Алексей Коржебин 08/04/25
В предыдущем номере журнала был опубликован перечень технологических трендов на 2025 г. Одним из ключевых направлений является применение программных ИИ-агентов, и в настоящей статье данная тема будет рассмотрена более детально.
Программные агенты существуют десятилетия. Вначале они выполняли функции автоматизации рутинных задач, затем от простейших систем перешли к работе на основе правил многокомпонентных роботов, способных адаптироваться к изменениям в реальном времени. Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в их архитектуру открыла новую эру, где интеллектуальные алгоритмы, основанные на глубоких нейросетях, Reinforcement Learning (RL, обучение с подкреплением) и LLM (от англ. Large Language Model – большая языковая модель), дали агентам возможность мыслить, обучаться и действовать с поразительной автономностью. Можно сказать, что мы стали свидетелями цифровой перезагрузки: традиционные системы rule-based уступают место гибридным и обучаемым агентам, способным динамически перерабатывать входные данные и принимать решения на лету.
Чем отличаются ИИ-агенты от классических?
В основе классических агентов лежали реактивные механизмы, где логика "если – то" позволяла моментально реагировать на изменения среды, но без возможности планирования или самообучения. Далее появились целенаправленные и утилитарные агенты, для которых критически важной становилась внутренняя цель и функция полезности, – это инструмент, позволяющий выбрать оптимальное действие среди множества вариантов. С приходом ИИ эти подходы трансформируются: современные агенты не только реагируют на входные данные, но и анализируют огромные массивы информации, прогнозируя последствия своих шагов. Так, например, система GitHub Copilot увеличила скорость написания кода на 55 % по сравнению с ручным программированием: факт, который нельзя списать на удачу, его можно объяснить только качественной интеграцией ИИ в рабочий процесс.
Эволюция агентных технологий особенно заметна в ИТ-секторе. В условиях SaaS-моделей и DevOps-циклов ИИ-агенты становятся незаменимыми помощниками в разработке, тестировании и оптимизации кода. Они действуют как цифровые "джуниоры" и "сеньоры" одновременно, их сфера деятельности простирается от автогенерации типовых фрагментов кода до анализа пайплайнов CI/CD. Компании вроде Microsoft и GitHub уже опираются на подобные решения, что позволяет им выпускать обновления продуктов в разы быстрее. Это не просто прогресс, а настоящая революция, в которой традиционный софт переосмысливается через призму новых алгоритмов и вычислительных парадигм.
Влияние ИИ-агентов на бизнес-процессы в ИТ
Нельзя не отметить влияние ИИ-агентов на бизнес-процессы в ИТ. Крупные банки, такие как JPMorgan, внедрили системы типа COIN для автоматического анализа контрактов, что сократило временные затраты с сотен тысяч часов до секунд. Moody’s, применяя виртуальных аналитиков, смогли значительно ускорить подготовку отчетов, создавая конкурентное преимущество на рынке. Эти примеры не просто галочки в списке инноваций, а реальные кейсы, подтверждающие, что агентные системы становятся "сердцем" корпоративной инфраструктуры.
Современные SaaS-платформы уже интегрируют ИИ-агенты для автоматизации бизнеспроцессов, позволяя пользователям получать результаты под ключ, без лишних манипуляций с интерфейсом и настройками.
В области Интернета вещей (IoT) динамика применения ИИ-агентов становится еще более впечатляющей. Применение edge-ИИ и интеграция с сенсорными сетями позволяют агентам в реальном времени собирать данные с устройств, анализировать их и предпринимать действия, от управления умным домом до координации роботов на производственных линиях. В будущем возможны мультиагентные системы, где сотни программных единиц обмениваются информацией, работают как слаженный механизм, демонстрируя эффективность в промышленности и логистике.
Разработчики будут вынуждены адаптироваться к новому ландшафту, где их роль трансформируется из "кодеров" в "архитекторов" интеллектуальных систем. Современная реальность диктует необходимость слаженного взаимодействия человека и машины: человек задает стратегию, а агент реализует ее с минимальными временными затратами. Платформы, позволяющие генерировать приложения "на лету" по текстовому описанию, уже сегодня подтверждают, что программные агенты с ИИ диктуют новые правила игры.
Модель динамического создания ПО под конкретный запрос
Одним из наиболее революционных трендов является динамическое создание программного обеспечения (ПО) под конкретный запрос. Традиционный цикл разработки, включающий сбор требований, проектирование, кодирование, тестирование и релиз, зачастую занимает недели, а то и месяцы. Современные технологии позволяют перевернуть этот процесс: пользователь формулирует задачу на естественном языке, а ИИ-агент, действуя по принципу prompt-based, генерирует готовое приложение или отдельные функциональные модули практически в реальном времени. Фактические кейсы подтверждают, что с помощью таких систем можно построить работоспособный прототип за считанные часы. Например, стартапы уже экспериментируют с генерацией веб-приложений, оптимизированных под их бизнес-процессы, что позволяет не тратить ресурсы на традиционную разработку и быстрее выйти на рынок.
