
От ELIZA до автономных агентов: как менялась идея ИИ
Идея программы, которая понимает и действует сама, старше персональных компьютеров. Разбираем, как за шестьдесят лет ELIZA превратилась в агентов, которые сами вызывают инструменты.

Идея программы, которая понимает и действует сама, старше персональных компьютеров. Разбираем, как за шестьдесят лет ELIZA превратилась в агентов, которые сами вызывают инструменты.

ИИ-агенты уже пишут код, отправляют письма и заполняют формы за пользователя. Главная угроза — не в их ошибках, а в том, что человек перестаёт эти ошибки замечать.

Автономные ИИ-агенты научились сами кликать по сайтам, голосовать в опросах и оставлять отзывы. Площадки и сервисы начали в ответ вводить проверки на человека — и это ломает привычные капчи.

AI-агенты научились выполнять цепочки задач в браузере — от заполнения форм до переписки. Разбираем, где заканчивается автоматизация и начинается обман работодателя, и кому это уже стоило репутации.

На сцене агент бронирует поездку за 30 секунд, а у вас застревает на второй форме. Разбираем, что именно скрывают идеальные демо и как оценивать агентов до покупки подписки.

Автономные агенты пишут код, оформляют документы и совершают покупки без прямого участия человека. Разбираемся, кто владеет тем, что они создают, и почему на этот вопрос пока нет однозначного ответа.

Классический тест Тьюринга уже обошли — GPT-4 в исследовании 2025 года выдали за человека чаще, чем реальных людей. Разбираем, чем на самом деле мерят и будут мерить ИИ-агентов.

Разработчики агентов обещают, что те будут запоминать промахи и не повторять их. Разбираем, как это работает на самом деле, где заканчивается маркетинг и что происходит с вашими данными.

Асинхронные агенты вроде Claude Code, Codex и Devin выполняют задачи фоном — часами и без присмотра. Разбираем, что реально произошло, где граница возможностей и кому это выгодно.

Компании внедряют автономных агентов в рабочие процессы, и часть сотрудников рядом с ними начинает сомневаться в собственной ценности. Разбираем, откуда берётся эффект и что с ним делать команде.

Автономные ИИ-агенты умеют планировать задачи, вызывать инструменты и работать без человека в цикле. Разбираем, что они действительно делают, а где ломаются, и чью работу это касается в первую очередь.

Вендоры показывают агентов, которые сами бронируют билеты и закрывают тикеты. В реальных задачах те же агенты доходят до конца заметно реже, чем обещают слайды. Разбираемся, где прячется разрыв.