Современный цифровой мир характеризуется стремительным развитием искусственного интеллекта и технологий, трансформирующих привычные методы работы и взаимодействия с программным обеспечением. В последние годы понятие «кликов» перестает быть ключевым измерителем эффективности в интернете и приложениях. На смену им приходят «звонки инструментов» — специализированные вызовы, которыми ИИ-агенты взаимодействуют с программами и сервисами напрямую, тем самым изменяя подходы к организации рабочих процессов и коммуникаций в цифровой среде. Для многих специалистов, особенно тех, чья деятельность связана с обработкой знаний, традиционные методы работы на компьютере представляют собой постоянное переключение между разными приложениями и службами. Примером может служить академическая среда, где исследователи вынуждены одновременно использовать множество окон: от инструментов генерации идей и поиска цитат до программ для оформления и редактирования текстов.
В конечном итоге это приводит к утомительному и неэффективному копированию и вставке данных из одного окна в другое, создавая эффект цифрового пинг-понга, разрывая внимание и снижая продуктивность. Такой сценарий характерен не только для научной работы, но и для большинства знанийных профессий — от юриспруденции и маркетинга до разработки и управления проектами. Главная проблема заключается в том, что современные ИИ модели хоть и обладают впечатляющими интеллектуальными способностями, но пока отделены от реального программного окружения, ограничены в возможностях взаимодействия с внешними системами, вынуждены полагаться на трудоемкие «эмуляции» человеческих действий, таких как щелчки мышью и ввод данных. Попытка заставить искусственный интеллект использовать программное обеспечение так же, как человек, быстро проявляет свои ограничения. Механизм «перехода по страницам» и «кликов» оказывается медленным и клиентоориентированным, что приводит к задержкам и дополнительной нагрузке на системы.
Из-за этого многие задачи, которые по идее должны выполняться мгновенно, оказываются уязвимыми к ошибкам и задержкам, что снижает общую эффективность и пользовательский опыт. Настоящее будущее строится на концепции «ИИ-нативных сервисов» — программных продуктов, специально разработанных для прямого взаимодействия с ИИ-агентами через стандартизированные протоколы. Одним из таких ключевых стандартов стала Model Context Protocol (MCP), представленная компанией Anthropic в конце 2024 года. MCP позволяет ИИ-компонентам обмениваться данными с сервисами по общему языку, близкому для понимания моделей, что существенно упрощает интеграцию и совместную работу. MCP представляет собой своего рода универсальную «цифровую шину», аналогичную разъему USB-C в аппаратном мире.
Он позволяет не просто подключать системы друг к другу, а создавать новую категорию программного обеспечения — AI-native services, оптимизированного под взаимодействие с агентами. В отличие от традиционных API, которые ориентированы на разработчиков, или пользовательских интерфейсов, рассчитанных на человека, AI-native сервисы предоставляют структурированные описания своих функций, параметров и возможностей в форме, удобной для машинного анализа и использования. Это обеспечивает резкое ускорение внедрения и использования ИИ в реальных задачах. Благодаря стандартной форме взаимодействия разработчики могут создавать сервисы, которые автоматически становятся доступными для множества агентов без необходимости строить отдельные интеграции под каждый случай. Таким образом, агентам открывается широкий набор функционала — от доступа к базам данных и веб-браузерам до управления файлами и отправки электронных писем.
Однако стремительный рост количества AI-native сервисов породил новые вызовы. Для поставщиков таких услуг создание MCP-сервисов оказалось далеко не тривиальной задачей. Техническая инфраструктура требует постоянных соединений и сложного масштабирования, что плохо сочетается с привычными бессерверными (serverless) платформами. Более того, после запуска сервиса многие сталкиваются с проблемой его обнаружения и продвижения среди множества подобных предложений. Попытки самостоятельно распространять свои приложения через популярные площадки и социальные сети зачастую оказываются малоэффективными, так как агенты, потенциальные пользователи этих сервисов, не имеют удобного и централизованного способа поиска, выбора и тестирования инструментов по своим нуждам.
