Что такое ИИ-агент: как работает и как создать в 2026

 

Каждый день мы делаем десятки простых действий: открываем сайты, ищем информацию, переносим данные в таблицы, отвечаем на сообщения, проверяем отчеты. По отдельности это занимает всего несколько минут. Но если повторять одно и то же десятки раз, за день набегают часы.

А что, если достаточно просто сказать, что нужно получить, а дальше компьютер сам разберется с остальным?

Например, вы просите: «Проверь цены у конкурентов, сравни их с нашими и подготовь отчет». ИИ-агент может открыть нужные страницы, найти информацию, сравнить данные, проверить результат и подготовить отчет.

Подобный подход уже используется на практике. Например, Operator от OpenAI умеет самостоятельно работать с сайтами: открывать страницы, нажимать кнопки и заполнять формы. Fin от Intercom помогает отвечать на вопросы клиентов, а Claude Code от Anthropic используется разработчиками для работы с кодом и поиска ошибок.

Получается, ИИ постепенно переходит от роли помощника, который просто отвечает на вопросы, к инструменту, который может сам выполнять работу.

Но чем ИИ-агент отличается от обычного чат-бота? Как он принимает решения и действительно ли способен самостоятельно довести задачу до результата?

Разберемся, что такое ИИ-агент, как он работает, чем отличается от чат-бота и обычной автоматизации, какие задачи ему можно поручить и как создать ИИ-агента самостоятельно.

 

Что такое ИИ-агент простыми словами

ИИ-агент — это умный помощник, который может не только отвечать на вопросы, но и сам выполнять поставленную задачу.

Обычный чат-бот работает примерно так:

вопрос → ответ

Вы задаете вопрос — он дает ответ. Например: «Напиши описание товара» или «Объясни, что такое ИИ-агент».

ИИ-агент работает немного иначе:

задача → план → действия → проверка → результат

Например, вы говорите: «Найди несколько подходящих вариантов, сравни их и сделай таблицу».

Агент может сам решить, что нужно сделать сначала: найти информацию, собрать данные, сравнить варианты, проверить результат и только после этого подготовить таблицу.

При этом агент не обязательно должен всё делать самостоятельно. Человек может заранее определить, что агент может решать сам, а где нужно сначала получить подтверждение.

Проще говоря, чат-бот в основном помогает найти ответ, а ИИ-агент может помочь выполнить целую задачу от начала до конца.

 

Чем ИИ-агент отличается от обычного ИИ

Главное отличие ИИ-агента от обычного ИИ заключается в том, что он может не только отвечать, но и выполнять задачи.

Например, языковая модель может написать текст, объяснить тему или создать код. Но сама по себе она обычно не может открыть сайт, нажать кнопку, получить данные из другого сервиса или выполнить несколько действий подряд.

ИИ-агент объединяет ИИ-модель с инструментами, которые позволяют ему выполнять такие действия. Пользователь ставит задачу, а агент может сам определить необходимые шаги и выполнить их.

 

Чем ИИ-агент отличается от LLM, чат-бота и автоматизации

Термины LLM, чат-бот, ИИ и автоматизация часто используют вместе, но они обозначают разные технологии.

Технология	Основная задача	Может принимать решения по ходу работы	Может использовать инструменты
LLM	Понимать и создавать текст	Ограниченно	Не обязательно
Чат-бот	Отвечать пользователю в диалоге	Обычно ограниченно	Иногда
Автоматизация	Выполнять заранее заданные действия	Нет или почти нет	Да
ИИ-агент	Самостоятельно выполнять задачу	Да	Да

 

LLM

LLM (большая языковая модель) — это основа для многих современных ИИ-сервисов.

Она умеет понимать текст, отвечать на вопросы, создавать статьи, писать код, анализировать информацию и выполнять другие задачи, связанные с текстом.

Но LLM сама по себе не обязательно умеет работать с сайтами, файлами или внешними сервисами. Для этого ей нужны дополнительные инструменты.

 

Чат-бот

Чат-бот — это программа, которая общается с пользователем через диалог.

Современные чат-боты часто используют LLM, поэтому они могут давать более подробные и полезные ответы. Некоторые из них также могут искать информацию или выполнять отдельные действия.

Но простой чат-бот обычно работает по принципу:

вопрос → ответ

Поэтому не каждый чат-бот является ИИ-агентом.

 

Обычная автоматизация

Автоматизация выполняет действия по заранее заданному сценарию.

Например:

открыть страницу → нажать кнопку → заполнить поле → сохранить результат.

