В последние два года разговор об AI-агентах почти везде начинается одинаково. Берётся большая языковая модель, к ней подключаются инструменты — поиск, CRM, почта, база знаний, API — и дальше предполагается, что модель сможет сама выбрать нужный инструмент, вызвать его и на этом решить задачу.

На демо это часто выглядит убедительно. Пользователь задаёт вопрос, модель делает один-два вызова, получает данные и формирует ответ. Кажется, что этого уже достаточно, чтобы говорить об agentic-сценариях. Но как только AI попадает не в лабораторную среду, а в реальный корпоративный контур, довольно быстро выясняется, что одного вызова инструмента по MCP недостаточно.

Проблема в том, что рабочая задача почти никогда не сводится к одному вызову функции. Нужно понять намерение пользователя, решить, каких данных не хватает, выбрать следующий шаг, проверить результат предыдущего шага, при необходимости скорректировать план, не уйти в ложную ветку, не повторяться, не отвечать без источников, соблюсти ограничения безопасности и только потом собрать ответ.

Иными словами, между «модель умеет вызвать инструмент» и «получился надёжный корпоративный агент» лежит отдельный инженерный слой. 

Меня зовут Денис Селезнёв, я генеральный директор «Первой Формы» — российской BPM-платформы для автоматизации бизнес-процессов в крупных компаниях. В этой статье я расскажу, почему tool calling сам по себе не делает ИИ корпоративным агентом, как эту проблему решает наш подход Agent Loop и как этот цикл устроен в реальной enterprise-среде.