ИИ-агент — это программа на основе большой языковой модели, которая получает от человека цель, сама планирует шаги, обращается к инструментам (поиску, таблицам, CRM, почте, другим сервисам) и выполняет задачу с определённой долей самостоятельности. Google Cloud определяет агентов как программные системы, которые с помощью ИИ добиваются целей и выполняют задачи от имени пользователя. Для бизнеса и маркетинга это способ отдать нейросети не отдельный ответ, а целый кусок работы: собрать данные, разобрать их и подготовить результат на проверку человеку.

Содержание

Что такое ИИ-агент простыми словами

Обычная нейросеть в чате похожа на эрудита, который отвечает на вопросы, но сам ничего не делает. Агент — тот же эрудит, которому дали задачу, доступ к нужным инструментам и право выбирать, что делать дальше: найти данные, сверить их, записать в таблицу, подготовить черновик письма.

Так это описывают и разработчики платформ:

• Google Cloud: агенты — это программные системы, которые используют ИИ, чтобы добиваться целей и выполнять задачи от имени пользователя. У них есть рассуждение, планирование и память, а также определённая автономия в принятии решений.
• OpenAI: агенты могут планировать и выполнять задачи с помощью инструментов, работать с другими агентами и сохранять контекст между шагами.
• Anthropic: агенты — системы, в которых языковая модель сама управляет ходом работы и выбором инструментов. Если же шаги заранее прописаны в коде, это не агент, а рабочий процесс (workflow).

Отсюда главный признак агента: не человек решает каждый следующий шаг, а модель — в рамках, которые вы задали. Чем шире рамки, тем больше пользы и тем выше цена ошибки. Поэтому агент для маркетолога — это не «замена сотрудника», а исполнитель черновой работы, результат которого проверяет человек.

Агент, ассистент, чат-бот и автоматизация: в чём разница

В выдаче словом «агент» называют всё подряд — от бота с кнопками до сложной системы из нескольких моделей. Разделим понятия по тому, кто принимает решение о следующем шаге. Первые три колонки — по классификации Google Cloud, четвёртая — по описанию Anthropic.

Практический вывод: многое, что продают как «ИИ-агента», на деле — автоматизация с нейросетью внутри одного шага. Это не плохо. Anthropic прямо советует искать самое простое решение и усложнять систему только тогда, когда без этого нельзя. Если вы пока работаете с нейросетями в чате, начните с разбора, как использовать ChatGPT маркетологу, — это фундамент для агентов.

Из чего состоит агент

У разных платформ названия отличаются, но набор частей похожий. Google Cloud описывает агента через роль, память, инструменты и модель; к этому мы добавляем рамки и контроль — без них агента нельзя пускать к рабочим данным.

Anthropic отдельно подчёркивает, что инструменты и их описания нужно продумывать так же тщательно, как сами инструкции: агент выбирает инструмент по тому, как он описан. Размытое описание «работа с таблицей» хуже, чем «добавляет строку в лист „Заявки“, ничего не удаляет».

Шаблон задания агенту: скопируйте и заполните

Большинство агентов ломаются не из-за платформы, а из-за размытой задачи. Этот шаблон — рекомендация школы EDUGUSAROV: он подходит для системной инструкции в любом конструкторе (поле может называться «инструкция», «системный промпт», «роль»). Замените всё в квадратных скобках.

Роль: ты — [кто: ассистент отдела маркетинга компании X, которая продаёт Y].
Цель: [что должно получиться в конце, одним предложением].
Входные данные: [что ты получаешь: ссылки, файл, таблица, сообщение клиента].
Инструменты: можешь [искать в интернете / читать таблицу Z / читать базу знаний].
Нельзя: [отправлять письма, менять цены, удалять данные, обещать сроки и скидки, придумывать факты].
Порядок работы:
1. [первый шаг]
2. [второй шаг]
3. [третий шаг]
Если данных не хватает или ты не уверен — остановись и задай вопрос, не додумывай.
Формат результата: [таблица с колонками A, B, C / черновик письма до 120 слов / список].
Для каждого факта укажи источник (ссылку или документ), откуда он взят.
Перед ответом проверь: [3 критерия качества].
Остановись после [N] шагов или когда результат готов, и покажи его мне на проверку.

Ниже — три готовых варианта для маркетолога. Скопируйте, подставьте свои данные и проверьте на 3–5 реальных примерах, прежде чем давать агенту доступы.

1. Агент «Обзор конкурентов» (нужен инструмент поиска или чтения страниц).

Ты — аналитик отдела маркетинга. Я дам список сайтов конкурентов.
Для каждого сайта открой главную страницу и страницу услуги [название] и выпиши: оффер на первом экране, цены (если опубликованы), гарантии, способы связи, чем подтверждают доверие (отзывы, кейсы, сертификаты).
Нельзя: додумывать то, чего нет на странице. Если цены нет — пиши «не указано».
Результат: таблица, одна строка — один сайт, последняя колонка — ссылка на страницу, откуда взяты данные.
В конце — 3 вывода: что есть почти у всех, чего нет ни у кого, что выделяется.

2. Агент «Разбор отзывов» (на вход — выгрузка отзывов в таблице).

Ты — исследователь клиентского опыта. На вход — таблица отзывов (колонки: дата, оценка, текст).
Сгруппируй отзывы по темам (например: цена, сроки, качество, сервис). Для каждой темы: сколько отзывов, тон (позитив/негатив/смешанный), 2 дословные цитаты из таблицы.
Нельзя: менять формулировки цитат и придумывать отзывы.
Результат: таблица тем + 5 идей для рекламы и сайта, каждая со ссылкой на номер строки отзыва.

3. Агент «Еженедельная сводка по рекламе» (на вход — выгрузка из рекламного кабинета; доступ только на чтение).

Ты — ассистент маркетолога. На вход — выгрузка статистики кампаний за две недели: [колонки].
Сравни эту неделю с прошлой по расходу, кликам, конверсиям и стоимости конверсии. Отметь кампании, где стоимость конверсии выросла больше чем на [порог] %.
Нельзя: менять ставки и бюджеты, делать выводы без цифр из файла.
Результат: короткая сводка до 150 слов + таблица отклонений + список вопросов, которые стоит проверить человеку.

Если вы используете нейросети в маркетинге шире, подборку задач с примерами внедрения мы собрали в статье про искусственный интеллект в маркетинге.

Нужен ли вам агент: проверка за 2 минуты

Прежде чем собирать агента, сверьте задачу с таблицей. Это наша рекомендация для выбора решения, а не правило платформ.

Вердикт. Шаги меняются, задача регулярная, ошибку можно поймать до последствий, данные есть — хороший кандидат на агента, переходите к 7 шагам создания. Шаги одинаковые — нужна автоматизация в конструкторе с нейросетью в одном шаге. Задача разовая — возьмите шаблон и работайте в чате. Ошибка дорогая или данных нет — сначала опишите процесс и точки проверки и прочитайте раздел о рисках.

ИИ-агенты для бизнеса: что отдавать, а что нет

Google Cloud, в частности, делит агентов по способу взаимодействия на два типа: те, что общаются с людьми (поддержка, ответы на вопросы), и фоновые, которые без участия человека обрабатывают данные и очереди задач. Для бизнеса удобнее делить задачи по цене ошибки. Таблица — рекомендация EDUGUSAROV.

Третий ряд совпадает с ограничениями, которые называет Google Cloud: агентам трудно в ситуациях с высокими этическими ставками и там, где нужны глубокая эмпатия и понимание человеческих отношений. Ещё одно ограничение из того же источника — разработка и запуск сложных агентов требуют много вычислительных ресурсов, поэтому могут не подойти небольшим проектам с ограниченным бюджетом.

Отдельная тема — агенты, которые сами ищут информацию в интернете и в нейросетях. Если вы хотите, чтобы ассистенты вроде ChatGPT и Алисы упоминали вашу компанию, это задача не создания агента, а продвижения бизнеса в нейросетях.

ИИ-агенты для маркетинга: 6 сценариев

Маркетинг хорошо подходит для первых агентов: много повторяющейся работы с данными и текстами, и почти везде результат можно проверить до публикации. Сценарии ниже — примеры, а не обещание результата: эффект зависит от данных и того, как вы проверяете работу агента.

