Что такое ИИ-агенты: краткое руководство

Вы, наверно, уже не раз слышали термин «ИИ-агент». Это модный термин в техкругах: обещают, что агенты перевернут всё — от поддержки клиентов до личной продуктивности. Но что именно такое ИИ-агент и почему это вообще важно?

Суть вот в чём: «ИИ-агент» стал зонтичным термином — сюда попадает всё, от простых чат-ботов до сложных автономных систем. И это нормально. Главное — понимать, где конкретный инструмент находится на спектре агентного ИИ: не все агенты одинаковы, и знание разницы помогает правильно выстроить ожидания и выбрать подходящие инструменты под ваши задачи.

Что такое ИИ-агент? Спектр автономности агентного ИИ

Термин «агент» стал горячей темой в мире ИИ. Одни считают, что его следует применять строго к автономным системам — ИИ, который способен воспринимать, принимать решения и действовать самостоятельно на протяжении времени. Другие трактуют его гораздо шире, наклеивая этот ярлык на всё — от копилотов и чат-ботов до «умного» поиска. Оба подхода по-своему правы. Поэтому полезно сделать шаг назад и уточнить, что именно мы имеем в виду, говоря об «ИИ-агентах»: сколько самостоятельности (agency) на самом деле у разных типов ИИ-систем?

По сути — по крайней мере лингвистически — агент — это то, что действует от чьего-то имени. В этом смысле почти все ИИ-системы — в каком-то виде агенты: они существуют, чтобы выполнить задачу, решить проблему или привести к нужному результату. Реактивно или проактивно, вручную или автономно — любой ИИ можно понимать как агента с определённой целью.

Но не все агенты одинаковы. Агентность — это спектр: чем дальше по нему, тем больше системы переходят от простых «отвечателей» к тем, что умеют рассуждать, адаптироваться и действовать всё более автономно.

Опираясь на фреймворки ведущих исследователей ИИ, можно наглядно разложить текущий ландшафт агентности ИИ. Ниже — как выглядит современный спектр агентного ИИ.

Низкая агентность (традиционные ИИ-приложения):

• Реактивные: вы задаёте вопрос — они отвечают

• Одна задача за раз: выполняют одну функцию в каждый момент времени

• Каждое действие требует ввода человека

• Не сохраняют контекст между сессиями

• Примеры: простые чат-боты, инструменты для написания текстов

Средняя агентность (агенты с вызовом инструментов / Tool-Calling Agents):

• Выбирают, какими инструментами пользоваться, исходя из ситуации

• Выполняют многоступенчатые задачи при некотором сопровождении/подсказках

• Принимают решения в пределах заданных параметров

• Поддерживают часть контекста и имеют память

• Примеры: ИИ-ассистенты, которые проводят исследования и собирают отчёты; инструменты автоматизации рабочих процессов (workflow)

Высокая агентность (многоступенчатые агенты):

• Действуют в циклах, повторяя шаги, пока цель не достигнута

• Сами решают, когда продолжать работу, а когда задача завершена

• Самостоятельно ведут сложные, разветвлённые воркфлоу

• Извлекают уроки из каждого шага и корректируют подход

• Примеры: продвинутые исследовательские агенты, автономные системы клиентского сервиса

Автономный экономический ИИ (независимые агенты):

• Могут управлять собственными ресурсами и принимать финансовые решения

• Взаимодействуют с блокчейн-системами и DeFi-протоколами

• Хранят и управляют цифровыми активами и криптовалютой

• Работают длительное время с минимальным человеческим контролем

• Примеры: автономные торговые боты, инвестиционные фонды под управлением ИИ, самоподдерживающиеся цифровые бизнесы

Децентрализованный автономный ИИ (DeAI-системы):

• Работают в распределённых сетях без централизованного контроля

• Принимают коллективные решения через механизмы консенсуса

• Функционируют на блокчейн-инфраструктуре с неизменяемой логикой

• Не могут быть единолично управляемы или отключены какой-либо стороной

• Примеры: децентрализованные рынки предсказаний, автономные DAO, распределённые ИИ-сети

Ключевая мысль: всё это — «агенты», просто они работают на разных уровнях автономности. По мере движения вверх по спектру агентности агенты всё больше способны к самостоятельным действиям и принятию решений: это даёт более мощную автоматизацию, но требует большего доверия к решениям ИИ. Новейшие уровни — автономные экономические агенты и децентрализованный ИИ — это авангард, где системы начинают действовать по-настоящему независимо, потенциально меняя наше понимание собственности, контроля и экономического участия в цифровую эпоху.

