Что такое ИИ-агент: от ответа к выполнению задачи

У вас лежат три предложения поставщиков. Одно пришло таблицей, второе — документом, третье дополнили письмом. Нужно понять, одинаковый ли состав поставки сравнивается и каких сведений не хватает для решения. Можно спросить ИИ, как подойти к такой работе. Но хочется получить само сравнение с указанием, откуда взялась каждая цифра.

Для такой задачи может пригодиться ИИ-агент. Это система, которая получает цель, выбирает следующие шаги и доступные инструменты, смотрит на результат и продолжает работу в пределах выданных полномочий. Например, открывает нужные документы, ищет условия и собирает таблицу. Отдельная модель, которая только написала совет в ответ на вопрос, эту работу ещё не выполнила.

Такое различие между заранее заданным процессом и самостоятельным выбором шагов объясняет Anthropic в статье об устройстве агентов. Это полезная рабочая граница: обсуждать, какие действия системе разрешены, вместо того чтобы спорить о названии продукта.

Условный пример: сравнить предложения поставщиков

Предприниматель даёт агенту доступ к отдельной папке с тремя предложениями и ставит задачу: «Собери сравнение стоимости и состава поставки. Отметь расхождения. Ничего не заказывай и не отправляй поставщикам».

Агент открывает документы. В первом видит доставку отдельной строкой, во втором — пометку о включённой доставке, в третьем не находит этого условия. Следующий шаг зависит от найденного: проверить приложенное письмо или отметить пробел. Нельзя молча считать отсутствующую строку нулевой стоимостью.

На выходе нужна таблица с исходными суммами, условиями, ссылками на файлы и отдельным списком вопросов. Если позиции отличаются, агент должен показать это различие: сравнение итоговых сумм без учёта комплектации может ввести в заблуждение. Выбор поставщика остаётся за человеком.

Для такой работы нужны доступ к документам, средство чтения файлов и понятные правила проверки. Если скан плохо читается, полезным результатом будет указание на нечитаемую строку, которую нужно проверить вручную.

Что означает «дать инструмент»

Инструмент — разрешённое действие в рабочей системе: найти файл, прочитать карточку, сделать расчёт, сохранить черновик. Доступ к просмотру предложений не должен автоматически давать право отправлять заказы.

В отдельном материале Anthropic об инструментах подчёркивается значение ясного назначения каждого действия. Практический вопрос для заказчика звучит проще: можно ли точно перечислить, что помощник умеет делать в ваших программах?

Не менее важны исходные сведения. Если в папке смешаны старые и новые версии предложений, даже аккуратно составленная таблица может оказаться бесполезной. О том, зачем собирать рабочий контекст и поддерживать его в порядке, есть отдельная история о памяти для ИИ.

Где хватит обычной автоматизации

Если все поставщики заполняют одинаковую таблицу, а результат получается по известной формуле, обычная программа может собрать сравнение без выбора шагов. То же относится к переносу заполненной формы в учётную систему. Агент интереснее там, где входящие материалы различаются и ход работы зависит от их содержания.

Начинать проверку удобно с уже решённых задач. Дайте системе обезличенные документы, по которым известны расхождения, и посмотрите, заметила ли она их. Засчитывать стоит конкретный результат: найденную недостающую позицию, верно перенесённую сумму, честно обозначенный пробел.

Что спросить перед внедрением

Как выглядит готовый результат и с чем его можно сверить?
Какие данные агент читает и как отличает актуальную версию?
Какие действия выполняет сам, а какие требуют решения человека?
Что происходит, если файл не открылся или сведения противоречат друг другу?
Где видны выполненные действия и как ограничены время и расходы?

Когда в задаче появляются несколько этапов, разные исполнители и проверка перед следующим действием, возникает ещё один вопрос: кто управляет всем этим порядком. Об этом — статья об оркестрации ИИ.