В 2024 году ИИ-агенты воспринимались как фронтир генеративного искусственного интеллекта (так считали, к примеру, аналитики из PwC), в 2025 году зарубежный консалтинг и бигтех уже называли их одним из центральных технотрендов. В середине года ими пользуются более 30% разработчиков по всему миру, свидетельствует глобальный опрос платформы Stack Overflow. А в России, по прогнозам компании МТС Web Services (MWS), к 2027 году ИИ-агентов начнут использовать до 50% компаний.

Но у такого взлета есть и обратная сторона. Аналитики Gartner назвали эту проблему Agent Washing, то есть размыванием понятия «агент», когда за новые решения выдаются уже существующие продукты, такие как ИИ-ассистенты, чат-боты и RPA-системы. И это может привести к закрытию более 40% проектов ИИ-агентов.

Не упрощает ситуацию и то, что до сих пор не сложилось единого понимания того, что из себя представляют ИИ-агенты. Разные подходы к этому ICT.Moscow обсудил с экспертами в начале года. Позже несколько определений предложили Cloud.ru, «Сбер», IBM и Cloudflare. Обобщая, можно сказать, что ИИ-агент — программная система на базе модели глубокого обучения, способная выполнить поставленную пользователем задачу без конкретных инструкций по ее выполнению, понимающая ее контекст и на его основе сама определяющая способ и инструменты для своей работы.

ICT.Moscow собрал в подборке 7 таких продуктов от российских команд, созданных за последние четыре месяца.

Поскольку это новая ниша и отечественных решений еще немного, данный материал дополнительно содержит подборки гайдов и конструкторов для создания ИИ-агентов, а также серию кейсов их применения в России.

Агентные и мультиагентные системы

Среди представленных продуктов есть как архитектуры, где используется один ИИ-агент, так и те, где применяется несколько. Мультиагентные системы представляют собой набор из выполняющих определенные задачи ИИ-агентов, которые, сохраняя автономность своей работы, могут организованно решать комплексные проблемы.

• Разработанная «СберТехом» мультиагентная система GigaStudio создает веб-приложения на React, Next.js и TypeScript. У пользователя есть возможность остановить ИИ-агентов в любой момент для того, чтобы просмотреть написанный ими код. Заявляется, что в будущем с помощью сервиса разработчик будет писать на Go, Python, Java, а также создавать мобильные приложения на Flutter.
• ИИ-агент в плагине Koda (разработан одноименным стартапом) для редактора кода Microsoft Visual Studio Code базируется на собственной специализированной модели. Он декомпозирует сложные задачи, находит с помощью веб-поиска ошибку и предлагает решение для нее, а также анализирует небольшие проекты. Кроме того, существует опция смены модели, на основе которой будет работать агент.
• MWS Data Scout компании МТС определяет взаимосвязи имеющихся баз данных (в том числе показывая их на ER-диаграммах) и выявляет, какая в них содержится критическая информация. Решение совместимо со многими каталогами данных. Устанавливается ИИ-агент как в облаке, так и On-Premise — если у клиента есть подходящие GPU.
• Open Source — система nanoMINER помогает ученым вычленить характеристики наноматериалов из научных статей. Один ИИ-агент управляет работой двух других, которые анализируют текст и изображения. В ходе работы разработчики из МГУ им. М.В. Ломоносова и Университета ИТМО обнаружили у системы способность предсказывать по химической формуле тип кристаллической решетки с точностью до 86%.
• Специалисты из Wildberries и Университета ИТМО разработали ИИ-агента VulnBuster для поиска уязвимостей в коде. C помощью инструментов, интегрированных через MCP-серверы, он находит распространенные баги, уязвимости, токены, API-ключи, пароли, а также следит, чтобы программное обеспечение соответствовало политикам безопасности, которых придерживается пользователь.
• Nurax AI, представленный одноименным стартапом, решает разные задачи — от анализа клиентской корреспонденции до написания веб-приложений и исправления багов в их коде.

• Один из ИИ-агентов, представленных «Билайном» и компанией red_mad_robot, предназначен для разработки. Он способен дополнять код, писать документацию для программного обеспечения, проводить тесты и анализировать данные. 

Конструкторы ИИ-агентов

Разработчику не обязательно создавать ИИ-агентов с нуля. Параллельно с расширением их применения появляются и конструкторы ИИ-агентов — платформы и/или инструменты, используя которые можно обучить, развернуть, задать спецификацию и управлять ими.

ICT.Moscow уже обращал внимание на подобные продукты. Первые два появившихся в России конструктора вошли в июньскую подборку решений для создания и работы с ИИ-приложениями. Однако с того момента на отечественном рынке появилось несколько новых подобных разработок, которые представлены ниже.

