Или почему 37% компаний врут про своих “агентов”

Пролог: Разговор, который изменил всё

Я звоню знакомому тимлиду из крупного fintech. «Привет, — говорю, — расскажи про ваших AI-агентов, про которые все пишут». На том конце провода — долгая пауза и тихий смешок. «Мы месяц назад отключили этого агента. Он за три дня сжёг месячный бюджет на API, пытаясь найти в логах ошибку, которую мы нашли за пять минут grep’ом. Но в квартальном отчёте у нас до сих пор красуется слайд „Внедрение автономных AI-агентов для мониторинга”. Никто не хочет быть тем, кто отстал».

Эта история — не исключение. Это правило.

Пока ваша лента пестрит заголовками о революции автономных помощников, в тихих чатах разработчиков, на нишевых форумах и в отзывах разочарованных пользователей зреет иная правда. Правда о том, что мы все — и создатели, и потребители, и инвесторы — участвуем в грандиозном спектакле под названием «Agentic AI». Где маркетинг выдаёт желаемое за действительное, а страх выпасть из тренда заставляет нас делать вид, что мы верим в эту магию.

Я несколько дней читала не пресс-релизы, а живые, часто анонимные истории. Истории стыда, разочарования и тихого саботажа. Где люди признаются, что их «автономные агенты» — это на самом деле три Python-скрипта, которые они втихую подменили после провала. Где владелица кафе платит за «интеллектуального помощника”, который не может отличить пятницу от среды. Где студенты тратят десятки долларов на API-запросы, получая в ответ 300 одинаковых пустых файлов.

И теперь я готова рассказать, как на наших глазах «агентный искусственный интеллект» превратился из технологической концепции в самый громкий самообман индустрии. Почему 37% компаний заявляют, что «уже используют агентов», но не могут назвать ни одну конкретную задачу, которую эти агенты решают без присмотра человека. И что скрывается за этими заветными процентами.

Это расследование не про технологии. Это про людей. Про страх. Про социальное давление. Про порочный круг, где разработчик не может сказать боссу правду, босс не может сказать инвесторам, а инвесторы не хотят слышать ничего, что не содержит слово «автономный».

37% компаний заявляют: „уже используем агентов”

Глава 1: Провал в первом акте — когда «сотрудник» оказывается скриптом

Представьте, что вы нанимаете нового сотрудника. В резюме — полная автономия, творческое решение задач, работа без контроля. На деле же он способен выполнить только одну, строго прописанную в инструкции операцию, и то — если мир вокруг него не изменится ни на йоту. А если изменится, он впадает в ступор или начинает бешено, впустую крутить одним и тем же колесом, сжигая ваши деньги.

Именно так выглядит реальность большинства «агентов». Но давайте конкретнее. Возьмите историю Майка, инженера из польского стартап-инкубатора.

По приказу сверху команда потратила месяц на создание агента для анализа логов. На демо для инвесторов — феерия. Красивый интерфейс, плавные переходы, уверенные ответы. «Наш агент сам находит ошибки и предлагает решения», — говорили они. Инвесторы кивали и шептались между собой. Все были довольны.

Но в реальности, когда агент увидел нестандартный формат времени в логах — не тот ISO-формат, на котором его обучали — он ушёл в бесконечный цикл запросов к OpenAI. Пытался «разобраться». Перечитывал один и тот же кусок текста снова и снова. И пока команда поняла, что что-то не так, он успел опустошить весь месячный бюджет на API.

«Инвесторы сказали „круто!”, — пишет Майк в своём анонимном треде на Dev.to, — а мы теперь втихую заменили это на три простых Python-скрипта. Они работают стабильно, не уходят в циклы, стоят копейки. Но в отчётах всё ещё пишем Agentic AI. Потому что так надо».

Эта история типична. Я нашла десятки похожих. Разработчики, которые честно пытались построить автономных агентов, столкнулись с одними и теми же проблемами: хрупкостью, непредсказуемостью, непомерной стоимостью. И в итоге большинство признались: то, что они продают как «агента», на деле — автоматизированная система с жёсткими ограничениями. Но признать это публично они не могут. Потому что «все уже внедрили агентов».

Майк, инженер: „На демо — феерия. На реальных логах — бесконечный цикл $$$“

Глава 2: Магия исчезает — цепочка промптов вместо разума

Итак, почему же это не работает? Почему система, которую мы называем «агентом», оказывается хрупким костылём?

