Эра Agentic AI: как автономные AI-агенты меняют работу различных сфер бизнеса

• АІ в маркетинге

• 
  Редакторка блогу Webpromo
  Олена Гайдак

Технология Agentic AI прошла путь от чат-бота, отвечающего на запросы, до агента, самостоятельно выполняющего задачу от начала до конца — и делает это в сфере доставки, ритейла, рекламы, электронной коммерции и других сферах. Маркетологам AI-агенты дают возможность делегировать рутинные задачи — аналитику, сегментацию, первичную обработку лидов — и сосредоточиться на решениях, которые действительно требуют участия человека.

В этой статье рассмотрим:

• Что такое AI-агент
• Как работают AI-агенты?
• Как создать AI-агента?
• Подборка AI-агентов для бизнеса и личного использования
• Как использовать AI-агентов в различных нишах бизнеса и для разных задач
• Вызовы в работе с AI-агентами

Что такое AI-агент?

AI-агент — это программная система, которая получает цель, самостоятельно анализирует имеющиеся данные и инструменты, принимает решения и выполняет последовательность действий для достижения этой цели — без пошаговых инструкций от человека на каждом этапе.

Вместо подсказок «напиши текст письма», «добавь сегментацию», «установи время отправки» специалист ставит комплексную задачу, например, «повысь повторные продажи среди клиентов, которые не проявляют активности более 60 дней». После получения задания агент самостоятельно решает, с чего начать, какие данные использовать, какой инструмент задействовать и когда остановиться.

Подход и технологию, на основе которой такие агенты создаются и взаимодействуют, называют Agentic AI. Агентов можно объединять и координировать между собой для решения более сложных задач.

Как работают AI-агенты?

Не каждый алгоритм, автоматизирующий задачу, стоит называть AI-агентом. Систему превращает в агента не одна функция, а набор способностей, которые в совокупности и обеспечивают эту самую самостоятельность.

• Планирование. Агент не выполняет единственную команду, а разбивает цель на последовательность шагов и сам определяет их порядок — это та способность, которая отличает его от функции «запрос-ответ».
• Память и контекст. Хороший агент сохраняет состояние задачи и историю предыдущих действий, а не работает так, будто каждый новый запрос — первый. Благодаря этому он не переспрашивает то, что уже известно, и строит последующие шаги с учётом предыдущих.
• Вызов инструментов. Агент способен обращаться к внешним системам — API, базам данных, CRM, почтовым сервисам — и реально выполнять действия в этих системах, а не просто описывать, что следует сделать.
• Самокоррекция. Если шаг выполнен неправильно или результат не приблизил к цели, агент способен это заметить и скорректировать план — вместо того, чтобы остановиться или зациклиться на ошибке.
• Контроль и безопасность действий. Агент должен действовать в пределах заданных ограничений — лимитов, разрешений, правил обращения к человеку — иначе автономность превращается в риск, а не в преимущество.
• Адаптивность в реальном времени. Агент реагирует на изменение входных условий по ходу выполнения задачи — новый запрос клиента, изменение данных, неожиданный результат предыдущего шага — и корректирует дальнейшие действия.

Чем отличается Agentic AI от ИИ

Agentic AI — это тоже искусственный интеллект, просто другой тип поведения ИИ-системы, а не отдельная технология. Разница с уже привычным нам генеративным ИИ-инструментом (ChatGPT или Gemini в базовом режиме) заключается в степени самостоятельности:

• Обычный ИИ-инструмент ждет команды, выполняет её и останавливается. Каждый следующий шаг — это новый промпт.
• Agentic AI получает цель один раз, сам строит план действий, подключает нужные инструменты (CRM, календарь, рекламный кабинет, платежный API) и доводит задачу до результата, отчитываясь уже об итоге.

Чем отличается AI-агент от чат-бота

Современные чат-боты (например, ChatGPT) уже умеют запускать инструменты и выходить за рамки формата «вопрос-ответ», поэтому грань между ними и агентами становится всё более тонкой. И всё же основное различие остаётся чётким.

Чат-бот создан для диалога. Задача чат-бота — дать правильный ответ здесь и сейчас, даже если он подключен к базе знаний или скрипту.

AI-агент создан для выполнения задачи. Он может вообще не общаться с человеком — просто получить цель и выполнить цепочку действий в фоновом режиме: проверить базу клиентов, сегментировать, написать письма, запустить рассылку, проанализировать открываемость и кликабельность, скорректировать следующую волну. Разговор — лишь один из возможных интерфейсов для агента, а не его суть.

