Попрощайтеся з жорсткими скриптами: як автономні агенти штучного інтелекту беруть на себе цілі робочі процеси в компаніях

Багатомільярдний ринок агентів штучного інтелекту: ось чому 2026 рік стане найважливішим роком для корпоративного штучного інтелекту

Від чат-бота до вирішувача проблем: інструменти, пам'ять та цілі – що справді відрізняє агентів зі штучним інтелектом

Роботизована автоматизація процесів (RPA) роками підвищувала ефективність компаній, але через неструктуровані дані, брак контексту та неочікувані проблеми ця жорстка, заснована на правилах технологія швидко досягає своїх меж. Саме тут на сцену виходять агенти штучного інтелекту, що започатковує наступну велику хвилю автоматизації: інтелектуальні системи, які не просто виконують контрольні списки та сценарії, а самостійно переслідують загальні цілі. Завдяки найсучаснішим мовним моделям та так званому принципу ReAct ці агенти можуть аналізувати складні ситуації, розробляти динамічні плани дій, керувати зовнішніми інструментами та гнучко вчитися на своїх помилках. Глобальний ринок цієї автономної технології швидко зростає та обіцяє фундаментально змінити все, від обслуговування клієнтів до маркетингових досліджень. Але як саме «мислять» ці цифрові помічники, чому вони завжди відстежують речі завдяки власній пам’яті, і чому вони набагато більше, ніж просто швидкоплинний ажіотаж для компаній?

Пов'язано з цим:

• Кінець чат-ботів? Приклади застосування агентного ШІ та ШІ-агентів – для бізнесу та приватних осіб

Агенти ШІ: Коли машини навчаться мислити та діяти самостійно

Чому однієї лише автоматизації вже недостатньо, і інтелектуальні агенти фундаментально змінюють правила гри

Глобальний ринок агентного ШІ оцінювався приблизно в 7,3 мільярда доларів у 2025 році та, за прогнозами, зросте до понад 139 мільярдів доларів до 2034 року, що становить приблизно 40 відсотків щорічного зростання. Gartner прогнозує, що до кінця 2026 року близько 40 відсотків усіх корпоративних застосунків включатимуть агентів ШІ, орієнтованих на конкретні завдання, порівняно з менш ніж 5 відсотками у 2025 році. Ці цифри ілюструють, що агенти ШІ більше не є технологічним маргінальним явищем, а перетворюються на центральний будівельний блок наступної хвилі автоматизації. Щоб зрозуміти, чому це так, варто уважніше подивитися на те, як функціонують ці системи, що виходить далеко за рамки того, чого може досягти традиційна автоматизація.

Ілюзія автоматизації: Чому скрипти та RPA досягають своїх меж

Ідея автоматизації робочих процесів за допомогою програмного забезпечення не нова. Роботизована автоматизація процесів, або скорочено RPA, прискорила численні бізнес-процеси за останні роки. RPA-боти можуть обробляти рахунки-фактури, передавати дані між системами та заповнювати форми – цілодобово, бездоганно та без перерв. Основний принцип надзвичайно простий: людина визначає точну послідовність кроків, а бот неухильно їх виконує. Виконайте A, потім B, потім C. Однак, якщо форма змінюється, кнопка рухається або виникає неочікуваний особливий випадок, RPA-бот безпорадний. Він не може імпровізувати, думати чи перепланувати. У світі, де бізнес-процеси постійно змінюються, а дані стають дедалі менш структурованими, цей жорсткий підхід, заснований на правилах, є фундаментальною проблемою.

RPA ідеально підходить для рутинного введення даних, стандартизованої звітності та повторюваних адміністративних завдань. Однак ця технологія досягає своїх меж, щойно завдання вимагає контекстуального розуміння, гнучкого прийняття рішень або обробки неструктурованої інформації. Ключова відмінність між RPA та агентами штучного інтелекту полягає саме в цій адаптивності: у той час як RPA базується на попередньо запрограмованих правилах, агенти штучного інтелекту використовують великі мовні моделі та розширені алгоритми для прийняття складних рішень у режимі реального часу та динамічної адаптації до нових ситуацій.

