Загрузка…
Загрузка…
Ключевые термины об ИИ-агентах с определениями, примерами и ответами на частые вопросы. Ещё 240 терминов пока доступны только в английском глоссарии — они перечислены ниже.
Агент как услуга (AaaS) — модель, при которой поставщик предоставляет полностью управляемого ИИ-агента — модель, интеграции, ограничители и мониторинг — по подписке, без самостоятельной сборки и эксплуатации.
Agent WashingАгент-вошинг — маркетинговая практика называть «ИИ-агентом» обычный чат-бот, скрипт или автоматизацию без самостоятельного рассуждения и действий. Распознаётся по отсутствию цикла «наблюдать–рассуждать–действовать».
Agentic BrowserАгентный браузер — браузер или расширение, в котором ИИ-агент сам открывает страницы, заполняет формы и выполняет действия от имени пользователя, а не только подсказывает.
Agentic AIАгентный ИИ — класс систем, которые не просто отвечают на запрос, а самостоятельно планируют, вызывают инструменты и доводят многошаговые задачи до результата с минимальным участием человека.
Agentic WorkflowАгентный процесс — бизнес-процесс, в котором один или несколько шагов выполняет ИИ-агент, принимающий решения по ходу, в отличие от жёстко заданной последовательности «если — то».
Ambient AgentФоновый агент — ИИ-агент, который работает постоянно и реагирует на события (письма, изменения данных, сигналы) без явного запроса пользователя, вмешиваясь только когда нужно.
Output ValidationВалидация вывода — проверка ответа модели на соответствие схеме, правилам и ограничениям до его использования или отправки.
Vertical AI AgentВертикальный ИИ-агент — агент, созданный под одну отрасль или функцию (страхование, юриспруденция, поддержка) с соответствующими данными и правилами.
Function CallingВызов функций — механизм, при котором модель возвращает структурированный запрос на вызов внешней функции с аргументами, а приложение выполняет его и возвращает результат.
Hybrid SearchГибридный поиск — сочетание семантического (векторного) и лексического (по ключевым словам) поиска для более точного извлечения контекста.
Context RotДеградация контекста — снижение качества ответов модели по мере роста и «замусоривания» контекстного окна устаревшей или нерелевантной информацией.
Horizontal AI AgentГоризонтальный ИИ-агент — универсальный агент для широкого класса задач в разных отраслях, в отличие от вертикального, заточенного под одну область.
Graph-Based OrchestrationГрафовая оркестрация — описание агентного процесса как графа узлов и переходов с явным состоянием; даёт контроль над ветвлением и циклами (например, LangGraph).
Delegated PurchasingДелегированные покупки — сценарий, в котором ИИ-агент совершает покупки от имени пользователя в заданных рамках бюджета и правил.
Delegated Authority (On-Behalf-Of)Делегированные полномочия — модель, при которой агент действует от имени конкретного пользователя с его правами (on-behalf-of), а не с собственными широкими правами.
Fine-Grained Authorization (for agents)Детальная авторизация — права агента на уровне отдельных действий и объектов (читать эту таблицу, но не ту; отправлять, но не удалять), а не общий доступ к системе.
JailbreakДжейлбрейк — попытка обойти ограничения модели и заставить её нарушить правила через специально составленный запрос.
Deflection RateДоля дефлекции — процент обращений, решённых ИИ-агентом без участия оператора; считается вместе с долей повторных открытий, иначе вводит в заблуждение.
Agent DriftДрейф агента — постепенное ухудшение работы ИИ-агента со временем: данные, поведение пользователей или бизнес-контекст меняются, а конфигурация агента остаётся прежней. Выявляется регулярной оценкой на тестовом наборе.
Context StuffingПереполнение контекста — практика загружать в промпт всё подряд «на всякий случай»; ведёт к росту стоимости, задержки и ошибок. Противоположность точному отбору контекста.
Agent LatencyЗадержка агента — общее время от запроса пользователя до финального ответа или действия агента: инференс модели, выполнение инструментов, поиск и сетевые вызовы. Главный фактор пользовательского опыта в диалоговых агентах.
Agent IdentityИдентичность агента — подход, при котором ИИ-агент является полноценным субъектом системы идентификации: со своей аутентификацией, правами, аудитом и возможностью отзыва доступа, а не действует под учётной записью человека.
AI AgentИИ-агент — программа, которая использует языковую модель, чтобы понимать задачу, планировать шаги, вызывать инструменты (API, базы данных, приложения) и доводить работу до результата, а не просто генерировать текст.