Как создать AI-агента

Создание агента — это не написание сложного кода с нуля, а последовательность шагов, доступная даже без технической подготовки, если четко понимать задачу:

1. Определите конкретную цель. Лучше ставить узкую, измеримую задачу: «квалифицировать входящие лиды с сайта и передавать «теплые» контакты в CRM» или «отвечать на типовые вопросы в чате и передавать сложные обращения человеку». Чем конкретнее сформулирована цель, тем проще агенту её выполнять — и тем легче впоследствии оценить результат.
2. Выберите уровень платформы в соответствии с задачей и ресурсами команды. Для простых сценариев достаточно no-code конструктора с готовыми шаблонами. Более сложная логика с нестандартными интеграциями требует low-code решения. А если нужна полная кастомизация и контроль над каждым этапом, придется подключать команду разработчиков и кодовые фреймворки.
3. Интегрируйте источники данных и инструменты. Производительность агента напрямую зависит от данных, с которыми он работает. Это база знаний, CRM, каталог товаров, почтовый ящик — всё, к чему агенту нужен доступ, чтобы действовать.
4. Определите границы автономности. Еще на этапе настройки стоит определить, какие действия агент выполняет самостоятельно, а какие требуют подтверждения — лимиты расходов, чувствительные операции, эскалация сложных кейсов. Это и есть то самое условие безопасного внедрения, о котором шла речь в разделе о вызовах.
5. Протестируйте в рамках узкого пилотного проекта. Прежде чем масштабировать агента на весь отдел или всю клиентскую базу, стоит запустить его на ограниченной выборке — одном канале, одном сегменте — и посмотреть, как он ведет себя в реальных, а не тестовых условиях.
6. Отслеживайте метрики и дообучайте. Процент успешно закрытых задач, количество перенаправлений на одного человека, время выполнения — цифры, которые дают представление о производительности агента. Контроль показывает, действительно ли агент снимает нагрузку или просто создает новую рутину по его проверке.

Платформы для создания AI-агентов: чек-лист для выбора платформы

Выбор платформы зависит от того, какую логику нужно реализовать и есть ли в команде технические ресурсы.

Подборка AI-агентов для бизнеса и личного использования

Собрали подробную информацию о сервисах, которые реально доступны в Украине и предлагают бесплатный тариф или пробную версию для первых тестов.

ChatGPT (OpenAI)

Универсальный вариант для старта: в рамках одного интерфейса можно создать кастомного агента под конкретную задачу — от консультанта по продукту до ассистента, работающего с документами и внешними инструментами через Custom GPTs и Agent-режим.

Хороший выбор, если нужен один агент «на все» без глубокого погружения в настройки. Бесплатный функционал — есть свободный доступ с ограниченным количеством сообщений. Для расширенного агентского режима требуется платная подписка от $20/мес.

Claude (Anthropic)

Хороший вариант для работы со знаниями, длинными документами и задачами, где важна точность и последовательное соблюдение инструкций. Через Cowork агент способен выполнять многошаговые задачи на рабочем столе — от сортировки файлов до подготовки отчетов на основе имеющихся данных. Через Claude Code берет на себя технические задачи для разработчиков.

В бесплатном тарифе есть суточные лимиты. Полный доступ к агентским инструментам доступен от $20/мес.

Gemini (Google)

Логичный выбор, если команда уже работает в экосистеме Google — Gmail, Docs, Sheets, Календарь. Агентские возможности встраиваются прямо в привычные инструменты — анализ таблиц, подготовка черновиков писем, работа с большими массивами документов благодаря обширному контекстному окну.

Расширенная автономная функция Gemini Spark доступна для пользователей расширенных тарифных планов, например, Google AI Ultra. Базовые функции доступны бесплатно для всех.

HelpCrunch

Украинский сервис поддержки клиентов со встроенными AI-агентами — хороший вариант для бизнеса, который хочет автоматизировать именно клиентский сервис, а не создавать универсального агента с нуля. Обрабатывает значительную долю типовых обращений, поддерживает сразу несколько каналов коммуникации.

Полноценного бесплатного тарифа нет, но есть пробный период. Платные тарифы начинаются от $25/мес за одного пользователя.

Zapier Agents

Агент для автоматизации цепочки действий между сервисами, которые уже использует бизнес (CRM, почта, таблицы, мессенджеры). Zapier — один из простых вариантов для начала работы благодаря обширной библиотеке готовых интеграций. Агентный режим позволяет задать цель, а не прописывать каждый шаг сценария вручную.

Есть бесплатный тариф с ограниченным количеством задач в месяц; платные тарифы — от $19,99/мес.

Relevance AI

Платформа для создания команды агентов, которые координируются между собой для решения сложных бизнес-задач — исследования рынка, аутрич, аналитика. Подходит компаниям, которым тесно в рамках линейных сценариев и требуется именно автономная многоэтапная работа, а не фиксированный рабочий процесс.

