AI-агенты 2025: от Agentic RAG до голосовых и кодинг-агентов

Agentic RAG: рабочие процессы на основе рассуждений

В 2025 году Retrieval-Augmented Generation (RAG) выходит на новый уровень: агентный подход делает системы целеориентированными, хранит контекст и планирует шаги выполнения задач. Agentic RAG ведёт долгосрочную и краткосрочную память о сессиях, динамически выбирает стратегии поиска и координирует использование инструментов, чтобы не просто извлекать документы, а синтезировать ответы на основе рассуждений по разным источникам.

Главные возможности включают сохранение контекста между сессиями, динамический выбор инструментов для извлечения и обработки данных, организацию многошаговых сценариев с оптимизацией промптов и этапов проверки, а также обратные петли обучения для повышения точности и адаптивности. Компании внедряют Agentic RAG для создания интеллектуальных ассистентов, продвинутых поисковых систем и платформ совместной работы.

Голосовые агенты: разговорные и контекстно-осведомлённые интерфейсы

Голосовые агенты объединяют продвинутые STT и TTS с агентной логикой. Они ведут естественные диалоги, получают информацию из корпоративных хранилищ и выполняют действия — от планирования встреч до совершения звонков.

Интеллектуальная телефония становится реальностью: агенты участвуют в звонках, распознают намерения и формируют ответы на основе корпоративных данных. Глубокая интеграция с агентными рабочими процессами позволяет голосовым агентам поддерживать контекст и проводить многошаговую обработку запросов.

Протоколы для координации агентов

Масштабирование систем из множества агентов требует открытых и надёжных протоколов. Наиболее заметные направления:

MCP (Model Context Protocol) — обмен состояниями рабочих процессов, инструментами и памятью
ACP (Agent Communication Protocol) — доставка сообщений, оркестровка, управление контекстом и наблюдаемость
A2A (Agent-to-Agent Protocol) — децентрализованное сотрудничество и делегирование задач между платформами

Эти протоколы обеспечивают интероперабельные, федеративные экосистемы агентов, повышая безопасность и наблюдаемость в крупных развёртываниях.

DeepResearch агенты: исследования в масштабе

DeepResearch агенты ориентированы на многошаговые исследовательские задачи. Они собирают структурированные и неструктурированные данные, планируют длительные исследования и итеративно улучшают аналитические отчёты.

Такие агенты разбивают сложные вопросы на подзадачи, координируют специализированных агентов для цитирования, агрегации и проверки, и интегрируют инструменты вроде браузеров, API и сред выполнения кода. Бизнес, наука и финансы активно внедряют DeepResearch архитектуры для ускорения работы с знаниями и получения верифицируемых результатов.

Кодинговые агенты и CUA

Кодинговые агенты автоматизируют большую часть жизненного цикла разработки: генерация кода по спецификациям, диагностика и исправление ошибок, запуск тестов и управление CI. Они предлагают архитектурные решения, пишут код и проверяют изменения через выполнение тестов.

Computer-Using Agents (CUA) расширяют способности агентов на уровне десктопа и приложений: управление файлами, работу с инструментами третьих сторон и автоматизацию GUI или командных процессов, позволяя автоматизировать рутинную работу специалистов.

Общие темы: автономность, сотрудничество, память и безопасность

Ключевые характеристики агентной волны:

Автономность: агенты планируют и выполняют многошаговые задачи с минимальным участием человека
Сотрудничество: протоколы и мультиагентные паттерны открывают федеративную координацию
Память и рассуждения: улучшённая долговременная память и более глубокое мышление повышают качество результатов
Доступность: low-code и no-code инструменты снижают порог создания агентов

При всех преимуществах контроль человека и меры безопасности остаются критически важными: необходимы прозрачность решений, ограничения автономии и надёжные механизмы валидации.

Ресурсы и сообщество

Многие проекты публикуют туториалы и код на GitHub и поддерживают активные сообщества в Twitter, Reddit и через рассылки. Эти ресурсы помогают практикам тестировать агентные паттерны и внедрять лучшие практики в продакшн.