Стандартные и расширенные агенты ИИ:ключевые различия, которые способствуют успеху предприятия

Достижения в производительности моделей (например, гибридное рассуждение Claude Opus 4.6 и контекстное окно на один миллион токенов) и прогресс в разработке средств управления агентами (инструменты планирования, использование файловой системы, навыки и защитные меры) означают, что критически важные для бизнеса процессы, ранее недоступные для агентов ИИ, теперь жизнеспособны в производстве.

Но одних только выгод модели недостаточно. Сочетание их с расширенной средой выполнения агента, которая поддерживает контекст, интеллектуально управляет инструментами и адаптирует планы, обеспечивает надежность корпоративного уровня для сложных межсистемных рабочих процессов, которые выполняются часами или днями.

До недавнего времени большинство агентов соответствовало тому, что мы сейчас называем стандартными агентами. Возможно, вы видели подобные подходы, описанные как «мелкие агенты», «агенты 1.0» или «агенты вызова инструментов».

На практике стандартные агенты ИИ реализуют цикл в стиле ReAct:модель выполняет итерацию через мышление → действие (вызов инструмента) → наблюдение, выбирая следующее действие на основе полной накопленной истории шагов. Этот реактивный шаблон превосходно справляется с быстрыми, повторяемыми задачами с небольшим количеством шагов, такими как ответы на прямые вопросы, обобщение содержания или получение конкретной информации. Стандартные агенты хорошо подходят для обычных сценариев преобразования данных и диалоговых вопросов и ответов, где работа проста и ограничена (обычно до нескольких десятков шагов).

Когда процессы требуют сотен шагов, стандартные агенты начинают выходить из строя. Ограниченные контекстные окна и слабое поведение восстановления делают их плохим выбором для многофазных процессов, которые развиваются с течением времени.

<ли>

Разрушение и истощение контекста:при длительной работе, которая занимает часы или дни, контекст накапливает шум и может исчерпать контекстное окно (большинство моделей имеют контекстные окна на 128–200 тысяч токенов, хотя ограничения различаются)

<ли>

Восстановление после сбоя:когда что-то идет не так, у стандартных агентов часто отсутствует стратегия восстановления.

Они не могут надежно повторить попытку с намерением, перепланировать или сменить подход, что приводит к сбоям или ненужной эскалации к людям. В результате предприятия в основном используют агентов для выполнения простых задач («проверить эту запись», «составить электронное письмо», «подвести итоги по этому билету»). Но важные корпоративные рабочие процессы редко бывают такими простыми. Самые большие возможности сложны, требуют устойчивого прогресса с течением времени и действуют в условиях нормативных ограничений и ограничений, связанных с соблюдением требований.

Продвинутые агенты ИИ

Усовершенствованные агенты представляют собой архитектурный сдвиг в том, как проектируются и работают агенты. Возможно, вы видели подобные идеи, описанные как «Глубокие агенты», «Агенты 2.0» или «Агенты с состоянием». У продвинутых агентов есть четыре общие характеристики, которые позволяют им надежно работать в течение длительных периодов времени (часов или дней), не ухудшая качество работы по мере расширения контекста.

1. Возможности явного планирования

Продвинутые агенты не рассматривают каждый шаг изолированно. Они включают в себя четкое планирование, создавая структурированный список задач, часто такой же простой, как уценка дел, отслеживание статуса (ожидание/выполнение/выполнено), а также регулярная перепроверка и обновление плана по мере поступления новой информации или изменения результатов. Когда что-то терпит неудачу, они не повторяют попытку вслепую; они перепланируют, корректируют шаги, отмечают ограничения и выбирают другой маршрут. Даже когда инструмент планирования фактически не выполняет никаких операций, такая практика предотвращает дрейф, сохраняя работу организованной, делая агента более последовательным и надежным.

2. Делегирование субагента

Вместо того, чтобы заставлять все делать один монолитный агент, продвинутые агенты используют иерархию субагентов, динамически создавая специализированные субагенты (например, исследователь, программист, оценщик и т. д.), каждый из которых имеет контекст конкретной задачи, адаптированные инструменты и понятные инструкции. Субагенты могут работать параллельно, запуская свои собственные циклы инструментов (поиск, реализация, отладка, повтор), возвращая только синтезированный результат.

Управляющий расширенный агент объединяет результаты, разрешает конфликты и продвигает глобальный план, уменьшая загрязнение контекста и повышая глубину и надежность.

3. Знание предметной области благодаря подробным системным подсказкам и навыкам

Усовершенствованные агенты ИИ считаются «продвинутыми» отчасти потому, что их поведение основано на больших, тщательно продуманных подсказках (часто тысячи токенов), которые кодируют операционную политику. Эти подсказки действуют как контракт выполнения:когда приостанавливать и планировать, когда создавать субагенты, как вызывать инструменты (со схемами, примерами и режимами сбоя) и каким стандартам следовать (безопасность, тестирование, именование, форматирование, эскалация с участием человека и т. д.).

В корпоративных настройках один и тот же механизм может включать правила предметной области, стандартные операционные процедуры (SOP), ограничения соответствия и бизнес-логику, поэтому агент последовательно применяет их во всех процессах. Это контекстная инженерия:более сложные и структурированные инструкции обеспечивают более надежное и воспроизводимое поведение в масштабе.

Навыки агента дополняют подсказки, упаковывая знания предметной области в многоразовые, тестируемые модули. Подумайте:«Как мы здесь делаем X», закодированное как вызываемая процедура с четкими входными/выходными данными, ограничениями и проверкой. Вместо повторного обучения политикам в каждом запросе навыки инкапсулируют институциональные знания (например, логику согласования, рабочие процессы утверждения, регламентированную обработку данных) и позволяют агенту использовать проверенные реализации, улучшая согласованность, проверяемость и производительность по мере развития доменов.

