10 лучших инструментов для создания ИИ-агентов в 2026 году (сравнение и рейтинг)

Буду честен: когда я начал готовиться к написанию этой статьи, я думал, что существует, может быть, пять или шесть конструкторов ИИ-агентов, о которых стоит знать. А их оказалось десятки. Возможно, даже сотни. За последние полтора года каждый инструмент автоматизации, каждая облачная платформа и каждый конструктор приложений прикрепили слово «агент» к чему-нибудь, и все они утверждают, что станут вашим следующим цифровым сотрудником.

Поэтому вместо того, чтобы изучать рекламные страницы (на которых везде красиво написано одно и то же), я обратился туда, где разработчики действительно высказывают свои жалобы: в темы на Reddit, на форумы сообществ и к отзывам агентств, которые используют эти инструменты в реальных проектах. Я сравнил ведущих игроков рынка по ценам, удобству использования, возможностям интеграции и тому, насколько они на самом деле требуют программирования. Спойлер: иногда «без программирования» означает «без программирования, пока всё не сломается».

Вот краткая версия. Подробный анализ, объективные отзывы и мнения реальных пользователей приведены ниже.

Кратко: 10 лучших инструментов для создания ИИ-агентов в 2026 году

n8n – лучший вариант для технических команд, которые хотят иметь полный контроль (и самостоятельно размещать сервис)
Zapier AI Builder – лучший инструмент для интеграции ваших агентов со всеми сервисами, которые вы уже используете
Сделать – идеально подходит для сложных визуальных рабочих процессов
Microsoft Copilot Studio – лучший вариант для предприятий, работающих в экосистеме Microsoft
Relay.app – лучшее решение для небольших команд, которым важна безопасность с участием человека
Relevance AI – лучший вариант для формирования целого коллектива специалистов по искусственному интеллекту
OutSystems Agent Workbench – оптимальное решение для контролируемого внедрения в крупных организациях
Google AI Studio – лучший бесплатный ресурс для начинающих
ПлатформаGemini Agent – лучший выбор для разработчиков, создающих приложения на базе Google Cloud
Bubble AI – лучшее решение для создания агентов в вашем собственном приложении

Хотите узнать, что такое ИИ-агент на самом деле, или понять, нужен ли вам вариант без программирования, с минимальным программированием или с полным программированием? Я расскажу обо всём этом ниже. Если вам нужны просто инструменты, читайте дальше.

Что такое конструктор агентов искусственного интеллекта?

Конструктор ИИ-агентов — это платформа, которая позволяет создавать, настраивать и развертывать ИИ-агентов без необходимости самостоятельно разрабатывать всю инфраструктуру. Вместо того чтобы с нуля настраивать API моделей большого языка (LLM), память, интеграции и обработку ошибок (такое занятие на выходные я бы никому не пожелал), вы получаете визуальный рабочий экран или окно ввода команд, где можно определить, что должен делать ваш агент, какие инструменты он может использовать и в каких случаях требуется вмешательство человека.

Хорошие решения берут на себя все неприглядные моменты: подключение к вашим приложениям, обеспечение надлежащего хранения данных, а также ведение журнала действий агента с указанием причин. Различия между платформами в основном сводятся к одному вопросу: какой уровень контроля вы хотите получить и на какую степень сложности вы готовы пойти, чтобы его получить?

На этот вопрос есть три варианта ответа, и выбор неправильного обходится дорого.

No-Code vs. Low-Code vs. Full-Code AI Agent Builders

Конструкторы без программирования позволяют создавать ботов с помощью визуальных интерфейсов и подсказок, написанных простым языком. Самый быстрый способ начать работу, но при этом самый простой способ упереться в потолок возможностей. Идеально подходят для нетехнических команд, автоматизирующих четко определённые задачи. В этом списке: Relay.app, Google AI Studio, Bubble.

Платформы с низкоуровневым программированием предлагают визуальный конструктор, а также возможность перейти к написанию кода, когда требуется реализовать собственную логику. Это оптимальный вариант для большинства команд, в штате которых есть хотя бы один технический специалист. В этом списке: n8n, Make, Copilot Studio, OutSystems.

Фреймворки с полным кодом, такие как LangChain и CrewAI, предоставляют разработчикам полный контроль и не предусматривают никаких «помощных колес». Максимальная настраиваемость — максимальные усилия. Единственный приемлемый вариант для действительно уникальных требований, но явное переборщивание для всего остального.

10 лучших инструментов для создания ИИ-агентов в 2026 году

1. n8n

n8n — это платформа, которой доверяют технические специалисты, и понять почему не составляет труда. Это платформа для автоматизации рабочих процессов с открытым исходным кодом, на которой вы создаете агенты на визуальном холсте, а затем переходите к JavaScript или Python, когда возможности перетаскивания исчерпываются. Основанная в Берлине в 2019 году, она сейчас насчитывает более 230 000 активных пользователей и более 3 000 корпоративных клиентов, включая Vodafone и SoftBank. Это не чьё-то побочное занятие.

Две особенности выделяют его среди всех остальных решений. Во-первых, самостоятельное размещение: запустите бесплатную версию Community Edition на своих серверах, и каждый байт данных останется у вас. Одно из агентств, с которым я столкнулся, использует полноценную систему сортировки электронной почты для консалтинговой компании из 22 человек на сервере за 12 евро в месяц, достигая 94 % точности классификации и экономя команде 11 часов в неделю. Одиннадцать часов. За цену трёх чашек кофе. Во-вторых, ценообразование, основанное на количестве выполнений: 30-шаговый рабочий процесс стоит столько же, сколько 3-шаговый, за одно выполнение, что позволяет сохранять предсказуемость затрат по мере того, как ваши рабочие процессы становятся всё более амбициозными, и это одна из главных причин, по которой команды с большими объёмами работы выбирают именно этот сервис.

Кроме того, не остались без внимания и возможности в области искусственного интеллекта: встроенные узлы для OpenAI, Anthropic и других сервисов, конвейеры RAG, векторные базы данных, а также функция «Оценки», позволяющая тестировать рабочие процессы ИИ на реальных данных перед их запуском.

