Благодаря стремительному прогрессу в области искусственного интеллекта мы наблюдаем заметный переход от чат-ботов к активным агентам ИИ. Агенты ИИ готовы произвести революцию в нашей повседневной жизни и изменить способ нашего взаимодействия с услугами. Они не просто создают текст или изображения, они принимают решения и действуют в соответствии с ними. Чтобы проиллюстрировать практическое применение агентов ИИ, мы собрали впечатляющие реальные примеры агентов ИИ в 2025 году. От управляемых компьютером агентов ИИ до беспилотных автомобилей — мы перечислили их все здесь, сосредоточившись на их растущей роли в автоматизации задач и интеллектуальном принятии решений.
1. Агенты искусственного интеллекта для использования на компьютере
Одним из наиболее ярких примеров использования ИИ-агентов, ориентированных на потребителя, являются компьютерные ИИ-агенты. Ведущие компании, занимающиеся разработкой ИИ, создают таких агентов для автоматизации задач и их выполнения в интернете и на локальных компьютерах. Агент Operator AI от OpenAI — яркий тому пример, способный самостоятельно выполнять задачи от имени пользователя в интернете.
Агент искусственного интеллекта оператора OpenAI может просматривать веб-сайты, нажимать кнопки, заполнять формы, вводить текст и прокручивать страницы для выполнения любой поставленной перед ним задачи. По сути, он анализирует активный экран и определяет, куда нажать дальше или выполнить соответствующее действие. Вы можете использовать его для бронирования авиабилетов и отелей, заказа продуктов, заполнения форм и многого другого. Этот тип агента представляет собой смену парадигмы в области автоматизации задач.
Однако для таких деликатных задач, как совершение платежей или прохождение тестов CAPTCHA, ручное вмешательство по-прежнему необходимо. Он доступен пользователям ChatGPT Pro по цене 200 долларов в месяц.
Кроме того, компания Anthropic разработала агент Computer Use AI, который использует Claude для выполнения локальных операций на вашем компьютере. Он также может просматривать веб-страницы и выполнять задачи, как и Operator от OpenAI. В настоящее время ИИ-агент находится на стадии предварительной версии и требует доступа к API Anthropic.
С другой стороны, Microsoft представила собственного ИИ-агента для использования на компьютере в Copilot Studio, но он ориентирован на корпоративных клиентов. Он может взаимодействовать с веб- и настольными приложениями, а также выполнять задачи, визуально анализируя экран. Даже без фирменных API-интерфейсов ИИ-агент может выполнять сложные задачи.
Обратите внимание, что Google также разрабатывает Project Mariner — похожий ИИ-агент, который может выполнять задачи в браузере Chrome, но в настоящее время он находится в стадии разработки. Разработка агентов ИИ представляет собой значительный шаг на пути к более интеллектуальному и автоматизированному будущему.
2. Агенты ИИ, основанные на знаниях
Далее, основанные на знаниях агенты ИИ — еще один реалистичный пример агентов ИИ в 2025 году. Агент ИИ Deep Research от OpenAI доступен потребителям на ChatGPT и может выполнять сложные многоэтапные исследования от вашего имени, как профессиональный аналитик.
Агент Deep Research AI составляет карту необходимой информации , обращается к интернету для сбора высококачественных данных и проводит углубленный анализ для создания всеобъемлющего отчета по любой теме.
Благодаря использованию надежной эвристической модели ChatGPT o3 с множеством инструментов, получаемые отчеты гораздо подробнее. Прокси-сервер Deep Research AI может анализировать изображения, графики, таблицы, PDF-файлы и даже загруженные пользователями файлы, собирая множество ценных сведений. Более того, сгенерированные отчеты включают встроенные ссылки, позволяющие быстро проверить информацию в ChatGPT.