4. Эффективность контекста через файловую систему

Расширенные агенты рассматривают постоянное хранилище как расширение рабочей памяти. Вместо того, чтобы хранить месяцы состояния проекта в контекстном окне модели, они читают/записывают в файловую систему (а часто и в хранилище данных) как надежный источник достоверной информации, сохраняя промежуточные артефакты, такие как заметки, планы, необработанные результаты, черновики и код.

Не менее важно и то, что файловая система становится рабочим блокнотом:местом для воплощения частичных мыслей, промежуточных вычислений, сравнений и «черной работы», которая в противном случае раздула бы контекст или потерялась между шагами.

Последующие шаги (или субагенты и люди) не «помнит все»; они ссылаются на пути и выборочно перезагружают только то, что необходимо. Это перемещает выполнение от накопления контекста к рабочим процессам с отслеживанием состояния, управляемым артефактами:возобновляемыми для разных сеансов, доступными для совместного использования несколькими сотрудниками и устойчивыми к ограничениям контекстного окна.

Стандартные ИИ-агенты против продвинутых ИИ-агентов

Стандартные и расширенные агенты, оптимизированные для различных видов работ, предлагают свою ценность.

<ли>

Стандартные агенты:лучше всего подходят для ограниченных задач (ответы на вопросы, обобщение контента, составление сообщений, получение конкретной информации)

<ли>

Расширенные агенты:лучше всего подходят для открытых рабочих процессов, где объем работ меняется, состояние должно сохраняться во всех системах или сеансах, и ошибки могут иметь серьезные последствия.

Как узнать, нужен ли вам продвинутый агент:тест на четыре сигнала

Не знаете, какой подход подходит вашему рабочему процессу? Если он соответствует двум или более из следующих пунктов, это сильный кандидат на роль продвинутого агента:

<ли>

Длинный горизонт с передачей функций:работа длится несколько часов или дней и включает в себя передачу контекста между людьми, системами или этапами.

<ли>

Необходимы проверяемые доказательства:решения или результаты должны быть отслеживаемыми, проверяемыми или пересматриваемыми постфактум

<ли>

Требуется параллелизм:несколько рабочих потоков должны выполняться одновременно, а не по одному шагу за раз.

<ли>

Контекст, который не соответствует подсказке:полная картина (история дела, документы, предыдущие шаги) превышает то, что может надежно храниться в одном контекстном окне.

Набрать два или больше очков? Усовершенствованный агент ИИ, вероятно, будет правильным подходом. Усовершенствованные агенты лучше подходят, когда работа охватывает несколько систем, разворачивается во времени, требует участия человека и когда ошибки могут привести к реальным последствиям.

Как UiPath применяет расширенные агенты искусственного интеллекта

Усовершенствованные агенты соответствуют тем же четырем столпам нашего подхода к агентному управлению; контролируемое агентство, надежность агентов, централизованные политики и управление LLM, поэтому исполнение остается совместимым, наблюдаемым и безопасным, а бизнес движется быстрее.

Отличительной чертой является время выполнения, а не просто теория:LangChain недавно продемонстрировала прирост производительности на 13,7 пункта* за счет изменения только времени выполнения агента с фиксированной моделью.

С помощью UiPath организации могут с уверенностью масштабировать расширенные агенты, сочетая управляемую автономию, глубокую корпоративную интеграцию и защитные барьеры, необходимые для надежной работы самых сложных и критически важных процессов.

<ли>

Проверьте перед развертыванием. Платформы оценки и среды моделирования позволяют командам тестировать поведение агентов в реальных сценариях и выявлять режимы сбоев еще до того, как они достигнут рабочей среды.

<ли>

Память, которая работает в масштабе предприятия. Эпизодическая память позволяет агентам сохранять решения и результаты на протяжении всего сеанса, поэтому контекст сохраняется, а агенты совершенствуются по мере использования.

<ли>

Оркестрация между агентами, роботами и людьми. UiPath Maestro координирует весь уровень исполнения — маршрутизацию задач, управление передачей обслуживания и обеспечение межсистемных рабочих процессов без ручного вмешательства.

<ли>

Аудит и разрешения встроены, а не прикручены. Каждое действие протоколируется, каждая конфиденциальная операция может потребовать одобрения человека, а готовые для аудита доказательства того, что выполнялось, когда и в соответствии с какой политикой, доступны по запросу.

Продолжая использовать передовые агенты, мы расширяем нашу работу с Autopilot и DeepRAG, чтобы сделать эти возможности доступными для сценариев использования наших клиентов.

Присоединяйтесь к программе Insider, чтобы получить ранний доступ к таким вещам, как предварительная версия расширенных агентов, где мы сотрудничаем с клиентами для совместной разработки, тестирования и проверки расширенных агентов в сложных межсистемных рабочих процессах. В рамках предварительной версии вы получаете прямую обратную связь с командой разработчиков и разработчиков, которые вместе с вами работают над безопасным применением новейших инноваций в области агентов во всех важных процессах.

Узнайте больше о нашем подходе к агентам для предприятий, а также о последних новостях в области надежности, оценок, моделирования и эпизодической памяти из эпизода AI Experts со Скоттом Флорентино (директором по разработке программного обеспечения) и Таки Джаффри (вице-президент по продуктам AI):

*Блог LangChain, «Улучшение глубинных агентов с помощью разработки жгутов», 17 февраля 2026 г.



Создание надежной корпоративной основы для агентного тестирования:5 основных столпов помимо автоматизации Технический вторник:освоение AgentOps для развертывания корпоративного ИИ