Чат-боты быстро превращаются в ИИ-агентов. Раньше нейросеть ждала вопрос и отвечала текстом. Теперь она решает задачу целиком: ищет данные, открывает сайты, читает файлы, пишет код, правит макеты, создаёт таблицы, готовит отчёты, запускает тесты и выдаёт результат.
Разница простая: чат-бот помогает сформулировать ответ, агент — выполнить работу. В этой статье — 20 лучших ИИ-агентов для разных задач: рабочая рутина, кодинг, дизайн, генерация визуала и автоматизация бизнес-процессов.
Читайте также: 5 лучших нейросетей для рутинных задач
Универсальные ИИ-агенты
1. ChatGPT Agent
Агентный режим внутри ChatGPT. Он умеет работать с браузером, запускать код, читать файлы и обращаться к внешним инструментам в рамках одной сессии. Пользователь ставит задачу целиком: «найди данные, обработай их, сделай таблицу и пришли результат». Агент сам разбивает её на шаги и выполняет цепочку действий.
Такой режим подходит для ресёрча, аналитики, подготовки материалов, документов и таблиц. Слабое место — длинные сценарии: чем больше этапов, тем выше риск, что агент уйдёт от исходной задачи, неверно поймёт промежуточный результат или выберет не тот путь.
Статья в тему: Бесплатные аналоги ChatGPT в России
2. Claude Computer Use
Режим Claude, в котором модель работает с интерфейсом компьютера: видит экран, двигает курсор, нажимает кнопки и вводит текст.
Главный плюс — агенту не нужен API. Он может работать через обычный визуальный интерфейс, поэтому подходит для старых админок, внутренних сервисов, CRM, таблиц и сайтов без нормальной интеграции.
Такой режим используют для повторяющихся операций: открыть страницу, заполнить форму, перенести данные, проверить интерфейс или пройти сценарий на сайте. Ограничение — скорость: каждое действие требует анализа экрана и выбора следующего шага, поэтому Computer Use работает медленнее прямого API-вызова.
3. Kimi / Agent Swarm
Агентный режим Kimi, где одну задачу могут выполнять сразу несколько ИИ-агентов. Например: один ищет информацию в интернете, второй пишет код, третий проверяет результат, четвёртый собирает итоговый ответ.
Kimi умеет работать с браузером, файлами, кодом и внешними инструментами внутри одного сценария. В Kimi K2.6 заявлена система Agent Swarm: до 100 субагентов и до 1 500 вызовов инструментов в рамках одной задачи.
Такой подход подходит для длинных задач: ресёрч, аналитика, код, сбор данных, подготовка отчётов и сложные цепочки действий. Главная проблема — контроль промежуточных шагов: если один агент ошибся в начале, остальные могут строить работу на неверных данных.
4. Genspark Super Agent
Универсальный агент для повседневных задач. Он умеет искать информацию, делать презентации, генерировать видео, работать с документами, таблицами и веб-сервисами внутри одной сессии.
Внутри Genspark используется несколько моделей и десятки инструментов одновременно. Пользователь ставит задачу обычным языком, а агент сам решает, чем пользоваться: браузером, поиском, генерацией изображений, таблицами или документами.
Подходит для ресёрча, презентаций, контента, визуальных материалов и быстрых рабочих задач. Ограничение — сложные сценарии с большим количеством ручной логики и нестандартных условий.
5. MiniMax Agent
Агентное направление внутри экосистемы MiniMax. Компания делает ставку на мультимодальные сценарии: текст, изображения, видео и работу с внешними инструментами внутри одной задачи.
MiniMax Agent ориентирован на универсальные сценарии: поиск информации, генерация контента, работа с файлами и мультимодальные задачи. Но по продукту пока мало технических деталей, публичной документации и реальных кейсов.
6. Manus AI
Автономный ИИ-агент для длинных задач без постоянного участия пользователя. Manus сам планирует шаги, работает с браузером, ищет информацию, анализирует данные и собирает результат.
Подходит для ресёрча, сравнений, аналитики, подготовки материалов и длинных сценариев, где задача выполняется в несколько этапов.
