Agent versus chat: the goal → plan → act loop
A chat answers and stops. An agent takes a goal — and works: plans steps, calls tools, checks results and continues until done. We dissect the agent loop and why it's the step after prompting.
Всё, что ты изучал до сих пор, — диалог: спросил → ответила → ты решаешь, что дальше. Агент забирает «что дальше» себе.
Цикл агента
- Цель: «найди 10 подходящих площадок для рекламы и собери таблицу с ценами».
- План: агент разбивает на шаги: искать площадки → открыть каждую → найти прайс → записать.
- Действие: вызывает инструмент (поиск, чтение страницы, запись в таблицу).
- Проверка: смотрит на результат: получилось? хватает данных?
- Повтор — с шага 2, пока цель не выполнена (или не сработал лимит — об этом позже).
Ключевая разница: решения внутри цикла принимает модель, а не ты. Ты задаёшь цель, границы и инструменты.
Ты уже видел агентов
- Deep research — агент поиска: сам планирует запросы, читает, собирает отчёт.
- Coding-агенты (Replit, Claude Code) — пишут код, запускают, видят ошибку, чинят.
- Агент в n8n — сам решает, в таблицу заглянуть или в поиск.
Это один и тот же паттерн — теперь ты знаешь его имя.
Когда агент, а когда хватит чата или сценария
- Ответ в один шаг → чат.
- Фиксированная цепочка шагов → сценарий (n8n-стрелки): дешевле и предсказуемее.
- Шаги заранее неизвестны, зависят от находок → агент.
Типичная ошибка новичка — агент там, где хватило бы сценария. Агент — не «круче», а «гибче за большую цену»: дороже, медленнее, менее предсказуем.
Practice · 4 task