Що агенти ШІ насправді роблять по-іншому: орієнтація на ціль замість послуху правилам

Виконання багатоетапних робочих процесів є одним з основних аспектів роботи агентів зі штучним інтелектом, але справді цікаво те, як вони це роблять. Традиційному сценарію дається точна послідовність інструкцій. Агенту зі штучним інтелектом, навпаки, просто дається мета. Наприклад, ви можете дати інструкцію дослідити поточні тенденції ринку електромобілів у Німеччині та створити зведений звіт з діаграмою. Потім агент самостійно визначає необхідні кроки для досягнення цієї мети та динамічно їх планує.

Агенти ШІ працюють за безперервним циклом, який часто описують як принцип «Спостерігай-Плануй-Дій». На першому кроці агент збирає інформацію зі свого середовища, таку як дані користувача, бази даних або веб-пошук. На другому кроці він створює план дій на основі своїх спостережень. На третьому кроці він виконує певні дії. Цей цикл повторюється, доки мета не буде досягнута. Найважливішим моментом є те, що агент не просто дотримується заздалегідь визначеного контрольного списку, а постійно адаптує свій план під час виконання, коли стикається з новою інформацією або неочікуваними перешкодами.

Технічно кажучи, агенти ШІ поєднують кілька компонентів: вони використовують великі мовні моделі як своє когнітивне ядро, аналізують дані, обробляють мову, структурують завдання та виконують конкретні дії через програмні інтерфейси або інтегровані інструменти. Базовий генеративний ШІ дозволяє їм не лише генерувати відповіді, але й самостійно розробляти нові рішення.

Мислення та дія у взаємодії: принцип ReAct як основа агентного інтелекту

Мабуть, найбільшою технологічною інновацією, що стоїть за агентами зі штучним інтелектом, є так званий принцип ReAct, поєднання Розуму та Дії. Цей принцип формує основу, яка відрізняє агентів зі штучним інтелектом від простих чат-ботів та класичних рішень для автоматизації.

Принцип працює в ітераційному циклі з трьох кроків: мислення, дія та спостереження. Спочатку агент обмірковує, що робити далі, і чітко формулює свої міркування. Потім він виконує цілеспрямовану дію, таку як пошук в Інтернеті або доступ до бази даних. Після цього він спостерігає та оцінює результат. Конкретний приклад: агент вирішує пошукати в Інтернеті певну статистику. Він зчитує результат і виявляє, що інформація застаріла. Замість того, щоб просто здатися або викинути помилку, він коригує свій робочий процес і пробує новий пошуковий запит зі зміненими пошуковими термінами. Таким чином, він аналізує власні проміжні результати та коригує свій хід.

Такий підхід запобігає сліпому реагуванню моделі. Оригінальне дослідження ReAct показало кращі результати порівняно з чистим мисленням або чистими діями, зокрема значне зменшення галюцинацій (тобто сфабрикованих фактів), оскільки агент постійно порівнює свої припущення із зовнішніми джерелами. Для продуктивних сценаріїв у компаніях це призводить до значного підвищення надійності, оскільки агент прозоро документує свої рішення та самостійно виправляє помилки.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць

За межами мовної моделі: інструменти як ключі до реального світу

Одна мета, жодного плану: як дозволити агентам ШІ самостійно обробляти складні проекти

Агенти ШІ не обмежуються своїми навченими знаннями. У своїх багатоетапних робочих процесах вони можуть використовувати зовнішні інструменти, і саме це робить їх такими потужними. Вони можуть шукати в Інтернеті, виконувати код, отримувати доступ до баз даних, виконувати обчислення або надсилати електронні листи. Уявіть собі так: велика мовна модель сама по собі схожа на блискучого консультанта, який сидить у закритій кімнаті. Вона може відповісти на будь-яке запитання, але й пальцем не поворухне, якщо ви не дасте їй телефон, ноутбук або список справ.

Інтеграція зовнішніх інструментів відбувається за структурованим процесом. Спочатку агенту надається опис доступних інструментів, включаючи їхні функції та очікувані вхідні параметри. На основі запиту користувача мовна модель вирішує, який інструмент потрібен, і генерує відповідні аргументи для його виклику. Результати подаються в процес прийняття рішень агентом і впливають на його наступні кроки. Завдяки такому використанню інструментів, моделі, що базуються виключно на мові, перетворюються на практичні засоби вирішення проблем, які можуть взаємодіяти з реальним світом.