Главная особенность Manus — высокий уровень автономности. Пользователь задаёт цель, а дальше агент большую часть работы делает сам. Из-за этого сложнее контролировать промежуточные шаги и проверять, как именно он пришёл к результату.
7. Grok Agent Mode
Агентный режим внутри Grok и экосистемы xAI. Он соединяет чат, поиск, визуальные инструменты и подключённые сервисы внутри одной среды.
Grok умеет работать с текстом, изображениями, документами и визуальными проектами. Отдельное направление — Imagine Agent Mode для генерации и редактирования изображений.
Часть функций находится в бете.
8. Perplexity Comet
Браузер со встроенным ИИ-агентом от Perplexity. Агент работает прямо внутри веб-среды: читает страницы, анализирует сайты, сравнивает информацию и помогает выполнять действия в браузере.
Главный плюс — агент встроен туда, где и так проходит большая часть работы: поиск, документы, формы, сервисы и веб-приложения.
Comet подходит для ресёрча, сравнения источников, поиска информации и браузерных задач. Ограничение — безопасность: если агент читает и выполняет инструкции со страниц, вредоносный текст на сайте может попытаться повлиять на его действия.
ИИ-агенты для работы с кодом
9. OpenAI Codex
Облачный агент для разработки от OpenAI. Он умеет читать кодовую базу, писать функции, исправлять баги, запускать тесты и готовить pull request внутри отдельной sandbox-среды.
Разработчик ставит задачу целиком, а агент сам проходит цепочку действий внутри проекта. Это отличает Codex от обычного автодополнения кода.
Лучше всего работает на небольших фичах, тестах, багфиксах и повторяющихся задачах. Если проект сложный и сильно завязан на внутреннюю архитектуру команды, агенту начинает не хватать контекста.
10. Claude Code
Инструмент Anthropic для работы с кодом. Claude Code умеет читать проект, менять файлы, запускать команды в терминале и работать с кодовой базой внутри одной сессии.
Подходит для поиска ошибок, рефакторинга, быстрых правок, объяснения логики проекта и автоматизации рутины разработчика.
Главное ограничение — длинный контекст и большие проекты. Чем больше файлов, истории и действий, тем выше нагрузка на модель и стоимость использования.
11. GitHub Copilot Agents
Агентный режим внутри GitHub Copilot. Он умеет работать с issues, репозиториями, ветками, тестами и pull request внутри GitHub.
Главный плюс — интеграция с процессом разработки. Агент видит структуру проекта, историю изменений, задачи и CI, поэтому лучше понимает контекст кодовой базы.
Лучше всего работает на повторяющихся задачах: багфиксы, небольшие фичи, тесты и изменения внутри существующего проекта. Но если бизнес-логика нигде не описана, агент её не угадает.
12. Cursor Agents
Агентный режим внутри AI-редактора Cursor. Он работает прямо в IDE: читает файлы проекта, меняет код, анализирует репозиторий и помогает выполнять задачи сразу на уровне нескольких файлов.
Cursor хорошо подходит для рефакторинга, быстрых изменений и задач, где нужно работать сразу с несколькими частями проекта.
Проблемы начинаются, когда задача поставлена слишком широко. Если не ограничить область изменений, агент может переписать лишние части проекта и сломать существующую структуру.
13. Replit Agent
Агент внутри Replit для сценария «идея → приложение». Пользователь описывает, что хочет получить, а агент создаёт проект, пишет код, запускает приложение и помогает довести его до рабочего состояния.
Подходит для MVP, прототипов, внутренних инструментов, учебных проектов и простых веб-приложений.
Главный риск — реальные данные и production-среда. Если агент получает слишком широкие права, ошибка может затронуть базу проекта или инфраструктуру приложения.
14. Windsurf Cascade
Агентный режим внутри AI-редактора Windsurf. Он помогает работать с кодовой базой, менять проект сразу на уровне нескольких файлов и выполнять многошаговые задачи внутри IDE.
Подходит для повседневной разработки, повторяющихся изменений и небольших задач внутри существующего проекта.
Ограничение стандартное для кодовых агентов: модель может написать технически рабочее решение, которое плохо вписывается в архитектуру проекта.
