$5 тыс. в месяц: кто такие ИИ‑агенты и почему они получают больше, чем люди

К 2030 году рынок цифровых сотрудников вырастет до $50 млрд. Компании нанимают их для продаж, аналитики, кода, PR и ведения блогов. Кто такие ИИ‑агенты и почему бизнес в них так заинтересован? Рассказывает Владимир Кравцев, эксперт в области ИИ, AXENIX

ИИ‑агент — это программа или система на базе искусственного интеллекта, которая самостоятельно выполняет задачи, реагируя на изменения в среде и принимая решения без постоянного вмешательства человека.

В начале этого года глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что эпоха ИИ‑агентов наступила. Он назвал их «новой цифровой рабочей силой», которая изменит сам подход людей к работе. С этим согласен CEO OpenAI Сэм Альтман, считающий, что именно в 2025 году можно будет увидеть, как первые ИИ‑агенты реально заявят о себе на рынке рабочей силы и существенно изменят производительность компаний.

Треть корпоративного программного обеспечения к 2028 году будет включать в себя ИИ‑агентов, прогнозируется в отчете Gartner «Топ стратегических технологических трендов 2025: агентский ИИ». Его авторы полагают, что уже через три года с помощью агентов будет происходить 20% взаимодействий с цифровыми магазинами, а 15% повседневных решений они будут принимать вместо людей, освобождая их от рутины.

От кнопки к нейросети

Люди давно создают искусственных агентов — от автопилота самолета и биржевых роботов до знакомого всем робота‑пылесоса.

В 1990‑х активно использовались реактивные агенты, работающие по заранее заданным правилам без памяти и обучения. Это, например, простые биржевые боты или игровые NPC, реагирующие по принципу «стимул — реакция».

С 2000 по 2015 год появились агенты с ограниченной памятью. Они могли учитывать прошлые данные и использовать простые модели. Примеры — пылесосы, строящие карты помещений, или марсоходы Spirit и Opportunity, способные планировать действия.

С 2015 года агенты стали использовать машинное обучение и нейросети. Такие системы принимают решения на основе статистики и больших массивов данных. Автопилот Tesla обучался на видеозаписях с дорог, голосовые помощники (Siri, Alexa, «Алиса») — на речевых данных, используя более сложные алгоритмы обработки запросов.

Агенты, которые работают за вас

Современное поколение агентов выходит на сцену примерно в 2022 году, в том числе благодаря бурному развитию генеративного ИИ. Их отличает то, что они способны самостоятельно рассуждать, планировать и действовать, выполнять сложные многошаговые задачи без участия человека.

Главные особенности таких систем:

• Автономность и адаптация позволяют ИИ‑агентам работать без постоянного внешнего контроля, подстраиваясь под изменения среды. Например, агент для управления рекламой может сам отслеживать поведение пользователей и на основе этих данных менять настройки кампании. Важно: систему можно назвать ИИ‑агентом только при наличии хотя бы минимальной самостоятельности в принятии решений.
• Взаимодействие с человеком на естественном языке — для обычной работы с агентами не нужно знание специальных команд и языков программирования.
• Мультимодальность — понимание не только естественного языка в формате текста, но и звука, изображений, видео.
• Планирование и прогнозирование — агенты могут прогнозировать события, выстраивать оптимальные последовательности действий и достигать долгосрочных целей.

Хорошо понять принцип работы агента помогает реальный пример. В начале года OpenAI представила систему Operator — ИИ‑агента, который может бронировать поездки, делать онлайн‑покупки, заполнять формы и создавать документы.

Достаточно задать задачу — например, «сравни десять крупных магазинов одежды по ценам, стратегиям и отзывам, сделай презентацию на десять слайдов и отправь ее по email». Для выполнения такой задачи агент должен сам выстроить шаги, выбирать источники, обрабатывать данные и находить решения, если информации не хватает.

Как ИИ‑агенты уже помогают бизнесу

ИИ‑агентов уже можно внедрять в самые разные бизнес‑процессы, предварительно обучив их на внутренних документах и базах данных. Это позволяет использовать таких помощников даже в крупных компаниях.

Например, если запросить у агента данные о продажах за определенный период, он сам проанализирует задачу, подключится к CRM и извлечет нужную информацию. Если формат не задан, агент самостоятельно решит, как лучше представить результат — например, выберет диаграмму вместо таблицы.

Компания Dow, входящая в список Fortune 500 США, начала использовать агентов для реорганизации выставления счетов за грузоперевозки, выявления аномалий в накладных и упорядочения доставки грузов. Ожидается, что после развертывания системы во всех своих отделениях Dow сэкономит несколько миллионов долларов накладных расходов на доставку.

Банк Crédit Agricole внедрил ИИ‑агента, работающего с командой обслуживания клиентов. Он поддерживает обработку претензий и послепродажное обслуживание. Система может осуществлять процессы анализа и классификации документов, а также генерацию ответов на клиентские запросы. Среди результатов: сокращение времени обработки документов на 50%, высвобождение командой обслуживания более 750 часов в месяц для других задач.

Популярный портал GitHub представил ИИ‑агента, предназначенного для разработчиков. Он может самостоятельно работать с кодом, выявлять ошибки и вносить исправления. Сообщается, что лучше всего агент справляется с задачами низкой и средней сложности — от добавления функций и правки ошибок до расширения тестов, рефакторинга кода и улучшения документации. Ознакомительная версия агента доступна бесплатно, версии Pro можно приобрести по подписке.

