AI-агенты - Видеоуроки, курсы, туториалы

AI-агенты — это программы, в которых языковая модель не просто отвечает на вопрос, а сама выбирает следующий шаг: вызывает инструменты и API, читает результат, обновляет план и повторяет цикл, пока задача не решена. У агента обычно есть системный промпт, набор инструментов, память и ограничения: бюджет, подтверждение опасных действий человеком, изолированная среда для запуска кода. Агентов строят на фреймворках (LangGraph, CrewAI, PydanticAI, Microsoft Agent Framework), в no-code сервисах вроде n8n или вручную поверх API модели. Многоагентные системы делят задачу между несколькими агентами с разными ролями. Главная сложность — не заставить агента сработать один раз, а сделать его поведение предсказуемым.

Агенты нужны там, где задачу нельзя решить одним запросом к модели: нужно собрать данные из нескольких систем, выполнить серию действий и отреагировать на промежуточный результат. Типичные примеры — поддержка, которая сама проверяет заказ и оформляет возврат, исследовательский агент, который ищет и сводит источники, агент для разработки, исправляющий ошибку по тикету, обработка входящих документов и заявок. Ограничения у агентов общие: ошибка на раннем шаге тянется дальше, стоимость и время растут с каждым вызовом модели, а доступ к инструментам создает риски, от удаления данных до промпт-инъекций через внешние документы. Поэтому в рабочих системах агенту дают минимум прав, логируют каждый шаг и проверяют поведение на наборе тестовых задач.