Есть бесплатная пробная версия, полноценное использование начинается от $29/мес.

Изображении с портала TechCrunch

Как использовать AI-агентов в различных бизнес-нишах и для решения разных задач

Автономность агента — это не самоцель, а инструмент для решения конкретных задач. Во многих сферах эта автономность уже реально работает и улучшает взаимодействие бизнеса с пользователем.

AI-агенты в маркетинге

Agentic AI создает новые формы взаимодействия с пользователем: не привлекать человека на сайт, а сразу начать с ним содержательный разговор. Вместо лендинга с общим описанием услуги клик по объявлению может открывать диалог с агентом, который уже знает каталог, цены, типичные вопросы клиентов и способен сразу квалифицировать заявку или записать на консультацию.

Именно такую модель сейчас тестирует OpenAI. Технически она состоит из трех шагов:

• ChatGPT сканирует сайт компании, чтобы сформировать бизнес-профиль с типичными вопросами клиентов и контекстом о бизнесе;
• рекламодатель настраивает бизнес-агента, объединяя этот профиль с товарными фидами, MCP-инструментами для актуальных данных и формами для сбора лидов;
• кампания направляет пользователя не на сайт, а прямо в разговор с AI-агентом.

Это меняет путь пользователя и воронку продаж. Вместо «клик → страница сайта» новый формат делает конечной точкой именно разговор, а не сайт.

Автономные ИИ-технологии уже способны взять на себя повседневную рутину маркетолога. Рассмотрим процессы, которые уже сегодня можно делегировать без постоянного человеческого микроменеджмента:

•  Аналитика и исследование рынка — сбор данных, структуризация, сравнение и оформление в готовый вывод без промежуточных запросов.
• Персонализация в реальном времени — настройка контента, предложений, времени контакта под конкретного пользователя в данный момент на основе его поведения.
• Управление рекламными кампаниями — оптимизация ставок, перераспределение бюджета между кампаниями, остановка неэффективных объявлений и тестирование новых вариантов креативов.

Мобильность и сервисы по запросу

Для сервисов, где пользователь регулярно повторяет одно и то же действие — заказать поездку, найти маршрут, сравнить стоимость — агент может полностью взять на себя рутинный этап поиска и планирования. Вместо того чтобы открывать отдельное приложение, вводить адрес, сравнивать тарифы, человек просто формулирует запрос на естественном языке, а агент берет на себя поиск маршрута, расчет стоимости и подготовку заказа — оставляя человеку лишь окончательное подтверждение.

Например, Bolt запустил такую функцию через ChatGPT. Пользователь пишет запрос вроде «закажи мне такси до вокзала», а ChatGPT показывает ориентировочную стоимость, предлагает варианты маршрута, помогает определить удобное место посадки и передает детали поездки в приложение.

Доставка и Q-commerce

Для бизнеса с обширным и меняющимся ассортиментом (продукты питания, супермаркеты, товары повседневного спроса) агент решает иную задачу — не поиск маршрута, а поиск нужного товара среди сотен вариантов. Человеку больше не нужно самому просматривать категории и применять фильтры: достаточно описать потребность — даже нечетко сформулированную, например, «что-нибудь в подарок книголюбу». Агент сопоставит запрос с каталогом, проверит наличие и вернет готовую подборку.

Glovo запустил ИИ-ассистента для ChatGPT и Claude. Компания интегрировала свой сервис в экосистему ИИ. По заданному запросу ассистент самостоятельно проведет поиск, проверит наличие в магазинах и предложит лучшие варианты.

E-commerce: агент вместо поиска по каталогу

В классической электронной коммерции задача агента — заменить ручной поиск товара прямым диалогом: человек формулирует потребность, а агент самостоятельно сравнивает варианты, следит за ценой и, при необходимости, оформляет покупку в пределах заданных лимитов, без постоянного контроля со стороны человека на каждом этапе.

Крупнейший пример по масштабу — Amazon Rufus, недавно объединенный с Alexa+ в Alexa for Shopping. Ассистент уже берет на себя агентские действия от имени покупателя — самостоятельно добавляет товары в корзину, выполняет повторные заказы по голосовому запросу, отслеживает цены каждые 30 минут и автоматически покупает товар, когда достигается целевая цена. По масштабу это уже не нишевый эксперимент: с более чем 250 миллионами пользователей и прогнозируемыми $10 млрд дополнительных продаж Rufus остается крупнейшим ИИ-ассистентом для покупок по объему трафика.

