B2B-агенты сами закрывают сделки: что уже работает, а что маркетинг

Осенью 2024 года Anthropic выпустила Computer Use для модели Claude 3.5 Sonnet — режим, в котором агент управляет курсором, кликает по интерфейсу и заполняет формы, как человек. Параллельно OpenAI в январе 2025 года представила Operator — агента на базе модели Computer-Using Agent, работающего в браузере. Оба анонса подтолкнули волну заявлений о том, что B2B-сделки скоро будут заключаться без людей. Реальность пока скромнее анонсов: агенты уже размещают повторяющиеся заказы и заполняют закупочные формы, но подпись под договором на сотни тысяч рублей за них по-прежнему ставит человек.

Что именно вышло и что оно умеет

Под «B2B-агентом, заключающим сделку» скрываются очень разные вещи. Стоит разделить три уровня автономности, потому что от них зависит и риск, и цена внедрения.

• Ассистент-помощник. Собирает данные, готовит проект заказа, но каждое действие подтверждает сотрудник. Это большинство корпоративных внедрений на начало 2025 года.
• Агент с ограниченными полномочиями. Сам оформляет заказ в пределах лимита (например, до фиксированной суммы у одобренного поставщика), остальное отправляет на согласование.
• Полностью автономный агент. Ведёт переговоры и подтверждает сделку без участия человека. Публично подтверждённых кейсов на значимые суммы в открытом корпоративном обороте пока нет — есть демонстрации и пилоты.

Computer Use и Operator относятся к инфраструктуре, поверх которой строят агентов второго уровня. Сами по себе они не «менеджеры по закупкам» — это способ дать модели руки в интерфейсе.

Первые публичные кейсы

Самый известный класс сценариев — автоматическая закупка расходников и SaaS-подписок. Агент отслеживает остатки, находит поставщика в согласованном списке, оформляет заказ в рамках бюджета. Здесь «сделка» — это повторяющаяся типовая покупка, а не переговоры о новом контракте.

Второй класс — платёжная инфраструктура для агентов. В 2025 году появились протоколы и продукты, позволяющие агенту совершать транзакции: карты с лимитами, выпущенные под конкретного агента, и API для проверки полномочий. Это техническая база, без которой автономная сделка невозможна в принципе — кто-то должен нести ответственность за платёж.

Важно не выдавать демо за оборот. Ролик, где два агента «договариваются» о цене, — это исследовательский эксперимент, а не подписанный контракт с юридическими последствиями.

Агент может нажать «купить». Отвечать за покупку по-прежнему будет юрлицо, от имени которого он действовал, — и именно поэтому лимиты и логи важнее, чем «ум» модели.

Сравнение платформ

Ниже — инфраструктурные решения, на которых чаще всего строят закупочных агентов. Возможности и цены меняются, актуальное сверяйте на страницах вендоров.

Ни одно из этих решений не продаётся как «готовый закупщик». Это слои, поверх которых интегратор или сам бизнес строит агента¹ под свои регламенты.

Кому это пригодится, а кому нет

Пригодится:

• Компаниям с большим объёмом однотипных закупок — расходники, лицензии, логистика. Здесь агент экономит часы рутины и почти не рискует.
• Отделам, где заказы идут по фиксированному каталогу одобренных поставщиков: агент второго уровня закрывает 80% рутинных заявок.
• Финтех- и e-commerce-командам, которым нужна программная выдача карт и лимитов под автоматизацию.

Пока не стоит:

• Для разовых крупных контрактов с индивидуальными условиями — цена ошибки выше выгоды от автоматизации.
• Там, где переговоры включают неформальные факторы: репутация контрагента, скрытые условия, устные договорённости.
• В процессах без логирования и лимитов: если вы не можете отследить каждое действие агента, автономию давать рано.

Что проверить перед пилотом

1. Задайте жёсткий лимит суммы на одну транзакцию и на период.
2. Ограничьте список контрагентов белым списком.
3. Включите полный аудит-лог каждого действия агента.
4. Определите, кто из сотрудников подтверждает шаги выше лимита.
5. Заранее решите юридический вопрос: от чьего имени и по какой доверенности действует агент.

Юридический и денежный вопрос

Главный барьер не технический. Сделка, совершённая программой, всё равно порождает обязательства конкретного юрлица. Кто отвечает, если агент купил не то или переплатил, — вопрос договора и внутренних регламентов, а не модели. Поэтому в реальных внедрениях автономию ограничивают именно суммой и каталогом: это способ удержать риск в понятных рамках.

Стоимость складывается из трёх частей: оплата вызовов модели (по токенам), интеграция под ваши системы и постоянный контроль. Экономия появляется на объёме рутины, а не на единичной сложной сделке.

¹ Агент — программа на основе языковой модели, которая не просто отвечает на запрос, а сама планирует и выполняет последовательность действий (поиск, заполнение форм, вызов API) для достижения поставленной цели.