ИИ-агенты в 2026: от чатботов к автономии

Чатбот	Агент
Отвечает на запросы	Разбивает задачи на подзадачи
Использует инструменты по указанию	Сам выбирает нужные инструменты
Человек управляет каждым шагом	Работает самостоятельно в заданных рамках
Выдает ответы как черный ящик	Показывает процесс решения прозрачно

Лаборатория Anthropic описывает агентов так:

Агенты начинают работу с команды или диалога с пользователем. Когда задача ясна, они планируют и действуют самостоятельно, иногда возвращаясь за уточнениями или решениями. На каждом шаге агенты получают реальные данные из окружения, такие как результаты вызовов инструментов или выполнения кода, чтобы оценить прогресс. Они могут останавливаться для обратной связи на контрольных точках или при проблемах. Задача завершается по окончании, но часто задают условия остановки, например, максимум итераций, для контроля.
Anthropic

Автоматизация и агенты: медленный переход к агентному ИИ

Многие путают автоматизацию с агентами. Это частично верно, ведь агенты автоматизируют процессы. Но разница есть: автоматизация следует готовому сценарию без отклонений. Агент же сам создает план и его выполняет.

Короче говоря, агентный ИИ автоматизирует саму автоматизацию.

Всё становится агентным

2025 год обещали назвать годом ИИ-агентов. К декабрю мнения разделились: революции не случилось, люди по-прежнему просто болтали с моделями, а не работали с автономными помощниками.

Но это упускает главное: сами модели эволюционировали. Их научили агентным навыкам. GPT 5.2 Thinking, Claude Opus 4.5, Gemini 3 Pro — все они строят планы в цепочках рассуждений, следуют им, корректируют и достигают целей с помощью инструментов самостоятельно.

Переход к агентному ИИ не случился через один прорывной продукт вроде ChatGPT, хотя попытки были. Он незаметно вошел в повседневные модели. Используете современную модель с рассуждениями — значит, уже работаете с агентом. Большинство замечает только, что модель справляется с длинными и запутанными задачами.

Видео ниже демонстрирует это на деле. Модель OpenAI o3 анализирует изображение: распознает содержимое, ищет контекст в сети, пишет код для приближения, снова ищет данные и только потом отвечает. Человек не диктовал шаги — модель сама спланировала и выполнила.

Выпуски вроде o3 и функции типа Deep Research подтверждают: предсказание о 2025 как годе агентного ИИ сбылось. Революция прошла тихо.

Автоматизация от этого не устарела. Напротив, она теперь оборачивает агентные системы в каркас для точного контроля. Это нужно, когда важно направлять модель, а не отдавать все решения ей. Главная причина — надежность. Агенты мощны, но непредсказуемы. Для контроля сочетают их с классической автоматизацией.

Помощник	Автоматизация	ИИ-агент
Отвечает на запросы	Выполняет фиксированные сценарии	Сам разбивает цели, работает итеративно
Человек управляет каждым шагом	Запускается автоматически	Автономен, спрашивает при неясностях
Не планирует процессы	Соблюдает последовательность строго	Планирует в пределах границ
Человек переключает инструменты	Интегрирует по схеме	Сам выбирает инструменты
Быстрый и гибкий для текста	Надежен для рутины	Гибок для сложных задач
Непостоянен без четких указаний	Ломается на исключениях	Ошибается без рамок
Черновики, вопросы-ответы, мозговой штурм	Синхронизация данных, рутина	Цепочки исследований, многошаговые процессы

Часть подхода — связывать несколько агентных моделей. Это повышает контроль и прозрачность. Вместо одного агента с полной ответственностью управляют группой специалистов, которые проверяют друг друга.

Агентные системы ИИ: инженерия каркасов

Успех зависит не только от модели, но и от инструментов с технической обвязкой. Для длинных задач простого промта и списка инструментов мало.

