Агентная экономика: когда ИИ-агенты начнут покупать за человека и как к этому готовиться бизнесу

Вот и настал момент, который предсказывали с момента появления ИИ, в том числе и эксперты click.ru: нейросети перестали быть просто советчиками и постепенно становятся инструментом для покупок. В 2026 году OpenAI и Google запустили протоколы, позволяющие ИИ-агентам не только подбирать, но и заказывать товары за человека. Российский рынок уже созрел: 35% пользователей используют ИИ при выборе товаров. Агентная экономика наступает, и в этой статье мы разбираемся, как к ней подготовиться.

Как появились агенты

Давайте разберемся, что случилось в области покупок через нейросети в последнее время, чтобы понять, куда двигаться дальше.

Провал покупок через чат-боты

В сентябре 2025 года OpenAI запустила Instant Checkout — функцию, которая позволяла бы покупать товары прямо внутри ChatGPT, не переходя на сайт магазина. Партнерами выступили Etsy, Walmart и Shopify. Но уже в марте 2026 года функцию тихо закрыли. На то было 2 главные причины:

1. Пользователи оказались не готовы доверять чат-боту свои платежные данные. Только 8% опробовавших Instant Checkout совершили хотя бы одну покупку;
2. Техническая сторона хромала. Из миллионов магазинов Shopify интеграцию прошли лишь около тридцати, а данные о товарах часто были неактуальными.

В рекордно короткий срок OpenAI перегруппировалась и представила Agentic Commerce Protocol (протокол агентской коммерции), принципиально иную технологию. Ее суть такова: ChatGPT помогает искать, сравнивать и выбирать, но саму покупку обеспечивает продавец на своей «территории» — внутри своей инфраструктуры. Продавец предоставляет специальный файл с товарами и их ценами, наличием, характеристиками. Когда покупатель готов к оплате, в ChatGPT создается сессию для покупки через API продавца. Одноразовый платежный код (токен), привязанный к конкретному магазину, ограниченный по сумме и времени, безопасно передается продавцу или его платежному провайдеру, и покупка происходит.

Что такое ИИ-агент

Обычный чат-бот, такой как Алиса без особых режимов, работает по простой схеме: задал вопрос и получил ответ. Дальше человек сам решает, что делать с этой информацией: задавать уточняющие вопросы, идти на нужный сайт или в поисковик. Чат-бот только советует.

ИИ-агент — это следующая ступень развития нейросетевых сервисов. Это цифровой помощник, который не просто болтает, а берет на себя реальные действия. Вместо того чтобы сказать: «Вам лучше всего подойдут такие-то модели», агент может сам пойти на десятки сайтов, сравнить цены, проверить наличие, заполнить форму заказа и даже оплатить покупку. Человеку останется только нажать «Одобрить». ИИ-агент сам разбивает сложную задачу на шаги, сам решает, к каким инструментам и базам данных обратиться, сам выполняет действия. У него есть память, он помнит прошлые взаимодействия и учится на них.

В качестве примеров существующих агентов можно назвать:

• Gemini Agent. Он умеет самостоятельно бронировать столики в ресторанах, заказывать еду и напитки, арендовать авто, управлять почтой и календарем, выполняя многошаговые задачи под контролем пользователя;

Визуализация логики работы Gemini Agent: анализ, выбор, бронирование авто

• Claude Code и Claude Cowork. Эти сервисы могут управлять компьютером пользователя: открывать файлы, работать в браузере, запускать инструменты разработки (конечно, с разрешения человека);
• Perplexity Shopping. Этот агент самостоятельно ищет товары, анализирует отзывы с разных сайтов и позволяет купить их в один клик прямо в чате без перехода в магазин;
• OpenClaw. Сервис умеет читать и отправлять письма, управлять календарем, бронировать билеты, пользоваться WhatsApp*, Telegram, Slack, iMessage и многое другое.

Визуализация работы Perplexity Shopping: подбор товаров, команда на покупку, ограничение по сумме

Как Google готовит почву для ИИ-агентов

OpenAI не единственный IT-гигант, который занимается агентами. На конференции Google I/O в мае 2026 года компания представила сразу несколько решений, меняющих представление о поиске и повседневных задачах.