Прежде чем приступить к делу, стоит добавить немного реализма: на практике в производственной среде действительно работает схема, при которой LLM находится между детерминированным триггером и этапом проверки человеком. Чисто автономные циклы агентов по-прежнему слишком непредсказуемы для операций, где 5 % ошибок обходятся в реальные деньги. А n8n как раз отлично справляется именно с такой «сэндвич-моделью».

Идеально подходит для: технических команд, разрабатывающих сложные, высокопроизводительные или требующие соблюдения конфиденциальности агенты.

Плюсы:

По мере расширения рабочих процессов ценообразование на основе выполнения задач становится значительно дешевле, чем у конкурентов, предлагающих расценки за каждую отдельную задачу
Бесплатное самостоятельное размещение с неограниченным количеством запусков и полным контролем над данными
Визуальная отладка отображает входы и выходы каждого узла, благодаря чему вы можете точно определить, где произошел сбой
В 2026 году во всех тарифных планах было снято ограничение на количество шаблонов сообщества (более 9 000) и ограничения на рабочие процессы

Но есть один нюанс: весь процесс обучения — это и есть суть дела. Самое популярное видео о n8n на YouTube называется буквально так: «Серьезно, пожалуйста, посмотрите это, прежде чем начинать изучать n8n». Его посмотрели четверть миллиона человек. И это не случайно. Будьте готовы потратить от 4 до 10 часов, прежде чем создадите свой первый полноценный рабочий процесс, в то время как в Zapier на это уйдет менее часа. Выполнение рабочих процессов также может занимать от нескольких секунд до нескольких минут, что исключает возможность использования функций реального времени, таких как онлайн-чат. И обратите внимание на тарифные планы облачного сервиса: один триггер опроса, проверяющий данные каждые пять минут, сам по себе расходует примерно 8 640 выполнений в месяц, а переход с тарифа Pro (60 долларов в месяц) на Business (800 долларов в месяц) сопряжён со значительным скачком в цене, поэтому спланируйте свой путь роста, прежде чем принимать окончательное решение.

Стоимость: бесплатная версия Community Edition для самостоятельного развертывания. Облачная версия — от 24 долларов в месяц; версия Pro — 60 долларов в месяц; версия Business — 800 долларов в месяц.

2. Zapier AI Builder

Zapier — это пионер в области автоматизации, и его концепция для эпохи агентов поразительно проста: ваши агенты уже могут взаимодействовать с более чем 9 000 приложений, ведь Zapier потратил пятнадцать лет на создание этих связей ещё до того, как ИИ-агенты стали популярными. Вы описываете нужного вам агента, Copilot от Zapier приступает к его созданию, а встроенные механизмы защиты проверяют наличие конфиденциальных данных и предотвращают их несанкционированную передачу, прежде чем информация поступит в последующее приложение.

Преимущества Zapier совершенно очевидны. Он не имеет себе равных по скорости настройки и интеграции с популярными сервисами, как никто другой подходит к пользователям без технических знаний, а после правильной настройки «Zap» просто работает — тихо и незаметно, не требуя вашего внимания. Если спросить, почему стоит выбрать Zapier вместо более дешевого конкурента, ответ обычно состоит из одного слова: интеграции. Минус: при больших объемах работы стоимость быстро растет, а если вам нужна сложная настраиваемая логика, вам подойдет один из вариантов с низкоуровневым программированием, описанных ниже.

Самая точная формулировка, которую я нашёл: Zapier — это «трубопровод» между приложениями, и это лучший трубопровод из всех возможных. А вот в роли «мозга» агента он испытывает трудности. Длительные контексты, сохраняемое состояние и сложные ветвления — не его естественная среда обитания, а оплата за каждую задачу как раз и наказывает ту высокую степень автономности, которую должны обеспечивать агенты. В одном из обсуждений провели расчёты: 100 потенциальных клиентов в день могут означать 24 000 задач в месяц, прежде чем вы успеете что-то с ними сделать.

Идеально подходит для: команд, которым нужны агенты, интегрированные со всем, включая тот самый устаревший инструмент, который больше никто не поддерживает.

Плюсы:

Более 9 000 интеграций, которые активно поддерживаются, а не заброшены
По-настоящему самая простая отправная точка для команд без технической подготовки
Меры безопасности при использовании ИИ, этапы утверждения человеком и соответствие требованиям SOC 2 Type II
MCP от Zapier позволяет таким инструментам, как Claude и ChatGPT, напрямую использовать эти интеграции

Но есть один нюанс: стоимость, рассчитываемая на основе количества задач, растет по мере вашего успеха — но в нежелательном направлении. Функции агента появились позже, чем основной продукт, и все еще находятся в стадии доработки. Система отлично подходит для предсказуемых, основанных на правилах рабочих процессов с четкими входными данными; для более сложных сценариев придется набраться немного терпения.

Стоимость: доступен бесплатный тарифный план. Платные тарифы — от 19,99 долларов США в месяц при ежегодной оплате; использование ИИ-агента оплачивается отдельно.

3. Сделать

Make (ранее Integromat) — это самый наглядный и мощный инструмент в этом списке. Вы создаёте сценарии на рабочем поле, соединяя модули, и можете точно видеть, как данные проходят через каждую ветвь, фильтр, маршрутизатор и итератор. Его ИИ-агенты работают прямо в конструкторе сценариев, а панель обоснования шаг за шагом показывает, почему агент поступил именно так. Такая прозрачность, честно говоря, хотелось бы видеть в каждом ИИ-инструменте. И в некоторых коллегах.

И работать с ним действительно приятно. Интерфейс в стиле «Лего» недооценивают, он отлично вписывается в повседневный стек технологий, и для MVP или нескольких автоматизаций в год его более чем достаточно — причем по цене, которая начинается с мелочи.

Сложности проявляются при работе с большими объёмами данных. В учебном пособии любой сценарий выглядит простым — до тех пор, пока в дело не вступают реальные данные и обработка ошибок. Затраты, которые казались незначительными при небольших объёмах, растут по мере расширения ваших амбиций. А вот и суть в одной фразе: освоить Make как следует — всё равно что выучить язык программирования. Пузыри — это легко. А массивы, скрытые за ними, — нет.

Идеально подходит для: людей, мыслящих визуально, которые создают сложные многоэтапные рабочие процессы и хотят видеть их логику, представленную в виде схемы метро.

