Подход, при котором ИИ-система самостоятельно планирует последовательность шагов, использует внешние инструменты и доводит многошаговую задачу до результата без пошагового участия человека.
Агентный ИИ (agentic AI) — это подход к построению ИИ-систем, при котором модель не просто генерирует ответ на отдельный запрос, а самостоятельно разбивает комплексную задачу на шаги, планирует порядок действий, обращается к внешним инструментам (поиску, базам данных, API, коду) и корректирует план по мере получения промежуточных результатов, доводя многошаговую задачу до итогового результата с минимальным участием человека.
Термин важно отличать от единичного «AI-агента» как конкретного продукта: agentic AI описывает саму парадигму — переход от систем, которые отвечают на вопрос, к системам, которые выполняют работу. Именно этот сдвиг лежит в основе роста интереса бизнеса к автоматизации сквозных процессов (обработка заявок, исследовательская работа, разработка ПО) с помощью ИИ.
Российские компании всё активнее инвестируют в агентные пилоты — например, автоматизацию обработки клиентских обращений от начала до конца, где ИИ-агент самостоятельно уточняет детали, обращается к внутренним базам и формирует решение без передачи задачи человеку на каждом шаге.
Чат-бот отвечает на отдельные сообщения в рамках диалога. Агентный ИИ самостоятельно планирует и выполняет многошаговую задачу, при необходимости обращаясь к внешним инструментам, пока не получит итоговый результат.
На практике обычно применяется human-in-the-loop — человек задаёт цель и проверяет ключевые решения агента, особенно там, где ошибка стоит дорого.
Потому что он обещает автоматизацию не отдельных подсказок, а целых рабочих процессов, что для бизнеса означает более прямую экономическую отдачу, чем просто чат-интерфейс.