Краткое руководство по агентам ИИ: Преимущества и примеры использования

В этой статье вы узнаете, что такое AI-агенты, их виды и ключевые преимущества для бизнеса. Мы расскажем о применении интеллектуальных агентов в различных отраслях — от обслуживания клиентов до производства, финансов и медицины, а также объясним, как эти технологии повышают эффективность и снижают издержки.

AI-агенты — это программные продукты, созданные на основе искусственного интеллекта. Под этим термином понимают различные инструменты, в которых применяются современные технологии для автоматизации задач в цифровых решениях, производственных процессах и повседневной жизни.

Интеллектуальные агенты умеют выполнять действия и решать задачи. Благодаря этому они важны для многих сфер деятельности. За счет автоматизации процессов и повышения своей эффективности с течением времени, AI-агенты помогают экономить средства, ускоряют работу и делают ее более точной и безопасной.

В этой статье мы подготовили краткое руководство, которое поможет вам разобраться, что такое AI-агенты, как они работают и какие преимущества дают. Ознакомьтесь с этим материалом, чтобы узнать больше о полезной технологии, которую можно внедрить в рабочие процессы вашей компании.

Что такое агенты искусственного интеллекта?

Определение AI-агентов

AI-агент — это программа, которая выполняет задачи от имени пользователя или системы. Эти программы используют искусственный интеллект и могут работать самостоятельно. Основное отличие AI-агентов от традиционного программного обеспечения заключается в их способности учиться в процессе работы с окружающей средой. AI-агенты могут быть как простыми, например чат-ботами, так и сложными системами, как те, что используются для автономного вождения.

Пояснение AI-агентов и их основные характеристики

В отличие от традиционных программ, AI-агенты обладают более развитыми характеристиками. Они автономны, умеют адаптироваться и способны к обучению. Автономность означает, что такие агенты могут самостоятельно принимать решения для достижения поставленных целей без вмешательства человека. Если AI-агент замечает изменения в среде или получает новые данные, его действия автоматически корректируются. Кроме того, AI-агенты могут учиться на предыдущем опыте и постоянных результатах, постепенно совершенствуя свои навыки.

Например, AI-агенты умеют собирать и обрабатывать информацию, например, данные с датчиков или взаимодействия с пользователями. Благодаря этим возможностям и способности к рассуждению AI-агенты способны решать задачи самого разного уровня сложности. При правильном обучении и программировании они справляются даже со сложными сценариями.

Основные отличия AI-агентов от обычных программ

Главное отличие этих технологий — в принципах работы. Обычные программы выполняют строгий набор заранее прописанных инструкций, которые учитывают все возможные варианты их использования. Это ограничивает работу обычного ПО в новых или неожиданных условиях.

AI-агенты же используют специальные алгоритмы, которые позволяют им учиться и адаптироваться. Такие алгоритмы помогают принимать решения на основе данных, а не только заранее заданных правил. Если меняются входящие данные, AI-агент корректирует свои действия.

Эта особенность расширяет их возможности и позволяет со временем совершенствоваться. Более того, AI-агенты могут взаимодействовать со средой в реальном времени, анализировать обратную связь и менять свое поведение в зависимости от ситуации.

Основные этапы развития AI-агентов

Хотя настоящие успехи в области искусственного интеллекта стали заметны в последние годы, первые разработки появились гораздо раньше. Уже в 1970-1980-х годах возникли экспертные системы, которые умели имитировать принятие решений в отдельных областях. Например, система DENDRAL помогала химикам определять молекулярную структуру органических соединений.

Еще одним примером является система MYCIN, разработанная в Стэнфордском университете в 1970-х годах. Эта система анализировала различные данные и предлагала подходящие антибиотики для борьбы с бактериальными инфекциями. Несмотря на свою пользу, из-за технических ограничений того времени система не использовалась в клинической практике, но стала важным шагом в развитии AI-агентов.

В 1980-х годах наступил период, известный как AI-зима: интерес и инвестиции в развитие искусственного интеллекта значительно снизились.

Однако позже, в конце 1980-х годов, появился новый важный этап. Тогда специалисты предложили, чтобы обучение машин проходило на основе статистического анализа. Это отличалось от прежнего подхода, основанного на строгих заданиях, и стало основой для дальнейшего развития AI.

