Я хотел бы поделиться с вами тем, что осталось у меня в голове после этого потрясающего виртуального мероприятия, организованного Optimizely. Агенты в действии 2026живая демонстрация платформы искусственного интеллекта Opal от Optimizely. На сессии было продемонстрировано, как агенты искусственного интеллекта, встроенные в экосистему Optimizely, могут проводить исследования, анализировать документы, управлять инструментами и автоматизировать операционные рабочие процессы для маркетинговых команд.
Искусственный интеллект в маркетинге вступает в новую фазу. Последние два года основное внимание уделялось генеративному искусственному интеллекту — инструментам, которые создают тексты, изображения, резюме и маркетинговые идеи. Но по мере того, как организации начинают интегрировать эти технологии в свои рабочие процессы, появляется более мощная модель: агентный ИИ. Агентные системы выходят за рамки ответов на вопросы. Они могут планировать задачи, вызывать инструменты, извлекать данные, анализировать информацию и выполнять многоэтапные рабочие процессы.
Демонстрация Optimizely продемонстрировала сдвиг, который начинает менять операции цифрового маркетинга: переход от изолированных функций искусственного интеллекта к агентам искусственного интеллекта, которые выполняют работу внутри корпоративных платформ.
Отраслевые исследования показывают, что время выбрано не случайно. Организации быстро экспериментируют с ИИ, но все еще испытывают трудности с его глубокой интеграцией в операционные рабочие процессы. Согласно последнему глобальному исследованию McKinsey по внедрению ИИ, многие компании начали широко использовать ИИ, но еще не внедрили его достаточно глубоко в процессы, чтобы обеспечить полную ценность предприятия (МакКинси).
То, что Optimizely показало с агентами Opal, указывает на следующий этап зрелости ИИ — когда маркетинговые команды работают вместе с агентами ИИ, которые автоматизируют исследования, анализ и операционные задачи.
Расцвет агентного искусственного интеллекта в маркетинге
Большинство ранних инструментов генеративного ИИ вели себя как диалоговые помощники. Вы задаете вопрос, система выдает ответ.
Эта модель оказалась полезной для создания контента, мозгового штурма и обобщения, но корпоративные среды требуют большего, чем просто создание результатов. Им нужны системы, способные выполнять процессы.
Для этой цели созданы агентские системы искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы генерировать один ответ, они могут:
- Провести многоэтапное исследование
- Получить внешнюю информацию
- Вызов API или инструментов
- Анализ документов
- Триггерные рабочие процессы
- Координируйте несколько систем
Этот сдвиг отражает более широкую тенденцию внедрения ИИ на предприятиях.
Исследования McKinsey показывают, что ИИ все чаще используется в различных бизнес-функциях, включая маркетинг и продажи, где генеративный ИИ может поддерживать такие виды деятельности, как синтез знаний, генерация контента и стратегический анализ.МакКинси). Но многие организации все еще испытывают трудности с масштабированием этих возможностей в своих рабочих процессах.
Возможности заключаются не в добавлении дополнительных инструментов ИИ, а в перепроектировании операционных процессов таким образом, чтобы ИИ был встроен в них. Именно здесь агентские платформы начинают иметь значение: вместо того, чтобы время от времени взаимодействовать с ИИ, команды взаимодействуют с системами, которые постоянно помогать, автоматизировать и координировать оперативные задачи.
Демонстрация Optimizely Opal продемонстрировала, как такие системы могут работать в среде маркетинговых технологий.
Что Optimize продемонстрировала на Opal Agents in Action 2026
Мероприятие было посвящено Opal, платформе искусственного интеллекта Optimizely, интегрированной в весь ее пакет продуктов, включая CMS, инструменты экспериментирования, аналитические возможности и рабочие процессы контент-маркетинга.
По своей сути Opal работает как диалоговый интерфейс искусственного интеллекта, встроенный непосредственно в экосистему Optimizely. Пользователи взаимодействуют с системой через интерфейс чата, который поддерживает постоянную историю разговоров и контекстуальную осведомленность.
Перед каждым взаимодействием с базовой языковой моделью платформа выполняет многоэтапный процесс расширения.
Этот конвейер загружает контекстную информацию, такую как:
- организационные инструкции и рекомендации по бренду
- доступные агенты и инструменты
- оперативные подсказки или системные правила
Организации могут настраивать эти инструкции на нескольких уровнях.
