятностью конверсии, учитывая поведение, демографию, интересы. Автоматические системы скидок в e-commerce: назначают цену, при которой выше шанс продать и сохранить прибыль.
Они полезны в продажах, ценообразовании, динамическом маркетинге.
Обучающиеся агенты (learning agents)
Адаптируются, анализируют ошибки, улучшают действия со временем. ChatGPT, обучающийся на пользовательских предпочтениях: чем дольше пользователь с ним взаимодействует, тем лучше ответы. Персональные ассистенты (Алиса, Маруся), которые со временем «узнают» голос, привычки, стиль общения.
Такие агенты обслуживают клиентов, работают в рекомендательных системах, персонализированном обучении, ассистентах.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Где могут применяться AI-агенты в России
В малом и среднем бизнесе это могут быть интернет-магазины (чат-боты, рекомендательные блоки, прогнозы спроса), маркетинг (генерация рекламных текстов с помощью GPT, автоматический запуск акций), HR (отбор резюме с помощью моделей NLP).
В офисной работе AI-помощники пишут черновики писем, ведут протоколы совещаний. Агенты в CRM подсказывают лучший момент для звонка клиенту.
В промышленности предиктивные агенты предупреждают поломки оборудования. А еще они используются для оптимизации маршрутов доставки: не просто «едем по навигатору», а прогноз пробок, событий, спроса.
Как выбрать тип агента для задачи
Если у вас простая, повторяющаяся задача без контекста — начните с реактивного агента. Если задача требует ориентироваться в пространстве или учитывать текущее состояние — нужен агент с внутренней моделью.
Когда задача подразумевает достижение конкретной цели — подойдут целеориентированные агенты. Если при этом нужно оценивать эффективность разных вариантов — выбирайте агента, ориентированного на полезность.
А если задача будет со временем усложняться или зависеть от множества факторов — лучше сразу использовать обучающегося агента.
- Освой Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку (240$) бесплатно
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