В противном случае, агент глубокого исследования ИИ от Google в Gemini делает то же самое и доступен бесплатно. Компания Anthropic также выпустила инструмент Research in Cloud, который может выполнять поиск в Интернете и извлекать информацию из ваших личных документов Google Workspace.
Manus AI , китайский прокси-сервер, доступный в настоящее время только по приглашению, представляет собой универсальный прокси-сервер на основе ИИ, способный, помимо прочего, выполнять анализ данных и углублённые исследования. Он также может запускать код в изолированной среде для анализа локальных файлов и генерации подробных отчётов.
3. Программирование агентов ИИ
В мире программирования агенты ИИ кардинально меняют наш образ жизни, становясь реальными примерами агентов ИИ. Claude Code от Anthropic — это инструмент прокси-кодирования, работающий внутри терминала. Он может понимать вашу кодовую базу, изменять файлы, исправлять ошибки, создавать новые функции, запускать тесты и делать многое другое. Клод Код даже может использовать Git для отправки установок и автоматического слияния конфликтов.
Claude Code использует модель искусственного интеллекта Claude 3.7 Sonnet , которая выполняет обширные рассуждения перед выполнением действий. Кроме того, новейший интерфейс командной строки Codex от OpenAI управляется агентами и работает из терминала, как и Claude Code. Codex CLI имеет три режима: «Предложение», «Автоматическое редактирование» и «Полностью автоматический». В режиме «Полностью автоматический» команды могут читать, записывать и выполняться независимо, без вмешательства человека.
Далее, Cursor — это редактор кода на базе искусственного интеллекта, и его агент может выполнять задачи по кодированию, одновременно информируя программистов. Он может автоматически обнаруживать ошибки, применять исправления и выполнять команды. Devin — еще один агентный инструмент искусственного интеллекта для разработчиков, желающих выполнить разработку программного обеспечения от начала до конца. Умеет планировать и генерировать контекстно-зависимый код, отлаживать и устранять сложные ошибки кодирования. Devin также поддерживает многоагентные операции.
4. Интерактивные агенты ИИ
Для потребителей интерактивные голосовые ИИ-агенты являются одними из лучших реальных примеров применения ИИ. Gemini , голосовой помощник на базе Android, работающий на основе модели ИИ, гораздо эффективнее традиционных голосовых помощников. Например, Gemini может определять смысл, поддерживать контекст в многоэтапных диалогах и использовать вызовы функций для выполнения действий.
Голосовой помощник Gemini на Android недавно получил поддержку выполнения нескольких действий одновременно. Вы можете попросить Gemini найти конкретное время прибытия поезда и установить напоминание с помощью приложения «Календарь», и все это одновременно. На вашем телефоне Android можно выполнить несколько многошаговых процедур.
Кроме того, голосовой помощник Perplexity для Android ориентирован на действия, способен находить информацию, используя свою обширную языковую модель, отправлять электронные письма или устанавливать контекстные напоминания. Он также может заказывать Uber и рестораны с помощью голосового ввода, демонстрируя свои возможности как агента.
Новый голосовой помощник Amazon Alexa Plus также является агентом искусственного интеллекта, ориентированным на выполнение действий. Он может выполнять такие задачи, как запись на прием, поиск поставщиков услуг, управление календарем, заказ продуктов и многое другое. Хотя Apple также намекала на появление Siri с искусственным интеллектом , способной выполнять действия, ее выпуск отложен и может состояться не раньше конца 2025 года.
5. Агенты безопасности на основе искусственного интеллекта
Теперь поговорим об агентах ИИ в кибербезопасности. В этой области агенты ИИ используются для обнаружения и анализа угроз, автоматического реагирования на инциденты безопасности, анализа поведения систем, автоматической сортировки оповещений и многого другого. Microsoft недавно выпустила Security Copilot с агентами ИИ, которые могут помочь компаниям в таких областях, как борьба с фишингом, безопасность данных, управление идентификацией и многое другое. Microsoft Security Copilot — яркий пример того, как ИИ может быть интегрирован для повышения кибербезопасности.
