Агентный ИИ представляет собой следующий этап эволюции искусственного интеллекта. В отличие от традиционных систем, которые просто реагируют на запросы, эти автономные агенты сами инициируют действия и связывают задачи с намерением. По сути, они функционируют как чат-боты с доступом к корпоративным инструментам, что позволяет им выполнять значимую, целенаправленную работу с минимальным участием человека.
По мере продвижения в 2025 году тенденции агентного ИИ меняют подход бизнеса к автоматизации, принятию решений и взаимодействию с клиентами. Это знаменует собой фундаментальный переход к по-настоящему интеллектуальной автоматизации. Ряд сходящихся факторов сделали 2025 год переломным для внедрения: современные ИИ-модели, такие как Claude 3.5, GPT-4 и Gemini 2.0, получили расширенные способности к рассуждению, что позволяет им принимать автономные решения в сложных бизнес-сценариях.
Крупнейшие облачные провайдеры активно инвестируют в это направление. Amazon Web Services недавно анонсировала Amazon Bedrock AgentCore, позволяя организациям развертывать и управлять безопасными ИИ-агентами в корпоративном масштабе. AWS также запустила новые предложения в своем Marketplace, чтобы помочь компаниям находить, покупать и внедрять ИИ-агентов и инструменты от ведущих поставщиков. Компания планирует инвестировать дополнительно 100 миллионов долларов в свой Центр инноваций генеративного ИИ для ускорения разработки и внедрения агентного ИИ.
Реальные примеры уже демонстрируют впечатляющие результаты. Американская биотехнологическая компания Genentech создала агентное решение, автоматизирующее трудоемкие ручные поисковые процессы, что позволяет их ученым сосредоточиться на исследованиях с высоким потенциалом и ускоряет разработку лекарств. Система использует автономных агентов, которые разбивают сложные исследовательские задачи на динамичные многошаговые рабочие процессы. В отличие от традиционных систем автоматизации, следующих заранее заданным сценариям, эти агенты адаптируют свои действия на каждом этапе на основе собранной информации.
Организации, внедряющие автономную оптимизацию процессов, сообщают об улучшении операционной эффективности на 40–60% и снижении операционных затрат на 25%. Агенты для принятия решений в реальном времени сокращают время отклика на 90% и повышают точность решений на 40%. В отдельных отраслях здравоохранения использование агентного ИИ приводит к снижению административных расходов на 25% и росту удовлетворенности пациентов на 30%, а финансовые учреждения достигают ускорения обработки кредитов на 40% и сокращения мошеннических операций на 50%. Ритейлеры отмечают рост конверсии на 45% и увеличение удержания клиентов на 30%.
Однако эксперты предупреждают о рисках поспешного внедрения без должных мер предосторожности. «Мы только в начале этого перехода, но он развивается стремительно. Уже в этом году ИИ-оркестраторы могут стать основой корпоративных ИИ-систем — связывая множество агентов, оптимизируя ИИ-процессы и работая с мультиязычными и мультимедийными данными», — отмечает Вьома Гаджар, эксперт по ИИ в IBM. Она подчеркивает: «Масштабирование этих систем потребует мощных рамок комплаенса, чтобы всё работало бесперебойно и с сохранением ответственности», а также акцентирует, что организации должны уделять не меньше внимания управлению данными и ИИ, чем внедрению новейших инноваций.