Система на основе LLM, которая не просто отвечает, а самостоятельно планирует шаги и использует инструменты для достижения цели.
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.
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.
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.
Чаще всего это веб-поиск, выполнение кода, работа с файлами, обращение к внешним API и базам данных — набор зависит от конкретной реализации агента.
Технология активно развивается, но агенты всё ещё могут совершать ошибки в длинных цепочках рассуждений — для критичных задач рекомендуется human-in-the-loop контроль.