Агентность — что отличает агента от просто программы

Цель написанного ниже

Это разъяснение для себя и коллег, которые называют «агентом» любую программу, которая обращается к LLM. Вроде не рокет сайенс, но не для всех очевидно. Чтобы не объяснять каждый раз, проще написать единожды и давать ссылку на краткое разъяснение.

Disclaimer: ИИ помогал написать и оформить эту статью, ответственность за написанное полностью на авторе.

Пример

Представим, что нам нужно каждый вечер собирать сводку новостей по определённой теме и присылать её в Telegram.

Детерминированный алгоритм
Программист пишет скрипт. Тот заходит на три конкретных сайта, берёт заголовки из определённых HTML-блоков, склеивает и отправляет. Если сайт поменял вёрстку — скрипт ломается. Если тема сместилась — скрипт этого не заметит. Он делает ровно то, что сказано, и ни шагу в сторону.

ИИ-агент
Мы говорим агенту: «следи за темой X, отбирай самое важное, присылай вечером». Агент сам решает, где искать, как фильтровать, что считать важным сегодня. Если сайт изменился — адаптируется. Если новостей нет — так и скажет, а не пришлёт пустой шаблон.

Первый вариант — инструмент. Второй — исполнитель.

Спектр агентности: от термостата до стратега

Агентность — не галочка «да/нет». Это спектр. Чтобы было понятнее, вот шкала от нуля до четырёх:

Большинство сегодняшних «ИИ-агентов» — это уровень 2–3. Они планируют и адаптируются, но по-настоящему стратегическое поведение пока редкость.

Что должно быть у агента — минимальный набор

Если отбросить детали, у агента есть пять ключевых свойств, каждое можно измерить:

1. Целостность. Способность сохранять себя при внешних воздействиях. Термостат продолжает работать при скачках напряжения; человек — при стрессе; хороший ИИ-агент не «сходит с ума» от неожиданного запроса.

2. Горизонт предвидения. Насколько далеко вперёд агент просчитывает последствия. Алгоритм живёт «здесь и сейчас» — один вход → один выход. Агент уровня 3–4 держит в голове цепочку: «если я сделаю A, потом случится B, и тогда откроется C».

3. Способность учиться. Скорость, с которой агент обновляет свою картину мира, когда реальность расходится с ожиданиями. Скрипт не учится никогда. Человек учится медленно, но глубоко. ИИ-агент — быстро, но в узкой области.

4. Надёжность исполнения. Вероятность, что агент сделает то, что решил. Можно иметь гениальный план и провалить исполнение — агентность учитывает и это.

5. Сложность целей. Одно дело — держать температуру 22°C. Другое — «сделай мой рабочий день продуктивнее». Чем сложнее цель, тем выше требуемый уровень агентности.

Неудовлетворённость как топливо

И вот что интересно. Любой агент — от человека до ИИ — начинает действовать не от хорошей жизни. Движущая сила — неудовлетворённость: разрыв между тем, что есть, и тем, чего хочется.

• Человек недоволен текущим доходом → ищет новые возможности.

• Термостат «недоволен» отклонением от заданной температуры → включает обогрев.

• ИИ-агент «недоволен» неполнотой информации → идёт искать данные.

У детерминированного алгоритма нет неудовлетворённости. Ему не «хочется», чтобы задача была решена. Он просто выполняет инструкцию.

Практический водораздел

Простой тест: может ли эта штука выбрать КАК действовать?

• Если путь жёстко задан — это инструмент (алгоритм, скрипт, станок).

• Если способ действия выбирается исходя из обстановки и цели — это агент.

Второй тест: меняется ли поведение при изменении среды без вмешательства человека?

• Нет → инструмент.

• Да → агент.

Что из этого следует

Агентность — не магия и не модное слово. Это измеримая характеристика системы, показывающая, насколько самостоятельно она может действовать для достижения целей.

ИИ-агенты отличаются от традиционных программ не тем, что они «умнее», а тем, что они:

• действуют исходя из намерения, а не инструкции (хотя инструкция из промта или скилла может помогать реализовать намерение);

• сами решают, что делать, когда план расходится с реальностью;

• могут пересматривать не только действия, но и цели.

Чем выше уровень агентности, тем больше мы делегируем не просто исполнение, а принятие решений. И тем выше требования к надёжности, прозрачности и нашей готовности доверять.

P.S. Написанное выше в равной степени применимо и к ИИ-агентам, и к людям — разные экземпляры и тех, и тех обладают агентностью в разной степени. Агенты для эффективного устранения неудовлетворённостей используют инструкции из промтов и скиллов, люди — советы друзей, учебники, инструкции к технике, видосы из интернетов.