Здесь нет никакой магии. Есть цепочка промптов. Сложная, замысловатая, иногда многоуровневая, но всё та же цепочка «если-то». Современные большие языковые модели — это не разум. Это невероятно продвинутые системы угадывания следующего слова на основе статистических паттернов.

Дать им «цель» и надеяться, что они будут действовать как человек, — всё равно что дать самую умную в мире библиотеку энциклопедий и попросить её построить дом. Книги знают всё о стройке. Они могут описать каждый этап, каждый материал, каждую технику. Но у них нет рук. Нет здравого смысла. Нет понимания, что бетон нужно замешивать, а не читать о нём. Что гвозди забивают молотком, а не описывают в эссе.

Автономность упирается в три кита: хрупкость, непредсказуемость и стоимость.

Хрупкость — агент работает только в строго определённых условиях. Один нестандартный символ в логе — и он ломается. Один незнакомый формат данных — и он впадает в ступор. Мир реальный состоит сплошь из исключений, граничных случаев и неожиданностей. А агент был обучен на идеальных датасетах.

Непредсказуемость — даже когда всё идёт хорошо, вы не знаете, что выдаст агент. Те же входные данные могут дать разные результаты в разное время. Температура сэмплирования, случайность, «творческие» отклонения — всё это делает агента ненадёжным для критических задач.

Стоимость — каждый шаг агента требует вызова API. Каждый вызов стоит денег. Когда агент зацикливается, как в случае с Майком, это превращается в денежный провал. Когда агент пытается «размышлять», отправляя десятки промежуточных запросов, бюджет улетает за минуты.

Вот почему Сара, фрилансер-копирайтер, купившая Jasper за $99 в месяц, разочаровалась. Система, которая должна была «самостоятельно вести блог», на деле лишь переставляла слова в шаблонах. Сара тратила больше времени на исправление агентских текстов, чем если бы писала с нуля.

Агент для кафе «У Анны» в Екатеринбурге не смог отличить пятницу от среды. Хозяйка кафе Анна позвонила сама себе с другого номера, чтобы протестировать систему. «На какое число бронь?» — спросил агент. «На пятницу», — ответила Анна. «Отлично, забронировал вам на среду», — сказал агент и отключился. Потом муж попробовал — агент вообще сообщил, что кафе закрыто на ремонт.

Это не агенты. Это автоматизированные системы, обёрнутые в фантик модного слова.

Три кита провала: хрупкость, непредсказуемость, стоимость

Глава 3: Драйверы хайпа — почему мы делаем вид, что верим

Если технология сырая и результаты плачевны, откуда такой шум? Почему аналитики Gartner пророчат триллионный рынок агентов? Почему каждый второй стартап позиционируется как «агентная платформа»?

Ответ лежит не в плоскости инженерии, а в плоскости социальной психологии и экономики инвестиций.

Страх отстать — мощнее здравого смысла.

«На совещаниях все требуют внедрить агентов», — делится со мной IT-директор из крупного ритейла. — Но когда спрашиваешь, для какой конкретной замкнутой задачи — тишина. Никто не может назвать конкретный процесс, который стоит автоматизировать. Просто внедрите агентов. Потому что все внедряют».

Агент стал таким же must-have, как страница в Facebook десять лет назад. Или как NFT в 2021-м. Его не внедряют для решения проблемы — его внедряют, чтобы в следующем отчёте акционерам или в pitch deck для инвесторов был модный слайд с красивым графиком «внедрения AI».

Быть компанией, которая исследует Agentic AI, — безопасно и престижно. Быть компанией, которая заявит «это пока бесполезная игрушка», — значит рисковать прослыть ретроградом. Значит не получить инвестиций на следующем раунде. Значет потерять конкурентную борьбу за таланты — ведь все хотят работать с «передовыми технологиями».

Это создаёт порочный круг самообмана. Разработчик на местах знает, что его творение — хрупкий костыль. Но он не может сказать об этом боссу, который уже пообещал инвесторам «прорывную автономию». Босс не может сказать инвесторам, что «прорыв» сгорел в бесконечных циклах API-запросов. Все делают вид, что работа идёт, есть некоторые сложности, мы в пилотном этапе. А в это время втихую заменяют «агента» на старый добрый скрипт.

