Что такое ИИ-агент простыми словами: чем он отличается от скрипта и чат-бота, пример Claude Code

Что такое ИИ-агент простыми словами: чем он отличается от скрипта и чат-бота, пример Claude Code

Что такое ИИ-агент, если коротко: это программа на языковой модели, которая сама решает, какой шаг сделать следующим. Она получает задачу, выбирает действие, выполняет его своими инструментами (открывает файл, читает карточку сделки в CRM, запускает команду), смотрит на результат и решает снова, пока задача не закрыта. Скрипт по расписанию каждый раз проходит одни и те же шаги, которые за него написал человек. Агент выбирает шаги по ходу работы.

Летом собственник компании с отделом продаж пришёл на закрытый разбор в клуб AI Practiq. Он хотел, чтобы касания клиентов между этапами сделки делала автоматика, пересмотрел несколько платформ для управления группами агентов и сформулировал сомнение так: «чем это просто отличается от того, что я заведу какой-то крон — это уже у меня рой или это ещё не рой?» Кроном называют стандартный планировщик, который запускает программу по расписанию. Открытые материалы клуба собраны в Telegram-канале.

Что такое ИИ-агент простыми словами

У Anthropic, компании, которая делает Claude, в руководстве «Building effective agents» разведены workflow и агент. В workflow модель и инструменты работают по пути, который заранее прописан в коде. Агентом Anthropic называет систему, где модель сама управляет своим процессом и тем, какие инструменты вызвать. Там же сказано, что на практике агент устроен просто: модель пользуется инструментами в цикле и ориентируется на то, что эти инструменты вернули.

Из этого складываются три части агента:

1. Модель. Она читает задачу и выбирает следующий шаг.
2. Инструменты. С ними модель читает файлы, ходит в CRM, отправляет сообщения.
3. Цикл. После каждого действия модель смотрит на результат и решает, что дальше: повторить, сделать другое или закончить.

Если убрать инструменты, модель остаётся чатом, а инструменты без модели работают как обычная программа. Без цикла модель делает один шаг и останавливается, не глядя на результат.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и скрипта по расписанию

У менеджеров по продажам висят сделки, по которым клиенту давно никто не писал, и скрипт, чат-бот и агент ведут себя с ними по-разному.

1. Скрипт по расписанию. Каждый час программа выбирает сделки, где с последнего касания прошло больше двух дней, и отправляет клиенту шаблонное сообщение. Правила написал человек, программа их выполняет. Если в сделке что-то нестандартное, скрипт этого не заметит.
2. Чат-бот. Отвечает клиенту, когда тот пишет первым. Сам в CRM не ходит и сделки не выбирает.
3. Агент. По расписанию или по команде открывает сделку, читает историю переписки и звонков, сравнивает с регламентом касаний и сам решает, что уместно сейчас: написать, подождать или позвать менеджера. Текст сообщения он может взять из готовых шаблонов.

Скрипт может даже вызывать языковую модель внутри, например чтобы вежливо сформулировать напоминание, и в терминах Anthropic всё равно остаётся workflow, раз порядок шагов задан заранее. Агентом система становится, когда следующий шаг зависит от того, что модель прочитала на предыдущем.

Как выглядит агент в работе: пример Claude Code

В Claude Code агентный цикл видно по шагам. Anthropic описывает этот цикл в документации Claude Code как три фазы: собрать контекст, выполнить действие, проверить результат. Фазы повторяются, пока задача не решена. В той же документации сказано, что агентным Claude Code делают инструменты.

Там же Anthropic приводит пример с просьбой «почини падающие тесты». Claude Code может сам запустить тесты, прочитать ошибку, найти нужные файлы, прочитать их, внести правку и снова запустить тесты. Ни один из этих шагов человек не перечислял. Если попросить Claude Code разобрать выгрузку заявок за неделю и найти дубли, он может открыть файл, заметить, что телефоны записаны в разных форматах, привести их к одному виду, сверить и только потом отдать список.

Запуск по расписанию в Claude Code тоже есть. В разделе документации Claude Code о routines описаны сохранённые задачи, которые запускаются по расписанию (каждый час, ежедневно, по будням или раз в неделю) в облаке Anthropic и работают, даже когда ноутбук закрыт. Чаще раза в час routine не запустить. На 27 сентября 2026 года функция в статусе research preview (ранняя тестовая версия) и доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise.

Собственник спрашивал, крон у него или рой, но крон решает только, когда запускать, а что делать после запуска, решает агент.

Когда бизнесу хватит автоматизации по расписанию

Anthropic в руководстве «Building effective agents» советует начинать с простых решений и добавлять многошаговые агентные системы, только когда простые не справляются. Агентные системы, по словам компании, отдают скорость и деньги за качество, и надо смотреть, где такой размен оправдан.

Обычного скрипта по расписанию хватит, если:

1. Шаги известны заранее и не меняются от случая к случаю.
2. Вход структурированный: поле в таблице, статус в CRM, дата последнего касания.
3. Текст сообщения можно написать один раз и подставлять в него имя и дату.
4. Важно, чтобы система каждый раз делала ровно одно и то же, например когда ошибка стоит дорого.

Так устроен скрипт, который после оплаты сам выдаёт клиенту персональный документ и отправляет ему ссылку. Нейросеть помогла его написать, а в работе он идёт по заданным шагам, и модель на каждом шаге ему не нужна.

Агент нужен там, где сначала надо что-то понять: что клиент в переписке просил перезвонить после отпуска, что написано в свободных полях заявки, какой пункт регламента по истории сделки идёт следующим. Скрипт справится с этим, только если на каждый такой случай написано правило, а все случаи заранее не предусмотришь.