Инструкции на уровне экземпляра применяются ко всей организации, например, определяя фирменный стиль или правила коммуникации. Персональные инструкции позволяют отдельным пользователям адаптировать реакцию системы на их запросы.
Разрешения на основе ролей определяют, кто может изменять эти инструкции, что помогает поддерживать управление в корпоративных средах.
Демонстрация показала, как этот контекстный уровень обеспечивает соответствие взаимодействия ИИ политике организации и требованиям бренда.
Ключевые возможности агентов Opal
Самым интересным аспектом мероприятия стал не диалоговый интерфейс. Это была демонстрация специализированные агенты ИИ, способные выполнять сложные операции.
Специализированные агенты
Агенты в Opal создаются с определенными ролями, инструкциями и доступом к инструментам. Когда агент запускается, он работает в изолированном контексте. Это не позволяет большим многоэтапным процессам перегружать основной разговор.
Во время демонстрации был настроен исследовательский агент для анализа компаний. Агент принял параметр темы и автоматически выполнил несколько проходов исследования.
В другом примере агент выполнил несколько исследовательских запросов о Toyota, собрав информацию о компании, новостях и финансовых результатах. Система автоматически выполнила цепочку операций:
- поиск → очистка → анализ → суммирование
- Процесс создал подробный отчет примерно через 234 секунды и задействовал около 44 000 токенов в нескольких вызовах инструментов.
- Журналы выполнения отображали цикл рассуждений в реальном времени, включая прогнозируемые вызовы инструментов и возвращаемые выходные данные.
Демонстрация продемонстрировала, как агенты ИИ могут решать исследовательские задачи, которые обычно требуют нескольких шагов вручную.
Инструменты и расширяемость
Вторая важная возможность — это инструментальная среда Opal. Разработчики могут создавать собственные инструменты с помощью Opal Tools SDK, который поддерживает Python и FastAPI. Функции можно представить как инструменты посредством простых аннотаций, что позволяет системе ИИ вызывать их во время выполнения задачи. Демонстрация включала простой инструмент, генерирующий случайные числа на основе параметров пользователя. Хотя этот пример тривиален сам по себе, он показывает, как инструменты возвращают структурированные ответы, которые можно отображать в виде элементов интерактивного пользовательского интерфейса. Более продвинутые инструменты предоставляются непосредственно командами разработчиков Optimizely.
Примеры, продемонстрированные в ходе сессии, включали:
- Интеграция веб-поиска, которая выполняет поиск в Google и очищает соответствующие веб-сайты.
- Обработка PowerPoint, преобразующая слайды в анализируемые форматы.
- Инструменты для конкретного продукта для CMS и функции экспериментирования
Система определяет, когда вызывать эти инструменты, на основе их описаний и схем параметров. Результатом является система искусственного интеллекта, способная объединять несколько операций без ручного вмешательства.
Анализ корпоративных документов
На мероприятии также были продемонстрированы возможности обработки документов.
- Файлы PowerPoint можно загружать и конвертировать в структурированный формат Canvas, что позволяет системе анализировать слайды индивидуально.
- Инструмент выполнения кода, аналогичный тем, которые используются в других передовых системах искусственного интеллекта, позволит анализировать электронные таблицы и другие документы Office с помощью сгенерированных сценариев Python.
Это позволяет агентам читать, манипулировать и извлекать информацию из корпоративных файлов, поэтому организации также могут прикреплять к агентам справочные документы или источники знаний. Эти материалы становятся доступными для поиска посредством рабочих процессов генерации с расширенным поиском с использованием графа контента Optimizely.
Автоматизация рабочих процессов
Для меня наиболее значимой с эксплуатационной точки зрения особенностью, продемонстрированной во время мероприятия, была многоагентная оркестровка рабочих процессов. Агенты могут быть объединены последовательно, передавая выходные данные и параметры между этапами.
Рабочие процессы можно запустить несколькими способами:
- Прямой ввод в чат
- Триггеры по электронной почте
- Интеграция вебхуков
- Плановая автоматизация
На одной из демонстраций был показан исследовательский агент, анализирующий тему и пересылающий результаты агенту по электронной почте. Второй агент преобразовал результаты исследования в электронное письмо в формате HTML и автоматически доставил его получателям. Другие варианты корпоративного использования, обсуждавшиеся в ходе мероприятия, включали автоматизированные исследования рынка, мониторинг конкурентной информации и периодические аналитические отчеты.
