ИИ агент: архитектура, технологии, инструметры

Автоматизация

03.12.2025

Что под капотом и какие инструменты используют разработчики

ИИ-агенты стали центральным трендом 2024–2025 годов. Они уже не воспринимаются как «умные чат-боты», а выступают полноценными исполнителями задач: собирают данные, обрабатывают документы, управляют API, запускают скрипты, агрегируют отчёты, общаются с клиентами, следят за статусами заказов.

Чтобы агент работал как живой сотрудник — требуется продуманная техническая архитектура. Рассмотрим, что находится под капотом и какие инструменты используют разработчики.

Архитектура современного ИИ-агента

ИИ-агент — это не одна модель. Это связка модулей, каждый из которых выполняет свою роль.

LLM-ядро (модель мышления)

Это когнитивная часть агента — большая языковая модель (YandexGPT, DeepSeek R1, OpenAI GPT-5.1, Claude 3.5, RuGPT, Mistral и др.).
Она отвечает за:

понимание запросов и контекста,
рассуждение,
принятие решений,
корректировку стратегии выполнения задач.

В качественных системах используется не одна LLM, а несколько: одна для анализа, другая — для генерации текста, третья — для дешёвых вспомогательных задач.

Инструменты (tools, actions)

Агент должен уметь действовать. Для этого ему дают набор инструментов:

вызовы API,
запросы к базе данных,
функции (в духе OpenAI «function calling»),
запуск скриптов,
выполнение CRUD-операций,
управление браузером,
работу с файлами.

LLM «решает», какой инструмент использовать, и формирует структуру вызова.

Память (Memory)

Агент должен помнить:

состояние текущей задачи,
историю общения,
данные по пользователю,
прогресс выполнения.

Технически память реализуется через:

векторные базы (Weaviate, Qdrant, Pinecone),
Redis как short-term memory,
хранилище знаний (PostgreSQL/MySQL).

Контекст (Context Orchestrator)

Модуль, который собирает всё, что нужно агенту для размышлений:

недавнюю историю,
внешние документы,
результаты инструментов,
пользовательские данные.

На этом этапе работают механизмы RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Планировщик (Planner / Reasoner)

Агент принимает сложные задачи: «Проанализируй продажи, сравни кварталы, составь рекомендации и отправь отчёт в CRM».
Планировщик разбивает запрос на этапы и определяет очередность вызовов инструментов.

Здесь используются:

chain-of-thought,
tree-of-thought,
agentic workflow,
модели-аналитики (разделение ролей на “think”/“act”).

Исполнитель (Executor)

Тот, кто реально запускает:

запросы,
Python-скрипты,
интеграции,
SQL,
автоматизацию действий.

Executor обеспечивает безопасность (sandboxing), тайм-ауты и контроль ошибок.

Какие технологии используют разработчики

Ядро агента

DeepSeek R1 / DeepSeek V3 — мощные reasoning-модели, популярные в инженерных сценариях.
OpenAI GPT-4.1 / GPT-5.1 — универсальный вариант с хорошими инструментами.
Anthropic Claude 3.5 Sonnet / Opus — выдающийся уровень рассуждений.
YandexGPT 4 / YaLM 3 — хорошие локальные российские модели, подходят для корпоративных данных.
Mistral Large / Small — быстрые и лёгкие для серверных задач.

RAG и память

Qdrant (open-source, активно используется в России)
Weaviate
Pinecone
Redis Stack для in-memory поиска

Управление инструментами

OpenAI Function Calling
Mistral Tools
YandexGPT Functions
LangChain Tools
LlamaIndex Agents (включая AgentRunner)

Оркестрация агентов

LangChain — де-факто стандарт для сложных пайплайнов.
LlamaIndex — RAG-ориентированная система с агентами.
OpenAI Assistants API — удобная инфраструктура, но требует облака.
FastAPI + Python tools — кастомная связка, когда требуется максимальный контроль.
N8N / Airflow — когда агент встраивается в сложную бизнес-логику.

Управление браузером и действиями

Playwright
Puppeteer
Selenium

С их помощью агент может зайти на сайт, заполнить форму, скачать документы, проверить аналитику.

Интеграции и API

REST / GraphQL
gRPC
Webhooks
Внутренние API компании

Как создаётся ИИ-агент технически

Шаг 1. Определение задач

Какие действия агент должен уметь делать: анализировать документы? Обрабатывать обращение в CRM?

Шаг 2. Сбор инструментов

Разработчик создаёт функции:

getOrders(),
updateLead(),
runSQL(),
sendEmail(),
getAnalytics().

И описывает их структуру для LLM.

Шаг 3. Настройка памяти

Создаётся:

векторная база,
база данных для долговременной памяти,
контекст-менеджер.

Шаг 4. Конфигурация модели

Указываются:

модель мышления,
модель генерации,
температурные режимы,
размеры контекста.

Шаг 5. Создание планировщика

Именно здесь агент учится разбивать задачу на шаги.

Опционально — подключаются:

следы размышлений (CoT),
дерево планов,
промежуточные отчёты.

Шаг 6. Интеграция и тестирование

Агент подключается к реальным системам:

CRM,
ERP,
Telegram-ботам,
базам данных,
внутренним API.

Затем тестируется на реальных сценариях.

Готовые платформы для создания ИИ-агентов

Если не хочется писать свой фреймворк, есть готовые решения.

Платформы для бизнеса

OpenAI Assistants
Anthropic Workflows (2025)
YandexGPT Agents
Mistral Agents
DeepSeek Agents Framework (beta)

Инструменты для разработчиков

LangChain
LlamaIndex
FastAPI / Django / Laravel + LLM SDK
Airflow / Temporal / N8N
Dify.ai (no-code + возможность писать кастомные функции)
Flowise / LangFlow

Главные технические принципы, благодаря которым агент работает

LLM принимает решения.
Инструменты дают агенту руки.
Память даёт долгосрочный контекст.
RAG обеспечивает доступ к знаниям вне LLM.
Оркестратор управляет шагами и координирует инструменты.
Executor выполняет реальную работу.
Безопасность — обязательный слой (лимиты, sandbox, логирование).

Будущее ИИ-агентов: 2025–2026

В ближайшие годы мы увидим рост:

автономных агентов, которые не просто отвечают, а управляют сложными процессами;
мультимодальных агентов (текст + голос + видео + действия);
корпоративных систем, которые берут под контроль целые блоки бизнес-операций: финансы, продажи, логистику;
self-improving-agентов — систем, которые учатся на собственных ошибках и улучшают себя без разработчика.

Агенты перестанут быть игрушкой. Они станут частью IT-инфраструктуры компании — как API, серверы и ERP.

Автор Администратор