Что такое ИИ агент?
Если вы уже игрались с ChatGPT, DeepSeek или другими нейросетями, то знаете: они умеют отвечать на вопросы, писать тексты, генерировать картинки. Но у них есть один большой «минус» — они ждут, когда вы к ним обратитесь. Вы спросили — они ответили. Всё.
А теперь представьте другое.
Что ИИ сам понимает задачу, сам решает, какие шаги сделать, к каким инструментам обратиться, что проверить, и даже учится на своих ошибках.
Вот это и есть ИИ агент — или по-английски AI agent.
В отличие от обычных нейросетей, он не просто выдаёт ответ, а он действует сам.
Причём прямо внутри ваших бизнес-процессов: анализирует, принимает решения, выполняет действия, пишет отчёт и идёт дальше, не отвлекая вас на ерунду.
Таким образом ИИ агент (или AI агент, по-английски) — это интеллектуальная система, которая способна самостоятельно выполнять бизнес задачи без постоянного участия человека. Внутри ИИ агента — LLM (языковая модель), которая получая данные из инструментов (например, из почт, 1С, Excel) — выполняет поставленную задачу бизнеса на основании установленной ей команды (промпта), действуя автономно (без или с минимальным участием человека).
Что делает ИИ агент (AI агент)
Если говорить простыми словами — это ваш цифровой сотрудник.
Он сам собирает данные из CRM, почты, звонков и чатов.
Сам решает, что нужно сделать: рассчитать КП, проверить договор, позвонить клиенту или отправить письмо. Действует ИИ агент, автономно. Либо без, либо с минимальным участием человека.
Например, ИИ агент пишет ответы на входящие письма и распределяет их по ответственным лицам, делая summery (краткий пересказ).
Виды ИИ агентов
Существует несколько основных видов, каждый из которых решает задачи по-своему.
Реактивные агенты работают по заранее заданным правилам и реагируют только на текущую ситуацию. Они быстрые и надёжные, но не умеют учиться или прогнозировать.
Например, чат-бот, который отвечает на типовые вопросы клиентов на сайте по покупке стройматериалов , опираясь на заготовленную базу.
Агенты с обучением способны анализировать прошлый опыт и корректировать своё поведение. Они постепенно становятся точнее и полезнее.
Обычно реактивные агенты комбинируются с агентами с обучением (благодаря обновлению моделей — можно настраивать агента, который не только правильно «реагирует» на ситуацию, но и запоминает результаты своей работы и корректирует их исходя из опыта).
Мультиагентные системы — это целая команда интеллектуальных ассистентов, где каждый выполняет свою роль, а вместе они закрывают комплексную задачу.
Например, связка «ИИ-юрист» + «ИИ-переводчик» + «ИИ-ассистент по документообороту» позволяет не только проанализировать контракт, но и перевести его, а затем подготовить все нужные формы для отправки клиенту.
Проконсультируем по внедрению искусственного интеллекта в ваш бизнес. Предложим наиболее подходящее решение с учетом ваших требований и бюджета.
Также проведем аудит и составим карту внедрения ИИ
Проведем детальный аудит бизнес процессов вашей компании.
Где живут и как работают ИИ агенты?
Интеллектуальные ассистенты сегодня можно встроить практически в любую цифровую среду — от CRM-систем вроде Битрикс24 и AmoCRM до корпоративных порталов, мессенджеров и даже внутренних баз данных компании.
В основе работы каждого такого решения — ядро агента, расположенное на сервере. Именно там происходит «волшебство»: агент принимает запрос, обрабатывает его с помощью ИИ-модели, принимает решение и возвращает готовый результат пользователю или в нужную систему.
Сервер может быть облачным, если важна гибкость и масштабируемость, или локальным, если приоритетом является безопасность и контроль над данными.
Связь между агентом и вашими системами обеспечивается через API — «мостиком», по которому данные двигаются туда и обратно. Благодаря этому ИИ агент может получать актуальную информацию, анализировать её, выполнять действия и передавать результаты обратно в рабочие процессы без участия человека.