Такой сценарий хорошо работает, пока условия остаются прежними. Если сайт изменился или появился новый вариант действий, сценарий может потребовать настройки.

 

ИИ-агент

ИИ-агент может работать с задачей более гибко.

Пользователь ставит цель, а агент сам определяет, какие действия нужно выполнить. Во время работы он может учитывать полученный результат и выбирать следующий шаг.

Например, вместо инструкции из десяти отдельных команд можно поставить одну задачу: найти нужную информацию на сайте, проверить её и подготовить результат.

Именно способность понимать задачу, выбирать действия и использовать инструменты для достижения цели отличает ИИ-агента от обычной языковой модели, чат-бота или классической автоматизации.

 

ИИ-агенты в 2026 году: что изменилось

В 2026 году ИИ-агенты развиваются очень быстро. Они уже не только отвечают на вопросы или создают контент, но и могут самостоятельно выполнять задачи.

Основные изменения происходят в нескольких направлениях.

 

От создания контента к выполнению задач

Раньше ИИ в основном использовали для создания текстов, изображений и кода.

Теперь ИИ-агенты могут не только создавать контент, но и использовать его для дальнейшей работы: искать информацию, открывать сайты, анализировать данные и выполнять нужные действия.

 

От одного действия к нескольким шагам

Обычный ИИ чаще всего отвечает на один запрос пользователя. ИИ-агент может выполнить целую последовательность действий.

Например, пользователь ставит задачу, а агент сам определяет, что нужно сделать сначала, какие действия выполнить дальше и когда задача будет завершена.

 

От одного агента к нескольким

Некоторые задачи требуют нескольких разных действий. В таких случаях несколько ИИ-агентов могут работать вместе.

Один агент может искать информацию, другой — анализировать её, а третий — выполнять необходимые действия. Такой подход помогает разделить сложную задачу на несколько частей.

 

От чата к рабочим инструментам

ИИ постепенно становится частью браузеров, программ и других рабочих инструментов.

Пользователю уже не всегда нужно вручную выполнять каждый шаг. Достаточно описать, что нужно сделать, после чего ИИ-агент может выполнить необходимые действия и предоставить результат.

Таким образом, главное изменение в 2026 году — ИИ постепенно переходит от простых ответов к самостоятельному выполнению задач.

 

Как работает ИИ-агент: основные этапы работы

Как именно работает ИИ-агент, зависит от его задачи и используемых инструментов. Но в большинстве случаев процесс выглядит примерно одинаково: агент получает задачу, разбирается в ней, составляет план, выполняет действия и проверяет результат.

 

1. Получение задачи

Сначала пользователь или другая система ставит агенту задачу.

Например, нужно:

• найти информацию;
• обработать список данных;
• подготовить отчет;
• сравнить несколько источников;
• выполнить действия в браузере.

При этом пользователю не обязательно подробно описывать каждый шаг. Достаточно объяснить, что нужно получить в итоге.

 

2. Анализ задачи

После получения задачи агент определяет, что нужно сделать.

Если задача сложная, он может разделить её на несколько простых шагов.

Например:

получить задачу → найти данные → проверить информацию → сравнить результаты → подготовить отчет.

 

3. Планирование действий

Затем ИИ-агент определяет, в каком порядке выполнять эти действия.

Для простой задачи может потребоваться всего несколько шагов. Если по ходу работы появляется новая информация или что-то идет не по плану, агент может изменить дальнейшие действия.

 

4. Работа с инструментами

Чтобы выполнять действия, а не только создавать текст, ИИ-агент использует дополнительные инструменты.

В зависимости от задачи это могут быть:

• браузер;
• поисковые системы;
• API;
• базы данных;
• файлы;
• CRM-системы;
• таблицы;
• внутренние сервисы компании.

Именно инструменты позволяют агенту получать информацию и выполнять действия самостоятельно.

 

5. Проверка результата

После каждого важного действия агент может проверить полученный результат.

Если всё прошло правильно, он продолжает работу. Если что-то не получилось, агент может попробовать другой вариант или изменить дальнейший план.

Поэтому работу ИИ-агента можно представить как простой цикл:

планирование → действие → проверка → следующий шаг.

В отличие от обычной автоматизации, ИИ-агент может учитывать результат предыдущего действия и выбирать, что делать дальше.

 

Как создать ИИ-агента: пошаговое руководство

Создание ИИ-агента начинается не с выбора модели или написания кода, а с определения задачи. Сначала нужно понять, что именно должен делать агент, а затем выбрать подходящие инструменты и способ реализации.