AI AssistantИИ-ассистент — диалоговая система, которая помогает пользователю по запросу (отвечает, пишет, ищет), но обычно не выполняет многошаговые действия в системах самостоятельно, в отличие от агента.
AI Twin (Digital Twin Agent)ИИ-двойник — агент, обученный на данных конкретного человека, роли или системы, чтобы действовать от его имени: отвечать в его стиле, принимать рутинные решения, представлять его в процессах.
AI WrapperИИ-обёртка — продукт, который представляет собой тонкий интерфейс поверх чужой модели без существенной собственной логики, данных или интеграций; уязвим к смене условий провайдера.
InferenceИнференс — выполнение обученной модели на новых данных для получения ответа; в контексте агентов — каждый вызов языковой модели.
On-Device InferenceИнференс на устройстве — выполнение модели на телефоне или компьютере пользователя без отправки данных на сервер.
Model CascadingКаскадирование моделей — практика построения каскада моделей: последовательного использования всё более мощных моделей по мере необходимости.
Model CascadeКаскад моделей — маршрутизация запроса сначала к дешёвой модели и только при низкой уверенности — к более сильной; снижает затраты.
Prompt CatalogКаталог промптов — управляемая библиотека версионированных промптов с владельцами и тестами, чтобы промпты не жили в коде и чатах.
QuantizationКвантование — сжатие модели за счёт снижения точности чисел в весах; уменьшает размер и ускоряет инференс при небольшой потере качества.
ClassifierКлассификатор — модель или шаг, который относит вход (письмо, тикет, документ) к одной из заданных категорий; в агентных процессах часто первый шаг маршрутизации.
Intent ClassificationКлассификация намерения — определение, чего хочет пользователь (вернуть товар, узнать статус, пожаловаться), для маршрутизации к нужному сценарию.
Cognitive ArchitectureКогнитивная архитектура — структура компонентов ИИ-агента (восприятие, память, планирование, действие) и правил их взаимодействия; определяет, как агент рассуждает и учится.
Model Context WindowКонтекстное окно модели — максимальный объём текста (в токенах), который модель может учитывать за один вызов, включая промпт и ответ.
Indirect Prompt Injection (XPIA)Непрямая инъекция промпта (XPIA) — атака, при которой вредоносные инструкции встроены в данные, которые агент читает (письмо, страница, документ), а не в запрос пользователя.
Retry LogicЛогика повторов — правила, по которым сбойный вызов модели или API повторяется (сколько раз, с какой паузой), прежде чем сработает резервный сценарий.
AI Agent MarketplaceМаркетплейс ИИ-агентов — каталог готовых агентов и навыков, которые можно установить и подключить к своим системам, часто с оплатой по подписке или за использование.
Agent RouterМаршрутизатор агентов — слой классификации перед мультиагентной системой, который решает, какой специализированный агент обработает запрос; заменяет хрупкое сопоставление по ключевым словам.
Prompt RoutingМаршрутизация промптов — выбор модели, шаблона или агента для запроса по его типу, сложности или стоимости.
Data FlywheelМаховик данных — цикл, в котором использование продукта порождает данные, данные улучшают модель, улучшенная модель привлекает больше использования.
Least PrivilegeПринцип минимальных прав — агент получает только те доступы, которые нужны для конкретной задачи, и ни одного больше.
Multi-Turn ConversationМногошаговый диалог — взаимодействие из нескольких реплик, где агент должен удерживать контекст и уточнять, а не отвечать одним сообщением.
Embedding ModelМодель эмбеддингов — модель, превращающая текст в числовые векторы, по которым можно искать похожие фрагменты; основа семантического поиска и RAG.
Agent ObservabilityНаблюдаемость агента — мониторинг и трассировка каждого шага ИИ-агента: вызовов модели, инструментов, решений и результатов — чтобы отлаживать сбои, измерять качество и стоимость и обеспечивать надёжность в продакшене.
Agent SkillsНавыки агента — модульные возможности, которые ИИ-агент подгружает только когда они нужны для задачи: короткий файл инструкций, опциональные скрипты и справочные материалы в одном пакете.
Durable ExecutionУстойчивое выполнение — подход, при котором состояние длительного процесса сохраняется так, что сбои, перезапуски и ожидания не теряют прогресс; критично для многошаговых агентов.
Non-Human Identity (NHI)Нечеловеческая идентичность (NHI) — учётные записи сервисов, ботов и агентов; требуют собственного управления правами и ротации секретов.
Data EnrichmentОбогащение данных — дополнение записи (контакт, компания) сведениями из внешних источников: размер, отрасль, роль, технологии; первый шаг квалификации лидов.
