Агент — что это?

В 2025 году термин «AI-агент» перестал быть академическим понятием и превратился в один из главных технических мемов индустрии. Claude Code, Cursor, Devin, OpenCode — всё это называют агентами, но что это значит на самом деле? И главное: чем агент отличается от просто большой языковой модели?

Эта статья — короткий разбор понятия «агент» для разработчика после 2025 года. Без воды, с конкретными примерами и ответом на ключевой вопрос: когда перед вами просто чат-бот, а когда — настоящий агент.

LLM против агента: главное отличие

Обычная языковая модель (LLM) получает промпт и возвращает текст. Она не может выполнить код, не может прочитать файл, не может ничего изменить в окружающей системе. LLM генерирует токены — и на этом её возможности заканчиваются.

Агент делает следующий шаг: он способен действовать. Агент использует LLM как «мозг», но дополнен инструментами, памятью и циклом планирования. Если кратко: LLM отвечает, агент — делает.

Именно это принципиальное различие сформулировала Anthropic в своём описании агентов: это языковые модели, которые способны использовать программные инструменты и предпринимать автономные действия. Не просто генерировать текст, а вызывать API, редактировать файлы, запускать команды, анализировать результаты и принимать решения на основе обратной связи.

Анатомия агента

Любой AI-агент в 2026 году строится из нескольких стандартных компонентов:

Модель (ядро). Это LLM, которая обеспечивает понимание языка, логику и принятие решений. Модель — мозг агента, но не сам агент.

Инструменты. Агент может вызывать функции: читать файлы, писать код, искать в интернете, обращаться к базе данных. Без инструментов агент — это просто чат-бот. Именно появление стандартных протоколов вроде MCP (Model Context Protocol) от Anthropic в конце 2024 года превратило игрушки в рабочие инструменты.

Память. У агента есть краткосрочная память (контекст текущего разговора) и долгосрочная (файлы, базы знаний, логи предыдущих сессий). Это позволяет агенту не терять контекст между шагами и учиться на собственном опыте.

Планировщик. Агент не просто отвечает на вопрос — он строит план: «Сначала я прочитаю код, потом напишу тесты, затем запущу их и проанализирую результаты». Этот цикл «рассуди — действуй — наблюдай — скорректируй план» называется ReAct (Reason + Act) и лежит в основе всех современных агентов.

Оркестратор. Компонент, который управляет выполнением: решает, какой инструмент вызвать, в каком порядке, когда остановиться и что делать при ошибке.

IT-агент — это не LLM, а LLM, дополненный инструментами, памятью и циклом планирования. Или, как говорят в индустрии: «LLM — это мозг, агент — это тело».

Почему Claude Code, Cursor и Devin — это агенты

Давайте посмотрим на конкретные примеры и разберём их через описанную выше архитектуру.

Claude Code — терминальный агент от Anthropic. Он работает прямо в вашей консоли: читает файлы, редактирует их, запускает тесты, коммитит в git. У Claude Code есть доступ к файловой системе, терминалу, git-истории и тестовому раннеру. Когда вы просите его «добавить фичу», он не генерирует план в виде текста — он выполняет его: читает релевантные файлы, пишет код, запускает тесты и исправляет ошибки, если тесты упали. Это и есть цикл агента.

Cursor — IDE-форк VS Code, но в его основе тоже агент. Cursor Composer может редактировать сразу несколько файлов, рефакторить код и выполнять команды терминала. Разница с Claude Code — в форме подачи (IDE против CLI), но архитектура та же: модель + инструменты + цикл.

Devin — полностью автономный инженер. Он получает задачу на естественном языке и работает в собственной песочнице: пишет код, деплоит приложения, создаёт пул-реквесты. Devin — пример агента с максимальной степенью автономии.

OpenCode — opensource альтернатива всему перечисленному. Работает через CLI, умеет вызывать инструменты, spawn-ить сабагентов (Scout), поддерживает MCP. К тому же бесплатен и модельно-независим.

Все эти инструменты — агенты, потому что они не просто отвечают текстом, а совершают действия в реальной системе.

Один агент или мульти-агентная система?

Здесь возникает законный вопрос: если внутри Claude Code можно породить сабагентов, а Cursor вызывает несколько моделей — это уже мульти-агентная система?

Формально: один агент — это когда один экземпляр модели с одним набором инструментов решает задачу. Мульти-агентная система — когда несколько специализированных агентов общаются друг с другом и координируют работу.

На практике граница размыта. Когда Claude Code через Task Tool создаёт дочерние задачи — это технически порождение сабагентов, но архитектурно это остаётся single-agent с подзадачами. Настоящая мульти-агентная система — например Agent Teams у Claude Code (февраль 2026), где несколько независимых «тиммейтов» общаются через почтовую систему и разделяют общий список задач. Это уже принципиально другая архитектура: peer-to-peer коммуникация против hub-and-spoke.

Для повседневной разработки, скорее всего, вам хватит одного хорошего агента. Мульти-агентные системы имеют смысл, когда задачи требуют узкой специализации (один агент пишет код, второй ищет информацию, третий проверяет безопасность) и параллельной работы.

Заключение

Агент — это не магия и не просто новый термин для старого понятия. Это конкретная архитектура: языковая модель, дополненная инструментами, памятью и циклом планирования, которая способна не просто говорить, а действовать.

Если инструмент может редактировать файлы, вызывать API, запускать код и принимать решения на основе результата — это агент. Если он просто генерирует текст — это (всё ещё) чат-бот.

В 2026 году грань стирается: практически все modern LLM-интерфейсы обрастают агентскими возможностями. Но понимание архитектуры помогает не путаться в терминах и выбирать правильный инструмент под задачу.

FAQ

Чем агент отличается от чат-бота?

Агент может действовать: редактировать файлы, запускать код, вызывать API. Чат-бот только генерирует текст.

Любой ли LLM-интерфейс с tool calling — уже агент?

Не совсем. Tool calling — необходимый, но недостаточный компонент. Для агента нужен ещё цикл планирования (ReAct) и способность принимать решения на основе обратной связи.

Claude Code — это агент или мульти-агентная система?

По умолчанию — агент. Режим Agent Teams (с февраля 2026) включает мульти-агентную архитектуру, где несколько «тиммейтов» работают параллельно и общаются друг с другом.