АВТОР
Даниил Акерман
ДАТА ПУБЛИКАЦИИ
14 декабря 2025 г.
КАТЕГОРИЯ
ML
ВРЕМЯ ЧТЕНИЯ
10 минут

Наша команда готова взяться за ваш проект. Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и обсудим детали.
Похожие статьи
Все статьи
Телеграмм
Делимся визуально привлекательными фрагментами наших последних веб-проектов.
ВКонтакте
Пишем о интересных технических решениях и вызовах в разработке.
MAX
Демонстрируем дизайнерские элементы наших веб-проектов.
Создаем детальные презентации для наших проектов.
Рассылка
© 2025-2026 MYPL. Все права защищены.
AI agent — это не просто чат-бот. Это программа, которая может самостоятельно принимать решения, выполнять действия, и работать без человека. В 2026 году AI agents становятся главным инструментом автоматизации. В этой статье я покажу, как agents работают, примеры в бизнесе, и как их внедрить.
Обычный чат-бот: клиент пишет вопрос, бот отвечает. Только разговор. Это ограниченная функциональность, которая не может выполнять сложные задачи.
AI agent: клиент пишет задачу, agent анализирует задачу, выполняет действия (может позвонить, отправить письмо, обновить БД, пригласить специалиста), и потом сообщает результат. Это более продвинутый подход, который позволяет автоматизировать сложные бизнес-процессы.
Пример: клиент пишет: "Мне нужна консультация по продукту X."
Цикл работы:
Задача от человека. "Отправь письмо всем клиентам, которые не покупали > 30 дней."
AI agent анализирует задачу. "Окей, мне нужно: 1) найти клиентов в БД, 2) отфильтровать по дате, 3) сгенерировать письма, 4) отправить."
Agent выполняет действия.
Agent сообщает результат. "Готово. Отправил 500 писем. 15 ошибок (невалидные адреса). Сделано за 3 минуты."
Agent может уточнить, если нужно. Если результат странный (например, отправил 5000 писем, а нужно было 500), agent попросит подтверждение.
Задача: вести переговоры с клиентом и закрывать сделки автоматически (до определенной суммы).
Как работает:
Результат: 70% сделок закрываются полностью автоматически.
Задача: отвечать на 80% вопросов клиентов без участия человека.
Как работает:
Результат: 80% вопросов решены автоматически, специалисты фокусируются на сложных случаях.
Задача: отпуска, больничные, документы — всё автоматически.
Как работает:
Результат: 0 бюрократии, всё через чат.
Задача: генерировать отчеты, рекомендации, прогнозы.
Как работает:
Результат: отчет готов за 5 минут вместо половины дня.
Что это: LangChain — библиотека, ReAct — фреймворк для agents.
Плюсы: гибко, много примеров, работает с любыми моделями.
Минусы: требует знания Python.
Стоимость: бесплатно (но нужны API токены для моделей).
Что это: Claude может использовать инструменты (tools), которые вы ему даёте.
Плюсы: встроено в Claude, надежно.
Минусы: только для Claude (но Claude лучший для agents).
Стоимость: API токены ($0.1–1 за задачу).
Что это: GPT-4 может вызывать функции (действия).
Плюсы: мощная модель, много примеров.
Минусы: дороже чем Claude.
Стоимость: API токены ($0.3–2 за задачу).
Цель: agent, который отправляет письма клиентам, которые не покупали > 30 дней.
Шаг 1: дайте agent инструменты (tools).
tools = [ Tool( name="get_customers", description="Получить клиентов, которые не покупали > N дней", func=get_inactive_customers ), Tool( name="send_email", description="Отправить письмо клиенту", func=send_email_to_customer ) ]
Шаг 2: создайте agent.
from langchain.agents import initialize_agent from langchain.chat_models import ChatClaude llm = ChatClaude() agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description")
Шаг 3: дайте agent задачу.
result = agent.run("Отправь письмо всем клиентам, которые не покупали > 30 дней")
Результат: agent автоматически найдет клиентов и отправит письма.
| Статья | Стоимость |
|---|---|
| Разработка (если использовать LangChain) | 50–200 тыс |
| API токены (месячно) | $100–1000 |
| Инфраструктура | $50–500/месяц |
| Итого в месяц | $150–1500 |
ROI: если agent сокращает 2–3 часа работы сотрудника в день, это окупается за 1–3 месяца.
1. Начните с простого. Не пытайтесь сделать agent, который делает 10 вещей. Начните с одной задачи.
2. Дайте agent правильные инструменты. Если agent не может выполнить действие, задача не будет решена.
3. Мониторьте результаты. Проверяйте, что agent делает правильно.
4. Оставьте fallback для человека. Если agent не может решить → передайте человеку.
5. Обновляйте инструменты регулярно. Если процесс изменился, обновите инструменты agent.
AI agents — это следующий шаг после chatbots. В 2026 году это станет стандартом в компаниях, которые хотят масштабироваться без найма новых людей. Начните с простого agent'a, покажите ROI, потом масштабируйте.
Чтобы лучше понять, какие agents подходят для вашего бизнеса, разберем типы agents:
Тип 1: Реактивные agents
Реактивные agents реагируют на события и выполняют простые действия. Например, когда клиент пишет вопрос, agent отвечает. Это самый простой тип agents, подходит для базовых задач.
Примеры: простые чат-боты, автоматические ответы на email, уведомления.
Тип 2: Планирующие agents
Планирующие agents могут планировать последовательность действий для достижения цели. Например, agent может разбить задачу на шаги и выполнить их последовательно.