 

Шаг 1. Определите задачу

Сначала определите, какую задачу должен решать ИИ-агент.

Ответьте на три основных вопроса:

• что должен делать агент;
• какой результат нужно получить;
• какие действия он может выполнять самостоятельно.

Например, агент может искать информацию, обрабатывать данные, работать с сайтами или готовить отчет.

Чем точнее поставлена задача, тем проще создать ИИ-агента и контролировать его работу.

 

Шаг 2. Определите, что агент может делать самостоятельно

Не все действия стоит полностью передавать ИИ-агенту.

Заранее определите, какие задачи он может выполнять сам, а для каких требуется подтверждение пользователя.

Например, перед удалением данных, проведением платежа или изменением важных настроек можно добавить обязательное подтверждение человека.

 

Шаг 3. Выберите ИИ-модель

Следующий шаг — выбор подходящей ИИ-модели.

Для простых задач можно использовать более быструю и доступную модель. Для сложных задач может потребоваться модель, которая лучше справляется с анализом информации, планированием и использованием инструментов.

При выборе модели стоит учитывать:

• качество ответов;
• скорость работы;
• стоимость;
• доступные функции;
• ограничения по использованию.

Не всегда самая мощная модель является лучшим вариантом. Выбор зависит от конкретной задачи и бюджета.

 

Шаг 4. Подключите необходимые инструменты

Чтобы ИИ-агент мог не только отвечать на вопросы, но и выполнять действия, ему нужны дополнительные инструменты.

В зависимости от задачи агент может:

• получать данные через API;
• читать и обрабатывать файлы;
• работать с базами данных;
• открывать веб-страницы;
• искать информацию в интернете;
• работать с таблицами;
• взаимодействовать с другими сервисами.

Именно инструменты позволяют ИИ-агенту переходить от обычного ответа к выполнению конкретных действий.

 

Шаг 5. Добавьте контекст и память

Для некоторых задач агенту нужно помнить информацию о предыдущих действиях.

Например, если работа состоит из нескольких этапов, агенту может понадобиться знать, что уже было сделано и какие результаты получены.

При этом не стоит передавать агенту всю доступную информацию. Лучше оставить только те данные, которые действительно нужны для выполнения задачи. Это упрощает работу системы и помогает снизить количество ошибок.

 

Шаг 6. Установите правила работы

Чтобы контролировать действия ИИ-агента, заранее задайте основные правила.

Можно определить:

• какие действия разрешены;
• какие действия запрещены;
• какой результат считается успешным;
• когда агент должен остановиться;
• в каких случаях нужно обратиться к человеку.

Четкие правила помогают сделать работу агента более предсказуемой.

 

Шаг 7. Протестируйте ИИ-агента

Перед запуском на реальных задачах протестируйте агента на небольшом количестве примеров.

Обратите внимание на:

• правильность выполнения задач;
• количество ошибок;
• время работы;
• стоимость выполнения;
• ситуации, в которых агент не смог завершить задачу.

Если агент часто ошибается, можно изменить инструкции, подключить дополнительные инструменты или ограничить некоторые действия.

 

Шаг 8. Запустите ИИ-агента и контролируйте его работу

После тестирования ИИ-агента можно постепенно подключать к реальным задачам.

Желательно сохранять информацию о выполненных действиях и отслеживать результаты. Это помогает понять, где возникают ошибки и какие части системы требуют улучшения.

Таким образом, создание ИИ-агента можно представить как последовательный процесс:

задача → модель → инструменты → правила → тестирование → запуск.

Не обязательно сразу создавать сложную систему. Для многих задач достаточно начать с простого сценария и постепенно добавлять новые возможности.

 

Какие инструменты нужны для создания ИИ-агента

Создать ИИ-агента можно разными способами. Выбор зависит от сложности задачи, необходимых функций и технических навыков пользователя.

 

No-code и low-code инструменты

No-code и low-code платформы позволяют создавать ИИ-агентов с минимальным количеством кода или вообще без программирования.

Обычно в них можно выбрать ИИ-модель, подключить источники данных и настроить действия, которые агент должен выполнять.

Главное преимущество такого подхода — быстрый запуск. Он подходит для простых рабочих процессов, автоматизации повторяющихся задач и первых экспериментов с ИИ-агентами.

 

Python и JavaScript

Если требуется больше контроля над работой агента, его можно создать с помощью Python или JavaScript.

Такой подход подходит для более сложных задач: например, когда нужно подключить несколько сервисов, работать с собственными данными или создать нестандартную логику.

При этом разработка ИИ-агента с нуля требует соответствующих навыков программирования.

