ИИ под контролем: как управлять агентами, которые думают сами
Несколько лет назад разговоры об искусственном интеллекте для бизнеса сводились преимущественно к Q&A-системам в формате чат-ботов. Сегодня на первый план выходят ИИ-агенты — автономные цифровые исполнители, способные не просто давать ответы по заранее согласованной структуре, а действовать самостоятельно в сложной среде, взаимодействуя с данными и системами компании.
По прогнозам Gartner, уже к 2028 году треть корпоративных приложений будут использовать архитектуру на основе ИИ-агентов, которые возьмут на себя до 15% рутинных задач. А объем мирового рынка таких решений вырастет с $7,9 млрд в 2025-м до $236 млрд к 2034 году. Массовое распространение пока впереди, но именно здесь формируется новая парадигма — ИИ, который может действовать и принимать решения сам. Присмотримся подробнее к тому, что такие агенты умеют, как их обучать и контролировать, а также где проходят границы самостоятельности решений.
Главное отличие ИИ-агентов от привычных цифровых помощников заключается в степени автономности и контексте принятия решений. Если чат-бот с помощью нейросети понимает содержание запроса и предоставляет на него ответ, то агент получает цель и сам выбирает, как ее достичь. Он анализирует задачу, обращается к нужным данным, задействует API внешних систем и выполняет всю цепочку действий без участия человека.
Например, если агент получает задачу напомнить клиенту о заказе, то сам находит данные в CRM, проверяет статус, формирует письмо и отправляет его через почтовый сервис. Чтобы такие операции были возможны, используется Model Context Protocol (MCP) — универсальный переходник, который позволяет агентам легко и безопасно взаимодействовать с любым подключенным инструментом и избавляет разработчиков от необходимости каждый раз писать интеграции с нуля. Так ИИ-агенты перестают быть надстройкой над корпоративными сервисами и становятся их интегрированным элементом, способным самостоятельно инициировать действия внутри экосистемы.
ИИ-агенты набирают популярность в различных областях: маркетинге, продажах, обслуживании клиентов, исследованиях и разработке, работе с данными. Еще одно направление для использования ИИ-агентов — помощь разработчикам. Здесь бизнесом применяется корпоративный Copilot, умеющий проводить автодополнение и ревью кода, генерировать автотесты, документировать код и помогать с другими задачами. Использование такого цифрового ассистента снижает нагрузку на инженеров и повышает качество релизов.
В целом ИИ-агенты могут стать младшими сотрудниками для более опытных экспертов, вне зависимости от направления работы. Особенно делегирование рутины критично для позиций с большим количеством документов: бухгалтеров, юристов, операционных менеджеров, технических редакторов. Например, ИИ-агент может помочь с анализом данных и документов: он сравнивает проектную и техническую документацию, анализирует графические и текстовые данные, чтобы выявить расхождения и сформировать отчет со ссылками, — и в тех случаях, когда степень уверенности в корректности анализа высокая, то довести операцию до конца в полностью автономном режиме.
Создание агента невозможно без адаптации базовой модели под специфику бизнеса. Для этого применяется подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) — архитектура, которая соединяет языковую модель с корпоративными данными и позволяет ей опираться на конкретные факты.
По сути, RAG учит ИИ искать ответы внутри корпоративной памяти компании. Прежде чем сгенерировать ответ, модель обращается к внутренним документам, базам знаний и инструкциям, извлекает нужные фрагменты и только потом формирует итог. Благодаря этому агент не просто связно отвечает, а действует осознанно и меньше галлюцинирует.
Но даже при наличии такой архитектуры важно понимать, насколько корректно модель усваивает данные и применяет их в работе. Поэтому важным шагом становится оценка ее качества. Если правильные ответы есть (известны фактические данные), качество измеряется объективными метриками. Например, Accuracy, которая отражает долю верных ответов. Для RAG-систем строятся бенчмарки: наборы пар «вопрос — ответ», на которых тестируется система и измеряется количество правильных ответов. Также для оценки качества ответов применяется подход LLM-судей, когда одна модель оценивает другую и, выступая в роли независимого эксперта, оценивает корректность и релевантность ответов.
При настройке решений требуется избежать некорректного использования системы и учесть элементы контроля и цензурирования. Для этого применяются LLM Guard (набор инструментов для обеспечения безопасности взаимодействий с LLM), которые оценивают запрос пользователя до начала формирования ответа, главным образом для определения, соответствует ли запрос политике безопасности. Например, при запросе на выгрузку персональных данных LLM Guard может заблокировать выполнение из-за политики конфиденциальности. Все это позволяет добиться достаточного уровня качества для старта использования решения в реальных процессах.
