Как работает ИИ-агент и насколько он автономен

Как работает ИИ-агент: схема в одну строку

ИИ-агент идёт по циклу: цель, план, инструмент, результат, проверка. Модель выбирает шаг, инструмент его выполняет, результат возвращается модели, и так до итога или до вопроса к человеку.

Эту схему в разных словах описывают AWS, Anthropic и OpenAI; страницы прочитаны 9 октября 2026. AWS называет три действия: определить цели, получить информацию, выполнить задачи по порядку со сверкой с целью. Anthropic подчёркивает, что на каждом шаге агент получает от среды реальные результаты, например ответ инструмента, и по ним оценивает прогресс. OpenAI описывает запуск как цикл, который идёт до условия выхода.

Разбор одной задачи: недельный отчёт в docx

Возьмём разговор, который записан в Allokai 9 октября 2026: еженедельный отчёт в docx из выгрузки 42 заказов. Ниже шаги в том порядке, в каком их выполнил агент.

1. Цель. Выгрузка и просьба: две таблицы и три вывода в документе.
2. Инструмент. Агент создал настоящий файл docx через офисные инструменты.
3. Проверка глазами. Перед отдачей он посмотрел страницы файла и заметил разорванный заголовок таблицы.
4. Исправление. Агент пересобрал документ.
5. Независимая проверка. Он запустил независимую проверку цифр.
6. Итог. Файл с двумя таблицами и тремя выводами. Работа заняла около 4 минут.

В запросе из примера нет ни одного шага, только нужный результат. Посмотреть страницы, заметить разрыв заголовка и проверить цифры агент решил сам: это и есть самостоятельный выбор шагов, который отличает агента от сценария.

Итоговый ответ приходит в чат, а за работой браузера, если он нужен, можно наблюдать. Время других задач будет другим: оно зависит от самой задачи.

Функции ИИ-агента: какие инструменты он зовёт

Агент Allokai пользуется такими инструментами и делает с их помощью следующее.

• Облачный браузер. Открывает сайты, входит в кабинеты, нажимает кнопки, заполняет формы, читает страницы, скачивает файлы, делает скриншоты и PDF.
• Офис. Создаёт и правит docx, xlsx и pptx, читает PDF, конвертирует форматы.
• Linux-машины. Запускают любой код и библиотеки и обрабатывают файлы.
• Ваши приложения. Расписание, страница с интерфейсом, приём входящих запросов, фоновая работа.
• Данные. База Postgres, файловое хранилище, снимки и восстановление, выгрузка всех своих данных.
• Поиск. Поиск в интернете и чтение страниц.

Вот что агент делал в шести записанных разговорах 9 октября 2026.

Отсюда следует, что формулы в xlsx агент ставит и проверяет, перед отдачей файла смотрит, как он выглядит, и может запустить независимую проверку результата по исходным цифрам.

Архитектура ИИ-агента: из чего он состоит

Агент состоит из модели, инструментов и памяти, а циклом из них управляет программа вокруг модели. AWS в описании архитектуры называет базовую модель, модуль планирования, память и подключение инструментов.

• Модель читает текст запроса и результатов и выбирает следующий шаг. Сама она не открывает сайты и не пишет файлы.
• Инструменты выполняют шаги: браузер, офис, Linux-машины, база, подключения к сервисам.
• Память сохраняет заметки между разговорами. В Allokai агент находит их по смыслу или словам и читает подходящие записи. По просьбе он открывает заметки рядом с чатом.
• Окно контекста — предел текста, который модель держит перед собой за раз. Чем длиннее разговор и больше накопленных результатов, тем ближе предел. Когда история подходит к пределу, старые реплики можно заменить кратким пересказом: Anthropic называет это compaction и указывает среди возможностей Claude Managed Agents.

Подключаться к сервисам агент умеет двумя способами. С любым сервисом, у которого есть API, он работает через подключение, которое сам пишет под задачу. В сервис без API входит через свой браузер.

Что идёт в фоне: расписание, фоновые задачи, субагенты

Часть работы идёт без вас и без открытой вкладки. Расписание и фоновые задачи продолжаются, когда вкладка закрыта.

