Фото: Shutterstock
Erid: 2SDnjdK1tdR
Объем российского рынка искусственного интеллекта (ИИ) по итогам 2025 года вырос на 29,7% и составил 316,1 млрд руб. согласно отчету аналитического агентства AIANA. 71,9% выручки ИИ-компаний формируется за счет b2b‑клиентов, 15,6% — за счет частных пользователей.
Генеративный ИИ используют хотя бы в одной функции 71% крупных российских компаний, по данным исследования «Искусственный интеллект в России — 2025: тренды и перспективы». За прошедший год этот показатель вырос на 17 п.п. Но технология вышла за пределы корпоративной среды. Опрос показал, что ИИ-сервисами регулярно пользуются 26% россиян старше 12 лет. У многих пользователей уже сформировался навык работы с нейросетями через диалог: пользователь формулирует запрос, уточняет детали и выбирает подходящий результат.
Рост рынка и изменение пользовательских привычек создают предпосылки для нового этапа развития ИИ. Чат-боты и базовые генеративные модели уже помогают получать ответы, создавать тексты и проводить анализ по отдельным запросам. Однако при решении более сложных задач пользователю по-прежнему приходится самостоятельно выстраивать последовательность действий, переносить данные между сервисами, проверять промежуточные результаты и формулировать новые команды.
Ответом на это ограничение стали автономные ИИ-агенты — системы, которым можно не просто задать вопрос, а делегировать задачу целиком. «Сбер» выпустил первое решение такого класса в нашей стране — «ГигаАгента», автономного универсального ИИ-агента для рабочих и повседневных задач. Это российский ответ зарубежным продуктам OpenClaw, Hermes Agent и NemoClaw. Он может управлять календарем, работать с документами и перепиской, искать и исследовать информацию, а также готовить отчеты и презентации. Проще говоря, освобождает время человека, которое тот может потратить на решение более сложных задач.
Как автономные агенты меняют работу с ИИ
Объем сегмента автономных агентов пока заметно меньше общего рынка ИИ, но растет сопоставимыми с ним темпами. По данным исследования Precedence Research, мировой рынок ИИ‑агентов вырос с $7,92 млрд в 2025 году до $11,55 млрд в 2026‑м и достигнет почти $295 млрд к 2035 году.
Фото: Shutterstock
Агентный подход меняет привычную логику цифровых сервисов. Сегодня человек сам открывает приложения, сравнивает варианты, собирает данные и переносит их из одного интерфейса в другой. Уже сейчас часть этой работы может выполнять автономный ИИ-агент. По данным отчета Anthropic, 57% компаний уже используют агентов для многоэтапных рабочих процессов, включая 16%, которые используют таких агентов в межфункциональных проектах, охватывающих несколько команд. Помимо инженерии, наиболее перспективными сценариями использования являются анализ данных и создание отчетов (60%), а также автоматизация внутренних процессов (48%).
Например, предприниматель может поручить агенту подготовить материалы к встрече с партнером: собрать сведения о компании, выделить последние новости, проверить расписание, сформировать повестку и подготовить черновик письма. Частный пользователь — спланировать поездку, сопоставить версии документов или напомнить о важных действиях.
Ключевая разница между обычной ИИ‑моделью и автономным «ГигаАгентом» — в уровне самостоятельности и понимании задачи. Обычная модель работает в простом цикле «запрос — ответ»: пользователь формулирует промпт, получает результат и сам решает, что делать дальше. Такая система опирается только на контекст текущего диалога, не сохраняет рабочую память между сессиями и действует строго в рамках той инструкции, которую получает от человека.
«ГигаАгент», напротив, ориентирован на выполнение задач целиком. Он поддерживает непрерывный цикл работы: понимает задачу, уточняет недостающие детали, планирует решение, подключает готовые навыки или создает новые, интегрируется с инструментами и выполняет действия в фоновом режиме. Пользователю достаточно описать нужный результат простым языком — агент сам выстраивает последовательность шагов, собирает параллельные задачи в единый план и доводит их до готового результата, на ходу подключая готовые навыки или создавая новые.
Еще одно принципиальное отличие — память и способность учиться и самоэволюционировать. «ГигаАгент» сохраняет контекст между сессиями и перезапусками, запоминает предпочтения пользователя и использует опыт из прошлых задач, в том числе адаптируясь под задачи на уровне ядра. Он анализирует большие объемы разрозненных данных, находит главное, сравнивает факты и формирует понятную сводку вместо часов ручной работы.
В профессиональной жизни персональный агент может помочь разбирать входящие запросы и почту, работать с календарем, обновлять показатели, искать и сводить данные из разных источников, готовить документы и организовывать коммуникации. Но его ценность не ограничивается рабочими сценариями: та же способность планировать и выполнять многоэтапные действия применима для личных проектов, обучения, путешествий и управления повседневными задачами.
Как технология будет развиваться дальше
К 2028 году объем российского сегмента рынка ИИ-агентов может увеличиться в 4,5 раза, по прогнозам аналитиков. Такой рост связан с развитием решений, способных выполнять не отдельные команды, а связанные цепочки действий. По данным Strategy Partners, ИИ-агенты к 2028 году будут принимать 15% всех бизнес-решений, а 70% ИИ-систем будущего будут работать как мультиагентные платформы.
Развитие ИИ‑агентов в ближайшие годы будет связано не столько с ростом мощности моделей, сколько с появлением корпоративных платформ, объединяющих данные, процессы и инструменты управления рисками, согласно исследованию компании «Технологии Доверия» («ТеДо»). Эксперты говорят о переходе от модели «ИИ как ассистент» к модели «ИИ как автономный исполнитель», где человек задает намерение, цель и рамки, а агент самостоятельно формирует план действий, подбирает инструменты и выполняет задачу в заданных границах. Это меняет роль сотрудника: вместо написания отдельных команд он становится архитектором мультиагентных систем, отвечающим за дизайн процессов и контур ответственности.
Исследование «ТеДо» показывает, что массовому переходу к агентной экономике будет предшествовать этап гибридных моделей взаимодействия человека и ИИ. По данным опроса, 45,2% сотрудников предпочитают схему совместной работы, а 46,1% уже готовы передавать ИИ все больше задач, однако только 13% респондентов согласны полностью отказаться от контроля над действиями ИИ‑агентов. В этой конфигурации ИИ‑агенты анализируют данные и готовят решения, а человек сохраняет контроль над процессом и принимает окончательное решение — особенно в областях, связанных с финансовой отчетностью, регулированием и безопасностью.
Поэтому агентная экономика будет строиться не на передаче человеку контроля над своей цифровой жизнью, а на его усилении. «ГигаАгент» делает этот сценарий прикладным уже сейчас.
18+