Почему агентский маркетинг важен для цифровых команд
Для маркетинговых команд операционные последствия использования агентного ИИ могут быть существенными. Современный цифровой маркетинг предполагает постоянный поток анализа, отчетности и сбора информации. Многие задачи следуют схожим шаблонам:
- Собирать информацию → Анализировать ее → Генерировать результаты → Поделиться результатами
Агенты ИИ могут автоматизировать большую часть этого процесса вместо проведения исследований или составления отчетов вручную. Команды могут инициировать рабочие процессы, в которых агенты собирают информацию, анализируют ее и предоставляют структурированную информацию. Это не устраняет участия человека, а, напротив, меняет то, где люди проводят свое время.
Исследования MIT Sloan показывают, что ИИ наиболее эффективен, когда он дополняет человеческую работу, а не заменяет ее, позволяя людям сосредоточиться на более важных задачах, таких как интерпретация и принятие решений.Обзор менеджмента Слоана MIT). Для маркетинговых организаций это означает меньше времени, затрачиваемого на оперативную подготовку, и больше времени на разработку стратегии.
Отраслевая валидация
Несколько отраслевых исследований подтверждают потенциальное влияние искусственного интеллекта на маркетинговые операции.
По оценкам McKinsey, генеративный ИИ может создать значительную экономическую ценность во всех отраслях, причем маркетинг и продажи входят в число функций, которые больше всего выиграют от повышения производительности (МакКинси). Исследования фирмы показывают, что генеративный искусственный интеллект может повысить продуктивность маркетинга до 15 процентов от общих маркетинговых расходов за счет улучшений в создании контента, персонализации и синтезе знаний.
В то же время организации все еще учатся эффективно использовать ИИ. В последнем глобальном исследовании McKinsey в области искусственного интеллекта отмечается, что многие компании внедрили инструменты искусственного интеллекта, но еще не внедрили их глубоко в свои рабочие процессы или процессы (МакКинси). Именно в этом разрыве между экспериментированием и операционной интеграцией агентские платформы могут принести пользу.
Встраивая искусственный интеллект в корпоративные системы и позволяя агентам выполнять задачи, организации могут перейти от изолированных экспериментов к оперативной трансформации.
Стратегические последствия для директоров по маркетингу и цифровых лидеров
Для лидеров маркетинга, оценивающих платформы искусственного интеллекта, демонстрация Opal вытекает из нескольких стратегических соображений.
Во-первых, решающее значение приобретает управление. Системы искусственного интеллекта, встроенные в операционные рабочие процессы, должны работать в рамках бренда, законодательства и нормативных требований. Система инструкций Opal иллюстрирует, как организации могут определять эти ограничения.
Во-вторых, экосистема вокруг ИИ имеет такое же значение, как и сам ИИ. Платформы, поддерживающие интеграцию инструментов, API и оркестрацию рабочих процессов, вероятно, принесут большую долгосрочную ценность, чем автономные помощники.
В-третьих, модели маркетинговой деятельности могут развиваться. По мере развития рабочих процессов, управляемых агентами, команды могут все больше концентрироваться на надзоре, стратегии и принятии решений, а не на ручных исследованиях или анализе.
Наконец, человеческий надзор по-прежнему имеет важное значение. Сама демонстрация подтвердила, что большие языковые модели могут иногда отклоняться от темы во время сложных исследовательских задач, требуя быстрой доработки и контроля. Поэтому агентные системы следует рассматривать как соучастников, а не заменителей.
Мои последние выводы
Мероприятие Optimizely Opal Agents in Action позволило оценить, как агенты ИИ могут изменить маркетинговые операции. Вместо того, чтобы представлять ИИ просто как генератор контента, демонстрации позиционировали Opal как систему, способную проводить исследования, анализировать документы, управлять инструментами и автоматизировать рабочие процессы на маркетинговых платформах. Этот подход отражает более широкий сдвиг в отрасли. По мере того, как организации выходят за рамки изолированных экспериментов с искусственным интеллектом, фокус смещается в сторону оперативной интеграции — внедрения искусственного интеллекта в повседневные рабочие процессы. Для команд цифрового маркетинга это может представлять собой следующий этап эволюции платформы: не просто инструменты, не просто помощники, а экосистемы агентов ИИ, работающих вместе с человеческими командами для выполнения операционного уровня маркетинга.
06 марта 2026 г.
Продолжение темы
