Что такое AI-агент и чем он отличается от ChatGPT

Что такое ChatGPT

ChatGPT — это универсальный AI-помощник, который работает в формате диалога.

Вы задаёте вопрос, загружаете документ или описываете задачу — модель анализирует информацию и формирует ответ.

Например, ChatGPT может:

• написать письмо;
• составить коммерческое предложение;
• перевести текст;
• проанализировать договор;
• помочь с кодом;
• подготовить краткое содержание документа;
• предложить идеи.

Но после этого вся дальнейшая работа остаётся за человеком. Нужно самостоятельно перенести информацию в CRM, отправить письмо клиенту, изменить статус сделки или создать задачу.

То есть ChatGPT помогает принимать решения, но не становится полноценным участником бизнес-процесса. Подробнее о том, почему одной подписки на ChatGPT обычно недостаточно для внедрения AI в компании, мы писали в статье «Почему 90% компаний внедряют AI неправильно».

Что такое AI-агент

AI-агент — это программное решение, которое использует искусственный интеллект для выполнения конкретной задачи или целого процесса.

Главное отличие заключается в том, что агент умеет не только анализировать информацию, но и выполнять действия.

Например, после получения новой заявки AI-агент может:

• определить тип обращения;
• найти клиента в CRM;
• создать новую сделку;
• заполнить карточку;
• подготовить ответ;
• назначить менеджера;
• поставить задачи;
• отправить уведомления ответственным сотрудникам.

Человеку не нужно запускать каждое действие вручную. По сути, AI становится частью инфраструктуры компании.

Если хотите глубже разобрать, чем AI-агенты отличаются от чат-ботов и ассистентов и где они полезны бизнесу, читайте обзор сценариев применения ИИ-агентов.

Главное отличие AI-агента от ChatGPT

Конечно, это упрощение, но именно оно лучше всего отражает разницу.

Например, менеджеру нужно подготовить коммерческое предложение.

При использовании ChatGPT процесс будет выглядеть так:

• открыть CRM;
• найти клиента;
• собрать информацию;
• вставить данные в ChatGPT;
• получить текст;
• проверить его;
• сохранить документ;
• отправить клиенту.

При использовании AI-агента большая часть этих действий выполняется автоматически. Сотрудник получает уже готовый документ на проверку или сразу финальный результат, если процесс полностью автоматизирован.

Сравнение ChatGPT и AI-агента

Важно понимать, что эти технологии не конкурируют между собой. Во многих проектах AI-агент использует именно ChatGPT или другую языковую модель как «мозг», а вся логика, интеграции и автоматизация находятся вокруг неё.

Отдельно стоит сравнить AI-агента не только с ChatGPT, но и с обычной автоматизацией, RPA и чат-ботами— это помогает выбрать подходящую технологию под конкретную задачу.

Какие задачи решают AI-агенты

Сегодня AI-агенты помогают автоматизировать десятки процессов. Самые распространённые сценарии:

• обработка входящих заявок;
• корпоративные AI-ассистенты;
• поиск информации по внутренней базе знаний;
• обработка документов;
• поддержка клиентов;
• автоматизация работы отдела продаж;
• подготовка коммерческих предложений;
• анализ договоров;
• внутренние HR-сервисы;
• работа с CRM и ERP.

Во всех этих случаях AI не просто отвечает на вопросы, а становится частью рабочего процесса компании. Полный список процессов, которые уже можно автоматизировать, — в статье «20 процессов, которые уже можно автоматизировать с помощью AI».

Когда достаточно ChatGPT

Не каждой компании нужен собственный AI-агент.

Если сотрудники используют искусственный интеллект для написания текстов, поиска идей, перевода документов, анализа информации или помощи в программировании, готового сервиса обычно достаточно.

Это быстрый способ повысить личную продуктивность сотрудников без разработки собственного решения.

Когда стоит разрабатывать AI-агента

Разработка AI-агента имеет смысл, если искусственный интеллект должен работать внутри бизнес-процессов компании.

Например, если необходимо:

• интегрироваться с CRM или ERP;
• работать с корпоративной базой знаний;
• автоматически обрабатывать обращения;
• выполнять несколько действий подряд;
• взаимодействовать с внутренними сервисами;
• соблюдать корпоративные правила доступа к данным.

В таких проектах уже недостаточно обычного чат-интерфейса. Необходимо проектировать архитектуру, интеграции, систему безопасности и сценарии работы агента. Практический разбор запуска — в статье «Как внедрить AI-агента в бизнес».

Как мы подходим к разработке AI-агентов в 2PEOPLE IT

На практике большинство проектов начинается не с выбора языковой модели, а с анализа бизнес-процесса.

Мы вместе с заказчиком определяем, какие операции действительно стоит автоматизировать, где искусственный интеллект принесёт пользу, а где надёжнее использовать классическую программную логику.

После этого проектируем архитектуру, интеграции с существующими системами, права доступа, сценарии обработки ошибок и только затем выбираем подходящую AI-модель.

Такой подход позволяет создавать решения, которые становятся частью инфраструктуры компании, а не ещё одним отдельным сервисом. Подробнее о наших AI-решениях и разработке AI-агентов с RAG— на страницах услуг.

Если хотите увидеть примеры подобных проектов, рекомендуем ознакомиться с разделом «Кейсы» на сайте 2PEOPLE IT. А если ищете подрядчика — 10 критериев выбора AI-команды помогут не ошибиться.

Вывод

ChatGPT и AI-агенты решают разные задачи.

ChatGPT — отличный инструмент для помощи человеку в ежедневной работе.

AI-агент — это полноценный элемент цифровой инфраструктуры бизнеса, который способен выполнять процессы автоматически, взаимодействовать с корпоративными системами и значительно сокращать объём ручной работы.

Если компании нужно просто использовать возможности искусственного интеллекта, часто достаточно готового сервиса. Но если цель — автоматизировать процессы, снизить нагрузку на сотрудников и встроить AI в существующую IT-инфраструктуру, потребуется разработка собственного AI-решения.

Именно поэтому перед стартом проекта важно не выбирать между «ChatGPT или AI-агентом», а определить, какую бизнес-задачу необходимо решить. От этого зависит архитектура будущей системы, сроки разработки и конечный результат.

Часто задаваемые вопросы