Как создаются AI-агенты

В зависимости от того, где агент находится на спектре агентности, меняются его дизайн и техническая сложность. От простых чат-ботов до децентрализованных автономных систем — каждый ИИ-агент сочетает набор компонентов, которые определяют степень его самостоятельности.

На нижнем уровне агенты — реактивные инструменты, полностью управляемые вводом человека. На верхнем — они действуют автономно, управляют ресурсами и принимают решения во времени при минимальном (или нулевом) участии человека.

Ниже — разбор того, как устроены агенты на разных уровнях автономности.

Как устроены агенты с низкой агентностью: традиционные ИИ-приложения и реактивные инструменты

Эти агенты — простые и работают без памяти о прошлых взаимодействиях. Каждый запрос обрабатывается отдельно; они не принимают решений сверх генерации ответа на прямой ввод.

Ключевые компоненты:

• Предобученная LLM (или узкоспециализированная ML-модель): используется в реактивном режиме без сохранения контекста (например, GPT-4, Claude)

• Фронтенд-интерфейс: веб/мобильный UI для взаимодействия с пользователем

• Системный промпт: тщательно сформулированные инструкции, задающие поведение модели

• Без памяти/без контекста: не сохраняют историю и текущие переменные между обращениями

• Без инструментов: только текст на вход и текст на выход

• Без планирования и принятия решений

Техстек: LLM API (например, OpenAI) + промпт + UI; вся логика — через API-вызовы.

Сценарии использования: статичные чат-боты, базовые Q&A-ассистенты, инструменты для написания текстов.

Как устроены агенты со средней агентностью: вызов инструментов и задачно-ориентированные

Эти агенты выходят за рамки статичных ответов: выбирают инструменты, выполняют многошаговые задачи и держат контекст сессии. Идеальны там, где нужен «умный» ассистент, способный действовать в нескольких системах.

Ключевые компоненты:

• LLM-ядро: интерпретирует ввод, рассуждает и генерирует ответы

• Интеграция инструментов: подключение внешних сервисов — API, БД, калькуляторы, поиски и тд

• Слой оркестрации (напр., LangChain, LlamaIndex): связывает инструменты, память и языковой вывод; маршрутизирует действия по интенту

• Краткосрочная память: хранит контекст текущей сессии и предыдущие шаги для связных ответов

• Менеджер состояния: отслеживает прогресс задачи, выводы инструментов и текущие цели, чтобы удерживать курс

• Ограниченная автономность: действует в заданных рамках (без самозапускающихся циклов и постоянных целей)

Техстек: LLM OpenAI или Anthropic + LangChain / LlamaIndex (оркестрация) + векторная БД (напр., Pinecone, Weaviate) + API инструментов.

Сценарии использования: ИИ-копилоты, контекстные ассистенты для исследований, помощники по воркфлоу, многоинструментальные саппорт-боты.

Как устроены агенты с высокой агентностью: автономные многошаговые агенты

Эти агенты умеют преследовать цели во времени, менять стратегию по обратной связи и выполнять сложные многошаговые задачи при минимальном (или нулевом) участии пользователя.

