# Типы AI-агентов: от простого к сложному - Site: VeraPoint News - Section: Гайды - Date: 2026-05-20 - Canonical: https://verapointmedia.com/guides/ai-agent-types/ - Markdown: https://verapointmedia.com/guides/ai-agent-types.md - Summary: 💡 Не все AI-агенты одинаковы. Есть простые — цепочка из одного шага. А есть сложные — команды агентов, которые сами решают, как выполнить задачу. Давайте разложим по полочкам: от самого простого до полностью автономно... - Target queries: типы ai агентов; какие бывают ai агенты; классификация ai агентов; чем отличаются ai агенты друг от друга; виды llm агентов - Tags: #ai-agents #guide #beginner #classification #russian - Image: https://verapointmedia.com/static/content-assets/guides/ai-agent-types/cover.webp ## Sources - https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents - https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/ - https://docs.crewai.com/core-concepts/Agents/ --- ## Короткий ответ 💡 Не все AI-агенты одинаковы. Есть простые — цепочка из одного шага. А есть сложные — команды агентов, которые сами решают, как выполнить задачу. Давайте разложим по полочкам: от самого простого до полностью автономного. ![](https://verapointmedia.com/static/content-assets/guides/ai-agent-types/slide-01.webp) --- ## Быстрая навигация (для тех, кто спешит) | Тип агента | Сложность | Когда использовать | |-----------|-----------|-------------------| | Цепочка шагов (Chain) | 🟢 Низкая | Задачи с чёткой последовательностью | | Маршрутизатор (Router) | 🟢 Низкая | Разные типы запросов в один вход | | Параллельный (Parallel) | 🟡 Средняя | Задачи, которые можно дробить | | Команда (Orchestrator) | 🟠 Высокая | Сложные задачи с разными ролями | | Цикл проверки (Eval-Opt) | 🟠 Высокая | Когда качество важнее скорости | | Полностью автономный | 🔴 Максимальная | Долгие задачи с неопределённым планом | --- ![](https://verapointmedia.com/static/content-assets/guides/ai-agent-types/slide-02.webp) ## Уровень 1. Prompt Chain (Цепочка шагов) **Самое простое.** Выход одного шага становится входом для следующего. Никаких решений, никаких развилок — строгая последовательность. **Как работает:** Запрос → Шаг 1 → Шаг 2 → Шаг 3 → Ответ **Пример:** Написать черновик → перевести на английский → проверить орфографию. **Когда использовать:** Задачи, где каждый шаг очевиден и не требует выбора. **Когда НЕ использовать:** Если задача может пойти разными путями. --- ## Уровень 2. Routing (Маршрутизатор) **Немного умнее.** Агент классифицирует входящий запрос и направляет его к нужному обработчику. **Как работает:** Запрос → Классификатор (это про возврат или про доставку?) → Обработчик возвратов ИЛИ Обработчик доставки **Пример:** Чат поддержки — отделяете технические вопросы от вопросов по возврату денег. Каждый идёт к своему агенту-специалисту. **Когда использовать:** Если у вас разные типы запросов, которые обрабатываются по-разному. --- ## Уровень 3. Parallelization (Параллельный агент) **Одновременно делает несколько дел.** Задача дробится на части, которые выполняются параллельно, а потом собираются в один результат. **Два вида:** 1. **Секционирование** — задача делится на независимые куски (проверить 10 файлов одновременно) 2. **Голосование** — один и тот же запрос отправляется нескольким моделям, побеждает общий ответ (повышает точность) **Пример:** Нужно проанализировать 5 документов. Вместо того чтобы читать их по одному, агент читает все сразу и собирает общий отчёт. --- ## Уровень 4. Orchestrator-Workers (Оркестратор и работники) **Центральный мозг и исполнители.** Один главный агент (оркестратор) динамически разбирает задачу и передаёт подзадачи специализированным агентам-работникам. **Как работает:** Задача → Оркестратор (что делать и кому?) → Работник 1 (ищет данные) → Работник 2 (пишет текст) → Работник 3 (проверяет факты) → Оркестратор собирает результат **Пример:** Команда для создания статьи. Один агент ищет информацию, второй пишет, третий проверяет ссылки. Оркестратор следит, чтобы всё было согласовано. **Когда использовать:** Сложные задачи, где нужны разные специализации. --- ![](https://verapointmedia.com/static/content-assets/guides/ai-agent-types/slide-03.webp) ## Уровень 5. Evaluator-Optimizer (Цикл проверки) **Агент, который проверяет сам себя.