Представь себе помощника, который не ждёт команды «сделай», а сам видит цель, строит план и начинает действовать. Это не фантастика — это про ИИ-агентов. В отличие от обычного бота, который отвечает на вопросы, агент берёт ответственность за задачу: он собирает данные, вызывает сервисы, проверяет результаты и, если нужно, корректирует поведение. Проще: бот — собеседник; агент — исполнитель с мозгом и памятью.
Как это выглядит на деле
Допустим, нужно следить за портфелем и автоматически фиксировать убытки при достижении риска. Агент получает правило («нарезать позицию, если убыток > 8%»), мониторит стаканы на бирже, проверяет доступные лимиты и, при срабатывании, подаёт ордер. Но перед отправкой запроса он делает ещё пару вещей: верифицирует цену в двух источниках, проверяет лимиты ключа, логирует действие и ставит заметку в audit-trail. Если есть сомнения — переключает операцию в human-in-loop и ждёт подтверждения.
Другой пример — агент по репутации бренда (SERM). Он сканирует форумы и соцсети, собирает упоминания, фильтрует фейки, формирует досье и предлагает готовые ответы. Большую часть рутинной работы он делает сам; острые кейсы сразу попадают к человеку.
Что внутри: кратко про архитектуру
Агент — это не одна большая нейросеть, а набор компонентов, которые вместе делают автономность безопасной и полезной:
- Core (LLM + вспомогательные модели). Здесь генерируются планы и формируются инструкции. LLM отвечает за «как», вспомогательные модели — за точность (NER, классификатор аномалий).
- RAG-слой (vector store + retrieval). Когда агенту нужны факты, он сначала достаёт релевантные куски из базы, а уже затем формирует запрос к модели. Это снижает галлюцинации.
- Planner → Executor. Плани́ровщик разбивает цель на шаги; исполнитель запускает вещи в sandbox (API-вызовы, транзакции).
- Memory. Контекстные short-term данные + долговременные embedding'и в vector DB с TTL (время жизни) — чтобы агент не «помнил» всё подряд.
- Verifier / Critic. Проверяет выход модели: типы, схемы, ключевые значения. Если что-то не сходится — rollback или human check.
- Observability + Audit trail. Логи, трассировка, immutable записи — обязательны в бизнесе и регуляторике.
- Governance. RBAC, rate limits, kill-switch, политики на prompt-инъекции.
Как агенты «думают» — рабочий цикл
Sense → Plan → Act → Verify → Learn. Сначала агент «ощущает» среду (API, веб, датчики), строит план, выполняет шаги, проверяет результат и сохраняет опыт. Со временем он оптимизирует план на основе метрик.
Где это реально работает (финансы и крипта в приоритете)
- Торговые агенты. Сканируют книги ордеров, ищут арбитраж, подают заявки. Но в торговле важно: атомарность операций, лимиты и multi-stage verification (симуляция → shadow mode → canary → full).
- Аналитические агенты. Скрининг портфелей, генерация отчётов, backtest гипотез. Здесь важна reproducibility — чтобы можно было воспроизвести шаги.
- SERM и мониторинг риска. Агент собирает упоминания, классифицирует тональность и предлагает реакцию.
- SOC-агенты. Первичная triage инцидентов, сбор IOC, предложение контрмер. Человек остаётся на уровне финального решения.
Главные риски и где они бьют сильнее всего
- Галлюцинации. Модель уверенно выдаёт ложные факты — критично для торговли и юриспруденции. Закрывается RAG и внешней валидацией.
- Prompt-инъекции. Внешние данные подменяют инструкции. Решение: парсить вход, whitelist команд, чистить контекст.
- Нежелательные side-effects. Агент отправил денежный транзакционный запрос без проверки. Закрывается правами API, лимитами и ручной подписью для больших сумм.
- Дрифт и деградация. Модель привыкает к шуму данных. Мониторинг и периодическая пересдача тестов — must.
- Регуляторные и юридические риски. Без audit trail и immutable логов — большая проблема. В крипто/финансах эти следы — обязательный минимум.
Что ставить как guardrails
- Всегда — проверка схемы результата перед side-effect.
- Лимиты на суммы и частоту операций.
- Kill-switch и circuit breaker.
- Shadow-mode и canary-deployments при запуске.
- Human-in-loop для критичных триггеров.
- Хранение immutables logs и метаданных для ревизии.
Как оценивать качество агента — метрики, которые реально работают
- Success rate по defined goals.
- Human intervention rate. Чем ниже — тем лучше, но в финансах пока держат порог.
- MTTR (mean time to respond) — время реакции на инцидент/запрос.
- Cost per task (compute + API).
- Precision/Recall — для аналитических выводов.
Запуск MVP — практический план на 1–2 недели
- Выбери узкую задачу: рутинную, частую и болезненную. Например: «ежедневный отчёт о ликвидности на трёх биржах».
- Определи критерий успеха: точность отчёта и время формирования.
- Подключи источники данных и сделай RAG-слой.
- Реализуй loop: retrieve → plan → produce → verify → log.
- Запусти в shadow-режиме 48–72 часа: агент действует, но реальные команды не выполняются. Собери фидбек.
- Переведи в canary: 5% операций через агента, остальное вручную.
- Настрой аварийный kill-switch и отчётность для регуляторов.
Сколько это стоит и как масштабировать
Стоимость зависит от частоты вызовов LLM и объёма RAG-запросов. Для масштабирования разделяй planner и executor, шардируй vector DB, кешируй RAG-ответы и батчь вызовы к LLM.
Итог: с чего начать сегодня
Не пытайся одновременно автоматизировать всё. Возьми одну рутинную операцию, поставь критерий успеха, запусти в shadow-режиме и выворачивай метрики. Если это торговля — сначала симуляция, затем canary, затем человек только на высоких суммах.
ТЫСЯЧА схем построения ИИ-агентов для решения ЛЮБЫХ задач — гений собрал САМЫЕ популярные темы, для которых люди в сети собирают нейропомощников, и создал ОГРОМНЫЙ сборник гайдов.
• ДЕСЯТКИ тем: кодинг, райтинг, дизайн, анализ данных, медицинские осмотры, обучение, ресерчи и еще куча всего.
• Каждый из агентов описан ДЕТАЛЬНО, представлена подробная схема его сборки и запуска.
Целая армия ваших нейропомощников — тут.
