Эволюция корпоративных AI-агентов: от ассистентов к исполнителям

В последнее время все дружно делают корпоративных AI-агентов и постепенно приходят к замечательной мысли: чтобы модель делала работу, ей надо дать доступ к работе. А не только поле, куда работяга будет заботливо копировать содержимое остальных корпоративных систем. OpenAI называют это переходом от assistance к execution. Microsoft развивает skills, коннекторы к корпоративным данным и взаимодействие агентов между собой. В общем, хочется, чтобы AI уже что-нибудь сделал, а не только рассказал, как это можно было бы сделать. Вполне понятное желание. Яндекс туда же: на Yandex Scale 2026 (обсуждали здесь) анонсировали Алису AI Про. Заявленный сценарий — сотрудник описывает задачу обычным языком, а дальше Алиса сама определяет шаги (делает стейт машину?), подбирает инструменты и работает с подключёнными корпоративными системами (mcp/a2a registry?). Для сложной задачи может собрать команду специализированных агентов, которые параллельно занимаются документами, поиском информации и прочими частями работы (конкурент моей книге по дизайну AI систем?) В целом задача непростая Модель, даже очень умная, сама по себе не знает, как устроена ваша компания. Где лежит актуальный договор, кто согласовывает закупку, откуда брать цифры для отчёта и почему файл «финал_финал_2» использовать нельзя (лекция про rag), а надо спросить у человека, который сейчас в отпуске. В обучающую выборку эти замечательные знания, скорее всего, не попали. Ей нужны документы, внутренние инструкции, CRM, почта, трекер, базы знаний и правила выполнения конкретных операций. Причём всё это надо не просто подключить, но и разобраться, что кому можно читать и менять. Просьба в системном промпте «пожалуйста, не показывай чужие данные» проверку прав доступа не заменяет. Дальше надо решить, какие действия агент выполняет сам, а где должен остановиться и спросить человека. У Алисы AI Про такие разрешения предусмотрены отдельно. Потому что между «подготовь письмо клиенту» и «отправь письмо клиенту» разница небольшая только в количестве букв. В общем, снова данные, интеграции, permissions и оркестрация. Обычный system design, который после появления LLM почему-то никуда не делся. Хорошая модель нужна, но работу по встраиванию в конкретную организацию за вас не отменяет. Для российского enterprise есть ещё вопрос, где всё это разворачивается и куда уходят данные. Если компания не готова отправлять их во внешнее облако, рассказ о том, какой у вас замечательный интеллект, обсуждение далеко не продвинет. Поэтому мои бывшие коллеги, Яндексоиды, предусмотрели варианты on-premises и гибридного развёртывания, выбор модели и собственные специализированные навыки. Конкретные условия и доступность возможностей имеет смысл обсуждать наравне с качеством самой модели как ещё одну часть ТТХ Поэтому я бы смотрел на довольно простую вещь: сколько работы после внедрения перестал делать сотрудник. С учётом времени на подготовку контекста, проверку и исправление результата, конечно. Если он по-прежнему должен всё найти, скачать, скопировать, принести в чат, а потом разнести ответ обратно по системам, то агент у вас, возможно, и появился. Но коннектором в этой архитектуре всё ещё работает человек.