Начнем с поиска. Google анонсировала информационных агентов (Information Agents), которые работают в фоновом режиме 24/7. Они самостоятельно обходят блоги, новостные сайты, соцсети и анализируют данные о финансах, спорте и товарах. Если появляется что-то важное по заданной теме, агент присылает умную сводку. Можно попросить отслеживать новые вакансии, изменения цен на авиабилеты или анонсы новых моделей кроссовок от любимого спортсмена.

Следующий уровень — Gemini Spark, личный ИИ-агент, который работает в облаке Google и не требует, чтобы устройство было включено. Spark умеет связываться с Gmail, Календарем и Google Docs: может написать письмо со сводкой по последним документам, составить план задач на день или найти скидочные купоны для покупок. Уже заявлены интеграции с OpenTable, Spotify и Uber, а в будущем планируется возможность авторизовать платежи с указанием бюджета и конкретных продавцов.

Для разработчиков Google запустила платформу Antigravity — среду, где можно создавать собственных агентов, которые сами пишут код, тестируют приложения и находят ошибки. А новый стандарт WebMCP позволяет агентам взаимодействовать с любым сайтом напрямую, без угадывания, где на странице кнопка «Купить»: сайт сам описывает свои возможности на понятном агенту языке.

Что нужно сделать бизнесу, чтобы ИИ-агент выбрал его

Gartner прогнозирует: к 2030 году через ИИ-агентов будет проходить 20% всех цифровых транзакций, а в B2B-сегменте эта доля может достичь 90%. Через пару лет станет популярной другая схема работы с интернет-поиском. Человек дает задание своему ИИ-агенту: «Найди черные беговые кроссовки до 8 тысяч с хорошими отзывами». И агент сам обходит десятки магазинов, сравнивает цены, читает характеристики и оформляет покупку. Вопрос лишь в том, чей магазин и товар он выберет.

Вот несколько действий, которые помогут подготовиться к наступлению эпохи ИИ-агентов.

1. Привести товарные данные в порядок

Первое, с чего стоит начать, — сделать информацию о товарах максимально точной, полной и структурированной. ИИ-агенты не «смотрят» карточки товаров глазами, они анализируют данные: характеристики, цену, наличие, рейтинг, условия доставки. Если что-то из этого не указано, упомянуто частично, противоречиво или устарело, агент может исключить такой магазин из выдачи.

Что важно сделать

1. Внедрить единую модель товарных данных (например, с помощью технологий PIM/MDM), чтобы информация не терялась и не дублировалась между разными отделами и каналами продаж.
2. Открыть доступ к ключевым коммерческим параметрам (цены, остатки, условия доставки и возврата) через API с минимальной задержкой. Это основа для работы с ИИ-агентами.
3. Привести все характеристики к единому стандарту: одинаковые единицы измерения, категории и названия свойств, чтобы машины могли правильно сопоставлять товары.
4. Заполнить карточки товаров полностью, вплоть до каждой модели, цвета и размера. Чем детальнее информация, тем точнее ИИ-агент сможет сравнить товары.
5. Обновлять информацию в реальном времени.
6. Предоставлять все эти данные в машиночитаемом виде, например в формате JSON-LD и schema.org, чтобы нейросети легко их считывали.

2. Усилить позиции в поиске

Парадоксально, но все снова упирается в старое доброе SEO. Нейросети, а в будущем и ИИ-агенты, на первом этапе выполнения запроса человека опираются на данные поисковых систем: проиндексированные страницы, структурированные данные, актуальный контент. Поэтому слабые позиции в поиске автоматически означают, что агент просто не найдет нужные товары.