 

Локальный ИИ-агент

Еще один вариант — запуск ИИ-агента на собственном компьютере или сервере.

Локальный ИИ-агент может подойти в ситуациях, когда важно контролировать хранение и обработку данных или использовать собственную инфраструктуру.

Однако такой вариант требует подходящего оборудования и дополнительных технических настроек. Поэтому для большинства пользователей проще начать с готовых облачных инструментов или платформ для создания ИИ-агентов.

 

Где применяются ИИ-агенты: основные сценарии использования

ИИ-агенты применяются в самых разных сферах. Особенно полезны они там, где задача состоит из нескольких действий, требует работы с разными инструментами и принятия решений по ходу выполнения.

 

ИИ-агент для маркетинга

В маркетинге ИИ-агент может помогать собирать и анализировать информацию, работать с контентом и оценивать результаты рекламных кампаний.

Например, он может:

• анализировать целевую аудиторию;
• собирать информацию о конкурентах;
• находить идеи для контента;
• анализировать результаты кампаний;
• готовить отчеты.

Это позволяет автоматизировать часть рутинной работы и быстрее получать данные для принятия решений.

 

ИИ-агент для продаж

В продажах ИИ-агент может работать с информацией о клиентах и помогать обрабатывать входящие обращения.

Например, агент может определить запрос клиента, найти нужную информацию, подготовить предложение и передать сложный случай менеджеру.

Такой подход позволяет автоматизировать простые задачи и сократить время сотрудников на обработку типовых запросов.

 

ИИ-агент для поддержки клиентов

В службе поддержки ИИ-агент может самостоятельно искать информацию в базе знаний и использовать ее для подготовки ответа клиенту.

Он может определить тип запроса, найти подходящее решение и предоставить его пользователю.

Если вопрос требует участия сотрудника, агент может передать обращение человеку. Это позволяет автоматизировать простые вопросы и сосредоточить сотрудников на более сложных случаях.

 

ИИ-агент для разработки программного обеспечения

В разработке ИИ-агенты могут использоваться как помощники программистов.

Они способны:

• анализировать код;
• находить возможные ошибки;
• создавать отдельные фрагменты кода;
• запускать тесты;
• работать с документацией.

ИИ-агент может брать на себя отдельные задачи и помогать разработчикам быстрее выполнять рутинную работу, при этом контроль за результатом остается за специалистом.

 

ИИ-агент для работы с браузером

ИИ-агенты также могут выполнять задачи непосредственно в браузере. Пользователю достаточно описать цель, после чего агент определяет необходимые действия и выполняет их последовательно.

Например, в AdsPower ИИ-агент может открыть нужный браузерный профиль, перейти на сайт, войти в аккаунт, найти необходимую информацию или собрать данные из результатов поиска. Агент также может выполнять несколько действий подряд, не требуя от пользователя заранее прописывать каждый шаг.

В AdsPower такой подход объединяет ИИ-агента с браузерными профилями: агент отвечает за выполнение задачи, а профиль предоставляет отдельную среду для работы с аккаунтом.

 

ИИ-агент для автоматизации повторяющихся задач

ИИ-агенты подходят и для рабочих процессов, которые регулярно повторяются, но могут отличаться в зависимости от ситуации.

Например, агент может получить задачу, найти необходимые данные, обработать их, выполнить действия в нужном сервисе и проверить результат.

В обычной автоматизации последовательность действий задается заранее. ИИ-агент может самостоятельно определить следующий шаг на основе полученного результата.

Это делает его полезным для более гибких рабочих процессов, где заранее невозможно описать каждый возможный сценарий.

 

Частые вопросы об ИИ-агентах

Заключение

ИИ-агент — это система, которая не только отвечает на вопросы, но и может самостоятельно выполнять действия для достижения поставленной цели.

Главное отличие ИИ-агента от обычного чат-бота заключается в том, что он может использовать разные инструменты, выполнять несколько действий подряд и проверять результат своей работы.

Создание ИИ-агента не обязательно должно быть сложным. Лучше начать с одной конкретной задачи, выбрать необходимые инструменты, задать правила работы и постепенно добавлять новые возможности.

В 2026 году ИИ-агенты находят применение в бизнесе, разработке, работе с данными и автоматизации браузера. При использовании браузерных профилей они также подходят для задач, связанных с несколькими аккаунтами и повторяющимися действиями.

Главное при работе с ИИ-агентом — четко определить задачу и понимать, какие действия можно ему доверить. Чем лучше настроены инструкции, инструменты и ограничения, тем стабильнее будет результат.