Eval SetТестовый набор — коллекция входов с ожидаемыми результатами, на которой регулярно проверяют агента при изменении промптов или модели.
Data PipelineКонвейер данных — цепочка шагов извлечения, преобразования и загрузки данных из источников в хранилище или модель; основа любого регулярного агентного процесса.
Batch InferenceПакетный инференс — обработка большого числа запросов к модели одной партией в фоновом режиме вместо реального времени; дешевле и подходит для классификации, извлечения и отчётов.
Agent MemoryПамять агента — способность ИИ-агента сохранять и вспоминать информацию между шагами, диалогами и сессиями: кратковременная (текущий контекст), долговременная (факты о пользователе) и процедурная (как выполнять задачи).
Conversational MemoryДиалоговая память — сохранение истории и фактов между репликами и сессиями, чтобы агент помнил, о чём шла речь и что уже известно о пользователе.
Dual-LLM Pattern (Camel)Паттерн двух моделей (Camel) — архитектура безопасности, где одна модель работает с недоверенными данными без инструментов, а вторая принимает решения, не видя сырых данных; защищает от инъекций.
RerankingПереранжирование — повторная сортировка найденных фрагментов отдельной моделью по релевантности запросу перед передачей в контекст.
Agent PersonaПерсона агента — настроенная личность, стиль общения, тон и границы поведения ИИ-агента; определяет, как агент взаимодействует с людьми, а не только что он делает.
AI Agent PlatformПлатформа ИИ-агентов — среда, объединяющая модели, инструменты, память, интерфейсы и мониторинг для создания и эксплуатации агентов без сборки инфраструктуры с нуля.
Agent AccountabilityПодотчётность агента — свойство системы, позволяющее для любого действия ИИ-агента ответить на четыре вопроса: что он сделал, почему, по чьему поручению и кто за это отвечает. Требует логирования, привязки к идентичности и назначенного владельца.
Customer Lifetime Value (CLV)Пожизненная ценность клиента (CLV) — суммарная прибыль от клиента за всё время отношений; определяет, сколько имеет смысл тратить на его привлечение и удержание.
Confidence ThresholdПорог уверенности — значение, ниже которого результат ИИ-шага не принимается автоматически, а передаётся человеку; главный регулятор баланса между автоматизацией и риском.
Predictive AnalyticsПредиктивная аналитика — прогнозирование будущих событий (отток, спрос, оплата) на основе исторических данных и моделей.
Prompt InjectionИнъекция промпта — атака, при которой во вход модели подмешиваются инструкции, заставляющие её игнорировать правила или выполнить действие злоумышленника.
Procedural MemoryПроцедурная память — знание агента о том, как выполнять задачи (последовательности, правила), в отличие от фактов о мире.
Working MemoryРабочая память — информация, которую агент удерживает в текущем контексте для выполнения задачи прямо сейчас; ограничена контекстным окном.
Blast RadiusРадиус поражения — масштаб последствий, если ИИ-агент ошибётся или будет скомпрометирован: какие системы, данные и действия затронуты. Ограничивается минимальными правами и согласованиями.
Output ParsingРазбор вывода — преобразование ответа модели в структурированные данные (JSON, поля), с которыми может работать следующий шаг процесса.
Agent SprawlРазрастание агентов — неконтролируемое размножение ИИ-агентов в организации: команды разворачивают дублирующие агенты с несогласованными правами и без общего учёта. Лечится реестром и политиками.
Agent RegistryРеестр агентов — центральный список всех ИИ-агентов, авторизованных действовать в системах организации: владелец, права, инструменты, статус. Превращает «мы не знаем, что у нас работает» в управляемый инвентарь.
Tool RegistryРеестр инструментов — управляемый список инструментов, доступных агентам, с описаниями, правами и владельцами.
Robotic Process Automation (RPA)Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — программные роботы, повторяющие действия человека в интерфейсах по жёстким правилам; ИИ-агенты добавляют к этому понимание и суждение.
Self-Healing AgentСамовосстанавливающийся агент — агент, который распознаёт собственный сбой и меняет план или инструмент, чтобы всё же выполнить задачу.
Semantic MemoryСемантическая память — долговременные факты и знания агента о мире, пользователе и домене, в отличие от памяти о конкретных событиях.
Mixture of Experts (MoE)Смесь экспертов (MoE) — архитектура модели, где для каждого токена активируется лишь часть параметров-«экспертов»; даёт большую ёмкость при меньших вычислениях.
