Как работают AI-агенты

AI-агенты уже берут на себя сложные задачи, которые раньше требовали ручного управления. Они умеют не только разбирать инструкции, но и самостоятельно решать, какие инструменты использовать, как разбить задачу на этапы и что делать дальше. Чтобы эффективно внедрять такие системы, важно разобраться в их устройстве и типовых сценариях использования.

Ключевые компоненты AI-агента

В основе любого AI-агента находится LLM-ядро. Это мозг системы: оно отвечает за принятие промежуточных решений, формулирует план действий и адаптируется к новым условиям. Инструменты расширяют базовые возможности агента — позволяют искать данные в интернете, читать и изменять файлы, запускать код и обращаться к внешним API.

Память агента делится на две части. Краткосрочная хранит контекст текущего диалога, чтобы агент не терял нить рассуждений. Долгосрочная организована как векторная база: туда попадают ключевые факты и знания, которые нужны для решения схожих задач в будущем.

Планировщик — отдельный блок, который берет на себя разложение сложной задачи на конечные шаги. Оркестратор управляет процессом: запускает выполнение шагов, отслеживает результат каждого действия и передает управление следующему этапу.

Как работает агентная система: пошаговый разбор

1. Агент получает многошаговую задачу или инструкцию от пользователя.
2. LLM-ядро анализирует запрос и формирует подробный пошаговый план.
3. Система определяет, какие инструменты понадобятся для отдельных этапов: поиск, работа с файлами или выполнение кода.
4. Оркестратор запускает выполнение каждого шага, подключая нужный инструмент.
5. Результаты промежуточных шагов фиксируются в памяти. Краткосрочная память помогает не упустить контекст, а долгосрочная — использовать опыт предыдущих запусков.
6. Если промежуточный результат не ведет к цели, агент пересматривает план: корректирует последовательность действий или выбирает другие инструменты.
7. После завершения всех шагов агент формирует итоговый результат, который отправляется пользователю или в другую систему.

Поведенческие паттерны: как агенты строят логику

AI-агенты используют разные подходы к решению задач. В паттерне ReAct агент сначала рассуждает над каждым этапом, а затем действует — так он может гибко реагировать на изменения входных данных. В Plan-and-Execute агент сначала полностью строит план, а затем выполняет его без отклонений. Multi-agent паттерн предполагает работу нескольких агентов с разными специализациями: каждый решает свою часть задачи, а оркестратор координирует взаимодействие.