Привет, на связи Александр Минаков, он же нейромэн, ваш провожатый в мире ИИ. Сегодня поговорим о нашумевшей новости: китайский стартап DeepSeek решил выпустить собственного ИИ-агента к 2025 году. Что это за «агенты», с чем их едят, и почему вокруг них столько шума? Поехали разбираться! 😎
DeepSeek бросает вызов: новый агент к концу 2025 года
Не так давно DeepSeek – молодая компания из Ханчжоу – громко заявила о себе. По данным Bloomberg, стартап планирует к концу 2025 года выпустить продвинутого агента искусственного интеллекта, способного решать сложные многоэтапные задачи практически без участия человека. Основатель DeepSeek Лян Вэньфэн настолько вдохновился идеей, что буквально подгоняет команду показать результат как можно скорее.
Чем особенный агент DeepSeek?
Разработчики обещают, что это будет не просто чат-бот, а полноценная автономная модель. Предполагается, что она сможет самостоятельно выполнять целые цепочки действий: от поиска и анализа информации до планирования и запуска разных инструментов (написание кода, веб-поиск, онлайн-бронирование билетов и т.д.) – конечно, в пределах разрешённого и под присмотром встроенных механизмов безопасности. Причём агент сможет учиться на своём опыте: анализировать собственные предыдущие шаги и исправлять допущенные ошибки. В общем, звучит как мечта лентяя: кинул задачу – а дальше машина сама разруливает все этапы.
Зачем DeepSeek рвётся в эту гонку? Дело в том, что на мировом рынке ИИ-решений уже появились конкуренты с похожими разработками. Американский OpenAI запустил 8 августа 2025 года своего знаменитого Agent ChatGPT (о котором чуть позже), а в Китае вышел агент от стартапа Manus. DeepSeek не хочет плестись в хвосте: их новая модель призвана догнать, а то и перегнать западных и отечественных соперников, открыв дверь в новую эру «умных» ИИ-агентов.
Кстати, само название DeepSeek уже на слуху у экспертов. Ещё в начале этого года компания удивила публику своей моделью R1, которая показала крутые результаты в логических задачах при весьма скромном бюджете на обучение – всего $6 млн, что в разы меньше, чем тратили OpenAI или Google на свои гигантские модели. R1 сделали open-source, позволив разработчикам по всему миру заглянуть ей под капот. Такой подход «меньше ресурсов – больше эффективности» озадачил многих в Кремниевой долине. После успеха основатель R1 взял паузу с выпуском версии R2, дорабатывая технологию (и совмещая это с работой в инвестфонде, представьте!). И вот теперь DeepSeek вновь набирает обороты: в августе они обновили свою модель до версии V3.1, расширив контекст до 128k токенов и нарастив параметры до колоссальных 685 миллиардов. Многие посчитали, что это – лишь подготовка почвы для того самого будущего агента.
Итог: если верить заявлениям, к 2025 году мы увидим нового сильного игрока на поле ИИ-агентов. И пока DeepSeek держит подробности в секрете, весь мир (и особенно конкуренты в США) уже напрягся в ожидании.
ИИ-агенты: что это и как работает эта магия?
ИИ-агент – звучит круто, но давайте разберёмся, что же скрывается за термином. Если по-простому, это продвинутый искусственный интеллект, который не ограничивается болтовнёй, а умеет самостоятельно действовать.
Обычный чат-бот вроде классического ChatGPT или нашей «Алисы» – парень неплохой, но максимум что делает – это отвечает текстом да даёт советы. Объяснить человеку, как купить билет или заполнить форму, он сможет, а сам сделать – увы, нет. ИИ-агент же берет дело в свои виртуальные руки: сам понимает цель, сам планирует шаги и сам выполняет необходимые действия на компьютере или в интернете. Проще говоря, если вы попросите агента забронировать столик в ресторане, он не пришлёт вам инструкцию “как это сделать”, а пойдёт и забронирует – найдёт нужный сайт, нажмёт правильные кнопки, введёт информацию за вас.