Внутреннее устройство ИИ агента
Чтобы понять, как работает ИИ агент, представьте себе небольшой цифровой организм, где всё связано между собой — от восприятия данных до принятия решений. Его структура чем-то напоминает человеческий мозг: есть память, внимание, мышление и действия. Поэтому современные ИИ агенты становятся всё «умнее» — они не просто выполняют команды, а реально анализируют контекст и учатся на каждом взаимодействии.
В основе работы любого ИИ агента лежит цикл восприятие → рассуждение → действие.
Сначала агент получает информацию из внешней среды — звонок, документ, сообщение из CRM или запрос клиента. Потом он обрабатывает эти данные, анализирует их с помощью языковой модели и выстраивает цепочку решений. После этого выполняет нужные шаги: пишет письмо, проверяет звонок или обновляет карточку в системе. Когда задача завершена, цикл повторяется — агент оценивает результат, делает выводы и постепенно становится точнее.
Внутри такого ИИ агента работает несколько ключевых компонентов:
Память — хранит контекст и историю взаимодействий, помогает «помнить» пользователя.
Профиль — он задаёт его роль (юрист, аналитик, рекрутер), цели и стиль общения.
Планировщик — определяет порядок действий и выбирает нужные инструменты.
Модуль рассуждения анализирует данные и вырабатывает логические решения.
Модуль действий в свою очередь исполняет команды: проверяет документы, анализирует звонки, пишет отчёты, взаимодействует с другими системами.
Благодаря такой архитектуре ИИ агенты ведут себя почти как живые сотрудники. Они видят задачу, понимают её суть, выбирают способ решения и делают всё без постоянного контроля человека. Иногда даже лучше, чем человек, особенно когда речь о рутине.
Принцип работы ИИ агента на примере нашего AI юриста
Вот тут давайте разберем устройство и принцип работы AI прямо в бизнесе на нашем примере.
Возьмем пример простого агента, который утверждает коммерческие договора. Его мы разработали для материнской компании «Triada».
Итак, наши менеджеры по продажам работают в Битрикс-24. В нем они при необходимости создают карточку договора, прикрепляя договор с клиентом, который нужно утвердить юристу.
У обычного юриста это заняло бы 2-3 часа, а в день наши менеджеры могут выставлять несколько договоров.
Итак давайте к примеру.
Когда нужно утвердить договор — менеджер по продажам крепит договор с клиентом в Битрикс-24 (CRM систему).
В момент прикрепления договора — срабатывает веб-хук (специальная команда), которая отправляет договор на локальный сервер, где развернут N8N (система управления агентами).
На сервер отправляется договор и далее специальные модули «вытягивают» из заполненного поля файл договора в одном из нужных форматов (xml, doc или pdf) и преобразую эти файлы в текст (читаемый ИИ).
Далее в системе (на сервере) стоит специальный «модуль», который деаномизирует данные (меняет коммерческие данные — название компаний/ИНН/цены/контакты) и отправляет договор в обезличенном формате в DeepSeek.
В модуле DeepSeek, который размещен на нашем сервере, указан специальный промпт (команду), которая анализирует договор.
После — проанализированный договор передается в личный кабинет, куда «запущен» живой юрист.
В личном кабинете — ИИ ассистент выдает результат анализа договора и пишет рекомендации.
Далее юрист компании в личном кабинете «нажимает» кнопку согласен ли он с анализом договора.
Если да, то автоматически в Битриксе меняется статус договора «на утвержден» и наш менеджер может высылать клиенту оригиналы на подпись. Для этого уже другой веб-хук передает команду Битриксу поменять статус утверждения договора.
Еще раз — как вы видите на примере, ИИ агент легко встраивается в любую среду.
В нашем примере мы встроили его и в Битрикс, и в личный кабинет компании, где находится настоящий юрист.
И да, ИИ ассистент не заменяет полноценного юриста (слишком велики риски), но позволяет одному юристу утверждать не 10 договоров в сутки, а 30 — что существенно поднимает его эффективность.