Нужен каркас: системный набор кода, памяти, интерфейсов инструментов и правил.

Модель генерирует планы, вызовы инструментов и ответы, но не выполняет их. Инструменты — это реальные функции: доступ к файлам, команды shell, операции Git.

Каркас собирает промт, запускает инструменты, проверяет безопасность и сохраняет непрерывность сессий.

Базовая структура: цикл агента

Агентные системы обычно следуют одному циклу, который OpenAI подробно описывает в документации Codex CLI.

Цикл начинается с ввода пользователя. Каркас формирует промт. Модель дает финальный ответ или вызов инструмента. Если инструмент — каркас его выполняет, добавляет результат в контекст и повторно запрашивает модель. Повторяется до ответа пользователю.

Промт — это слои: системные правила, правила разработчика, проекта, инструкции пользователя, история диалога, результаты инструментов.

Часто добавляют контекст: текущую директорию, файлы вроде README или документа архитектуры, описания инструментов, данные окружения вроде песочницы или доступа к сети.

Каркас должен надежно собирать слои, иначе агент теряет курс или забывает правила.

Окно контекста как ограниченный ресурс

У каждой модели фиксированное окно контекста. С ростом вызовов инструментов промт разрастается, вызывая проблемы: агент забывает ранние решения, противоречит себе или бросает дела на полпути.

Решения: кэширование промтов переиспользует начало для эффективности. Сжатие суммирует старые детали, заменяя историю компактными версиями, но рискует потерять информацию.

Память между сессиями

Для долгих работ проблема в отсутствии памяти при новых сессиях. Без мер агенты пытаются всё сразу или преждевременно завершают.

Claude Code от Anthropic решает это артефактами передачи: инициализирующий агент создает файл прогресса и начальный коммит Git. Последующие агенты дорабатывают их. Непрерывность в файлах, а не в модели.

Claude Code использует файлы CLAUDE.md для инструкций и контекста при запуске. Они глобальные, проектные или локальные. Опционально — подагенты в отдельных файлах.

Инструкции проекта как открытый стандарт

OpenAI применяет похожее в Codex CLI. Файлы AGENTS.md автоматически попадают в промт с стандартами кода, принципами архитектуры или правилами тестов. Формат стал открытым стандартом от OpenAI, Google Jules, Cursor и Linux Foundation.

Каркас enforces правила безопасности: доступные директории, сеть, одобрения пользователя. Модель просит — каркас решает.

Хороший каркас направляет агента: четкие шаги, стабильные правила, передачи, безопасность через песочницу и одобрения. Это смягчает потерю контекста, циклы, галлюцинации и преждевременные завершения.

Аспект	Человек + языковая модель	Человек + ИИ-агент
Базовый принцип	Диалог/промт → модель генерирует ответ/черновик	Задача/цель → агент планирует, использует инструменты, итерации, результат + доказательства
Роль ИИ	Генератор и партнер (текст, идеи, структура, код)	Решатель задач (управление, цепочки исследований, действия инструментов)
Намерение (кто определяет?)	Человек задает цель промт за промтом	Человек задает исход + критерии успеха; агент выводит подзадачи
Контроль	Промты, ручные итерации, копипаст между инструментами	Оркестрация: правила, разрешения инструментов, бюджеты/таймауты, чекпоинты, мониторинг
Ответственность	Человек проверяет/решает в конце (факты, право, бренд)	Человек задает рамки + одобрения; агент документирует, эскалирует; финал за человеком
Ввод	Промт + источники/заметки	Миссия + ограничения + доступ к системам/источникам + определение завершения
Производство	Один шаг (ответы/черновики), мало непрерывности	Много этапов: план → выполнение → проверка → улучшение → возможно возврат/эскалация
Инструменты/системы	Опционально, выполняет человек (поиск, таблицы, CMS)	Агент использует сам в пределах разрешений (веб-поиск, БД, CMS, тикеты, скрипты)
Вывод	Черновик/вариант/ответ (часто без доказательств)	Результат + варианты + источники/логи + открытые пункты + следующие шаги (аудитируемо)
Сильные стороны	Быстрый текст, идеи, формулировки, саммари	Повторяемые процессы, цепочки исследований/анализа, частичная автоматизация, "пакеты работ"
Риски	Галлюцинации, отсутствие источников, много доработок	Неправильные действия/перегибы, риски разрешений/соответствия → нужны рамки и одобрения