💡 Официальное определение: ИИ-агент – это программа на базе большой языковой модели (LLM), способная автономно выполнять задачи с помощью алгоритмов машинного обучения и ИИ. Такой агент может анализировать данные, принимать решения на основе заданных параметров, взаимодействовать с другими системами и обучаться на своих ошибках. То есть в идеале он со временем становится только умнее и эффективнее.
Как же агенты работают “под капотом”? Обычно у такого ИИ есть несколько хитрых инструментов. Во-первых, это встроенная виртуальная среда – что-то вроде изолированной виртуальной машины (песочницы), где агент может спокойно творить, не боясь натворить бед на вашем реальном компьютере. Например, известный ChatGPT Agent функционирует именно так: у него есть свой браузер, куда он может заходить на сайты, и куча “коннекторов” – модулей для доступа к разным ресурсам, включая даже файлы пользователя (разумеется, с разрешения). Получив задачу, такой агент сам составляет пошаговый план, какие действия нужно совершить, и начинает его выполнять.
Но ИИ не безрассуден: на критичных шагах он все же подстрахуется и спросит вашего разрешения. Например, прежде чем что-то купить вам билеты или не дай бог удалить письма в почте, агент вежливо уточнит: «Шеф, выполняем? Я правильно понял задачу?». Это важное ограничение – полная автономность пока что страшновата, поэтому в ключевых моментах человек остаётся главным и говорит финальное «да» или «нет».
Кроме того, хороший агент умеет адаптироваться к ситуации. В отличие от примитивных скриптов, зашитых под конкретный сайт, умный агент будет искать нужные кнопки сам, а если наткнётся на ошибку – отступит на шаг назад и попробует другой путь. Столкнулся с капчей? Попросит у вас дополнительную вводную. Не находит поле “телефон” при регистрации? Переспросит у вас номер и заполнит за вас нужную форму. То есть он сам принимает решения по ходу выполнения – конечно, в рамках разрешённых инструкций.
Итак, ИИ-агенты – это действительно следующий шаг после чат-ботов. Теперь, когда с понятием разобрались, давайте взглянем на конкретные примеры таких умных помощников: кто уже умеет работать за человека и что творят эти цифровые гении?
Самые популярные ИИ-агенты: от ChatGPT до Manus
Начнём с громких имен, которые уже успели засветиться в новостях.
1. ChatGPT Agent (OpenAI). Всем знаком ChatGPT – поговорить может на любую тему. Но мало кто пробовал его в режиме агента, а такой режим существует! Презентованный летом, ChatGPT Agent – это по сути «прокачанный» GPT-4, которому дали инструменты для действий. Он способен прямо внутри себя запустить браузер и выполнить задачу, которую вы ему поручили. Какие задачи? Да практически любые рутинные онлайн-дела. Например, попросите его записаться к парикмахеру – и он реально найдёт нужный сайт, выберет удобное время и запишется. Нужно обновить таблицу свежими данными? Он сам залогинится в сервис и внесёт изменения. Хочется узнать, что было в письмах за ночь? Агент просканирует вашу почту и суммаризирует (кратко изложит) все новые входящие. В общем, это такой супер-секретарь, работающий без кофе-брейков.
Главная фишка ChatGPT Agent – свобода и универсальность. Благодаря виртуальной машине, он не рискует поломать ваш компьютер, зато может творить чудеса: читать любые страницы в интернете, сохранять файлы, запускать программки. Но, как уже говорилось, на ответственных моментах он остановится и уточнит, продолжать ли. Например, удалить все письма с акциями из почты он сможет только с вашего одобрения. Да и вообще OpenAI свой агент держит пока на привязи – массовому пользователю такая мощь ещё не выдана, доступ ограничен. Тем не менее, сам факт: чат-бот эволюционировал в агента, и OpenAI этим активно хвастается. По сути, ChatGPT Agent показывает, что даже сегодняшние модели способны не только говорить, но и делать.
