Что такое AI Agent: архитектура от модели к инструментам

Чатбот отвечает на вопрос и забывает: вопрос — ответ, инструментов нет, состояния нет. Workflow — это LLM со вставками инструментов, но по заранее написанному маршруту: цепочка, роутер, параллельные ветви, оркестратор. Маршрут задаёте вы кодом, модель лишь выполняет шаги. Агент — это модель, которая выбирает следующий шаг сама: смотрит состояние, планирует, вызывает инструмент, читает результат и решает, что дальше.

Граница по Anthropic (Building Effective Agents, декабрь 2024): workflows — это системы, где LLM и инструменты оркеструются предопределённым кодом; agents — где LLM динамически управляет процессом и использованием инструментов. Практическое следствие: workflows дают предсказуемость, агенты — гибкость ценой latency и стоимости. Начинать всегда стоит с простейшего решения, а агентность добавлять только там, где маршрут нельзя зашить заранее.

Любой агент крутится в цикле «увидел — решил — подействовал — проверил» с обязательными условиями выхода: финал, ошибка или жёсткий предел итераций и денег (в SDK это бывает параметром вроде max_turns). Без предела агент с зависшим инструментом крутится, пока не кончится баланс. По OpenAI агент задаётся инструкциями, запретами и инструментами, а run — это цикл до выхода; каждый виток — запрос с usage, итог виден в истории по ключу.

Chain-of-Thought рассуждает текстом перед ответом — для задач без инструментов. ReAct чередует мысль, действие и наблюдение — базовый режим агентов с внешним миром. Tree-of-Thoughts строит дерево вариантов с поиском — мощно и дорого, только для редких сложных задач. Начинайте с простого и усложняйте по замерам.

Механика вызова в пять шагов: запрос с описаниями → вызов с именем и JSON-аргументами → ваш код исполняет → результат модели → финал. Исполняет всегда ваш код, модель сама никуда не ходит. Режимы вызова (авто, обязательно, запрещено, конкретный инструмент), параллельные вызовы за виток и строгая схема аргументов — три ручки управления; строгая схема поддерживается не везде, проверяйте по документации модели. Описания инструментов оплачиваются как вход в каждом витке, поэтому набор держите минимальным.

Одиночный агент проще и дешевле: один контекст, один журнал, понятная отладка. Мультиагентная схема нужна там, где работу естественно делить: менеджер раздаёт подзадачи исполнителям (агенты как инструменты) или равные агенты передают друг другу управление. Второе сложнее в отладке и дороже в токенах — каждый участник несёт свой контекст. Правило: один агент, пока задача не требует параллелизма или изоляции контекстов.

Ограничения ставьте в обоих вариантах: что агенту запрещено (guardrails), где требуется подтверждение человека (платежи, удаление, внешние публикации), сколько витков и денег на задачу. Чеклист «это уже агент?»: есть ли цикл со сменой шагов по ходу, вызывают ли шаги внешний мир, нужен ли предел итераций и бюджета. Три «да» — проектируйте как агента: цикл, лимиты, журнал, подтверждение опасных действий.