Расцвет агентного ИИ и архитектура, которая его поддержит

За последние несколько лет, Большая часть прогресса в области искусственного интеллекта была связана с размером. Более крупные модели, более крупные наборы данных, всё больше. И, конечно, это дало нам большой толчок. Но с приближением 2026 года кажется, что мы достигли точки убывающей доходности. Модели становятся всё больше, а демонстрационные видеоролики — всё более эффектными, но для большинства компаний это не приводит к реальной операционной ценности. Разрыв между «крутым прототипом» и «это действительно управляет нашим бизнесом» всё ещё слишком велик.

Что is начало движения этой линии - это сдвиг в сторону агентный ИИВместо того, чтобы ждать подсказки и выдавать единственный ответ, эти системы работают скорее как постоянные программные компоненты, которые преследуют цель, реагируют на новую информацию и корректируются по мере поступления. Это совершенно иной подход, нежели тот, к которому мы стремились последнее десятилетие, и он требует от нас переосмысления архитектуры ИИ, а не только самих моделей.

Переход от разовых результатов к непрерывным действиям

Генеративный ИИ Взаимодействие людей с компьютерами изменилось, но сам цикл практически не изменился. Вы спрашиваете, компьютер отвечает, и разговор возобновляется. Агентные системы ведут себя иначе. Они получают данные в режиме реального времени, отслеживают изменения, принимают решения и корректируют их, если что-то идёт не так, как ожидалось.

Подумайте о проблемах, которые невозможно уложить в один этап: пути клиента, которые длятся дни или недели, уровни запасов, которые колеблются по часам, схемы мошенничества, которые развиваются в режиме реального времени. Это не проблемы типа «дайте мне ответ один раз, и всё». Это замкнутые циклы.

Удивительно, но узкое место — не сама модель, а архитектура вокруг неё. Если у агента нет нужных данных или данные не согласуются между системами, агент быстро и уверенно принимает неверное решение.

Унифицированные данные становятся основой для каждого агента

Мы все сталкивались с трудностями, связанными с разрозненными, фрагментированными данными. В агентной системе разрозненные данные не просто создают неудобства — они нарушают весь цикл.

Агентам необходимо понимать мир так же, как ваш бизнес. В маркетинге это означает понимание того, кто клиент, что он сделал и что для него важно сейчас. Когда одна система считает, что «Клиент А» — один и тот же человек, а другая видит три разных профиля, агент не может сделать осознанный выбор.

Унифицированные данные о клиентах с идентификацией становятся «слоем памяти» для автономных систем. Благодаря этому каждый агент работает на основе одних и тех же данных. Преимущество: такие системы становятся гораздо проще для понимания. Когда решения принимаются на основе точных и согласованных данных, командам не приходится проводить криминалистические расследования, чтобы выяснить, почему ИИ совершил что-то странное.

Экосистемы агентов заменяют универсальные платформы ИИ

Многие компании тяготели к универсальным платформам ИИ, как правило, из-за страха связать всё воедино. С появлением агентного ИИ баланс меняется.

Мы увидим экосистемы более мелких специализированных агентов, которые разделяют контекст и координируют свои действия друг с другом. Это ближе к переходу от крупных монолитных приложений к микросервисам, который мы наблюдали, — только теперь эти «сервисы» умеют рассуждать.

Для этого данные и идентификация должны быть согласованы. API должны нести смысл, а не только поля. Два агента должны видеть одно и то же событие и интерпретировать его одинаково. Правильно настроив этот процесс, вы сможете добавлять новых агентов или обновлять существующих, не разрушая всю систему.

Маркетинг почувствует этот переход рано

Если какая-то часть бизнеса первой почувствует эти изменения, так это маркетинг.

Сейчас идеи находятся в одном месте, творческая работа — в другом, а активация происходит в совершенно другом инструменте. Всё связано воедино с помощью передач и датированного экспорта. Благодаря агентским системам эти этапы перестают быть разрозненными.

Агенты могут использовать унифицированные профили, модели поведения и сигналы о намерениях в режиме реального времени для оперативного формирования контента и предложений. Кампании становятся живыми объектами, которые адаптируются к изменению поведения клиентов. Со временем набор инструментов становится легче и более связным, поскольку аналитика находится в центре, а не разбросана по разным инструментам.

Большинству компаний потребуется обновить свою архитектуру

Реальность такова: большинство компаний пытаются внедрить агентный ИИ в системы, которые для него не предназначены. И вот тут-то и начинают проявляться недостатки.

В недавнем опросе почти 60% лидеров ИИ заявили, что их главными препятствиями были устаревшие методы интеграции и управления рисками. Другими словами, наши системы не были разработаны для автономного программного обеспечения, а управление не смогло к ним адаптироваться.

Чтобы реализовать это в больших масштабах, организациям необходимо:

• Создавайте модели данных, которые могут развиваться по мере обучения агентов и изменений в бизнесе.
• Установить ограждения, которые отслеживают поведение агентов, фиксируют отклонения и сигнализируют о проблемах.
• Создайте циклы обратной связи, чтобы агенты могли совершенствоваться без необходимости постоянного вмешательства человека.

Люди переходят от обучения к управлению

Поскольку агенты берут на себя больше тактической работы, роль человека становится больше связана с согласованием, чем с обучениемВместо того, чтобы указывать агенту, что делать шаг за шагом, люди будут устанавливать цели, ограничения и принципы. Надзор сводится к отслеживанию закономерностей, а не к одобрению каждого действия.

Только так можно масштабировать надзор. Один человек может контролировать множество агентов, если цель — контролировать, соблюдают ли они вместе план. Люди по-прежнему принимают важные решения, расставляют приоритеты и управляют дорожными ограждениями. Агент выполняет сложную работу внутри цикла.

Настоящий прорыв не будет заключаться в увеличении модели

Оглядываясь назад на 2026 год, мы увидим, что история не будет выглядеть так: «Модель с вдвое большими параметрами изменила всё». Речь пойдёт о переходе от модельно-центричного мышления к архитектурно-центричному.

Агентным системам необходимы непрерывность, общий контекст и способность к сотрудничеству. Это достигается не только размером, но и архитектурой, которую вы выстраиваете вокруг интеллекта.

Компании, которые переосмыслят свои данные, модернизируют инфраструктуру и начнут использовать совместимых агентов, смогут раскрыть реальные возможности автономных систем — задолго до того, как на рынке появится очередной раунд масштабирования моделей.