AI-агенты в деле: 15 рабочих примеров для роста вашего бизнеса

В отличие от статической автоматизации, основанной на предопределенных триггерах и действиях, AI-агенты используют большие языковые модели (LLM) для обработки сложных данных, понимания контекста и реагирования на непредсказуемые сценарии.

В этой статье мы рассмотрим 15 практических примеров AI-агентов, продемонстрируем, как они автоматизируют сложные задачи и оптимизируют рабочие процессы. Также мы объясним, как платформы вроде n8n упрощают разработку, кастомизацию и масштабирование AI-агентов для применения в реальных бизнес-кейсах.

Поехали!

AI-агенты — это программные инструменты, которые выполняют задачи, принимают решения и взаимодействуют с окружающей средой автономно. В своей основе они используют большие языковые модели (LLM), чтобы интерпретировать цели, сформулированные на естественном языке, генерировать задачи и выполнять их.

AI-агенты могут работать в составе более крупных систем, обучаясь и адаптируясь на основе обрабатываемых данных. Благодаря этому их можно использовать для автоматизации процессов и делегирования сложных когнитивных задач.

Да, это действительно похоже на создание команды роботизированных коллег, которые будут помогать вам и вашей команде людей в рабочих процессах!

Прежде чем перейти к 15 реальным примерам AI-агентов, давайте разберем 5 основных типов AI-агентов. Понимание этих категорий поможет вам лучше представить, как они работают и где их можно применить в ваших проектах.

Простейший рефлекторный агент — это AI-агент, который опирается только на текущие данные, игнорируя прошлый опыт. Он принимает решения и выполняет действия на основе набора правил вида "условие-действие", закодированных в систему. Эти агенты максимально прямолинейны и подходят для простых ситуаций, где определённое условие всегда приводит к конкретному действию.

Примером простейшего рефлекторного агента может служить спам-фильтр в почтовой системе. В этом случае фильтр выступает как простой рефлекторный агент, анализируя входящие письма и классифицируя их как «спам» или «не спам» на основе заранее заданных правил или паттернов (например, наличие определённых ключевых слов, подозрительных ссылок или низкой репутации отправителя).

Моделируемые рефлекторные агенты немного сложнее: они используют как текущее состояние внешнего мира, так и внутреннюю модель этого мира для выбора оптимального действия. Проще говоря, они осуществляют частичное наблюдение за внешней средой, поддерживая при этом собственное внутреннее представление об окружающем мире.

Эта частичная интерпретация внешней среды позволяет им обновлять своё понимание мира на основе ранее полученных данных. Поэтому такие агенты особенно полезны в условиях, когда:

• Полная информация о среде недоступна;
• Требуется учитывать историю предыдущих событий.

Примером моделируемого рефлекторного агента является виртуальный ассистент. Виртуальные ассистенты поддерживают модель предпочтений пользователя, контекста и предыдущих взаимодействий для формирования более точных ответов. Например, когда пользователь спрашивает: «Какая погода?», ассистент использует как текущий запрос (восприятие), так и внутреннюю модель (например, местоположение пользователя и время суток), чтобы предоставить релевантную информацию.

Агенты, ориентированные на цели, используют модель мира для оценки будущих последствий своих действий с целью достижения конкретных целей.

Такие агенты идеально подходят для задач, связанных со сложным планированием и принятием решений, где приоритетом является достижение заданного результата.

Примером goal-based рефлекторного агента является система рекомендаций фильмов. Платформы вроде Netflix, YouTube и других используют рекомендательные системы, которые стремятся максимизировать удовлетворенность пользователя, предлагая контент, который, вероятно, ему понравится. Система оценивает предпочтения пользователя, его прошлую активность и доступный контент, после чего выбирает рекомендации, соответствующие цели — удержанию пользователя вовлеченным.

Эти агенты являются более продвинутыми. Их задача — не просто достигать целей, а максимизировать показатель удовлетворенности или полезности (utility). Они оценивают потенциальную полезность различных состояний и выбирают действия, которые максимизируют этот параметр.