Примеры того, что нейросети обращаются к поиску

Что важно делать

1. Работать с техническим SEO (ускорять загрузку страниц, улучшать мобильную версию сайта и устранять ошибки индексации).
2. Создавать качественный и экспертный контент в своей нише, чтобы поисковые системы лучше понимали тематику сайта и его релевантность запросам пользователей.
3. Укреплять внешние ссылки и упоминания бренда на авторитетных площадках, так как поисковые алгоритмы учитывают доверие к источнику при ранжировании.
4. Выполнять оптимизацию для генеративных нейросетей (GEO): писать короткими смысловыми блоками, давать прямые ответы на вопросы аудитории, добавлять цифры, факты, убирать формулировки без смысла («лучший выбор», «высокое качество» и др.).

В экосистеме click.ru есть инструменты, которые закрывают многие рутинные задачи по поисковому продвижению:

• «Парсер Wordstat» собирает частотность запросов из Яндекса с привязкой к региону и типу соответствия;
• «Сбор поисковых подсказок» помогает расширить ядро с помощью других неочевидных слов;
• «Нормализатор слов» позволяет привести получившееся ядро в порядок, удалив дубликаты, лишние символы и слова;
• кластеризация запросов группирует ключевики по страницам сайта, чтобы правильно распределить их по структуре.

Для технического аудита предусмотрены отдельные инструменты:

• «Парсер метатегов» и заголовков собирает Title, Description и H1-H6 как со своего сайта, так и с сайтов конкурентов;
• «Съем позиций в поисковиках» отслеживает видимость сайта в топ-100, показывая, насколько успешно продвижение;
• «Парсер ИКС Яндекса» дает информацию об индексе качества сайта — важном показателе доверия поисковой системы.

3. Управлять отзывами и рейтингами

Репутация становится одним из ключевых факторов выбора и для людей, и для ИИ. Разница в том, что агент анализирует не 1-2 площадки, а сразу десятки, выявляя закономерности: частые жалобы, повторяющиеся плюсы, динамику оценок.

Что важно делать:

1. Собирать отзывы после покупки через разные каналы (сайт, email, СМС, маркетплейсы, отзовики), чтобы у бизнеса было достаточно реальной обратной связи;
2. Быстро реагировать на негативные отзывы: разбирать жалобы, исправлять повторяющиеся проблемы и показывать, что компания действительно решает вопросы клиентов;
3. Просить покупателей оставлять подробные отзывы с описанием опыта использования товара, потому что такие отзывы поисковики и ИИ-системы любят больше всего;
4. Поддерживать стабильный высокий рейтинг, избегая резких падений, так как для ИИ важна не только средняя оценка, но и ее стабильность;
5. Использовать отзывы как источник улучшений: находить повторяющиеся проблемы, дорабатывать товары и улучшать сервис на основе реального опыта клиентов.

4. Подготовить сайт к взаимодействию с агентами

Это значит, что бизнесу придется открывать свои данные и процессы через API: каталог товаров, оформление заказа, статусы доставки. В этом нет ничего нового, ведь с подобными технологиями работает весь мир: порядка 83% трафика сегодня создано API-запросами. Разница в том, что сейчас так работают в основном маркетплейсы, агрегаторы и различные аналитические сервисы, а в будущем к ним добавятся и ИИ-агенты.

Что важно сделать:

1. Позаботиться о том, чтобы API магазина работал быстро и стабильно;
2. Открыть API для ключевых сценариев: каталог, заказ, доставка, возвраты, чтобы агенты могли пройти весь путь покупки;
3. Обновлять данные в реальном времени: цены, остатки и сроки доставки должны быть актуальными;
4. Ввести лимиты на количество запросов и внедрить систему защиты от подозрительной активности.

Итоги

Агентная экономика стремительно наступает. OpenAI и Google запустили протоколы для покупок через ИИ-агентов, а российские потребители уже активно используют нейросети при выборе товаров. По прогнозам экспертов, к 2030 году через ИИ-агентов будет проходить до 20% всех цифровых покупок. Чтобы в будущем не терять продажи, готовиться нужно уже сейчас: приводить товарные данные в порядок, укреплять позиции в поиске, управлять онлайн-репутацией и учиться работать с API.

*Компания Meta, владелец WhatsApp, признана экстремистской организацией и запрещена на территории Российской Федерации.