** Одна модель генерирует результат, вторая даёт обратную связь, первая улучшает. Цикл повторяется, пока качество не устроит. **Как работает:** Генератор → Результат → Оценщик → «Вот что не так, переделай» → Генератор → Улучшенный результат → ... **Пример:** Написание кода. Первый агент пишет функцию, второй проверяет на ошибки и стиль, первый исправляет. --- ## Уровень 6. Autonomous Agent (Полностью автономный агент) **Высший пилотаж.** Агент сам планирует свои действия, сам выбирает инструменты, сам принимает решения, сам исправляет ошибки. Внешнего контроля почти нет — только конечная цель. **Ключевые свойства:** 1. Самостоятельно разбивает задачу на шаги 2. Выбирает, какие инструменты использовать 3. Если что-то пошло не так — пробует другой путь 4. Работает, пока задача не выполнена **Пример:** Агент для написания кода (вроде Claude Code или Cursor). Ему говорят «почини баг в третьей функции», а он сам находит файл, читает код, исправляет, запускает тесты и проверяет, что всё работает. **Важно:** Чем автономнее агент, тем важнее **человек в цикле** (HITL — Human In The Loop, когда агент останавливается и спрашивает разрешения у человека) и **границы безопасности** — автономный агент может наделать дел, если не ограничить его полномочия. Про это будет отдельный гайд в серии. --- ## Сводная таблица: какой тип когда выбирать | Если ваша задача... | Выбирайте | |--------------------|-----------| | Имеет строгую последовательность шагов | **Chain** | | Приходят запросы разных типов | **Router** | | Можно делать несколько дел одновременно | **Parallel** | | Нужны разные специалисты для одной задачи | **Orchestrator** | | Важно качество, можно делать несколько итераций | **Eval-Optimizer** | | Нет чёткого плана, агент должен сам разобраться | **Autonomous** | --- ## Что дальше? Теперь, когда вы знаете типы агентов, пора разобраться, на чём их собирать. В следующем гайде — **сравнение фреймворков**: OpenAI Agents SDK vs Claude + MCP vs CrewAI vs AutoGen. 👉 [Читать: Сравнение AI-фреймворков →](https://verapointmedia.com/guides/ai-agent-frameworks-comparison/) А если пропустили начало — вот первый гайд: 👉 [Что такое AI-агент — объясняю человеческим языком →](https://verapointmedia.com/guides/ai-agent-what-is/) --- ![](https://verapointmedia.com/static/content-assets/guides/ai-agent-types/slide-04.webp) ## Источники для углублённого изучения - [Building Effective Agents — Anthropic (полная классификация)](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) - [OpenAI Agents SDK — Handoffs](https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/) - [CrewAI — Core Concepts](https://docs.crewai.com/core-concepts/Agents/) --- *Подписывайтесь на канал — каждый день новый гайд по AI-агентам. Только практика, только по делу.* #aiagents #guide #classification Смежные материалы: - [AI-агенты](/topics/ai-agents/) - [MCP простыми словами](https://verapointmedia.com/guides/mcp-prostymi-slovami/) - [Как бизнесу использовать AI-агентов без самообмана](https://verapointmedia.com/guides/kak-biznesu-ispolzovat-ai-agentov-bez-samoobmana/) ## Частые вопросы ### Что важно понять про тему «Типы AI-агентов: от простого к сложному»? Не путать красивую демонстрацию с рабочей системой: важны цель, шаги, инструменты, ограничения и проверка результата. ### Чем это отличается от обычного чат-бота? Чат-бот в основном отвечает на запрос. Агентный подход работает как процесс: он может читать контекст, вызывать инструменты и вести задачу по шагам. ### Когда такой подход реально нужен? Когда задача повторяется, состоит из нескольких действий и её можно проверить по понятному критерию качества. ### С чего лучше начать новичку? С одного небольшого сценария, где можно ограничить права, увидеть промежуточные шаги и быстро понять, где агент помогает, а где только создаёт шум.