Ключевые компоненты:

• LLM-ядро + планировщик: LLM интерпретирует цель, модуль планирования разбивает её на исполнимые подзадачи (напр., ReAct, Tree-of-Thought, planner API)

• Автономный цикл исполнения: итерации plan → act → evaluate до достижения цели или остановки

• Интеграция инструментов: расширенный набор — веб-браузер, интерпретатор кода, векторный поиск, API-коннекторы

• Долгосрочная память: хранит историю задач, выученные паттерны и стратегические корректировки между сессиями

• Менеджер состояния и обратной связи: фиксирует сделанные шаги, интерпретирует ответы инструментов и адаптирует процесс

• Безопасность и ограничители: жёсткие или обученные правила, предотвращающие нежелательное поведение и «бесконечные циклы»

Техстек:

• Оркестрация: LangGraph (графовое отслеживание состояния), AutoGen (координация мульти-агентов), CrewAI (структурированные команды задач)

• Память: векторные БД (напр., Chroma, Weaviate), JSON-хранилища или кастомные модули памяти

• Среда выполнения: локальные рантаймы, облачные воркеры или изолированные среды (напр., Docker + асинхронные очереди задач)

Сценарии использования:

• Полностью автономные исследовательские агенты

• Боты генерации кода, которые сами отлаживают и тестируют результат

• Менеджеры сложных воркфлоу

• Самоулучшающиеся цифровые «специалисты»

Как устроены автономные экономические агенты: финансово независимый ИИ

Эти агенты работают самостоятельно в финансовых средах: управляют ончейн-кошельками, взаимодействуют со смарт-контрактами и распределяют капитал по заданной логике или выученным стратегиям.

Ключевые компоненты:

• LLM-ядро + экономический планировщик: интерпретирует рыночный контекст/цели и решает, как действовать. Готовых «библиотек экономической логики» нет — команды обычно пишут стратегический код сами или дообучают специализированные модели вознаграждения

• Доступ к криптокошельку: привязка к ончейн-идентичности; позволяет отправлять/получать средства и подписывать транзакции

• Взаимодействие со смарт-контрактами: вызовы, триггеры и запросы контрактов в сетях вроде Ethereum, Solana, BNB Chain

• Распределитель ресурсов: управляет тратами (газ, диверсификация портфеля, ребалансировка)

• Функции экономических целей: зашитые стратегии/поведение максимизации полезности (напр., прибыль, рост TVL, минимизация затрат)

• Безопасность и предохранители: лимиты частоты, ручные «рубильники» и ограничение расходов, чтобы предотвратить неконтролируемое поведение

Техстек:

• Wallet SDKs: Safe, ethers.js или web3.py для хранения/подписания

• DeFi-интеграции: Uniswap SDK, Aave APIs, модули Gnosis Paymaster

• LLM + планировщик: LangChain + модули экономической логики или агентные обёртки

• Мониторинг: алертинг и AI-«гарды» (напр., GuardrailsAI, Helm, PromptLayer)

Сценарии использования:

• Автономные торговые агенты с активным управлением портфелем

• Агенты оптимизации доходности в нескольких DeFi-протоколах

• Казначейские менеджеры для DAO или LLM-as-a-service

• Боты, генерирующие выручку, которые автономно запускают и управляют микросервисами

Как устроен децентрализованный автономный ИИ (DeAI-системы)

Это самые продвинутые ИИ-агенты: они работают автономно и непрерывно на децентрализованной инфраструктуре, без единого центра, контролирующего их поведение, данные или вычисления. DeAI сочетает модели ИИ (часто LLM), ончейн-логику, распределённые вычисления и коммьюнити-говернанс, создавая агентов, которые действуют самостоятельно и эволюционируют за счёт коллективных решений.

Ключевые компоненты

• Ядро модели (LLM или иная модель ИИ): «движок рассуждений» агента. Сегодня исполнение модели происходит в основном оффчейн, но DeAI стремится децентрализовать и этот слой, используя:

  • TEE-инференс: запуск моделей в доверенных анклавах (напр., Intel SGX) с публикацией проверяемых аттестаций в блокчейн;

  • Сети децентрализованных вычислений: распределение задач по сетям вроде Bittensor, Gensyn, Akash;

  • zkML (zero-knowledge ML): быстро развивающийся подход, позволяющий ончейн доказывать, что конкретная модель выдала конкретный результат, не раскрывая приватные данные;

  • IPFS/Arweave для хранения моделей: прозрачность и аудит версий.

