What Makes AI Agentic—And Why It’s Transforming Your Job

Появление AI-агентов стало переломным моментом в развитии программного поведения. Такие системы не просто выполняют команды или выдают результат — они понимают цели, проявляют инициативу и адаптируются в реальном времени. Как толковый помощник, который понял задачу и сам находит лучший путь к её решению, agentic AI действует осмысленно. Этот сдвиг означает не просто более продвинутую автоматизацию; он открывает новую парадигму, в которой программное обеспечение становится активным участником работы.

И речь не о далёком sci-fi будущем. Agentic AI уже меняет то, как мы работаем, особенно в продажах, операциях, ecommerce и поддержке клиентов. Согласно недавним исследованиям, , и ожидается, что к 2025 году эта цифра достигнет 90%. Ещё более показательно, что . Так что же именно делает AI «agentic» — и почему это так важно для вашей работы? Давайте разберёмся.

Что такое agentic AI: что означает «agentic»?

Начнём с основ. Agentic AI — это про то, чтобы дать AI-системам agency, то есть способность понимать цели, принимать решения и действовать самостоятельно ради их достижения. Вместо того чтобы ждать, пока вы на каждом шаге скажете, что делать, agentic AI может взять задачу («Найди мне все новые лиды на этом сайте и отправь им приветственное письмо») и самостоятельно разложить её на шаги. Он не просто отвечает на вопрос или создаёт контент — он делает работу.

Что лежит в основе agentic AI? Вот ключевые качества:

• Автономность: Agentic AI работает при минимальном контроле со стороны человека. Ему не нужно, чтобы вы расписывали каждый клик или каждое нажатие клавиши.
• Действие, ориентированное на цель: Дайте ему конечную цель — и он разобьёт её на подзадачи, спланирует процесс и выполнит его.
• Адаптивность: Он учится на опыте и подстраивается под изменения среды — например, если изменился макет сайта или появился новый формат данных.
• Проактивное выполнение: Вместо того чтобы ждать вашей команды, agentic AI может сам замечать возможности или проблемы и реагировать на них ещё до того, как вы это заметите.

Именно это отличает agentic AI от старых инструментов автоматизации. Речь не просто о следовании скрипту — а о понимании вашего намерения и доведении задачи до результата, даже когда по ходу всё меняется. В этом и суть того, что я называю agentic automation: автоматизация, которой управляют ваши цели, а не только ваши инструкции.

Agentic AI vs генеративный AI vs традиционный AI: в чём разница?

А вот здесь начинается самое интересное. Не весь AI одинаков. Сравним три основных типа, о которых вы чаще всего услышите:

Традиционный AI — как робот на конвейере: отлично делает одно и то же снова и снова, но теряется, если сдвинуть ленту. Генеративный AI больше похож на творческого помощника — он может писать, резюмировать или проектировать, но только когда вы его об этом просите. Agentic AI — это тот, кто встаёт, осматривается и начинает решать задачи сам, без ожидания микроменеджмента с вашей стороны. Как пишет : «Один создаёт, другой действует».

Из чего состоит agentic AI: как он работает?

Так как же agentic AI на самом деле всё это делает? Внутри это похоже на то, как будто вы даёте AI мозг, память и пару рук. Базовый процесс выглядит так:

1. Восприятие: AI «смотрит» на среду — например, читает веб-страницу, слушает команду или просматривает базу данных.
2. Рассуждение: Он осмысливает увиденное, понимает, что важно, и решает, что это значит для его цели.
3. Память: Он запоминает, что уже сделал, удерживает контекст и учится на прошлых опытах.
4. Планирование: Он разбивает цель на шаги, выстраивает их в нужном порядке и находит лучший путь от точки А к точке Б.
5. Использование инструментов и действие: Он использует API, нажимает кнопки, заполняет формы или отправляет письма — делает всё, что нужно для выполнения задачи.
6. Обучение: После действия он проверяет результат, учится на обратной связи и в следующий раз становится лучше.

Представьте, что вы просите agentic AI: «собери все карточки товаров с этого сайта и пришли мне отчёт». Тогда AI:

• воспримет структуру сайта,
• определит, какие элементы являются товарами,
• запомнит, какие страницы он уже посетил,
• спланирует, как пройти по страницам пагинации и подстраницам,
• использует нужные инструменты, чтобы извлечь и оформить данные,
• и научится, если что-то пойдёт не так, например страница не ответит вовремя, чтобы попробовать другой подход.

