26 января 2026 г.

ИИ-агенты формируют новый слой цифровой инфраструктуры, сопоставимый по масштабу изменений в бизнес-процессах с внедрением ERP в нулевых годах или «облачных» сервисов в десятых. Эти изменения происходят как в бизнес-среде, так и в потребительском сегменте, причем прямо сейчас — аналитики считают, что знаковое изменение в применении ИИ началось в 2025 году и в 2026 приведет к появлению «агентной экономики». Что позволяет сделать такие оптимистические выводы?

Прогноз — консервативный, изменения — революцонные

Прогноз существенных изменений при ближайшем рассмотрении оказывается консервативен и построен на основе очевидных технологических трендов. Недавно начался переход от скриптов к RPA, теперь процесс пошел дальше — и переход уже происходит от RPA к ИИ-агентам.

ИИ-агенты — софтверная «автоматизация с пониманием контекста». Это существенное развитие ставшей привычной RPA, которую ИИ-агенты не заменяют, а «надстраивают». Агент решает, когда и зачем выполнять требуемые действия. ИИ-агент, в отличие от RPA, может самостоятельно учиться.

«Агентная экономика» предполагает качественный переход, который иногда образно называют «путь ИИ — от инструментов в стадию „соучастника“». Переход происходит быстро: за несколько прошедших сезонов LLM прошли несколько стадий развития, бизнес научился применять их для операционной деятельности. Последнее потребовало как перестройки мышления, так и практического понимания возможностей и ограничений ИИ, отработки процессов создания инструментов и методик контроля при его применении. В результате бизнес решился на широкомасштабное применение программных роботов, активно использующих возможности LLM, придав таким инструментам дополнительную автономность.

«Агентный ИИ» обеспечивает корпоративным заказчикам возможность фундаментального изменения работы, уверен Кирилл Смеловец, главный архитектор сервисов искусственного интеллекта и машинного обучения Cloud X, комплексный подход сможет сделать ИИ-агентов частью экосистемы бизнеса.

Что такое ИИ-агент?

Каноническое определение — в стадии формирования, причем по вполне уважительной причине: технология новая. Эксперты обладают пониманием, но их определения несколько отличаются друг от друга.

«ИИ-агент — решение на базе генеративного искусственного интеллекта, способное понимать задачи и контекст, планировать выполнение и совершать автономные действия, применяя различные инструменты, а также реагируя на новые вводные и параметры внешней среды, включая взаимодействие с человеком и другими агентами», — говорит Алексей Сидорюк, советник генерального директора по «искусственному интеллекту» в Ассоциации ФинТех.

ИИ-агента как интеллектуальную программную систему, обладающую способностью к автономному восприятию среды, постановке целей, планированию и выполнению действий, направленных на достижение этих целей, определяет Вячеслав Береснев, генеральный директор ЦТИИ Нейролаб.

Однако на разных уровнях в корпорациях применяют свои трактовки, расставляя акценты по разным элементам единой сущности ИИ-агента.

  • Техническое определение ИИ-агента, которое наиболее распространено — программная сущность, созданная для автономного решения задач. Сущность способна воспринимать окружение и его динамику (через API, сенсоры, UI-элементы, данные), принимать решения на основе модели (правил, LLM и т. д.), выполнять действия («отправить письмо», «заполнить форму», «вызвать микросервис» и пр.), а также в процессе корректировать собственное поведение.

Возможность корректировки поведения — ключевая особенность ИИ-агента. Агент способен самостоятельно проводить цикл восприятия—решения—действия—оценки. Пример: агент, который получает задачу «оформить возврат по заказу № 7821», сам находит заказ в CRM, проверяет условия возврата, генерирует уведомление клиенту, создает задачу для склада и логирует результат.

  • Бизнес-определение трактует ИИ-агента как «цифрового сотрудника». Это определение не противоречит техническому, рассмотренному выше, только акцент смещен с архитектуры на роль: «агент поддержки», «агент закупок», «персональный ассистент клиента», «ассистент специалиста» и пр. Бизнес рассматривает ИИ-агентов как специализированных виртуальных работников, у которых есть цель и которым даны полномочия.

Для выполнения своих действий сущность располагает профилем с правами доступа (тут актуален Role-Based Access Control, открывающий доступ на основе функциональных ролей), может сотрудничать с людьми и другими агентами и, что важно, самостоятельно учится на обратной связи (от человека, заданной системы метрик и т. д.).

  • Футурологическое определение ИИ-агентов как эмерджентных «цифровых личностей» выглядит теоретическим, но инструменты для создания таких решений уже активно создают крупнейшие компании: Anthropic, Google DeepMind, OpenAI и пр. Такой ИИ-агент может как «выполнять задачу», так и вести проект. Для этого, как считают разработчики, агенты завтрашнего дня должны уметь формировать цели (в том числе, долгосрочные), строить собственные модели мира и даже «проявлять инициативу» (например, предлагать варианты оптимизации процесса без прямой команды). Технические подвижки в этом направлении уже есть: первые прототипы, обладающие соответствующей функциональностью и способные — хотя бы частично — выполнять перечисленные задачи, созданы в 2025 году.

«В отличие от ИИ-ассистента, который реагирует на запросы пользователя, ИИ-агент сам инициирует действия и управляет процессом, — говорит Вячеслав Береснев. — Это автономная цифровая система, способная рассуждать, обучаться и действовать без постоянного контроля человека». Степень автономности и границы самообучения определяют при процессах внедрения ИИ-агентов в бизнес-процессы.

Продолжение следует

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель IT Channel News