Следующий значительный этап пришёлся на 1990-2010-е годы с развитием методов машинного обучения. Благодаря им AI-агенты начали анализировать данные без явного программирования. В результате их стали использовать, например, в рекомендационных сервисах и системах для обработки естественного языка.

В последние годы AI-агенты развивались в самых разных направлениях. Глубокое обучение и нейронные сети открыли для них новые возможности — например, в распознавании изображений, управлении транспортом и понимании речи. Способность учиться позволила AI-агентам добиться успехов в робототехнике и компьютерных играх.

Сегодня, в 2025 году, AI-агенты продолжают быстро развиваться. Благодаря улучшению вычислительных мощностей, доступности данных и развитию алгоритмов они становятся всё более универсальными. AI-агенты связывают между собой различные платформы, автоматизируют работу с интернетом вещей, помогают в предиктивном обслуживании оборудования и решают множество других задач.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Типы агентов ИИ

Поскольку AI-агенты создаются для выполнения разных задач, они обладают разнообразными возможностями и специализациями. Исходя из этого, выделяют несколько типов агентов в искусственном интеллекте, которые мы рассмотрим ниже.

Реактивные агенты

Реактивные агенты — это самый простой тип AI-агентов. Они действуют на основе заранее запрограммированных реакций на определённые события, не принимая во внимание предыдущий опыт. Такие агенты не имеют памяти и не учатся на своих действиях. Они хорошо подходят для простых, предсказуемых и повторяющихся задач, где нужен быстрый отклик.

Примеры реактивных AI-агентов

Чаще всего такие агенты применяются в играх для управления персонажами, не являющимися игроками. Для взаимодействия с человеком в игре у этих агентов существуют простые правила. Также реактивные агенты используются в базовой автоматизации дома: например, включают свет при обнаружении движения и выключают его, если движения нет некоторое время.

Делиберативные агенты

Этот тип агентов сложнее реактивных. Делиберативные агенты способны рассуждать и планировать свои действия, опираясь на приобретённые знания и поставленные цели. Они имеют модель представления окружающего мира, используют её для выполнения задач, могут формулировать цели, строить планы и принимать решения. Благодаря этим возможностям такие агенты подходят для работы в более сложных условиях.

Примеры делиберативных AI-агентов

Подобные агенты используются в сферах, где важны принятие решений и планирование, например, в роботах для производства или исследовательских миссий. Так, современные системы анализа могут обнаруживать дефекты на производстве благодаря технологиям визуального распознавания.

Гибридные агенты

“Гибридными” их называют потому, что они сочетают в себе преимущества реактивных и делиберативных агентов. Когда необходима быстрая реакция, гибридные агенты действуют как реактивные. Если требуется принять решение на основе анализа данных в реальном времени, включается делиберативная часть. Таким образом, гибридные агенты способны мгновенно реагировать на простые ситуации и одновременно планировать поведение при изменениях окружающей среды.

Примеры гибридных AI-агентов

Примером таких агентов являются автономные автомобили и современные роботизированные системы. В случае с беспилотными автомобилями система прокладывает маршрут и сразу реагирует на возникающие препятствия. Гибридные роботизированные системы могут выполнять задачи по заранее заданным сценариям и при необходимости адаптироваться к изменяющимся условиям.

Обучающиеся агенты

Главная особенность таких агентов — способность обрабатывать обратную связь и совершенствоваться со временем. Они включают в себя четыре компонента:

Элемент обучения, который совершенствует знания и стратегии агента;
Элемент выполнения, который использует полученные знания для принятия решений;
Критик, который оценивает действия агента и предоставляет обратную связь;
Генератор идей, который предлагает новые действия для изучения неизвестных областей.

Примеры обучающихся AI-агентов

Такие технологии полезны там, где важно постоянное совершенствование. Например, на торговых площадках или стриминговых платформах обучающиеся агенты анализируют действия пользователей и предлагают подходящие товары или фильмы. Еще один пример — самообучающиеся чат-боты. Благодаря обучению такие чат-боты могут эффективно обрабатывать запросы клиентов, общаясь с ними максимально понятно и естественно.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Преимущества агентов искусственного интеллекта

Эффективность и производительность

AI-агенты берут на себя рутинные задачи и процессы, освобождая ресурсы для работы сотрудников. Например, AI-агенты могут заниматься вводом данных, планированием, а также обработкой запросов клиентов. Благодаря этому команда может сосредоточиться на более сложной и творческой работе. Такое сочетание автоматизации и человеческого участия увеличивает общую эффективность и производительность компании.