Главная задача при внедрении ИИ-агентов — не добиться их полной самостоятельности, а выстроить систему, которая делает их предсказуемыми и управляемыми. Здесь важны архитектурные решения, задающие пределы автономии и обеспечивающие прозрачность принятия решений.
В первую очередь любой ИИ-агент требует создания зон ограниченной автономности. Перед развертыванием агента компания определяет цифровой периметр: какие инструменты, API и действия доступны, а что запрещено. Например, агент может считывать данные из IoT-устройств, но не иметь права менять параметры без подтверждения человека. Такой подход гарантирует, что даже в случае ошибки система не выйдет за рамки безопасного контура.
Для понимания, почему было принято то или иное решение, важна прозрачность рассуждений. Агент должен не просто выдавать результат, но и раскрывать логику получения: на какие данные опирался, какие варианты рассматривал, как оценивал уверенность в каждом шаге. Такой черновик мыслей делает работу системы объяснимой и позволяет отслеживать ошибки в реальном времени, предотвращая их накопление. А пользователь не находится в ситуации, когда система является для него черным ящиком.
«Надежность агента оценивается не по факту выполнения задачи, а по тому, как он к этому пришел: сколько итераций сделал, какие инструменты использовал, сколько раз столкнулся с ошибками. Мониторинг поведения позволяет выявлять возможные отклонения от нормы, которые становятся сигналом для анализа и корректировки логики агента»
При этом, чтобы такие системы оставались безопасными, важно соблюдать несколько архитектурных принципов. Поэтапное наращивание сложности означает, что агент получает новые возможности только после того, как многократно доказал надежность на ограниченном наборе задач. Приоритет контроля над скоростью предполагает встроенные чекпойнты и обязательную эскалацию решений к человеку в рискованных ситуациях. Наконец, ключевые решения должны требовать подтверждения специалиста или как минимум его уведомления, а агент — проектироваться так, чтобы всегда реагировать на обратную связь и дообучаться в контролируемых условиях.
За решение должен отвечать человек, даже если система ему помогает. И это фундаментальный принцип, с учетом которого сегодня проектируются ИИ-агенты. Поэтому внедрение ИИ на практике развивается с постепенным наращиванием возможностей и ожидания от технологии постепенно смещаются от тотальной автономии к управляемым узкоспециализированным агентам: они не заменяют экспертов, а только усиливают их. В выигрыше оказываются компании, строящие прозрачные системы, где алгоритмы берут на себя рутину, но ключевые решения за собой сохраняют люди. Так свобода ИИ сочетается с безопасностью, а эффективность — с контролем.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
По прогнозам Gartner, уже к 2028 году треть корпоративных приложений будут использовать архитектуру на основе ИИ-агентов, которые возьмут на себя до 15% рутинных задач. А объем мирового рынка таких решений вырастет с $7,9 млрд в 2025-м до $236 млрд к 2034 году. Массовое распространение пока впереди, но именно здесь формируется новая парадигма — ИИ, который может действовать и принимать решения сам. Присмотримся подробнее к тому, что такие агенты умеют, как их обучать и контролировать, а также где проходят границы самостоятельности решений.
От чат-ботов к агентам: новая ступень эволюции
Главное отличие ИИ-агентов от привычных цифровых помощников заключается в степени автономности и контексте принятия решений. Если чат-бот с помощью нейросети понимает содержание запроса и предоставляет на него ответ, то агент получает цель и сам выбирает, как ее достичь. Он анализирует задачу, обращается к нужным данным, задействует API внешних систем и выполняет всю цепочку действий без участия человека.
Например, если агент получает задачу напомнить клиенту о заказе, то сам находит данные в CRM, проверяет статус, формирует письмо и отправляет его через почтовый сервис. Чтобы такие операции были возможны, используется Model Context Protocol (MCP) — универсальный переходник, который позволяет агентам легко и безопасно взаимодействовать с любым подключенным инструментом и избавляет разработчиков от необходимости каждый раз писать интеграции с нуля. Так ИИ-агенты перестают быть надстройкой над корпоративными сервисами и становятся их интегрированным элементом, способным самостоятельно инициировать действия внутри экосистемы.
Практика применения: от поддержки клиентов до анализа данных
ИИ-агенты набирают популярность в различных областях: маркетинге, продажах, обслуживании клиентов, исследованиях и разработке, работе с данными. Еще одно направление для использования ИИ-агентов — помощь разработчикам. Здесь бизнесом применяется корпоративный Copilot, умеющий проводить автодополнение и ревью кода, генерировать автотесты, документировать код и помогать с другими задачами. Использование такого цифрового ассистента снижает нагрузку на инженеров и повышает качество релизов.
