Что такое ИИ-агент и чем он отличается от чат-бота?

ИИ-агент — это программа на основе языковой модели, которая сама выбирает шаги и выполняет задачу в рабочих системах: читает переписку, заводит задачи, собирает отчёты. Чат-бот только отвечает на сообщения: по заранее написанному сценарию или, если он работает на нейросети, своими словами. Если запросы повторяются и ответы на них известны заранее, хватит чат-бота, потому что он дешевле. Если задача каждый раз новая и для неё нужно пройти по нескольким системам, нужен агент.

Как работает ИИ-агент

В основе агента лежит языковая модель (LLM). Это нейросеть вроде тех, что работают в ChatGPT или Claude. Сама по себе модель умеет только писать ответ на сообщение. Агентом она становится, когда ей дают инструменты и она пользуется ими, пока не решит задачу.

Инструменты — это доступы к рабочим системам: переписке, трекеру задач, базе знаний, календарю, репозиторию с кодом. Получив задачу, агент делает первый шаг, смотрит на результат и решает, что делать дальше. Так шаг за шагом он доводит задачу до результата и в конце отчитывается.

Например, руководитель пишет агенту: «Собери, что решили по запуску за неделю, и заведи задачи на открытые вопросы». Агент читает обсуждения за неделю, выписывает решения, находит вопросы без ответа, ставит на них задачи в трекере и назначает участников обсуждения. В конце он присылает сводку со ссылками. План агент составляет сам.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота

Чат-бот делает то, что разработчик заранее прописал в сценарии, а агент сам решает, что делать, по ходу задачи. Чат-боты бывают двух видов: классический работает по сценарию из команд и кнопок, а чат-бот на нейросети сам формулирует ответ.

Возьмём один запрос. Сотрудник пишет в чат: «Перенеси мой отпуск с 10 на 17 июля». Чат-бот по сценарию откроет форму переноса отпуска, если такой сценарий в нём есть, а если нет, ответит, что не понял команду. Чат-бот на нейросети расскажет, как перенести отпуск по правилам компании, но заявку сотрудник оформит сам. Агент проверит, сколько дней отпуска осталось, оформит заявку в кадровой системе, отправит её руководителю на согласование и напишет сотруднику, что заявка ушла.

Иногда один и тот же сервис бывает и ботом, и агентом. ChatGPT и Claude отвечают как чат-боты, а с доступом к почте, календарю или браузеру работают как агенты. Поэтому смотрите, что программа делает: если только отвечает текстом, это чат-бот, если выполняет шаги в других системах, это агент.

Когда хватит чат-бота, а когда нужен агент

Выбор зависит от того, насколько запросы похожи друг на друга и сколько систем нужно, чтобы на них ответить.

Чат-бот по сценарию подходит, когда запросы однотипные и ответы на них известны заранее: статус заказа, график работы офиса, заявка на пропуск по форме. Он дешевле, потому что не обращается к нейросети: платят только за сервер. На одинаковый запрос он отвечает одинаково, поэтому его ответы можно проверить заранее. Ломается он на запросе, который не предусмотрели при настройке.

Чат-бот на нейросети подходит для вопросов, которые задают разными словами, но ответ на них есть в документах: правила отпуска, условия тарифа, инструкция по подключению к VPN. Его подключают к базе знаний, и он сам формулирует ответ. Минус в том, что модель иногда уверенно пишет неправду, поэтому ответы на важные вопросы сверяют с источником. Каждый запрос к модели платный.

ИИ-агент нужен, когда задача каждый раз немного другая и для неё надо пройти по нескольким системам: разобрать обращение клиента и подготовить ответ, собрать отчёт из трекера и переписки, найти ошибку в коде. Агент дороже, потому что на одну задачу уходит несколько запросов к модели, и в каждый он заново передаёт инструкции и всё, что уже сделал. Ещё агент может ошибиться в действии, например поставить задачу не на того человека.

Бота и агента можно подключить вместе. Типовые заявки принимает бот с формой, а нестандартный вопрос в том же чате разбирает агент.

Насколько безопасно доверять агенту действия

Агент видит и делает только то, к чему ему дали доступ. Поэтому ему открывают только нужные чаты и системы, а действия, которые трудно отменить, оставляют человеку: агент готовит черновик письма или задачи, сотрудник проверяет и отправляет. Сообщения агента подписывают его именем, чтобы всегда было видно, что сделал человек, а что агент.

Почему агента подключают к рабочему чату

Чтобы собрать итоги или поставить задачу, агенту нужна переписка команды, а она лежит в рабочем чате. Поэтому агента зовут прямо в чат.

Без агента в чате путь такой: скопировать обсуждение, вставить в отдельный ИИ-чат, дождаться ответа, вернуться в мессенджер и пересказать результат коллегам. Ответ при этом видит только тот, кто спрашивал. Если агент работает в чате, сотрудник упоминает его в том же обсуждении, и агент сам читает, о чём речь. Ответ появляется там же, где шло обсуждение, и его видят все участники.

Агента лучше звать в тред. Тред — это ветка обсуждения под конкретным сообщением. В треде одна тема, и агент читает только её, а его ответы не засоряют общий чат. В одной беседе можно вести несколько разговоров с агентом в разных тредах, и они не пересекаются.

В Пачке агента подключают как бота: у него своё имя и аватар, а его сообщения отмечены меткой «Бот». Агент отвечает, когда его упомянули через @, ответили ему в треде или написали в личные сообщения. Он видит открытые каналы, а закрытые каналы, беседы и треды — только те, куда его добавили. Если убрать агента из чата, он сразу теряет к нему доступ, а кто в компании может подключать агентов, решает администратор.

Треды в Пачке сквозные: в тред с агентом можно позвать любого коллегу через @, даже если его нет в беседе. Коллега увидит всю историю треда, включая то, что уже сделал агент. Разговор с агентом можно начать и без привязки к беседе: нажмите «+», выберите «Новый тред» и упомяните агента.

Kai — агент, которого мы в Пачке сделали для себя. Такого же агента компания может сделать на платформе Пачки под свои задачи. Разработчик спрашивает в треде: «@Kai, почему упали тесты в последнем PR?» Kai читает отчёт автоматической проверки, находит ошибку в недавних изменениях кода и присылает исправление в тот же тред.

Кроме кода, Kai вносит правки в тексты сайта и закрывает около 90% таких задач, поэтому обращений к разработке стало вдвое меньше. В поддержке Kai разбирает обращение, находит ответ в базе знаний и пишет черновик ответа, а сотрудник проверяет его и отправляет. Ответ на технический вопрос теперь готов за 2 минуты вместо 30. Это наши данные на август 2026 года.

Агента можно подключить только для себя или для всей команды. Чем они отличаются, мы рассказали в статье «Личный и командный AI-агент». Для начала попросите агента собрать итоги длинного треда: ошибка здесь ничего не сломает, а через неделю будет видно, какие задачи отдать ему следующими.