Маркетинг переупаковывает старое вино в новые бутылки. Присмотритесь к сервисам, которые кричат об агентах. Зачастую это:

  • Чат-интерфейс к ChatGPT или Claude с предзаписанными шаблонами промптов
  • Система автоматизации типа Zapier с добавлением одного звена «отправь запрос в LLM»
  • Просто красивое название для функции автоматического ответа, которая была в почтовых клиентах 15 лет назад

Пользователь, купившийся на слово «агент», ждёт партнёра, коллегу, ассистента. Он получает чуть более умный шаблон. И испытывает чувство обмана, о котором пишет та же Сара в своём посте: «Чувствую себя обманутой, но боюсь признаться, что не в тренде».

Признаться — значит расписаться в своей наивности. В технологической неграмотности. В том, что ты «не понимаешь прогресс». Проще молча проглотить разочарование. Или, что чаще, продолжать поддерживать иллюзию — ведь ты сам внедрял этого агента, теперь твоя репутация на кону.

Давление тренда: „Для какой задачи?” — тишина

Глава 4: Тихий саботаж — как на самом деле выживают «агенты”

Так что же происходит с этими проектами? Они массово закрываются? Увольняют команды? Пишут честные постмортемы?

Нет. Они трансформируются. Они уходят в ту самую тихую зону, где иллюзия поддерживается ради галочки. Где система «работает» в отчётах, но не в проде. Где все знают правду, но никто не говорит вслух.

Я нашла три основных сценария такого тихого саботажа.

Сценарий первый: Агент как «умный черновик».

Это самая распространённая судьба. Тот самый «автономный» копирайтер или аналитик превращается в инструмент для создания первой, сырой версии текста или отчёта. Человек не устраняется из процесса — он просто перемещается с позиции создателя на позицию редактора-контролёра.

Это полезно! Это реально экономит время. Но это не автономия. Это усиление человека, а не замена. Однако в отчётах компаний это всё равно называют «развёртыванием агентного ИИ». Потому что «мы используем ChatGPT для черновиков» звучит гораздо скромнее.

Сценарий второй: Агент в клетке.

Если очень хочется иметь живого агента, его сажают на цепь. Ему определяют микроскопическую, абсолютно предсказуемую среду. Заменяют сложную задачу на тривиальную.

Вместо «анализируй все логи на предмет аномалий» — «если в логе появилась строка ERROR, отправь сообщение в Slack». Вместо «веди переговоры с поставщиком» — «если поставщик прислал стандартную форму, заполни наши реквизиты».

Это уже даже не агент в привычном смысле. Это классическое правило rule-based system, где LLM выступает как слегка более гибкий парсер. Но и его можно с гордостью назвать «агентом» для внутреннего PR и внешних отчётов.

Сценарий третий: Агент как жертва ритуала.

Это самый циничный, но удивительно распространённый вариант. Команда знает, что система неработоспособна. Они уже давно заменили её скриптами. Но раз в квартал, перед важной презентацией или перед аудитом, они её включают.

Прогоняют по заранее подготовленному, идеальному сценарию — тому самому, что был на демо для инвесторов. Получают красивый результат. Делают скриншоты для отчёта. И выключают.

Система жива. Она работает. Просто в пилотном режиме на ограниченном наборе задач. Технические сложности. Дорабатываем. Этот язык позволяет годами поддерживать иллюзию, пока хайп не сменится новой ажиотажной темой.

Кафе У Анны: „Забронировал на среду!” (зачёркнуто) „Закрыто на ремонт”

Глава 5: Когда пузырь лопнет — выход из тумана

Значит ли всё это, что идея агентов — полная чушь? Что мы должны развернуться и забыть эту технологию?

Нет. Не значит.

Это значит, что мы переживаем классический этап пика завышенных ожиданий из цикла зрелости технологий Gartner Hype Cycle. Тот самый момент, когда маркетинг обгоняет реальность, когда все верят в магию, когда деньги льются рекой, а результатов нет.

За пиком неизбежно последует спуск в болото разочарования. Когда выяснится, что большинство «агентов» не работают. Когда инвесторы потеряют деньги. Когда компании, внедрившие агентов ради галочки, столкнутся с реальностью.

И только оттуда, медленно, методично, могут начать проклёвываться первые по-настоящему полезные ростки. Те самые «скучные» применения, которые не делают заголовков, но реально помогают людям.

