Пару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов
В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово "LLM" отходит на второй план. Главный герой теперь - Agentic AI (Агентный ИИ).
Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то
Спойлер:
Скрытый текст
Google считает, что эпоха «чат‑ботов» закончилась.
Начинается эпоха «цифровых конвейеров», где люди не пишут код или тексты, а дирижируют ансамблем ИИ-агентов. Ниже - разбор 5 главных трендов, анализ нового протокола MCP и мой личный опыт попытки создать такого «оркестратора» в пет-проекте.
Google вводит важное различие, без которого сложно понять суть отчета:
Instruction-based (как сейчас): вы говорите машине пошагово, что делать. Напиши функцию, отправь письмо, нарисуй кота.
Intent-based (как будет в 2026): вы говорите машине, чего хотите достичь. Например - «Организуй логистику возврата товара», «Найди уязвимость в новом релизе».
Машина сама строит план (Chain of Thought), сама выбирает инструменты и сама исправляет ошибки. Человек нужен только для утверждения стратегии, удивительно? Не правда ли?
Тренд 1 - Агенты для каждого сотрудника (Не замена, а «джарвисы»)
Главный тезис Google: мы переходим от роли «создателя» к роли «оркестратора» (orchestrator). В новой модели сотрудник не занимается каждой задачей сам, а делегирует их группе специализированных агентов. Его функция - поставить цель, определить стратегию, выбрать подходящие агентские инструменты и проверить результат.
Представьте, что вы маркетолог. Вместо того чтобы самому писать посты и смотреть аналитику, у вас в подчинении 5 специализированных агентов:
Data Agent: Парсит тренды 24/7.
Content Agent: Пишет черновики.
Creative Agent: Генерирует картинки.
Исследование Google показывает, что 52 % руководителей в компаниях, уже использующих генеративный AI, внедряют агенты в продакшн, причём почти половина применяет их для поддержки клиентов и маркетинга.
Чтобы понять, как это работает, в отчёте приводится пример «10×‑маркетолога». На него работает пять агентов: один собирает данные о рынке, второй мониторит социальные сети и новости, третий пишет тексты, четвёртый создаёт изображения и видео, пятый генерирует отчёты.
Что делать бизнесу?
Определить рутинные действия, которые лучше передать агентам: составление отчётов, поиск информации, первичный анализ данных.
Готовить сотрудников к роли координаторов: учить формулировать задачи и проверять результат, а не копировать и вставлять данные.
Давать доступ к контексту - исходя из статьи, эффективность агента растёт, если он «заземлён» на внутренние базы знаний и системы - об этом отчёт говорит как о необходимости grounding
Тренд 2 - Agent2Agent и смерть API в привычном виде
Google предсказывает, что агенты начнут общаться друг с другом напрямую, минуя человека. Для этого продвигается стандарт Agent2Agent (A2A).
Пример из отчета: Агент мониторинга сети видит сбой -> Сам пишет агенту поддержки -> Агент поддержки сам рассылает уведомления клиентам.
Всё это — «цифровой сборочный конвейер» (Digital Assembly Line)
Для доступа к данным нужен Model Context Protocol (MCP) - стандартный двусторонний канал для подключений к базам данных и внешним инструментам.
Организации, внедряющие такие системы, уже видят результат: 88 % ранних адоптеров отмечают положительный ROI хотя бы для одного сценария использования. Salesforce и Google строят совместных агентов по протоколу A2A, а Elanco использует Gemini для обработки тысяч документов – это уменьшило риск ошибок и повысило производительность.
Как начать то?
Пилотировать связки агентов на одном end‑to‑end процессе: например, автоматическое выставление счётов или обработка инцидентов.
Следить за открытыми стандартами: A2A и MCP позволяют избежать vendor lock‑in, а также ускоряют интеграцию собственных и сторонних решений.
Планировать безопасность заранее: если агент автоматически совершает платёж, нужно решить, как проверять полномочия и кто несёт ответственность при ошибке.
Тренд 3 - Клиентский сервис или консьерж вместо скрипта
Мы все ненавидим чат-ботов, которые говорят: «Я вас не понял, переключаю на оператора». Так вот теперь тренд 2026 - Grounded Concierge.
Разница в слове Grounding (Заземление). Агент не просто генерирует текст, он «заземлен» на реальные данные компании: историю покупок, логистику, CRM. Это позволяет не задавать по десять вопросов, а обращаться по имени, видеть купленный товар и даже самостоятельно решать типовые проблемы. В отчёте говорится, что 49 % компаний с агентами уже внедряют их в службу поддержки и клиентские сервисы.
Кейс из отчета: Клиент хочет купить куртку, но её нет в наличии.
Сейчас: «Товара нет, подпишитесь на уведомления».
Агент 2026: Клиент говорит: «Купи эту куртку, когда она появится в черном цвете, но не дороже $100» -> Агент запоминает интент, мониторит сток и сам совершает транзакцию через протокол, когда условия совпадут.
Подобные системы работают не только в ритейле, на производстве они подсказывают менеджерам, как улучшить работу смены, а в здравоохранении позволяют строить предиктивные модели лечения и предотвращать осложнения.
