Что такое ИИ агент и чем он отличается от чат-бота?

Единственный вопрос, который отличает агента от чат-бота

Кто решает, что будет дальше?

В чат-боте это не решает никто. Вы отправляете сообщение, модель выдаёт один ответ, и ход завершён. Если ответ требует продолжения, вы пишете его сами. Модель никогда не действует в реальном мире, она только пишет текст.

В агенте решает модель. Получив цель, она выбирает действие: например, поиск в интернете, запуск кода, открытие страницы или редактирование файла, получает результат в виде текста, читает его и выбирает следующее действие. Она продолжает, пока не сочтёт цель достигнутой или её не остановит лимит шагов. Модель управляет циклом.

Инженерное руководство Anthropic «Building effective agents», опубликованное в декабре 2024 года, проводит ту же границу: воркфлоу, это системы, где модель работает внутри кода, задающего путь, а агенты, это системы, где модель сама направляет свой процесс и использование инструментов. Это руководство также прямо говорит, что строить нужно в первую очередь, и ответ на этот вопрос: воркфлоу.

Чат-бот, воркфлоу, агент: одна модель, три разных цикла

Все три могут работать на одной и той же языковой модели. Разница в том, что её окружает.

В столбце «воркфлоу» живёт большая часть полезной автоматизации. Конвейер, который сначала делает выжимку документа, затем извлекает даты, затем составляет черновик ответа, это три вызова модели в фиксированном порядке. Он надёжен, потому что путь задал разработчик. Это не агент, что бы ни говорила посадочная страница, и называть его так скрывает реальный компромисс: фиксированный путь предсказуем и дёшев, путь, который выбирает модель, гибок, но не то и не другое.

Как выглядит цикл, шаг за шагом

Конкретный пример запуска. Цель: «Узнать, изменил ли наш конкурент цены в этом месяце, и написать мне краткую сводку в два абзаца».

1. Модель читает цель и решает первое действие: поиск в интернете страницы конкурента с ценами.
2. Инструмент поиска возвращает список результатов в виде текста. Модель читает его и выбирает один, чтобы открыть.
3. Инструмент браузера возвращает страницу. Модель извлекает текущие цены.
4. Модель решает, что ей нужны старые цены, ищет архивную копию и открывает её.
5. Она сравнивает обе версии, решает, что данных достаточно, и пишет сводку.

Пять шагов, четыре вызова инструментов, шесть вызовов модели. Каждый шаг, это полный ответ модели, на вход которой подаётся вся история до этого момента. Именно эта деталь и определяет стоимость: к пятому шагу модель заново перечитывает четыре страницы результатов поиска и текста страниц при каждом вызове. Что такое токены в ИИ подробно объясняет, почему ввод, растущий с каждым ходом, обходится дорого.

И на каждом шаге можно ошибиться. Если поиск на шаге 1 вернёт не ту компанию, шаги со 2 по 5 уверенно перескажут неверные цены. Цикл усиливает ошибки так же, как усиливает прогресс. Лимит шагов и проверка человеком перед отправкой чего-либо не опция, а обязательное условие.

Сколько стоит запуск агента против одного ответа

Арифметика проста, и её часто пропускают. Один стандартный ответ, 1000 токенов на входе и 500 на выходе, имеет прайс-лист по каждой модели в индексе стоимости моделей ИИ, где тарифы OpenRouter взяты по состоянию на 2026-08-20. Запуск агента на 20 шагов, это минимум 20 таких ответов, а на практике больше, потому что ввод растёт с каждым шагом.

Двадцать шагов на Claude Sonnet 5 стоят $0.14 по нижней границе, против $0.007 за один ответ. На Claude Opus 5 это $0.35, а если запускать такой цикл каждый час, выходит около $250 в месяц, ещё до множителя растущего ввода. В кредитах Whizi та же арифметика читается по лестнице Auto выше: 100 кредитов, это 100 быстрых вопросов на домашней модели или 5 сложных ответов на GPT-5.6 Sol, поэтому цикл из 20 шагов на уровне сложных ответов стоит 400 кредитов, примерно шестую часть месяца Pro на 2500 кредитов, а тот же цикл на домашней модели стоит 20 кредитов. Именно поэтому правильный дизайн направляет шаги планирования на сильную модель, а рутинные шаги на дешёвую, и именно поэтому рабочее пространство с несколькими моделями естественный дом для работы агентов, а не подписка на одну модель.

Какие продукты действительно являются агентами

Ассистенты для программирования, которые редактируют файлы и запускают тесты являются агентами в строгом смысле слова: получив отчёт об ошибке, они читают код, вносят изменения, запускают набор тестов, читают результат сбоя и пробуют снова. Цикл реален, и модель им управляет.

Режимы Deep Research в ChatGPT, Gemini и Perplexity являются агентами: они ищут, читают, снова ищут на основе найденного и останавливаются, когда решают, что вопрос раскрыт полностью. Число шагов меняется от вопроса к вопросу, и это и есть отличительный признак.

Большинство «агентов» в меню продуктов на самом деле персоны или воркфлоу. Строка в выборе модели, подписанная как налоговый агент или наставник по учёбе, обычно представляет собой фиксированный системный промпт плюс один-два инструмента. Раздел Whizi «Агенты» честен на этот счёт: строка «Канадский CPA» это пресет, который заставляет модель делать веб-поиск на каждом ходу, с лимитом в семь запросов и увеличенным бюджетом токенов: 55 000 на входе и 40 000 на выходе. Это персона с прикреплённым инструментом и увеличенным бюджетом, и она полезна именно потому, что путь фиксирован. Это не цикл, которым управляет модель, и руководство по автомаршрутизации объясняет, что на самом деле выбирает модель для каждого сообщения.

Терминология всё чаще называет агентом всё подряд. Вопрос, который стоит задать продукту, тот же, что и в начале этой страницы: кто решает следующий шаг? Если ответ «скрипт» или «никто», вы покупаете воркфлоу или чат-бота, и, возможно, это именно то, что вам нужно.

Когда агент подходит как инструмент, а когда нет

Агент оправдывает свою стоимость, когда путь нельзя предсказать заранее: исследование, где второй поиск зависит от результата первого, отладка, где исправление зависит от результата теста, просмотр страниц, где следующий клик зависит от текущей страницы. Гибкость и есть продукт.

Агент плохой инструмент, когда путь известен заранее. Сделать выжимку, извлечь данные, перевести, изменить формат, классифицировать: всё это один вызов или фиксированная последовательность вызовов, и обёртывание их в цикл добавляет стоимость, задержку и новый способ ошибиться, не добавляя возможностей. Совет из руководства Anthropic остаётся в силе: начните с одного вызова, переходите к воркфлоу, когда одного вызова недостаточно, и обращайтесь к агенту только тогда, когда воркфлоу постоянно требует ветвления, которое нельзя предсказать.

Правило принятия решения: если вы можете нарисовать шаги на доске ещё до начала работы, не стройте агента.