Плюсы:

Более 3 000 интеграций с приложениями и более 400 подключений к приложениям на базе ИИ
Расширенные возможности ветвления, обработки ошибок и работы с массивами, недоступные в более простых инструментах
При больших объемах операций — больше операций на доллар, чем у Zapier, а неиспользованные кредиты переносятся на следующий период
Панель логического моделирования агента позволяет обеспечить прозрачность решений ИИ, а не оставлять их загадочными

Но есть один нюанс: все это обманчиво сложно. Заложите 10–20 часов, пока маршрутизаторы и итераторы перестанут казаться вам чем-то непонятным, и не доверяйте никаким руководствам, в которых упускается тема обработки ошибок. Работает только в облаке, самохостинг не предусмотрен, а для прогнозирования расходов по кредитной модели потребуется таблица. Кроме того, это инструмент для интеграции, а не конструктор приложений; если вам нужен интерфейс, придется использовать его в сочетании с чем-то другим.

Тарифы: бесплатный тариф с лимитом в 1 000 операций в месяц. Тариф «Core» — от 9–12 долларов в месяц при годовой оплате.

4. Microsoft Copilot Studio

Если ваша компания использует Teams, SharePoint и Dynamics, Copilot Studio станет для вас самым простым решением. Это инструмент Microsoft для создания агентов с минимальным программированием, а его главным преимуществом является встроенный доступ к вашим данным Microsoft Graph: электронным письмам, файлам, чатам, календарям — ко всему. Если вы активно используете экосистему M365, интеграция значительно упрощается, а агенты наследуют ваши существующие разрешения, благодаря чему вам не придется заново настраивать систему безопасности с нуля.

Именно эта интеграция является главным преимуществом для предприятий: LLM анализирует данные, которые уже хранятся в вашей среде, снижая вероятность появления «галлюцинаций» и при этом соблюдая правила доступа к информации. В наиболее продуманных сценариях развертывания Copilot Studio рассматривается не как отдельный чат-бот, а как уровень оркестрации, запускающий потоки Power Automate и другие инструменты. У него также был действительно удачный год: функции глубокого анализа, вышедшие из предварительной версии в марте 2026 года, позволили агентам решать многоэтапные задачи, а не застревать на втором шаге.

Перед началом работы стоит учесть несколько моментов. Для обеспечения стабильного поведения агента требуется тщательная настройка подсказок и тем — это гораздо сложнее, чем может показаться, судя по брендингу «low-code». Кроме того, при выполнении аналогичных задач развернутые агенты могут работать медленнее, чем M365 Copilot. Учитывая постоянно меняющийся интерфейс, параметры безопасности и структуру лицензирования Microsoft, следует заложить в график достаточно времени на освоение системы. Это инструмент для разработчиков, а не игрушка.

Наиболее подходит для: предприятий, уже перешедших на стандарты Microsoft и располагающих ИТ-ресурсами, необходимыми для контроля за этим процессом.

Плюсы:

Максимально глубокая интеграция с Teams, SharePoint, Dynamics 365 и Power Platform
Готовые к использованию механизмы управления и обеспечения достоверности данных корпоративного уровня
Координация действий множества агентов и значительные усовершенствования в области логического вывода в 2026 году

Но есть и минусы: процесс освоения системы оказывается более сложным, чем можно было бы предположить, судя по бренду «low-code»; поведение агентов требует тщательной настройки, а за пределами экосистемы Microsoft система не так эффективна. Вдобавок к лицензированию по количеству рабочих мест применяется система оплаты на основе количества сообщений, что превращает прогнозирование затрат в отдельный небольшой проект.

Стоимость: входит в тарифные планы Microsoft 365 Copilot (около 21 доллара США за пользователя в месяц при годовой оплате для уровня «Business»); отдельная ценовая политика, основанная на количестве сообщений, для развернутых агентов. Уточняйте актуальные уровни. Microsoft регулярно обновляет эту информацию.

5. Relay.app

Relay.app — это результат того, что бывший руководитель продуктовых направлений Gmail и Google Calendar пришёл к выводу, что инструменты автоматизации слишком сложны в использовании. Это конструктор ИИ-агентов, нацеленный на одну цель: стать самым простым способом создания агента, которому можно доверять. Вы описываете, что вам нужно, простым языком, Relay создаёт визуальный рабочий процесс, и вы запускаете его за считанные минуты, а не за целые выходные.

Его поистине отличительной особенностью является управление с участием человека (human-in-the-loop). Любой шаг может потребовать одобрения, проверки или ввода данных со стороны человека, прежде чем агент продолжит работу, что превращает мысль «Надеюсь, ИИ не отправит письмо не тому клиенту» в «ИИ составляет черновик, а я нажимаю „Одобрить“». Один из анализов конкурентной среды чётко сформулировал всю стратегию Relay: компания не соревнуется по количеству интеграций, а стремится сделать ИИ-агентов настолько надёжными, чтобы ими могла управлять операционная команда, не обладающая техническими знаниями. Рейтинг 4,9 по результатам более 85 отзывов на G2 свидетельствует о том, что эта стратегия оправдывает себя.

Идеально подходит для: небольших команд и пользователей без технической подготовки, которым нужен работающий агент уже сегодня днем, при этом с возможностью ручного управления.

Плюсы:

Самая простая процедура подключения в этой категории: укажите имя агента, опишите задачу — и готово
Лучшие в своём классе этапы утверждения человеком для всех тех задач, в которых вы пока не до конца доверяете ИИ
Универсальные кредиты на ИИ для моделей OpenAI, Anthropic и Google — API-ключи не требуются
Бесплатный тарифный план, включающий все функции, чтобы вы могли как следует оценить сервис перед оплатой

Но есть и минус: около 200 встроенных интеграций по сравнению с более чем 9 000 у Zapier, поэтому для работы с нишевыми инструментами придется засучить рукава и заниматься настраиваемыми вызовами API. Также отсутствуют такие мощные функции, как фильтры на уровне шагов и расширенная обработка ошибок, а возможности управления на уровне предприятия ограничены. Следите также за индикаторами количества шагов и кредитов — их легко игнорировать, пока не достигнете предельного значения. Отличный вариант для начала, но растущим командам он со временем может стать тесен.

Тарифы: бесплатный тариф (200 шагов в месяц). Тариф «Профессиональный» — от 19 долларов в месяц при годовой оплате; тариф «Команда» — от 59 долларов в месяц.

