Представьте, что вы – руководитель крупной компании. У вас есть секретарь и бизнес-партнёр.

Секретарь занимается тем, что вы ему поручаете: планирует встречи, бронирует командировки, подготавливает документы и напоминает о важных звонках. Он работает по вашим инструкциям и выполняет конкретные задачи.

Бизнес-партнёр действует иначе. Он ищет новые направления для развития компании, ведёт переговоры с инвесторами, предлагает идеи для увеличения прибыли и сам инициирует проекты, которые помогут вам достичь стратегических целей. Даже без ваших указаний он продолжает работать на общий успех.

Разница между ИИ-ассистентом и ИИ-агентом примерно такая же:

• ИИ-ассистент реагирует только на ваши запросы, выполняя поставленные задачи.
• ИИ-агент действует самостоятельно, чтобы достичь заданной цели любыми доступными способами.

В тандеме ассистенты и агенты помогают предпринимателям: первые выполняют чёткие поручения, а вторые сами ищут возможности и предлагают решения. Вместе они закрывают и рутину, и стратегические задачи, усиливая рост бизнеса.

Что такое ИИ-ассистент?

ИИ-ассистент — это приложение, которое использует искусственный интеллект, чтобы помогать пользователю, как правило, через чат-интерфейс. Ассистенты реактивны, так как им всегда нужен человек, который начнёт взаимодействие, задав вопрос, на который они дадут ответ. Благодаря этому они полезны для ускорения работы человека в задачах, которые он уже выполняет. Несмотря на их высокую полезность, рост продуктивности у них более ограниченное по сравнению с полностью автономным агентом.

ИИ‑ассистенты могут быть полезны в самых разных задачах, например:

• Составление писем. Такие инструменты, как ChatGPT, помогают подготовить корректный ответ клиенту, учитывая предыдущую переписку и нужный тон общения, при этом сотруднику не нужно вручную перечитывать всю историю сообщений.
• Проведение исследований. Ассистент способен быстро искать информацию в интернете и отбирать ключевые факты для ответа на поставленный вопрос.
• Работа с объёмной документацией. Благодаря семантическому поиску они находят релевантные сведения по смыслу, а не только по совпадению ключевых слов.
• Написание кода. Специализированные кодинг‑ассистенты существенно ускоряют процесс разработки и повышают продуктивность программистов.
  
  Кстати, в нашей статье про топ ИИ‑инструментов мы собрали лучшие решения для разработчиков, которые стоит попробовать, если вы хотите повысить продуктивность и качество кода.

Что такое ИИ-агент?

ИИ-агент — это приложение на основе искусственного интеллекта, которое способно действовать автономно, принимать решения и выполнять задачи с минимальным вмешательством человека. Благодаря использованию методов ИИ такой агент может анализировать данные, обучаться на опыте и адаптироваться к изменениям в внешней среде, повышая эффективность и точность выполнения поставленных задач.

Агенты проактивны, то есть могут выполнять действия без прямых указаний. Благодаря этому ИИ-агенты полезны для многошаговых рабочих процессов, особенно тех, которые взаимодействуют с другими системами.

По состоянию на 2025 год и ассистенты, и агенты применяются для автоматизации процессов и поддержки принятия решений — примеры можно увидеть в таких решениях, как IBM Watson или беспилотные автомобили. Разница в том, что ассистент помогает специалисту, выполняя поручения, тогда как агент способен самостоятельно взять на себя часть обязанностей и действовать более автономно.

У агентов есть и другие важные характеристики. Их можно запускать из других систем с помощью событийно-ориентированной модели. Они также могут взаимодействовать с другими источниками данных (в некоторых случаях экспериментируя с созданием и тестированием собственных API), чтобы выполнять действия или получать дополнительную информацию для обработки, например, в составе RAG-пайплайна.

Сегодня большинство агентов не управляют никаким физическим оборудованием, однако сравнение с роботами позволяет проще объяснить принцип их работы. Их деятельность можно разделить на три этапа:

1. Восприятие. Агент получает информацию о среде через сенсоры. Эти сенсоры могут быть материальными (как у беспилотных автомобилей) или виртуальными — например, при получении данных из API.
2. Обработка. Используя поступающие в реальном времени данные, агент анализирует ситуацию и выбирает наиболее подходящее решение. В отличие от традиционных систем, не имеющих связи с внешними источниками данных, такой подход позволяет учитывать контекст.
3. Действие. После принятия решения агент воздействует на окружающую среду, используя «рычаги управления». Это может быть как физическое действие (поворот руля автомобиля), так и виртуальное — например, изменение записи в базе данных через API.

Когда агент изменяет среду, он снова использует сенсоры, чтобы зафиксировать результат и учесть его при выборе следующего шага. Хотя сами агенты (и нейросети, на которых они работают) не обучаются во время выполнения задач, их работа позволяет собирать данные для последующего обучения и улучшения моделей. Такой процесс со временем делает агентов более эффективными и даёт возможность применять их в более разнообразных условиях с меньшими ограничениями.

Сегодня в большинстве случаев агенты взаимодействуют с миром при помощи виртуальных сенсоров и исполнительных механизмов. Однако по мере роста их надёжности можно ожидать, что они начнут управлять всё большим числом физических систем.

Риски ИИ-агентов и ИИ-ассистентов

Существуют риски и ограничения, связанные с технологиями на базе ИИ. LLM-модели нестабильны, то есть чувствительны даже к небольшим изменениям промптов, что может привести к неверным структурам, неправильным данным или галлюцинациям. Это означает, что ИИ-агенты и ИИ-ассистенты могут дать сбой, если, например, базовая модель начнёт «галлюцинировать» или работать некорректно.

