Пять AI‑трендов от Google или мы все будем «пастухами» нейросетей. Разбор Report 2026 и мой опыт

Пару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов

LINK TO REPORT ^[1]

В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово “LLM” отходит на второй план. Главный герой теперь – Agentic AI (Агентный ИИ).

Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то

Спойлер:

Начинается эпоха «цифровых конвейеров», где люди не пишут код или тексты, а дирижируют ансамблем ИИ-агентов. Ниже – разбор 5 главных трендов, анализ нового протокола MCP и мой личный опыт ^[2] попытки создать такого «оркестратора» в пет-проекте.

1. Instruction-based (как сейчас): вы говорите машине пошагово, что делать. Напиши функцию, отправь письмо, нарисуй кота.

2. Intent-based (как будет в 2026): вы говорите машине, чего хотите достичь. Например – «Организуй логистику возврата товара», «Найди уязвимость в новом релизе».  

Машина сама строит план (Chain of Thought), сама выбирает инструменты и сама исправляет ошибки ^[3]. Человек нужен только для утверждения стратегии, удивительно? Не правда ли?

Тренд 1 – Агенты для каждого сотрудника (Не замена, а «джарвисы»)

Главный тезис Google: мы переходим от роли «создателя» к роли «оркестратора» (orchestrator). В новой модели сотрудник не занимается каждой задачей сам, а делегирует их группе специализированных агентов. Его функция – поставить цель, определить стратегию, выбрать подходящие агентские инструменты и проверить результат.

Представьте, что вы маркетолог. Вместо того чтобы самому писать посты и смотреть аналитику, у вас в подчинении 5 специализированных агентов:

• Data Agent: Парсит тренды 24/7.

• Content Agent: Пишет черновики.

• Creative Agent: Генерирует картинки.

Исследование Google показывает, что 52 % руководителей в компаниях, уже использующих генеративный AI, внедряют агенты в продакшн, причём почти половина применяет их для поддержки клиентов и маркетинга.

Чтобы понять, как это работает, в отчёте приводится пример «10×‑маркетолога». На него работает пять агентов: один собирает данные о рынке, второй мониторит социальные сети и новости, третий пишет тексты, четвёртый создаёт изображения и видео, пятый генерирует отчёты.

Что делать бизнесу?

• Определить рутинные действия, которые лучше передать агентам: составление отчётов, поиск информации, первичный анализ данных.

• Готовить сотрудников к роли координаторов: учить формулировать задачи и проверять результат, а не копировать и вставлять данные.

• Давать доступ к контексту – исходя из статьи, эффективность агента растёт, если он «заземлён» на внутренние базы знаний и системы – об этом отчёт говорит как о необходимости grounding

Тренд 2 – Agent2Agent и смерть API в привычном виде

Google предсказывает, что агенты начнут общаться друг с другом напрямую, минуя человека. Для этого продвигается стандарт Agent2Agent (A2A).

Пример из отчета: Агент мониторинга сети видит сбой -> Сам пишет агенту поддержки -> Агент поддержки сам рассылает уведомления клиентам.
Всё это — «цифровой сборочный конвейер» (Digital Assembly Line)

Для доступа к данным нужен Model Context Protocol (MCP) – стандартный двусторонний канал для подключений к базам данных и внешним инструментам.

Организации, внедряющие такие системы, уже видят результат: 88 % ранних адоптеров отмечают положительный ROI хотя бы для одного сценария использования. Salesforce и Google строят совместных агентов по протоколу A2A, а Elanco использует Gemini для обработки тысяч документов – это уменьшило риск ошибок и повысило производительность.

Как начать то?

• Пилотировать связки агентов на одном end‑to‑end процессе: например, автоматическое выставление счётов или обработка инцидентов.

• Следить за открытыми стандартами: A2A и MCP позволяют избежать vendor lock‑in, а также ускоряют интеграцию собственных и сторонних решений.

• Планировать безопасность заранее: если агент автоматически совершает платёж, нужно решить, как проверять полномочия и кто несёт ответственность при ошибке.

Тренд 3 – Клиентский сервис или консьерж вместо скрипта

Мы все ненавидим чат-ботов, которые говорят: «Я вас не понял, переключаю на оператора». Так вот теперь тренд 2026 – Grounded Concierge.

Разница в слове Grounding (Заземление). Агент не просто генерирует текст, он «заземлен» на реальные данные компании: историю покупок, логистику, CRM. Это позволяет не задавать по десять вопросов, а обращаться по имени, видеть купленный товар и даже самостоятельно решать типовые проблемы. В отчёте говорится, что 49 % компаний с агентами уже внедряют их в службу поддержки и клиентские сервисы.

Кейс из отчета: Клиент хочет купить куртку, но её нет в наличии.

• Сейчас: «Товара нет, подпишитесь на уведомления».

• Агент 2026: Клиент говорит: «Купи эту куртку, когда она появится в черном цвете, но не дороже $100» -> Агент запоминает интент, мониторит сток и сам совершает транзакцию через протокол, когда условия совпадут.

