Что такое ИИ-агенты?

Что такое ИИ-агент?

ИИ-агент — это программная система, которая с помощью ИИ понимает цель, планирует шаги и совершает действия для выполнения задачи. В отличие от обычного чат-бота, который в основном отвечает на запросы, ИИ-агент способен пройти через целый процесс. Например, он может искать информацию, сравнивать источники, систематизировать найденное, создавать результат и дорабатывать его, если чего-то не хватает.

Почему ИИ-агенты важны именно сейчас

ИИ-агенты становятся всё важнее, потому что многие реальные задачи требуют больше одного запроса. Исследования, написание текстов, анализ данных и программирование часто включают сбор информации, использование инструментов, проверку результатов и их улучшение. ИИ-агенты помогают автоматизировать эти повторяющиеся шаги, чтобы люди могли сосредоточиться на постановке целей, проверке результатов и принятии итоговых решений.

ИИ-агент, ИИ-ассистент и чат-бот

Термины «ИИ-агент», «ИИ-ассистент» и «чат-бот» часто используют как синонимы, но они решают разные уровни задач. Чат-бот в основном отвечает. ИИ-ассистент помогает пользователю работать быстрее, обычно под его прямым руководством на каждом шаге. ИИ-агент в большей степени ориентирован на результат: он может планировать последовательность действий, использовать инструменты, отслеживать прогресс и продолжать работу, пока задача не будет доведена до пригодного к использованию результата.

Граница между ними не всегда строгая. Современный ИИ-ассистент может обладать агентными возможностями, а чат-бот может использовать модели ИИ «под капотом». Практическая разница — в том, сколько ответственности система берёт на себя после первого ответа: чат-бот отвечает, ассистент помогает, а агент доводит дело до цели.

Например, Kimi может работать как веб-чат-бот. Вы также можете общаться с ним и использовать его как ИИ-ассистента для выполнения простых поисковых задач. А включив режим агента, вы получаете Kimi в роли ИИ-агента, который помогает решать более сложные задачи — например, создавать оригинальное инструментальное музыкальное произведение.

Ключевые особенности ИИ-агентов

ИИ-агенты бывают очень разными, но у большинства полезных систем есть пять общих ключевых особенностей:

Автономность: действия с минимумом пошаговых указаний

Автономность означает, что агент может продолжать работу без того, чтобы пользователь вручную подсказывал каждый шаг. Пользователь задаёт цель, а агент сам решает, какое действие предпринять дальше. Одни агенты только предлагают действия и ждут подтверждения, другие могут выполнять задачи в фоновом режиме, вызывать инструменты или координировать работу подчинённых агентов.

Планирование: разбивка цели на более мелкие задачи

Планирование превращает размытую цель в последовательность действий. Если пользователь просит подготовить исследовательскую справку, агент может составить план: определить тему, найти источники, сравнить данные, выделить ключевые моменты, написать черновик и подготовить итоговое резюме. Хорошее планирование также включает контрольные точки, чтобы агент мог заметить, когда ему нужно больше информации, когда качество источников недостаточное или когда результат нужно показать человеку.

Использование инструментов: поиск, файлы, приложения, код и API

Использование инструментов — одна из главных причин, по которым ИИ-агенты превосходят по возможностям обычные чат-боты. ИИ-агент может использовать веб-поиск для получения актуальной информации, средства чтения файлов для PDF и таблиц, выполнение кода для анализа, API для получения внешних данных, браузеры или коннекторы приложений для выполнения рабочих операций, а также генераторы документов, презентаций, таблиц или веб-сайтов.

Память и обучение: запоминание деталей задачи и улучшение работы внутри процесса

По умолчанию LLM не сохраняют состояние: они сами по себе не запоминают предыдущие взаимодействия на постоянной основе. Агент может предоставлять LLM более устойчивый контекст, что даёт агенту своего рода долговременную память. Эта память помогает агенту удерживать контекст — такие данные, как инструкции пользователя, загруженные файлы, ограничения задачи, промежуточные результаты и предыдущие решения в рамках рабочего процесса.

Взаимодействие: работа с людьми или другими агентами

ИИ-агенты взаимодействуют с людьми, задавая уточняющие вопросы, показывая черновики и ожидая подтверждения перед выполнением действий с высокой значимостью. Они также могут взаимодействовать с другими агентами или подчинёнными агентами, когда задачу можно разделить на параллельные потоки работы. Например, один подчинённый агент может искать источники, другой — извлекать данные, третий — писать черновик, а четвёртый — проверять на пробелы.

