11 реальных примеров и случаев использования агентного ИИ
“
Саммари: Искусственный интеллект, который не просто выполняет инструкции, а сам находит способы выполнить задачи, — это суть агентного ИИ, нового направления, которое уже начинает менять отдельные области.
От кибербезопасности до управления цепочками поставок, агентный искусственный интеллект способен помогать компаниям автоматизировать сложные, многоэтапные задачи в реальном времени.
Термин "агентный искусственный интеллект" или "ИИ-агенты" обозначает системы искусственного интеллекта, которые умеют принимать самостоятельные решения и действовать автономно. Такие системы способны рассуждать, планировать и выполнять действия, адаптируясь в реальном времени для достижения конкретных целей.
В отличие от традиционных инструментов автоматизации, которые следуют заранее заданным алгоритмам, агентный ИИ не полагается на фиксированный набор инструкций. Он использует изученные закономерности и взаимосвязи, чтобы определить наилучший способ достижения поставленной задачи.
Для этого агентный ИИ разбивает общую основную задачу на более мелкие подзадачи. Эти подзадачи затем передаются более специализированным моделям искусственного интеллекта, часто использующим более традиционные, узкоспециализированные ИИ для выполнения конкретных действий.
Решения и действия этих вспомогательных ИИ-систем в конечном итоге позволяют основному ИИ-агенту достигать главной цели. Эта способность быстро развивается.
Идея создания агентов не нова, и команда работала над этим уже некоторое время. Однако сейчас к этому подходу привлекли повышенное внимание, поскольку крупные языковые модели и генеративный искусственный интеллект ускорили появление важных характеристик, необходимых агентному ИИ для успешной работы.
Согласно докладу "Состояние генеративного ИИ в компаниях" за начало 2026 года, агентный ИИ считается одним из наиболее внимательно изучаемых направлений в развитии искусственного интеллекта. Участники исследования указали, что агентный ИИ (52%) и мультиагентные системы (45%) — более сложный вариант агентного ИИ — сейчас относятся к самым интересным направлениям развития технологий искусственного интеллекта.
Термин "агентный искусственный интеллект" или "ИИ-агенты" обозначает системы искусственного интеллекта, которые умеют принимать самостоятельные решения и действовать автономно. Такие системы способны рассуждать, планировать и выполнять действия, адаптируясь в реальном времени для достижения конкретных целей.
В отличие от традиционных инструментов автоматизации, которые следуют заранее заданным алгоритмам, агентный ИИ не полагается на фиксированный набор инструкций. Он использует изученные закономерности и взаимосвязи, чтобы определить наилучший способ достижения поставленной задачи.
Для этого агентный ИИ разбивает общую основную задачу на более мелкие подзадачи. Эти подзадачи затем передаются более специализированным моделям искусственного интеллекта, часто использующим более традиционные, узкоспециализированные ИИ для выполнения конкретных действий.
Решения и действия этих вспомогательных ИИ-систем в конечном итоге позволяют основному ИИ-агенту достигать главной цели. Эта способность быстро развивается.
Идея создания агентов не нова, и команда работала над этим уже некоторое время. Однако сейчас к этому подходу привлекли повышенное внимание, поскольку крупные языковые модели и генеративный искусственный интеллект ускорили появление важных характеристик, необходимых агентному ИИ для успешной работы.
Согласно докладу "Состояние генеративного ИИ в компаниях" за начало 2026 года, агентный ИИ считается одним из наиболее внимательно изучаемых направлений в развитии искусственного интеллекта. Участники исследования указали, что агентный ИИ (52%) и мультиагентные системы (45%) — более сложный вариант агентного ИИ — сейчас относятся к самым интересным направлениям развития технологий искусственного интеллекта.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
11 примеров и вариантов использования агентного ИИ
Эксперты в области искусственного интеллекта и руководители компаний считают, что агентный ИИ способен приносить пользу в различных сферах бизнеса, благодаря оптимизации рабочих процессов, улучшению принятия решений и автоматизации сложных задач. Ниже приведены 11 примеров, которые показывают потенциал агентного ИИ для трансформации работы ИТ-отделов и изменения привычных подходов к выполнению задач.