Агенты, ориентированные на полезность, особенно эффективны в сценариях, требующих оптимизации по нескольким критериям и переменным. Например, они отлично справляются с задачами финансового анализа и в персонализированных рекомендательных системах, где лучший результат определяется максимизацией определенных метрик.

Примером агента, ориентированного на полезность, является торговый бот на рынке акций. Торговые системы на базе AI анализируют рыночные данные, чтобы принять решение о покупке, продаже или удержании акций. Они действуют, стремясь максимизировать прибыль при одновременном минимизировании риска и транзакционных издержек.

Агенты, способные к обучению, со временем улучшают свою производительность и адаптируются к новым условиям. Они могут изменять своё поведение на основе предыдущего опыта и обратной связи, обучаясь у окружающей среды для принятия более эффективных решений. Иными словами, они начинают с базового набора знаний и постоянно совершенствуются на основе накопленного опыта.

Такие агенты критически важны в динамичных средах, где условия постоянно меняются. Например, они применяются в адаптивных системах, таких как персонализированные обучающие платформы, инструменты анализа рыночных трендов и развивающиеся системы безопасности, способные адаптироваться к новым угрозам.

Примером агента, способного к обучению, являются автономные транспортные средства с адаптивным обучением. Самоуправляемые автомобили улучшают качество вождения за счёт анализа реальных данных о движении. Машина учится как на собственном опыте вождения (например, в условиях различной погоды и трафика), так и на данных, собранных другими автомобилями в автопарке. Агент использует методы обучения с учителем (например, тренируясь на размеченных данных о вождении) и обучение с подкреплением (например, осваивая оптимальные стратегии вождения через симуляции или обратную связь из реального мира).

Как вы уже видели, AI-агенты могут быть самыми разными — от простых систем на правилах до сложных моделей с обучением.

Их можно разрабатывать с использованием различных инструментов и фреймворков — таких как LangChain для создания сложных языковых агентов, AutoGen для коллаборации между несколькими агентами или n8n для кастомизируемой no-code/low-code автоматизации с интеграцией AI. Каждый инструмент имеет свои сильные стороны в зависимости от того, что именно вам нужно: тонкая настройка управления, быстрое прототипирование или масштабируемые workflow.

В этом разделе мы сосредоточимся на примерах AI-агентов на базе n8n, поскольку эта платформа предоставляет разработчикам гибкость в проектировании и автоматизации интеллектуальных процессов без привязки к конкретному фреймворку. Благодаря открытому исходному коду и широкой интеграции, n8n упрощает подключение AI-моделей к реальным бизнес-процессам — идеально подходит для создания практичных, готовых к продакшену AI-агентов.

Этот workflow использует языковые модели OpenAI и SerpAPI для создания отзывчивого conversational-агента. В нём реализованы ручные триггеры для чата и механизм буфера памяти, что обеспечивает плавность взаимодействий.

Если вы привыкли собирать данные с веб-страниц, то знаете, насколько утомительным может быть управление CSS-селекторами, XPath и всеми сопутствующими вещами. Именно здесь этот workflow становится незаменимым!

Этот агентный workflow позволяет извлекать данные без необходимости разбираться в структуре DOM (Document Object Model), избавляя вас от типичных сложностей, связанных со скрапингом сайтов.

Workflow автоматизирует процесс сбора данных, принимая ввод через чат для запуска процесса, собирая URL-адреса из Google Sheets с помощью ScrapeBee API и обрабатывая данные с помощью AI-агента на базе Google Gemini. Агент извлекает и структурирует контент, а затем сохраняет его обратно в Google Sheets для удобного доступа и дальнейшего использования.

Почему это круто?

В n8n доступно несколько AI-решений для автоматизации скрапинга, но особенно нам понравился этот вариант за использование ScrapeBee. Этот API позволяет делать полноразмерные скриншоты страниц и извлекать HTML-данные в режиме fallback, что избавляет вас от необходимости возиться с CSS-селекторами и XPath.

Не забывайте всегда проверять соблюдение требований к веб-скрапингу, например, анализируя файл robots.txt.

Работа с SQL-запросами может быть утомительной, особенно когда вам нужно просто быстро построить график для понимания данных. Этот workflow упрощает задачу, добавляя визуализацию данных в нативный SQL-агент с помощью OpenAI и QuickChart.