Как работают ИИ-агенты?

ИИ-агенты обычно работают по циклу: понять цель, составить план, собрать информацию, использовать инструменты, выполнить действие, проверить результат и продолжить при необходимости.

Шаг 1: понять цель пользователя

Агенты понимают цели пользователей, интерпретируя запрос, определяя желаемый результат и превращая размытые формулировки в рабочее представление задачи. Они обращают внимание на такие сигналы, как тип задачи, тема, аудитория, формат вывода, ограничения, доступные файлы и требования к источникам. Если запрос неоднозначен, хорошо спроектированный агент может задать уточняющий вопрос или сделать разумное предположение, прежде чем составлять план.

Шаг 2: составить план выполнения задачи

Далее агент составляет план, разбивая цель на более мелкие действия, определяя порядок этих действий и сопоставляя каждый шаг с нужными инструментами или информацией. Он может выявлять зависимости, например, необходимость провести исследование перед написанием текста или очистить данные перед созданием графиков. Планирование важно, потому что оно позволяет пользователю скорректировать рабочий процесс до того, как агент потратит время на неверную задачу.

Шаг 3: собрать информацию и использовать инструменты

Когда план готов, агент собирает необходимую информацию. Это может включать веб-поиск, загруженные файлы, API, анализ кода, работу с таблицами или другие специализированные инструменты. Именно использование инструментов позволяет ИИ-агенту взаимодействовать с внешней информацией и системами, а не полагаться только на встроенные знания модели.

Шаг 4: выполнить действие и получить результат

После сбора необходимой информации агент выполняет действие и создаёт результат. В зависимости от задачи это может быть отчёт, график, фрагмент кода, презентация или завершённый рабочий процесс. Лучшие результаты хорошо структурированы, благодаря чему их проще проверять, редактировать и использовать.

Шаг 5: проверить результаты, доработать и продолжить при необходимости

Последний шаг — проверка. Агент оценивает, соответствует ли результат исходной цели, и доработает его, если обнаружит пробелы, ошибки или недостающие детали. Важную работу всё равно должен проверять человек, особенно если задача связана с принятием решений или публичной публикацией. Именно этот цикл проверки делает ИИ-агентов более ценными, чем разовая генерация текста.

Что умеют ИИ-агенты?

ИИ-агенты стали важным инструментом во многих отраслях и профессиях. В следующем разделе на примере Kimi показано, как ИИ-агенты можно применять в разных сценариях.

Исследования и синтез информации

Исследования — один из самых очевидных сценариев применения ИИ-агентов, поскольку эта задача обычно требует поиска, чтения, сравнения, извлечения, обобщения и упорядочивания информации. Агентный рабочий процесс может обработать источники и выдать более структурированный результат. В Kimi для более длительных исследовательских процессов можно использовать Kimi Deep Research — он подходит для подробных справок, анализа тем, обзоров рынка и отчётов с опорой на источники.

Примеры запросов:

Написание текста, обобщение и планирование контента

ИИ-агенты помогают в написании текста, превращая разрозненные исходные данные в структурированный результат: они могут обобщать длинные материалы, создавать планы, писать черновики разделов, адаптировать тон и вносить правки на основе отзывов. Kimi AI Agent можно использовать для написания текстов и ведения диалога с длинным контекстом, что удобно при работе с исходными заметками, длинными документами или многошаговыми задачами по созданию контента.

Анализ данных и работа с таблицами

Многие бизнес-задачи выполняются в таблицах. ИИ-агенты могут помогать очищать данные, находить закономерности, генерировать формулы, объяснять таблицы, а также создавать графики или сводные отчёты. С помощью Kimi Sheets можно создавать таблицы, генерировать формулы, строить сводные таблицы и графики, конвертировать форматы файлов и очищать неструктурированные данные.

Возможные сценарии работы с таблицами:

• Очистка несогласованных названий, категорий или форматов дат

• Объяснение формул и создание новых

• Обобщение результатов опросов или данных о продажах

• Создание графиков для отчёта

• Преобразование неструктурированных данных в таблицу

Проверка человеком остаётся важной. Агенты могут неверно интерпретировать неструктурированные данные или выбрать неподходящий метод анализа, но при выполнении однотипной работы с таблицами они помогают сократить ручной труд и ускорить работу пользователей.