Event-Driven ArchitectureСобытийно-ориентированная архитектура — системы, где компоненты реагируют на события (новый заказ, письмо, изменение записи), а не опрашивают друг друга; естественный триггер для агентов.
Speculative DecodingСпекулятивное декодирование — ускорение генерации: малая модель предлагает несколько токенов, большая проверяет их за один проход.
Agent RuntimeСреда выполнения агента — окружение, в котором работают ИИ-агенты: управление состоянием, вызов инструментов, применение политик, наблюдаемость. Примеры: Claude Agent SDK, LangGraph, OpenAI Agents SDK.
Cost Per Action (CPA)Стоимость за действие (CPA) — модель оплаты или метрика, при которой считается цена каждого выполненного агентом действия (отправка, запись, решение), а не каждого токена.
Cost per ResolutionСтоимость за решение — цена одного полностью закрытого агентом обращения (без участия человека); ключевая метрика окупаемости в поддержке.
Token CostСтоимость токенов — цена обработки входных и выходных токенов у провайдера модели; главная переменная затрат на агента.
Subagent (Sub-Agent)Субагент — вспомогательный агент, которому главный агент делегирует часть задачи с собственным контекстом и инструментами.
Shadow AgentТеневой агент — ИИ-агент, развёрнутый сотрудниками без ведома и контроля ИТ и безопасности; аналог теневого ИТ.
Shadow ModeТеневой режим — запуск агента параллельно с текущим процессом, когда его результаты записываются и сравниваются, но не применяются; безопасный способ проверки перед внедрением.
TokenizationТокенизация — разбиение текста на единицы (токены), с которыми работает модель; определяет длину контекста и стоимость.
Thinking TokensТокены размышления — токены, которые модель тратит на промежуточные рассуждения до ответа; оплачиваются, но повышают точность на сложных задачах.
AI GovernanceУправление ИИ — политики, процессы и контроль, обеспечивающие ответственное использование ИИ-агентов в организации: доступ, аудит, соответствие требованиям, ответственность за решения.
Exception ManagementУправление исключениями — организация процесса так, чтобы автоматика обрабатывала типовые случаи, а люди — только отклонения, с понятной очередью и приоритетами.
Reasoning EffortУровень рассуждения — параметр, регулирующий, сколько «размышлений» модель тратит перед ответом; баланс качества, скорости и цены.
Levels of Autonomy (AI Agents)Уровни автономности агентов — шкала от «предлагает, человек делает» до «делает и отчитывается», используемая для выбора контроля по риску задачи.
Stopping ConditionsУсловия остановки — правила, по которым цикл агента завершается: задача решена, исчерпан лимит шагов или бюджета, требуется человек.
Agent FatigueУсталость агента — снижение качества ответов ИИ-агента на задачах с длительным вниманием или очень длинным контекстом; аналог человеческой усталости, вызванный переполнением контекстного окна и накоплением шума.
Content FilterФильтр контента — проверка входа и выхода модели на запрещённые или нежелательные темы, персональные данные и токсичность до того, как результат попадёт пользователю или в систему.
FallbackРезервный сценарий — заранее определённое поведение при сбое ИИ-шага: повтор, другая модель, правило по умолчанию или передача человеку.
AI Agent Orchestration FrameworkФреймворк оркестрации агентов — библиотека для построения систем из нескольких ИИ-агентов: маршрутизация, передача задач, общее состояние и контроль. Примеры: LangGraph, CrewAI, Microsoft Agent Framework.
Memory StoreХранилище памяти — база (векторная, ключ-значение или граф), где агент сохраняет факты и эпизоды для последующего использования.
Price ElasticityЭластичность цены — чувствительность спроса к изменению цены; основа автоматической оптимизации цен.
Chain-of-Thought (CoT)Цепочка рассуждений (CoT) — техника, при которой модель проговаривает промежуточные шаги решения перед ответом; повышает точность на многошаговых задачах.
Agent LoopЦикл агента — базовый поток управления ИИ-агента: наблюдать → рассуждать → действовать → снова наблюдать. Модель получает вход, решает следующий шаг, вызывает инструмент, читает результат и повторяет, пока задача не решена.
Human-in-the-Loop (HITL)Человек в цикле (HITL) — схема, при которой отдельные решения или действия агента требуют подтверждения человека до выполнения.
Prompt TemplateШаблон промпта — промпт с переменными, которые заполняются данными при каждом вызове; обеспечивает единообразие и версионирование.
Recency BiasСмещение к недавнему — склонность модели придавать больший вес информации в конце контекста; влияет на порядок подачи данных в промпте.
