Глоссарий

Базовые термины агентного ИИ, сгруппированные по смыслу. Прочитайте перед тем, как переходить к другим статьям раздела — здесь объясняется то, на что остальные статьи опираются.

Дата составления: 2026-10-27
Статус: 💡 Актуально

1. Что такое агент

Агент (AI Agent) — языковая модель (LLM), встроенная в цикл автономного действия. В отличие от обычного чатбота, агент не просто генерирует текст — он самостоятельно планирует шаги, вызывает инструменты и повторяет цикл, пока задача не выполнена.

Цикл агента (Agent Loop) — повторяющаяся последовательность шагов: воспринять задачу (Perceive) → спланировать действие (Plan) → выполнить (Act) → проверить результат (Observe) → повторить (Repeat). Один пользовательский запрос может вызвать десятки итераций такого цикла.

Инструменты (Tools) — функции, которые агент может вызывать в ходе работы: чтение файлов, открытие браузера, запуск кода, обращение к внешним API. Именно инструменты отличают агента от чатбота.

Оркестратор (Orchestrator) — агент, который раздает задачи другим агентам-специалистам и собирает результаты. Используется в многоагентных системах. В командах агентов его называют ведущим агентом, или лидом (lead).

Мультиагентность (Multi-agent) — архитектура, в которой несколько агентов работают параллельно или последовательно. Например: один агент читает договоры, другой параллельно ищет судебную практику, третий собирает итоговый отчет.

Харнесс (Harness, «обвязка») — все, что окружает языковую модель и превращает ее в агента: инструкции, инструменты, память, ограничители и логика оркестрации. Отсюда формула «агент = модель + харнесс»; конкретные харнессы — это приложение Claude и Claude Code, ChatGPT Work и Codex, Hermes и другие. Подробнее — в статье Харнесс.

Агент-ассистент — тип харнесса: агент, который работает постоянно на вашем сервере или компьютере, живет в мессенджере и имеет собственную память, идентичность и расписание. В отличие от остальных харнессов, запускается и администрируется вами, а работать может и без вашего участия — по расписанию или по событию. Подробнее — в статье Агенты-ассистенты.

Агентские команды (Agent Teams) — топология мультиагентности, где несколько равноправных агентов видят работу друг друга, общаются напрямую и спорят до общего решения (схема «граф»). В отличие от субагентов, которые отчитываются только оркестратору и между собой не общаются (схема «звезда»).

2. Память и контекст

Память агента (Agent Memory) — все, что переживает окончание сессии и накапливается за пределами модели, в отличие от контекста, который умирает вместе с сессией. Подробнее — в статье Память агента. Реализуется через файлы (например, Markdown-файлы у агентов-ассистентов), векторные базы данных (RAG-системы) или встроенные хранилища платформы.

Персистентная память (Persistent Memory) — способность агента сохранять знание между сессиями: он «помнит» предыдущие задачи, предпочтения пользователя и контекст проектов, а не начинает каждый разговор с чистого листа. У агентов-ассистентов реализуется набором файлов, которые агент дописывает сам.

Контекстное окно (Context Window) — объем информации, который модель может удерживать одновременно. В агентных системах важно управлять контекстом: агент создает промежуточные суммаризации, чтобы не переполнить лимит.

Контекстная инженерия (Context Engineering) — управление всем, что попадает в контекстное окно агента на каждом шаге работы: инструкциями, описаниями инструментов, прочитанными файлами, результатами поиска, историей. Подробнее — в статье Контекстная инженерия.

Протухание контекста (Context Rot) — падение качества ответов по мере роста контекста, которое наступает задолго до заявленного предела окна. Подробнее — в статье Контекстное окно.

Сжатие контекста (Compaction) — пересказ накопленной истории в короткую выжимку, чтобы освободить место в окне. Частные детали при этом теряются первыми, а повторное сжатие пересказывает уже пересказанное.

Постепенное раскрытие (Progressive Disclosure) — принцип, при котором агент сначала получает краткие указатели (описания скиллов, имена файлов, оглавление базы) и подгружает полный текст только тогда, когда он нужен.

3. Скиллы и плагины

Скилл (Skill) — файл SKILL.md с инструкциями для агента: что делать, в каком порядке, что проверять, в каком формате выдавать результат. Скилл загружается в контекст агента только при активации — это позволяет держать много скиллов, не перегружая агента.

Плагин (Plugin) — пакет, который объединяет несколько скиллов, команды (slash-commands), коннекторы к внешним сервисам (MCP) и субагентов. Позволяет быстро развернуть готовое решение под конкретную область — например, юридический анализ.

Slash-команды (Commands) — короткие команды для вызова скиллов. Например: /legal:review-contract запускает скилл анализа договора. Предопределены в плагине.

Субагент (Sub-agent) — агент, которому основной агент делегирует подзадачу. Субагенты позволяют выполнять несколько задач параллельно.

Skill Creator (skill-creator) — встроенный мета-скилл Claude для создания других скиллов в диалоговом режиме; у OpenAI похожий помощник вызывается командой $skill-creator в Codex и @skill-creator в ChatGPT Work.

4. Интеграции и протоколы

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт для подключения AI-агентов к внешним системам. Разработчик создает MCP-сервер для своего сервиса один раз — и он начинает работать с любым агентом, поддерживающим MCP. Подробнее — в статье MCP-серверы.

MCP-сервер (MCP Server) — программа-коннектор к конкретному внешнему сервису (Gmail, Jira, CRM), реализующая стандарт MCP. Объявляет агенту доступные функции и исполняет его запросы.

Навигационный файл — файл-точка входа в рабочую папку: агент читает его первым и понимает из него, как устроена папка и как здесь принято работать. Подробнее — в статье Рабочее пространство агента.

AGENTS.md — открытый межвендорский стандарт навигационного файла: один файл, который читают агенты разных производителей. Аналог CLAUDE.md или .cursorrules, но единый для всех инструментов. В конце 2025 года передан под управление профильного фонда при Linux Foundation — в одной связке с MCP.

CLAUDE.md — конвенция Anthropic для навигационного файла. Claude Code читает именно его, поэтому при наличии обоих файлов CLAUDE.md связывают с AGENTS.md импортом, чтобы не вести два документа.

5. Конкретные платформы

Hermes (Hermes Agent) — самохостинговый агент-ассистент от исследовательской лаборатории Nous Research, вышедший в феврале 2026. Открытый код, лицензия MIT. С мая 2026 лидирует в своем классе по объему использования.

OpenClaw — первый инструмент этого класса, запущенный в ноябре 2025 Питером Штайнбергером; развивается независимым open-source фондом. Именно он задал устройство, которое повторяют остальные ассистенты.

Claude Cowork — агентный режим Claude, который существовал отдельно с января по сентябрь 2026 года; затем его возможности встроили в обычный Claude. Название встречается в записях вебинаров и в кейсах этого периода. Подробнее — в статье Агентные возможности Claude.

Perplexity Computer — облачный мультиагентный сервис, оркестрирующий 19 AI-моделей одновременно. Работает без доступа к локальным файлам.

Агентные IDE (Agentic IDE) — среды разработки с AI-агентами (Cursor, Windsurf, Claude Code, GitHub Copilot, Kiro, Google Antigravity, OpenAI Codex). Ориентированы на написание кода. Подробнее — в Обзоре инструментов.

Связанные статьи

Теги: #агентный-ии #глоссарий