Программирование, тестирование и автоматизация рабочих процессов

ИИ-агенты особенно полезны в разработке ПО, потому что программирование по своей природе состоит из множества шагов. Разработчику может потребоваться разобраться в требованиях, изучить существующую логику, сгенерировать код, протестировать результат, прочитать ошибки и доработать реализацию. В Kimi пользователи могут запрашивать генерацию кода, объяснение кода, идеи для отладки, небольшие скрипты и планы автоматизации рабочих процессов.

Документы, презентации, сайты и бизнес-процессы

ИИ-агенты полезны, когда итоговый результат — не просто текст. Многие результаты работы представляют собой структурированные материалы: документы, презентации, таблицы, сайты, отчёты и планы работы. Kimi способен планировать и выполнять такие задачи, как создание сайтов, подготовка презентаций, глубокие исследования, а также работа с документами и таблицами.

Мультиагентные процессы для крупных задач

Некоторые задачи слишком масштабны для одного линейного процесса. Конкурентный анализ, объёмные тексты, крупномасштабный поиск, пакетный анализ и синтез данных из множества источников могут выиграть от параллельной работы нескольких агентов. Kimi Agent Swarm — продукт, предназначенный для масштабных агентных задач. Он поддерживает до 4000 параллельных вызовов инструментов и может координировать работу более 300 подагентов для таких задач, как крупномасштабный поиск, объёмные тексты и пакетная обработка. Главные преимущества — скорость и охват.

Какие основные типы ИИ-агентов существуют?

ИИ-агенты также делятся на разные типы, и каждый тип подходит для своих задач:

Простые реактивные агенты

Простые реактивные агенты реагируют на текущий ввод по заданным правилам. Они не строят подробную модель мира и не планируют далеко вперёд. Базовый бот поддержки, отвечающий на основе ключевых слов, близок к этой модели: если пользователь пишет «сброс пароля», он выдаёт инструкции по сбросу пароля. Это может быть быстрым и надёжным решением для узких задач, но ограниченным при изменении ситуации.

Агенты на основе модели

Агенты на основе модели поддерживают некое внутреннее представление о среде и используют эту модель для принятия решений о том, какое действие имеет смысл. Например, ассистент по планированию встреч может отслеживать доступность в календаре, часовые пояса, участников и ограничения по времени, прежде чем предложить подходящий слот. Помимо простого реагирования на сообщения, он также использует контекст для принятия более обоснованных решений.

Агенты на основе цели

Агенты на основе цели выбирают действия исходя из желаемого результата. Они могут сравнивать возможные пути и выбирать тот, который с наибольшей вероятностью приведёт к цели. Это близко к тому, как часто описывают современных ИИ-агентов в повседневном использовании: пользователь задаёт цель, например «подготовить исследовательскую справку», а агент выстраивает действия исходя из этого результата.

Агенты на основе полезности

Агенты на основе полезности оценивают не только достижимость цели, но и то, какой результат лучше согласно функции оценки или предпочтениям. Например, агент планирования поездок может оптимизировать стоимость, время в пути, количество пересадок, расположение отеля и предпочтения пользователя. Недостаточно найти просто какую-то поездку — нужно найти наилучшую поездку с учётом ограничений пользователя.

Обучающиеся агенты

Обучающиеся агенты улучшают своё поведение на основе обратной связи или опыта. Они могут корректировать будущие действия, если предыдущие результаты были неполными, неточными или неэффективными. В продуктах, ориентированных на пользователей, обучение может быть ограничено ради конфиденциальности и безопасности, но общая идея важна: обратная связь помогает агентам лучше соответствовать намерениям пользователя.

Одноагентные и мультиагентные системы

Одноагентная система использует одного агента для выполнения всей работы, тогда как мультиагентная система распределяет работу между несколькими агентами или подагентами. Мультиагентные процессы могут быть полезны для крупных задач, поскольку разные агенты могут искать, анализировать, писать, проверять или тестировать параллельно. Обратная сторона — координация: без чётких границ задач, общего контекста и механизмов проверки параллельная работа может привести к дублированию усилий или несогласованным результатам.

Заключение

ИИ-агенты становятся практичным способом справляться со сложной работой. Понимая цели, планируя шаги, используя инструменты, совершая действия и проверяя результаты, они помогают пользователям выполнять сложные задачи. Kimi AI Agent — один из лучших примеров такого подхода: от глубоких исследований и работы с таблицами до помощи в программировании, обработки документов, создания сайтов и Agent Swarm. По мере того как ИИ-агенты продолжают совершенствоваться, умение эффективно их использовать становится всё более практичным способом экономить время и повышать продуктивность как на работе, так и в повседневной жизни.