У AI-агентов уже есть профессии: юрисконсульт, ведущий специалист по внешним коммуникациям, директор контроля работы AI. Это настоящие должности — с обязанностями и зоной ответственности. У некоторых даже с собственной придуманной биографией.
Все три (и еще несколько сотен похожих) произошли из одного и того же места. В октябре 2025-го Anthropic выпустила штуковину под названием skill: папка с инструкциями, которую модель открывает сама, когда задача из промпта совпадает с описанием внутри самого скила.
В переводе на русский — должностная инструкция в текстовом файле, в переводе на айтишный — мастер-промпт.
Но интересен здесь не только сам формат. Вокруг таких папок уже строится корпоративная инфраструктура: агентам назначают роли, выдают доступы и подключают их к рабочим системам. Крупные компании тратят деньги на внедрение, консультанты зарабатывают на настройке, а при появлении нового плагина падают акции всех компаний в целой отрасли.
В этом материале поговорим о том, зачем вообще одевать папку с инструкциями в костюм сотрудника, кому приносит деньги такая конструкция и как она влияет на бизнес и рынок труда.
Что представляют собой скилы
Чтобы понять, что именно получает компания вместе с таким агентом, попробуем открыть юридический скил… И сразу натыкаемся на раздел, который называется Target Personas — целевые персоны. Почитав ReadMe, я узнал, что Commercial Counsel закрывает переговоры по контрактам и работу с подрядчиками; Product Counsel разбирается с условиями использования и приватностью продукта; специалист по Privacy/Compliance — для утряски всех юридических моментов, и отдельно Litigation Support — поддержка судебных процессов.
Если загрузить в плагин договор, он сразу пометит рискованные пункты.
Проверит NDA на дыры, проведет compliance-чек-листы и подготовит брифинги к совету директоров.
Есть возможность закрыть рутинные запросы готовыми шаблонами — чтобы не названивать живому юристу по каждому пустяку. Список обязанностей вполне сошел бы за джуна в любом юридическом отделе.
Но есть нюанс
Весь скил (и его логика) по умолчанию настроена на американское право — Делавэр, Нью-Йорк и Калифорния. Это три штата юрисдикции, где регистрируется большинство стартапов и где писалась исходная логика плейбука.
Юристу в Берлине или Сиднее, который запустит проверку контракта без перенастройки, придется самостоятельно заметить, что вся логика рассчитана на чужую для него юрисдикцию. И придется переписать конфиг под местное право — ровно то же самое происходит с обычным сотрудником, переведенным из одного офиса в другой: первым делом его сажают разбираться в местных порядках и только потом выпускают к клиентам.
Этот плагин — один из одиннадцати, которые Anthropic анонсировал официально. В репозитории на GitHub их уже семнадцать — часть добавили без огласки.
«Профессии» устроены по-разному
Финансовый плагин закрывает месяц и готовит отчетность под SOX (жесткий стандарт США) — и тут же открещивается дисклеймером, что это не консультация настоящего бухгалтера. С биоисследованиями специализация уходит в противоположную крайность: с подключение к PubMed (модель для анализа единичных клеток): работа, которая больше похожа на аспирантуру по биоинформатике, чем на офисную рутину.
А для владельца кофейни логика разворачивается на сто восемьдесят градусов: один агент берет на себя бухгалтерию и маркетинг, а заодно подменяет службу поддержки.
У Anthropic в этом репозитории есть отдельная папка — partner-built, что означает «собрано чужими руками». Сторонние компании присылают туда готовые плагины, а Anthropic просто кладет их в общий каталог рядом со своими собственными. Бренд-войс, например, написала компания Tribe AI, Slack-интеграцию делал Salesforce — и это даже забавно, потому что у них есть свой Agentforce, который занят тем же самым: раздает агентам должности.
Рождение индустрии
То, что мы разобрали выше, — официальная версия, согласованная с юристами Antropic и c именем компании в шапке документа. Но тот же самый формат — папка с инструкциями для агента — можно собрать самостоятельно и выложить на GitHub любому человеку.