В итоге большинство вызовов инструментов остается в «черном ящике» — поставщики не видят, кто и как пользуется их решениями, при каких условиях и с какими результатами. Это препятствует непрерывному улучшению продуктов и снижает возможности для монетизации. Для разработчиков, создающих ИИ-агентов, тоже наступили нелегкие времена. Построение эффективного и стабильного помощника требует оперативного выбора оптимальных ИИ-моделей и инструментов под каждую задачу. Попытки подобрать лучшие сервисы для анализа, генерации текста, извлечения данных, а затем надежно интегрировать их с разными механизмами аутентификации приводят к запутанному и дорогому в поддержке набору решений.
Проблемы с качеством и стабильностью сервисов, различия в интерфейсах и методах оплаты создают эффект рулетки, когда надежность работы агента под вопросом. Даже крупные компании, создающие официальные MCP-интерфейсы, не всегда предоставляют оптимальные решения. Автоматическая генерация таких сервисов на базе OpenAPI спецификаций часто приводит к формированию неудобных и неэффективных интеграций, которые с трудом выдерживают реальные нагрузки и ожидания пользователей. В итоге содержание экосистемы MCP требует активного участия и более качественного подхода как со стороны поставщиков платформ, так и разработчиков мигрирующих на новый уровень взаимодействия. В ответ на эти вызовы формируется новое инфраструктурное звено — слой оркестрации, объединяющий множество AI-native сервисов и управляющий их взаимодействием.
Примером такого решения является компания Smithery, которая создаёт интеллектуальную платформу, способную одновременно решать задачи распределения трафика, мониторинга использования, автоматизации биллинга и обеспечения безопасности и удобства работы с разными вызовами инструментов. Оркестратор работает одновременно и на стороне поставщиков, упрощая вывод их продуктов на рынок агентов и предоставляя глубокую аналитику по использованию, и со стороны разработчиков агентов, облегчая поиск и подключение самых подходящих сервисов, обеспечивая надежность, автоматический выбор лучших вариантов и централизованное управление авторизацией. Такой подход меняет саму природу взаимодействия с ИИ, превращая их из наборов изолированных интеллектуальных систем в интегрированные помощники с глубоким пониманием контекста пользователя и способности адаптироваться к изменяющимся задачам. В перспективе это позволит создавать персональных ИИ-агентов, тесно интегрированных с электронной почтой, календарями, документами, финансовыми и рабочими инструментами пользователя. Такие помощники смогут не только перечислять предстоящие задачи, но и выполнять комплексные действия: подготовка материалов, проведение исследований, организация поездок, управление повседневными обязанностями и даже адаптация под индивидуальные предпочтения.
Таким образом, вызовы инструментов становятся новой валютой цифрового мира, определяя направление развития агентной экономики, где процессы и взаимодействия все больше автоматизируются и становятся более интеллектуальными. Вертикальные специализированные решения, такие как юридические или маркетинговые приложения, постепенно уступают место универсальным ИИ-агентам, а специализация смещается в backend-системы с тысячами AI-native сервисов, обеспечивающих гибкую и масштабируемую функциональность. Будущее за платформами и сервисами, которые смогут эффективно взаимодействовать с агентами и предоставлять удобные и надежные инструменты для решения разнообразных задач. Компании, которые сумеют реализовать этот потенциал, получат преимущество в эпоху, когда звонки инструментов — новые клики, а ИИ-агенты становятся основным интерфейсом между пользователем и цифровым миром. Сегодня начинается формирование агентной экономики, и каждый может стать ее частью, создавая инновационные решения и развивая сотрудничество с эффективными инфраструктурными платформами.
Принятие концепции AI-native сервисов и переход от устаревших кликов к интеллектуальным вызовам инструментов откроет новые горизонты в цифровой трансформации, сделает рабочие процессы более гибкими, а общение с технологиями — естественным и продуктивным.