Кроме того, AI-агенты способны одновременно управлять большим количеством процессов и не нуждаются в перерывах. Например, чат-боты могут мгновенно отвечать на запросы и быстрее решать вопросы по сравнению с сотрудниками. Благодаря постоянной доступности и высокой скорости работы, AI-агенты становятся незаменимым инструментом для быстрого выполнения многих задач.

Масштабируемость

По мере роста бизнеса AI-агенты могут расти вместе с ним. Если объем работы увеличивается, можно подключить больше AI-агентов для обработки большей нагрузки. Благодаря такой масштабируемости, AI-агенты позволяют управлять расширяющимися операциями без необходимости нанимать новых сотрудников.

Например, в электронной коммерции AI-агенты обрабатывают информацию от миллионов клиентов и формируют персональные рекомендации для каждого. Также AI-агенты могут распределять ресурсы в облачных сервисах, что обеспечивает равномерную загрузку и поддерживает стабильную работу даже в часы пик.

Снижение затрат

Использование AI-агентов способствует поддержанию высокой производительности и масштабированию бизнеса, одновременно снижая издержки. По данным аналитических отчетов за начало 2025 года, наибольшей экономии удалось добиться в сферах соблюдения нормативных требований, IT, операционного обслуживания клиентов, а также управления поставками и складскими запасами.

Когда на ваш сайт электронной коммерции или онлайн-платформу увеличивается нагрузка, AI-агенты способны справляться с большим количеством задач, как целая команда сотрудников. Это позволяет экономить на найме, обучении персонала и затратах на инфраструктуру.

Кроме того, AI-агенты быстро выявляют случаи мошенничества, что помогает финансовым платформам защищать пользователей и избегать крупных потерь. За счет этого на торговых площадках поддерживается безопасная среда для сделок, что привлекает как продавцов, так и покупателей.

Улучшение принятия решений

На основе данных, которые собирают AI-агенты, команда может получать полезную информацию и принимать взвешенные решения. AI-агенты анализируют большие объемы данных, выявляют закономерности в поведении пользователей и помогают адаптировать услуги под их потребности. Вы получаете информацию и прогнозы о движении товаров, поведении клиентов и рыночных тенденциях.

Например, маркетинговые AI-агенты помогают лучше понимать аудиторию и измерять эффективность рекламных кампаний. В сфере логистики AI-агенты позволяют анализировать перемещение товаров с учетом колебаний спроса. Благодаря этому бизнес может вовремя вносить улучшения и пополнять запасы, поддерживая стабильную работу и создавая условия для развития.

Области применения агентов искусственного интеллекта

Обслуживание клиентов

AI-агенты помогают клиентам быстро решать возникающие вопросы и разбираться в работе платформы. Благодаря этому пользователи получают оперативные ответы на свои запросы в любое время суток. Если дополнительно использовать технологии обработки естественного языка, агенты смогут понимать сложные вопросы и предоставлять персонализированную поддержку.

Здравоохранение

AI-агенты в здравоохранении могут взять на себя часть рутинных задач, освободив сотрудников для более важных дел. Например, пациенты могут отменять приём или получать нужную информацию без долгого ожидания по телефону. Это улучшает качество обслуживания и делает процесс записи и взаимодействия с пациентами более удобным.

AI-агенты способны ускорить процесс оформления повторных рецептов. Во время беседы они собирают необходимую информацию, которую затем передают врачу. Врач проверяет данные и выписывает рецепт пациенту, гарантируя безопасность. После этого рецепт через AI-агента отправляется пациенту.

Финансы

AI-агенты очень полезны в финансовой сфере. Поскольку такие системы способны анализировать большие объемы данных, они помогают выявлять аномалии и потенциальные мошеннические действия. Также клиенты могут быстро получать информацию о счетах, балансе и операциях. Кроме того, AI-агенты могут давать рекомендации по инвестициям, учитывая цели и уровень допустимых рисков.

