ИИ-агенты: какие задачи умеют решать и кому реально могут быть полезны

Привет, это Adlook!

Если вам кажется, что ИИ уже везде — вам не кажется. По данным опроса 200 представителей среднего и крупного бизнеса из разных отраслей (ретейла, финансов, девелопмента и FMCG), проведённого Центром аналитических продуктов VK Predict и консалтинговым агентством Prognosis, 7 из 10 российских компаний уже внедрили ИИ-инструменты в свою работу.

Представьте, что разработчику нужно сверстать макет сайта, аналитику — внести изменения в таблицу, а специалисту техподдержки — ответить на десятки однотипных запросов. Все эти задачи отнимают много времени, но по сути это обычная рутина. И если раньше их решали вручную, проводя часы за компьютером, то сегодня такой необходимости больше нет: достаточно подобрать ИИ-агента, поставить перед ним чёткую и понятную задачу, а после проверить результат.

Звучит привлекательно, но возникает логичный вопрос: действительно ли ИИ-агенты помогают в работе или это пустышка, которая не даёт ощутимого результата? Давайте разбираться.

Сегодня мы расскажем:

1. что такое ИИ-агенты простыми словами (база для тех, кто только начинает разбираться в теме);
2. где ИИ-агенты могут быть реально полезны;
3. и какие решения уже применяются на практике.

Кто такие ИИ-агенты и как они появились

Если объяснить максимально просто, ИИ-агент — это умная система, которая использует нейросети для решения задач, где есть несколько последовательных действий.

То есть он работает по понятному сценарию:

1. получает задачу;
2. разбивает её на этапы;
3. выполняет действия шаг за шагом;
4. проверяет свои результаты;
5. при необходимости повторяет работу снова.

По сути, действия агента можно сравнить с обычным специалистом. Он сам решает, какие шаги нужны (в случае, если вы не задали логику заранее), и проходит их один за другим.

К примеру, если вы попросите ИИ-агента провести анализ конкурентов, он не ограничится общей информацией, которая уже есть в «памяти» нейросети. Вместо этого он найдёт актуальные данные в интернете: подберёт нужные ссылки, соберёт информацию с сайтов (в том числе с помощью парсинга) и структурирует её в таблице. После этого агент выделит ключевые отличия, преимущества и недостатки, сравнит компании между собой и подготовит итоговый документ с понятными выводами.

Как всё к этому пришло

ИИ-агенты — следующая ступень в эволюции нейросетей. Но знаете ли вы, как всё начиналось?

В самом начале появились скриптовые боты. Их и нейросетью можно назвать с натяжкой. По факту они умели выполнять задачи только по заранее прописанным сценариям, и стоило сделать хоть один шаг в сторону — всё ломалось. У них не было нужной гибкости, поэтому они подходили лишь для очень простых, однотипных задач.

С появлением первых по-настоящему «умных» языковых моделей ситуация начала меняться. Они научились «думать», используя сложные алгоритмы и выстроенные нейронные связи. У них появилась «память», благодаря которой они научились учитывать контекст и впитывать знания — информацию из открытых источников и интернета. Такие модели уже не просто следовали шаблонам, а могли обрабатывать текст, понимать смысл запросов и чётко формулировать ответы.

Но по-настоящему развязать руки моделям удалось с подключением внешних инструментов. Нейросети научили работать с API, базами данных, браузером и приложениями. Теперь ИИ получает инструкции о том, что и как нужно выполнять, и может самостоятельно проходить всю цепочку действий от начала до конца.

Так и появились современные ИИ-агенты, которые могут добиваться результата без обязательного участия человека.

Из чего состоит ИИ-агент

Чтобы лучше понять, как работает нейросетевой агент, полезно разложить его на ключевые составляющие. Спойлер: здесь нет никакой «магии», но зато есть понятная система, которую создают продвинутые алгоритмы.

1. Языковая модель (LLM) — это «мозг» агента, который отвечает за понимание задачи и генерацию решений. Именно здесь происходит анализ запроса, обработка контекста и формирование ответа или плана действий. Чем мощнее и современнее модель, тем лучше агент справляется со сложными задачами и нестандартными сценариями.

Узнать, какие модели сейчас считаются самыми мощными, можно, посмотрев популярные бенчмарки — например, рейтинги на платформах вроде AI Stat или Hugging Face. В топе стабильно находятся LLM от Open AI, работающие в составе ChatGPT, а также модели от Antropic (Claude «Opus», «Sonnet», «Haiku») и Google (Gemini).

