Agentic AI
Agentic AI — это класс систем искусственного интеллекта, ориентированных на автономные системы, способные принимать решения и выполнять задачи с минимальным или вовсе без участия человека. Такие независимые системы автоматически реагируют на изменения условий для достижения заданных результатов. Эта область тесно связана с агентной автоматизацией, также известной как процессное управление на базе агентов, когда речь идёт об автоматизации бизнес-процессов. Применения агентного искусственного интеллекта включают разработку ПО, поддержку клиентов, кибербезопасность и бизнес-аналитику.
Обзор
Термин «система процессного управления на базе агентов» впервые появился в 1998 году для обозначения автономных агентов, применяемых для управления бизнес-процессами[1].
Ключевая концепция agentic AI заключается в применении агентов искусственного интеллекта для выполнения автоматизированных задач с минимальным человеческим вмешательством[2]. В то время как роботизированная автоматизация процессов (RPA) автоматизирует рутинные задачи по фиксированной логике, agentic AI подстраивается под входные данные[3]. Термин agentic AI подразумевает автономные системы, способные достигать сложных целей при минимальном человеческом контроле, часто принимая решения на основе непрерывного обучения и внешних данных. Работающие агенты могут использовать разные технологии искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, машинное обучение и компьютерное зрение, в зависимости от среды применения[2].
Применение
Веб-браузеры с интегрированными агентами ИИ иногда называют агентными браузерами. Такие агенты способны автоматически выполнять мелкие рутинные действия во время просмотра веб-страниц, а иногда даже брать на себя выполнение действий в браузере от имени пользователя. В продуктах типа OpenAI Operator и Perplexity Comet реализован широкий спектр возможностей искусственного интеллекта, включая умение просматривать веб-страницы, взаимодействовать с сайтами и выполнять действия от имени пользователя.[4][5][6] В 2025 году компания Microsoft запустила NLWeb — замену поиску с использованием агентного веба, позволяющую сайтам применять агентов для запросов информации с помощью интерфейсов, подобных RSS, что даёт возможность поиска и семантического извлечения контента[7]. Интеграция агентных веб-технологий подвергалась критике за передачу информации о пользователях на сторонние серверы[8] и появление уязвимостей безопасности из-за нестандартных протоколов взаимодействия агентов[7].
В 2025 году исследование MIT показало, что около 95 % корпоративных экспериментов с генеративным ИИ не приносят ощутимых финансовых результатов[9][10]. Доклад «The GenAI Divide: State of AI in Business 2025», основанный на интервью с 150 руководителями, опросе 350 сотрудников и анализе 300 внедрений, связывает неуспехи прежде всего с проблемами интеграции[11].