Регулярную работу агент ставит самым дешёвым способом: обычно это скрипт по расписанию на вашей облачной машине, без модели, — короткий запуск стоит сотые доли кредита. Если каждый запуск требует решения модели, по расписанию запускается ход агента — несколько кредитов за запуск. Приложение агент собирает, когда нужна страница, приём заявок или постоянная работа. Постоянно включённое приложение тратит кредиты всё время, пока включено. При настройке агент называет ближайший запуск и примерную цену месяца по текущим ставкам, а выключить задачу можно словами в чате. Пример такой работы — отчёт по расписанию. О готовом результате агент сообщает уведомлением.

Большую работу агент делит на подзадачи и ведёт их параллельно. Эти подзадачи называются субагентами. Это части одной работы одного агента, а команды специалистов с разными ролями сайт не обещает.

Автономные ИИ-агенты: кто решает следующий шаг

Автономный агент сам решает, какой шаг следующий. Сценарий, который заранее прописан в коде, этого не делает. Anthropic формулирует разницу так: в сценариях модели и инструменты идут по путям, прописанным в коде, а в агентах модель сама направляет свой процесс и выбор инструментов.

Автономность бывает неполной. Агент в Allokai сам выбирает шаги внутри задачи и работает самостоятельно, пока ему хватает доступов. Он останавливается и ждёт человека в нескольких местах:

• пароль или токен вводит человек в защищённой форме;
• если для задачи нужен токен, доступ или действие в чужом сервисе, это делает человек;
• проверку «я не робот» агент не обходит;
• перед удалением и другими необратимыми действиями агент называет, что будет потеряно.

Сравнение с готовым ассистентом — на странице агент и ассистент.

Типы и виды ИИ-агентов

Классификаций несколько. Ниже три деления, которые помогают выбрать инструмент.

• По автономности. Сценарий с шагами, которые прописал человек, и агент, который выбирает шаги сам. Это деление Anthropic.
• По числу агентов. Один агент или несколько. AWS описывает иерархических агентов, где старшие делят сложную задачу и передают части младшим, и системы из нескольких взаимодействующих агентов. В Allokai один агент, а часть работы он может вести субагентами.
• По месту работы. Агент в облаке или на вашем компьютере. Различие разобрано на странице ИИ-агент на ПК или в облаке. Allokai работает в облаке и ничего не ставит на устройство.

Что идёт не так: ошибки и остановки

Чаще всего агент ошибается в чтении и счёте. В записанных разговорах он сам нашёл потерянную строку в сверке, разорванный заголовок таблицы в отчёте и ошибку в формуле. Эти случаи показывают, что проверка работает, но гарантией безошибочности они не служат: результат проверяет человек.

Агентные системы вводят условия остановки. OpenAI называет среди условий выхода ошибки и предельное число ходов, Anthropic — максимальное число итераций. Руководство OpenAI добавляет передачу управления человеку при сбое и для действий с высоким риском.

Если страница закрыта проверкой «я не робот», агент её не обходит: этот шаг остаётся за человеком.

Чтобы снизить риск ошибки, начинайте с небольшой задачи и просите показать, откуда взято число. Для важных расчётов попросите независимую проверку: агент умеет её запускать, как в сверке и в недельном отчёте выше.

Безопасность ИИ-агентов: что защищает данные

Защита строится на нескольких слоях, и ни один не заменяет проверку человеком.

• Сейф. Пароль или токен вы вводите в отдельной защищённой форме, значение шифруется, модель его не видит.
• Минимальные права. Дайте агенту только тот доступ, который нужен для задачи. OpenAI советует оценивать риск каждого инструмента: чтение или запись, обратимость, права, финансовые последствия.
• Предупреждение перед необратимым. Перед удалением и другими необратимыми действиями агент останавливается и называет, что будет потеряно. Это предупреждение, оно не гарантирует отсутствие вреда.
• Ключи доступа. Для закрытого приложения есть ссылка с ключом. Публичный режим на своём домене включается отдельно для приложения с веб-сервером. Внешние программы вызывают ваши инструменты по MCP с ключом доступа; ключ можно отозвать.