Пример важности каркаса и контекста — внутренний Data Agent от OpenAI: помогает сотрудникам получать надежные данные за минуты вместо дней. Ключ — окружение: слои контекста (метаданные таблиц, история запросов, аннотации, объяснения таблиц кодом, знания из Slack/Docs/Notion, память, живые запросы) с проверками разрешений и traceable результатами.

От чатбота к решателю задач

ИИ-агенты берут многошаговые задачи и координируют сложные процессы самостоятельно — в отличие от чатботов, дающих изолированные ответы на запросы. Цель — автоматизировать большие куски интеллектуального труда.

Только так окупятся инвестиции. OpenAI, например, продает агентов по цене нескольких зарплат или ускоряет научные исследования. Это как промышленные роботы для ПК. Идея совместной работы человека и машины держится, пока машины не делают лучше сами.

Исследование UC Berkeley, Stanford, IBM Research и других ("Measuring Agents in Production", декабрь 2025) на основе опроса 306 практиков и 20 интервью показывает: компании внедряют агентов в страхование, HR, анализ для роста производительности. Опрошены команды с агентами в продакшене.

Новые бенчмарки: время работы и эффективность

Организации вроде METR создают тесты на автономное выполнение длинных coherent задач. Фокус на планировании, исправлении ошибок, эффективном использовании времени — ключ для автоматизации знаний.

Прогресс виден: по данным METR, топ-модели справляются с задачами на 50 минут человеческого эксперта. Это прорыв. Производительность удваивается каждые семь месяцев по сложности задач. Кривая растет круто.

Но пределы ясны: на задачах в часы успеха падают. Агенты слабы в итеративном решении, исправлении ошибок, неожиданных препятствиях. Они теряют контекст в длинных цепях или застревают.

Надежность и безопасность: слабые места агентного ИИ

Главная проблема внедрения — надежность. Кибербезопасность добавляет уязвимости вроде инъекций промтов.

Модели недетерминированы, проверить сложно. В опросах главная преграда — "Core Technical Performance": устойчивость, надежность, масштабируемость, задержки, ресурсы. Блестящая модель бесполезна, если ошибается в 1 из 10 случаев.

Мультиагентные системы не панацея. Исследование Google Research, DeepMind, MIT с 180 экспериментами показывает: от улучшений до ухудшений в зависимости от задачи.

Правило: выше 45% успеха одиночного агента координация не окупается. Больше агентов не всегда лучше.

Для безопасности инъекция промтов — ключевая угроза в архитектуре моделей. Они не отличают легитимные инструкции от вредных. Проблема с GPT-3, не решена даже сейчас.

Ред-тимминг август 2025 с 2000 участников и 1.8 млн атак: 62 тыс. успехов в нарушениях (данные, финансы, регуляции). 100% агентов взломаны.

Данные Anthropic по Opus 4.5: 30% успеха атак за 10 попыток. Для безопасности неприемлемо.

Смягчают ограничениями: строгие спецификации, доступы, инструменты, подтверждения человека.

Чем автономнее агент, тем больше поверхность атаки. Баланс между продуктивностью и рисками. Полная автоматизация открывает двери.

Хайп и реальность

По исследованию MAD доминируют простые системы с ограничениями, фронтир-моделями, длинными промтами и контролем человека. Агенты вошли благодаря моделям, но простые, не сложные мультисистемы.