AI-агент извлекает информацию с помощью Information Extractor на базе OpenAI, выполняет запросы к базе данных Postgres и сохраняет историю запросов. Затем он анализирует данные с помощью Text Classifier, а если требуется построение графиков, workflow активирует QuickChart через OpenAI API.

В этом workflow в качестве источника данных используется Postgres. Однако стоит отметить, что n8n имеет мощную поддержку всех основных SQL-движков, так что вы можете выбрать любой удобный для вас вариант.

Почему это круто?

Этот workflow строит графики по SQL-запросам только в том случае, если AI-агент определяет, что они действительно нужны. Иными словами, вы задаете условия акцепта, а затем просто позволяете автоматизации работать за вас, строя графики только там, где это обосновано. Отличная экономия времени!

Да, ещё один workflow для скрапинга! Скрапинг — это обширная область со своими нюансами, которые нужно учитывать и решать. Этот workflow отличается от предыдущего тем, что здесь используется ReAct AI Agent — агент, который «рассуждает и действует», — и извлекает HTML‑структуру страницы так, как это делают классические скрейперы.

Workflow использует ноду ReAct AI Agent для получения веб-страниц, конвертирует строку запроса в JSON и извлекает контент через ноду HTTP Request.

Почему это круто?

Этот workflow использует типичный процесс скрапинга, знакомый любому инженеру. Вам потребуется самостоятельно работать с HTML-структурой, тегами и сопутствующими элементами, но если вы никогда раньше не использовали n8n для скрапинга, это отличный стартовый вариант.

Этот пример AI-агента преобразует данные из таблиц в интерактивную базу знаний на базе AI, позволяя пользователям получать глубокие инсайты с помощью естественно-языковых запросов, полнотекстового поиска и сравнительного анализа, сохраняя данные в NocoDB.

Почему это круто?

Будем честны: каждый хоть раз использовал электронную таблицу в роли базы данных! Этот workflow особенно полезен при работе с большими таблицами. Основная боль аналитиков данных — это необходимость объединять разные таблицы или анализировать очень крупные файлы для получения инсайтов. Этот workflow позволяет избавиться от всех сопутствующих сложностей буквально в несколько кликов.

Как было бы здорово получать ответы из базы данных без написания запросов, просто используя промпт на естественном языке? Звучит круто, правда? Именно это и делает данный workflow! В этом workflow агент понимает запросы на естественном языке и взаимодействует с учебной базой данных SQLite, чтобы предоставить точные ответы.

Этот workflow автоматизирует управление электронной почтой с помощью AI. Он извлекает письма из вашего Gmail-аккаунта в настраиваемое время дня, суммирует ключевые моменты и действия и отправляет два кратких отчёта: один утром и один вечером. Больше никаких отвлекающих уведомлений и часов, потраченных на бесконечное чтение писем!

Почему это круто?

Нужно ли вообще объяснять, почему мы обожаем агент для суммаризации писем?! Это идеальное решение для любой компании, где коммуникация всё ещё ведётся через email! Кроме того, если вы не хотите отправлять суммаризированные письма по почте, можно использовать ноду Slack или Teams — в зависимости от мессенджера, принятого в вашей компании.

И снова мы достаем кролика из шляпы! Часто участвуете в видеовстречах, на которых нужно конспектировать обсуждения? Тогда этот workflow для вас! Он автоматизирует процесс транскрипции в реальном времени, обеспечивая точную фиксацию ключевых обсуждений и решений, что делает их легкодоступными для последующего анализа и повышает продуктивность и ясность коммуникаций.

В этом workflow данные записи структурируются через ноду Supabase, сохраняются в базе данных Postgres и суммируются с помощью OpenAI.

Почему это круто?

Этот workflow более гибкий, чем специализированные инструменты, поскольку объединяет возможности Recall.ai, OpenAI и Supabase для транскрипции в реальном времени, AI-анализа и структурированного хранения данных. Он даёт полную возможность кастомизации и контроля, позволяя адаптировать действия, обработку данных и их хранение под нужды вашего бизнеса.