В целом ИИ-агенты могут стать младшими сотрудниками для более опытных экспертов, вне зависимости от направления работы. Особенно делегирование рутины критично для позиций с большим количеством документов: бухгалтеров, юристов, операционных менеджеров, технических редакторов. Например, ИИ-агент может помочь с анализом данных и документов: он сравнивает проектную и техническую документацию, анализирует графические и текстовые данные, чтобы выявить расхождения и сформировать отчет со ссылками, — и в тех случаях, когда степень уверенности в корректности анализа высокая, то довести операцию до конца в полностью автономном режиме.
Как адаптировать ИИ под бизнес-процессы
Создание агента невозможно без адаптации базовой модели под специфику бизнеса. Для этого применяется подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) — архитектура, которая соединяет языковую модель с корпоративными данными и позволяет ей опираться на конкретные факты.
По сути, RAG учит ИИ искать ответы внутри корпоративной памяти компании. Прежде чем сгенерировать ответ, модель обращается к внутренним документам, базам знаний и инструкциям, извлекает нужные фрагменты и только потом формирует итог. Благодаря этому агент не просто связно отвечает, а действует осознанно и меньше галлюцинирует.
Но даже при наличии такой архитектуры важно понимать, насколько корректно модель усваивает данные и применяет их в работе. Поэтому важным шагом становится оценка ее качества. Если правильные ответы есть (известны фактические данные), качество измеряется объективными метриками. Например, Accuracy, которая отражает долю верных ответов. Для RAG-систем строятся бенчмарки: наборы пар «вопрос — ответ», на которых тестируется система и измеряется количество правильных ответов. Также для оценки качества ответов применяется подход LLM-судей, когда одна модель оценивает другую и, выступая в роли независимого эксперта, оценивает корректность и релевантность ответов.
При настройке решений требуется избежать некорректного использования системы и учесть элементы контроля и цензурирования. Для этого применяются LLM Guard (набор инструментов для обеспечения безопасности взаимодействий с LLM), которые оценивают запрос пользователя до начала формирования ответа, главным образом для определения, соответствует ли запрос политике безопасности. Например, при запросе на выгрузку персональных данных LLM Guard может заблокировать выполнение из-за политики конфиденциальности. Все это позволяет добиться достаточного уровня качества для старта использования решения в реальных процессах.
Контроль ИИ-агентов
Главная задача при внедрении ИИ-агентов — не добиться их полной самостоятельности, а выстроить систему, которая делает их предсказуемыми и управляемыми. Здесь важны архитектурные решения, задающие пределы автономии и обеспечивающие прозрачность принятия решений.
В первую очередь любой ИИ-агент требует создания зон ограниченной автономности. Перед развертыванием агента компания определяет цифровой периметр: какие инструменты, API и действия доступны, а что запрещено. Например, агент может считывать данные из IoT-устройств, но не иметь права менять параметры без подтверждения человека. Такой подход гарантирует, что даже в случае ошибки система не выйдет за рамки безопасного контура.
Для понимания, почему было принято то или иное решение, важна прозрачность рассуждений. Агент должен не просто выдавать результат, но и раскрывать логику получения: на какие данные опирался, какие варианты рассматривал, как оценивал уверенность в каждом шаге. Такой черновик мыслей делает работу системы объяснимой и позволяет отслеживать ошибки в реальном времени, предотвращая их накопление. А пользователь не находится в ситуации, когда система является для него черным ящиком.
«Надежность агента оценивается не по факту выполнения задачи, а по тому, как он к этому пришел: сколько итераций сделал, какие инструменты использовал, сколько раз столкнулся с ошибками. Мониторинг поведения позволяет выявлять возможные отклонения от нормы, которые становятся сигналом для анализа и корректировки логики агента»
При этом, чтобы такие системы оставались безопасными, важно соблюдать несколько архитектурных принципов. Поэтапное наращивание сложности означает, что агент получает новые возможности только после того, как многократно доказал надежность на ограниченном наборе задач. Приоритет контроля над скоростью предполагает встроенные чекпойнты и обязательную эскалацию решений к человеку в рискованных ситуациях. Наконец, ключевые решения должны требовать подтверждения специалиста или как минимум его уведомления, а агент — проектироваться так, чтобы всегда реагировать на обратную связь и дообучаться в контролируемых условиях.
За решение должен отвечать человек, даже если система ему помогает. И это фундаментальный принцип, с учетом которого сегодня проектируются ИИ-агенты. Поэтому внедрение ИИ на практике развивается с постепенным наращиванием возможностей и ожидания от технологии постепенно смещаются от тотальной автономии к управляемым узкоспециализированным агентам: они не заменяют экспертов, а только усиливают их. В выигрыше оказываются компании, строящие прозрачные системы, где алгоритмы берут на себя рутину, но ключевые решения за собой сохраняют люди. Так свобода ИИ сочетается с безопасностью, а эффективность — с контролем.
