- Роман РожковРедакция Forbes
На фоне нарастающей конкуренции в сегменте ИИ-агентов «Сбер» представил «ГигаАгента» — универсального автономного помощника для повседневных и рабочих задач, узнал Forbes. Вслед за анонсом продукта от «Яндекса» рынок фиксирует переход от простых чат-ботов к полноценным цифровым партнерам, способным планировать и выполнять многошаговые процессы. При этом эксперты подчеркивают: за яркими заявлениями о саморазвитии и автономности должны стоять измеримые бизнес-метрики и понятные механизмы контроля
Содействие в рутине
«Сбер» запускает универсального ИИ-агента, который призван помочь с решением повседневных задач: управление календарем, работа с документами, ведение переписки, исследование информации, создание отчетов и презентаций, сообщили Forbes в компании. «ГигаАгент» — это российский ответ зарубежным решениям OpenClaw, Hermes Agent, NemoClaw, добавили там.
В отличие от диалоговых интерфейсов (чатов) «ГигаАгент» способен лучше запоминать контекст, не нуждается в контроле каждого шага, учитывает и накапливает обратную связь, подстраивается под индивидуальный способ работы пользователя. Он может работать автономно и в фоновом режиме, проявляет проактивность: самостоятельно задает уточняющие вопросы, когда этого требует ситуация, и способен параллельно решать несколько задач в едином смысловом поле, описывают агента в «Сбере».
Как заверяют разработчики, по сравнению с существующими решениями «ГигаАгента» выделяют три свойства:
- автономность (взаимодействует с пользователем как самостоятельный агент 24/7 и в проактивном режиме, если ему не хватает информации, он честно сообщает об этом, а если находит ошибку в рассуждениях, может аргументированно возразить)
- саморазвитие (способен самостоятельно совершенствовать свою работу, читает и переписывает собственный исходный код, каждое изменение фиксируется как коммит — контрольную точку — во встроенном репозитории)
- непрерывность (большинство ИИ-агентов работают только в рамках одной сессии и не сохраняют накопленный опыт, «ГигаАгент» же запоминает предыдущие задачи, принятые решения и историю взаимодействия и после перезапуска продолжает работу с учетом уже накопленного контекста)
В основе разработки лежит проект саморазвивающегося ИИ-агента Ouroboros, разработанного командой исследователей Института AIRI. На бенчмарках агент демонстрирует высокие результаты — на лидерборде Terminal Bench 2.1 для модели Opus 5 от Anthropic качество агента составляет 86,97%.
Сервис сейчас можно запустить с помощью пространства для работы с персональными ИИ-агентами Agents Space от Cloud.ru, уточняют в «Сбере». Новым пользователям доступен стартовый грант 4000 рублей, который позволяет бесплатно протестировать возможности Agents Space и начать использовать ИИ-агентов для решения рабочих и личных задач. Далее потребление тарифицируется по ценам на языковые модели и необходимую инфраструктуру. Итоговая стоимость будет зависеть от объема использования агента, конкретных задач, частоты использования. Детализация расходов доступна в кабинете пользователя Agent Space.
«Если раньше ИИ лишь находил ответы, то теперь становится полноценным цифровым партнером, который помогает достигать рабочих и личных целей, — рассуждает старший вице-президент и руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев, дополнительно акцентируя внимание на том, что это «полностью российская разработка». — Появился новый сценарий. Вы ставите задачу — агент анализирует ее сложность, планирует решение и разбивает на подзадачи, при необходимости пишет код и в итоге готовит финальный ответ пользователю. Это может быть как в целях повышения личной эффективности, так и для автоматизации бизнес-процессов, а «ГигаАгент» адаптируется и эволюционирует вместе с пользователем».
Вопрос о ресурсах, которых потребовал от «Сбера» «ГигаАгент», в компании не прокомментировали. «Сам агент (оркестрация, коннекторы, интерфейс, система оценки качества) — это команда из сотни человек и инвестиции около 1–3 млрд рублей за полтора года, для компаний такого масштаба небольшая сумма, — оценивает Senior Product Manager в Amazon Андрей Милосердов. — При этом базовую модель уже не надо обучать с нуля: «Сбер» сам выложил GigaChat 3 под свободной лицензией. При этом у агента каждая выполненная задача имеет себестоимость, так как, в отличие от чат-бота, он ходит по системам, переспрашивает, ошибается и т.д.».
Как подсчитали ранее исследователи из Axenix и МГУ имени М.В. Ломоносова, затраты на внедрение ИИ-агентов в течение трех лет составят более 950 млн рублей для корпораций, 200–300 млн рублей для крупных компаний, 30–60 млн рублей для среднего бизнеса, 5–15 млн рублей для малого. При этом совокупную экономию компаний от внедрения ИИ-агентов они оценили в 15–40% в зависимости от отрасли.
Telegram-канал Forbes.RussiaКанал о бизнесе, финансах, экономике и стиле жизниПодписаться
Гонка заявлений
О своей разработке «Сбер» заявляет спустя несколько дней после того, как универсального агента анонсировал «Яндекс». Продукт, который должен выйти на рынок в сентябре, позиционируют как единое окно для взаимодействия с корпоративными сервисами, призванное заменить разрозненные ИИ‑инструменты, упрощая внедрение технологий в повседневные бизнес‑процессы. Как утверждают разработчики «Яндекса», агент способен выполнять от 30% до 50% задач офисных сотрудников, на которые уходит до трети рабочего времени. «Компаниям больше не придется комбинировать множество готовых ИИ-приложений или создавать собственные, чтобы автоматизировать рабочие процессы. Сотрудники получат единое решение, которое каждый сможет использовать для своих задач», — пояснял руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин.