6. ИИ для релевантности

Relevance AI предлагает вам перестать создавать отдельных агентов и начать формировать «персонал на базе ИИ»: команды специализированных агентов, где один занимается исследованием, другой — проверкой, а третий — составлением итогового текста. Решение ориентировано исключительно на отделы продаж и команды по выводу продукта на рынок (GTM) и включает готовые шаблоны для работы BDR-специалистов, квалификации лидов и обработки входящих запросов. Конструктор «Invent» позволяет описать агента простым английским языком и наблюдать, как он оживает — это доставляет столько же удовольствия, сколько и предполагается.

И здесь ей действительно следует отдать должное: Relevance — одна из немногих платформ, которая на самом деле обеспечивает передачу задач между агентами с сохранением общего контекста, что обещают большинство инструментов, но в итоге тихо обходят стороной. Она также подходит для быстрого создания разовых агентов, например, для сбора и агрегирования отзывов о конкурентах, когда нужно, чтобы все заработало ещё до обеда. Тот же подход можно использовать для мониторинга видимости бренда в ИИ — проверки, как часто и насколько точно бренд фигурирует в ответах, сгенерированных ИИ.

Несколько моментов, о которых стоит помнить. Как только вы перестанете использовать шаблоны, вам понадобится немного больше технических знаний, чем предполагает маркетинговая реклама, а при возникновении проблем с интеграцией может потребоваться некоторая отладка. Ценообразование также имеет двойную структуру: с конца 2025 года Relevance выставляет счета отдельно за «Действия» (то, что делают агенты) и «Кредиты поставщика» (затраты на ИИ-модели). Это честно, но требует тщательного прогнозирования, особенно если вы управляете несколькими клиентскими средами.

Идеально подходит для: отделов продаж и вывода продуктов на рынок, которым требуется автоматизировать целые функциональные процессы, а не отдельные задачи.

Плюсы:

Команды из нескольких агентов, которые передают задачи с общим контекстом и действительно имеют это в виду
Более 1 000 встроенных интеграций, включая HubSpot, Salesforce, Slack и Gmail
Моделирование маршрутизации между Anthropic, OpenAI и другими компаниями с этапами утверждения в случаях низкой уверенности
Управление предприятием: доступ на основе ролей, единый вход (SSO), журналы аудита, автоматическая маскировка персональных данных

Но есть один нюанс: подход «без программирования» сопровождается оговоркой, когда задачи становятся сложными, потребление кредитных лимитов растет при масштабировании, а самые важные функции доступны только в рамках корпоративных тарифных планов.

Тарифы: бесплатный тариф (200 действий в месяц). Тариф «Pro» — от 19 долларов в месяц при годовой оплате; тариф «Team» — около 234 долларов в месяц; тариф «Enterprise» — индивидуальные условия.

7. OutSystems Agent Workbench

OutSystems работает в сфере ИИ с 2018 года — с тех пор, когда слово «агент» ещё в основном означало человека, занимающегося подбором актёров. Agent Workbench — это специализированная среда компании для создания, тестирования и развёртывания ИИ-агентов внутри предприятия; она получила статус «Лидера» в рейтинге G2 «Разработчики ИИ-агентов» весны 2026 года, набрав 95 % удовлетворённости клиентов по показателю контекстуальной осведомлённости и 91 % — по показателю конфиденциальности данных. Судя по всему, корпоративная аудитория с удовольствием покупает то, что компания предлагает.

Особенно выделяется функция «заземления»: агенты, созданные с использованием технологии генерации с поддержкой поиска (RAG), дают ответы на основе данных вашей компании, а не выдумывают ответы с полной уверенностью; при этом они оснащены встроенными механизмами безопасности, поддерживают основные модели ИИ и MCP для подключения агентов к внешним инструментам. Реальные клиенты используют эту технологию для неприглядной, но очень ценной работы, такой как анализ журналов ошибок и автоматизация ввода данных из документов. Никто не упоминает об этом в своих выступлениях, но именно в этом и заключается реальная прибыль.

Перед покупкой стоит разобраться в философии продукта: инструменты агентского кодирования помогают быстро писать код, а OutSystems — быстро внедрять корпоративные приложения в производственную среду. Управление, безопасность и развертывание — вот что на самом деле составляет суть продукта. Стоит знать: платформа оптимизирована именно для такого контролируемого подхода, а не для простой скорости, поэтому разработчикам, привыкшим к свободно работающим инструментам кодирования на базе ИИ, следует ожидать более размеренного темпа работы, а функции Mentor AI наиболее эффективны при выполнении четко определенных задач.

Идеально подходит для: предприятий, которым в производственной среде требуются контролируемые и безопасные агенты и которые готовы пожертвовать чистой скоростью ради этого.

Плюсы:

Координация действий множества агентов с использованием уровня управления, который действительно необходим крупным предприятиям
Агенты на базе RAG и библиотека приложений генеративного ИИ для быстрого запуска
Интегрируется в существующую корпоративную инфраструктуру и сторонние системы

Но есть один нюанс: это корпоративное ПО по корпоративным ценам, продаваемое по корпоративным правилам (нужно поговорить с менеджером по продажам, пригласить коллегу, выделить на это целое полудня). В нем приоритет отдается контролируемому развертыванию, а не простой скорости разработки, что является идеальным компромиссом для целевой аудитории, но совершенно не подходит для всех остальных. Если вы — стартап из двух человек, это все равно что использовать кувалду вместо булавки.

Стоимость: индивидуальные предложения. Бюджет должен соответствовать уровню расходов корпоративного уровня.

8. Google AI Studio

Google AI Studio — самый удобный и доступный вариант из представленных в этом списке: бесплатная веб-платформа для разработки с использованием Gemini от Google, не требующая привязки кредитной карты. И в этом году она значительно укрепила свои позиции. Режим «Build», представленный на конференции Google I/O в мае 2026 года, генерирует рабочие приложения на основе описаний, написанных простым английским языком, а функция «Agents» позволяет создавать простые рабочие процессы с использованием агентов без написания кода.

Эти истории успеха действительно восхитительны: люди без опыта программирования создают рабочие MVP за один день или выпускают полноценные приложения для отслеживания книг, которые можно установить на телефон. Для новичков это просто отличное место для старта. Как человек, чьим главным техническим достижением по-прежнему остаётся настроенная под себя страница на Myspace, я глубоко уважаю это.

