Все крупнейшие технологические компании — OpenAI, Google, Microsoft, Apple — объявили о скором релизе разработок в этом направлении. ИИ-агенты способны не только генерировать тексты, но и принимать решения, по сути заменяя человека. Как устроена эта новая технология и каковы ее перспективы, рассказывает консультант в области искусственного интеллекта Алексей Котов.

Новый этап развития

Бум на рынке ИИ продолжается. Если в 2013 году объем инвестиций в ИИ составлял $16 млрд, то за восемь лет эта сумма выросла более чем в 20 раз и в 2021-м составила $337 млрд. Прогнозы сулят ежегодный рост рынка в пределах 30–35% до 2030 года. В IV квартале 2024 года более половины всего венчурного капитала было направлено именно в ИИ-стартапы, а свыше 82% компаний сообщили, что уже экспериментируют с искусственным интеллектом в том или ином виде. В России искусственный интеллект выделен в отдельный национальный проект и к 2030 году может добавить от 4 до 6 п.п. к ВВП.

Лидер отрасли OpenAI оценивается в $157 млрд, являясь одной из самых дорогих частных компаний в мире, — и этих показателей она достигла всего за десятилетие с момента основания. Другой пример — ИИ-поисковик Perplexity, запущенный в 2022-м и за два года достигший оценки в $9 млрд.

Что особенно важно, в последнее время эти технологии становятся все доступнее. Если упрощать, теперь одно сгенерированное ИИ слово стоит в десятки или сотни раз дешевле, чем прежде. А значит, если раньше экспериментировать с ИИ могли себе позволить лишь крупные корпорации, то сегодня чат-боты и другие подобные инструменты стали массовыми и экономически оправданными.

Причем это глобальная тенденция, которая развивается во всем мире, — показателен недавний ажиотаж вокруг релиза китайской модели DeepSeek. Официальные источники утверждают, что на ее обучение было потрачено всего $5,6 млн, что на несколько порядков меньше, чем расходуют американские компании на разработку аналогичных решений. Сейчас идут споры о достоверности этой цифры и ее реальном значении: однако все соглашаются с тем, что, даже если реальная сумма в 20–30 раз выше, это все равно несравнимо меньше, чем у американских компаний.

Наделавший столько шума китайский ИИ при этом представляет собой языковую модель, в то время как американские лидеры рынка уже стремятся пойти еще дальше и предложить широкой аудитории автономных ИИ-агентов. Это следующая ступень развития искусственного интеллекта, на которой он может самостоятелно принимать решения, планировать и действовать без пошагового сопровождения со стороны человека.

Прогнозируется, что уже к 2028 году такого рода автономные ИИ‑агенты будут принимать не менее 15% повседневных рабочих решений вместо людей. Техногиганты создают платформы, позволяющие любому бизнесу разрабатывать собственный агентский ИИ, а порог входа в технологию обещает быть предельно низким, так как для общения с ИИ будет использоваться человеческий, а не машинный язык. Российские компании — «Сбер» и «Яндекс» — также ведут разработки в этой области, но пока используют их в основном внутри своих организаций или в партнерстве с кем-то и не предлагают свои решения на свободном рынке.

ИИ как помощник или полная автономность

Одним из центральных вопросов вокруг ИИ в последнее время была перспектива автоматизации профессий. Множество исследований и отчетов прогнозировали, что ИИ в будущем заменит людей в таких областях, как бухгалтерия, контент-менеджмент или работа операторов колл-центров.

Однако пока эти прогнозы не реализовались. Модели ИИ, как правило, выполняют только одну функцию — генерацию соответствующего некоторым шаблонам контента, а для применения сгенерированных им продуктов и постановки ТЗ все равно требуется человек. Например, ИИ может создать текст для электронного письма, но отправить его через Outlook должен был человек (предварительно проверив его и убедившись, что ИИ нигде не напортачил).

Следующий этап развития ИИ, начавшийся в середине 2024-го, принес значительные изменения. Появление «агентского» ИИ (Agentic AI) стало важным шагом в эволюции технологии. В отличие от генеративных моделей, такой искусственный интеллект способен выполнять конкретные действия, справляясь с неопределенностью в данных и автономно принимая решения на основе контекста.

Одним из самых простых и понятных примеров внедрения агентского ИИ является полная автоматизация клиентской поддержки. Например, Salesforce полностью автоматизировал клиентскую поддержку, человек привлекается уже не для выполнения какого-либо действия, а только для разрешения спорных ситуаций, при этом плата взимается только за успешное разрешение вопроса. При этом потенциал технологии огромен. На предлагаемых платформах можно по принципу «лего» конструировать любой, даже очень сложный процесс. При этом сами действия будут выполнять уже существующие роботы и API, а ИИ возьмет на себя оркестрацию процесса и обработку исключений.

ИИ отлично справляется с перечисленными выше задачами, тем более уже существует инфраструктура чат-ботов, для которых подобные агенты станут логичным продолжением.

Сложнее будет внедрять подобные решения в отраслях, традиционно отличающихся низким уровнем автоматизации и требующих физического выполнения действий, например в сельском хозяйстве.