По духу гонка одна, но заявки разные, обращает внимание технологический предприниматель, AI-фаундер и основатель сообщества heg.ai Павел Хегай. «Яндекс» говорил про операционную ИИ-систему для бизнеса, то есть замахнулся на процессы компании, «Сбер» показывает скорее универсального личного агента для повседневной работы: календарь, документы, переписка, отчеты, говорит он: «Это ближе к западным OpenClaw и Hermes Agent, на которых они сами и ссылаются. Оба бегут в одну сторону, но с разных стартовых позиций».
В бигтехе США этап универсального ассистента для всех уже прошли, теперь в корпорациях создают единую платформу, к которой подключают разных агентов, указывает Андрей Милосердов. Тем не менее для российского рынка это заметный сдвиг в сторону ИИ-трансформации, считает он.
Модели «Сбера» и «Яндекса», по мнению Милосердова, сопоставимы между собой, при этом интерфейсы обоих решений «легко воспроизводятся», а универсальность на практике «скорее станет отсутствием ответственности за конкретный процесс».
Победит тот, у кого агент первым станет ежедневной привычкой миллионов людей, считает Хегай. Здесь у «Сбера» сильная позиция, потому что есть огромная дистрибуция и экосистема сервисов, в которые агента можно встроить. Но сама категория еще не выиграна нигде в мире. OpenClaw и его аналоги тоже проходят детские болезни, все учатся на ходу».
Нужен ли продукт бизнесу
Несмотря на ошибки, по словам аналитиков, бизнес в подобных продуктах уже очень нуждается. «Вижу это не в теории. Я восемь лет в ИИ и последний год буквально живу в агентной парадигме: у меня агенты отвечают на заявки клиентов, ведут CRM, разбирают звонки и даже чинят баги в продукте. Это высвобождает недели работы, — рассказывает Павел Хегай. — Моя ставка прежняя: 60% офисной рутины уедет в такие инструменты».
Но узкое место не модель, а внедрение и доверие, продолжает он. «Недавно созванивался с подругой-юристом. Она с ChatGPT за пару часов сделала работу, на которую раньше ушли бы месяцы, и при этом слово «агент» для нее до сих пор ругательное. Барьер психологический, и выиграет тот, кто первым его снимет для обычного сотрудника, а не тот, у кого красивее бенчмарки».
Стратегическая ставка, по мнению Милосердова, на корпоративный ИИ вполне обоснована. В перспективе полутора лет преимущество получит тот, кто даст прозрачную модель прав, редактирование и отзыв действий, глубокую интеграцию с учетными системами.
Метрическая система
Однако главное — показывать метрики завершенных задач, то есть не хватает измеримого экономического результата, полагают эксперты. Ни «Яндекс», ни «Сбер» не раскрывают метрик, по которым эти системы надо оценивать — долю задач, доводимых до результата без участия человека, долю результатов, потребовавших доработки, и т.д.
Автономность действительно критически важна для максимизации экономического эффекта от внедрения AI-агентов в предприятия и бизнес-процессы, размышляет технологический предприниматель, эксперт в индустрии ИИ, машинного обучения и конфиденциальных вычислений Роман Постников. «Но никто из участников рынка — ни «Сбер», ни «Яндекс» — не приводит никаких метрик для ее объективного измерения, например, доли сквозных задач, правильно выполненных с первой попытки без ручной переделки, как в бенчмарке APEX-Agents. Притом что в нем лучший результат среди моделей OpenAI, Anthropic, Grok и Kimi составил лишь 24%, — продолжает он. — А даже 40% будет критически мало и недостаточно, чтобы удалить целые блоки операций из бизнес-процессов, чтобы говорить о сокращении численности и ставок за счет AI-автоматизации». Поэтому экономика большинства кейсов успешного внедрения AI-агентов все еще базируется на повышении норматива выработки на одного сотрудника (например, службы клиентской поддержки), а не сокращении персонала, заключает Постников.
К «Сберу» у экспертов есть и более предметные вопросы. Способность «ГигаАгента» переписывать исходный код — это, по словам Милосердова, риск с точки зрения аудита и внутреннего контроля, а в промышленной эксплуатации эта функция с высокой вероятностью будет ограничена. «Автономность в режиме 24/7 тоже не имеет ценности без описанной модели полномочий (какие действия агент совершает без подтверждения, как они отзываются)», — продолжает он.
То, что «агент сам переписывает свой исходный код», звучит эффектно, но у практиков вызывает скорее настороженность, согласен Павел Хегай. «В проде [это рабочая «боевая» среда, где размещен и работает продукт, доступный реальным пользователям. — Forbes] первое, что делаешь с агентом — это запрещаешь ему трогать то, о чем не просили. Самомодификация без жестких ограничителей означает, что ты не всегда знаешь, какая версия агента сегодня работает с твоими данными», — предупреждает он.
Источник: www.forbes.ru