ИИ учится договариваться

Один из главных трендов развития ИИ в ближайшие годы — мультиагентные системы, где разные агенты взаимодействуют между собой и совместно решают задачи.

Представьте, что компании ведут переговоры о покупке и продаже не через менеджеров, а через ИИ‑агентов. При этом они общаются на естественном языке, учитывают специфику бизнеса клиента, анализируют рынок и даже торгуются — почти как живые специалисты, но без усталости и эмоций.

Вместо одиночных агентов появятся сложные мультиагентные системы — целые экосистемы взаимодействующих ИИ. В них могут одновременно работать переговорные агенты, аналитические агенты, «диспетчеры», которые координируют задачи между агентами, а также узкоспециализированные помощники.

Отмечу, что сегодня существует два подхода. Первого придерживается компания Anthropic. Она считает, что будущее принадлежит формату маленьких агентов, объединенных сложной системой, которая будет думать и оркестрировать ими.

Другой подход — у OpenAI, которая стремится создать сильный или общий ИИ (Artificial General Intelligence — AGI), способный полноценно заменить человека.

Компании нанимают ИИ‑агентов — и это только начало

Будущее ИИ‑агентов формируется на наших глазах. Аналитики Grand View Research прогнозируют, что мировой агентский рынок в ближайшие пять лет будет расти в среднем на 45,8% в год. Если в 2024 году он оценивался в $5,4 млрд, то к 2030 году должен достигнуть $50 млрд.

Нехватка рабочей силы, с которой в той или иной мере сталкиваются многие страны мира, подстегнет использование ИИ в целом и агентов в частности. Не говоря уже о чисто экономической эффективности — какие‑то задачи, на которые раньше уходили недели и дни, теперь занимают минуты.

Директор по информационной безопасности Anthropic в интервью, данном в апреле этого года, предполагает, что через год компании начнут активно нанимать виртуальных сотрудников. У них будут собственные роли, более высокий уровень автономии, корпоративные учетные записи и пароли. Ритика Гуннар, генеральный менеджер по работе с данными и искусственным интеллектом в IBM, считает, что 2025 год ознаменуется фундаментальным переходом от традиционных инструментов ИИ к командам агентов.

Microsoft весной выпустила ежегодный отчет о тенденциях в сфере труда, в котором собраны данные опросов 31 тыс. работников из 31 страны, а также мнения экспертов. Согласно отчету, компании будут двигаться к модели «передовой фирмы» (Frontier Firm), на пути к которой предстоит пройти три этапа. Первый — уже привычная история, когда сотрудники пользуются ИИ‑ассистентами. Второй — появление команд, в которых действуют люди и ИИ‑агенты. И третий этап — люди ставят задачи, а выполняют работу агент или команды агентов, отвечающие за целые бизнес‑процессы и рабочие потоки.

Есть уже первые ласточки. Например, стартап Firecrawl, который предлагает бизнесу услуги сбора данных из интернета, в начале этого года опубликовал вакансию «только для ИИ‑агентов» (или их создателей) с оплатой до $15 тыс. в год, а позже еще три новые вакансии со ставкой $5 тыс. в месяц. Ищут агента, который будет вести блог компании и составлять инструкции для бизнеса, агента для работы с клиентами и агента — младшего разработчика.

Есть примеры и в России. На майской конференции Data&ML2Business директор по продажам сети фитнес‑клубов DDX Fitness Галина Подойникова поделилась интересным кейсом: в их компании внедрили ИИ‑агента, который совершает звонки клиентам, голосом коммуницирует с ними, отвечает на их вопросы и отрабатывает возражения, а также может отправлять СМС или принимать решение о том, чтобы перезвонить.

Благодаря этому несколько месяцев назад компания остановила поиск новых менеджеров‑операторов, а действующим специалистам теперь отдаются только сложные кейсы. Основные звонки совершает агент, планируется расширение количества сценариев его применения.

«Сбер» на форуме ЦИПР‑2025 представил агента GigaCode, который позиционируется как полноценный член команды разработки, выполняющий задачи по рецензированию кода. Он может анализировать его изменения, выявлять потенциальные уязвимости и ошибки, давать рекомендации по оптимизации. Агент находится в свободном доступе — воспользоваться им могут не только крупные компании, но и небольшие команды или индивидуальные разработчики.

На том же форуме МТС Web Services рассказала о собственном ИИ‑агенте MWS Agent, которого сейчас тестируют для выполнения спектра задач, связанных с аналитикой, визуализацией данных, разработкой, а также с административными вопросами, такими как организация командировок. После завершения внутреннего пилота планируется подготовить версию решения для внешнего рынка.

ИИ‑агенты — инструмент, освобождающий сотрудников от рутины и усиливающий их возможности. Для бизнеса вопрос даже уже не в том, стоит ли внедрять ИИ-агентов, а в том, как сделать это максимально эффективно. Можно с уверенностью говорить о том, что организации, которые уже сегодня обратят внимание на ИИ‑агентов и научатся эффективно их использовать, получат значительное конкурентное преимущество в будущем.

Владимир Кравцев, эксперт в области ИИ и продвинутой аналитики AXENIX