Таблица лидеров на платформе huggingface.co

Рейтинги LLM на сайте ai-stat.ru

2. Благодаря функции памяти агент может запоминать контекст: какую задачу он получил, какие данные уже обработал, какие шаги выполнил и какие результаты получил. Это важный элемент, потому что без него агент каждый раз начинал бы с нуля. В таком случае пользователю пришлось бы постоянно заново объяснять задачу и уточнять детали.

Пример того, как реализована функция памяти внутри ChatGPT

3. Планирование помогает агенту работать как исполнителю, который доводит задачу до конца. Благодаря этому он разбивает задачу на отдельные шаги и, при необходимости, может менять план по ходу выполнения, возвращаться к предыдущим этапам и пробовать альтернативные решения.

4. Инструменты позволяют агенту не просто «думать», а реально действовать. Например, его можно научить работать с API, базами данных, поиском в интернете, файлами (таблицами, документами, кодом), а также настроить интеграции с CRM, аналитикой и другими системами. Именно инструменты превращают ИИ из «думающего» в «делающего».

5. И, наконец, среда, в которой работает агент, влияет на то, какие задачи он сможет выполнять и к каким данным получит доступ. Это может быть продукт или сервис, отдельное приложение, браузер (например, расширение) или локальная система.

При этом важно понимать, что ИИ-агент — это не всегда «готовый продукт из коробки». В большинстве случаев их нужно донастраивать под конкретные задачи и процессы, а иногда — обучать с нуля на внутренних данных компании. Поэтому в разных компаниях один и тот же подход может выглядеть совершенно по-разному, и именно поэтому сейчас вокруг ИИ-агентов так много экспериментов.

Когда стоит внедрить ИИ-агентов

Сейчас ИИ-агентов часто внедряют на волне популярности. Специалисты видят тренд и пытаются применить его у себя, но в итоге получают сложную систему, которая не даёт ощутимого результата. Проблема здесь не в самих агентах, а в том, что их используют не в тех задачах.

Чтобы получить реальную пользу, важно понимать, в каких случаях внедрение ИИ-агентов действительно оправдано. В особенности, они могут быть полезны, когда речь идёт о:

1. Повторяющихся задачах, которые «съедают» время

Если сотрудники изо дня в день делают одно и то же — например, отвечают на типовые вопросы, парсят данные или собирают отчёты — агент может забрать всю эту рутину на себя. В таких задачах достаточно действовать по понятным сценариям и не нужно проявлять креативность. Внедрив ИИ, можно освободить время сотрудников для решения более сложных и интересных задач, где действительно важен человеческий подход.

2. Задачах, состоящих из нескольких простых шагов

Если задачу можно разложить на понятные этапы, агент с большой вероятностью справится с ней быстрее (а иногда и лучше) человека. Важно, чтобы в процессе не было нестандартных сценариев, иначе агент начнёт ошибаться. Чем понятнее и стабильнее логика — тем точнее и предсказуемее будет результат.

3. Работе с большими объёмами информации

Мозг человека — не компьютер, и при работе с большими объёмами данных он быстро утомляется: становится сложнее удерживать внимание, выше риск что-то упустить или ошибиться. Агент в таких задачах чувствует себя гораздо увереннее: он может быстро пройтись по документам, выделить главное и собрать итоговый отчёт. Это особенно полезно в аналитике, работе с логами и документацией. Там, где раньше уходили часы, теперь можно получить результат за считанные минуты.

4. Нехватке ресурсов (или кадров) в команде

Не всегда есть возможность расширять команду, особенно если у компании ограниченный бюджет или задачи не требуют полноценного специалиста на фултайм. В таких случаях агент становится своеобразным «дополнительным сотрудником», который берёт на себя часть нагрузки. Это особенно актуально для небольших команд и стартапов, где каждый человек и так перегружен. В итоге агент помогает не только ускорить процессы, но и снизить зависимость от ручной работы.

4 реальных сценария применения ИИ-агентов

Перейдём от теории к практике. Посмотрим на конкретные задачи, которые уже сегодня помогают решать ИИ-агенты.

Помощник разработчика

Возможно, вы не раз читали новости о том, что ИИ отнимает работу у программистов, а компании проводят массовые сокращения. Кто-то и вовсе говорит, что разработчики скоро станут не нужны и либо перейдут в роль «проверяющих» за ИИ, либо вообще сменят профессию и пойдут поднимать заводы.

На деле всё не так прозаично. Да, ИИ уже умеет многое, но без человека он не понимает, что именно нужно сделать, какую проблему должен решать продукт и какой результат в итоге должен получиться. Он не может самостоятельно придумать идею, которая «выстрелит», и тем более — упаковать её так, чтобы она приносила деньги.

Поэтому говорить о замене разработчиков пока рано. Скорее, меняется сам формат работы: будущее — за тандемом человека и ИИ.