Этот цикл — восприятие, рассуждение, память, планирование, действие, обучение — работает непрерывно, позволяя AI адаптироваться и улучшаться по мере работы. Это не просто модный чат-бот. Это цифровой коллега.

Почему agentic AI — прорыв для автоматизации

Я много времени провёл в автоматизационных «окопах», и могу сказать: agentic AI — это не просто более быстрый способ делать старое дело. Это совсем другая игра. Вот почему:

• Автоматизация, ориентированная на намерение: Вы говорите AI что хотите получить, а не как это сделать. Больше не нужно прописывать каждый шаг или постоянно присматривать за ботами.
• Адаптивность: Agentic AI справляется с изменениями — например, с редизайном сайта или новым форматом данных — и не разваливается. Он учится и подстраивается на лету.
• Многошаговая работа между системами: Он может переключаться между приложениями, вести сложные процессы и координировать задачи, для которых раньше нужна была целая команда.
• Проактивное решение проблем: Он не ждёт, пока вы заметите проблему. Он может сам увидеть её — например, резкое снижение запасов — и устранить до того, как вы вообще об этом узнаете.
• Масштабируемость: Нужно обработать 10 000 веб-страниц? Agentic AI может поднять целую «стаю» агентов и запустить их параллельно — кофепауза не потребуется.
• Постоянство и точность: Он не устаёт и не отвлекается, поэтому результаты получаются стабильными и надёжными.
• Освобождает человеческий потенциал: Беря на себя рутинную работу, agentic AI позволяет людям сосредоточиться на стратегии, креативе и тех задачах, которые под силу только человеку.

Реальные результаты это подтверждают. Компании, использующие agentic AI, сообщают о , а производительность в некоторых отраслях растёт . Это не просто постепенное улучшение — это скачок.

Thunderbit и рост agentic automation

Здесь я немного увлекаюсь тем, что мы создаём в . Мы поставили себе цель сделать новый тип веб-автоматизации — такой, который объединяет лучшие качества agentic AI с надёжностью промышленной автоматизации. Я называю это agentic automation.

Что это значит на практике? Thunderbit — это , которое ведёт себя в интернете как цифровой агент. Вместо того чтобы заставлять вас писать скрипты или возиться с селекторами, вы просто описываете, какие данные вам нужны. AI Thunderbit читает страницу, предлагает подходящие столбцы и сам понимает, как извлечь, очистить и структурировать данные — и всё это за пару кликов.

Вот чем отличается agentic automation в Thunderbit:

• Понимание на базе AI: Нажмите «AI Suggest Fields», и агент Thunderbit воспримет сайт, предложит нужные столбцы данных и даже подскажет, как обрабатывать каждое поле.
• Настройка без кода и без лишних усилий: Забудьте о программировании и ручной конфигурации. Thunderbit настолько прост, что почти не требует усилий — просто укажите, нажмите и запускайте.
• Пакетное и параллельное извлечение: Благодаря облачному скрапингу Thunderbit может обрабатывать до 50 страниц одновременно, что делает его гораздо быстрее традиционных инструментов.
• Скрапинг подстраниц: Нужны детали со страниц товаров или карточек? Агент Thunderbit автоматически перейдёт по подстраницам, соберёт дополнительную информацию и обогатит ваш набор данных.
• Персонализированная обработка данных: Хотите помечать, переводить или форматировать данные прямо во время скрапинга? Добавьте Field AI Prompt, и агент Thunderbit сделает это на лету.
• Не требует обслуживания: Сайт изменился за ночь? Не проблема. Агент Thunderbit подстраивается, так что вам не придётся чинить сломанные скрипты.
• Бесплатный экспорт данных: Экспортируйте результаты в Excel, Google Sheets, Airtable, Notion или скачивайте их в формате CSV/JSON — без скрытых платежей.

Это не просто web scraper. Это цифровой помощник, который понимает ваше намерение, действует автономно и выдаёт результат — без головной боли, связанной с традиционной автоматизацией. А если хотите посмотреть, как он смотрится на фоне других инструментов, загляните в наш .

