Когда люди говорят «ИИ-агент», в кучу обычно складывают две вообще разные сущности. За последние месяцы слово «агент» стало как «коуч»: каждый вкладывает свое, но все уверены, что понимают друг друга. Спойлер — нет. Термины на рынке плавают, единого ГОСТа на «агента» нет. Я делю так: 1) ИИ-ассистент Настроенный ИИ-собеседник под конкретную задачу. Он живет внутри одной модели (ChatGPT/Claude/ГигаЧат и т.п.), знает ваш контекст: документы, стиль, формат ответа и стабильно делает: • выдирает главное из длинных текстов, • пишет ответы «как вы», • пересобирает документы. У него нет «ног» – он не ходит в CRM и не создает задачи. 2) ИИ-агент Это мини-процесс. Простой пример: → вы наговорили задачу голосом в Телеграм → сервис расшифровал аудио → модель превратила это в задачу → дальше все улетело в таск-менеджер через API. Чтобы собрать ИИ-ассистента, достаточно: • понимать задачу и контекст, • уметь формулировать инструкции, • быть готовым пару итераций допиливать промпт и примеры. Чтобы собрать ИИ-агента, нужно понимать: • что такое вход и выход, • где лежат данные, • в каком формате их ждет следующий сервис, • почему JSON сломался из-за одной запятой. Это можно делать через no-code – но no-code не отменяет необходимость раскладывать задачу на подзадачи и видеть процесс целиком. Попробуйте разложить свои «мы хотим агента» на процесс. Возможно, что вам пока нужен только ассистент – а ИИ-агент «дозреет» через пару итераций.