Агент берёт на себя рутину и помогает ускорить процесс разработки. Он может:

1. писать и дополнять код;
2. объяснять сложные участки;
3. искать и исправлять баги;
4. генерировать тесты.

А человек в это время:

1. ставит задачу;
2. продумывает архитектуру и логику;
3. проверяет результат;
4. вносит правки и дорабатывает решение.

Такой подход даже получил отдельное название — вайб-кодинг. В нём разработчик не пишет код вручную «строку за строкой», а только управляет процессом, выступая в роли архитектора. О вайб-кодинге мы подробнее рассказали в отдельной статье, где также разобрали лучшие инструменты для программистов — среди которых выделяется Claude Code, Cursor и Codex. Если хотите глубже разобраться в теме, стоит начать именно с неё.

Краткий обзор 3 из 6 инструментов для вайб-кодинга, о которых мы рассказываем в статье

Техподдержка и клиентский сервис

Казалось бы, чат-боты (такие как Jivo, Callibri или CleverSite) уже давно решают эту задачу. Но у них есть ограничения — большинство сервисов либо не имеют встроенных ИИ-функций, либо по-прежнему работают по жёстким скриптам.

Агент же идёт дальше. Вы можете научить его:

1. отвечать на частые вопросы, добавив примеры диалогов с клиентами и внутренние скрипты для общения;
2. задавать уточняющие вопросы на основе контекста диалога и поведения пользователя;
3. отправлять инструкции по работе с платформой, оформлению заказа или оплате;
4. обращаться к системам (например, сохранять данные в CRM или проверять статус заказа);
5. а в нестандартных ситуациях — переключать диалог на менеджера.

Приведём простой пример. Клиент может написать в чат с агентом на сайте, что у него «не проходит оплата». Обычный бот в таком случае даст список возможных причин. ИИ-агент же действует иначе: он анализирует запрос, учитывает контекст диалога и на основе внутренних сценариев даёт конкретную инструкцию, как решить проблему. При этом он может дополнительно проверить статус платежа, найти возможные ошибки и предложить точечное решение. Всё зависит от того, какой уровень доступа получит агент — и здесь важно заранее продумать вопросы безопасности и доверить настройку профессионалам.

Внедрение ИИ-агентов будет особенно полезно в сферах, где сотрудники техподдержки всё время перегружены, при этом большая часть запросов — типовые и повторяющиеся. К примеру, агенты могут пригодиться в:

1. e-commerce;
2. SaaS-сервисах;
3. нише онлайн-образования;
4. на сервисных платформах.

Как результат — нагрузка на поддержку снижается, а клиент получает быстрый ответ даже в нерабочее время (поскольку ИИ не нужен перерыв на обед или сон).

Пример платформы, которая позволяет создавать AI-агентов для бизнеса. Это не реклама: вы можете выбрать любой подобный сервис или собрать собственного агента с нуля.

Аналитика и работа с данными

Один из самых недооценённых сценариев — использование ИИ-агентов для работы с данными. На практике именно здесь они часто дают самый быстрый и заметный эффект.

Если посмотреть на типичный рабочий день аналитика, маркетолога или даже менеджера, большая часть времени уходит не на анализ, а на подготовку данных. Нужно собрать информацию из разных источников, привести её в порядок, проверить, ничего ли не потерялось, и только потом переходить к разбору.

ИИ-агент может взять на себя большую часть этой рутины, при этом сделает всё быстро и не допустит ошибок из-за усталости или невнимательности. Конечно, нейросеть может ошибиться из-за «галлюцинаций», но это уже вопрос настройки.

Например, в задачах с таблицами агент может:

1. собрать данные из нескольких источников и объединить их в одну таблицу;
2. очистить данные (удалить дубли, исправить формат, заполнить пропуски);
3. провести базовый анализ (посчитать метрики, найти отклонения);
4. выделить ключевые изменения и аномалии;
5. сформировать краткий отчёт или выводы.

И это не теория. Уже сейчас есть решения, которые работают прямо внутри таблиц — например, помогают формировать формулы, анализировать данные или автоматически дополнять отчёты. Это особенно удобно, когда работа завязана на Excel или Google Таблицах, и не хочется каждый раз переключаться между разными инструментами.

В блоге Adlook мы разобрали 5 лучших инструментов для работы с таблицами: протестировали каждый сервис, сравнили функционал, цены и дали советы по выбору нейросетей под конкретные задачи. Обязательно прочтите или сохраните статью в закладках — уверены, вам она точно пригодится.

На скриншоте — пример того, как агент «GPT for Sheets» помогает работать с Google Таблицами.