Однако следует трезво оценивать ограничения. AI Studio предназначена скорее для создания прототипов, чем для повседневного использования в производственной среде, и по мере роста приложений их лучше постепенно переводить на другие платформы. Рабочие процессы агентов ограничены 10 шагами, доступ к веб-ресурсам осуществляется через фрагменты поисковой выдачи, а не посредством полноценного просмотра страниц, а квотные ограничения могут прерывать ресурсоемкие сеансы. Условия бесплатного тарифа также несколько раз менялись, поэтому рассматривайте сегодняшние ограничения как ориентировочные.

Идеально подходит для: начинающих, разработчиков прототипов и всех, кто хочет проверить свою идею, прежде чем вкладывать реальные деньги.

Плюсы:

Бесплатное начало с самым низким порогом входа в этой категории: опишите идею — и получите работающий продукт
Режим разработки позволяет превратить прототипы в рабочие приложения всего за один день
Отлично подходит для мозгового штурма, работы с документами и быстрых экспериментов благодаря огромному контекстному окну

Но есть один нюанс: это изначально песочница. Ограничение на 10 агентов и доступ к веб-ресурсам только через фрагменты кода исключают использование агентов в производственной среде, а выбор ограничивается Gemini . Создавайте прототипы здесь, а дорабатывайте их в других средах.

Стоимость: бесплатно с ограничениями по объему использования. По мере расширения масштабов вы оплачиваете услуги по стандартным тарифам Gemini .

9. Платформа Gemini Agent (ранее Vertex AI Agent Builder)

Вот самое значительное изменение в этом списке: на конференции Google Cloud Next 2026 компания Google отказалась от бренда Vertex AI и перезапустила его под названием Gemini Agent Platform, объединив с ним Agentspace и структурировав все вокруг четырех основных направлений: «Создание», «Масштабирование», «Управление» и «Оптимизация». Существующие рабочие нагрузки Vertex будут перенесены, но продукт, который вы оцениваете сегодня, — именно этот. Если какое-то время вы будете встречать оба названия, то вот в чём причина.

Несмотря на название, это серьезная платформа агентов Google Cloud, предназначенная для производственной эксплуатации, и она гораздо более открыта, чем можно было бы предположить: доступ к более чем 200 моделям, включая Gemini, Gemma и сторонние решения, такие как Claude Anthropic, так что вы можете подключить любой LLM по своему усмотрению. Новый Agent Designer предоставляет вам низкокодовый интерфейс для оркестрации агентов и субагентов, а затем экспортирует логику прямо в Agent Development Kit для доработки на уровне кода. Добавьте к этому полнофункциональную систему RAG, доступную через один вызов API, и станет понятно, почему предприятия с командами из 150 человек выбирают эту платформу, чтобы сохранить уровень безопасности GCP и одновременно получить возможности передовых моделей.

Идеально подходит для: предприятий и команд разработчиков, создающих управляемые высокопроизводительные агенты на платформе Google Cloud.

Плюсы:

Более 200 моделей, включая LLM сторонних разработчиков, что исключает привязку к одному поставщику на уровне моделей
Рабочая область Agent Designer для оркестрации с использованием технологии «low-code», обеспечивающая простой экспорт в полный код
Встроенная система RAG, корпоративное управление и решения по обеспечению соответствия нормативным требованиям, необходимые для отраслей, подпадающих под регулирование
Реальное применение в производственной среде: анализ и составление писем, поиск потенциальных клиентов, массовая отчетность агентов

Но есть один нюанс: приобретение лицензий — это значительные инвестиции, которые оправдывают себя в основном при масштабном использовании; внедрение требует серьезных усилий, особенно при подключении существующих данных из SaaS, а кривая освоения GCP по-прежнему остается крутой. И, как всегда в случае с агентами на базе LLM: проверяйте результаты. Всегда. Людям, не обладающим техническими знаниями, следует начинать с AI Studio и постепенно продвигаться дальше.

Стоимость: доступ к платформе через Google Cloud; вы оплачиваете использование моделей, хранение данных и вычислительные ресурсы по тарифам GCP, а также корпоративное лицензирование. Получите расчет стоимости, прежде чем давать какие-либо обещания финансовому директору.

10. Bubble AI

Bubble завоевала популярность благодаря тому, что позволила пользователям, не владеющим программированием, создавать полноценные веб-приложения, а в конце 2025 года её возможности в области искусственного интеллекта вышли на новый уровень с появлением Bubble AI Agent: достаточно описать, что вам нужно, и он самостоятельно сформирует структуру приложения, рабочие процессы и логику в рамках платформы, которая уже обеспечивает работу с базой данных, дизайном и хостингом.

Честная оценка: Bubble — это скорее инструмент для создания приложений на базе ИИ, чем просто средство для разработки агентов. Его преимущество заключается в контексте. Поскольку ваш агент работает внутри созданного вами продукта, он имеет встроенный доступ к данным и рабочим процессам этого приложения, чего не может предложить ни одно другое решение из этого списка. Если ваша мечта — «ИИ-агент внутри моего собственного SaaS», то это самый короткий путь, не требующий ни найма разработчиков, ни того, чтобы самому становиться разработчиком.

Идеально подходит для: основателей и разработчиков, которые хотят интегрировать рабочие процессы на основе искусственного интеллекта в свои собственные приложения.

Плюсы:

По-настоящему «без кода» — от каркаса приложения до логики рабочих процессов, причем основную работу выполняет ИИ-агент
Единая платформа для приложения и автоматизации вместо того, чтобы как-то на скорую руку соединять два инструмента
Развитая экосистема: шаблоны, плагины, агентства и большое сообщество, к которому можно обратиться, если возникнут трудности

Но есть один нюанс: в настоящее время AI-агент работает только с приложениями, изначально созданными с помощью Bubble AI, поэтому он не сможет модернизировать приложение, которое вы с таким увлечением создали вручную в 2023 году. Он обрабатывает только одно изменение за один запрос, экспорт исходного кода отсутствует, а ценообразование по единицам рабочей нагрузки (Workload Unit) зависит от объема использования, что может негативно сказаться на приложениях с высокой степенью автоматизации по мере их роста. Если вам не нужно приложение, построенное вокруг вашего агента, Bubble — это «живописный маршрут».