Agentic AI в реальной жизни: сценарии использования в разных отраслях

Давайте перейдём к конкретике. Как agentic AI меняет работу в разных индустриях? Вот несколько примеров, которые я видел своими глазами:

Продажи и лидогенерация

Старый подход: менеджеры по продажам часами исследуют потенциальных клиентов, копируют email и отправляют follow-up — по одному вручную.

Подход agentic AI: AI-агент по продажам просматривает интернет в поисках лидов, находит контактные данные, отправляет персонализированные сообщения и даже назначает встречи. умеют квалифицировать лиды, обрабатывать возражения и готовить предложения — привлекая человека только тогда, когда пора закрывать сделку. Один стартап увидел, что их AI-агент вовлекал , чем вся их команда людей вместе взятая.

Ecommerce и розничные операции

Старый подход: аналитики вручную отслеживают цены конкурентов, обновляют SKU и контролируют запасы.

Подход agentic AI: AI-агент по ценообразованию отслеживает сотни сайтов конкурентов, меняет цены в реальном времени и запускает повторные заказы, когда запас подходит к концу. Один ритейлер получил после внедрения агента, который занялся ценообразованием и запасами. Пользователи Thunderbit могут собирать тысячи карточек товаров, отслеживать изменения и автоматически обновлять базы данных.

Недвижимость

Старый подход: агенты вручную ищут объявления, сопоставляют их с запросами клиентов и бесконечно жонглируют письмами с расписанием встреч.

Подход agentic AI: AI-помощник по недвижимости отслеживает объявления, сопоставляет объекты с предпочтениями клиентов, отправляет уведомления и даже назначает просмотры. Бумажная работа? Агент может автоматически заполнять формы и проводить проверки на соответствие требованиям, сокращая время обработки с дней до часов.

Обслуживание и поддержка клиентов

Старый подход: сотрудники поддержки сортируют тикеты, ищут ответы и выполняют однообразные исправления.

Подход agentic AI: AI-агент поддержки интерпретирует входящие тикеты, получает данные из нескольких систем, выполняет исправления и закрывает цикл с клиентом — часто за секунды. Платформа заявляет о и о .

Это не просто постепенные улучшения — это скачки эффективности на порядки. И в большинстве случаев люди и AI-агенты работают вместе: AI берёт на себя рутину, а люди сосредотачиваются на более ценных задачах, в которых важен человеческий фактор.

Как agentic AI меняет то, как мы работаем

Будем честны: рост agentic AI меняет не только то, что мы делаем, но и как мы это делаем. Вот что я вижу на практике:

• От ручной работы к стратегической: Когда AI-агенты берут на себя повторяющиеся задачи, сотрудники могут сосредоточиться на стратегии, креативе и решении проблем. Рекрутер тратит меньше времени на планирование встреч и больше — на общение с лучшими кандидатами. Маркетолог тратит меньше времени на отчёты и больше — на интерпретацию инсайтов.
• Цифровые коллеги: Команды начинают воспринимать AI-агентов как «цифровых сотрудников». Вы можете ставить AI задачи, проверять его результат и даже получать от него статус-обновления на встречах. Это новый вид сотрудничества.
• Повышение квалификации: По мере того как AI берёт на себя рутину, всё более ценными становятся креативное мышление, эмоциональный интеллект и умение управлять AI. Умение работать с AI-агентами быстро становится обязательным навыком.
• Трансформация профессий: Некоторые роли сократятся, но многие изменятся. Например, executive assistant может управлять целым парком AI-агентов, а сотрудник поддержки сосредоточится на сложных кейсах и обучении AI новым сценариям.
• Лучший work-life balance: Снимая с вас бесконечный список задач, agentic AI помогает снизить выгорание и освободить время для более значимой работы.

Главный вывод? Agentic AI не о замене людей — он о расширении того, что мы можем делать. планируют использовать AI вместе с сотрудниками, а не вместо них.