Пов'язано з цим:

• ШІ-агенти наближаються: як автономні агенти зі штучним інтелектом тепер стратегічно змінюють продажі та закупівлі

Пам'ять машини: Як агенти не втрачають нитку зв'язку

Ще одним важливим аспектом, який відрізняє агентів ШІ від простіших систем, є їхня пам'ять. Хоча агент обробляє складну багатоетапну процедуру, він пам'ятає весь контекст до цього моменту. На п'ятому кроці він все ще точно знає, чому прийняв певне рішення на другому кроці. Це усвідомлення контексту є фундаментальним для узгодженого виконання складних завдань.

Великі мовні моделі за своєю суттю не мають стану, тобто вони забувають усе, що відбувалося перед кожною взаємодією. Щоб подолати цю проблему, агенти штучного інтелекту оснащені різними механізмами пам'яті. Розрізняють короткочасну пам'ять, яка відповідає безпосередньому розмовному контексту, та довготривалу пам'ять, яка зберігає інформацію протягом тривалого часу. Семантична пам'ять зберігає широкі фактичні знання, епізодична пам'ять нагадує конкретні минулі події разом з їх контекстом, а процедурна пам'ять відображає засвоєні навички та послідовності дій.

Такі компанії, як LangChain, вже пропонують спеціалізовані інструменти для розширення пам'яті агентів. Наприклад, LangMem SDK допомагає розробникам створювати агентів, які можуть витягувати інформацію з розмов і формувати довготривалу пам'ять. Дослідження показують, що агенти з довготривалою пам'яттю можуть вчитися на помилках і постійно вдосконалюватися з часом — профіль можливостей, який виходить далеко за рамки традиційних рішень для автоматизації.

Від теорії до практики: Як компанії використовують агентів ШІ сьогодні

Конкретні випадки використання агентів ШІ в компаніях вже вражають різноманітністю. У сфері обслуговування клієнтів вони обробляють запити на підтримку цілодобово, отримують доступ до історії замовлень, обробляють повернення та передають складні справи лише співробітникам-людям. Постачальник платіжних послуг Klarna зміг скоротити свої витрати на обслуговування на 14 відсотків завдяки використанню агентів ШІ, оскільки близько 80 відсотків рутинних запитів оброблялися автоматично.

У маркетингових дослідженнях агенти зі штучним інтелектом особливо вражаюче демонструють, що означає автономна робота. Агент маркетингових досліджень отримує запит користувача, уточнює його, розробляє структуровані дослідницькі питання, проводить систематичний веб-пошук, оцінює релевантність знайдених джерел та генерує комплексний аналітичний звіт — все це в рамках автоматизованого робочого процесу. Те, що раніше вимагало чотирьох годин ручного дослідження, тепер може виконати такий агент лише за кілька хвилин.

Інші сфери застосування включають аналітику даних, де агенти відстежують показники продажів, виявляють тенденції та аномалії, а також автоматично надсилають сповіщення про виникнення порушень. У логістиці цілеспрямовані агентні системи оптимізують маршрути, тоді як агенти, що навчаються, прогнозують потреби в технічному обслуговуванні на основі історичних даних, тим самим зменшуючи час простою. В ІТ-безпеці вони аналізують великі обсяги даних, розпізнають закономірності та автономно реагують на загрози.

Пов'язано з цим:

• Чому штучний інтелект радикально змінить попит на кваліфікованих працівників

Штучний інтелект як переломний момент у прогнозуванні робочої сили: Розділ про ШІ показує, що генеративний ШІ може заощадити близько 3,9 мільярда робочих годин до 2030 року, що дозволить скоротити понад 90 відсотків демографічного розриву в 4,2 мільярда годин. Поточні прогнози попиту на кваліфіковану робочу силу вважаються потенційно застарілими, оскільки вони майже не враховують вплив ШІ на продуктивність.

Ринок у перехідному періоді: цифри, прогнози та питання ажіотажу

Динаміка ринку навколо агентів штучного інтелекту вражає. Глобальний ринок агентного штучного інтелекту оцінюється приблизно в 10,86 мільярда доларів у 2026 році та, за прогнозами, зросте до понад 93 мільярдів доларів до 2032 року. Gartner очікує, що до 2035 року агентний штучний інтелект становитиме приблизно 30 відсотків світових доходів від корпоративного програмного забезпечення, що перевищує 450 мільярдів доларів, порівняно з лише 2 відсотками у 2025 році. Очікується, що загальні світові витрати на штучний інтелект досягнуть 2,5 трильйона доларів у 2026 році.