Стоимость: бесплатный тариф для обучения. Платный тариф — от ~29–32 долларов в месяц при ежегодной оплате, плюс единицы рабочей нагрузки в зависимости от масштаба.

Сравнительная таблица

Инструмент	Уровень кода	Лучшее для	Бесплатный план	Начальная цена*
n8n	Low-code	Технические команды, самостоятельное размещение	Да (с собственным хостингом)	24 доллара в месяц за облачный сервис
Конструктор искусственного интеллекта Zapier	Без кода/с минимальным использованием кода	Максимальное количество интеграций	Да	19,99 $ в месяц
Сделать	Low-code	Сложные визуальные рабочие процессы	Да	9 долларов в месяц
Copilot Studio	Low-code	Предприятия, ориентированные в первую очередь на Microsoft	Судебное разбирательство	21 долл./пользователь/месяц
Relay.app	Без программирования	Безопасность с участием человека	Да	19 долларов в месяц
Релевантный искусственный интеллект	Без программирования	ИИ-специалисты для команд по выводу продуктов на рынок	Да	19 долларов в месяц
Рабочая среда OutSystems Agent	Low-code	Управляемые корпоративные агенты	Нет	Пользовательское
Студия искусственного интеллекта Google	Без программирования	Бесплатное создание прототипов	Да	Бесплатно (тарифы на API при масштабировании)
Платформа Gemini Agent	От минимального до полного кода	Предприятия, использующие Google Cloud	Нет	В зависимости от объема использования
Пузырьковый ИИ	Без программирования	Агенты внутри вашего собственного приложения	Да	29 долларов в месяц

*Ежегодная оплата. Цены на услуги агентских платформ меняются примерно так же часто, как погода, поэтому уточняйте их перед тем, как принимать окончательное решение.

Создаете агент для ведения встреч? Возможно, вам и не понадобится никакой конструктор. Если рабочий процесс, который вы пытаетесь автоматизировать, начинается со встречи (записи, последующие действия, обновления в CRM, коучинг), то такой агент уже существует, и, хотя я, возможно, пристрастен, он довольно хорош. tl;dv ваши Microsoft Teams Zoom, Google Meet и Microsoft Teams , составляет черновики для последующих действий, синхронизирует данные с вашей CRM и информирует вас перед следующей встречей. Создавайте агенты для рабочих процессов, уникальных для вашего бизнеса; приобретайте тот, который уже решает поставленную задачу. Подробнее об агентах для встреч читайте ниже.

Другие заслуживающие внимания разработчики ИИ-агентов

Несмотря на то, что мы уже перечислили десять, их гораздо больше. Некоторые из них представляют собой оболочки для крупных поставщиков LLM; другие — полноценные платформы:

Microsoft Foundry. Платформа Microsoft для разработчиков, оснащённая агентами с большим объёмом памяти, готовыми к использованию интеграциями и гибким выбором моделей, не ограничивающимся только OpenAI.
OpenAI Agents SDK. Набор инструментов от OpenAI для создания пользовательских агентов на основе новейших моделей GPT, с встроенной поддержкой инструментов, передачи задач и механизмов безопасности.
IBM Watsonx Orchestrate. Преемник Watson Assistant, разработанный для автоматизации бизнес-процессов с помощью готовых навыков и механизмов управления корпоративного уровня.
LangChain и CrewAI. Фреймворки с открытым исходным кодом, ориентированные на программирование, к которым обращаются разработчики, когда им нужен полный контроль. Максимальная гибкость, максимальная сложность освоения.

Оцените ситуацию реально, прежде чем приступить к разработке

В ходе всех моих исследований повсюду прослеживалась одна закономерность, и она ценнее любого отдельного обзора инструмента. ИИ-агенты, которые на самом деле используются в реальных условиях в малых и средних компаниях, — это вовсе не автономные роботы, принимающие самостоятельные решения. Это рабочие процессы, в которых LLM выступает в роли одного из очень умных узлов, расположенного между детерминированным триггером и этапом проверки человеком. Сортировка электронных писем с порогом достоверности. Извлечение данных из счетов-фактур с последующей проверкой со стороны человека в случае неоднозначных полей. Черновики писем потенциальным клиентам приостанавливаются на 25 секунд для проверки человеком перед отправкой.

Именно такая «булочка» — оптимальный вариант. Полностью автономные циклы агентов по-прежнему слишком непредсказуемы для операций, где 5 %-ная погрешность обходится в реальные деньги. Поэтому, какой бы разработчик вы ни выбрали, сначала проектируйте с учетом участия человека, а уже потом — с учетом автономности. Ваша погрешность вам за это скажет спасибо. Как и ваши клиенты.

Что такое агент искусственного интеллекта?

Агенты искусственного интеллекта — это интеллектуальные программные системы, которые автономно выполняют задачи с учетом своих целей, окружающей среды и ввода пользователя. Представьте их как высокоспециализированный ChatGPT, способный самостоятельно действовать для достижения долгосрочных целей: агент не просто отвечает на ваш вопрос, но и назначает встречу, обновляет CRM и составляет черновик письма для последующей работы, пока вы готовите кофе. Если вы хотите увидеть, как выглядит полностью автономный универсальный агент в реальных условиях, со всеми его недостатками, я здесь тщательно протестировал Manus AI. Мощный, хаотичный и полезный пример того, к чему всё это ведёт.

Типы агентов искусственного интеллекта

Если разобраться, агенты варьируются от простых до по-настоящему умных. Классическая классификация включает пять уровней:

Простые рефлексивные системы реагируют на то, что находится перед ними, по принципу «если это, то то». По сути, это спам-фильтр.
Рефлекторные агенты, основанные на моделях, формируют внутреннюю картину мира, что позволяет им справляться с ситуациями, которые они не могут полностью охватить взглядом.
Агенты, ориентированные на достижение цели, планируют последовательности действий для достижения заданного результата, взвешивая различные варианты действий перед тем, как приступить к ним.
Агенты, основанные на критериях полезности, идут ещё дальше и выбирают оптимальный путь, оценивая варианты с учётом таких критериев, как скорость, стоимость или точность.
Обучающиеся агенты совершенствуются с опытом, корректируя своё поведение с учётом того, что сработало в прошлый раз.