Скачиваешь файл, кладешь в нужную папку — и при следующем запуске у агента уже есть эта личность. Так рядом с официальным репозиторием выросла целая неофициальная индустрия скилов и агентов, и растет она быстрее, чем кто-либо успевает ее модерировать.
Один из таких независимых каталогов держит больше тридцати «советников» — по одному на каждую позицию в руководстве компании, вплоть советчика по управлению искусственным интеллектом внутри компании, который сам является искусственным интеллектом.
Советники из этого набора хотя бы держатся в рамках обычного делового тона: собирают данные, дают рекомендации, никакой ролевой игры. А в соседнем разделе того же каталога лежат файлы совсем другого типа — их там официально называют персонами. Файл персоны не учит агента делать что-то конкретное, а прописывает ему… характер.
Один называется startup-cto.md. Открываешь — и первая строчка сразу описывает био: ты технический сооснователь, который прошел через два стартапа, один закрылся, другой продали. Дальше — характер: прагматичный, с аллергией на переусложнение. И отдельная строчка про память: агенту прямо предписано помнить, какие технологические решения окупились, а какие обернулись разочарованием, и что инвесторы спрашивают на due diligence (процедура всесторонней проверки бизнеса). Ни одного из этих стартапов, естественно, не существовало.
Автор каталога сам делит файлы на два лагеря
Обычный скил — умение для одной задачи. Персона пытается воссоздать целого человека: характер, манеру говорить. И сам объясняет, для чего нужен второй вариант, — для долгой совместной работы, когда агент должен восприниматься как коллега. Инструмент открывают один раз и забывают; коллегу держат рядом.
А буквально в это же время один из исследователей Anthropic, Барри Чжан, выступил на конференции и сказал ровно противоположное тому, что продает его же компания всеми этими скилами и плагинами. Раньше в Anthropic думали, что агенты в разных областях будут существенно отличаться друг от друга. На практике же:
Внутри — один и тот же агент. Разным он выглядит только потому, что ему подсовывают разные папки.
То есть механизм под капотом всегда один и тот же, просто с разными инструкциями. Но сообщество это не останавливает. Пока энтузиасты в свободных репозиториях сочиняют агентам биографии, крупные корпорации подходят к тому же механизму с противоположной стороны — без всяких характеров, зато с корпоративной инфраструктурой уровня отдела кадров.
Переход к цифровым сотрудникам
Все, что мы разбирали до этого, — история открытого сообщества. Энтузиасты в свободных репозиториях лепят агентам характеры, придумывают им прошлое, спорят про Persona vs Task Agent. У крупных корпораций своя версия того же эксперимента — без всяких характеров, зато с корпоративной инфраструктурой уровня отдела кадров. И начать ее удобнее с конкретики.
Где-то в корпоративной сети Microsoft Azure сидит модуль, который ищет беглецов…
Зайду с начала…
В IT у служб безопасности годами существует отдельная головная боль, для которой давно придумали термин — shadow IT (теневой айти). Это вся та программная самодеятельность, которую сотрудники тащат к себе на рабочее место, ни у кого не спрашивая. Кто-то скачал бесплатную утилиту для заметок, кто-то поставил расширение в браузер, кто-то завел аккаунт в стороннем сервисе и сложил туда рабочие документы. Каждая такая мелочь — потенциальная дыра в безопасности, и айтишники отдельной системой выискивают, где у них что завелось без разрешения.
С весны 2026-го у этой проблемы появился новый этаж. Сотрудники начали тащить на рабочее место уже не утилиты для заметок, а AI-агентов. Скачал откуда-то готового агента, подключил его к рабочей почте, выдал ему доступ к корпоративному диску, забыл выключить. И вот в Сети уже что-то самостоятельное — штуковина, которая читает почту, отвечает кому-то от твоего имени и лезет в документы. Microsoft даже придумала им отдельное название по аналогии со старым термином: shadow agents — теневые агенты. И завела в своей корпоративной платформе отдельный модуль, который сканирует Сеть и ищет таких неучтенных работников.
