[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-agent::ru":3,"gloss-cluster-agent::ru":20,"gloss-next-agent::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"agent","dev-tools","Агент (Agent)","AI-агент в смысле программных инструментов — это система, построенная вокруг большой языковой модели, которая не просто отвечает на один вопрос, а преследует цель через цикл рассуждения, использования инструментов и наблюдения — план, действие, наблюдение, повторное планирование — пока задача не будет выполнена или не потребуется вмешательство человека. Определяющая черта, отличающая «агента» от обычного чат-бота, — это агентность в отношении действий: агент может вызывать функции\u002Fинструменты (искать в интернете, запускать код, запрашивать базу данных, редактировать файлы, вызывать API) и использовать результаты для принятия решения о следующем шаге, а не просто выдавать один текстовый ответ. Почему это важно для разработчиков: агенты — это архитектура, стоящая за помощниками по коду, которые действительно могут запускать ваш набор тестов и исправлять сбои, ботами поддержки клиентов, которые могут найти заказ и оформить возврат средств, и внутренними инструментами, которые могут провести триаж отчёта об ошибке, воспроизведя её. Задача проектирования состоит в том, чтобы ограничить доступ агента к инструментам и добавить защитные механизмы, поскольку большая автономность означает больше способов накопления ошибки. Как это работает: цикл агента обычно состоит из системного промпта, определяющего его роль и доступные инструменты, шага рассуждения (модель решает, что делать дальше, иногда представляемого как видимое «размышление»), вызова инструмента (структурированный вызов функции с аргументами), выполнения этого инструмента окружающим приложением и передачи вывода инструмента обратно в контекст модели для следующего шага рассуждения. Это повторяется, пока модель не выдаст окончательный ответ или не достигнет условия остановки (лимит шагов, бюджет, явный шлюз одобрения человеком). Практический пример: агент поддержки, созданный для SaaS-продукта биллинга, получает сообщение «С меня дважды списали деньги за подписку в прошлом месяце». Цикл агента: (1) он вызывает инструмент `lookup_customer` с email пользователя, получая обратно ID аккаунта; (2) вызывает `list_charges(account_id, month=\"last\")` и видит два идентичных списания по 49 $ с интервалом в 40 секунд — явный дубликат; (3) вызывает `check_refund_policy`, чтобы подтвердить, что дубликаты автоматически подлежат возврату; (4) вызывает `issue_refund(charge_id, reason=\"duplicate_charge\")`; (5) отвечает пользователю: «Я нашёл дублирующее списание от 3 марта и вернул 49 $ на вашу карту — это отобразится в течение 5–7 рабочих дней». Каждый пронумерованный шаг был отдельным вызовом инструмента, при этом агент принимал решение о следующем действии на основе вывода предыдущего инструмента, а весь обмен — от сообщения клиента до оформленного возврата — завершился менее чем за десять секунд, по сравнению с несколькими минутами, которые понадобились бы человеку-оператору поддержки, чтобы найти аккаунт, сопоставить списания и вручную обработать тот же возврат.","ИИ-агент использует LLM, чтобы планировать, действовать через инструменты, наблюдать результат и итеративно идти к цели с минимальным участием человека.",null,[11,14,17],{"slug":12,"name":13},"api-gateway","API-шлюз (API Gateway)",{"slug":15,"name":16},"autonomous-agent","Автономный агент (Autonomous Agent)",{"slug":18,"name":19},"model-context-protocol","Протокол контекста модели (MCP)",[21,25,27,30,31,34,37,40,43,46,49,52],{"slug":22,"category":5,"name":23,"updated_at":24},"ai-code-assistant","AI-помощник по написанию кода","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":26},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":26},"api-versioning","API Versioning (версионирование API)",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":24},{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":26},"blue-green-deployment","Blue-Green Deployment (сине-зелёное развёртывание)",{"slug":35,"category":5,"name":36,"updated_at":26},"canary-deployment","Canary Deployment (канареечное развёртывание)",{"slug":38,"category":5,"name":39,"updated_at":26},"chaos-engineering","Chaos Engineering (хаос-инжиниринг)",{"slug":41,"category":5,"name":42,"updated_at":24},"ci-cd","Непрерывная интеграция \u002F непрерывное развёртывание (CI\u002FCD)",{"slug":44,"category":5,"name":45,"updated_at":26},"circuit-breaker","Предохранитель (Circuit Breaker)",{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":26},"cli","Интерфейс командной строки (CLI)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":26},"cloud-development-environment","Облачная среда разработки (CDE)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":24},"code-completion","Дополнение кода (Code Completion)"]