Рубрика: Как это работает
«AI-агенты» — главное модное слово 2026 года. Каждая вторая статья про искусственный интеллект теперь содержит это словосочетание. Но когда пытаешься понять, что это такое и чем отличается от обычного ChatGPT, получаешь либо маркетинговую воду, либо технический жаргон. Давайте разберёмся по-человечески.
Простыми словами
Представьте, что ChatGPT — это очень умный собеседник, который сидит в комнате без окон и дверей. Вы задаёте ему вопрос через щель в стене, он отвечает. Потом следующий вопрос — следующий ответ. И так по кругу.
AI-агент — это тот же умный собеседник, но уже с руками, глазами и доступом к интернету. Он может не просто ответить «вот как забронировать отель», а сам зайти на сайт, посмотреть варианты, сравнить цены и нажать кнопку «Забронировать». Разница примерно как между консультантом в турагентстве и личным ассистентом, который всё делает за вас.
Если ещё проще: обычный ChatGPT отвечает на вопросы. AI-агент выполняет задачи.
Что изменилось в 2025 году
Термин «агент» в мире AI существует уже лет шестьдесят. Но до недавнего времени это была чисто академическая концепция: системы, которые «воспринимают, рассуждают и действуют». Звучит красиво, работало так себе.
Переломный момент случился в конце 2024 года, когда компания Anthropic выпустила Model Context Protocol — способ стандартно подключать языковые модели к внешним инструментам. Если раньше нужно было городить костыли для каждой интеграции, теперь появился единый протокол. Как USB для искусственного интеллекта.
В апреле 2025 года Google добавил ещё один кирпичик — протокол Agent2Agent. Если первый протокол отвечал за то, как агенты используют инструменты, этот решил вопрос, как агенты общаются друг с другом. К середине года начали появляться «агентные браузеры»: Perplexity Comet, OpenAI GPT Atlas, Opera Neon и другие. Браузер перестал быть пассивным окном в интернет — он стал активным участником. Вместо того чтобы помогать вам искать информацию об отпуске, он сам бронирует отель.
По данным опроса IBM, 99% разработчиков, которые создают корпоративные AI-приложения, уже работают с агентами или изучают их. А Gartner прогнозирует, что к концу 2026 года AI-агенты будут встроены в 40% корпоративных приложений — при том что в 2025 году этот показатель был меньше 5%.
Как это устроено на самом деле
Под капотом AI-агент — это цикл из пяти этапов, который повторяется снова и снова:
Восприятие. Агент собирает информацию: читает текст, смотрит изображения, получает данные из баз. Это его «глаза и уши».
Анализ. На основе собранной информации агент формирует гипотезы, оценивает контекст, понимает ограничения. Здесь работает языковая модель — та самая, что лежит в основе ChatGPT.
Планирование. Агент разбивает большую задачу на шаги, выбирает действия, моделирует возможные исходы. Если обычный чат-бот отвечает на вопрос «как добраться до аэропорта», агент составляет план: проверить пробки, вызвать такси, отслеживать статус рейса.
Действие. Агент выполняет запланированные шаги: обращается к API, нажимает кнопки, заполняет формы, отправляет запросы. Это его «руки».
Обучение. По результатам действий агент получает обратную связь и корректирует своё поведение. Не сработало — пробует по-другому. Этот цикл и делает агентов «агентами», а не просто чат-ботами с расширенными возможностями.
Критически важная деталь: агенты не просто реагируют на ваши команды. Они сами инициируют действия, исходя из поставленной цели. Вы говорите «организуй мне поездку в Париж на выходные» — и дальше агент работает самостоятельно, возвращаясь к вам только для подтверждения ключевых решений.
Где это уже работает
Кодинг. Cursor, GitHub Copilot и подобные инструменты — это уже не просто автодополнение. Они анализируют весь проект, понимают контекст, сами предлагают и вносят изменения в код.
Клиентская поддержка. Агенты обрабатывают типовые запросы, эскалируют сложные случаи, персонализируют ответы на основе истории клиента. По данным LangChain, это одна из самых популярных областей внедрения.
Финансы. Агенты мониторят рынки, выявляют подозрительные транзакции, исполняют торговые стратегии в реальном времени.
Браузеры нового поколения. Вместо того чтобы открывать десять вкладок и сравнивать цены на авиабилеты, вы просите агента найти лучший вариант — и он делает это сам.
Опрос LangChain среди 1300+ специалистов показал: 57% уже используют агентов в продакшене. Ещё год назад это казалось фантастикой.
Что может пойти не так
Было бы странно, если бы всё было так радужно. О рисках AI-агентов я подробно писал раньше — там разбирал, почему агенты с правами администратора могут стать проблемой для приватности. Но вот ещё несколько моментов.
Безопасность. В ноябре 2025 года Anthropic сообщила, что их агент Claude Code был использован для автоматизации части кибератаки. Когда AI умеет делать что-то полезное — он умеет делать и что-то вредное.
Качество. По данным того же опроса LangChain, 32% респондентов называют качество работы агентов главным барьером для внедрения. Агенты ошибаются, галлюцинируют, делают не то, что от них ожидали.
Готовность инфраструктуры. Как отметили в IBM, «большинство организаций не готовы к агентам». Это не про модели — это про данные, API, процессы. Агент может быть сколь угодно умным, но если ему негде взять нужную информацию, толку от него мало.
Энергопотребление. Дата-центры под AI уже сейчас нагружают энергосети. С ростом агентной активности эта проблема только усугубится.
В конце 2025 года Linux Foundation создала Agentic AI Foundation — попытку установить общие стандарты и лучшие практики. Что-то вроде W3C, но для агентов. Получится ли — посмотрим.
Почему это важно знать
Для обычного пользователя: AI-агенты скоро будут везде. В вашем браузере, почте, календаре, банковском приложении. Понимание того, как они работают, поможет использовать их эффективнее и не попадаться на маркетинговые обещания.
Для тех, кто работает в IT: агенты — это не «следующая версия ChatGPT». Это другая архитектура, другие паттерны, другие риски. Кто освоит их раньше — получит преимущество на рынке.
Для бизнеса: по прогнозам Deloitte, к 2028 году 15% повседневных рабочих решений будут приниматься агентами автономно. Те, кто начнёт адаптировать процессы сейчас, обгонят тех, кто будет догонять потом.
Мнение редакции
Скорость, с которой агентов впихивают во всё подряд, впечатляет и настораживает. 99% разработчиков «исследуют или внедряют» — звучит как очередной хайп-цикл, где все боятся отстать от конкурентов.
При этом реальная статистика отрезвляет: меньше четверти организаций смогли масштабировать агентов до продакшена. Остальные застряли в «вечных пилотах». Это классическая картина: технология работает в демо, но рассыпается при встрече с реальным миром.
Ставлю на то, что через пару лет мы увидим волну разочарования: «AI-агенты не оправдали ожиданий». Потом, как водится, технология дозреет — и тихо станет стандартом. Но до этого момента будет много шума, потерянных денег и красивых презентаций, которые не конвертируются в реальную пользу.
Если работаете в IT — разбирайтесь в агентах сейчас, но не верьте маркетинговым обещаниям на слово. Если просто пользуетесь технологиями — не спешите доверять агенту бронировать авиабилеты на ваши деньги. Пока рано.
Если хочешь разбираться в технологиях без хайпа и маркетинговой воды — подпишись. Объясняю сложное простым языком.