Человеческий вклад значителен. Взаимодействие агентов и софта сырое. Почти все агенты отчитываются человеку. Автономный коллега — пока мечта.

Следующий фронтир: сотни агентов, RL и новые стартапы

Свормы агентов для сложных задач?

Anthropic в Claude Code создали продуманный каркас: инициализаторы, подагенты, точные вызовы — против потери контекста и застоев.

Но исследование по агентности показывает нюансы: мультиагенты не всегда лучше, часто хуже одиночного с инструментами.

Помогают при трех условиях:

Задачу делят на независимые подзадачи для параллели.
Есть автоматическая обратная связь (тесты, числа, валидаторы).
Одиночный агент не слишком силен. Выше 45% успеха координация съедает выигрыш из-за overhead и ошибок.

В финансах: задача на анализ новостей, SEC, метрики, риски. Специалисты параллельно, координатор интегрирует. +80% к одиночному.

Для последовательных задач обратное: -40-70%. Нужен строгий поток, где шаги меняют состояние. Разделение создает overhead без пользы.

В разработке мультиагенты для больших кодбаз с параллельными подзадачами: миграции, эксперименты, исследования.

Но не для последовательных (рефакторинг, пайплайны) или где одиночный уже силен. Overhead растет с tool calls.

Cursor и масштабированные агенты

Cursor в AI-редакторе создал каркас и эксперимент: до 2000 агентов неделю на проекте. Биллионы-триллионы токенов. Цель — браузер в Rust: парсинг HTML, CSS, layout, текст, рендер, JS VM. Результат — миллион строк, CEO сказал три.

GitHub показывает: FastRender прототип на Servo (html5ever, cssparser), JS от Wilson Lin из другого эксперимента.

В интервью Simon Willison Lin признал: агенты выбрали зависимости сами, без указания строить с нуля.

Код похож на Servo, навигация сложная, не компилировался.

Критика: "AI slop", не с нуля, маркетинг. Cursor: исследование координации, не продукт.

Теперь компилируется, показывает простые страницы как прототип.

Ответ: один разработчик с одним агентом за 3 дня сделал 20к строк Rust.

Willison на HackerNews: сначала сворм казался прорывом, но один агент + человек справился.

Урок: сложно контролировать тысячи агентов днями. Исследование объясняет: частично параллельные задачи — зона overhead. С тысячами хуже.

"Один человек + один агент" показывает: хороший каркас, спецификации, руководство лучше сворма. Мультиагенты — для ниш.

Проекты разные: FastRender амбициознее, но с библиотеками. Базовая функция достигнута.

Эффективность: FastRender стоил 5-6 цифр. Один агент — fraction.

Исследование: одиночные в 5 раз эффективнее на 1000 токенов.

Что узнала Cursor

Главное — уроки Cursor о разумном использовании мультиагентов.

Плоские иерархии не работают

Равные агенты с общим файлом тормозили до 2-3. Без иерархии — осторожные мелкие изменения.

Согласуется с исследованием: без центра ошибки усиливаются в последовательных задачах.

Больше агентов без структуры — коммуникация и недоразумения.

Разделение ролей помогает

Решение как у Anthropic и исследования: planners создают задачи/subplanners, workers выполняют, evaluator корректирует.

Lin: planner для CSS/layout, performance; workers функции; тесты/compiler feedback.

Как в финансах: где подзадачи с верификацией — throughput растет.

Меньше — лучше

Интегратор для контроля создал проблемы. Workers решали локально. Допускали ошибки, если исправлялись. Lin: идеальные коммиты — bottleneck. Стабильный error rate ок.

Исследование предупреждает: сложные топологии — overhead, особенно с tool calls. Меньше слоев надежнее.

Но ошибки должны исправляться — критика FastRender в этом.

Выбор модели важен

GPT-5.2 стабильнее код-моделей на длинных: меньше дрейфа, полнее.

Lin: инструкции шире кода — автономия, без фидбека, остановка.