Реальные примеры внедрения ИИ
Мы внедрили ИИ для расчёта смет и генерации КП у «Крафтвуд» и целого ряда клиентов (в том числе и внутри компании). Собрали для вас подборку лучших кейсов нашей компании. Каждый — уникальный. Обязательно прочитайте.
Как мы автоматизировали сметирование и персонализировали генерацию КП с помощью
Как мы внедрили ИИ в тендерные процессы «Триады» В этой
Как мы автоматизировали контроль качества звонков и переписок с помощью
Архитектура внедрения ИИ агентов
Архитектура ИИ агентов строится из трёх ключевых элементов, которые обеспечивают им автономность и гибкость в работе.
Первый элемент, API — тот самый «мост», который соединяет ИИ агента с цифровыми системами компании. Через API агент получает данные из любых источников: CRM-систем (Битрикс24, amoCRM), телефонии, SQL-баз, корпоративных сайтов, почтовых сервисов или мессенджеров. Благодаря этому ИИ агент видит картину бизнеса в реальном времени, может анализировать данные, выполнять команды и безопасно передавать результаты обратно в систему.
Второй элемент, сервер с системой автоматизации, например n8n или Yandex Cloud. Здесь находится мозг и логика сценариев: обработка данных, последовательность действий и маршрутизация запросов. Сервер связывает входящие данные с нужными модулями и координирует работу нескольких ИИ агентов, если они действуют совместно.
Третий элемент ИИ агентов — нейросетевые модули. Это ChatGPT, DeepSeek, Grok, Gemini и другие модели, которые отвечают за анализ, генерацию текста, проверку договоров, распознавание речи или анализ звонков с помощью ИИ. Каждый модуль, как отдельный специалист, выполняющий свою задачу, а в мультиагентной системе они взаимодействуют друг с другом, формируя единый интеллектуальный контур.
После завершения работы результаты ИИ агента выгружаются в любую цифровую среду через API или вебхуки: можно отправить письмо клиенту, уведомление в мессенджер, пост в соцсетях или обновить карточку сделки в CRM.
Задачи, которые решают интеллектуальные агенты
Интеллектуальная модель может закрывать широкий спектр задач, которые раньше требовали ручной работы сотрудников.
Например, в Триаде такие решения уже помогают бизнесу автоматизировать ключевые процессы:
- ИИ-юрист анализирует договоры, проверяет их на риски и готовит правки;
- ИИ-ассистент продаж формирует персонализированные коммерческие предложения и письма для клиентов;
- ИИ для тендеров находит подходящие закупки, анализирует требования и подготавливает документы для участия;
Выше на баннере была ссылка по которой вы можете ознакомится с демо решениями наших систем.
Все агенты работают автономно, интегрируются в рабочие системы компании и выполняют рутинные процессы без постоянного вмешательства человека, что существенно освобождает сотрудников от рутины.
Кроме этого, существуют и другие типы AI-агентов, которые можно внедрять в компании.
Например, ИИ-аналитик — собирает данные с разных источников, строит прогнозы и выявляет тренды для принятия управленческих решений.
ИИ-рекрутер, который автоматически просматривает резюме, оценивает кандидатов по заданным критериям и даже проводит первичные интервью через чат.
ИИ-контролёр качества, который проверяет звонки менеджеров, чаты с клиентами или тексты на соответствие стандартам компании.
ИИ-переводчик, способный работают в связке с другими агентами и переводит документы, письма или технические инструкции в реальном времени.
ИИ агента можно написать практически для любого рутинного процесса внутри компании и встроить в любую цифровую среду.
Риски и проблемы
Как и любая технология, AI-агенты не лишены рисков и подводных камней.
Во-первых, качество данных: если агент обучается на неточной или устаревшей информации, он будет тиражировать ошибки и выдавать неверные рекомендации.
Во-вторых, галлюцинации ИИ — ситуации, когда агент “придумывает” несуществующие факты или искажает информацию, что особенно опасно в юриспруденции, финансах и медицине.
В-третьих, интеграционные сложности: не все корпоративные системы сразу “дружат” с агентами, и внедрение может потребовать доработок.