Microsoft Security Copilot может автоматически обнаруживать фишинговые оповещения и признаки кибератак. Существует 6 различных агентов, предназначенных для решения масштабных задач по обеспечению безопасности. Помимо этого, Google также представила полуавтономных агентов безопасности Gemini на базе искусственного интеллекта в Google Cloud для управления комплексными операциями по обеспечению безопасности. Корпоративные клиенты могут помочь проанализировать вредоносное ПО и расследовать оповещения.
6. Агенты ИИ в здравоохранении
Агенты ИИ совершают революцию в здравоохранении, являя собой прекрасный пример реального применения агентов ИИ. Агенты ИИ в здравоохранении могут автоматизировать многие административные задачи, такие как запись на прием к врачу, ведение историй болезни пациентов, выставление счетов, обработка страховых требований и обработка запросов пациентов. Таким образом, помимо предоставления диагностической поддержки, связанной с медицинскими вопросами, агенты ИИ могут быть весьма эффективны и в административной сфере. Автоматизация административных процессов в больницах и медицинских центрах с использованием искусственного интеллекта становится все более важной тенденцией для повышения эффективности и сокращения затрат.
С точки зрения диагностики агенты искусственного интеллекта в здравоохранении могут быстро и точно анализировать рентгеновские снимки, МРТ и КТ. Недавно мы узнали, что немецкая компания Vara разработала программное обеспечение на базе искусственного интеллекта для раннего выявления рака груди. Помимо этого, агенты ИИ могут анализировать данные пациентов и помогать в принятии клинических решений, снижая нагрузку на врачей. Использование искусственного интеллекта в медицинской диагностике является перспективным направлением для повышения точности и скорости выявления заболеваний.
Затем агенты ИИ могут взаимодействовать с пациентами и давать им персонализированные медицинские рекомендации. Компания Google разработала Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) — систему разговорной диагностики на основе искусственного интеллекта. Кроме того, медицинские учреждения могут создавать специализированных ИИ-агентов на базе Vertex AI для автоматизации административных и клинических рабочих задач. Это способствует более персонализированному и эффективному медицинскому обслуживанию пациентов.
7. Агенты по обслуживанию клиентов с искусственным интеллектом
Агенты по работе с клиентами, использующие искусственный интеллект, представляют собой наиболее практичный и реальный пример агентов с искусственным интеллектом. Фактически, агенты с искусственным интеллектом уже обслуживают клиентов и отвечают на их запросы по всему миру. Чат-боты на базе искусственного интеллекта, имеющие доступ к истории клиентов и сведениям о заказах, могут обрабатывать запросы клиентов круглосуточно и без выходных. При поддержке агентов на базе искусственного интеллекта, которые могут проверять статус заказа, политику компании и т. д., предприятия могут эффективно использовать агентов на базе искусственного интеллекта для решения запросов клиентов. Это значительно снижает эксплуатационные расходы и повышает удовлетворенность клиентов.
В этой области почти все крупные поставщики облачных услуг предлагают ИИ-агентов для взаимодействия с клиентами. У Google есть Customer Engagement Suite, в который входят агенты на базе искусственного интеллекта, у Microsoft есть Microsoft Copilot for Service, у Amazon — Amazon Connect, а у Salesforce есть боты Einstein и агенты Salesforce. По сути, эти чат-боты на базе искусственного интеллекта с возможностями агентов способны преобразовать службу поддержки клиентов и легко справляться с рутинными задачами в больших масштабах. Эти инструменты используют такие методы, как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), для постоянного повышения производительности.
8. Агенты финансового ИИ
Агенты ИИ в сфере финансов могут автоматизировать множество задач — от обнаружения мошенничества до анализа финансовых данных. Как мы все знаем, системы искусственного интеллекта обучаются на большом объеме финансовых данных, новостей и исторических экономических данных. Это позволяет финансовым ИИ-агентам проводить комплексный анализ компаний и управлять клиентскими портфелями с высокой эффективностью.