Большинство бизнес-агентов, которые вы создадите с помощью вышеуказанных платформ, ориентированы на достижение целей или на полезность и оснащены обучающим модулем, а также защищены ограничителями, чтобы они не стали «проявлять творческий подход» к данным ваших клиентов.

Примеры использования агентов искусственного интеллекта в бизнесе

ИИ-агенты переходят из разряда модных тенденций в реальные рабочие процессы, однако их внедрение по-прежнему происходит неравномерно. Согласно опросу McKinsey «Состояние ИИ в 2025 году», 88 % организаций в настоящее время используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, а 62 % — как минимум экспериментируют с ИИ-агентами. Однако лишь 23 % утверждают, что действительно масштабируют системы ИИ на основе агентов. Другими словами: компании проявляют интерес, но победителями становятся те, кто перестраивает рабочие процессы, а не просто накладывает чат-бота на старую систему.

Давайте рассмотрим различные сферы бизнеса, чтобы понять, где ИИ-агенты уже оказывают влияние.

ИИ-агенты для совещаний

ИИ-агенты для совещаний могут автоматизировать ведение записей, подведение итогов обсуждений и планирование задач, например, последующих действий. Как правило, они записывают, расшифровывают и обобщают онлайн-совещания, чтобы скомпоновать информацию в удобные для восприятия резюме, что позволяет сэкономить время на повторном прохождении совещаний.

Однако лучшие ИИ-агенты для совещаний выводят эту автоматизацию на новый уровень. Чтобы представить себе это в работе, представьте, что вы можете просмотреть все совещания вашей команды и найти каждое упоминание о конкуренте. В ходе переговоров по продажам вы можете использовать эту функцию для выявления повторяющихся возражений. При общении с клиентами вы можете использовать его для выявления распространенных жалоб и их упреждающего решения.

Кроме того, tl;dv оптимизирует рабочие процессы после звонка. Нужно обновить CRM после звонка? Мы позаботимся об этом. Хотите, чтобы все были на одной волне, поделитесь резюме и заметками о встрече? Это делается автоматически.

ИИ-помощники теперь могут быстро извлекать информацию из множества встреч, напрямую интегрируя ее в предпочитаемые инструменты так часто, как вам это необходимо.

Знаете ли вы?

Узнать больше

ИИ-агенты для продаж

Внедрение агентов искусственного интеллекта в продажи значительно повысит эффективность работы вашей команды. Он может автоматизировать и улучшить квалификацию лидов, автоматизировать работу с ними и последующие действия.

Если снова использовать пример tl;dv , представьте, сколько дополнительного времени появится у ваших торговых представителей, если они смогут автоматически синхронизировать свои заметки о встречах с CRM, а не делать это вручную. Все это дополнительное время можно направить на то, что является сильной стороной ваших торговых представителей - на продажи!

Кроме того, панель динамической аналитики tl;dvпозволяет менеджерам отслеживать эффективность работы отдела продаж и убедиться, что ваши представители следуют своим скриптам продаж. Кроме того, с помощью этой панели можно отслеживать playbooks, начиная с таких популярных, как BANT, SPIN и MEDDIC, и заканчивая вашими собственными уникальными изобретениями с помощью настраиваемых шаблонов заметок.

Наконец, функция повторяющихся отчетов позволяет менеджерам по продажам регулярно получать отчеты о всех звонках ваших представителей. Вы можете запланировать, чтобы отчеты приходили в ваш почтовый ящик каждый понедельник утром. Они будут сопровождаться временными метками, чтобы вы могли быстро просмотреть важные фрагменты, если вас это заинтересует. Что еще более важно, эти отчеты могут быть адаптированы к вашим конкретным потребностям. Хотите узнать, как ваши представители справляются с возражениями, связанными с ценой? Получите отчет об этом.

Агенты искусственного интеллекта для успешной работы с клиентами

Обеспечение успеха клиентов — один из наиболее наглядных примеров применения ИИ-агентов. Службы поддержки сталкиваются с большим объёмом повторяющихся запросов, необходимостью владеть обширными знаниями о конкретной компании, а также с клиентами, которые ожидают быстрых ответов в любое время суток. ИИ-агент, обученный на основе справочной документации, данных о продукте, истории учетной записи и предыдущих взаимодействий со службой поддержки, может быстро решать простые запросы и перенаправлять более сложные к соответствующему специалисту.

Klarna — яркий пример, но его стоит рассмотреть более тщательно. По данным агентства Reuters, шведская платежная компания сообщила, что её ИИ-помощник сократил среднее время решения проблем с 11 минут до менее чем 2 минут и обработал объём работы, эквивалентный труду 700 операторов, работающих на полную ставку. Это звучит впечатляюще, но главный вывод заключается не в том, что «ИИ заменяет команды по работе с клиентами». А в том, что ИИ способен взять на себя огромный объём рутинных запросов, в то время как люди по-прежнему остаются незаменимыми при решении сложных, эмоциональных или ответственных вопросов клиентов.

При грамотной реализации ИИ-агенты, ориентированные на успех клиентов, обеспечивают эффективную круглосуточную поддержку, персонализируя взаимодействие с учетом предыдущего опыта, предпочтений пользователя, контекста учетной записи и даже его эмоционального настроя. Это делает их мощным инструментом для повышения удовлетворенности клиентов — при условии, что предусмотрены четкие схемы эскалации на случай, когда клиенту потребуется помощь реального специалиста.

Zendesk AI — яркий пример платформы для обеспечения успеха клиентов, обученной на миллиардах реальных обращений в службу поддержки. Она помогает командам с самого первого дня предоставлять персонализированную поддержку, управлять потоком обращений с помощью ИИ-агентов и быстрее решать проблемы, не заставляя клиентов зацикливаться в автоматизированных сценариях.

Агенты искусственного интеллекта для управления проектами

Использование агентов искусственного интеллекта для управления проектами позволяет автоматизировать распределение задач, быстро отслеживать ход выполнения и оптимизировать сложные рабочие процессы. Эти ИИ-агенты также могут проактивно оценивать риски, изменяя приоритеты задач наиболее эффективным образом.