Если вы инженер технической поддержки, то знаете, как легко утонуть в потоке клиентских тикетов! Этот workflow поможет вам справиться с нагрузкой. Он автоматизирует обработку обращений по email с помощью AI, создавая интеллектуальные, контекстно-ориентированные ответы на основе базы знаний, хранящейся в Google Drive, и формирует черновик ответа, готового к проверке и отправке клиенту. Больше никакого завала в тикетах!

Почему это круто?

Этот workflow действительно может изменить работу вашей службы поддержки! Если ваши инженеры перегружены клиентскими запросами, найм новых сотрудников не всегда решение — можно попробовать автоматизировать ответы с помощью этого workflow.

Обратите внимание: workflow использует базу знаний из Google Drive. Если ваша база знаний хранится в другом месте — например, в Jira, GitBook, GitHub или где-то ещё — вы можете использовать ноду HTTP Request для указания нужного URL, запускать процесс по расписанию через ноду Schedule Trigger, сохранять результаты в любую удобную базу данных и через ноду OpenAI chat проверять, были ли изменения.

Крупные компании обычно разрабатывают большой объем документов, что часто вызывает раздражение у сотрудников, вынужденных искать ответы в массивной базе знаний. Этот workflow будет особенно полезен, так как реализует RAG-чатбота, который отвечает на вопросы сотрудников на основе корпоративных документов, хранящихся в Google Drive.

Почему это круто?

Иногда база документации только растёт со временем, вне зависимости от того, строится она по структуре или хаотично. Этот AI-агент способен сэкономить вам огромное количество часов, которые вы бы потратили на поиск ответов в больших базах документов, особенно в ситуации, когда за документацию никто формально не отвечает, коллеги хаотично обновляют и добавляют новые файлы, и у вас возникает ощущение потери контроля над корпоративными знаниями.

В 2025 году вопрос кибербезопасности находится в центре внимания всех компаний. Команды безопасности получают огромные объемы сырых SIEM-оповещений, лишенных необходимого контекста, и ручное расследование каждого инцидента требует больших затрат времени. Этот workflow решает проблему следующим образом:

• Автоматически дополняет SIEM-оповещения (Security Information and Event Management) с использованием TTPs (тактик, техник и процедур) из фреймворка MITRE ATT&CK.
• Тегирует и классифицирует оповещения на основе известных техник атак.
• Предлагает шаги по устранению инцидентов для поддержки команд реагирования.
• Улучшает тикеты безопасности в Zendesk, добавляя релевантную информацию об угрозах.

Почему это круто?

Безопасность — это критически важная тема сегодня, а реальная ценность этого workflow в том, что он использует MITRE ATT&CK TTPs. Это означает, что вы можете значительно повысить уровень защиты своей компании даже без наличия выделенной команды безопасности. Обратите внимание: в данном случае оповещения поступают из тикетов Zendesk, но вы можете адаптировать workflow под свои нужды, получая оповещения, например, из чатботов или других источников.

GitHub — один из самых популярных Git-сервисов среди IT-специалистов. Однако работа с его API может быть непростой задачей, и здесь на помощь приходит этот workflow. Он создаёт чатбота, который позволяет вам общаться с документацией GitHub API на естественном языке, экономя время на поиске информации, особенно если вам нужно быстро разобраться.

Почему это круто?

Может показаться, что сегодня любая LLM способна ответить на любые вопросы, и можно просто запромптить ChatGPT или другую модель, чтобы узнать, как пользоваться GitHub API. Однако LLM не переобучаются часто и могут пропускать обновления. Этот же workflow обеспечивает получение актуальной информации, поскольку передаёт URL документации через HTTP-запрос, позволяя LLM рассуждать на основе свежих данных.

Одна из ключевых возможностей LLM заключается в том, что их можно fine-tune'ить под специфические промпты. Идея проста: вы берете уже обученную модель и заканчиваете ее обучение на своих данных. Именно это и делает данный workflow: он выполняет fine-tuning моделей OpenAI на ваших документах, хранящихся в Google Drive, чтобы предоставлять ответы, адаптированные под конкретные знания.

⚠️ВНИМАНИЕ: Загруженные в Google Drive данные должны быть в формате .jsonl — перед началом fine-tuning убедитесь, что они соответствуют требованиям OpenAI.