Agentic AI в действии: ведущие решения сегодня

Agentic AI — это не только про Thunderbit. Вот несколько ведущих решений на рынке — и то, чем они отличаются:

• Что делает: AI-агент для извлечения веб-данных для бизнес-пользователей.
• Agentic-функции: Настройка без кода, AI-подсказки по полям, пакетный скрапинг и скрапинг подстраниц, персонализированная обработка данных, автоматизация по расписанию.
• Лучше всего подходит для: Продаж, ecommerce, недвижимости, исследований — всех, кому нужно быстро собирать или обрабатывать веб-данные.
• Чем выделяется: Исключительная простота использования, адаптация к меняющимся сайтам и возможность выполнять сложные многошаговые веб-задачи с минимальной настройкой.

• Что делает: Корпоративная платформа для создания и координации AI-агентов в рамках рабочих процессов.
• Agentic-функции: Agent-orchestrator координирует несколько агентов под конкретные задачи, интегрируется с более чем 80 бизнес-приложениями, low-code интерфейс, агенты под конкретные области (HR, продажи, закупки).
• Лучше всего подходит для: Крупных организаций со сложными межсистемными процессами.
• Чем выделяется: Интеграция уровня enterprise, управление и возможность координировать цифровую рабочую силу из взаимодействующих агентов.

• Что делает: AI-платформа для service desk и клиентского опыта.
• Agentic-функции: Разговорные AI-агенты, более 1000 готовых сценариев, мультимодальность (чат, email, голос, изображение), фреймворк TRAPS для безопасности и соответствия требованиям.
• Лучше всего подходит для: IT-поддержки, HR, клиентского сервиса.
• Чем выделяется: Глубокие enterprise-интеграции, объяснимость и акцент на ответственном, подлежащем аудиту применении AI.

• Что делает: Потребительское AI-устройство-агент, которое работает как личный помощник.
• Agentic-функции: «Large Action Model» управляет приложениями на вашем устройстве, учится на демонстрации, выполняет многошаговые задачи (например, бронирует ужин и кино).
• Лучше всего подходит для: Продвинутых пользователей, ранних последователей, тех, кому нужен карманный AI-стажёр.
• Чем выделяется: Универсальный AI-агент для потребителей, не привязанный к одной узкой функции, обучается новым задачам на лету.

Среди других достойных упоминания — IBM Watsonx Assistant, Microsoft Copilot и Salesforce Agentforce: каждый приносит agentic-функции в свою область.

Как преодолеть сложности: риски и лучшие практики внедрения agentic AI

Будем честны: дать AI-агентам больше автономии — это не безрисковая история. Вот основные вызовы и как я советую с ними работать:

• Потеря контроля: Когда AI действует сам, нужны ограничения. Используйте контроль с участием человека, пороги согласования и чёткие границы того, что AI может и не может делать.
• Прозрачность: Настаивайте на объяснимости. Выбирайте инструменты, которые логируют каждое действие, показывают причины решений и позволяют проводить аудит.
• Конфиденциальность данных: Давайте агенту доступ только к тому, что действительно нужно, используйте отдельные служебные учётные записи и шифруйте чувствительные данные.
• Регуляторное соответствие: Следите за меняющимся законодательством и внедряйте системы управления, такие как TRAPS у Aisera, чтобы обеспечить справедливость, подотчётность и прозрачность.
• Сложность интеграции: Начинайте с пилотных проектов, внедряйте постепенно и инвестируйте в обучение команды работе с AI-агентами.

Лучший подход? Начинайте с малого, внимательно следите за результатами и масштабируйтесь по мере роста доверия и понимания. Относитесь к AI-агентам как к новым членам команды — им нужны онбординг, надзор и постоянная обратная связь.

Будущее agentic AI: что дальше для вашей работы?

Мы только царапаем поверхность того, что может agentic AI. Вот что, как мне кажется, нас ждёт дальше:

• Мультиагентное сотрудничество: Рои специализированных агентов, работающих вместе — как цифровая команда, где у каждого своя специализация, а все вместе они решают сложные задачи.
• Агенты под конкретную область и персонализированные агенты: Агенты, обученные под вашу отрасль, ваш рабочий процесс и даже ваш личный стиль.
• Мультимодальные возможности: Агенты, которые работают с текстом, голосом, изображениями и даже физическими действиями (например, роботами или IoT-устройствами).
• Непрерывное обучение: Агенты, которые становятся лучше с каждой задачей и делятся знаниями внутри организации.
• Этичный AI: Встроенные системы «стражей», которые следят за тем, чтобы агенты действовали ответственно и соответствовали человеческим ценностям.
• Новые роли в профессиях: AI-аудиторы, менеджеры агентов, дизайнеры рабочих процессов — роли, связанные с координацией и надзором за парками AI-агентов.
• Переосмысление сотрудничества: Меньше времени на статус-совещания, больше — на творческое решение проблем, пока AI-агенты берут на себя рутинные обновления.
• Акцент на человеческом факторе: Когда AI закрывает hard skills, soft skills — эмпатия, сторителлинг и лидерство — становятся ещё ценнее.

