Генеративный ИИ, ИИ-ассистент и ИИ-агент: в чём разница

Генеративный ИИ за последние годы заметно изменил то, как люди работают, но сейчас внимание смещается к ИИ-агентам, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют задачи. Материал разбирает, что такое ИИ-агент, чем он отличается от генеративного ИИ и ИИ-ассистента, как он устроен и где применяется. В статье упоминается, что такие компании, как Microsoft, Google, OpenAI и Salesforce, называют агентов следующей технологией для повышения эффективности работы, а использование уже началось в поддержке клиентов, маркетинге, разработке, анализе данных и безопасности. По формулировке авторов, если генеративный ИИ был инструментом для роста продуктивности, то агент становится коллегой, который делает работу. Определение простое: ИИ-агент — это программная система на основе искусственного интеллекта, которая действует от имени пользователя, достигает цели и выполняет задачи. Google Cloud описывает ключевые свойства агента как рассуждение, планирование, память и автономность. Генеративный ИИ концентрируется на ответах и генерации контента, тогда как агент понимает цель, сам планирует нужные действия и выполняет их. Разница хорошо видна на примере: на просьбу разобраться, почему падают оценки приложения, генеративный ИИ лишь подскажет подход — собрать отзывы, проанализировать негативные ключевые слова, сравнить время падения с историей обновлений. Агент же сам решает, что исследовать, и доводит дело до результата: собирает отзывы, классифицирует причины, сверяет их с историей обновлений и сбоев, находит причину, пишет отчёт и делится им с командой. Сравнение ассистента и агента сводится к степени самостоятельности. Ассистент поддерживает пользователя и выполняет работу по запросу, охватывая от отдельных до составных задач, а решения во многом остаются за человеком, автономность низкая или средняя. Агент нацелен на выполнение цели, планирует и действует сам, берётся за комплексные задачи и обладает высокой автономностью. Работа агента описывается через несколько функций: наблюдение, то есть сбор данных и понимание ситуации, рассуждение с анализом и выводами, планирование как разбивка цели на шаги, действие как реальные операции вроде отправки письма, обновления CRM или подготовки отчёта, сотрудничество с людьми и другими агентами и самоулучшение на основе обратной связи. Собирается всё это из четырёх частей: персона задаёт роль, память хранит контекст, инструменты связывают агента с внешними системами — например, Google Drive, Slack, Notion, CRM или базой данных, — а модель отвечает за рассуждения и решения. Агенты бывают разговорными, которые взаимодействуют с пользователем напрямую, и фоновыми, работающими без участия человека. По способу организации различают одиночного агента, делающего всю работу, и мультиагентную систему, где несколько агентов делят роли: один анализирует данные, второй пишет отчёт, третий проверяет результат. Для разработчиков особенно интересен код-агент: написание кода, исправление ошибок и автоматизация тестов.