Как бизнесу начать работать с ИИ‑агентами — и не застрять на уровне пилотов

Последний год можно охарактеризовать как время перехода в эру ИИ‑агентов — нового эволюционного витка систем на базе искусственного интеллекта. Для бизнеса, который активно экспериментировал с ИИ и внедрял его, это знаменует новые возможности. Насколько оправданы ожидания от агентов, как они устроены, какие ресурсы нужны на их создание и как бизнесу построить подходящее решение — расскажу в этой статье.

Основы: ИИ‑агент ≠ умный чат‑бот

В этом году в публичном пространстве только и разговоров, что об ИИ‑агентах — дискуссии об искусственном интеллекте активно смещались от больших языковых моделей и умных чат‑ботов к новому классу решений. Под словом ИИ‑агент рынок сейчас нередко понимает любой продукт со встроенными «умными» функциями, где взаимодействие с большой языковой моделью организовано через чат. Но в реальности речь идет о другом, более масштабном классе систем с еще не раскрытым потенциалом.

Например, в течение рабочего дня специалист по работе с ключевыми клиентами постоянно переключается между сервисами: почтой, CRM, документами, внутренними базами данных. Даже простая задача по обновлению статуса проекта превращается в длинную цепочку ручных действий: найти письмо в почте, проверить данные в файле, заполнить форму вручную, обновить статус в системе.

С ИИ‑агентом пользователю достаточно сформулировать в чате задачу — например, «проверь контрагента» или «подготовь сводку по документу», — и система сама обратится к нужным источникам и обработает информацию. По итогу она выдает не просто текстовый ответ или инструкцию, а сразу выполняет целевые действия и сообщает о результате.

Для пользователя с точки зрения интерфейса мало что меняется: это по‑прежнему выглядит как диалог с системой в чате, но «под капотом» в это время происходит набор автоматизированных действий и обращений к различным системам без участия человека.

В нашем понимании агенты на базе ИИ — это про новый подход к построению приложений на основе искусственного интеллекта и нейросетей. Агенты расширяют возможности больших языковых моделей и служат основой для построения чат‑ботов голосовых интерфейсов и корпоративных ИИ‑систем, помогая автоматизировать разнообразные рутинные задачи.

Агенты состоят из четырех компонентов:

• LLM — сама языковая модель с зафиксированными настройками;
• инструкция — описывает поведение и роль агента;
• инструменты — позволяют агенту использовать внешние возможности, например API, функции или поиск по интернету;
• память — отвечает за хранение контекста и истории взаимодействия.

Где уже применяются агенты

Полностью автономные агенты, которые целиком выполняют всю работу за человека, сейчас остаются образом будущего. Но в отдельных областях агентские сценарии уже перешли в продакшен — то есть показывают устойчивые результаты в реальных рабочих задачах.

Самый заметный пример — кодовые агенты. В разработке сейчас множество активно работающих сценариев: агенты могут писать код, вносить правки в существующие проекты и собирать приложения end‑to‑end. Это характерно и для зарубежного рынка, и для российского — например, агентский режим доступен в Yandex SourceCraft.

Второй крупный сценарий — работа со знаниями и исследования. Такие агенты разбивают задачи на несколько итераций, проходят по десяткам источников, собирают контекст и формируют итоговый аналитический вывод.

Отдельным особняком стоит юридическая сфера, где агентские паттерны применяются для анализа документов, судебной практики, нормативных материалов, созданию документов. Например, на глобальном рынке внимание сейчас приковано к legal tech‑стартапам вроде Harvey AI, которые строят ассистентов для работы с правом. Кстати, на примере юридической сферы становится заметным ограничение универсальных моделей: они обучаются преимущественно на глобальных датасетах и плохо применимы к локальному контексту без дообучения. Поэтому для работы, в области российского права лучше обращаться за помощью к локальным решениям — они уже есть на нашем рынке.

Строить агента с нуля или обращаться к готовым решениям?

Что нужно, чтобы строить своего агента с нуля. Компания может пойти по пути самостоятельного создания ИИ‑агента. И здесь важно понимать, что это небыстрый, многоступенчатый процесс. Для создания и внедрения агентов нужно закупить или арендовать “железо”, обучить языковую модель и установить ее на вычислительные мощности, обеспечить надежный инференс (процесс, когда модель работает на этих мощностях и выдает качественные ответы на запросы). Необходимо также организовать интеграции с внутренними корпоративными системами: настроить протоколы взаимодействия (например, MCP), обеспечить безопасность — как минимум, разграничение доступов и аутентификацию, создать инструменты для поиска по корпоративным данным.

