Что такое ИИ-агент в 2026 году: 95% работы делает обвязка, а не модель

Задача этой инструкции практическая: понять устройство агента и настроить работу с нейросетью так, чтобы она меньше путалась и меньше тратила денег. На выходе у вас будет схема из семи шагов. Её можно применять и в обычном чате, и при подключении моделей через код.

Ещё недавно ИИ-агентом называли обычный чат с большой языковой моделью (LLM, нейросеть вроде той, что работает внутри ChatGPT), где модель действовала как хотела. Теперь агент описывают формулой «модель плюс обвязка». Сам термин пришёл от тестировщиков: test harness у них означает среду, где код прогоняют в контролируемых условиях.

Автор исходного разбора приводит наблюдение практиков. Цикл «подумай и сделай» умещается в десять строк кода, а 95% работы агентной системы приходится на контекст, инструменты, изолированные среды и обработку ошибок вокруг этих строк. Отсюда практический вывод для нетехнаря: большая часть обвязки сводится к дисциплине работы с моделью, программировать для этого не обязательно.

Что понадобится для старта?

• Доступ к любой нейросети с чатом. Из доступных в РФ аналогов зарубежных сервисов подойдут YandexGPT и GigaChat.
• Если вы подключаете модели через программный интерфейс (API, способ, которым программы обращаются к сервису), нужен единый вход к разным моделям. В качестве примера автор разбора называет BotHub, шлюз с OpenAI-совместимым интерфейсом: официальные наборы для разработчиков работают с ним без изменений.
• Список из двух-трёх задач, которые вы регулярно отдаёте нейросети.
• Время на пробный прогон одной задачи по новой схеме.

Пошаговая инструкция: семь слоёв обвязки

1. Разделите модель и обвязку. Модель в такой схеме только принимает запрос и возвращает ответ. Всё остальное, от памяти до проверки результата, держит обвязка.

2. Опишите рабочий цикл. Агенты работают по циклу ReAct (от английского «рассуждай и действуй»): промпт, ответ модели, разбор ответа, вызов инструмента, возврат результата в разговор. Цикл повторяется до завершения задачи. В библиотеке AgentScope Java поверх этого цикла ставят отдельную обёртку, которая добавляет рабочее пространство, долговременную память, сжатие контекста, субагентов и журнал сессий.

3. Задайте условия остановки. Это самое трудное место: модель выдала ответ без действий, и непонятно, закончила она работу или просто «устала». Выходов из цикла должно быть несколько: готовый итог, исчерпанный бюджет токенов (токен, кусочек слова, по которому считают оплату), срабатывание ограничителя или ваша команда «стоп».

Работай по шагам. Остановись и выдай итог, если:

1. Задача решена.
2. Ты сделал пять шагов.
3. Тебе не хватает данных, тогда задай один уточняющий вопрос.

1. Управляйте контекстом. Контекстное окно, это объём текста, который модель удерживает за раз. Модель не помнит прошлые запросы, поэтому каждый раз ей заново отправляют весь разговор, и счёт растёт нелинейно. Помогают кэширование и сжатие: обрезка старых сообщений, фильтрация или краткий пересказ, а Anthropic для длинных задач полностью очищает контекст и передаёт новому заходу структурированную сводку.

Сожми наш диалог в передачу для нового чата:

1. Цель задачи одной фразой.
2. Что уже сделано.
3. Какие решения приняты и почему.
4. Что осталось сделать.
5. Требования к стилю и ограничения.

1. Ограничьте инструменты. Модель получает инструменты как описания с параметрами и сама решает, когда их вызвать. Сюда же относятся скиллы (готовые наборы инструкций под типовую задачу) и MCP (стандарт подключения внешних сервисов к модели). Чем больше инструментов, тем хуже модель выбирает между ними, а ваш запрос теряется среди их описаний.

2. Разведите память. Короткая память живёт в пределах сессии, длинная переносится между сессиями. Anthropic в сервисе Managed Agents отделяет журнал сессии, куда только дописывают события, от цикла вызовов и от изолированной среды исполнения, чтобы любую часть можно было заменить, не ломая остальные.

3. Распределите модели по ролям. Автор разбора предлагает такую раскладку:

4. дорогая модель проверяет результат и проектирует сложные решения;

5. средняя пишет текст и управляет процессом;
6. быстрая и дешёвая выполняет массовые мелкие поручения субагентов (вспомогательных агентов, которым главный раздаёт подзадачи).

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Заведите шаблон передачи между чатами и отдельный чат под каждую статью. Это первый слой обвязки, который не требует ни кода, ни денег.

Маркетологу. Посчитайте, где вы гоняете дорогую модель на черновиках. Раскладка по ролям из шага 7 прямо влияет на стоимость каждого запроса.

Предпринимателю. Прежде чем менять подрядчика или модель, спросите, как устроены память, инструменты и правила остановки. Если ответа нет, вы платите за чат, а не за агента.