Пример интерфейса ChatGPT Agent: агент планирует задачу и сам открывает нужные сайты. Пользователю остаётся лишь наблюдать и при необходимости дать подтверждение на критичные действия.
2. Manus AI. Ещё один громкий игрок – Manus AI из Китая. Про него говорят, что это первый по-настоящему «умный агент», который не просто болтает, а реально что-то делает. Разработчики Manus открыто заявили: наш ИИ – это «цифровой сотрудник», способный брать задачу и доводить её до результата. Например, Manus сам понимает конечную цель, разбивает её на подзадачи и выполняет конкретные шаги: заполнит формы, забронирует отель, смонтирует подкаст, напишет код, сверстает веб-страницу – что угодно, лишь бы уложилось в его компетенции. Причём делает он это не в теории, а прямо идёт и выполняет действия в интернете, что отличает его от обычных чат-ботов, застрявших в режиме текстовых советов.
Интересный факт: Manus AI сумел обойти в тестах агент от OpenAI (некий проект Deep Research) по параметру “пойти и сделать”. То есть китайский агент оказался даже шустрее конкурента в умении доводить дело до конца, а не просто рассуждать. В качестве демонстрации Manus самостоятельно создал интерактивную страницу, посвящённую архитектуре нейросетей, и проанализировал месяц продаж какого-то магазина, предложив конкретную стратегию повышения выручки на 10%. Впечатляет, верно? Это уже не ответы в стиле “я бы на вашем месте сделал то-то”, а конкретные выполненные задачи с готовым результатом.
Китайцы в Manus фактически собрали гибрид из лучших готовых ИИ-моделей (там внутри смесь Claude 3.5 от Anthropic и Qwen от Alibaba) и облачили его в удобный интерфейс, научив координировать разные инструменты. Получился такой комбайн, способный выполнить за вас уйму рутины. Бизнесмены уже потирают руки: если ИИ-агент может лазить по сайтам и делать работу, то часть сотрудников можно заменить цифрой (хотя, конечно, с оговорками), либо научить действующих сотрудников активно использовать эти возможности и увеличить производительность без увеличения штата.
3. AutoGPT и другие эксперименты. Помимо больших компаний, была и волна энтузиастов, пытавшихся сделать агента на коленке. Весной 2023 гремел проект AutoGPT – скрипт, который брал доступ к ChatGPT через API и пытался самостоятельно достигать любой поставленной цели. Задаёшь ему цель – он генерирует план, гуглит инфу, пишет и запускает код, исправляет себя, снова гуглит... Это был опенсорсный хаос, который часто ломался, но иногда выдавал интересные штуки. Похожие идеи воплощали проекты BabyAGI, AgentGPT и прочие. Они доказали главное: даже открытые ИИ при некоторой смекалке можно заставить действовать автономно. Пусть коряво, пусть не всегда эффективно, но можно. Эти любительские агенты подтолкнули гигантов к гонке – все увидели, что тема горячая.
Кроме того, появились и узкоспециализированные агенты. Например, инструменты для программистов, которые сами правят код и тестируют его. Или агенты для игр, которые управляют персонажами по описанию. А недавно даже Илон Маск похвастался своей ИИ-системой xAI Grok 4, которая может самостоятельно тестировать компьютерные игры, искать в них баги и доводить разработку до финала. Да-да, ИИ сам играет в игру как тестер, ломает её и помогает авторам улучшить продукт. Шах и мат, геймеры-отладчики!
В общем, мир примеров уже пестрит. Вывод один: ИИ-агенты постепенно выходят из лабораторий в реальную жизнь. Одни умеют одно, другие – другое, но тенденция ясна: мы на пороге эпохи, когда нейросети не только подскажут, что сделать, но и сделают это за нас.
