Автор: Рустам Кунафин
Введение: от инструментов к коллегам — новая реальность для бизнеса
Мы вступаем в эпоху фундаментального сдвига парадигмы. Технологический ландшафт 2025 года определяется переходом от использования искусственного интеллекта в качестве пассивного инструмента к его развертыванию в качестве активного, автономного агента, сравнимого с новым членом команды.
Этот переход от модели «запрос-ответ» к модели «цель-исполнение» является определяющим трендом. Предприятия больше не просто запрашивают у ИИ информацию; они делегируют ему целые рабочие процессы, ожидая, что он будет планировать, действовать, адаптироваться и достигать результатов с минимальным вмешательством человека.
В основе этой трансформации лежит ключевое архитектурное противоречие. С одной стороны, мы наблюдаем стремление к созданию массово-параллельных, масштабируемых мультиагентных систем, имитирующих работу человеческих команд. С другой — звучит призыв к созданию надежных, предсказуемых однопоточных агентов, ставящих во главу угла целостность контекста. Эта дискуссия, ярко проиллюстрированная публичным диалогом между такими компаниями, как Anthropic и Cognition AI, является центральной сюжетной линией современного развития ИИ.
Цель этой аналитической статьи стать навигатором в этой сложной среде. Мы начнем с глубокого анализа центральной архитектурной дилеммы, изучим анатомию современного ИИ-агента, а затем представим обзор конкурентной экосистемы, оценивая стратегии ведущих игроков. В заключение сформулируем несколько рекомендаций для предпринимателей.
Часть I: Великая дискуссия 2025 — рой или последовательность?
Центральная дискуссия в области агентного ИИ — это сложный компромисс между масштабируемостью и надежностью.
1.1 Аргумент в пользу надежности: тезис Cognition AI
В своей статье «Не создавайте мультиагентов» команда Cognition AI выдвинула мощный аргумент в пользу архитектурной простоты. Их центральный тезис: мультиагентные архитектуры хрупки из-за фрагментации контекста и рассредоточенного принятия решений. Если субагенты не видят работу друг друга, они могут принять несовместимые решения. Решение Cognition AI — однопоточный, линейный агент, где контекст является непрерывным и целостным по определению. Этот подход отдает приоритет надежности и предсказуемости.
1.2 Сила коллектива: контраргумент Anthropic
На противоположном полюсе находятся Anthropic, утверждающие, что мультиагентные системы — необходимое развитие для решения задач, выходящих за рамки возможностей одного агента. Их внутренняя оценка показала, что мультиагентная система превзошла по производительности одноагентную на 90.2% при выполнении сложных исследовательских запросов. Такой подход решает две ключевые проблемы: преодоление ограничений контекстного окна и решение задач с широким поиском. Однако у него есть существенный недостаток: высокое потребление токенов (примерно в 15 раз больше), что делает его экономически целесообразным только для задач с высокой ценностью.
1.3 Синтез: парадигма «Чтение vs. Запись»
Разрешение этого спора лежит в различении двух типов задач:
- Задачи на «чтение» (Read-Heavy): Сбор информации, исследование, анализ данных. Они легко распараллеливаются и выигрывают от мультиагентного подхода.
- Задачи на «запись» (Write-Heavy): Генерация кода, написание отчетов. Они требуют высокой внутренней согласованности и выигрывают от однопоточного подхода.
Продвинутые системы используют гибридный подход: рой мультиагентов для фазы «чтения» и один главный агент для фазы «записи».
AI-Creature
Внимательный читатель моих статей наверное уже заметил, что концепция ИИ-сущностей AI-Creature, соответствует гибридному подходу и отражена в методологии EnMaTeS (AI Layer).
Часть II: Анатомия современного ИИ-агента
Успех агентной системы зависит от грамотной реализации ее ключевых компонентов.
- Мозг (Планирование и Рассуждения): Агента отличает способность к планированию. Фундаментальные модели — циклы OODA (Наблюдать, Ориентироваться, Решать, Действовать) или ReAct (Рассуждать + Действовать). Они позволяют агенту динамически корректировать свой курс.
- Память (Краткосрочная и Постоянная): Память обеспечивает непрерывность контекста. Рабочая память управляется в пределах контекстного окна, а постоянная память (часто на базе векторных БД и RAG) сохраняет знания между сессиями.
- Руки (Использование Инструментов): Агент должен автономно использовать инструменты (API, интерпретаторы кода). Стандарт MCP (Model Context Protocol), поддерживаемый Microsoft и Anthropic, становится своего рода «HTTP для агентов», обеспечивая их взаимодействие.
- Дисциплина («Инженерия Контекста»): Это ключевая дисциплина по динамическому предоставлению нужного контекста нужному агенту в нужное время. Фреймворки вроде LangGraph дают разработчикам необходимый контроль над потоками информации.