Электронная коммерция

AI-агенты приносят пользу и платформам электронной коммерции. Они используются в системах рекомендаций товаров и помогают клиентам находить нужные позиции. Также AI-агенты поддерживают связь по вопросам заказов, помогая продавцам оптимизировать рабочие процессы. Так как агенты могут выявлять мошенничество, они защищают продавцов и повышают доверие к платформе.

Кроме того, AI-агенты помогают в управлении запасами и доставкой. Благодаря им продавцы всегда знают, какие товары необходимо заказать или обработать в первую очередь.

Производство

Автоматизация производства играет ключевую роль, и AI-агенты помогают справляться с критически важными этапами процесса. Они могут выявлять отклонения в работе оборудования или в производственных процессах и предотвращать крупные неисправности. Также AI-агенты могут организовывать расписание производства и обеспечивать эффективное использование ресурсов.

Кроме этого, AI-агенты могут контролировать качество продукции, выявлять дефекты на основе данных с датчиков и камер, а также отслеживать условия на производстве, своевременно обнаруживая опасные ситуации для повышения безопасности.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Примеры действующих агентов искусственного интеллекта

Виртуальные помощники

Эти инструменты используют обработку естественного языка и анализ, чтобы помогать выполнять различные задачи. AI-виртуальные помощники могут управлять расписанием, отвечать на вопросы и давать рекомендации. Такие интеллектуальные агенты обрабатывают огромные объемы информации, чтобы со временем учиться и совершенствоваться.

Примерами виртуальных агентов могут служить Siri, Google Assistant и Alexa. С их помощью можно управлять умными устройствами в доме, получать прогнозы погоды, заказывать товары онлайн, узнавать рецепты и справляться с повседневными задачами.

Чат-боты

Эти AI-агенты помогают пользователям решать проблемы и чаще всего применяются в сервисах поддержки клиентов, маркетинге и других областях обслуживания. Чат-боты отвечают на стандартные вопросы, предоставляют необходимую информацию и служат точкой входа в сервис или поддержку.

Применение чат-ботов хорошо известно большинству пользователей. Примером продвинутого AI-агента стал ChatGPT, который изменил подход к использованию чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Среди других примеров — сервисы поддержки клиентов, где чат-боты помогают быстро решать вопросы пользователей, а также чат-боты с развитым эмоциональным интеллектом и чувством юмора.

Автономные транспортные средства

AI-агенты используются в автономных транспортных средствах для самостоятельного управления без участия водителя. Такие машины работают с помощью датчиков, камер и алгоритмов машинного обучения, что позволяет им распознавать окружающую обстановку, принимать решения и безопасно перевозить пассажиров и грузы.

Среди известных технологий можно выделить разработки компаний, создающих транспортные средства с разным уровнем автономности. Такие системы помогают с рулевым управлением, следованием по полосе, регулировкой скорости, экстренным торможением и многими другими функциями. Технология автономного транспорта считается перспективной, но из-за текущих сложностей с обеспечением безопасности полностью автономные машины только разрабатываются и постепенно внедряются.

Робототехника

В робототехнике используются AI-агенты, которые управляют роботами для выполнения задач в различных отраслях — например, в производстве, медицине и логистике. Такие роботы могут быть запрограммированы или научены действовать в сложных условиях, справляться с монотонной работой, работать в опасных для человека местах и выполнять задачи, требующие высокой точности. Они повышают производительность и обеспечивают безопасность на рабочих местах.

Примеры таких решений — промышленные роботы, которые контролируют рабочие процессы даже в сложных и опасных условиях, а также коллаборативные роботы, которые работают вместе с человеком на сборочных линиях. Кроме того, существуют высокоточные хирургические системы, которые позволяют выполнять операции с повышенной точностью и безопасностью по сравнению с традиционными методами.

Выводы

Как видно, AI-агенты применяются во многих отраслях и сферах деятельности. Они снимают нагрузку с сотрудников и предоставляют новые возможности для повышения стандартов и качества услуг. Благодаря автоматизации персонал может сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах.

Если вашему продукту необходимы улучшения или вы планируете создать собственный AI-агент, внедрение этих технологий поможет вам добиться лучших результатов в бизнесе.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!