Еще одним примером агентского ИИ может служить сценарий, в котором ИИ анализирует почту, извлекает счета-фактуры, сопоставляет их с контрактами и выявляет расхождения. В конце процесса ИИ отправляет письма подрядчикам с запросом разъяснений. Эта цепочка действий включает три ключевых новшества.

• Понимание контекста входных данных. Агентский ИИ понимает, что в счет-фактуре один и тот же артикул может быть записан по-разному, например «ноутбук», «портативный компьютер» или «ноутб.». В отличие от классической автоматизации, где такие различия создавали бы исключения, требующие ручной обработки, агентский ИИ распознает, что все эти термины обозначают одно и то же устройство.
• Работа с человеческим языком. Ранее для создания подобных автоматизированных процессов требовались программисты, пишущие сложные алгоритмы. Теперь ИИ-агент может понять естественный язык и выполнить задачи на его основе. Например, промпт может звучать так: «Просканируй почту за последний год, найди все счета-фактуры и сравни их с контрактами. Подготовь отчет о расхождениях и отправь письма подрядчикам». Этот процесс не требует вмешательства человека на каждом шаге.
• Интеграция с роботами. Агентский ИИ может напрямую взаимодействовать с роботами, выполняющими действия, такие как отправка сообщений или обновление баз данных.

Технология обещает быть поистине революционной, поэтому компаниям стоит как можно скорее начать ее внедрять и экспериментировать с ней, поскольку первые, кто ее освоит и запустит в промышленную эксплуатацию, получат очевидное преимущество. При этом разрыв между компаниями-лидерами и отстающими будет стремительно увеличиваться. По мере совершенствования и апробации технологии, будут появляться агенты, способные выполнять все более сложные задачи, причем все точнее и точнее. Это неизбежно приведет к тому, что некоторые профессии будут отмирать и трансформироваться.

Кто доминирует на этом рынке

На сегодня в сфере агентского ИИ доминируют американские компании, которые можно разделить на несколько категорий.

• Компании с собственными языковыми моделями. Эти игроки могут представлять как решения для агентского ИИ, так и создавать инфраструктуру для платформ агентского ИИ. К таким компаниям относятся OpenAI и Anthropic. В 2025 году обе компании планируют вывести на рынок новые продукты, способные выполнять действия на компьютере. Например, обновление от Anthropic позволяет модели Claude управлять компьютером, включая перемещение курсора, набор текста и просмотр веб-страниц.
• Технологические гиганты. Такие компании, как Google и Microsoft, рассматривают агентский ИИ как надстройку для существующих технологий. Microsoft уже выпустил решения Copilot Studio и Copilot 365, предоставляющие инструменты для создания и использования агентов в офисных приложениях и других продуктах.
• Системные интеграторы и автоматизаторы. Эти компании интегрируют агентский ИИ в процессы автоматизации бизнеса. Примером могут служить UiPath, специализирующаяся на роботизации процессов, или SalesForce, которая запустила AgentForce — решение для автоматизации CRM.
• Точечные решения для конкретных отраслей.

Агентский ИИ в Китае пока не выбился в лидеры, но стремительно набирает обороты благодаря активности крупных корпораций (Baidu, Alibaba, Tencent, ByteDance) и специализированных стартапов (например, Zhipu AI с их приложением AutoGLM для заказов еды). Государственная поддержка в форме национальных программ и местных инициатив способствует применению AI-агентов в ключевых отраслях, включая автомобильную промышленность и аэрокосмические проекты.

Сегодня агентные системы широко применяются для автоматизации клиентской поддержки, предугадывая потребности пользователя, и используются в голосовых помощниках, выполняющих различные задачи. При этом к китайским моделям остаются вопросы безопасности и конфиденциальности, так как к китайским моделям существует повышенное внимание в связи с их возможными уязвимостями, а бурное развитие агентного AI в Китае порождает беспокойство на глобальном рынке и может повлиять на рыночные капитализации ведущих международных компаний.

Перспективы и вызовы

Отличительной чертой новых тенденций является смещение фокуса с разработки узкоспециализированных решений на создание платформ, позволяющих компаниям создавать собственных агентов под конкретные задачи. Упрощение процесса разработки (с использованием промптов вместо сложного кода) позволяет практически любому сотруднику автоматизировать рутинные процессы без привлечения программистов. Это открывает новые горизонты для повышения эффективности бизнеса.

На фоне мировых успехов в области агентского ИИ российская отрасль находится пока на стадии формирования. Для ее развития необходимо преодолеть ряд вызовов.

Технологическим компаниям важно не только развивать ИИ внутри своих организаций для решения внутренних задач, но и коммерциализировать такие решения или создавать платформы, позволяющие клиентам адаптировать их под свои нужды.

Должна выстраиваться целая экосистема. Сейчас больше похоже, что каждая компания развивает ИИ только в рамках собственной организации, в то время как в США это скорее развитие продукта, который можно предложить широкому рынку (Microsoft Office + Copilot).

Только при решении этих задач Россия сможет выйти на международный уровень и активно участвовать в глобальной гонке за лидерство в сфере искусственного интеллекта.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора.