Что такое LLM-агент?

Обычная нейросеть в чате отвечает один раз на один вопрос: вы написали, она сгенерировала текст и остановилась. LLM-агент устроен иначе: это та же языковая модель, но с надстройкой, которая позволяет ей самостоятельно решать многошаговую задачу, а не просто отвечать текстом.

У агента есть три отличия от простого чат-бота:

• Доступ к инструментам — модель может не просто написать ответ, а вызвать функцию: поискать что-то в интернете, выполнить код, обратиться к базе данных или отправить запрос в другой сервис.
• Цикл рассуждения — агент сам планирует шаги: сначала проверить одно, потом на основе результата решить, что делать дальше, и повторять, пока задача не будет решена или не закончится лимит попыток.
• Память о контексте задачи — агент удерживает не только историю переписки, но и промежуточные результаты своих же действий.

Пример: если попросить обычный чат найти дешевые авиабилеты на выходные, модель просто опишет, как это сделать руками. Агент с доступом к нужным сервисам сам сходит на сайт агрегатора, получит цены, сравнит варианты и вернет готовый список — без участия человека на промежуточных шагах.

На практике агентов сейчас строят для рутинных задач бизнеса: обработка заявок с проверкой в нескольких системах, подготовка отчетов из разных источников, мониторинг и реакция на события. Технология молодая, поэтому агентов пока принято запускать с ограничениями: явно прописанным списком разрешенных действий и проверкой человеком на важных шагах, а не полностью автономно.