AI GatewayИИ-шлюз — прослойка между приложениями и провайдерами моделей: единый API, маршрутизация между моделями, лимиты, кэширование, логирование и контроль затрат.
AI-NativeИИ-нативный — продукт или процесс, изначально спроектированный вокруг возможностей языковых моделей, а не дополненный ИИ-функциями поверх существующей логики.
Egress AllowlistСписок разрешённого исходящего трафика — перечень адресов, к которым агент может обращаться; всё остальное блокируется. Базовая защита от утечки данных.
AP/AR (Accounts Payable / Accounts Receivable)AP/AR — кредиторская (Accounts Payable) и дебиторская (Accounts Receivable) задолженность: обработка входящих счетов и сбор оплат по исходящим. Одна из самых автоматизируемых областей финансов.
API GatewayAPI-шлюз — единая точка входа для запросов к сервисам: аутентификация, лимиты, маршрутизация, мониторинг. Для агентов — способ безопасно дать доступ к внутренним API.
CamoLeak (CVE-2025-32739)CamoLeak (CVE-2025-32739) — уязвимость, позволявшая через непрямую инъекцию промпта заставить агента с доступом к репозиторию утечь приватные данные через отображаемые изображения.
Claude SkillsClaude Skills — формат подключаемых навыков для Claude: папка с инструкцией и опциональными скриптами, которую модель загружает при необходимости для выполнения специализированной задачи.
CSAT (Customer Satisfaction Score)CSAT — оценка удовлетворённости клиента после взаимодействия (обычно шкала 1–5); используется для контроля качества ответов ИИ-агента в поддержке.
DPO (Direct Preference Optimization)DPO (Direct Preference Optimization) — метод дообучения модели на парах «предпочтительный / нежелательный ответ» без отдельной модели вознаграждения.
Edge AIПериферийный ИИ — выполнение моделей на устройстве или рядом с источником данных, а не в облаке: меньше задержка, выше приватность, ограниченные вычисления.
ForcedLeak (CVE-2025-32731)ForcedLeak (CVE-2025-32731) — уязвимость класса непрямой инъекции промпта, приводившая к утечке данных CRM через ИИ-агента, обрабатывавшего внешние формы.
GBP (Google Business Profile)GBP (Google Business Profile) — карточка компании в Google Поиске и Картах: часы, отзывы, фото, сообщения; ключевой канал для локального бизнеса.
Headless AgentБезынтерфейсный агент — агент без собственного UI, работающий через API или события внутри других систем.
IVR (Interactive Voice Response)IVR — интерактивное голосовое меню в телефонии; голосовые ИИ-агенты заменяют его свободным диалогом.
MCP OAuthMCP OAuth — авторизация MCP-серверов через OAuth, чтобы агент обращался к инструментам с правами конкретного пользователя.
MCP SamplingMCP-семплинг — механизм, позволяющий MCP-серверу запросить у клиента вызов модели, не имея собственного доступа к ней.
MoE (Mixture of Experts)MoE — сокращение от Mixture of Experts, архитектуры с частичной активацией параметров; см. «Смесь экспертов».
OAuth Token Exchange (RFC 8693)Обмен токенов (RFC 8693) — стандарт OAuth, позволяющий обменять токен пользователя на токен с ограниченными правами для передачи агенту или сервису.
OCR (Optical Character Recognition)OCR — распознавание текста на изображениях и сканах; первый шаг обработки счетов, договоров и форм в агентных процессах.
AI Agent SDKSDK для ИИ-агентов — набор библиотек и абстракций от поставщика модели или платформы для программной разработки агентов: цикл, инструменты, память, стриминг.
Self-Hosted LLMСамостоятельно размещённая модель — языковая модель, работающая на инфраструктуре компании, а не через API провайдера; для приватности и контроля затрат.
SLM (Small Language Model)Малая языковая модель (SLM) — компактная модель для узких задач (классификация, извлечение), дешёвая и быстрая, часто запускаемая локально.
Text-to-SQLText-to-SQL — преобразование вопроса на естественном языке в SQL-запрос к базе данных; основа агентов самообслуживания в аналитике.
Vibe CodingВайб-кодинг — разработка, при которой человек описывает намерение, а ИИ пишет и правит код, а разработчик почти не читает его построчно.
Workload Identity (SPIFFE/SPIRE)Идентичность рабочей нагрузки (SPIFFE/SPIRE) — стандарт выдачи криптографических идентификаторов сервисам и агентам вместо статичных секретов.
На английском
Эти страницы пока не переведены — ссылки ведут на английские определения.