1. Снижение рисков и обеспечение безопасности
Агентный ИИ может помогать в обеспечении безопасности и снижении рисков на предприятиях, координируя работу различных компонентов этих процессов. Например, ИИ-агенты в центре обеспечения безопасности могут заранее искать новые угрозы, анализировать необычные события и автоматически принимать меры реагирования без участия человека. Аналогичным образом, такие агенты могут выявлять подозрительную активность, проверять, не связана ли она с мошенничеством, и при необходимости самостоятельно принимать меры.
2. Управление цепочками поставок и логистика
Агентный ИИ также может быть полезен в сфере управления цепочками поставок и логистике, где требуется координация множества различных задач. Например, если засуха в каком-либо регионе снижает доступность и повышает стоимость продукции, сотрудникам обычно приходится вручную проверять запасы в других регионах, подтверждать цены, пересчитывать маршруты доставки и искать альтернативных поставщиков. Раньше часть этой работы автоматизировалась, но многое все равно выполнялось вручную. Сейчас агентный ИИ способен координировать весь процесс: сотрудники могут просто указать желаемый результат — например, найти и доставить нужное количество товара по минимальной цене или в кратчайшие сроки — а система не только разработает план, но и начнёт выполнение необходимых действий автоматически.
3. Контакт-центры
С начала 2025 года агентный ИИ уже широко используется в контакт-центрах, где развивает и дополняет возможности традиционного искусственного интеллекта. ИИ-агенты координируют интеллектуальные и автоматизированные действия во всех этапах обслуживания клиентов. Например, агент может одновременно анализировать настроение клиента, просматривать историю его заказов, проверять внутренние политики компании и формировать ответы на основе всей этой информации.
4. Улучшение обслуживания клиентов
Агентный ИИ способен повысить качество клиентского сервиса не только в контакт-центрах. Такие ИИ-агенты могут помогать сотрудникам быстрее находить ответы и оперативнее обслуживать клиентов. Благодаря поддержке ИИ-агентов все сотрудники, независимо от опыта и квалификации, смогут предоставлять клиентам одинаково высокий уровень сервиса.
Кроме того, агентный ИИ может проактивно работать с клиентами на уровне, который недоступен обычным сотрудникам или традиционным ИИ-системам. Например, компания в сфере коммунальных услуг может использовать агентный ИИ для выявления клиентов, которым придут необычно высокие счета, связываться с ними заранее, объяснять причины таких начислений и предлагать индивидуальные советы по их снижению в будущем.
1. Снижение рисков и обеспечение безопасности
Агентный ИИ может помогать в обеспечении безопасности и снижении рисков на предприятиях, координируя работу различных компонентов этих процессов. Например, ИИ-агенты в центре обеспечения безопасности могут заранее искать новые угрозы, анализировать необычные события и автоматически принимать меры реагирования без участия человека. Аналогичным образом, такие агенты могут выявлять подозрительную активность, проверять, не связана ли она с мошенничеством, и при необходимости самостоятельно принимать меры.
2. Управление цепочками поставок и логистика
Агентный ИИ также может быть полезен в сфере управления цепочками поставок и логистике, где требуется координация множества различных задач. Например, если засуха в каком-либо регионе снижает доступность и повышает стоимость продукции, сотрудникам обычно приходится вручную проверять запасы в других регионах, подтверждать цены, пересчитывать маршруты доставки и искать альтернативных поставщиков. Раньше часть этой работы автоматизировалась, но многое все равно выполнялось вручную. Сейчас агентный ИИ способен координировать весь процесс: сотрудники могут просто указать желаемый результат — например, найти и доставить нужное количество товара по минимальной цене или в кратчайшие сроки — а система не только разработает план, но и начнёт выполнение необходимых действий автоматически.
3. Контакт-центры
С начала 2025 года агентный ИИ уже широко используется в контакт-центрах, где развивает и дополняет возможности традиционного искусственного интеллекта. ИИ-агенты координируют интеллектуальные и автоматизированные действия во всех этапах обслуживания клиентов. Например, агент может одновременно анализировать настроение клиента, просматривать историю его заказов, проверять внутренние политики компании и формировать ответы на основе всей этой информации.