ИИ-агенты для создания дизайна
15. Lovable Agent
Агент для создания веб-приложений через текстовое описание. Пользователь пишет, какой сервис хочет получить, а система генерирует интерфейс, структуру проекта и базовую логику приложения.
Подходит для лендингов, MVP, SaaS-прототипов, внутренних сервисов и быстрых визуальных концептов.
На сложных продуктах ограничения становятся заметнее: backend-логика, безопасность, платежи и масштабирование требуют полноценной разработки.
16. Tencent Ardot
Платформа Tencent для UI/UX-дизайна с агентным режимом. Ardot умеет превращать текстовый запрос или скриншот в готовый интерфейс, редактировать отдельные элементы макета и сразу переводить дизайн в код.
Внутри есть импорт из Figma, совместная работа, version diff и связка с IDE через MCP. То есть дизайнер или разработчик может не просто сгенерировать экран, а продолжить работу с ним как с обычным проектом.
17. Figma Agents / Figma Make
Агентные функции внутри Figma для генерации интерфейсов и прототипов. Figma Make умеет превращать текстовое описание или готовый макет в интерактивный prototype/app прямо внутри Figma.
Главное отличие от обычного AI-генератора — агент работает внутри canvas. Он видит компоненты, стили, связи между экранами и структуру интерфейса.
Это полезно для быстрых MVP, внутренних сервисов, UI-концептов и проверки идей. Но результат всё равно приходится дорабатывать вручную — особенно UX-логику, адаптивность и реальные пользовательские сценарии.
18. Adobe Firefly Creative Agent
Креативный агент внутри экосистемы Adobe. Он связывает Photoshop, Premiere, Illustrator, Express, Lightroom и Firefly в один сценарий.
Например: пользователь загружает изображение, просит сделать рекламный баннер, адаптировать его под вертикальный формат, подготовить версию для Stories и автоматически собрать motion-вариант для видео. Агент сам переключается между инструментами и проходит всю цепочку действий.
Firefly Creative Agent полезен для контент-команд, дизайнеров и маркетинга, где один и тот же визуал нужно быстро адаптировать под десятки форматов.
Прочие ИИ-агенты для автоматизации
19. Microsoft 365 Copilot Agents
Корпоративные агенты внутри Microsoft 365. Они работают с Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, SharePoint и внутренними данными компании.
Например: агент может собрать отчёт из Excel, вытащить цифры из таблиц, найти нужные письма в Outlook, проверить документы в SharePoint и подготовить презентацию в PowerPoint внутри одной задачи.
Главный плюс — глубокий доступ к корпоративной инфраструктуре Microsoft. Главная проблема — качество внутренних данных. Если документы, таблицы и базы внутри компании организованы плохо, агент будет путаться так же, как и сотрудники.
20. Notion Custom Agents
Настраиваемые агенты внутри Notion для автоматизации процессов и работы с базой знаний.
Например: агент может сам обновлять статусы задач, готовить weekly summary, сортировать входящие заявки, отвечать сотрудникам по внутренней документации или собирать сводку по проекту из нескольких баз.
Главный плюс — агент работает прямо внутри workspace, где уже лежат документы, задачи, процессы и контент команды. Поэтому не нужно строить отдельную интеграцию или переносить данные наружу.
Ограничение: если workspace захламлён, страницы не связаны между собой, а базы ведутся хаотично, агент будет работать с тем же беспорядком.
Что дальше
Выбирайте агента под конкретную задачу: генерация изображений, написание кода, работа с документами или создание презентаций.
Не ставьте задачу общими словами вроде «напиши статью» или «сделай сайт». Лучше сразу задавать пошаговую логику: что сделать сначала, какие данные использовать, какой формат нужен на выходе, что не трогать и какие ограничения учитывать.
После этого протестируйте несколько решений на одной и той же задаче. Сравните результат, скорость, качество, цену и объём ручных правок. Если агент не справляется, не усложняйте запрос — наоборот, сужайте задачу: делите её на этапы, добавляйте контекст и проверяйте результат после каждого шага.
Если вы ещё не готовы доверять задачи ИИ-агентам, то смотрите наши подборки нейронок под конкретные задачи:
