Словарь терминов: ИИ-агенты простыми словами

Короткие и понятные определения ключевых понятий из мира ИИ-агентов и цифровых сотрудников. Термины расположены от базовых к специальным — можно читать подряд или искать нужный.

ИИ-агент

Программа на основе искусственного интеллекта, которая самостоятельно воспринимает задачу, планирует шаги и выполняет их с помощью инструментов, доводя работу до результата. В отличие от чат-бота, агент не отвечает, а действует. Подробнее — в разделе Что такое ИИ-агент.

Цифровой сотрудник (ИИ-сотрудник)

ИИ-агент, встроенный в рабочие процессы компании и отвечающий за конкретный участок работы наравне с людьми. Термин подчёркивает роль: агент работает рядом с командой, беря на себя рутину.

Агентивный ИИ (agentic AI)

Подход, при котором ИИ применяется для достижения целей через последовательность автономных действий, а не для одноразовых ответов. Основа для появления цифровых сотрудников.

Мультиагентная система

Несколько специализированных ИИ-агентов, которые распределяют роли и работают в связке под управлением координатора. Аналог команды, где у каждого своя зона ответственности.

Оркестрация

Логика, которая связывает компоненты агента и управляет циклом «восприятие → рассуждение → действие → проверка». В мультиагентных системах — координация работы нескольких агентов.

Автономность

Способность агента выполнять цепочку действий без пошагового участия человека. Уровень автономности задаётся правилами и точками контроля — там, где решение подтверждает специалист.

Tool-use (использование инструментов)

Способность агента вызывать внешние инструменты — поиск, базы данных, API, отправку сообщений. Через инструменты агент воздействует на реальные системы, а не только рассуждает.

Промпт (инструкция, роль)

Текстовое описание задачи, поведения и ограничений агента. Через промпт задают цель, стиль и границы — что агенту можно, а чего нельзя.

LLM (большая языковая модель)

Модель, обученная на больших объёмах текста, которая понимает запросы и генерирует ответы. В агенте выступает «мозгом», принимающим решения о следующем шаге.

RAG (генерация с опорой на знания)

Метод, при котором модель отвечает, опираясь на подключённую базу знаний, а не только на «память» обучения. Повышает точность и снижает выдумывание фактов.

Галлюцинация

Ситуация, когда модель уверенно выдаёт неверную или выдуманную информацию. Снижается за счёт RAG, чётких инструкций и проверки результата человеком.

Чат-бот vs ассистент vs агент

Три уровня самостоятельности, которые часто путают:

Понятие	Суть	Автономность
Чат-бот	Отвечает по сценарию	Низкая
Ассистент	Помогает по прямой команде	Средняя
Агент	Сам выполняет цепочку действий ради цели	Высокая