Подобный подход масштабируется на различные платформы. Например, количество заказов через ИИ-агентов на Shopify выросло в 11 раз в период с января 2025 года по январь 2026 года.

Клиентский сервис

ИИ-агент берет на себя первичную обработку обращений: распознает тип запроса, подтягивает контекст из CRM или истории заказов, дает ответ сразу — без очереди на линии или ожидания ответа в чате. Сложные или эмоционально чувствительные кейсы передаются человеку, но уже не с нуля, а с подготовленным контекстом: агент успевает собрать детали обращения, пока менеджер еще не присоединился к разговору.

«Дія.AI», запущенный в мобильном приложении в 2026 году, не просто консультирует пользователей в чате, а уже умеет самостоятельно оформлять часть услуг — например, быструю оплату штрафов или автоматическое формирование справок о доходах непосредственно в окне чата без ручного поиска и заполнения форм.

В ритейле ИИ-ассистент часто решает сразу и задачу консультации, и задачу продажи — практически как персональный продавец-консультант, доступный на сайте или в приложении:

•  Машрум Геннадьевич от «Сильпо» помогает подбирать товары, советует рецепты и подсказывает с выбором вина, умеет распознавать список покупок на фото и находить нужные товары в каталоге.
• Сеть Varus выпустила Neomi — ИИ, который самостоятельно собирает полную корзину ингредиентов под конкретный рецепт или диетические предпочтения, учитывая наличие товаров в ближайшем магазине и актуальные акции.

Персональные помощники

Еще одно направление — работа с конкретным человеком, актуальная для маркетологов, топ-менеджеров и цифровых специалистов. ИИ-агенту можно поручить планирование, обработку почты, подготовку к встречам, ведение текущих задач.

Ключевое отличие такого агента от привычного помощника — проактивность. Агент самостоятельно отслеживает контекст (календарь, переписку, дедлайны) и предлагает действия или выполняет их самостоятельно, сообщая о результате постфактум.

Свежий пример — Gemini Spark от Google, представленный на I/O 2026. В отличие от Gemini в обычном режиме, Spark может работать круглосуточно, даже когда устройство выключено, — проверять почту и предлагать черновики ответов, искать свободные промежутки в календаре для встреч, следить за выписками с карт на предмет подозрительных списаний или отслеживать новости по заданной теме. Показательно, что при этом агент не выполняет критических действий (трата денег или отправка писем) без отдельного разрешения пользователя.

AI-агенты также прижились в других направлениях, среди которых:

• Финансовая аналитика и трейдинг — обработка рыночных данных и прогнозирование трендов в реальном времени.
• Образование — адаптация учебного контента под прогресс и поведение конкретного студента.

Вызовы в работе с AI-агентами

Чем больше решений система принимает самостоятельно, тем выше цена ошибки. Пока агент лишь даёт советы или готовит черновик — его неточность обходится в несколько минут на проверку. Но когда он сам распределяет рекламный бюджет, оформляет заказ или ведет диалог с клиентом от имени бренда, любой сбой превращается в прямой репутационный или финансовый ущерб. Прежде чем доверять агентам все большую автономию, стоит учесть потенциальные недостатки:

• Галлюцинации и ошибки в действиях, а не только в тексте. Агент может не просто дать неточный ответ, а совершить ошибочное действие — списать бюджет, оформить не тот заказ. Решение: подтверждение со стороны человека при критических операциях (оплата, рассылка, изменение ставок) до определенного порога доверия к системе.
• Потеря контроля над критическими решениями. Чем больше шагов агент выполняет без надзора, тем сложнее вовремя заметить сбой. Решение: ведение журнала всех действий агента и срочные уведомления об отклонениях от ожидаемого сценария.
• Устаревшие или неточные входные данные. Агент настолько хорош, насколько хороши данные: устаревший фид товаров или не обновленная CRM напрямую приводят к ошибочным решениям. Решение: регулярный аудит и автоматическое обновление источников данных, с которыми работает агент.
• Доверие клиента к автономным действиям. Человек должен понимать, какие лимиты и разрешения он предоставил агенту. Решение: прозрачные настройки лимитов, подтверждение для крупных сумм, история действий агента, доступная пользователю.
• Размытая ответственность за ошибку. Когда агент действует автономно, сложно определить, кто несет ответственность — разработчик модели, бизнес или пользователь. Решение: четкое распределение зон ответственности на этапе внедрения, зафиксированное во внутренней политике еще до запуска.
• Сложность интеграции в существующие процессы. Подключение агента редко ограничивается API — часто требуется перестройка рабочих процессов и обучение команды. Решение: поэтапное внедрение на одном узком процессе вместо одновременной автоматизации всего или заблаговременное выделение большого количества ресурсов.