Чтобы вообще иметь возможность сказать «этот агент — теневой, его никто не нанимал», нужно сначала, чтобы какие-то агенты считались, наоборот, учтенными, нанятыми официально. Это и сделала платформа под названием Agent 365, которую Microsoft запустила в мае. Внутри нее каждому корпоративному агенту полагается такое же цифровое личное дело, как живому сотруднику. Многофакторная аутентификация при подключении — ровно как у человека, заходящего в рабочую почту с нового устройства. Геоограничения: если из этой страны человеку в корпоративную сеть нельзя, агенту тоже нельзя. Доступ к документам выдается через ту же самую систему допусков, через которую люди получают разрешения на чтение конкретных папок. Уволили человека — у него заблокировали корпоративный бейдж. Сняли с проекта агента — ему точно так же отозвали допуск.
К идее «агент = должность» Microsoft пришла раньше, еще в названиях линейки: Copilot for Sales, for Service, for Finance — прямые тезки профессий. У OpenAI логика та же, но разнесенная по двум разным продуктам: должности отдельно, инструменты отдельно. Должности живут в апрельском релизе под названием Workspace Agents — он сменил собой Custom GPTs, ту самую функцию, через которую любой пользователь когда-то собирал свою кастомную версию ChatGPT под конкретную задачу. Среди готовых шаблонов внутри — Lead Outreach Agent: ищет входящих лидов и готовит для них первый контакт. Рядом сидит Software Reviewer, разбирающий заявки сотрудников на новый софт. И Weekly Metrics Reporter, который каждую пятницу сам выкачивает метрики и присылает отчет. А скилы для разработчиков выложены отдельно. Среди них есть один с примечательным названием — migrate-to-codex, и умеет он только одно: открывает чужую папку, конкретно от Claude Code, и переписывает ее в формат OpenAI. Инструкция «как переехать от соседа», поставляемая в одном пакете с самим переезжающим.
В тот же апрельский день, что и OpenAI, о похожем рассказали Google и Salesforce — платформа Gemini Enterprise Agent у первых, расширенная интеграция Agentforce с Gemini у вторых. Никто не сговаривался: четыре крупных игрока в одну неделю независимо пришли к мысли, что агентам пора раздать профессии.
Все это — личные дела, цифровые бейджи, MFA для ботов, теневые беглецы — выглядит как готовая корпоративная инфраструктура. Вопрос в том, зачем ее строили. Точнее — какую конкретную проблему она пытается решить и насколько у нее это получается.
На этом моменте у скилов появляется реальная бизнес-ценность
Если послушать, что говорят компании, складывается ощущение, что главная польза от всех этих скилов — модель умнеет в нужном русле. Подаешь ей папку «юрист» — она становится юристом.
В реалиях ситуация немного обратная: модель остается такой же, как была, но умнеет компания, которая ее внедряет.
Большинство компаний не могут оправдать переход в продакшен ничем, кроме узких выигрышей в эффективности. И за этим есть целый набор болезней. Команда внедряет агента, но не договорилась, что считать победой. Или агенту дают задачу, забывают дать ключи к системе, через которую ее можно сделать. Ну худой конец первый месяц все мерили, а на третий перестали. Все три беды — не про сам AI, это чистой воды болезни постановки задачи.
И тут у нас кое-что вырисовывается. То, что раньше в этой индустрии обходили стороной, — формализация. Не в смысле бумажного регламента с печатью, а в смысле накопления рабочих стандартов: как правильно ставить задачу агенту, что должно быть в скилe до того, как его подключат в продакшен, как договориться о метриках до запуска, а не после третьего месяца тишины.
Ровно то, чего не хватало в трех бедах из абзаца выше. Anthropic со своими knowledge-work-plugins фактически публикует референсные примеры «как выглядит скил, который сможет не сломать работу юридического отдела»: с целевыми персонами, разграничением ответственности, дисклеймерами и подключением к нужным системам. OpenAI печет Workspace Agents по тому же принципу: шаблон роли, чек-лист доступов, ограничения. Microsoft через Agent 365 добавляет к этому свой уровень: у агента, которого пустили в продакшен, должна быть цифровая личность, допуски, аудит и владелец в организации. Все это — кирпичи одного и того же строящегося стандарта: как встроить AI в бизнес так, чтобы он приносил измеримую пользу. Первые кирпичи выглядят неказисто, но по итогам предыдущего десятилетия хорошо видно, что там, где корпоративный IT проходил через похожую формализацию (DevOps, ITIL, SRE) через несколько лет из хаоса действительно вырастало нечто рабочее.
