Качество генерации текста и речи — это важно, но для бизнеса это не главное. Бизнесу нужен не умный собеседник, а тот, кто может взять и решить бизнес-задачу: оформить заказ, записать на встречу, позвонить клиенту.
С этого тезиса начинался доклад Александра Цепелева, сооснователя и технического директора Fromtech, на мероприятии Tet-AI-Tet от Yandex Cloud. Тема выступления — «AI-ассистенты нового поколения». Разговор шел о том, как рынок переходит от автоматизации и помощников формата «вопрос — ответ» к AI-агентам, которые умеют ставить цели, пользоваться инструментами и встраиваться в реальные бизнес-процессы.
«Самый естественный интерфейс работы с агентом — это диалог. Разговорный AI становится ядром таких систем», — так Александр Цепелев обозначил одну из ключевых идей своего выступления.
Дальше он объяснил, почему эта фраза меняет подход к автоматизации в целом.
Рынок движется от автоматизации к агентному подходу
В докладе Александр описал сдвиг, который сейчас происходит на рынке AI. На первом этапе компании автоматизировали отдельные функции: голосовые меню, скриптовые боты, рутинные операции, триггеры в CRM. Затем началась волна генеративного AI — с LLM, копилотами, поиском по базам знаний и автосаммари. Сейчас рынок делает следующий шаг — к агентному подходу (agentic AI).
Разница принципиальная: если раньше система в основном отвечала на запрос, то теперь она может выполнять действие. Например, оформить заказ, записать встречу или позвонить клиенту. AI становится не просто интерфейсом, а частью рабочего процесса.
Кейс AI-рекрутера
В подтверждение своих слов Александр привел конкретный пример. Решение, которое автоматизирует привлечение сотрудников, снижает нагрузку на менеджеров и сокращает время на закрытие вакансий.
В кейсе AI-рекрутера достигаемость базы кандидатов составила 70%, собираемость анкет — 48%, время закрытия вакансии сократилось на 30%, а нагрузка на отдел рекрутинга — на 56%.
Но важнее цифр, по его словам, то, что AI уже сейчас встраивается в HR-процессы не как отдельный инструмент, а как полноценный участник. Он проводит интервью, скрининг, отвечает на вопросы 24/7, анализирует резюме, помогает с адаптацией новых сотрудников. Это не «еще один чат-бот». AI берет на себя цепочку задач, а не один узкий сценарий.
Четыре вещи, без которых агент не сработает
В своем выступлении Александр выделил четыре требования к современному разговорному агенту. Без них, по его словам, система будет просто имитировать диалог, но не сможет быть по-настоящему полезной.
Первое — минимальное время отклика без ощутимых пауз (ultra-low e2e latency). Он подчеркнул, что если задержка больше секунды, разговор начинает ощущаться как разговор с машиной. Для живого диалога нужна потоковая обработка, а агент должен слушать и говорить одновременно, как в обычном разговоре (barge-in и full-duplex). Пользователь не должен ждать.
Второе — мультиагентность.
Один агент не может одинаково хорошо решать все задачи. Лучше, когда несколько специализированных агентов координируют свои действия. Это позволяет строить систему ближе к реальной логике бизнеса.
Третье — слой, через который агент работает с CRM, API и другими системами (tooling layer).
Здесь Александр сделал акцент на важной мысли: разговорный агент ценен не ответами, а действиями. Агент должен интегрироваться с внешними системами, создавать заявки, менять статусы, выполнять действия внутри бизнес-процессов.
Четвертое — долговременная память и удержание контекста (persistent context & memory).
Агент должен знать статус выполнения задачи, а не просто помнить, о чем говорили. Хранить состояние диалога, отслеживать прогресс, управлять многошаговыми сценариями, восстанавливать контекст между сессиями. Без этого, по словам Александра, сложные процессы просто не работают.
Разговор как интерфейс
Один из главных тезисов выступления: самый естественный интерфейс работы с агентом — это диалог. И из этого вытекает, что разговорный AI становится ядром AI-агентов. Александр объяснил это так: разговор — это самый короткий путь от намерения к действию. Пользователю не нужно разбираться в структуре меню, искать кнопки, понимать внутреннюю логику системы. Он формулирует запрос так, как сделал бы в общении с человеком, а агент интерпретирует задачу, уточняет контекст и выполняет следующий шаг.
И дальше он сформулировал то, что стало главным выводом доклада:
«Следующий интерфейс интернета — это разговор. Следующий интерфейс бизнеса — это AI-агенты».
Как это устроено внутри
В выступлении Александр также затронул архитектуру таких систем. Оркестрация агентов, набор специализированных помощников, разговорный интерфейс, шлюз для работы с LLM, исполнительный слой, база знаний, слой инструментов, интеграция с внешними системами — CRM, ERP, биллингом, базами данных. Отдельно он выделил ASR и TTS как компоненты голосового слоя.
AI-агент становится не просто «LLM с хорошей инструкцией», а целой рабочей системой: с логикой ролей, доступом к знаниям, подключением к корпоративным сервисам и возможностью выполнять действия в реальном времени. В финале доклада Александр представил live-демо realtime-мультиагента.
Что это меняет для бизнеса
Выступление Александра Цепелева показывает, что рынок AI постепенно выходит из стадии экспериментов с генерацией и переходит к следующему уровню — системам, встроенным в реальные процессы. Сегодня меняются не только инструменты, но и сама логика цифрового взаимодействия. Интерфейс постепенно смещается от кнопок и маршрутов к диалогу, а AI — от роли помощника к роли исполнителя. Для бизнеса это означает простой, но важный сдвиг: ценность создается уже не там, где система умеет “что-то подсказать”, а там, где она умеет взять на себя часть реальной работы.
Именно поэтому следующий интерфейс бизнеса — это AI-агенты. И именно поэтому разговор перестает быть просто формой общения и становится формой действия.