Про контент — отдельное предупреждение. Агент быстро производит много текста, но объём сам по себе не приносит подписчиков и заявок. Это хорошо видно по эксперименту, который мы разобрали в блоге: 9 485 охватов, 0 подписок. Поэтому в контенте агенту лучше отдавать подготовку, а смысл и подачу оставлять человеку.

Как создать ИИ-агента: 7 шагов

Порядок ниже — рекомендация EDUGUSAROV, собранная на основе документации Anthropic, OpenAI и Google Cloud. Он одинаков для конструктора без кода и для разработки.

1. Выберите одну узкую задачу. Не «вести маркетинг», а «каждый понедельник готовить сводку по рекламе». Пройдите проверку «Нужен ли вам агент».
2. Опишите процесс вручную. Как эту задачу сейчас делает человек: какие данные открывает, что сравнивает, какой результат отдаёт. Это станет порядком работы в инструкции.
3. Соберите данные и базу знаний. Выгрузки, таблицы, регламенты, описание продукта. Уберите из них лишние персональные данные.
4. Напишите инструкцию по шаблону. Роль, цель, порядок, запреты, формат результата, условие остановки. Используйте шаблон выше.
5. Подключите минимум инструментов. Начните с доступа только на чтение. Права на изменение данных — только после тестов и с подтверждением человека.
6. Протестируйте на реальных примерах. Anthropic рекомендует тщательно тестировать агентов в изолированной среде и с ограничителями. Возьмите 5–10 прошлых случаев, где вы знаете правильный ответ, и сравните.
7. Запустите с контролем и улучшайте. Ограничьте число шагов, оставьте точки подтверждения, читайте журнал действий. OpenAI советует оценивать работу агента систематически (evals), а не на глаз.

Обратите внимание: выбор платформы стоит только на пятом шаге. Если начать с платформы, легко собрать агента, который хорошо работает в демо, но не решает вашу задачу.

Где собрать агента: без кода, low-code, код

Платформ много, и они быстро меняются. Мы называем только те, возможности которых проверили по официальной документации или блогу разработчика. Цены, лимиты и доступность в вашей стране проверяйте на официальной странице сервиса: они различаются по регионам и меняются.

MCP (Model Context Protocol) — открытый способ подключать к модели внешние сервисы как инструменты. Он упоминается и в документации OpenAI, и в блоге Yandex Cloud, поэтому при выборе платформы полезно проверить, поддерживает ли она MCP: так проще подключить нужные системы без отдельной разработки.

При работе с данными клиентов проверьте требования закона о персональных данных вашей страны — в России это 152-ФЗ, в Беларуси — Закон «О защите персональных данных» — и условия обработки данных у выбранной платформы. Не используйте способы обхода ограничений сервисов: если платформа недоступна в вашей стране официально, выберите другую.

Риски и как держать агента под контролем

Чем больше самостоятельности у агента, тем выше риски. Ниже — риски, которые называют сами разработчики платформ, и меры против них.

Ещё один совет из документации OpenAI — фиксировать формат обмена данными (структурированный вывод): например, агент возвращает таблицу с заданными колонками, а не свободный текст. Так меньше места для ошибок и для вредных инструкций, которые могли попасть в данные.

Сделайте за 15 минут

9 из 9 — задание готово, можно переносить в конструктор и подключать инструменты. 6–8 — доработайте недостающее: чаще всего не хватает запретов и точки остановки. Меньше 6 — задача пока слишком размыта для агента (это наша оценка, а не правило платформ); вернитесь к первому шагу.

Что дальше

Читайте также: Если не уверены, какой конструктор подходит именно вам, сверьтесь с таблицей в разборе n8n, Make или Zapier: что выбрать маркетологу.

Частые вопросы

Андрей Гусаров

Основатель школы EDUGUSAROV и агентства GUSAROV. Материал опирается на официальные источники, спорные места помечены.

Обновлено: 21 октября 2026. Страница пересматривается каждые 60 дней.