С агентами история, судя по всему, пойдет по аналогичной траектории
Сесть и заполнить файл «должностная инструкция для агента» — значит вынудить компанию ответить на вопросы, которые она в свободном режиме формулировать ленится. Кому этот агент служит, что входит в его задачу, а что — не входит; к каким данным ему открывают допуск, какой результат считается выполненной работой. Папка с инструкциями работает как форма принуждения. Жесткая структура, в которую руководителю приходится впихнуть собственные путаные ожидания, прежде чем агент вообще приступит к работе.
Отсюда же и арифметика «купить против сделать самим». Если у трех из четырех компаний, собирающих агентов своими силами, ничего не получается, готовое решение от вендора выглядит выгоднее — потому что Anthropic и партнеры на скиле «юрист» уже выложили десятки часов работы методологов и юристов, которых внутренняя команда заказчика все равно не наймет под один квартальный спринт.
На наших глазах зарождается рынок скилов
И есть отрасли, где разрыв будет еще очевиднее. В продажах и поддержке клиентов агенты доезжают до результата быстрее. Там задача проще формулируется — и цена ошибки (упущенный лид или недовольный клиент) быстро восстанавливается.
В финансах и юридическом отделе все медленнее, потому что важно не только закрыть задачу, но и не подставить компанию по итогам. Это видно даже по самой структуре официальных плагинов Anthropic, на которые мы смотрели в начале статьи: продажный плагин — простой и без дисклеймеров, юридический и финансовый — обвешаны предупреждениями и привязкой к юрисдикции. Рынок и продукт синхронизированы.
На мой взгляд, агенты с профессиями не столько про симуляцию специалистов, сколько про инструмент дисциплины. Скил заставляет того, кто его пишет, заранее закрыть дыры, на которых обычно тонут пилоты, а вендоры, продающие готовые плагины, экономят компаниям ту работу, которую внутренние команды все равно не успевают сделать в срок.
И если этот механизм действительно работает — значит, целые отрасли, годами зарабатывавшие именно на тех задачах, которые скил закрывает в одну папку, становятся первыми в ряду тех, кому надо меняться. И в феврале 2026-го они получили очень и очень ощутимый сигнал об этом.
Что уже происходит с рынком и людьми
3 февраля 2026 года Anthropic залила на свой GitHub очередную папку из тех, что мы разбирали в начале, — тот самый юридический плагин с разделом Target Personas внутри. К концу того же торгового дня акции Thomson Reuters упали на 16%.
-
RELX — на 14%.
-
Wolters Kluwer в Амстердаме — на 13%.
-
Лондонская биржевая группа потеряла больше 8%, Pearson и Experian — от 4 до 10%.
В сумме за один день из капитализации компаний, годами зарабатывавших на юридических базах данных и справочниках, испарилось столько денег, что специализированное издание Artificial Lawyer тут же придумало этому событию имя — Claude Crash.
Аналитики пришли в себя довольно быстро. Morningstar уже 4 февраля заявила, что менять оценки справедливой стоимости не будет: реакция рынка без того смотрелась избыточной. Плагин в принципе не работал из коробки, требовал корпоративной лицензии и техкоманды, а юридические гиганты по-прежнему сидят на десятилетиях проприетарных данных и дают клиентам индемнификацию. Вскоре бумаги начали отыгрывать падение — и те, кто продавал на первой волне паники, уже наблюдали за отскоком со стороны.
На этом моменте всплывает важный нюанс использования агентов
Паника продержалась недолго: рынок быстро заметил, что название профессии еще не заменяет отраслевую инфраструктуру. Профессию агенту присвоили, в название плагина ее записали, в раздел Target Personas внесли. А вертикальная глубина — накопленные данные, гарантии, выстроенные отношения с клиентами — никуда не делась.
