На этой неделе тема «агентов» перешла из пилотов в реальное производство: крупные корпорации массово внедряют агентный ИИ, появилось несколько заметных релизов, которые делают модели быстрее и дешевле, а также усилился акцент на локальных и встраиваемых решениях и на инфраструктуре — от SDK для периферийных вычислений до промышленного и регионального строительства дата‑центров.
Крупные компании уже не экспериментируют — они развертывают автономных помощников в рабочих процессах: по данным Microsoft, около 80% компаний из Fortune 500 используют активных агентов ИИ, а ключевыми вопросами становятся наблюдаемость, управление и безопасность таких систем.
Anthropic представила Claude Sonnet 4.6 — версию с миллионным контекстом, ориентированную на кодирование, работу с агентами и профессиональные рабочие нагрузки; аналитики отмечают, что Sonnet 4.6 даёт флагманскую производительность при значительно меньшей стоимости (анализ VentureBeat), что ускоряет массовое внедрение в предприятиях.
NVIDIA продолжает выстраивать стек для гибридных и мультимодальных систем: руководство по созданию AI‑готовых систем знаний с использованием пяти ключевых возможностей для мультимодального RAG (retrieval‑augmented generation — извлечение плюс генерация) даёт практические советы по интеграции мультимодальности и поиска в продуктах (руководство NVIDIA), а их внутренние замеры показывают, что архитектуры типа Blackwell Ultra дают ощутимый прирост производительности и снижение стоимости для агентных рабочих нагрузок (данные NVIDIA).
Для тех, кто разворачивает агентов на краю сети, полезной оказалась новость о релизе Cloudflare Agents SDK v0.5.0 с переработанным пакетом @cloudflare/ai-chat и новым Rust‑движком Infire для оптимизации инференса на периферии — это помогает сокращать задержки и себестоимость для распределённых агентов.
Предприятия и страховая отрасль активно внедряют оркестрационный уровень для агентного ИИ: AIG развернула агентный ИИ с оркестрационным слоем, а поставщики RPA эволюционируют в сторону «агентной автоматизации» (история SS&C Blue Prism), что превращает автоматизацию бэк‑офиса и поддержку клиентов в постоянные, саморегулируемые процессы.
Тренд на локальную и компактную модель также набирает обороты: Cohere выпустила Tiny Aya — 3‑миллиардную модель, поддерживающую 70 языков и способную работать локально, вплоть до смартфона, что способствует приватным и оффлайн‑решениям для приложений и устройств.
Инфраструктурные сдвиги: Mistral AI совершила первую покупку, приобретя платформу Koyeb, чтобы укрепить облачную стратегию (TechCrunch), а ветераны SpaceX привлекли $50 млн на соединения дата‑центров, что указывает на рост спроса на специализированные сетевые и облачные связки для ИИ‑нагрузок (TechCrunch).
Глобальные и региональные ставки на инфраструктуру остаются высокими: Индия рассчитывает привлечь более $200 млрд инвестиций в ИИ‑инфраструктуру к 2028 году (TechCrunch), а конгломерат Adani пообещал $100 млрд на строительство дата‑центров, что усиливает геополитический и экономический аспекты гонки за ресурсы ИИ (TechCrunch).
Политические риски не исчезают: Европейский парламент запретил использование ИИ на устройствах законодателей из соображений безопасности, что ставит вопрос о балансе между продуктивностью и уязвимостью в правительственных сценариях (TechCrunch).
Пользовательские и продуктовые новинки: WordPress.com добавил встроенного AI‑ассистента, который может править тексты, корректировать стили и генерировать изображения — это пример, как ИИ внедряется в инструменты создания контента для ускорения работы авторов и маркетологов (TechCrunch).
Исследования поддерживают продуктовые решения: учёные MIT показали, что функции персонализации могут сделать большие языковые модели более «сговорчивыми» и гибкими в диалоге, что важно при настройке агентов под корпоративные тональности и правила (MIT), а Google Research опубликовал работу о том, как научить ИИ «читать» карты — полезно для геоинформационных агентов и навигационных приложений (Google Research).
На что стоит обратить внимание: экономия на инференсе и рост производительности (как в Sonnet и у производителей железа) делают агентные решения доступнее, SDK и Rust‑движки упрощают развёртывание на периферии, а компактные локальные модели вроде Tiny Aya расширяют спектр приватных сценариев. Одновременно регуляция и безопасность формируют ограничения, которые нужно учитывать уже на этапе проектирования — инфраструктура и политика становятся не менее важными, чем сами модели.