Ещё один риск — избыточная автоматизация, когда сотрудники начинают полностью полагаться на ИИ, теряя навыки критической оценки информации. Не стоит забывать и о конфиденциальности: загрузка в агента коммерческой тайны или персональных данных без защиты может привести к утечкам.
И, наконец, сопротивление персонала — часть сотрудников может воспринимать AI-ассистента как угрозу своей работе, поэтому важно грамотно объяснять его роль как помощника, а не заменителя.
Данные проблемы тоже могут решаться с помощью грамотной структуры внедрения ИИ агента.
Например, для проверки галлюцинаций создается специальная интеллектуальная система, которая проверяет результата работы другого ИИ агента на галлюцинацию.
Для защиты от утечки данных используется специальный модуль деперсонализации. Он «заменяет» все конфиденциальные данные (номера/контакты) на несуществующие, чтобы подключенные к системе нейросети не получали конфиденциальную информацию.
Также ИИ агента можно развернуть локально на сервере вашей компании, что минимизирует вероятность утечки.
Мультиагентные системы
Мультиагентная система позволяет соединять разные агенты на базе искусственного интеллекта для идеального выполнения сложных задач.
В отличие от простых AI агентов (Реактивных и агентов с обучением) — мультиагентная система подразумевает под собой связь разных агентов.
Например, мы в Триаде внедрили у себя прослушку звонков отдела продаж, которая реализована с помощью мультиагентной системы.
Посмотрим на схему выше.
Один ИИ агент расшифровывает звонок.
Другой делит расшифровку на менеджера и на спикера.
Третий — оценивает каждого менеджера и сравнивает его со скриптом.
Четвертый — корректирует скрипт.
Далее результаты работы всех ИИ агентов собираются в единый файл и отправляются сначала в Гугл таблицу, а затем в Битрикс-24.
Все агенты работают последовательно и размещены на нашем сервере.
RAG агенты
Когда мы говорим про умных ассистентов, важно, чтобы они не «фантазировали», а реально работали с фактами. Именно для этого и создан RAG агент — Retrieval-Augmented Generation, или по-простому: ИИ, который не придумывает ответы, а находит их в вашей базе знаний.
Мы сделали такого агента у себя в «Триаде». Он помогает сотрудникам и клиентам разбираться в вопросах промышленной безопасности, экологии и охраны труда. По сути, это «Анна» — ИИ-ассистент, у которого в голове не интернет, а целая библиотека нормативных документов: ФЗ-116, приказы Ростехнадзора, СанПиНы и т. д.
Когда человек задаёт вопрос в Telegram — например, «нужна ли экспертиза промышленной безопасности для сосуда под давлением?» — RAG агент делает три шага:
Анализирует вопрос и вытаскивает из него ключевые слова.
Обращается к векторной базе Pinecone, где хранятся фрагменты документов из Google Drive (мы сами загрузили туда все приказы, ФЗ и методики).
Находит нужные куски текста, проверяет источник и только потом формирует ответ на основе фактов.
Такого агента вы можете «затестировать» прямо в чате на сайте.
Именно RAG ИИ агенты дают максимальную точность ответа.
Вот в чем секрет эффективности, обычные LLM модели не могут эффективно анализировать длинные тексты, поэтому в RAG подходе каждый документ делится на небольшие смысловые блоки — абзацы или пункты.
Каждый такой кусок получает собственный вектор — то есть цифровой отпечаток смысла. Этот отпечаток создаётся через эмбеддинг-модель (embedding model).
Она превращает текст в набор чисел, где смысловая близость выражается не словами, а расстоянием между точками в многомерном пространстве.
Все эти «векторы» попадают в векторную базу данных (у нас в ИИ эксперте по промбезопасности это Pinecone).
Когда пользователь задаёт вопрос, RAG агент не ищет ответ по ключевым словам, а сравнивает смысл вопроса с миллионами этих векторов.
Он вычисляет, какие куски документа по смыслу ближе всего к вопросу, и вытаскивает только нужные фрагменты.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