Sky9 Capital дал ответ в обзоре агентного рынка за 2026 год: агент, который обработал десять тысяч контрактов конкретного клиента, знает про этого клиента такие вещи, которых новичок не воспроизведет в первый же день. Преимущество не в модели — в накопленном контексте.
Февральский обвал еще не успели забыть, а в марте Anthropic уже показала, кому достанутся деньги на внедрении. 12 марта 2026 года компания объявила о Claude Partner Network — ста миллионах долларов вложений в 2026 году в формальную программу для консалтингов и системных интеграторов. Якорные партнеры в первой волне — Accenture, Deloitte, Cognizant, Infosys, чуть позже подключились KPMG, PwC, TCS, Slalom и другие. Начинается полная ИИзация бизнеса, у которого накоплены узкие данные и уникальная (то есть личная) экспертиза.
К моменту, когда я это пишу, в программу подались больше сорока тысяч компаний, выдали больше десяти тысяч сертификатов. Anthropic зашла в крупного корпоративного клиента ровно через тот канал, через который раньше до него доходили вертикальные AI-стартапы. Канал остался прежний — менеджер Accenture, который продает большой корпорации цифровую трансформацию. Просто теперь у этого менеджера за плечом сидит не Harvey или какой-нибудь специализированный продукт, а сама модельная компания.
И вот тут агенты якобы начинают конкурировать с людьми
Внутри тех самых корпораций, в которые Accenture и Deloitte приходят с Claude, тем временем происходит совершенно отдельный процесс — про живых людей. По данным Challenger, Gray & Christmas, аналитической фирмы, отслеживающей корпоративные сокращения, за 2026 год американские компании уже объявили о почти пятидесяти тысячах увольнений с той или иной формулировкой в духе «из-за AI». Это примерно 17% от трехсот тысяч всех объявленных сокращений за год.
По опросу крупного бизнеса за конец 2025-го, после запуска проектов автоматизации 80% компаний действительно сократили часть штата — в среднем от 1 до 15%. Но дальше выясняется главное: корреляции между сокращениями и реальным ROI от AI-проектов нет.
В принципе, сокращения по большей части проводят не те компании, кто внедрил у себя AI, а те, кто пользуется услугами тех, кто внедрил AI.
Объяснение этому дает экономист Грегори Дако в комментарии CBS News, и оно совершенно холодное по сути: когда компания объявляет об увольнениях «из-за слабого спроса» или «из-за роста издержек», инвесторы реагируют негативно. А когда говорит «увольняем, потому что переходим на AI» — акции, как правило, идут вверх. То есть AI превратился в маркетинговую обертку для сокращений, которые компании все равно собирались провести. Часть людей теряет работу из-за реально внедренных агентов с реальными скилами. Другая часть теряет ее под тот же лозунг, хотя в их компании никаких агентов толком еще нет — просто формулировка «оптимизируем под AI» лучше звучит для совета директоров.
Получается странная конструкция. У AI-агентов теперь действительно есть виртуальные профессии. У Anthropic — Commercial Counsel, в стороннем каталоге — Chief AI Officer, у OpenAI — Lead Outreach Agent. Папки с инструкциями, должностные обязанности, иногда даже придуманное прошлое. А реальные деньги, которые сейчас движутся вокруг сферы, оседают не у самих агентов, а в трех местах: у консультантов, которые помогают корпорациям эти папки внедрять, у юридических гигантов, чьи акции уже отыграли назад большую часть Claude Crash, и в текущих балансах самих модельных компаний. Живые люди при этом сокращаются с пометкой про AI — вне зависимости от того, сколько AI реально работает в их компании.
Это не финал истории. Пока что AI-агенты в качестве «виртуальных сотрудников» находятся в стадии разработки и тестирования. Но когда они появятся в открытой продаже — начнется гонка за их внедрением. С перестройкой корпоративной инфраструктуры и бизнес-процессов. Вангую, это будут очень интересные времена.
Автор: Andvecher