Почему это круто?

Этот workflow очень прост в использовании, и всего за несколько минут вы сможете fine-tune'ить модель, получив ответы, основанные на ваших собственных документах. Однако стоит учитывать, что процесс может вызвать вопросы по безопасности, особенно при работе с «чувствительными» данными, так как файлы напрямую загружаются на платформу OpenAI. Чтобы избежать этого, вы можете адаптировать workflow под свои задачи, используя, например, Ollama для запуска Mistral NeMo как self-hosted LLM, решая тем самым проблемы безопасности.

Если вам нужен Telegram-чатбот, использующий недавно выпущенную LLM DeepSeek, то этот workflow точно для вас. В нем также реализована поддержка долговременной памяти через Google Docs для создания персонализированных и контекстно-ориентированных ответов пользователям.

Почему это круто?

Среди всех чатботов, автоматизированных с помощью n8n, этот — один из самых полноценных: он обрабатывает валидацию пользователей, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, а также обработку ошибок. Кроме того, здесь используется нод DeepSeek, недавно добавленный в n8n, что подчёркивает, насколько платформа идёт в ногу с последними технологическими новинками.

Если вы когда-либо терялись в интерфейсе Airtable в попытке быстро извлечь из него данные — хорошие новости: эти времена позади! Этот workflow создаёт AI-агента для общения на естественном языке, интегрированного с наборами данных Airtable. Он особенно полезен для пользователей, стремящихся улучшить взаимодействие с данными через чат-интерфейс. Благодаря общению с Airtable через чат, вы можете быстро получать нужную информацию без необходимости строить сложные запросы.

Почему это круто?

Навигация по Airtable может быть действительно непростой задачей при извлечении данных, и этот workflow отлично решает эту проблему! Обратите внимание, что память в этом случае управляется напрямую через OpenAI API — подход, отличающийся от других workflow, которые мы рассматривали ранее. Также стоит отметить, что на первом этапе вам нужно вручную вставить различные кейсы и паттерны, связанные с данными, которые вы хотите извлекать. Это может быть непросто, так как атрибуты данных часто заранее неизвестны. Чтобы решить эту проблему, можно воспользоваться решением с Dynamic Prompts AI workflow.

Является ли ChatGPT AI-агентом?
ChatGPT — это не AI-агент, а AI-чатбот. Несмотря на свою высокую функциональность, ChatGPT является реактивным: он отвечает на поступающие промпты, но не выполняет самостоятельных действий, как это делают AI-агенты.


Является ли Siri AI-агентом?
Да, Siri можно классифицировать как AI-агента, поскольку она разработана для выполнения конкретных задач — таких как установка напоминаний, ответы на вопросы и автономное выполнение голосовых команд после получения промпта.


Является ли чатбот AI-агентом?
Нет, чатботы не являются AI-агентами, поскольку они способны только реагировать на промпты пользователей без выполнения автономных действий.


Является ли Alexa AI-агентом?
Alexa схожа с Siri, поэтому да, её можно классифицировать как AI-агента. В частности, она использует ИИ для понимания голосовых команд, ответа на вопросы и выполнения различных задач, таких как воспроизведение музыки, установка будильников и управление устройствами умного дома.


Являются ли AI-ассистенты по программированию AI-агентами?
Да, AI-ассистенты по программированию могут классифицироваться как AI-агенты, поскольку они способны интерпретировать запросы, генерировать код в нескольких файлах, отлаживать собственный вывод и автоматизировать задачи программирования с высокой степенью автономии. Однако не все AI-ассистенты по программированию являются AI-агентами. Ключевое отличие агента — способность самостоятельно предпринимать действия, в то время как некоторые ассистенты выполняют лишь статический анализ, оставляя финальную доработку за пользователем.


Являются ли LLM AI-агентами?
Нет, LLM лежат в основе AI-агентов, обеспечивая им понимание естественного языка, но сами по себе не являются AI-агентами. LLM сосредоточены на понимании и генерации текстов, приближенных к человеческому языку, на основе поступающего ввода и благодаря этой способности могут использоваться как компоненты AI-агентов.