Например, финансовые ИИ-агенты могут определять торговые возможности на основе готовности пользователя к риску. Финансовые компании могут использовать агентов ИИ для мониторинга транзакций и выявления мошеннической деятельности. Более того, ИИ-агенты могут использоваться для точной оценки кредитоспособности человека путем анализа нескольких кредитных отчетов.
Кроме того, ИИ-агенты в сфере финансов могут автоматизировать повторяющиеся задачи бэк-офиса, такие как ввод данных и обработка счетов, снижая операционные расходы компании. Крупные финансовые учреждения, такие как JPMorgan Chase, Bank of America, Goldman Sachs и другие, уже широко используют ИИ для выявления мошенничества, управления рисками, обслуживания клиентов и других задач.
9. Агенты ИИ в цепочке поставок
Чтобы проиллюстрировать еще один реальный пример агентов ИИ, давайте рассмотрим управление цепочками поставок. Агенты ИИ в цепочке поставок призваны отслеживать поставки, контролировать запасы, анализировать заказы клиентов и прогнозировать будущие тенденции. Агенты ИИ лучше всего подходят для прогнозирования спроса, точно анализируя исторические данные о продажах, рыночные тенденции и макроэкономические показатели для прогнозирования будущего спроса. Прогнозирование спроса с использованием ИИ в цепочках поставок является существенным конкурентным преимуществом.
Кроме того, агенты ИИ в цепочке поставок могут оптимизировать маршрут, анализируя данные о дорожном движении в реальном времени, погодные условия и т. д., а также перенаправлять транспортные средства для снижения эксплуатационных расходов. Он также может помочь в закупках, автоматизации управления складом и управлении рисками поставщиков. Amazon использует агентов ИИ в своей цепочке поставок для управления своей складской сетью. Walmart также использует агентов ИИ для оптимизации маршрутов и логистических операций.
10. Беспилотные автомобили: агенты ИИ
Наконец, мы переходим к последнему примеру агентов ИИ: автономным транспортным средствам. Эти транспортные средства работают без вмешательства человека и принимают решения, основываясь исключительно на данных датчиков. Это интеллектуальные системы на базе ИИ, работающие в динамичном мире. Автономные транспортные средства используют множество камер, радаров и лидаров для сбора данных в реальном времени и создания внутренней модели окружающего мира на основе данных об окружающей среде. Эти системы автономного вождения являются ярким примером сложных агентов ИИ.
Эти автомобили анализируют данные с помощью искусственного интеллекта, чтобы принимать обоснованные решения о том, где остановиться, сменить полосу движения, ускориться или замедлиться. Самоуправляемые автомобили Waymo от Google относятся к 4-му уровню (полностью автономные) и используют LiDAR, а также камеры и радар для навигации в потоке транспорта и обеспечения беспилотного вождения. Они уже доступны в Сан-Франциско, Лос-Анджелесе и Финиксе. Эти системы в значительной степени полагаются на передовые алгоритмы искусственного интеллекта.
Автомобили Tesla также являются примерами автомобилей-заменителей с искусственным интеллектом, но они не являются полностью автономными (уровень 2). Им по-прежнему требуется контроль со стороны водителя, поскольку они в основном используют визуальный подход для обнаружения препятствий. Эти системы требуют человеческого контроля для обеспечения безопасного автономного вождения.
Итак, это 10 лучших реальных примеров работы ИИ-агентов в 2025 году. ИИ-агенты, управляемые действиями , изменят мир, становясь лучше и надежнее в будущем. Google уже заявил, что мы вступаем в эру агентов, и дальше будет только лучше. Что вы думаете об ИИ-агентах? Поделитесь своим мнением в комментариях ниже.
Комментарии закрыты.