• Созданные с помощью облачного сервиса Evolution AI Agents мультиагентные системы включают в себя до пяти ИИ-агентов. Продукт компании Cloud.ru интегрирован со многими популярными зарубежными инструментами разработки (к примеру, LangChain и SmolAgent) и мониторинга (Arize Phoenix) ИИ-агентов. Сервис предоставляет возможность как использовать готовые модели и агентов, так и применить собственные модели и разработать на их основе оригинальных ИИ-агентов.
• В Agent Platform компании KTS есть сразу два конструктора. Один, на базе библиотеки LiteLLM, отвечает непосредственно за создание агентов, а другой, на базе n8n, организовывает агентные системы. Платформа оснащена инструментами для отслеживания действий ИИ-агента, а также улучшения его промптов.
• MWS GPT (МТС) поддерживает создание мультиагентных архитектур, а также настройку сложных сценариев взаимодействия (например, с использованием агента-оркестратора).

Кейсы: ИИ-агенты и практика вайб-кодинга в разработке

В феврале 2025 года появился новый термин — вайб-кодинг (Vibe Coding). Это подход, при котором программист отходит от построчного написания кода и направляет действия ИИ-агента c помощью инструкций на естественном языке, как его позже определили специалисты из Google Cloud. У разработчика есть опция как полностью передоверить ИИ-агенту работу над проектом, так использовать его в качестве напарника, не только направляя, но и постоянно проверяя сделанные тем шаги.

Практика быстро стала популярной и вызвала множество обсуждений в среде разработчиков — в том числе и российских. Например, Сергей Марков из Sber AI увидел в таком использовании ИИ-агентов «переизобретение процесса разработки».

Уже сейчас российские разработчики внедряют практики вайб-кодинга. Они применяют его как в некоторых аспектах рабочего процесса, так и для полного цикла работы над продуктом.

• Алексей Маметьев создал сервис для коллективного пользования подпиской OpenAI с помощью нескольких ИИ-агентов. С помощью Cursor он разработал бота, оповещающего о новых запросах на пользование, благодаря ИИ-агенту от Hugging Face настроил таргетную рекламу, а используя Google Gemini сделал дашборды для контроля аккаунтов.
• Ведущий продакт-менеджер в Центре искусственного интеллекта Т-Банка Анна Подображных описывала использование платформ для вайб-кодинга Replit и Lovable для создания прототипов предложенных идей непосредственно на стратегической сессии.
• В компании — разработчике мобильных приложений Arcsinus ИИ-агент Cursor использовался для создания системы управления документами (смог создать основу для проекта со второго раза) и бота для HR, внедрялся в работу команды Backend-разработки.
• В разработчике Minervasoft применили Cursor для того, чтобы в одном из проектов компании перейти с использования фреймворка Next.js на фреймворк Nuxt.

В дискуссиях в профильных Telegram-сообществах специалисты отмечают, что использование ИИ-агентов в разработке принесло как плюсы — выросла скорость работы над проектами, так и минусы — появились случаи, когда из-за слишком завышенных ожиданий менеджеры сокращали время, отведенное на разработку, и одновременно увеличивали загрузку программистов.

Каких продуктов стоит еще ждать от российских команд 

• В режиме частного бета-тестирования находится конструктор ИИ-агентов AgentArea. Заявляется, что решение будет поддерживать два протокола связи ИИ-агентов с внешним миром: не только MCP, но и A2A, разработанный Google.
• В сентябре 2025 года пользователям сервиса Yandex DataLens станет доступен «Нейроаналитик». ИИ-агент будет делать выводы по табличным данным, строить по ним графики и искать инсайты.
• Just AI разрабатывает собственную платформу ИИ-агентов для бизнеса Just AI Agent Platform и уже открыл прием заявок от желающих получить к ней доступ. 

• О разработке мультиагентной системы с собственным протоколом-коннектором для ИИ-агентов заявлял стартап FractalAgentsAI.
• Платформы для вайб-кодинга набирают популярность (в том числе зарубежные Base44, Knack, Loveable, Replit). Весьма вероятно, что в скором времени в России могут появиться схожие продукты.

Предложить на рассмотрение редакции ICT.Moscow ИИ-агента, разработанного российской командой, можно, написав на hello@ict.moscow.

Команды из Москвы могут дополнить существующие карточки своих решений, которые рассказывают о предназначении каждого продукта, содержат полезные ссылки и контакты разработчиков.

Это восьмая публикация по счету в серии подборок российских решений для разработчиков ИИ-продуктов. Изучить их подробнее можно по этой ссылке или скачать карту-навигатор в формате PDF ниже.