К 2030 году, по прогнозам некоторых аналитиков, . Это не значит 70% безработицы — это значит, что работа сместится в сторону задач с большей ценностью, а у тех, кто умеет использовать эти инструменты, появятся новые возможности.

Заключение: принять революцию agentic AI

Итог такой: Agentic AI меняет работу — не заменяя людей, а усиливая то, чего мы можем достичь. Это AI, который не просто отвечает на вопросы или создаёт контент, а действительно делает дела от вашего имени. Переход от традиционного и генеративного AI к agentic AI — это скачок от автоматизации к автономности, от скриптов к действиям, основанным на намерении.

Такие инструменты, как , дают эту силу бизнес-пользователям — без кода, без лишней возни, только результат. Если вы хотите оставаться конкурентоспособными, сейчас самое время начать экспериментировать с agentic automation. Попробуйте инструмент, запустите пилотный проект и посмотрите, сколько времени вы сможете сэкономить — и сколько ещё успеете сделать.

Будущее работы — это партнёрство между людьми и AI-агентами. Те, кто примет его, освободятся от рутины и смогут сосредоточиться на креативе, стратегии и работе, которая действительно важна. Так что не ждите, пока революция agentic AI пройдёт мимо — входите в неё, формируйте её и заставляйте работать на себя.

Готовы увидеть, на что способен agentic AI? , загляните в наш или просто представьте, как изменится ваша работа, если у вас появится цифровой коллега, который никогда не спит, не жалуется и всегда доводит дело до конца.

Давайте вместе строить будущее работы — вместе с нашими новыми AI-напарниками.

Хотите копнуть глубже? Вот полезные материалы:

И если вам интересно, как agentic AI может помочь вам собирать данные, автоматизировать процессы или просто сделать рабочий день чуть менее утомительным, . Ваше будущее «я» (и ваш цифровой стажёр) скажут вам спасибо.

FAQ

1. Что такое agentic AI и чем он отличается от традиционного или генеративного AI?

Agentic AI — это системы с agency, то есть со способностью понимать цели, принимать решения и действовать автономно для их достижения. В отличие от традиционного AI (который следует жёстким правилам) или генеративного AI (который создаёт контент по запросу), agentic AI проактивно выполняет многошаговые задачи, адаптируется к изменениям и работает самостоятельно ради поставленной цели.

2. Как agentic AI меняет продуктивность и роли на рабочем месте?

Agentic AI заметно повышает продуктивность, беря на себя повторяющиеся многошаговые задачи в разных системах. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегических, креативных и человеко-ориентированных задачах. Роли меняются — от ручного исполнения к надзору за AI и координации его работы, — что ведёт к трансформации профессий, а не к их исчезновению.

3. Какие ключевые возможности делают agentic AI эффективным?

Ключевые качества agentic AI — автономность, планирование, ориентированное на цель, адаптивность к динамичной среде, проактивное выполнение, непрерывное обучение и использование инструментов для совершения действий. Благодаря этому он работает скорее как цифровой коллега, чем как простой инструмент.

4. Какие есть реальные примеры применения agentic AI?

Agentic AI используется в продажах (лидогенерация и outreach), ecommerce (мониторинг цен и управление запасами), недвижимости (сопоставление объектов и планирование) и поддержке клиентов (обработка тикетов). Такие инструменты, как Thunderbit, автоматизируют извлечение данных, а платформы вроде IBM Watsonx Orchestrate управляют корпоративными рабочими процессами.

5. Что организациям стоит учитывать при внедрении agentic AI?

Организациям нужно внедрять защитные механизмы: человеческий контроль, прозрачность и защиту данных. Для успешной и безопасной интеграции agentic AI важно начинать с пилотных проектов, обучать команду и выбирать инструменты с сильной объяснимостью и адаптивностью.