Далеко не всем компаниям подойдет такой путь. Ключевым фактором здесь становится скорость получения реального эффекта от усилий и затрат. Пока одна компания выстраивает команду, разворачивает инфраструктуру и проходит путь от первых экспериментов до стабильного production‑решения, конкуренты уже начинают использовать готовые инструменты и получают преимущество в скорости и качестве работы.

Создание собственного ИИ‑агента требует не только времени, но и доступа к вычислительным ресурсам. Также требуется экспертиза в продуктивизации моделей — понимания, как превратить эксперимент в устойчиво работающий продукт и как развивать его дальше.

Также при разработке с нуля компании потребуется собрать многоуровневую команду: специалистов по языковым моделям, инженеров по инфраструктуре и инференсу, разработчиков инструментов и платформ, и лишь затем — команды, создающие конечные бизнес‑сервисы. В результате даже для одного стабильного ИИ‑приложения может потребоваться десятки высококлассных специалистов.

В итоге для большинства компаний, не относящихся к технологическому сектору, самостоятельная разработка ИИ‑решений «с нуля» редко оказывается экономически эффективной. Такой подход оправдан в ограниченном числе случаев — прежде всего там, где критически важны полный контроль над технологией и кастомизация решения под себя. Или если у компании есть четкая технологическая амбицией стать лидером в сфере ИИ в том или ином направлении.

Объединяемся с вендором для раскатки ИИ‑агента

Для тех организаций, которые понимают, что не готовы идти по пути самостоятельной разработки, есть возможность обратиться за помощью к вендору‑разработчику. Практика показывает, что это успешная стратегия. Согласно отчету MIT за 2025 год, компании, которые внедряют ИИ в партнерстве с вендорами, в среднем в два раза чаще доводят проекты до результата: успешными оказываются около ⅔ таких кейсов против примерно ⅓ при самостоятельной разработке. Здесь можно остановиться как минимум на двух подходах работы.

Первый — использовать платформы разработчика для проектирования агентов. Такие платформы решают заранее известные инженерные сложности: организацию корпоративного поиска по документам со сложной структурой, интеграцию с корпоративными системами, разграничение доступов, инференс моделей и безопасность. Например, можно собрать приложение силами своей небольшой команды разработчиков, которая сфокусируется на бизнес‑задачах, а не на технической инфраструктуре. Платформа может работать как в облаке (быстрый старт без инвестиций для малого и среднего бизнеса), так и on‑premise (например, для банков и госорганизаций, которые по внутренним политикам обязаны использовать решения на собственной инфраструктуре).

При использовании готовых платформ для создании агентов команда сокращается до единиц — достаточно software‑инженеров без глубокой ML‑экспертизы, а для простых решений не нужны и глубокие знания в программировании.

Второй путь — покупка готовых решений от разработчиков. Специализированные продукты уже способны решить конкретные задачи: compliance‑агенты интегрированы с отраслевыми базами данных, агенты для поддержки обучены на типовых обращениях клиентов, а юридические агенты работают с правовыми базами и судебной практикой. Например, последние выступают в роли “второго пилота” для специалистов в области права и помогают им ускорять рутинную часть работы — быстрее проводить анализ договоров, доверенностей, судебных актов, оценивать общие юридические риски, создавать таблицы, искать информацию.

В итоге во втором случае компания получает готовый работающий инструмент, который можно дополнительно «докрутить» под свои процессы. Это будет быстрее и выгоднее, чем строить с нуля.

С чего начать

В 2026 году рынок окончательно разберется, чем ИИ‑агенты отличаются от чат‑ботов, какие архитектурные подходы работают, а какие — нет. Вопрос сместиться с теоретического «нужно ли» к практическому «как начать и не ошибиться».

Такой фокус позволяет быстро проверить гипотезу, получить первый результат и понять, как агент вписывается в существующие процессы. После этого решение можно масштабировать — расширять функциональность, подключать новые источники данных и применять агентский подход в других подразделениях.

ИИ‑агенты постепенно перестанут быть экспериментом и станут рабочим инструментом — таким же привычным, как когда‑то электронная почта или таблицы. Они не заменяют специалистов, но снимают с них рутинную нагрузку и высвобождают время для принятия решений.

Поэтому главный вопрос для бизнеса в 2026 году звучит уже не так: «нужны ли нам ИИ‑агенты?» А так: «какой процесс мы отдадим им первым?».