Как устроены ИИ-агенты для бизнеса изнутри и как они работают

Сейчас про ИИ-агентов говорят много, но чаще всего разговор идёт вокруг внешнего слоя - что они умеют, какие задачи берут на себя, как выглядят в интерфейсе. При этом основная путаница обычно начинается именно там, где нужно понять, как такая система устроена внутри и за счёт чего она вообще работает предсказуемо.

На практике агентная система - это не один «умный агент», а архитектура с разными ролями и уровнями ответственности. Внутри есть координатор, субагенты, навыки и интеграции. И разница между демонстрацией и рабочей системой обычно как раз в том, насколько это разделение собрано нормально.

В новой статье я разбираю эту механику по слоям. Показываю, как агенты эволюционируют от простых промптов и ассистентов к более автономным системам, зачем в архитектуре нужен координатор, как распределяется работа между субагентами, где проходят границы между навыками и интеграциями и почему без этого ИИ остаётся просто удобным интерфейсом, а не рабочим инструментом.

Отдельно описал и сам цикл работы: как система принимает запрос, как раскладывает его на шаги, как исполняет, проверяет и собирает финальный результат. По сути, это и есть тот уровень, на котором становится понятно, почему одни агентные конструкции живут только в презентациях, а другие можно встраивать в реальные процессы.

Сейчас я работаю над проектом «Фабрика корпоративных агентов» и по этому поводу в конце статьи есть вкусное предложение.

Всё внизу по ссылкам 👇🏻