Режим «агент» означает, что модель работает не как разовый собеседник, а как исполнитель цепочки действий. Она может планировать шаги, использовать инструменты и доводить задачу до результата без обязательных требований со стороны пользователя. Практически это режим полуавтономной работы.

Что в нем обычно возможно.

☑️Многошаговые задачи.

Агент сам разбивает цели на этапы и выполняет их по очереди: поиск информации → анализ → синтез → подготовка результата. Например: подобрать тему, собрать источники, сравнить позиции и подготовить структурированный вывод.

☑️Работа с инструментами.

Агент может использовать внешние инструменты: веб-поиск, файлы анализа, генерацию изображений, код выполнения, работу со таблицами. Он сам решает, какой инструмент использовать на каждом этапе.

☑️Анализ больших массивов данных.

Можно загрузить документы, таблицы, тексты, и агент будет читать их части, исходя из существующих закономерностей, сравнивать версии, искать противоречия, строить отчеты.

☑️Длительные исследовательские задачи.

Например:

– провести обзор рынка или направления;

– совокупность данных о конкурентах;

– внимание к обсуждению в сети;

– сделать научное издание.

☑️Подготовка простых материалов.

Агент может постепенно собирать продукт:

– аналитический отчёт;

– писать или редактировать книги;

– изменение контента;

– план курса;

– архитектурный проект.

☑️Автоматизация рутинных процессов.

Типовые задачи можно преобразовать в повторяющиеся процессы:

– обработка большого количества текстов;

– классификация материалов;

– варианты генерации и их отбор по критериям;

– подготовка таблиц и сводок.

☑️Итеративное улучшение.

Агент может сам проверить промежуточный результат и доработать его: уточнить источник, перепроверить факты, изменить структуру.

Те же задачи можно решить и в отдельном чате.

Агент отличается от темы простого чата тем, что в обычной модели чата он просто реагирует на каждый вопрос пользователя индивидуально. Никакой долговременной цели, никакого процесса. Модель работает в контекстном окне, но не выстраивает долгосрочную работу. Она не помнит, что было несколько шагов назад, чтобы это целенаправленно улучшить.

Агент — это другой уровень. Он держит в голове глобальную цель, сам разбивает ее на шаги и сам решает, что делать дальше. Он работает как проект и помнит пройденные этапы, возвращается к нему, если нужно. Этот агент может поручить задачу, он должен выполняться циклично, например, раз в сутки или раз в неделю, и агент сам будет проверять данные, анализировать и выдавать результат.

Пока цикличность рассылки писем реализовать невозможно, так как функция расписания еще не активирована. Ждем обновлений (кстати, прямо сейчас что-то происходит — модель выдает технические ошибки при наборе ответа).

Глубина и масштаб исследования зависят от тем и количества значимых данных по ней.

Когда тема узкая, например, откуда на средневековых замках взялись гаргули, информация будет ограничена. В моделях будет мало данных, она скорее всего приведет их список в общепринятую версию.

Когда такая глобальная и спорная тема, такой как такой интеллект, модель выдает усреднённую картину, потому что она опирается на огромное количество разных взглядов.

А вот когда прикладная задача, где есть точные факты, список или набор приложений, модель может собрать более точные и конкретные данные, поскольку их легко перечислить.