Браузер, испеки мне торт: агенты в наших браузерах
Раз уж агенты научились щёлкать по кнопкам и заполнять формы, грех не встроить их прямо в браузер. Ведь браузер – это окно в интернет, и логично дать ИИ возможность там орудовать напрямую. Не удивительно, что в 2024–2025 годах компании одна за другой объявляют: «Мы делаем браузер с ИИ-агентом!» Давайте посмотрим, кто и что уже встроил:
Yandex – «Алиса» в режиме агента. Угадайте, кто первым в России ринулся в эту тему? Конечно же, Яндекс. Их голосовой помощник Алиса давно умеет шутить и подсказывать, но теперь её решили научить самостоятельным действиям. В июне 2025 Яндекс объявил, что внедряет в Алису навыки ИИ-агента: ассистентка сможет не только рассказывать анекдоты, но и реально кликать по сайтам за пользователя. Например, вы говорите: «Алиса, забронируй мне столик в пиццерии на завтра на 19:00» – и Алиса сама зайдёт на сайт ресторана и заполнит форму бронирования. Или попросите записать вас к парикмахеру – и Алиса сделает регистрацию на сайте салона. Для этого её снабдят теми самыми агентскими умениями: анализировать веб-страницы и выполнять на них действия.
Сейчас Яндекс запустил закрытое альфа-тестирование этой функции в Яндекс Браузере. Нужно подать заявку, и избранным пользователям в браузере добавят кнопочку с красной стрелочкой – значок агента. Жмёте её, формулируете задачу в чате – и Алиса берётся за дело. В день пока можно дать не больше 10 поручений, чтобы Алиса не переработалась 😅. Агент работает прямо у вас на глазах: браузер открывает отдельное окошко, где видно, как курсор мечется по странице, нажимая кнопки и вводя данные. Вы даже можете наблюдать, как Алиса думает на каждом шаге (наверное, там забавные подписи типа «размышляю…»). Агент имеет доступ к вашим активным сессиям – то есть если вы уже залогинены, он не будет требовать повторно вводить пароль при заказе пиццы. Конечно, всё под присмотром: Алиса-агент пока в альфа-версии, могут быть ошибки, так что результаты её работы лучше перепроверять. Но это реально работающая штука. Я уже представляю, как программисты Яндекса учат Алису бронировать им же переговорки или заказывать кофе с Яндекс.Еды без единого клика 😅.
Отдельно отмечу: появление агентной Алисы – стратегический шаг для Яндекса. По данным компании, их ИИ-агенты уже применяются «под капотом» в некоторых сервисах (например, помогали службе поддержки в Яндекс.Еде и Маркете разбираться с клиентскими вопросами) – и это ускорило решение проблем на 10–15%. А если научить агентов не только анализировать, но и совершать действия, эффект может вырасти в 2–3 раза. То есть задачи, которые раньше решались за 5 минут, будут делаться за 1–2 минуты. Для интернет-сервисов с миллионами юзеров такая экономия времени и ресурсов – золотое дно.
Google Chrome – проект Mariner. Американцы тоже не дремлют. В конце 2024 года Google показала прототип агента под кодовым именем Project Mariner. Это не пират Карибского моря, а моряк в браузере: Mariner встроен в Chrome и умеет самостоятельно заполнять за пользователя формы на любых сайтах и выполнять другие действия. Грубо говоря, всё то же бронирование билетов и покупка товаров онлайн, но от Google. По задумке, пользователь вообще может не заходить на сайты напрямую – агент за него сходит, оформит заказ, а с человеком общается через чат в браузере. Пример: вы пишете агенту в Chrome «Купи два билета на новый фильм в ближайшем кинотеатре», он сам заходит на сайт кинотеатра, выбирает места, платит (видимо, через привязанную Гугл Пей) и всё – билеты у вас. Удобно? Ещё бы!