4. Улучшение обслуживания клиентов
Агентный ИИ способен повысить качество клиентского сервиса не только в контакт-центрах. Такие ИИ-агенты могут помогать сотрудникам быстрее находить ответы и оперативнее обслуживать клиентов. Благодаря поддержке ИИ-агентов все сотрудники, независимо от опыта и квалификации, смогут предоставлять клиентам одинаково высокий уровень сервиса.
Кроме того, агентный ИИ может проактивно работать с клиентами на уровне, который недоступен обычным сотрудникам или традиционным ИИ-системам. Например, компания в сфере коммунальных услуг может использовать агентный ИИ для выявления клиентов, которым придут необычно высокие счета, связываться с ними заранее, объяснять причины таких начислений и предлагать индивидуальные советы по их снижению в будущем.
5. Поиск и использование знаний
Агентный ИИ улучшает процессы поиска и использования информации, так как способен не только находить нужные сведения, но и действовать на основе полученных выводов. Например, чат-бот на базе агентного ИИ может обращаться к базе знаний, отвечать на запросы пользователей и даже выполнять дальнейшие рекомендуемые действия.
Рассмотрим работу ИТ-службы поддержки. Ранее чат-боты могли отвечать только на четко сформулированные вопросы, а агентный ИИ способен анализировать проблему, предлагать разные варианты решения, сузить поиск необходимой информации и даже самостоятельно внедрять рекомендуемые решения. Если автоматическое решение невозможно, агент способен выбрать приоритет задачи, передать её сотруднику вместе со всем необходимым описанием, чтобы пользователю не пришлось все повторять заново.
6. Создание мультимедийных материалов
Генеративный ИИ может создавать текст, изображения и видео, но агентный ИИ способен идти дальше. Если, например, поставить задачу создать мультимедийный отчет, агентный ИИ распределит подзадачи, такие как поиск информации, написание текста, подбор изображений и дизайн, между другими ИИ-системами. В итоге создается более качественный и законченный продукт.
Этот пример демонстрирует, что агентный ИИ может выступать в роли координатора различных ИИ-навыков, а не просто выполнять одну функцию.
7. Открытие новых материалов и научные открытия
Агентный ИИ проявляет себя как революционная технология в таких областях, как разработка новых лекарств и материалов. На протяжении десятилетий для этих задач использовались машинное обучение и обычные ИИ, но агентный ИИ работает на более сложном уровне.
Агентный ИИ может анализировать имеющиеся знания и говорить: «Исходя из этих характеристик, которых желает пользователь, и по результатам моего исследования, вот новое вещество или их сочетание».
Более того, агентный ИИ способен не только предложить рецепт нового соединения, но и определить лучших поставщиков нужных компонентов по приоритетным параметрам, например, по цене или сроку поставки, и даже оформить заказы на необходимые материалы.
8. Организация работы здравоохранения
Благодаря способности принимать взвешенные решения и действовать без постоянного участия человека, агентный ИИ эффективен на всех этапах взаимодействия с пациентом — от постановки диагноза до персонализированного лечения. На внутреннем уровне агентный ИИ оптимизирует организационные задачи, такие как запись на прием, обработка страховых случаев и выполнение регуляторных требований.
Исследовательская группа из медицинского центра разработала агентный ИИ, который сводит воедино разные медицинские записи и проводит многоэтапный анализ, чтобы оценивать и классифицировать когнитивные нарушения на основе неструктурированных клинических заметок из электронных медицинских карт.
Агентный ИИ улучшает процессы поиска и использования информации, так как способен не только находить нужные сведения, но и действовать на основе полученных выводов. Например, чат-бот на базе агентного ИИ может обращаться к базе знаний, отвечать на запросы пользователей и даже выполнять дальнейшие рекомендуемые действия.
Рассмотрим работу ИТ-службы поддержки. Ранее чат-боты могли отвечать только на четко сформулированные вопросы, а агентный ИИ способен анализировать проблему, предлагать разные варианты решения, сузить поиск необходимой информации и даже самостоятельно внедрять рекомендуемые решения. Если автоматическое решение невозможно, агент способен выбрать приоритет задачи, передать её сотруднику вместе со всем необходимым описанием, чтобы пользователю не пришлось все повторять заново.
