ИИ-агент: что это и как он работает локально

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и автоматизации?

Обычный чат возвращает ответ на сообщение. В workflow маршрут действий заранее задаёт программа; модель может участвовать в одном или нескольких его шагах. В агентной схеме модель сама выбирает следующий шаг и инструмент из разрешённого набора, а программа проверяет и исполняет запрос. Такую границу между фиксированным workflow и динамическим агентом проводят Anthropic и документация LangGraph s1 s3. Поэтому «агент» — не синоним любого чат-бота с длинным системным промптом.

Пример задачи: узнать статус тестовой заявки по её ID. Чат без инструмента может лишь ответить из уже данного текста; агентное приложение может предложить lookup_ticket, получить статус от функции и объяснить его пользователю. По схеме tool calling в Ollama модель возвращает предложение вызова (tool_calls), но функция исполняется кодом приложения; результат передаётся модели отдельным сообщением инструмента s2 s7. Это не разрешение агенту самостоятельно читать CRM или менять заявки.

Если порядок всегда один — «прочитать ID → вызвать одну заранее выбранную функцию → показать статус» — для этого достаточно обычного кода или workflow. Агент нужен как архитектурный вариант, когда выбор следующего действия действительно зависит от данных и требует гибкости; даже тогда каждая операция остаётся в пределах разрешённых функций s1 s3.

Из чего состоит локальная схема?

1. Задача и критерий результата. Для теста: по заявке A-17 получить статус из синтетического словаря и показать ровно этот статус; неизвестный ID должен вызвать отказ. Это предлагаемый нами критерий проверки, не измеренный результат.
2. Модель и устройство. Каталог Ollama перечисляет конкретный тег qwen3:8b, а официальная документация использует семейство qwen3 в примерах tool calling s6 s2. Сверьте выбранный тег с доступным железом по гайду об устройстве: размер файла весов не равен минимуму RAM/VRAM, а качество вызова для вашего случая проверяется отдельно.
3. Runtime и инструменты. Локальный Chat API Ollama принимает историю messages и список tools; в ответе возможен message.tool_calls s7. Приложение сопоставляет имя и аргументы вызова с разрешённой функцией, исполняет её и возвращает результат модели в следующем сообщении s2.
4. Граница безопасности. Дайте тесту лишь функцию чтения синтетического статуса. OWASP рекомендует минимально необходимые права, отдельные разрешения на чувствительные операции и человеческое подтверждение таких операций s5. Не подключайте к первому тесту рабочую CRM, запись в файлы или внешние сервисы.

Такая схема связывает задачу → конкретный тег модели → проверку устройства → локальный runtime → демонстрационный гайд → наблюдаемый результат. Она не обещает, что любой тег вызовет функцию правильно на первом запросе: отказ, неверное имя или аргумент — полезный диагностический результат.

Нужен ли агенту MCP?

Нет. Tool calling — способность приложения передать модели описание функции и получить предложение её вызова; Ollama документирует этот цикл без MCP s2. MCP — отдельный протокол для обнаружения и вызова инструментов между клиентом и сервером: в версии спецификации от 25 ноября 2025 года описаны методы tools/list и tools/call s4. Из наличия MCP-сервера не следует, что модель корректно выберет функцию, а из локальной модели — что MCP включён. Если потребуется подключать внешние системы, сначала изучите объяснение MCP, затем отдельно задайте разрешения и проверку результата.

Как проверить, что агент действительно что-то сделал?

Откройте пошаговый локальный пример с Ollama, точным тегом модели и синтетической заявкой. В нём код требует один вызов разрешённой функции, проверяет имя и ticket_id, печатает статус после исполнения функции и лишь затем передаёт его модели. Сравните напечатанный статус с тестовым словарём. Одна лишь фраза модели «я проверил заявку» ничего не доказывает: по документации данные инструмента должны попасть в следующий шаг через фактически исполненный вызов s2 s7.

Для более сложного процесса заранее сохраните: вход, доступные функции, предложенные вызовы и их аргументы, фактические результаты, отказы и окончательное решение человека. LangGraph показывает построение маршрутов и графа для таких шагов; его наличие само по себе не служит тестом качества или безопасности s3. Если входной документ или веб-страница содержит команды для агента, рассматривайте их как недоверенные данные: OWASP выделяет prompt injection и рекомендует ограничение полномочий и контроль чувствительных действий s5.

Следующий шаг: соберите учебного локального агента с одной функцией чтения. Для рабочего процесса сперва опишите контроль и критерии пилота в сценарии агента для бизнеса, а не расширяйте права демонстрационного скрипта без проверки.