Изначально Google дала потестировать Mariner небольшой группе избранных, но на конференции I/O в мае 2025 объявила о расширении доступа. Правда, пока счастье доступно только подписчикам дорогущего тарифа Google AI Ultra за $250 в месяц – видимо, чтобы случайные люди не сломали сырую технологию и чтобы отбить бабос на серверах. В будущем Google обещает открыть доступ к агенту шире, в том числе в других странах. Так что, быть может, скоро и до нас доползёт, хотя у Google с русским языком и локальными сервисами могут быть сложности.
Opera – Neon с встроенным агентом. Браузер Opera тоже решил выделиться. Норвежцы в мае 2025 представили Opera Neon – это такая экспериментальная версия браузера со встроенным ИИ-агентом на борту. Neon позиционируют как первый “agentic browser”, то есть браузер, который не просто пассивно показывает страницы, а сам активно участвует в выполнении ваших задач. В Opera Neon агент два-в-одном: во-первых, привычный чат-бот для ответов на вопросы и помощи с контентом (что-то вроде ChatGPT встроенного, отвечающего по контексту страницы). А во-вторых, “Browser Operator” – модуль, который автоматизирует рутинные веб-действия: заполнит за вас формы, забронирует отель, совершит онлайн-покупки. Всё это происходит прямо локально в браузере, так что данные пользователя в безопасности.
Но и это ещё не всё. Opera пошла дальше и дала Neon-агенту суперсилу: создавать сложный контент по запросу. Пользователь может попросить: «сделай мне простой сайт-визитку» или «написать код небольшого скрипта» – и браузер запустит для этого отдельный ИИ-модуль в облаке (виртуальную машину), который будет проектировать и создавать то, что нужно. Причём обещают, что Neon может несколько задач параллельно так делать. Например, одновременно сгенерировать вам небольшой веб-сайт и накатать черновик презентации. Вы можете даже браузер закрыть, а агент в облаке продолжит работать и потом выдаст результат. Конечно, за такие чудеса Opera хочет денег: Neon – платный премиум-продукт по подписке. Сейчас открыт waitlist, куда можно записаться, чтобы первыми попробовать. Интересно, что классическая Opera занимает крошечную долю рынка (менее 2% в мире), но они явно нацелились на будущее: если агентные браузеры «выстрелят», у Opera уже будет готов флагманский продукт.
Другие примеры. Помимо гигантов, и стартапы не отстают. Например, компания The Browser Company (создатели модного браузера Arc) выпустила экспериментального помощника “Dia”, который может прямо в браузере помогать с текущей страницей – что-то подсказать, собрать информацию. А AI-стартап Perplexity представил свой браузер Comet – там тоже есть встроенный ИИ-помощник, который читает страницу и даёт справки, хотя до полноценного агента ему далеко. В Microsoft Edge встроили Bing Chat – он, правда, сам за вас кнопки не жмёт, но умно ищет инфу и тоже может интегрироваться в веб-страницы, подсказывая контекстно. Apple со своим Safari пока тихи как мыши, хотя наверняка что-то разрабатывают под капотом.
Ключевое тут то, что браузеры стремятся стать активными участниками вашего серфинга. Не вы одинокий юзер кликаете по ссылкам, а ваш браузер с ИИ-напарником помогает вам достичь целей: найти, оформить, купить, забронировать – всё быстрее и проще.
Российские разработки: что готовят на родине?
Глобальные тренды трендами, а что у нас в России? Помимо упомянутого Яндекса с Алисой-агентом, конечно же, и другие пытаются не отставать.
ЯндексGPT и семейство российских LLM. Начнём с технологий. Яндекс уже несколько лет развивает свои крупные языковые модели (LLM) под общим названием YandexGPT. В недавнем годовом отчёте компания даже похвасталась, что их собственная нейросеть пятого поколения уже сопоставима по качеству с основными мировыми конкурентами. Речь, видимо, о модели YandexGPT-5, которая обучена на русском языке и не только. Хотя Яндекс скромничает в публичных анонсах, инсайдеры поговаривают, что модель эту запустят в продукты совсем скоро. В том же отчёте Яндекс прямо указал: появление мощных моделей вроде GPT-4 и DeepSeek – угроза для их бизнеса, поэтому разрабатывается собственная нейросеть, чтобы не зависеть от чужих решений. Словом, тут всё серьёзно: будет свой движок – будут и агенты на его базе.
