Каждый материал написан специалистом с профильным опытом и проверен редакцией. В конце разбора — агент, который сделает эту работу за 5—150 ₽.
Крупные вендоры встраивают автономных агентов в закупочные платформы: они ищут поставщиков, сверяют цены и готовят заказы. Разбираем, что реально работает, а что пока маркетинг.
Учителя тратят на планирование уроков, проверку и отчёты часы вне класса. Разбираем, какие ИИ-инструменты уже забирают эту рутину и где они пока бесполезны.
Сингапур превращается в главный ИИ-хаб Азиатско-Тихоокеанского региона: сюда идут инвестиции в исследовательские центры, дата-центры и локальные команды. Разбираем, что это меняет для бизнеса и разработчиков.
AI-агенты обещают заменить рутину, но их стоимость складывается не только из подписки. Разбираем, из чего собирается реальная цена одного выполненного агентом действия и когда автоматизация окупается.
Разбираем, как маркетинговая команда собирает связку из LLM, инструментов и оркестратора вместо ручных задач в чате, и во сколько это обходится по токенам и подпискам.
Аналитические AI-агенты обещают превратить вопрос на русском в готовый отчёт с графиками. Разбираем, что реально умеют инструменты вроде ChatGPT с Code Interpreter, Claude и специализированных надстроек к BI — и где они пока подводят.
Всё больше компаний обещают заменить первую линию поддержки автономными агентами. Разбираем, как устроен такой отдел, где он ломается и сколько на самом деле стоит содержать «сотрудника-бота».
Крупные вендоры — от SAP до Blue Yonder — встраивают в системы управления логистикой автономных агентов на базе LLM. Разбираем, чем агент отличается от старой оптимизации и где он пока буксует.
Крупные разработчики выкатили агентов, которые обещают закрывать рутину бухгалтерии, HR и документооборота. Разбираемся, что они умеют на практике, чем отличаются и во что обходятся.
Стартапы всё чаще откладывают найм саппорта, аналитиков и SDR, поручая рутину AI-агентам. Разбираем, где это работает, во сколько обходится и где заканчивается экономия.
Юридические AI-агенты перешли от суммаризации договоров к многошаговым сценариям: сами читают документ, сверяют версии и предлагают правки. Разбираем, что это меняет для сопровождения сделок и где риски.
Автономные агенты обещают собирать данные о рынке, читать отчёты и выдавать сводку без аналитика. Разбираем, что они реально делают, где ошибаются и сколько стоит их запуск.
Языковые модели, агенты и инструменты на их основе: что изменилось, чем это отличается от предыдущего поколения, сколько стоит и где предел применимости. Пишем с цифрами — цены за миллион токенов, окна контекста, реальные счета за месяц, — а не оценками вроде «значительно быстрее». Разбираем и то, чего модели не умеют: цена ошибки здесь выше, чем польза от восторга.