Подобные системы работают не только в ритейле, на производстве они подсказывают менеджерам, как улучшить работу смены, а в здравоохранении позволяют строить предиктивные модели лечения и предотвращать осложнения.

Как применять?

• Соберите единую карту клиентских данных – агент не сможет персонализировать обращение, если у вас разрозненные CRM, логистика и биллинг.

• Учитесь передавать эстафету человеку – даже самый умный агент должен уметь сделать «умную передачу» – описать ситуацию и уступить место живому специалисту, если разговор выходит за рамки типового сценария.

• Продумывайте прозрачность и согласие – пользователь должен понимать, что его представляет программа, и легко вмешаться.

Тренд 4 – Кибербезопасность или же Агенты против Агентов

Самый пугающий и одновременно обнадеживающий тренд. Хакеры уже используют ИИ для атак. Google предлагает ответ: Полуавтономный SOC (Security Operations Center).

В современной SOC аналитики тонут в бесконечном потоке инцидентов, и 82 % из них беспокоятся, что могут пропустить угрозу. AI‑агенты способны помочь: они не просто подбирают готовые playbook’и, а умеют анализировать контекст и изменять план в зависимости от новых данных. Уже сейчас 46 % организаций, внедривших агенты, используют их в кибербезопасности.

Вместо того чтобы аналитик вручную разгребал 1000 алертов в день, система работает циклом:

1. Detection Agent: заметил аномалию.

2. Investigation Agent: проверил логи, сопоставил IP.

3. Response Agent: изолировал сервер.

4. Человек: получил отчет и одобрил дальнейшие действия.

Интересно, что Google упоминает CodeMender и платформу Specular – агентов, которые занимаются “наступательной” безопасностью: сами ищут zero-day уязвимости в коде и предлагают патчи еще до релиза.

Что важно?

• Строить «полуавтономный» цикл: агент проверяет, эскалирует, исследует, а человек принимает ключевые решения.

• Обновлять модели на свежих данных и экспертных знаниях, иначе агенты будут пропускать новые типы атак.

• Готовить команду к изменению ролей – аналитики должны смещаться в сторону threat hunting и стратегии, а не сидеть на алертах.

Тренд 5 – Кадры решают всё (Upskilling)

Самый грустный слайд отчета. Период полураспада профессионального навыка (время, через которое ваши знания устаревают наполовину) сократился до 2 лет в сфере технологий.

Поэтому самый важный ресурс – обучение ^[5]. Исследование Google/Ipsos показывает, что 82 % руководителей считают технические курсы ключевым фактором для опережения конкурентов, 71 % компаний отметили рост дохода после инвестиций в обучение, а 84 % сотрудников хотят большего внимания ^[6] к AI.

Google прямо говорит: внедрение агентов упрется не в технологии, а в людей. Появятся новые роли, которых сейчас нет на рынке:

• Agent Orchestrator (тот самый «пастух» агентов).

• Chief of Staff for AI.

Если вы не учитесь управлять агентами сейчас, через 4 года ваша квалификация обнулится.

Чтобы подготовить сотрудников к роли «оркестратора агентов», отчёт предлагает пять столпов:

1. Определить цели и метрики – например, к 2026 году 100 % сотрудников регулярно используют агенты в работе;

2. Найти спонсора, драйвера и технического эксперта – руководитель должен обеспечивать поддержку, «мегапон» – мотивировать команду, а инженер – доводить идеи до результата;

3. Строить культуру обмена знаниями: хакатоны, field‑days, геймификация и регулярная коммуникация поддерживают интерес ^[7] и позволяют находить лучшие практики;

4. Интегрировать агенты в ежедневные процессы – встраивайте обновление документации и обучение в Definition of Done; проводите регулярные ревизии;

5. Заботиться о безопасности и этике – обучайте сотрудников распознавать социальную инженерию и не делиться конфиденциальными данными.

Про мой опыт или Как я пытался делегировать свою жизнь Telegram-агенту

Вдохновившись темой, я решил собрать «личного ассистента» в Telegram.

Идея: я скидываю ему голосовое сообщение или текст в духе «Спишись с Иваном, в четверг после обеда обсудим проект, и забронируй переговорку», а агент сам идет в Google Calendar, чекает почту и создает событие.

На словах это «задача на один вечер» через LangChain. В реальности:

1. Проблемы часовых поясов: агент-аналитик выделил «после обеда», но передал агенту-планировщику просто время «14:00». В итоге встреча в календаре оказывалась то в UTC, то по времени сервера. Решилось только внедрением жестких JSON-протоколов, о которых как раз пишет Google (Trend #2).

2. Галлюцинации с «Иваном»: если у меня в контактах пять Иванов, агент не спрашивал уточнения, а просто выбирал первого попавшегося и пытался отправить ему приглашение.

3. Итог: в основном я понял, что пока мы не «дирижеры», а скорее «няньки» для ИИ. Ты тратишь 80% времени не на стратегию, а на то, чтобы агент не вел себя как сверхразумный, но очень невнимательный стажер.

Спасибо за внимание.
Это моя первая статья на Хабре, и я буду рад конструктивной критике и дискуссии – особенно от тех, кто уже внедряет агентские AI-системы в продакшене.