Агенты от Яндекса. Про Алису в браузере мы уже рассказали – бета-тест летом 2025 прошел, ждём массового запуска, когда она освоится. Но и в корпоративной сфере Яндекс тоже стреляет. В начале сентября 2025 компания анонсировала «Яндекс Нейроаналитик» – ИИ-агента для аналитики и визуализации данных. Это штука для бизнеса: агент будет встроен в BI-платформу Yandex DataLens и поможет аналитикам быстрее ковыряться в данных. По сути, вы загружаете в DataLens таблицы, а Нейроаналитик сам находит инсайты, строит графики, проверяет гипотезы – и всё это в удобном формате чата внутри интерфейса. Яндекс говорит, что такой инструмент снимет львиную долю рутины с аналитиков и ускорит подготовку отчётов ~на 30%. Первую версию обещают уже сейчас - в сентябре (видимо, 2025 года), желающие могут записаться в лист ожидания. То есть буквально вот-вот появится отечественный агент-аналитик. И это, заметьте, не просто чатик, который описывает графики – судя по описанию, он сам будет “крутить” данные и генерить визуализации, essentially делая за человека черновую работу. Аналитик только уточнит запросы и получит готовые диаграммы и выводы. Отличный пример того, как ИИ-агент внедряется в конкретную прикладную область.
T-Bank и модель T–Pro 2.0. Интересные новости пришли летом 2025 от компании «Т-Технологии» (дочка некоего T-Банка). Они заявили о создании первой российской масштабной языковой модели T–Pro 2.0 – и позиционировали её прямо как аналог китайского DeepSeek. Сразу видно амбиции: мол, у китайцев DeepSeek, а у нас T–Pro. Главное достоинство T–Pro 2.0 – гибридный механизм логических рассуждений, благодаря которому модель отлично справляется со сложными задачами и демонстрирует зачатки автономности. Разработчики напрямую говорят: «Именно reasoning-модели показывают автономность: на их основе строят ИИ-агентов, которые выполняют задачи по автоматизации рутинной офисной работы, сложных обращений клиентов, написанию кода и т.п.». То есть T–Pro рассчитана стать мозгом для целой экосистемы AI-ассистентов в корпоративной среде. По их словам, прогресс впечатляет: ранние версии модели могли решать только простенькие задачи (эквивалентно тому, что человек делает за 30 секунд), а новая версия тянет задачи, на которые у человека ушло бы 8 минут. Согласитесь, ощутимый скачок. Пока T-Bank, конечно, не предъявил живого “агента” на этой модели, но явно намекает, что будет применять её в своих процессах. Возможно, в колл-центре или в онлайн-банке скоро появятся умные боты-консультанты, которые не только говорят, но и могут что-то сделать (например, сами оформить заявку клиента без участия человека).
Сбер и компания. Крупнейший банк России – Сбербанк – тоже не сидит сложа руки. В Сбере давно пилят свои нейросети (вспомним SberGPT, GigaChat и другие). И вот, в феврале 2023 старший вице-президент Сбера Кирилл Меньшов заявил, что банк планирует массово внедрить AI-агентов во внутренние процессы. Причём не каких-то простых ботов-подсказчиков, а именно автономных помощников для каждого ключевого подразделения. То есть у каждого отдела, грубо говоря, появится свой AI-ассистент, который умеет часть задач выполнять самостоятельно, без постоянного пинка человека. Это и называется в Сбере модным словом «агентизация» процессов. Например, для айтишников – агент, который сам созванивается с дата-центром и заказывает новое оборудование, для бухгалтерии – агент, который сам сводит справки и отправляет отчёты, и т.д. Меньшов подчёркивает: чтобы такое стало возможным, недостаточно закупить одну нейросеть, нужна полная цифровая трансформация всей компании, пересмотр бизнес-процессов под работу с GenAI. Сбер, понятное дело, ресурсы имеет, так что можно ждать, что через год-другой у них в каждой команде заведётся свой “цифровой сотрудник”. Пока публично Сбер не презентовал конкретного агента, но сам подход озвучил: AI-помощники должны уметь делать работу, а не просто ассистировать.
