Вы создали умного чат-бота с RAG, который отлично отвечает на вопросы. Но что, если нужно пойти дальше? Не просто «рассказать, как создать тикет», а самостоятельно создать тикет в Jira, основываясь на описании проблемы от пользователя. Это следующий эволюционный шаг — AI-Agent (агент). Это система, где LLM выступает в роли «мозга», который планирует, принимает решения и управляет «телом» — набором инструментов (API, базы данных, исполнительный код). 

Почему просто LLM недостаточно? Проблема «размышлений в пустоте» 

LLM — блестящий генератор текста, но у нее нет: 

• Доступа к реальному миру: Она не может проверить баланс счета, запустить сборку кода или отправить email. 

• Памяти о своих действиях: В обычном чате она не строит последовательный план и не корректирует его после неудачи. 

• Инструментов для исполнения: Ее ответ — это текст, а не действие. 

Ключевой паттерн: ReAct (Reasoning + Acting) 

Современная архитектура агента строится вокруг цикла, который копирует человеческое поведение: 

1. Мысль (Think): LLM анализирует цель и текущий контекст. «Пользователь хочет создать тикет. Сначала нужно понять суть проблемы, потом найти проект в Jira, а затем создать issue с нужными полями.» 

2. Действие (Act): LLM выбирает инструмент и формирует для него запрос. «Использую инструмент jira_create_issue. Параметры: project=PROJ, summary="Проблема с API", description={описание}...» 

3. Наблюдение (Observe): Система выполняет действие через API и получает результат (успех, ошибка, данные). *«Результат: Issue PROJ-123 создан успешно. Ссылка: https://jira/...» *

4. Цикл повторяется до достижения цели или прерывания. 

Точки настройки и критически важные компоненты: 

• Набор инструментов (Toolkit): Это «руки» агента. Каждый инструмент — это функция с четким описанием для LLM (имя, описание, параметры). Например: search_knowledge_base(query), execute_sql_query(db_connection, query), send_slack_message(channel, text). Качество описания инструментов напрямую влияет на способность агента их правильно использовать. 

• Планировщик (Planner) vs Исполнитель (Doer): В сложных системах одну LLM просят составить высокоуровневый план («1. Найти клиента в CRM. 2. Проверить его последний платеж...»), а вторую — исполнять конкретные шаги, выбирая инструменты. Это разделение обязанностей повышает надежность. 

• Долговременная память (Memory): Агент должен помнить ключевые факты из диалога и результаты своих действий. Реализуется через векторную базу (как в RAG) для поиска релевантного прошлого опыта или через структурированное хранение ключевых фактов сессии. 

• Супервизор и безопасность: Агент с доступом к API — это повышенный риск. Обязательные элементы: 

  • Подтверждение действий: Для критичных операций (списание денег, отправка письма всем) агент должен запрашивать подтверждение у пользователя или системы. 

  • Ограничение прав: У агента должны быть минимально необходимые права доступа к API (принцип наименьших привилегий). 

  • Сандарбокс: Запуск потенциально опасного кода (например, сгенерированного агентом) должен происходить в изолированном окружении. 

Сценарий внедрения: Агент для анализа инцидентов 

1. Цель: Автоматически исследовать сбой в системе. 

2. Инструменты: query_logs(time_range, service), check_metrics(service, metric_name), ping_service(url), create_incident_report(data). 

3. Работа агента: Получив алерт, агент по плану запрашивает логи, проверяет метрики здоровья, пытается пингануть сервис, анализирует полученные данные и формирует первый драфт отчета для инженера, экономя ему 15 минут рутины. 

Вывод для архитектора:   
AI-Agent — это не просто «продвинутый промпт». Это принципиально иная, более сложная и мощная архитектура, превращающая LLM в автономного исполнителя. Успех зависит от тщательного проектирования набора инструментов, циклов обратной связи и, в первую очередь, систем безопасности и контроля.