Исследование: сильные модели меньше выигрывают от доп.агентов, overhead съедает.

Инструкции ключевые

Поведение от инструкций. Кто планирует/работает/валидирует, обработка ошибок, параллелизация.

Lin: много времени на правки. Неудачи от плохих инструкций. Координация, фокус — от текста.

Даже с тысячами нужен человек: выбор задачи, инструкции, когда сворм/одиночный.

Следующий рычаг: RL-окружения для кода и координации

Кроме каркаса — тренировка моделей. Лабы вкладывают в RL-окружения для агентов: модель пробует, фидбек, корректировка.

Код идеален: тесты верифицируют автоматически, шаги тоже. Четкий фидбек, быстрые итерации.

По The Information, Anthropic обсуждает >$1B в год. Mechanize работает с ними.

Логика: лучшие окружения → надежные модели для Claude Code/Cursor. RL имеет transfer проблемы и reward hacking, но инвестиции верят в решение.

Тренировка на сотрудничество

Дальше: тренировка не только кода, но координации. Текущие модели не оптимизированы для свормов.

Moonshot AI представила Kimi K2.5: оркестрирует 100 подагентов, 1500 tool calls, x4.5 быстрее одиночного.

Бета, внутренние бенчмарки. Пользователи: ок на структуре, слабо на неясностях.

Может ли решить проблемы исследования? Для разложимых — да: экономия коммуникации, ранние ошибки. Не доказано.

Для последовательных — глубже, не разложишь. Коммуникация не спасет.

Больше времени на мышление — лучше результаты

Окружения улучшают тренировку. Рычаг: compute на задачу в рантайме. Больше времени — лучше.

Karpathy: 2025 прогресс от длинных RL-тренировок, не размеров. Новый рычаг: длинные цепочки мысли, compute в рантайме. o1 старт, o3 прорыв.

Результаты: IOI 2025 AI-трек — золото, 6-е из 330. ICPC 2025 — все 12 задач, люди 11.

Отдельные треки, ансамбли. Пик под контролем, не повседневка.

Три сценария: база, ускорение, замедление

Агенты не стали хитом 2025, но вошли через модели вроде GPT-5.2 Thinking, Claude Opus 4.5.

Техника есть, барьеры — надежность последовательных задач, безопасность (инъекции). Ключ — каркас-инженерия для автономии без рисков.

Сценарий 1: эволюция инженерии (база)

Темпы текущие. Фокус на каркасах как стандарте. Компании строят фреймворки с контекстом, памятью, рамками против эрозии.

Мультиагенты в нишах (миграции), человек вовлечен. Одобрения стандарт. Баланс автономии/безопасности. Инъекции смягчают процессами/human-in-loop.

Сценарий 2: прорыв RL (ускорение)

Инвестиции Anthropic/OpenAI окупаются. Агенты в gyms учатся исправлять ошибки, dead ends. Надежны на длинных. Новые архитектуры решают инъекции. Автономия в чувствительных зонах, захват работ/исследований.

Сценарий 3: откат автономии (замедление)

Пределы упрямы. RL с reward hacking, обобщением. Инциденты инъекций → регуляции/заморозки.

Свормы хуже одиночных → разочарование. Ограничения, контроль человека вместо автономии.

Наш взгляд

База вероятнее, с ускорением в коде. Инвестиции в окружения растут, код выигрывает от тестов. Подходят структурированные: страхование, HR, анализ с параллелями и критериями.

Не для дискреции, регуляций, репутации — нужен контроль, съедающий выигрыш.

Безопасность не решена. 30% инъекций — нет для критичного.

В 2026: система вокруг модели решает. Инвестируйте в каркасы, начинайте с узких задач и одобрениями. Полные автономы — видение.

Источники и углубления

Внешние материалы:

Статья THE DECODER:

ИИ-агенты 2026: от чатботов к решателям задач