
Агенты и AGI: почему это не одно и то же
ИИ-агенты научились бронировать билеты и писать код по команде, но до общего интеллекта им далеко. Разбираемся, что стоит за словом «агент» и почему AGI пока остаётся термином без единого определения.

ИИ-агенты научились бронировать билеты и писать код по команде, но до общего интеллекта им далеко. Разбираемся, что стоит за словом «агент» и почему AGI пока остаётся термином без единого определения.

Языковые агенты научились не только писать код и бронировать билеты, но и управлять роботами. Разбираемся, как устроены vision-language-action модели и что они уже умеют.

Одиночная модель отвечает на вопрос, а связка агентов выполняет задачу целиком — но кто-то должен эту связку собрать и удержать в рамках. Разбираем, что такое оркестрация агентов и почему за ней охотятся работодатели.

ИИ-агенты выходят из демо в реальные процессы: они бронируют, пишут код и закрывают тикеты. Разбираем, как это меняет штат, бюджеты и цепочки согласований — и где это пока не работает.

Аналитики обещают взрывной рост корпоративных AI-агентов к 2030 году. Разбираем, откуда берутся эти цифры, чем агент отличается от чат-бота и почему пилоты чаще всего не доходят до продакшена.

Salesforce, Microsoft и OpenAI продают агентов не как чат-ботов, а как работников с почасовой ценой. Разбираем, что стоит за термином «digital labor» и где здесь маркетинг.

OpenAI, Anthropic, Google и Microsoft за год выкатили автономные агенты, которые сами выполняют задачи в браузере и коде. Разбираем, что это на самом деле, чем отличается от чат-ботов и где проходит граница между демо и рабочим инструментом.

После бума чат-ботов рынок разворачивается к агентам — системам, которые не просто отвечают, а выполняют задачи: ищут, кликают, вызывают API. Разбираем, что это, чем отличается и где реально работает.

Крупные лаборатории один за другим выпускают агентов, которые сами кликают по интерфейсам и пишут код. Разбираем, что реально работает сейчас и какие развилки ждут рынок в ближайшие годы.

AI-агенты уже бронируют билеты, пишут код и общаются с клиентами от имени компаний. Когда агент ошибается, счёт может быть большим — и рынок страхования ищет, как этот риск оценить.

Компании внедряют ИИ-агентов, которые сами отвечают клиентам и принимают решения. Суды уже разбирают, кто платит за их ошибки — и ответ «это не мы, это бот» не проходит.

Автономные агенты уже бронируют, платят и подписывают документы от вашего имени. Проблема в том, как система понимает, что перед ней действительно вы, а не другой бот или мошенник.