Что такое AI-агент — простыми словами | AI Радар
Основы ИИ

AI-агент

📅 Обновлено 13.07.2026🏷 Основы ИИ
Система на основе LLM, которая не просто отвечает, а самостоятельно планирует шаги и использует инструменты для достижения цели.

Коротко

Определение

AI-агент — это система, построенная поверх языковой модели, которая не просто генерирует один ответ на запрос, а самостоятельно разбивает сложную задачу на шаги, выбирает и вызывает нужные инструменты (поиск в интернете, выполнение кода, обращение к базе данных) и итеративно двигается к результату, оценивая промежуточные результаты и при необходимости меняя план.

Технически агент опирается на несколько компонентов: саму LLM как «мозг» для рассуждений и планирования, механизм function calling для вызова внешних инструментов, и часто память (краткосрочную — контекстное окно, и долгосрочную — внешнее хранилище) для отслеживания прогресса по многошаговой задаче.

На практике

Пример агента — система, которой ставят задачу «забронировать билет на самолёт дешевле 20 тысяч рублей»: агент сам решает, какие сайты проверить, вызывает инструмент поиска, сравнивает цены и доводит задачу до конца без пошаговых инструкций от пользователя на каждом шаге.

AI Радар — Аналитический дашборд
Полная картина рынка ИИ России и мира
520 млрд ₽рынок ИИ России
+24%рост г/г
800+AI-компаний
$3.68 трлнпрогноз мир к 2030
На главную
📝 Материал носит справочный характер и обновляется по мере изменений на рынке ИИ. Дата последнего обновления — 13.07.2026.

Частые вопросы

01Чем AI-агент отличается от обычного чат-бота?
Чат-бот отвечает на отдельные вопросы по сценарию или на основе одного запроса. Агент самостоятельно планирует и выполняет многошаговые задачи, вызывая инструменты и корректируя план по ходу работы.
02Какие инструменты обычно доступны AI-агенту?
Чаще всего это веб-поиск, выполнение кода, работа с файлами, обращение к внешним API и базам данных — набор зависит от конкретной реализации агента.
03Насколько надёжны AI-агенты сегодня?
Технология активно развивается, но агенты всё ещё могут совершать ошибки в длинных цепочках рассуждений — для критичных задач рекомендуется human-in-the-loop контроль.