Помимо таблиц, агенты могут помочь с анализом больших массивов неструктурированных данных. Это могут быть логи, текстовые отчёты, выгрузки из сервисов. Вручную разбирать такие объёмы долго и сложно, а агент может быстро пройтись по ним, найти закономерности и собрать сжатую выжимку.

По итогу основная ценность агентов в том, что они не заменяют аналитика, а лишь снимают с него рутину. Специалист тратит меньше времени на подготовку и больше — на принятие решений.

Контент-маркетинг

Немного коснёмся темы использования ИИ-агентов в творческих задачах.

Многие авторы считают, что публиковать тексты от нейросетей в блогах — это моветон, и не безосновательно. Нейросети часто пишут скучным, «правильным» и канцелярским языком. Они подходят к написанию поста или статьи не как к творческому процессу, а скорее как к задаче, которую нужно решить так, чтобы результат формально соответствовал запросу человека. Каждая буква, слово или предложение для них — это просто данные, упорядоченные определённым образом на серверах. В этом и кроется проблема: текст может быть логичным, структурированным и даже полезным, но при этом — «пустым» с точки зрения эмоций и смысла.

Как итог, со временем стало заметно: тексты от ИИ редко становятся по-настоящему популярными. Если постараться, можно получить что-то действительно годное, но если оставить исходный вариант без редактуры, вряд ли он соберёт много лайков или вызовет активное обсуждение в комментариях (разве что хейт о напрасно потраченных токенах). Во многом это связано с тем, что аудитория уже устала от нейрослопа, который с каждым днём заполняет интернет, и люди хотят получать больше контента от реальных людей.

Проблема также кроется в том, что нейросети не придумывают что-то с нуля. Они перерабатывают уже существующую информацию и выдают её в удобочитаемом виде. И хотя такой текст может решать конкретные задачи пользователей и даже быть для кого-то в новинку, уникальности в нём немного. Именно поэтому контент от людей долго не утратит своей ценности — он приносит новый взгляд, опыт и живые смыслы.

Но если отложить лирику в сторону, вопрос «использовать нейросети или работать с автором» всегда остаётся на усмотрение конкретной компании. На наш взгляд, лучший результат получается тогда, когда над контентом работает хороший автор, а нейросети используются точечно — например, для создания черновиков или проверки.

Пример того, как автор использует нейросети и получает результаты. Пост из Telegram*-канала «Русский ИТ бизнес».*РКН: иностранный владелец ресурса нарушает закон РФ.

Мы же хотим предложить альтернативный подход — как ещё можно использовать нейросети для контента. В частности, они могут помочь:

1. с проверкой текста (грамматики, структуры, логики);
2. с подготовкой и планированием публикаций;
3. с постингом и кросс-постингом на разные площадки;
4. со сбором статистики по материалам;
5. с ответами на комментарии и получением обратной связи.

Под каждую из этих задач можно настроить отдельного ИИ-агента, который будет выполнять свою часть работы. В итоге команда потратит меньше времени на рутину и больше — на создание действительно качественного контента.

Такие решения уже активно используют медиа, маркетинговые агентства, инхаус-команды и другие компании, которые выстраивают системную работу.

Подведем итоги

Появление ИИ-агентов — логичное продолжение всей истории с автоматизацией и развитием нейросетей. Если раньше нейронки просто помогали в работе, то теперь они постепенно берут на себя целые процессы.

Но здесь важно не впадать в крайности. ИИ-агент — не Алладин, который появляется из волшебной лампы и тут же решает все задачи. Он даёт результат только тогда, когда используется по назначению и решает задачи, которые ему действительно по силам. Во всех остальных случаях он может оказаться просто сложной и дорогой игрушкой.

При этом потенциал у агентного подхода действительно большой. Уже сейчас они:

1. ускоряют разработку;
2. разгружают поддержку;
3. упрощают аналитику и работу с данными;
4. помогают с созданием и публикацией контента.

И это — далеко не все задачи, которые они могут взять на себя.

Мы же хотим донести простую мысль: в ваших руках уже сейчас есть мощные инструменты, но только вы можете решить, как ими пользоваться, чтобы они действительно приносили результат и помогали зарабатывать больше.

Хотите читать больше полезных материалов на тему ИИ, нейросетей и работы с сайтами?

Тогда добро пожаловать в наш блог. В нём мы каждую неделю публикуем новые статьи, делимся экспертным контентом и практическими кейсами.

Рекомендуем к прочтению:

1. AI-агенты: для чего нужны и как создать в 2026 году
2. Вайб-кодинг: что это и как ему научиться в 2026 году
3. GEO-оптимизация сайта: что это и как правильно ее сделать в 2026 году
4. Очеловечивание текста: как сделать вручную и через нейросеть
5. 20 лучших бесплатных нейросетей на русском языке в 2026 году

Это был Adlook, на связи!