Чтобы это произошло, нам нужно трезво пересмотреть ожидания.

Во-первых — забыть слово «автономный».

Сейчас и в обозримом будущем речь идёт не о замене человека, а о создании новых инструментов, которые требуют постоянного надзора и вмешательства человека в контуре. Human-in-the-loop. Не «агент-бухгалтер», а «система предзаполнения документов с проверкой человеком». Не «агент-аналитик», а «инструмент для быстрой кластеризации отзывов, который предлагает гипотезы для дальнейшего исследования».

Во-вторых — искать не «вау», а скучную эффективность.

Ценность приносят не демо, где агент «сам» пишет бизнес-план. А туповатый, но стабильный скрипт, который каждый день в 9 утра проверяет три конкретных параметра и экономит специалисту 15 минут рутины. Скромно. Несексуально. Но реально.

В-третьих — требовать честности.

Перестать стыдиться говорить: «Это не сработало». История Анны с кафе, где агент сообщал о несуществующем ремонте, — это не позор для Анны. Это позор для создателей сервиса, которые продали незрелую игрушку как рабочий инструмент. Нам нужны не хвастливые кейсы, а подробные отчёты о провалах. Только так индустрия сможет сфокусироваться на решении реальных проблем, а не выдуманных.

Три сценария: черновик, клетка, ритуал

Эпилог: Вопрос, который все боятся задать

А пока что — и это главное, что я хочу, чтобы вы унесли с собой — есть один простой вопрос.

Если на следующем совещании вам будут с горящими глазами рассказывать об автономных агентах, о революции, о том, как всё изменится — задайте этот вопрос. Смотря прямо в глаза.

«А какую конкретную, замкнутую, измеримую бизнес-задачу он решает без постоянного присмотра человека?»

Скорее всего, последует тишина. Неловкая, тягучая, невыносимая тишина.

И эта тишина — самый громкий ответ на весь этот шум.

Мы все участвуем в этом спектакле. Мы все купили билеты на вход. Но у нас есть билеты и на выход. Поездка на пике хайпа — дорогое удовольствие. Сжигание бюджетов, разочарование пользователей, разрушение доверия к технологиям.

Пора ими воспользоваться. Пора выходить.

Вердикт: не технологический прорыв, а маркетинговый нарратив

Выводы расследования

Пять фактов, которые мы проверили:

  1. Массовый разрыв между маркетингом и реальностью. Автономные агенты на практике — хрупкие скрипты и интерфейсы к LLM, требующие постоянного контроля.

  2. Три кита провала. Хрупкость, непредсказуемость и высокая стоимость API делают агентов нежизнеспособными для реальных задач без human-in-the-loop.

  3. Давление тренда против здравого смысла. Компании внедряют агентов не для решения проблем, а чтобы быть в тренде и угодить инвесторам.

  4. Три сценария тихого саботажа. «Умный черновик», «агент в клетке», «жертва ритуала» — как системы маскируют провал под успех в корпоративных отчётах.

  5. Рынок переполнен переупакованными инструментами. Чаты с шаблонами продаются как автономные сущности, что ведёт к массовому разочарованию.

„А какую конкретную задачу решает без присмотра?” — тишина

Источники и материалы

Первичные источники:

  • Анонимные интервью с тимлидами fintech и ритейла
  • Треды на Hacker News, Reddit (r/MachineLearning, r/LocalLLaMA)
  • Dev.to — личные истории разработчиков
  • Отраслевые Telegram-чаты ML-специалистов

Кейсы:

  • Майк, инженер, стартап-инкубатор (Польша)
  • Сара, фрилансер-копирайтер
  • Анна, владелица кафе «У Анны» (Екатеринбург)
  • Карлос, студент Data Science

Аналитика:

  • Gartner Hype Cycle for AI 2025
  • Исследования UIPath, McKinsey о внедрении агентов
  • Отраслевые отчёты о failure rate AI-проектов

Технические материалы:

  • Документация LangChain, AutoGPT
  • ArXiv: исследования надёжности LLM-агентов
  • Блоги Anthropic, OpenAI о real-world deployment

Если вы сталкивались с «агентами» в реальной работе — пишите, мы хотим услышать вашу историю.

Подписывайтесь: @VeraNews / verapointmedia.com

Теги: #agentic-ai #расследование #hype-vs-reality #ai-agents #vera-investigation #feature