Часть III: Исследование подходов — стратегии ведущих провайдеров
| Провайдер | Флагманская модель(и) (2025) | Ключевой агентный продукт/фреймворк | Заявленный архитектурный подход | Ключевой рыночный дифференциатор |
| Anthropic | Claude Opus 4, Claude Sonnet 4 | Claude Research, Agents API | Мультиагентный (оркестратор-исполнитель) | Безопасность, передовые исследования в области сложных агентных систем |
| Gemini (Advanced, Pro) | Google Workspace Flows (Gems), Agentspace | Гибкий, интегрированный | Повсеместная интеграция в существующие платформы (Workspace, Cloud, Search) | |
| Microsoft | Модели OpenAI, модели партнеров | Azure AI Foundry, Agent SDK, Copilot Studio | Гибкий, платформенный, мультиагентный | Интеграция в экосистему (Windows, Azure, M365), корпоративная ориентация |
| OpenAI | GPT-4 series (GPT-4o) | Assistants API, Responses API, Agents SDK | Гибкий, ориентированный на разработчиков | Лидерство в области фундаментальных моделей, предоставление базовых API |
| xAI (Grok) | Grok 3 | Grok “Think” Mode, Agentic Workforce (с Palantir) | Ориентированный на рассуждения, одноагентный с итерациями | Превосходство в рассуждениях, уникальные данные и дистрибуция через X |
| Mistral AI | Mistral Large, Mixtral | Mistral Agents API | Открытый, модульный, ориентированный на разработчиков | Открытый исходный код, фокус на приватности данных и локальном развертывании |
| Baidu | ERNIE 4.5 Turbo, ERNIE X1 Turbo | Платформа агентов Xinxiang | Ориентированный на приложения, мультимодальный | Агрессивное ценообразование, фокус на экосистеме приложений (“APPs Rule”) |
| Zhipu AI | GLM-4 series, GLM-Z1 series | AutoGLM “Rumination” | Открытый, автономный, мультиагентный | Высокая производительность, открытый исходный код, прорывная скорость вывода |
| Alibaba | Qwen 3 | Qwen-Agent Framework | Гибридное рассуждение, модульный | Прагматичный и мощный фреймворк для разработчиков (Qwen-Agent) |
Часть IV: Как быть и что делать?
Эпоха агентного ИИ наступила, и для успеха необходимо действовать решительно и стратегически.
Действенные рекомендации для предпринимателей-инноваторов:
- Разработайте стратегию «агентной архитектуры»: Не просто выбирайте большую языковую модель, выбирайте архитектуру. Проанализируйте свои рабочие процессы, чтобы определить, являются ли они преимущественно «задачами на чтение» (подходящими для мультиагентных систем) или «задачами на запись» (требующими однопоточного подхода).
- Инвестируйте в слой оркестрации: Признайте, что настоящая проблема заключается не в доступе к моделям, а в оркестрации рабочих процессов. Исследуйте и начинать использовать фреймворки, наподобие LangGraph и моих наработок EnMaTeS (AI Layer) и платформы, которые обеспечивают контроль и наблюдаемость.
- Примите подход «человек в цикле» (Human-in-the-Loop) по умолчанию: Для всех, кроме самых тривиальных задач, проектируйте рабочие процессы с контролем и утверждением со стороны человека. Это снижает риски и повышает доверие к системе.
- Стратегически ориентируйтесь на глобальном рынке: Для приложений, чувствительных к стоимости или конфиденциальности, активно оценивайте высокопроизводительные модели с открытым исходным кодом от Mistral, Meta и китайских компаний.
- Начинайте с высокоценных, ограниченных проблем: Следуйте совету Эндрю Ына: не пытайтесь автоматизировать целые рабочие места. Разбейте роли на задачи, определите возможности для автоматизации с высокой добавленной стоимостью и развивайте успех оттуда.
Постскриптум: асинхронный горизонт
Подводя итоги, можно сформулировать несколько ключевых выводов. Архитектурная дилемма «одиночный vs. мультиагентный» — это вопрос инженерного компромисса. «Инженерия контекста» стала самой важной дисциплиной для создания надежных ИИ-агентов. Экосистема агентного ИИ созревает с поразительной скоростью.
Заглядывая в будущее, мы видим два основных вектора развития:
- Первый — это переход к асинхронному выполнению, когда агенты смогут порождать субагентов и продолжать свою работу, не дожидаясь их завершения.
- Второй — это реализация концепции «Интернета ИИ-агентов», где специализированные агенты от разных поставщиков смогут беспрепятственно взаимодействовать. Например, уже можно посмотреть на инициативу от Google — протокол A2A.
Эпоха агентного ИИ только начинается, и ее влияние на технологии и бизнес будет мягко говоря преобразующим!