Для ИИ-агентов особенно характерен ранний этап развития. Если они испытывают трудности с созданием полных планов или не могут оценить свои результаты, они застревают в бесконечных циклах обратной связи. И поскольку ИИ-агенты учитывают внешние среды и инструменты, они зависят от их изменений. Со временем эти изменения могут привести к сбоям в работе агентов.

ИИ‑ассистенты и агенты могут использовать одни и те же инструменты, но различаются уровнем автономности: ассистенты действуют по чётким инструкциям, а агенты способны выполнять более сложные цепочки действий.

Для решения сложных задач ИИ‑агентам требуется значительная настройка и обучение больших языковых моделей, на которых они основаны. Эти модели нужно тюнить для лучшего следования инструкциям и эффективного использования инструментов (instruction tuning и tool‑use). Даже после настройки выполнение зцыадач может занимать много времени и быть затратным.

Мы всё ещё находимся на раннем этапе освоения потенциала ИИ‑агентов. В будущем ожидается рост числа автономных сценариев их применения, но пока во многих случаях необходимо участие человека для корректировки и направления их работы.

Примеры использования ИИ-ассистентов и ИИ-агентов

ИИ-ассистент для подбора персонала на платформе APPLINER

Кадровые ресурсы (HR)

ИИ‑ассистенты выступают как инструменты‑помощники для HR‑специалистов. Они помогают с отдельными этапами работы — подготовить описание вакансии, отсортировать резюме, составить персонализированные письма кандидатам или собрать материалы для онбординга. Ассистент выполняет конкретную часть задачи, которую ему передаёт специалист, экономя время на рутинных действиях.

ИИ‑агенты работают иначе — они действуют как полноценный «коллега». Агент может сам вести поиск кандидатов, назначать собеседования, анализировать эффективность найма и предлагать улучшения стратегий. Он способен взять на себя процесс целиком: от подбора и адаптации сотрудников до администрирования льгот и мониторинга вовлечённости, используя данные и принимая решения без постоянных указаний человека.

ИИ-ассистент для протоколирования встреч на платформе APPLINER

Протоколирование встреч

ИИ‑ассистент здесь выступает как вспомогательный инструмент для специалиста. Он способен быстро расшифровать запись, выделить основные решения, оформить черновой протокол и разослать его участникам. Однако финальная правка и уточнение деталей остаются за человеком — ассистент лишь ускоряет рутинные этапы подготовки документа.

ИИ‑агент же берёт на себя весь процесс целиком. Он может подключаться к совещаниям, сам оформлять итоговый протокол, ставить задачи в системе, отслеживать их выполнение и напоминать ответственным о сроках. Такой агент работает как полноценный коллега: способен «присутствовать» на нескольких встречах одновременно и поддерживать выполнение договорённостей без постоянного вмешательства человека.

ИИ-ассистент для поиска клиентов в Телеграм

Поиск клиентов в Telegram

ИИ-ассистенты помогают автоматизировать рутинный поиск лидов в социальных сетях. Они читают посты и комментарии в выбранных каналах и чатах Telegram, анализируют их содержание и отбирают сообщения от потенциально заинтересованных пользователей. Ассистент формирует базу лидов, создаёт карточки клиентов в CRM и даже может автоматически отправлять типовые предложения, повышая шансы на отклик. Такой инструмент снимает нагрузку с команды, ускоряет работу с контактами и обеспечивает единое хранилище для всех лидов и переписок.

ИИ-агенты идут дальше — они могут полностью управлять процессом поиска и обработки клиентов. Агент способен не только собирать лидов и фиксировать их в CRM, но и самостоятельно вести переписку с потенциальными клиентами, сегментировать их по интересам, передавать релевантные контакты в отдел продаж и запускать цепочки follow-up сообщений. Он интегрируется с другими системами компании, анализирует эффективность диалогов и помогает выстраивать масштабируемый канал привлечения клиентов в Telegram без ручной рутины.

Заключение

ИИ-ассистенты и ИИ-агенты уже перестали быть просто модными технологиями — они становятся ключевыми инструментами для повышения эффективности бизнеса. Ассистенты помогают людям быстрее выполнять рутинные задачи, предоставляя готовые ответы, идеи и заготовки. Агенты берут на себя более сложные процессы, действуют автономно, принимают решения и взаимодействуют с другими системами.

Пока компании в основном внедряют ИИ‑ассистентов для автоматизации отдельных задач. Полноценный совместный формат, где агент выполняет большую часть работы, а человек проверяет ключевые шаги, только начинает развиваться. Такой подход перспективен, потому что сочетает скорость ИИ с человеческим контролем качества и снижает риски ошибок.

В ближайшие годы граница между ассистентами и агентами будет размываться: появятся гибридные решения, способные и взаимодействовать с человеком, и действовать полностью автономно. Организации, которые начнут внедрять эти технологии уже сейчас, получат серьёзное преимущество — смогут быстрее масштабировать процессы, снизить издержки и повысить ценность человеческого труда, сосредоточив его на действительно стратегических задачах.

На этом всё — надеемся, наша статья помогла вам лучше понять, чем ИИ-ассистенты отличаются от ИИ-агентов, и вдохновила на внедрение новых инструментов в ваши процессы. Следите за релизами, новостями и кейсами внедрения — присоединяйтесь к сообществу Appliner в Telegram.