Водночас експерти закликають до обережності. Gartner також прогнозує, що близько 40 відсотків усіх проектів агентного ШІ будуть припинені до 2027 року. Багато компаній інтенсивно експериментували з агентами ШІ у 2025 році, але так само часто зазнавали невдачі. Перешкоди часто полягають в інтеграції в існуючі системи, недостатній якості даних та відсутності сприйняття користувачами. Напруженість між величезним потенціалом та практичною доцільністю залишається ключовим питанням для осіб, які приймають рішення. Ті, хто хоче успішно розгорнути агентів ШІ, повинні не лише розуміти технологію, але й створювати необхідні організаційні умови.

Еволюція поетапно: від асистента до мультиагентної екосистеми

Розробка агентів штучного інтелекту відбувається не стрімкими темпами, а радше чітко визначеними етапами. На першому етапі, який був значною мірою завершений до кінця 2025 року, майже всі корпоративні додатки були оснащені інтегрованими помічниками штучного інтелекту. Ці помічники можуть відповідати на прості запитання та надавати підтримку з рутинними завданнями, але все ще працюють значною мірою реактивно.

Другий етап, який стане центральним у 2026 році, передбачає впровадження агентів, орієнтованих на конкретні завдання. Вони можуть самостійно виконувати визначені завдання, такі як повна обробка запиту клієнта або створення ринкового звіту. Gartner прогнозує, що до 2027 року третина реалізацій штучного інтелекту на основі агентів поєднуватимуть агентів з різними можливостями для спільного вирішення складних завдань у середовищах додатків та даних. Третій і довгостроковий етап призводить до складних багатоагентних екосистем, у яких кілька спеціалізованих агентів працюють разом, призначають завдання один одному та виконують скоординовані робочі процеси.

Цей розвиток фундаментально трансформує корпоративні додатки: від інструментів для підтримки індивідуальної продуктивності до платформ для автономної співпраці та динамічної оркестрації робочих процесів.

Пов'язано з цим:

• OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) та Moltbook: агенти ШІ поза контролем? Чому розрекламований «локальний помічник ШІ» стає системною загрозою

Автоматизація досліджень та можливість виконання проектів у фоновому режимі: що це означає для повсякденного життя

Для практичного застосування функціональність агентів ШІ можна звести до простої формули: ви надаєте один вхідний дані, ціль, а агент обробляє решту у фоновому режимі. Вам не потрібно вказувати кожен проміжний крок, самостійно шукати кожне джерело чи приймати кожне рішення. Агент планує свій шлях до мети, використовує всі доступні інструменти, аналізує свої проміжні результати та коригує себе за потреби.

Той факт, що агенти штучного інтелекту можуть обробляти багатоетапні робочі процеси, робить їх такими корисними для користувачів. Технологічно цікавими вони роблять свою здатність самостійно планувати та виконувати ці робочі процеси, гнучко адаптуватися до помилок та використовувати зовнішні інструменти. Вони діють цілеспрямовано, а не на основі правил. Різниця зі звичайною автоматизацією не поступова, а фундаментальна: це різниця між інструментом, яким керують, та працівником, який працює самостійно, навіть якщо цей працівник складається з алгоритмів.

Наступні кілька років покажуть, наскільки швидко ця технологія розвиватиметься від експериментальної стадії до операційної зрілості. Економічні стимули величезні, а технологічні основи закладено. Тепер має відбутися складний перехід від вражаючих демонстрацій до надійних, масштабованих та гідних довіри систем, які справді змінять повсякденне життя бізнесу та окремих осіб.

☑️ Наша ділова мова – англійська або німецька

☑️ НОВИНКА: Листування вашою рідною мовою!

Konrad Wolfenstein

Я та моя команда раді бути вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму тут , або просто зателефонувавши мені за номером +49 89 89 674 804 ( Мюнхен) . Моя адреса електронної пошти: [email protected]

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація цифрової стратегії та діджиталізації

☑️ Розширення та оптимізація процесів міжнародних продажів

☑️ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer / Маркетинг / PR / Виставки

Наш досвід у сфері розвитку бізнесу, продажів та маркетингу в ЄС та Німеччині - Зображення: Xpert.Digital

Галузеві напрямки діяльності: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Більше інформації тут:

• Експертний бізнес-центр

Тематичний центр, що пропонує аналітичні матеріали та досвід:

• Платформа знань, що охоплює світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збірка аналітичних матеріалів, ідей та довідкової інформації з наших ключових напрямків діяльності
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Центр для компаній, які шукають інформацію про ринки, цифровізацію та галузеві інновації