Другие инициативы. На государственном уровне тема тоже вызывает интерес. В 2024 вышла национальная стратегия ИИ, где упоминались и автономные системы как приоритет. Российские IT-компании поменьше, возможно, тоже готовят свои решения – но они не так на слуху. Из известных можно отметить разве что проекты на базе SberCloud или Yandex Cloud, где предлагают инструменты для создания AI-агентов под нужды бизнеса. То есть любой стартап при желании может сейчас взять отечественную модель (типа SberGPT или YandexGPT), подключить её к своим сервисам и получить узкого агента, заточенного под конкретную функцию – будь то поддержка, продажи или внутренний документооборот.
Таким образом, в России нас ожидает своя волна AI-агентов: от широко разрекламированной Алисы-агента для всех пользователей Рунета до тихих корпоративных ботов, незаметно ускоряющих работу банков и компаний. Многие появятся уже в ближайшие месяцы (Яндекс обещает релизы в сентябре), остальные – в течение 2024–2025 года. Не исключено, что скоро взаимодействие с госуслугами или банками будет выглядеть так: вы пишете запрос в чат, а вам отвечают и тут же делают все нужные действия не живые операторы, а умные алгоритмы.
Вместо заключения: шутки в сторону, будущее уже близко
Подведём черту. ИИ-агенты – больше не фантастика из кино, а самая реальная реальность, которая стучится к нам в браузеры и приложения. DeepSeek намерен к 2025 году выйти на этот рынок и, судя по всему, составить серьёзную конкуренцию и ChatGPT, и Яндексу. Агентов развивают по всему миру: они будут бронировать нам отпуск, делать отчёты, тестировать игры, да что угодно – лишь бы снять рутину с наших плеч.
Конечно, пока это всё немного на энтузиазме и хайпе. Текущие агенты, какими бы умными ни были, всё ещё ошибаются, иногда тормозят и требуют присмотра. Так что рано увольнять секретарей и системных администраторов 😜. Но прогресс идёт такими темпами, что дух захватывает. Буквально вчера чат-боты еле склеивали фразы, а сегодня они уже по интернету шастают и дела за нас делают.
От себя добавлю с долей здорового скепсиса: не ожидайте чуда мгновенно. Да, агент может забронировать вам парикмахера, но никто не гарантирует, что он не запишет вас в барбершоп за 100 км или не перепутает число. Всегда нужен контроль и здравый смысл. В конце концов, ИИ-агент – это инструмент. Очень умный, местами остроумный (привет, Алиса!), но всё же инструмент. И как любой инструмент, в неумелых руках он может наделать дел.
Однако потенциал огромен. Я вижу будущее (надеюсь, недалёкое), где рутинные задачи действительно делегируются цифровым помощникам. Мы перестанем быть рабами браузера, выискивая нужную кнопку на криво сделанном сайте – за нас это сделает терпеливый агент. Мы сможем фокусироваться на креативе, стратегии, общении – на том, что делает нас людьми, – пока ИИ разгребает бюрократию и монотонщину.
Что ж, буду держать вас в курсе новостей из этого фронтира. С вами был Александр «нейромэн» Минаков. А сейчас извините – пойду проверю, не научился ли мой браузер сам писать статьи… 🤖✍️
Делитесь своим мнением по этому поводу в комментариях! Подписывайтесь на мой канал!