6. Создание мультимедийных материалов
Генеративный ИИ может создавать текст, изображения и видео, но агентный ИИ способен идти дальше. Если, например, поставить задачу создать мультимедийный отчет, агентный ИИ распределит подзадачи, такие как поиск информации, написание текста, подбор изображений и дизайн, между другими ИИ-системами. В итоге создается более качественный и законченный продукт.
Этот пример демонстрирует, что агентный ИИ может выступать в роли координатора различных ИИ-навыков, а не просто выполнять одну функцию.
7. Открытие новых материалов и научные открытия
Агентный ИИ проявляет себя как революционная технология в таких областях, как разработка новых лекарств и материалов. На протяжении десятилетий для этих задач использовались машинное обучение и обычные ИИ, но агентный ИИ работает на более сложном уровне.
Агентный ИИ может анализировать имеющиеся знания и говорить: «Исходя из этих характеристик, которых желает пользователь, и по результатам моего исследования, вот новое вещество или их сочетание».
Более того, агентный ИИ способен не только предложить рецепт нового соединения, но и определить лучших поставщиков нужных компонентов по приоритетным параметрам, например, по цене или сроку поставки, и даже оформить заказы на необходимые материалы.
8. Организация работы здравоохранения
Благодаря способности принимать взвешенные решения и действовать без постоянного участия человека, агентный ИИ эффективен на всех этапах взаимодействия с пациентом — от постановки диагноза до персонализированного лечения. На внутреннем уровне агентный ИИ оптимизирует организационные задачи, такие как запись на прием, обработка страховых случаев и выполнение регуляторных требований.
Исследовательская группа из медицинского центра разработала агентный ИИ, который сводит воедино разные медицинские записи и проводит многоэтапный анализ, чтобы оценивать и классифицировать когнитивные нарушения на основе неструктурированных клинических заметок из электронных медицинских карт.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
9. Оборона и военная логистика
Агентный ИИ активно применяется в сфере обороны, например для планирования логистики. Здесь речь идет о решении сложных задач, связанных с перемещением материалов, техники и персонала разными видами транспорта на большие расстояния.
На данный момент в таких областях агентный ИИ используется в пилотных проектах. При этом ИИ-агенты служат для координации сложных процессов и задач, усиливая решения людей, а не заменяя их.
10. Производство
Промышленность — еще одна сфера, где агентный ИИ демонстрирует свой потенциал.
ИИ может самостоятельно принимать решения и выполнять действия в длинной цепочке рабочих процессов, охватывающих разные подразделения и ИТ-системы. Например, агентный ИИ может контролировать процесс от закупки до производства, взаимодействуя с ИТ-системами на этапах и используя специализированные ИИ для выполнения подзадач.
В такой ситуации агент может реализовать сложный многошаговый процесс:
Раньше все это делали сотрудники, теперь же эти задачи может выполнить агентный ИИ.
В то же время в процессе автоматизации рекомендуется оставить контрольные точки, на которых решения принимает человек, придерживаясь принципов ответственного использования искусственного интеллекта.
11. Коммунальные услуги
В данной сфере агентный ИИ также применяется уже сейчас. Как и в других направлениях, здесь он помогает координировать принятие решений и автоматизировать подзадачи для достижения поставленных целей.
Например, в коммунальных службах ИИ-агенты тестируются для оценки, сортировки и организации реагирования на стихийные бедствия — такие, как ураганы или пожары. Агент может анализировать данные, чтобы оценить ущерб инфраструктуре и влияние на людей и сообщества, планировать и координировать ремонтные работы, направлять необходимые ресурсы и бригады для быстрого восстановления объектов. Это позволяет значительно ускорить процесс ликвидации аварий, а иногда даже спасти жизни.
В одном из примеров коммунальная компания использовала агентный ИИ для выполнения требований регуляторов: необходимо было оповещать клиентов с особыми потребностями, например имеющих хронические заболевания, в строго установленные сроки при авариях и отключениях. Ранее с такими задачами традиционные системы справлялись плохо, но с появлением ИИ-агентов удалось не только своевременно оповещать клиентов, но и уточнять их потребности, анализировать ответы и оперативно реагировать на них.
Агентный ИИ активно применяется в сфере обороны, например для планирования логистики. Здесь речь идет о решении сложных задач, связанных с перемещением материалов, техники и персонала разными видами транспорта на большие расстояния.