• Ончейн-логика исполнения: правила действий агента, права и потоки стимулов зашиты в смарт-контракты; они могут автономно управлять казной, запускать воркфлоу и взаимодействовать с другими агентами или dApp.

• Распределённый хостинг: агент работает поверх децентрализованных хранилищ, вычислений и сетей (напр., Sahara Blockchain, Filecoin, Arweave, Akash), снижая риски единой точки отказа.

• Слой управления (governance): апгрейды, изменения поведения или замена модели решаются DAO с токенным управлением, стейкинг-сообществами или гибридными моделями — ни одна сторона не может единолично менять логику.

• Репутация и стимулы: контрибьюторы (валидаторы данных, узлы инференса и др.) получают токены за вклад и качество; за недобросовестное поведение применяются механизмы слэшинга/исключения.

• Автономность по замыслу: такие агенты спроектированы, чтобы работать, развиваться и принимать решения без прямого надзора; благодаря программируемому управлению и доступу к ресурсам они могут долго существовать и адаптироваться — вплоть до того, чтобы «пережить» своих создателей.

Техстек

• Модельный слой: модели с открытыми весами или управляемые DAO LLM + zkML или TEE-защищённый инференс

• Блокчейн: Sahara AI, Ethereum/L2, EVM-совместимые сети и др.

• Хранилище: IPFS, Arweave, Lighthouse

• Governance: DAO-фреймворки (Snapshot, Tally, Zodiac)

• Безопасность/приватность: TEE, доказательства с нулевым разглашением (ZK), MPC-контроль доступа

• Среда исполнения: ончейн-контракты агентов + оффчейн-вычислительные сети с верифицируемым выводом

Сценарии использования

• Децентрализованные рынки предсказаний и исследовательские агенты

• Модели ИИ в собственности коммьюнити с доказуемыми/проверяемыми выводами

• Ончейн-агенты, управляющие коллективными вычислениями и распределением капитала

• Самоуправляемые автономные сервисы, работающие вне контроля корпораций или государств.

В отличие от большинства современных ИИ-систем, агенты DeAI не зависят от одной компании для хостинга модели, определения поведения или контроля финансирования. Вместо этого ими управляют смарт-контракты и сообщества, а выводы модели все чаще подтверждаются с помощью безопасных, децентрализованных методов. Хотя децентрализованное исполнение моделей все еще развивается, инфраструктура быстро эволюционирует. Результат: агенты, которые никто не может выключить, изменить или подвергнуть цензуре, и которые могут координироваться, развиваться и действовать самостоятельно.

Как создавать собственных ИИ-агентов

Чем выше вы поднимаетесь по спектру агентности, тем сложнее становится разработка. Простых агентов уже можно собрать в no-code-инструментах, но для высокоавтономных, многошаговых или экономически независимых агентов всё ещё нужны специальные знания, инфраструктура и аккуратная оркестрация. Такие решения часто создаются «под заказ»: с кастомной логикой, цепочками инструментов (toolchains), системами памяти и особыми средами выполнения.

Здесь и помогает Sahara AI.

• Для предприятий. Мы предоставляем практическое сопровождение и инфраструктуру для создания кастомных автономных агентов, адаптированных под ваши процессы и среду данных.

• Для разработчиков ИИ и тех, кому ИИ просто интересен. Наш Agent Builder (low-code/no-code) упрощает создание и деплой более простых агентов — без команды ML. А AI Marketplace даёт доступ к качественным, проверенным датасетам, чтобы усиливать возможности вашего агента — при обучении, дообучении или сборке с нуля.

Создание агентов не бывает универсальным для всех. Чем больше автономности и «интеллекта» вы хотите, тем серьёзнее инфраструктура нужна — но благодаря современным инструментам и платформам порог входа ещё никогда не был таким низким.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о наших кастомных агентах для вашего бизнеса или ознакомьтесь с нашей AI Developer Platform.