Два подхода к ИИ-агентам поддержки столкнулись на одном поле. Один продаёт результат и берёт за решённый запрос, другой встроен в готовый хелпдеск. Разбираем, за что вы платите на самом деле.
Два главных сервиса ИИ-компаньонов идут разными путями: Character.AI строит платформу для тысяч персонажей, Replika — одного близкого спутника. Разбираем цены, ограничения и то, что реально изменилось за последний год.
Два конструктора голосовых агентов делят рынок автоматических звонков. Разбираем, чем отличаются модели оплаты, задержка ответа и подход к телефонии, и где вас ждут скрытые расходы.
Amazon Q Developer и GitHub Copilot ушли от простого автодополнения к агентам, которые сами правят репозиторий. Разбираем, чем они отличаются, сколько стоят и кому что подходит.
Два подхода к вайб-кодингу: облачная среда Replit, где всё в браузере, и терминальный агент Anthropic, который живёт в вашем репозитории. Разбираем, где каждый выигрывает.
Salesforce берёт по $2 за каждый разговор Agentforce, HubSpot тарифицирует Breeze кредитами. Разбираем, где автономные агенты реально экономят, а где счёт вырастает быстрее, чем поток лидов.
Notion и ClickUp встроили ИИ прямо в рабочее пространство и берут за него отдельные деньги. Разбираемся, что именно вы платите и где какой инструмент реально экономит время.
Два редактора-форка VS Code превратили ассистента в агента, который сам правит десятки файлов. Разбираем, чем отличаются подходы Cursor и Windsurf и во что обходится каждый.
Zapier и Make перевели свои автоматизации на ИИ-агентов, которые сами решают, какой шаг выполнить. Разбираем, где это работает, а где превращается в дорогую игрушку.
Microsoft и Google встроили в офисные пакеты автономных ИИ-агентов, которые сами читают почту, готовят отчёты и запускают процессы. Разбираем, чем отличаются подходы и во что это обходится компании.
AutoGen делает ставку на гибкий диалог агентов, CrewAI — на роли и процессы. Разбираем, где какой фреймворк выигрывает и на что закладывать бюджет на токены.
Оба фреймворка решают одну задачу — заставить LLM работать не в чате, а в цикле с инструментами. Но подходы разные: один даёт низкоуровневый граф, второй — готовую метафору команды. Разбираем, где что дешевле в поддержке.