5 января 2025 года глава OpenAI Сэм Альтман поделился видением будущего в заметке на своем блоге. Он предположил, что в 2025 году первые агенты ИИ начнут работать в компаниях и заметно повысят их эффективность. Эти слова задали общий настрой в индустрии ИИ на весь год.
Но правда ли агенты ИИ массово вошли в рабочие процессы в 2025-м? Ответ зависит от собеседника: кто-то скажет твердое "да", другие — решительное "нет". Майкл Ханнека, консультант по независимому ИИ и безопасности в Bluetuple.ai, отмечает: интерес к агентам ИИ есть у всех. "Но появляется и разочарование. Не все так просто. Нельзя просто применить ИИ к любой задаче — и получить результат".
Агенты для программирования лидируют
Среди отраслей программисты и инженеры-программисты оказались в авангарде. Брэндон Кларк, старший директор по продуктам и разработке в Digital Trends Media Group, полностью перешел на инструменты ИИ и полагается на агентов почти всегда.
"Cursor — мой основной инструмент для написания кода", — рассказывает Кларк. Он часто переключается на Claude Code от Anthropic, используя сильные стороны каждого: Cursor для одних задач, Claude для других. Плюс так он обходит лимиты на токены, что говорит о высокой интенсивности работы. "Иногда на Claude Code заканчиваются токены — тогда перехожу на Cursor и продолжаю".
Такая готовность к агентам ИИ связана с опытом Кларка в интегрированных средах разработки (IDE). Инструменты вроде Cursor с ИИ легко вписываются в привычные процессы.
Агенты ИИ отлично справляются с типичными задачами в разработке ПО. Например, тесты — это код для проверки работы программы на известных входах и выходах. Они важны, но рутинны и редко требуют креатива, так что агенты их осваивают без проблем.
"Я вообще не вмешиваюсь. В системных инструкциях указано: при создании новой функции обязательно пиши тесты, запускай их и исправляй ошибки, если что-то сломается", — делится Кларк.
Программистам помогают новые стандарты интеграции ИИ: серверы Model Context Protocol (MCP) от Anthropic (запущены в ноябре 2024-го) и протокол Agent2Agent от Google (апрель 2025-го). Они позволяют агентам вызывать внешний софт для завершения или проверки задач. Например, в Cursor есть инструменты для браузера, работающие как сервер MCP: агент для веб-разработки может ими проверить свой код.
Остальные агенты вдохновляют, но внедрять сложно
Для Кларка 2025-й стал настоящим годом агентов ИИ: ранние эксперименты улучшались с выходом мощных моделей и инструментов. У других результаты скромнее.
Ханнека из Германии фиксировал высокий интерес к агентам ИИ весь год. Но на этапе реального развертывания компании часто буксовали.
"Только три-четыре случая дошли до продакшена, — говорит он. — Большинство еще тестируют и оценивают из-за рисков".
Организации осторожничают из-за неопределенностей с агентами ИИ — это типичная "немецкая тревога" по поводу автоматизации. Многие опасаются неизвестного.
Кто-то видит в агентах ИИ чистый прирост продуктивности без минусов, кто-то — перспективную, но сырую технологию, третьи — серьезную угрозу.
Джейсон Беджот, старший менеджер по дизайну опыта в Autodesk (разработчик 3D-программ), подчеркивает проблему ответственности. "Главный вызов: как добиться точности, чтобы результат можно было использовать?".
В Autodesk есть агент ИИ Assistant для пользователей AutoCAD, Autodesk Fusion и Revit. Пока он отвечает на вопросы, суммирует данные и дает советы, но не берет управление на себя.
"Нужна четкая цепочка ответственности. Если архитектор обновил чертежи с помощью Assistant, отвечать за них все равно он, — объясняет Беджот. — Как обеспечить это везде? Мы это учитываем".
Как соединить агентов ИИ с ответственностью
Разный опыт Кларка, Беджота и Ханнеки показывает спектр результатов от агентов ИИ в 2025-м и планах на 2026-й. Для одних они уже работают, как предсказывал Альтман, для других — впереди большая работа.
Киана Джафари, постдок в Стэнфордском университете, изучила этот разрыв. В ее статье (arxiv.org/abs/2506.02064) показано: технические метрики вроде точности и завершенности задач доминируют в 83% оценок агентов ИИ. Такие показатели легко проверить — как в случае с программистом Кларком.
Но точность — не единственный критерий. "Агенты ИИ теоретически точны, — говорит Джафари. — А на практике пользователи сталкиваются с барьерами".
В профессиях с личной ответственностью за результат даже очень точные агенты ИИ могут не подойти. Интервью Джафари с медиками это подтверждают: "Все говорят: даже 0,001% риска ошибки — это на моей совести".
Из-за этого агенты ИИ часто переходят в роль советников.
Так объясняется полярность мнений: для одних агенты — booster продуктивности, для других — ранняя технология или опасность. Все зависит от задачи.
"Человек в цикле все еще нужен, — подводит итог Ханнека. — 2025-й прошел в прототипах и экспериментах. 2026-й покажет проблемы масштабирования в продакшене".