ТВОЙ последний шанс понять AI-Агентов сегодня

Привет, на связи РинатСегодня слово «агенты» в связке с искусственным интеллектом звучит буквально отовсюду. В новостях, в блогах, в конференциях. Но если спросить у людей, что это такое -большинство ответов будут либо слишком технические, либо наоборот такие простые, что теряется суть.

Давай разберёмся по-человечески, без лишней заумности. Представь, что мы идём по ступенькам: от простого к сложному. Так, чтобы у тебя в голове сложилась цельная картина, а не обрывки терминов.

Уровень первый. ChatGPT и ему подобные

Ты наверняка уже пользовался ChatGPT, Gemini или Claude. Это программы, которые умеют создавать и редактировать текст. Ты пишешь вопрос -они выдают ответ.

Простейший пример: ты попросил составить вежливое письмо. Ввел запрос -и через секунду получил готовый текст. Красиво, быстро, удобнее, чем самому сидеть и мучиться.

Но вот что важно: такие модели работают в рамках своего обучения. Они не знают, что у тебя завтра встреча или какие задачи на работе. Они просто ждут твой запрос и дают ответ. Всё.

Именно поэтому у них есть два ограничения:

Уровень второй. AI-воркфлоу (рабочие цепочки)

Теперь представь, что ты дал модели инструкцию: «Если я спрашиваю про встречу, загляни в мой Google Календарь и только потом отвечай».

Вроде бы мелочь, но теперь модель не просто выдаёт текст, а сначала идёт в конкретный источник, берёт данные и только потом строит ответ.

Звучит круче, да? Но у этого подхода тоже есть предел. Если ты спросишь про погоду в день встречи, модель снова не справится, потому что её путь заранее ограничен: смотреть только календарь.

Вот в этом и суть «воркфлоу». Это как маршрут, который заранее прописывает человек. Машина идёт только по этой дороге. Добавишь новые шаги -будет больше возможностей. Например, проверка погоды, озвучивание ответа голосом. Но решение о маршруте всегда принимает человек.

Уровень третий. AI-агенты

А теперь самое интересное.

Что будет, если вместо человека решать маршрут начнёт сама модель? Не просто выполнять команды, а думать, какой путь будет самым эффективным.

Это и есть агент.

Он умеет рассуждать: «Чтобы сделать пост для соцсетей, сначала нужно собрать статьи, потом их пересказать, потом превратить в текст, а в конце -проверить, достаточно ли он хороший».

Он умеет действовать: открывать инструменты, забирать данные, использовать другие модели.

И самое главное -он умеет повторять цикл, пока не добьётся результата. Там, где раньше ты вручную правил текст или переписывал промпт, агент сам вносит правки и доводит работу до нужного уровня.

Это качественный скачок. Если раньше мы вручную управляли машинами, то теперь они начинают управлять процессом сами. И это не фантастика, а то, что уже работает в реальных инструментах

Почему это важно

Появление агентов означает, что многие процессы -от маркетинга до аналитики -можно передать на «автопилот».

Вместо того чтобы тратить время на мелкие шаги, ты формулируешь цель. А дальше агент сам выбирает инструменты, проверяет результат, исправляет ошибки и приносит готовый итог.

Это открывает огромные возможности:

И чем раньше ты начнёшь разбираться в этой теме, тем больше шансов использовать её для себя, пока рынок ещё только формируется.

Многие слышат про агентов и думают: «Ага, значит всё -люди больше не нужны, теперь машины будут работать сами». Нет. Всё не так.

Агенты действительно выполняют огромную часть рутины, но направление задаёшь именно ты. Это как умный сотрудник: он сам решает детали, но цели и стратегию всё равно определяет человек.

Поэтому сейчас особенно важно понимать механику работы агентов. Не на уровне «модные слова», а так, чтобы ты мог использовать их для своей выгоды.

Если всё, что прочитал, откликается — не останавливайся на этом.

В профиле есть разбор с примерами, как сегодня реально строят доходы через AI-ботов и зачем за этим направлением будущее.