Нужен ли «рой»: когда оправдано несколько агентов

«Роем» называют систему из нескольких агентов, где главный раздаёт задачи остальным и собирает результат. В Claude Code это есть в виде субагентов, которым основная сессия поручает часть работы, и у каждого свой контекст. Когда субагенты Claude Code экономят время, а когда только мешают, разобрано в отдельной статье.

В статье о своей мультиагентной исследовательской системе Anthropic пишет, что по её данным один агент тратит примерно в 4 раза больше токенов (единиц текста, которые модель читает и пишет, из них складывается расход), чем обычный чат, а мультиагентная система примерно в 15 раз больше. Цифры сняты на исследовательских задачах. Там же сказано, что задачи, где всем агентам нужен общий контекст или между ними много зависимостей, пока плохо подходят для мультиагентных систем.

Продажи как раз такая задача. Все шаги по сделке опираются на одну историю клиента, и если несколько агентов работают с ней одновременно, им придётся договариваться, кто что уже отправил.

Кейс из практики: собственник, который пришёл за роем

Один из тех, кто разбирал его задачу, посоветовал крон, минимум ИИ и максимум шаблонов. Собственник спросил, откуда агент узнает, что уже сделано. Ему ответили, что история действий и так хранится в CRM, агент читает её и сравнивает с регламентом, и больше ничего хранить не нужно. «Понял, что не надо усложнять», — подвёл итог собственник. На момент разбора план был такой:

1. регламент касаний, который уже был в компании, расписан по этапам сделки в отдельных текстовых файлах;
2. под каждый этап свой агент, который запускается по расписанию, всего 3–4 агента;
3. агент читает историю сделки, делает следующий шаг по регламенту и записывает каждое действие в лог;
4. если клиент ответил или взял трубку, к разговору подключается менеджер.

Это уже агенты, потому что каждый решает, какой пункт регламента сейчас следующий. И это ещё не рой. Агенты друг с другом не общаются, каждый отвечает за свой этап, поэтому одну сделку в каждый момент ведёт только один из них, а что сделано раньше, он читает в CRM.

Как собрать первого агента без программиста

1. Опишите процесс словами. Регламент в обычном текстовом файле: что делать на каждом этапе, через сколько дней, какие сообщения можно отправлять. Если процесса на бумаге нет, агенту нечего выполнять.
2. Проверьте, где хранится история. Агент решает по тому, что видит. Если звонки и сообщения не попадают в CRM, он не узнает, что менеджер уже позвонил.
3. Выберите один этап. Самый рутинный и самый понятный. Один агент на одном этапе покажет, где он ошибается, раньше, чем вы вложитесь в систему.
4. Оставьте шаблоны. Пусть модель выбирает, какое сообщение отправить и отправлять ли вообще, а тексты берёт готовые. Так меньше риск написать клиенту лишнее.
5. Включите лог с первого дня. Агент записывает каждое действие строкой в файл или таблицу. Без лога не узнать, почему агент написал клиенту то, что написал.
6. Решите, где подключается человек. Ответ клиента, жалоба, нестандартный вопрос уходят менеджеру.

Такого агента можно собрать в Claude Code, если описать ему задачу обычным языком. Он может написать код и подключиться к CRM через её API, ключ доступа к CRM дадите вы. Если запускать его как routine, понадобится репозиторий на GitHub, обращение к API вашей CRM придётся разрешить в сетевых настройках облачного окружения, а число запусков в сутки ограничено. Другой вариант обходится без routines: обычный крон на своём сервере раз в час запускает Claude Code в неинтерактивном режиме командой claude -p. Настройку запуска проще сделать с тем, кто уже работал с сервером. В обоих случаях результат проверяете вы. Документация routines предупреждает, что зелёный статус запуска означает только, что сессия завершилась без технического сбоя. Выполнена ли задача, видно по логу.

Частые вопросы

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота? Агент сам делает шаги в других системах, а чат-бот ждёт, пока ему напишут, и отвечает текстом. Агент получает задачу, выбирает действия и выполняет их инструментами: читает файлы и CRM, отправляет сообщения.

Можно ли сделать ИИ-агента без программиста? Простого агента на одну задачу можно. Claude Code пишет код сам по описанию обычным языком, но понимать процесс, который вы автоматизируете, и проверять результат придётся вам.

Claude Code — это агент? Да, Anthropic называет его агентным инструментом. Он работает циклом «собрать контекст, выполнить действие, проверить результат» и сам выбирает, какие инструменты вызвать.

Что такое мультиагентная система? Это несколько агентов, где один раздаёт задачи другим и собирает результат. По данным Anthropic, такая система тратит примерно в 15 раз больше токенов, чем обычный чат, а задачи, где всем агентам нужен общий контекст, Anthropic называет для неё пока неподходящими.

Может ли агент работать по расписанию сам? Да. В Claude Code для этого есть routines, которые запускают задачу в облаке по расписанию не чаще раза в час. На 27 сентября 2026 года функция в research preview и доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise.

Опасно ли давать агенту доступ к CRM? Риск есть, и его снижают настройкой. Давайте агенту только те права, которые нужны на его этапе, оставляйте готовые шаблоны сообщений, пишите лог каждого действия и передавайте нестандартные случаи человеку.

Заключение

Для начала хватит скрипта или простых агентов, у каждого из которых свой этап, причём первым лучше запустить одного агента. Системы, где главный агент раздаёт задачи остальным, окупаются там, где работа делится на независимые части. Собственник пришёл за роем и ушёл с планом: регламент по этапам в текстовых файлах и 3–4 агента по расписанию. Открытые встречи клуба анонсируем в Telegram-канале.