Эта модель динамического создания ПО под конкретный запрос трансформирует подход к кастомизации программных решений. Вместо универсального продукта, разработанного под массовый рынок, появляется возможность создания высокоспециализированных решений, точно отвечающих требованиям клиента. Такая система базируется на принципе Service as Software, где конечный результат – не просто набор функций, а комплексная автоматизация бизнес-процессов. В этом контексте ИИ-агенты выступают в роли интеграторов готовых блоков: они объединяют API, вызывают внешние сервисы и генерируют код, оптимизированный под конкретные бизнес-задачи. Факт: уже сегодня некоторые команды сообщают о сокращении цикла разработки до нескольких часов, что ранее, в традиционных условиях, требовало значительно большего времени и финансовых затрат.
В итоге динамическое создание программного обеспечения под конкретный запрос представляет собой один из самых ярких примеров слияния технологий ИИ и традиционных ИТ-систем. Это подход, который не только повышает эффективность разработки, но и меняет саму философию создания цифровых продуктов, переход от статичных, универсальных решений к гибким, адаптивным системам, способным удовлетворить даже самые специфические потребности. Интеграция этой технологии в существующие бизнес-процессы открывает перед компаниями новые горизонты, позволяя им не только реагировать на изменения, но и предвосхищать их, превращая каждое нововведение в конкурентное преимущество.
В перспективе динамическое создание ПО под конкретный запрос приводит к ультраперсонализации программного обеспечения. Каждый пользователь теоретически может получить приложение, идеально подходящее под его задачу, не переплачивая за лишний функционал. Это особенно ценно для небольших компаний: им не придется подстраивать бизнес под массовый продукт, ИИ создаст решение под их бизнес. Конечно, пока это преимущественно видение, но первые ласточки уже есть, от nocode-платформ с ИИ-генерацией до экспериментов, где агент собирает простые CRUD-приложения по описанию.
Формирование рынка агентов
Ключевые тренды в развитии ИИ-агентов раскрывают не только технологическую революцию, но и фундаментальные изменения в экономических и бизнес-моделях. Экономические модели с участием агентов переходят от классических подписных схем SaaS к модели оплаты за результат. Вместо фиксированной абонентской платы компании начинают платить за конкретное достижение: за ускорение разработки, автоматизацию бизнес-процессов или снижение операционных затрат. Этот сдвиг напоминает метаморфозу, когда привычный ландшафт постепенно трансформируется под натиском инноваций, подобно тому как появление смартфонов изменило рынок средств связи, полностью вытеснив обычные телефоны.
Сегодня наблюдается тренд на создание "рынков агентов", где автономные системы выступают не просто инструментами, а полноценными экономическими субъектами. Некоторые проекты уже экспериментируют с концепцией, согласно которой агент способен зарабатывать криптовалюту за выполненные задачи и использовать ее для оплаты внешних сервисов. Такая децентрализованная модель приводит к появлению целых экосистем, где агенты обмениваются услугами и ресурсами по принципу peer-to-peer. Это не гипотеза, а уже реальное направление развития, подтверждаемое инициативами в области blockchain и smart contracts, где автоматизированные контракты начинают заменять традиционные бизнес-процессы.
ИИ-агенты для узких отраслевых задач
Важным трендом является рост вертикальных ИИ-агентов, специализированных под узкие отраслевые задачи. Эти решения становятся нишевыми инструментами, превосходящими универсальные SaaS-платформы в своих областях. Экономическая эффективность таких систем измеряется не только сокращением издержек, но и увеличением доходности за счет повышения точности и скорости выполнения задач. Компании, ориентирующиеся на специфические потребности, уже активно внедряют такие модели, что подтверждается ростом инвестиций в вертикальные решения на рынке. Для бизнеса это означает переход к модели, где ключевым фактором успеха становится не просто функциональность, а именно экономический эффект от автоматизации.
Новые модели монетизации предполагают тесную интеграцию ИИ-агентов в стратегию компании. Традиционные SaaS-платформы трансформируются в платформы для агентов, где основной ценностью становится не столько доступ к программному обеспечению, сколько результат, генерируемый автономными системами. Эта концепция SaaS 2.0 уже сегодня диктует условия конкуренции, побуждая крупных игроков перераспределять бюджет в пользу ИИ-технологий. Факты говорят сами за себя: снижение операционных расходов, ускорение разработки и выпуск продуктов – все это подтверждает, что переход к результат-ориентированным моделям становится неотвратимым этапом эволюции рынка.
В перспективе ИИ-агенты станут основой цифровых экосистем
Таким образом, несмотря на то, что программные агенты существуют давно, их современная реализация с использованием ИИ выводит их на принципиально новый уровень. Сегодня они работают в рамках гибридных архитектур, комбинируя мгновенную реакцию с глубоким анализом данных, что позволяет им быть не только инструментом автоматизации, но и активным участником стратегического управления в ИТ-среде.
Рынок трансформируется, и на повестке дня – агенты как основа цифровых экосистем, способных мгновенно реагировать на изменения и создавать ценность в режиме реального времени. Этот рывок сравним с переходом от обычных сотовых телефонов к смартфонам – трансформация, меняющая саму суть продукта. Будущее уже наступило, и, если вы до сих пор скептически относитесь к ИИ-агентам, пора пересмотреть взгляды: технология диктует свои условия, а адаптация к ним становится не просто желательной, а необходимой для выживания в конкурентной ИТ-экосистеме.
Опубликовано в журнале "Системы безопасности" № 1/2025
Все статьи журнала "Системы безопасности"
доступны для скачивания в iMag >>
Поделитесь вашими идеями