CNewsMarket впервые подготовил специальный рейтинг «Интеллектуальные агенты 2025». ИИ-агенты — это следующий эволюционный виток развития парадигмы RPA, использующий большие языковые модели, что позволяет роботам дообучаться в процессе взаимодействия с людьми и автоматизировать даже слабоструктурированные бизнес-задачи.
CNewsMarket подготовил уникальный рейтинг «Интеллектуальные агенты 2025» с оценкой RPA-платформ, опирающихся на большие языковые модели (LLM), объединяя тем самым базовые возможности автоматизации (например, распознавание документов с помощью OCR) и инструментарий искусственного интеллекта.
Интеллектуальные роботы (или агенты) могут оперировать неструктурированными данными и моделировать неструктурированные процессы, обучаясь на корпоративных данных (разумеется, в закрытом контуре) причем без необходимости ручной настройки. Таким образом, такие агенты способны выполнять работу, которую нельзя описать формализованными правилами, а алгоритм операций (включающий логи, сценарии, бизнес-правила) может быть задан на естественном языке и, при необходимости, робот может обращаться за обратной связью к человеку.
Для оценки зрелости российских RPA-разработчиков в использовании ИИ-агентов аналитики CNewsMarket рассматривали полноту и качество реализации сценариев взаимодействия роботов между собой, наличие интеграций с LLM, способность агентов обучаться, наличие механизма долговременной памяти, уровень автономности выбора действий и возможности для подключения внешних агентов.
Результаты рейтинга
Для каждого параметра, входящего в состав критериев, разработана балльная система оценки. Участники рейтинга ранжируются по сумме набранных баллов: чем больше баллов, тем выше место. Подробности в разделе «Правила начисления баллов».
Сравнение поставщиков проводилось по уникальной методике, разработанной аналитиками CNewsMarket и учитывающей следующие критерии:
- Функциональность:
- AI-Оркестрация: поддержка сценариев, где несколько AI-агентов взаимодействуют между собой или с RPA-роботами для выполнения единого бизнес-процесса
- LLM-интеграция: встроенная интеграция с крупными языковыми моделями (LLM) для анализа, генерации инструкций, кода или диалогов
- RAG-механика: использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) для доступа агентов к корпоративным данным
- Агентное обучение: способность агентов обучаться на данных процессов (логи, сценарии, бизнес-правила) без ручной настройки
- Контекстная память и знаниевая база: механизм долговременной памяти у агентов для хранения знаний и повторного их использования
- Агентное принятие решений: автономный выбор действий агентом в рамках бизнес-логики (оптимизация маршрута, выбор исполнителя и т.д.)
- Открытый протокол взаимодействия (MCP, OpenAI Assistants API, LangChain Agents) для подключения внешних агентов
Источник: CNewsMarket, 2025 г. Полная версия
Лидирующие позиции занимает решение от «Сбера» — GigaARPA (бывший SaluteRPA). На платформе доступен полный комплекс инструментов для разработки и оркестрации мультиагентных систем. В архитектуру SaluteRPA встроен слой поддержки AI-агентов, обеспечивающих интеллектуальный анализ, коммуникацию, интеграцию и исполнение сценариев. Платформа поддерживает взаимодействие с крупными языковыми моделями (LLM), протокол MCP для подключения внешних агентов, а также RAG и сервисы для автономного принятия решений в процессах. Благодаря этому SaluteRPA стала центром объединения RPA и GenAI, где бизнес-пользователи могут запускать цифровых сотрудников.
Также на первом месте (с равным числом очков) система Robin от компании SL Soft. В конструкторе процессов можно связать между собой не только роботов и ИИ-агентов, но и добавить в этом процесс диалоги, экранные формы для взаимодействия с человеком, есть возможность использования Retrieval-Augmented Generation (RAG) для доступа агентов к корпоративным данным в том числе через чат-интерфейс. Важным конкурентным преимуществом Robin является то, что ИИ-агент, действуя автономно, может выбрать и запустить нужный процесс из репозитория, а не просто использовать настройки промта.
Второе место у платформы Primo RPA. Архитектура решения предусматривает взаимодействие ИИ-агентов между собой в процессе выполнения задач с помощью оркестратора, что позволяет выстраивать цепочки вызовов и координировать выполнение задач как между роботами, так и ИИ-агентами. Сильной стороной решения является возможность использования LLM-моделей в закрытом контуре, причем поддерживаются как полновесные, так и квантованные модели для анализа, генерации инструкций, кода или диалогов. Допускается.также использование публичных или корпоративных LLM (например, Giga.chat).
На третьем месте платформа PIX Master (Pix Robotics), которая предоставляет заказчику PIX Smart модуль с встроенной интеграцией с LLM для анализа, генерации инструкций, кода или диалогов, прокси-сервер, выполняющий предобработку запросов к LLM и embedding-провайдеру, доступны коннекторы к Yandex GPT и GigaChat. ИИ-агенты способны обучаться на из базы знаний и к автономным действиям, причем в качестве входного параметра для активности выбора функции может быть отправлена любая строка, в том числе сформированная в рамках выполнения процесса.
Правила начисления баллов
Рейтинг построен по балльной системе. Каждому поставщику начислено определенное количество баллов по нескольким критериям. Чем выше итоговая сумма баллов, тем выше место в рейтинге.
Перейти к обзору «Российские RPA-платформы 2025»
Обратную связь по рейтингу и обзору можно направить по электронной почте market@cnews.ru с пометкой «RPA» в теме письма.
Поделиться
