AgentKit — набор инструментов OpenAI для создания и развёртывания ИИ-агентов. В наборе три инструмента.

Agent Builder. Визуальный drag-and-drop конструктор, в котором логика работы агента собирается из блоков, или узлов. Такими блоками могут быть инструменты, внешние сервисы, файлы или указания пользователя. Есть предустановленные шаблоны ИИ-агентов, например чат-боты и анализаторы документов.

ChatKit. Виджет чата с ИИ-агентом, который можно встроить в продукт.

Connector Registry. Панель администратора для подключения Dropbox, Google Drive, Sharepoint, Microsoft Teams и сторонних MCP.

В соцсетях встречаются мнения, что Agent Builder станет конкурентом-убийцей таких сервисов, как n8n или Make. Но пользователи отмечают его существенные недостатки:

〰️сложный интерфейс с базовыми функциями
〰️ограниченный по сравнению с конкурентами выбор узлов
〰️нельзя экспортировать созданного агента на другую платформу — пользователь оказывается «привязанным» к продукту OpenAI
〰️работает на жёстко прописанных скриптах без возможности внести изменения
〰️можно использовать только модели OpenAI, в то время как остальные сервисы позволяют подключать нейронки других компаний

Свежее исследование McKinsey о том, как бизнес использует нейросети в 2025 году.

Главные выводы:

▫️Хотя 88% компаний используют ИИ, большинство только экспериментируют с нейронками и не внедряют их во все рабочие процессы. 62% организаций тестируют ИИ-агентов, которые особенно востребованы в IT, СМИ и здравоохранении

▫️У половины компаний благодаря ИИ выросла конкурентоспособность и показатели удовлетворённости клиентов

▫️39% компаний отметили рост прибыли благодаря нейросетям. У большинства из них он составил менее 5% от общей прибыли, и лишь у 6% компаний — более 5%. Планы последних амбициозны: они хотят реорганизовать все рабочие процессы, инвестируют в технологии и в три раза чаще других организаций говорят о намерении использовать ИИ для кардинальных изменений бизнеса

▫️32% респондентов считают, что в следующем году из-за ИИ последуют увольнения, 43% — что численность персонала не изменится, а 13% — что она увеличится

▫️Компании всё чаще принимают меры для снижения рисков, связанных с использованием ИИ. Половина организаций хотя бы раз столкнулась с негативными последствиями от применения ИИ, в основном связанными с его неточностью

AI eats the world. Ежегодная большая презентация Бенедикта Эванса о макротрендах и стратегических трендах в мире технологий. Новый выпуск, как и три предыдущих, посвящён в основном ИИ-технологиям. Примечательно, что название презентации повторяется уже третий раз и подчёркивает силу тренда.

В своём отчёте Бенедикт рассматривает ИИ как следующий важный технологический скачок после появления персональных компьютеров. Однако он подчёркивает, что судьба ИИ-компаний всё ещё не ясна из-за того, что инфраструктура ИИ-гигантов только строится, возможности производителей чипов туманны, а финансовые модели самих ИИ-продуктов пока экспериментальные.

Несколько выводов:
▪️В предыдущих сдвигах был понятен предел развития. В случае с ИИ предел неизвестен

▪️На ранних этапах платформенных изменений никто не знает, где окажется ценность, а первые лидеры часто исчезают

▪️Модели быстро выравниваются по качеству, и сами по себе они не могут быть долгосрочным преимуществом

▪️Ценность уходит либо к тем, кто строит инфраструктуру, либо к тем, кто делает лучшие продукты и получает сетевой эффект

▪️ChatGPT стал массовым, но не ежедневным — большинство пользователей обращаются редко, что ставит вопрос о форме продукта

▪️Стартапы разделяют привычные инструменты на отдельные задачи и собирают под них новые, более узкие продукты (unbundling)

▪️ИИ-автоматизация проходит три этапа: поглощение простых задач, создание новых продуктов и затем переосмысление самой отрасли

▪️Переход от корреляций к пониманию самих намерений пользователей может радикально перестроить рекламу и медиа