Российский рынок генеративного ИИ достиг около 58 млрд рублей по итогам 2025 года — рост более чем в четыре раза относительно 2024-го. Cегмент ИИ-агентов и связанных с ними решений оценивают в 15–25 млрд рублей. При этом полноценные мультиагентные системы, где несколько специализированных агентов согласуют действия и вместе решают задачи, — пока далеко не массовое явление. Ситуацию в отрасли прокомментировал для «Первого технического» разработчик «мультиагентной системы Финмаркет Софт (AgentSpore EE)», сотрудник ИВ РАН Роман Коннов на полях форума «Цифровые дни Иннополиса».
Рынок мультиагентных систем и платформ оркестрации растёт по всему миру. По одним оценкам, он составлял около 4,7–5,8 млрд долларов в 2025–2026 годах, с потенциалом роста до 21 млрд к 2031-му. Другие исследования говорят о ещё более агрессивной динамике — до десятков миллиардов долларов к середине 2030-х. Россия занимает небольшую долю мирового рынка в мультиагентах, но уже формирует собственную специфику, включая суверенные ИИ-модели и данные, которые можно развернуть без постоянного обращения к внешним сервисам.
В мультиагентных платформах агенты работают сообща, оценивают результаты друг друга и организуют целые рабочие пространства. Особенно ценным это направление может стать для малого и среднего бизнеса.
Пользователь ставит задачу, а мультиагентная система собирает отдел для её решения
Разработчик мульиагентов пояснил логику работы ИИ-решнния. На российском рынке большая часть существующих решений пока экспериментальные. Но уже сейчас агентов пытаются встраивать в взаимодействие и производственные и технические процессы малого и среднего бизнеса.
Пользователь вводит свою задачу, а в мультиагентной системе агенты собирают весь флоу, создают себе новых коллег, тестируют результаты выполнения задачи и отдают пользователю конкретный результат. Сфера применения может быть абсолютно любой — от документооборота и сбора информации до планирования поставок для индивидуального предпринимателя или задач небольшого магазина.
Предприятия малого и среднего бизнеса могут интегрировать у себя мультиагентную платформу, развернуть её за несколько минут и использовать для своих задач, решения для этого уже есть на рынке, отметил разработчик.
Работа с локальными моделями — ещё один важный вопрос. Многие предприятия готовят локальные решения, чтобы все оставалось на ноутбуках самих работников. Особенно в случаях, если бизнес не готов отдавать данные внешним компаниям.
Чем мультиагентная система отличается от обычного ИИ-агента
Эволюция инструментов идёт от простых ассистентов к ИИ-агентам с инструментами, хуками и более сложной оркестрацией.
Мультиагентная система позволяет настроить взаимодействие между агентами. Каждый агент отвечает за свою роль. Это может быть агент-разработчик, агент-тестировщик, агент-аналитик данных и так далее. Распределение нагрузки и ролей между агентами позволяет выстраивать более сложный клиентский флоу под конкретную задачу, причем использовать небольшие модели.
Если предпринимателю не хватает разработчиков, SMM-специалистов и других компетенций, он может воспользоваться мультиагентными системами. В России уже разработали плагины под клиентов, однако российский рынок мультиагентов пока только зарождается. Для МСП, как отметил разработчик, особенно важны низкий порог входа, возможность локального развёртывания и отсутствие жёсткой зависимости от внешних провайдеров.
Разработчик «мультиагентной системы Финмаркет Софт (AgentSpore EE)», сотрудник ИВ РАН Роман Коннов / «Первый технический»
Как российские компании внедряют мультиагентные системы ИИ
По данным исследования «Инфосистемы Джет» и Smart Ranking, опубликованного CNews в августе 2026 года, мультиагентные решения внедряют 23% крупных российских компаний, но промышленной эксплуатации они достигли только в 8% организаций. Среди препятствий для внедрения исследователи называют недостаточную зрелость бизнес-процессов, проблемы с данными и сложности интеграции с корпоративными системами.
О необходимости контролировать работу нескольких ИИ-агентов ранее говорил и Роман Стятюгин из VK Tech. В июне 2026 года компания сообщила о поддержке мультиагентных систем на платформе VK AI Space. В такой архитектуре ведущий агент координирует работу остальных, а специализированные выполняют отдельные задачи.