ИИ ClickUp позволяет объединить все знания из ваших рабочих приложений в одном централизованном агенте ИИ. ClickUp Brain мгновенно дает точные ответы на любые вопросы о вашей работе, получая информацию из всех подключенных источников. Он также автоматизирует составление резюме и обновление проектов и даже создает текст для веб-страниц, электронных писем или шаблонов задач.

Как создать собственного агента?

Создать собственного ИИ-агента стало проще, чем когда-либо, благодаря инструментам для разработки ИИ-агентов, которые позволяют как разработчикам, так и пользователям без технической подготовки создавать индивидуальные решения. Процесс может варьироваться от простого до сложного в зависимости от ваших потребностей и уровня квалификации. Если вы только начинаете знакомиться с созданием агентов, то Курс по искусственному интеллекту поможет вам разобраться в основных понятиях и выбрать подходящие инструменты, прежде чем приступить к работе. Как правило, вам следует сделать следующее:

Определите цель. Для начала решите, что должен делать ваш ИИ-агент. Это может быть что угодно — от автоматизации работы службы поддержки клиентов до управления рабочими процессами проектов. Четкое определение задачи станет ориентиром в процессе разработки.
Выберите платформу или фреймворк. Существует несколько платформ, упрощающих создание ИИ-агентов. Некоторые инструменты для создания ИИ-агентов предлагают решения, не требующие программирования, в то время как другие предоставляют более мощные платформы, для работы с которыми необходимы знания в области программирования. К числу популярных платформ относятся Google AI Studio, OutSystems Agent Workbench и Gemini Agent Platform (ранее Vertex AI Agent Builder).
Обучите своего ИИ-агента. После выбора платформы вам нужно будет предоставить агенту данные, относящиеся к его задаче. Например, если это бот службы поддержки клиентов, вам нужно будет ввести предыдущие запросы клиентов и ответы на них. Некоторые платформы предлагают предварительно обученные модели, чтобы упростить этот этап.
Интеграция инструментов. Большинство ИИ-агентов работают наиболее эффективно, когда у них есть доступ к нескольким инструментам или API. Например, интеграция платежного шлюза, базы данных или средства связи позволит агенту выполнять более сложные задачи.
Тестируйте и совершенствуйте. После создания агента ключевую роль играет тестирование. Отслеживайте его производительность, выявляйте пробелы в функциональности и постоянно совершенствуйте модель обучения для достижения лучших результатов.

Какой бы путь вы ни выбрали, переймите ту модель, которая действительно выдерживает испытание реальными условиями эксплуатации: четкий триггер, LLM, хорошо справляющийся с одной задачей, и контроль со стороны человека до того, как произойдет что-то необратимое.

FAQ: Общие вопросы об агентах искусственного интеллекта

Сколько стоит создание ИИ-агента? Стоимость варьируется от бесплатного варианта до предложения «обратитесь в отдел продаж». Создать прототип можно бесплатно в Google AI Studio или на самостоятельно развернутой платформе n8n. Стоимость эксплуатации агентов на платформах без программирования обычно составляет 19–100 долларов в месяц в зависимости от объема работы. Цены на корпоративные платформы, такие как OutSystems и Gemini , рассчитываются индивидуально. Скрытой статьёй расходов для всех этих решений является использование моделей ИИ, стоимость которого зависит от того, насколько активно работают ваши агенты.

Какой лучший бесплатный конструктор ИИ-агентов? Google AI Studio для создания прототипов (бесплатно, не требуется привязка банковской карты, ограничение — рабочие процессы из 10 шагов) или n8n с самостоятельным хостингом, если у вас есть технические навыки (бесплатное программное обеспечение, неограниченное количество запусков, сервер предоставляете вы сами). У Relay.app и Zapier есть бесплатные тарифы, достаточно щедрые, чтобы создать что-то реальное, не заплатив ни копейки.

Можно ли создать ИИ-агента без программирования? Да, действительно. Relay.app, Relevance AI и Google AI Studio позволяют описать агента простым английским языком и получить работающий результат. Но есть одно честное предостережение: подход «без кода» позволяет решить первые 80 % задачи. Для сложной логики, неструктурированных данных и настраиваемых интеграций на последнем этапе, как правило, по-прежнему требуется помощь технического специалиста.

Заменяют ли ИИ-агенты человеческих сотрудников? Ответ 2026 года, подкрепленный результатами ряда весьма дорогостоящих экспериментов: они заменяют задачи, а не роли. Даже Klarna, которая считается ярким примером компании, ставшей пионером в использовании ИИ для поддержки клиентов, в итоге была вынуждена вновь нанять людей после того, как переусердствовала с автоматизацией. Эффективная модель заключается в том, что агенты обрабатывают большие объемы запросов, а люди принимают решения, требующие субъективной оценки.

Поиск подходящего конструктора искусственного интеллекта для вас

После всех этих исследований решение сводится к трём вопросам.

Насколько вы разбираетесь в технических вопросах? Если среди вас нет ни одного разработчика — начните с Relay.app или Google AI Studio. Если есть хотя бы один технический специалист — n8n или Make окупят затраты на освоение в разы. Если у вас есть полноценный ИТ-отдел — Copilot Studio, OutSystems или Gemini , в зависимости от того, в каком облаке вы уже работаете.

Что вы автоматизируете? Отдельные задачи между приложениями: Zapier или Make. Целые функциональные блоки, такие как исходящие продажи: Relevance AI. Агент внутри вашего собственного продукта: Bubble.

Насколько большую ошибку вы можете себе позволить? Этот вопрос люди часто упускают из виду, а ведь именно он имеет решающее значение. Если ошибка может стоить вам клиента, выбирайте платформу с надежными механизмами контроля с участием человека (здесь особенно выделяются Relay.app и n8n) и заложите контрольные точки в систему с самого начала.

А если работа, которую вы хотите автоматизировать, связана с проведением встреч, вам, возможно, вообще не придется ничего создавать. tl;dv ИИ-агент для встреч, который уже выполняет весь цикл: он записывает и транскрибирует ваши звонки, составляет черновики писем для последующих действий, обновляет вашу CRM и информирует вас перед следующей встречей, при этом вы утверждаете только то, что действительно важно. Он работает с Zoom, Google Meet и Microsoft Teams, а бесплатный тарифный план позволяет протестировать его уже во время вашего следующего звонка. Иногда лучший помощник — это тот, которого не нужно создавать самому.