AI / ML · ~3 мин чтения
AI-агент
Программа, которая использует LLM как «мозг» для последовательного выполнения задач — может планировать, использовать tools и принимать решения, а не просто отвечать на вопросы.
Развёрнутое объяснение
AI-агент — это система на основе LLM, которая может выполнять многошаговые задачи: планировать, вызывать tools (поиск, calculator, API), оценивать результат, корректировать план. Это шаг от «чат-бот» к «цифровой ассистент».
Пример агента: задача «найди 5 потенциальных клиентов в Алматы по данной нише». Агент: 1) формулирует поисковые запросы → 2) парсит результаты → 3) проверяет каждый сайт → 4) фильтрует по критериям → 5) собирает контакты → 6) выдаёт таблицу.
Архитектуры агентов: ReAct (reasoning + acting), Tool-calling agents (Anthropic, OpenAI), Multi-agent systems (несколько специализированных агентов).
Пример
Агент-копирайтер: получает бриф → собирает данные о ЦА из CRM → анализирует конкурентов → пишет 3 варианта текста → отправляет в Slack для выбора. Полный цикл — 15 минут вместо 2 часов работы человека.
Где это в услугах WRAW
- Услуга ai-automation/process-automation — кастомные агенты для рутины
- Внутри: агенты для контент-производства, lead-research, отчётности
Частые вопросы
Связанные термины
LLM
Large Language Model — большая языковая модель. ChatGPT, Claude, Gemini — это всё LLM. Обучены на миллиардах текстов и у…
RAG
Retrieval-Augmented Generation — архитектура AI-бота, которая ищет ответ в твоей базе документов перед тем, как сгенерир…
Prompt engineering
Искусство (и наука) формулировки запросов к LLM, чтобы получать стабильно качественные ответы. От «напиши пост» к «напиш…