Обзор тенденций вокруг ИИ-агентов и агентной экономики подчеркивает разрыв между хайпом и реальными внедрениями: несмотря на широкий интерес к GenAI, эксперты и крупные компании отмечают, что автономные ИИ-агенты пока неспособны самостоятельно решать сложные бизнес-задачи без человеческого контроля. Прогноз Deloitte подтверждает, что к концу 2025 года ИИ-агенты внедрят 25% компаний, а к 2027 — уже 50%, однако основной барьер — безопасность, надежность и отсутствие настоящего понимания человеческого контекста.

• Рынок переполнен предложениями "заработать на ИИ", но ключевая ценность — не в инструменте, а в ROI и стратегической интеграции технологии в бизнес.
• Современные LLM-агенты имитируют общение, но не обладают психологическим и ситуационным контекстом — это риски для бизнеса, особенно в ответственных процессах.
• Появляются решения (например, Receptiviti), анализирующие психологическое состояние собеседника по языковым маркерам.
• Стандарты для взаимодействия между агентами активно обсуждаются: MCP-протокол становится базой для построения инфраструктуры мультиагентных систем, а такие инструменты как AutoGen, LangGraph и Restuck позволяют строить отказоустойчивые архитектуры.
• Бизнес-модель вокруг агентной экономики еще формируется, и большинство внедрений — на стадии пилотов и MVP. Проблемы "сырых" технологий решаются именно в продуктах, а не в базовых моделях.