На данный момент в таких областях агентный ИИ используется в пилотных проектах. При этом ИИ-агенты служат для координации сложных процессов и задач, усиливая решения людей, а не заменяя их.
10. Производство
Промышленность — еще одна сфера, где агентный ИИ демонстрирует свой потенциал.
ИИ может самостоятельно принимать решения и выполнять действия в длинной цепочке рабочих процессов, охватывающих разные подразделения и ИТ-системы. Например, агентный ИИ может контролировать процесс от закупки до производства, взаимодействуя с ИТ-системами на этапах и используя специализированные ИИ для выполнения подзадач.
В такой ситуации агент может реализовать сложный многошаговый процесс:
- определить, что необходимый материал заканчивается;
- заметить, что у основного поставщика нужного материала нет в наличии;
- найти и заказать материалы у альтернативных поставщиков с учетом цены и сроков доставки;
- заполнить необходимые документы;
- внести нужные данные в соответствующие цифровые системы;
- перестроить графики производства и перепланировать работу фабрики для соблюдения сроков.
Раньше все это делали сотрудники, теперь же эти задачи может выполнить агентный ИИ.
В то же время в процессе автоматизации рекомендуется оставить контрольные точки, на которых решения принимает человек, придерживаясь принципов ответственного использования искусственного интеллекта.
11. Коммунальные услуги
В данной сфере агентный ИИ также применяется уже сейчас. Как и в других направлениях, здесь он помогает координировать принятие решений и автоматизировать подзадачи для достижения поставленных целей.
Например, в коммунальных службах ИИ-агенты тестируются для оценки, сортировки и организации реагирования на стихийные бедствия — такие, как ураганы или пожары. Агент может анализировать данные, чтобы оценить ущерб инфраструктуре и влияние на людей и сообщества, планировать и координировать ремонтные работы, направлять необходимые ресурсы и бригады для быстрого восстановления объектов. Это позволяет значительно ускорить процесс ликвидации аварий, а иногда даже спасти жизни.
В одном из примеров коммунальная компания использовала агентный ИИ для выполнения требований регуляторов: необходимо было оповещать клиентов с особыми потребностями, например имеющих хронические заболевания, в строго установленные сроки при авариях и отключениях. Ранее с такими задачами традиционные системы справлялись плохо, но с появлением ИИ-агентов удалось не только своевременно оповещать клиентов, но и уточнять их потребности, анализировать ответы и оперативно реагировать на них.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Фундаментальный сдвиг, но не без проблем
Согласно отчету компании, 26% организаций уже активно занимаются разработкой автономных агентов в значительном объеме. Однако, как отметили в докладе, агентный ИИ, подобно генеративному искусственному интеллекту, не является универсальным решением для всех бизнес-задач.
Агентные ИИ-системы создают определенные вызовы в сфере регулирования, обеспечения безопасности, работы с данными и управления персоналом — аналогично тому, как это происходит с генеративным искусственным интеллектом. Более того, как отмечено в отчете, эти проблемы могут быть еще более значимыми и сложными из-за большей сложности самих агентных ИИ-систем.
Но несмотря на существующие ограничения, специалисты подчеркивают огромный потенциал агентного ИИ для повышения эффективности бизнес-процессов.
Многие пока не до конца осознают влияние агентного ИИ. Некоторые считают его очередным инструментом, однако агентный ИИ принесет фундаментальные перемены в организацию работы и создаст совершенно новые способы ведения бизнеса.
Агентные ИИ-системы создают определенные вызовы в сфере регулирования, обеспечения безопасности, работы с данными и управления персоналом — аналогично тому, как это происходит с генеративным искусственным интеллектом. Более того, как отмечено в отчете, эти проблемы могут быть еще более значимыми и сложными из-за большей сложности самих агентных ИИ-систем.
Но несмотря на существующие ограничения, специалисты подчеркивают огромный потенциал агентного ИИ для повышения эффективности бизнес-процессов.
Многие пока не до конца осознают влияние агентного ИИ. Некоторые считают его очередным инструментом, однако агентный ИИ принесет фундаментальные перемены в организацию работы и создаст совершенно новые способы ведения бизнеса.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи