Prog Academy
RU UA
AI-агенты и автоматизация

Что такое агентный AI (Agentic AI)?

Agentic AI — это подход к построению AI-систем, в которых модель действует самостоятельно: сама разбивает задачу на шаги, выбирает инструменты, реагирует на ошибки и доводит работу до результата, а не выполняет одну заранее заданную операцию.

Термин описывает свойство системы, а не конкретный продукт. Агентность бывает разной степени: от «модель сама решает, какой из трёх инструментов вызвать» до «модель неделями ведёт сложный процесс с десятками шагов и самопроверкой».

На практике agentic-подход означает и другую инженерную ответственность: нужны логи каждого шага, лимиты на количество действий, права доступа и точки, где человек подтверждает необратимые операции.

Agentic AI и AI-агент — как соотносятся

AI-агент — это конкретная система, которую вы запускаете. Agentic AI — более широкое понятие: свойство самостоятельности, которое может быть у одного агента, у мультиагентной системы или даже у отдельной функции внутри обычного приложения. Агент — экземпляр, agentic — характеристика подхода.

Связанные термины

AI Agent

AI-агент — это программа на базе языковой модели, которая получает цель, сама планирует шаги к ней и выполняет их с помощью подключённых инструментов: ищет данные, вызывает API, редактирует файлы, отправляет письма — и по результату каждого шага решает, что делать дальше.

Multi-Agent System

Мультиагентная система — это набор из нескольких AI-агентов с разными ролями и инструментами, которые вместе решают одну задачу. Обычно есть агент-координатор, распределяющий работу, и специализированные исполнители.

Human-in-the-loop

Human-in-the-loop — это принцип построения AI-систем, при котором человек включён в рабочий цикл и подтверждает или корректирует решения модели в заранее определённых точках: перед необратимым действием, при низкой уверенности или в чувствительных сценариях.

AI Automation

AI-автоматизация — это перенос рабочих процессов на сценарии, в которых решения на неструктурированных данных принимает языковая модель: разобрать письмо, классифицировать заявку, извлечь данные из документа, составить черновик ответа.