Как применять?
Соберите единую карту клиентских данных - агент не сможет персонализировать обращение, если у вас разрозненные CRM, логистика и биллинг.
Учитесь передавать эстафету человеку - даже самый умный агент должен уметь сделать «умную передачу» – описать ситуацию и уступить место живому специалисту, если разговор выходит за рамки типового сценария.
Продумывайте прозрачность и согласие - пользователь должен понимать, что его представляет программа, и легко вмешаться.
Тренд 4 - Кибербезопасность или же Агенты против Агентов
Самый пугающий и одновременно обнадеживающий тренд. Хакеры уже используют ИИ для атак. Google предлагает ответ: Полуавтономный SOC (Security Operations Center).
В современной SOC аналитики тонут в бесконечном потоке инцидентов, и 82 % из них беспокоятся, что могут пропустить угрозу. AI‑агенты способны помочь: они не просто подбирают готовые playbook’и, а умеют анализировать контекст и изменять план в зависимости от новых данных. Уже сейчас 46 % организаций, внедривших агенты, используют их в кибербезопасности.
Вместо того чтобы аналитик вручную разгребал 1000 алертов в день, система работает циклом:
Detection Agent: заметил аномалию.
Investigation Agent: проверил логи, сопоставил IP.
Response Agent: изолировал сервер.
Человек: получил отчет и одобрил дальнейшие действия.
Интересно, что Google упоминает CodeMender и платформу Specular - агентов, которые занимаются "наступательной" безопасностью: сами ищут zero-day уязвимости в коде и предлагают патчи еще до релиза.
Что важно?
Строить «полуавтономный» цикл: агент проверяет, эскалирует, исследует, а человек принимает ключевые решения.
Обновлять модели на свежих данных и экспертных знаниях, иначе агенты будут пропускать новые типы атак.
Готовить команду к изменению ролей - аналитики должны смещаться в сторону threat hunting и стратегии, а не сидеть на алертах.
Тренд 5 - Кадры решают всё (Upskilling)
Самый грустный слайд отчета. Период полураспада профессионального навыка (время, через которое ваши знания устаревают наполовину) сократился до 2 лет в сфере технологий.
Поэтому самый важный ресурс – обучение. Исследование Google/Ipsos показывает, что 82 % руководителей считают технические курсы ключевым фактором для опережения конкурентов, 71 % компаний отметили рост дохода после инвестиций в обучение, а 84 % сотрудников хотят большего внимания к AI.
Google прямо говорит: внедрение агентов упрется не в технологии, а в людей. Появятся новые роли, которых сейчас нет на рынке:
Agent Orchestrator (тот самый «пастух» агентов).
Chief of Staff for AI.
Если вы не учитесь управлять агентами сейчас, через 4 года ваша квалификация обнулится.
Чтобы подготовить сотрудников к роли «оркестратора агентов», отчёт предлагает пять столпов:
Определить цели и метрики – например, к 2026 году 100 % сотрудников регулярно используют агенты в работе;
Найти спонсора, драйвера и технического эксперта – руководитель должен обеспечивать поддержку, «мегапон» – мотивировать команду, а инженер – доводить идеи до результата;
Строить культуру обмена знаниями: хакатоны, field‑days, геймификация и регулярная коммуникация поддерживают интерес и позволяют находить лучшие практики;
Интегрировать агенты в ежедневные процессы – встраивайте обновление документации и обучение в Definition of Done; проводите регулярные ревизии;
Заботиться о безопасности и этике – обучайте сотрудников распознавать социальную инженерию и не делиться конфиденциальными данными.
Про мой опыт или Как я пытался делегировать свою жизнь Telegram-агенту
Вдохновившись темой, я решил собрать «личного ассистента» в Telegram.
Идея: я скидываю ему голосовое сообщение или текст в духе «Спишись с Иваном, в четверг после обеда обсудим проект, и забронируй переговорку», а агент сам идет в Google Calendar, чекает почту и создает событие.
На словах это «задача на один вечер» через LangChain. В реальности:
Проблемы часовых поясов: агент-аналитик выделил «после обеда», но передал агенту-планировщику просто время «14:00». В итоге встреча в календаре оказывалась то в UTC, то по времени сервера. Решилось только внедрением жестких JSON-протоколов, о которых как раз пишет Google (Trend #2).
Галлюцинации с «Иваном»: если у меня в контактах пять Иванов, агент не спрашивал уточнения, а просто выбирал первого попавшегося и пытался отправить ему приглашение.
Итог: в основном я понял, что пока мы не «дирижеры», а скорее «няньки» для ИИ. Ты тратишь 80% времени не на стратегию, а на то, чтобы агент не вел себя как сверхразумный, но очень невнимательный стажер.
Спасибо за внимание.
Это моя первая статья на Хабре, и я буду рад конструктивной критике и дискуссии - особенно от тех, кто уже внедряет агентские AI-системы в продакшене.
Если вам понравилась эта статья, буду благодарен за вашу поддержку.
Email: akzhankalimatov@gmail.com