Примеры: автоматизация сложных процессов, планирование задач, координация работы.
Тип 3: Рассуждающие agents
Рассуждающие agents могут анализировать ситуацию, принимать решения, адаптироваться к изменениям. Это самый сложный тип agents, требует мощных AI моделей.
Примеры: автоматизированные продажи, сложная поддержка клиентов, анализ данных.
Тип 4: Мульти-агентные системы
Мульти-агентные системы используют несколько agents, которые работают вместе. Каждый agent решает свою задачу, agents координируют работу между собой.
Примеры: сложная автоматизация бизнес-процессов, координация работы отделов, управление проектами.
При использовании AI agents часто возникают проблемы. Вот самые частые:
Проблема 1: Agent выполняет неправильные действия
Agent выполняет действия, которые не соответствуют задаче или приводят к ошибкам. Причина: плохие промпты, недостаточный контекст, неправильные инструменты.
Решение: улучшите промпты, добавьте больше контекста, проверьте инструменты agent. Добавьте валидацию действий: перед выполнением критичных действий agent должен запрашивать подтверждение.
Проблема 2: Agent зацикливается
Agent выполняет одни и те же действия снова и снова, не может завершить задачу. Причина: неправильная логика, отсутствие условий остановки, недостаточный контекст.
Решение: добавьте условия остановки, ограничьте количество итераций, улучшите логику agent. Добавьте мониторинг: если agent выполняет одни и те же действия больше N раз, остановите его и передайте задачу человеку.
Проблема 3: Agent медленный
Agent выполняет задачи медленно, пользователи ждут долго. Причина: медленная AI модель, много запросов к API, неоптимальная логика.
Решение: используйте быструю AI модель (GPT-3.5-turbo вместо GPT-4), оптимизируйте количество запросов, улучшите логику agent. Используйте кэширование для часто используемых данных.
Проблема 4: Agent дорогой
Затраты на API превышают бюджет. Причина: много запросов к API, дорогая AI модель, неоптимальное использование.
Решение: используйте более дешевую AI модель для простых задач, оптимизируйте количество запросов, используйте кэширование, ограничьте использование agent только критичными задачами.
Проблема 5: Agent не справляется со сложными задачами
Agent не может решить сложные задачи, требует вмешательства человека. Причина: недостаточные возможности AI модели, неправильные инструменты, недостаточный контекст.
Решение: используйте более мощную AI модель для сложных задач, добавьте больше инструментов, улучшите контекст. Для очень сложных задач используйте гибридный подход: agent выполняет простые части, человек решает сложные.
Если вы решили создать AI agent, следуйте этому плану:
Неделя 1: Определение задачи
Определите задачу, которую должен решать agent. Будьте конкретны: не "нужен agent для поддержки", а "нужен agent для ответов на вопросы о возврате товара". Определите границы: что agent может делать сам, что требует человека.
Неделя 2: Выбор платформы
Выберите платформу для создания agent: LangChain для гибкости, Claude с tool use для простоты, готовые платформы для скорости. Сравните платформы по функциональности, стоимости, сложности.
Неделя 3: Разработка инструментов
Разработайте инструменты (tools), которые будет использовать agent. Например, для agent поддержки нужны инструменты: поиск в базе знаний, создание тикета, отправка email. Каждый инструмент должен быть четко описан и протестирован.
Неделя 4: Создание agent
Создайте agent используя выбранную платформу. Настройте промпты, подключите инструменты, протестируйте базовую функциональность. Убедитесь, что agent понимает задачи и может использовать инструменты.
Месяц 2: Тестирование
Протестируйте agent на реальных задачах. Проверьте качество работы, скорость, надежность. Соберите обратную связь от пользователей, исправьте проблемы. Оптимизируйте промпты, улучшите инструменты.
Месяц 3: Запуск и мониторинг
Запустите agent для всех пользователей. Продолжайте мониторить качество работы, собирать обратную связь, оптимизировать. AI agent — это не разовое создание, а постоянный процесс улучшения.
Вопрос 1: Можно ли создать AI agent без программирования?
Технически можно через готовые платформы (n8n, Make), но функциональность будет ограничена. Для полноценного AI agent нужны знания программирования или помощь разработчика. Но можно начать с простых платформ, затем перейти к более сложным.
Вопрос 2: Сколько стоит создание AI agent?
Зависит от сложности. Простой agent (базовый чат-бот) стоит 50-100 тысяч рублей. Сложный agent (автоматизированные продажи) стоит 200-500 тысяч рублей. API токены стоят $100-1000 в месяц в зависимости от использования.
Вопрос 3: Можно ли использовать AI agent для критичных задач?
Можно, но с осторожностью. Для критичных задач всегда нужна человеческая проверка, особенно в первые месяцы использования. После того как agent доказал свою надежность, можно постепенно уменьшать контроль, но полностью убирать проверку не рекомендуется.
Вопрос 4: Как понять, что AI agent работает эффективно?
Есть несколько признаков: agent решает задачи правильно, работает быстро, пользователи довольны, затраты в пределах бюджета. Отслеживайте метрики: качество решений, скорость работы, стоимость, удовлетворенность пользователей.
Вопрос 5: Что делать, если AI agent не справляется с задачей?
Это может быть из-за недостаточных возможностей AI модели, неправильных инструментов, недостаточного контекста. Улучшите промпты, добавьте больше инструментов, улучшите контекст. Для очень сложных задач используйте гибридный подход: agent выполняет простые части, человек решает сложные.