Выберите круг или линиюЦвет объединяет семейство. Квадраты — современные продукты.
Узлы
Большой круг — тип агента или механизм. Его размер показывает число связей. В слое «Продукты» квадрат — отдельный продукт. В слое «Литература» круг — научная работа, ромб — художественное произведение. Выбор продукта показывает все его сопоставленные способности.
Линии
→ Добавляется способность — Возможности сочетаются ┄ Важно различать: это не развитие Тонкий луч — привязка источника или продукта. Пунктир от выбранного продукта — редакционное сопоставление возможностей.
Уже существует?
Есть реализации
Частичные аналоги
Не подтверждено
$ Деньги
Золотой ореол отмечает типы с подтверждённым платным предложением в подборке. В карточке — проекты, цены, денежные показатели и инвестиции.
5 семейств агентов + полномочия и исследование. Карта показывает отношения возможностей; расположение не задаёт хронологию.
П
Современная практика · редакция 05.11.2026
Где работают эти способности
Те же типы нашего атласа, сопоставленные с современными продуктами. Область применения — фильтр общей карты: выберите задачу, чтобы увидеть её исполнителей и связи с возможностями.
55продуктов и систем
20областей применения
7баз для исследования
149уникальных первичных ссылок
Где встречаются возможности
Строка — практическая задача. Столбец — семейство на карте. Число показывает продукты нашей подборки, у которых отмечена хотя бы одна способность этого семейства. Нажмите ячейку, чтобы выделить их на общей карте.
Один продукт может попадать в несколько столбцов. Размер рынка и качество работы здесь не измеряются. НОВАЯ ОБЛАСТЬ — расширение прежнего рыночного слоя.
Область / задачаДействиеПомощникКоллективПродолжениеЦели и статусПолномочияПроверка
Целевая кураторская подборка, а не полная выгрузка каталогов и не рейтинг качества. Современный слой расширяет прежнее исследование 22 компаний.
Каталоги используются для обнаружения кандидатов. Возможности, доступ и коммерческие условия сверяются с сайтами разработчиков, документацией и первичными публикациями. В карточке сохранён путь обнаружения.
Агентный продукт выполняет действия ради задачи. Платформа позволяет создавать агентов; инфраструктура обеспечивает их работу. Исследовательская система может не быть доступна как услуга.
Способности и прикладные области — два разных измерения. Области сформированы редакционно по покупаемой задаче; это не автоматически найденные сообщества и не новые ступени интеллекта.
Для новых записей описана роль человека. Проценты автономности, оценки каталогов и рекламные обещания не используются как измеренные характеристики.
Проверка документальная: продукты не запускались, качество исполнения и успешность платежей не проверялись. Доступность означает заявленный разработчиком способ подключения, а не успешный вход в аккаунт.
Платность, заявленная выручка и инвестиции учитываются отдельно. Отсутствие суммы или цены означает пробел в исследовании, а не отсутствие бизнеса. Исторический раунд не назван последним без отдельной проверки.
Каждый продукт показан на карте один раз возле одной подходящей способности. При выборе раскрываются все сопоставленные способности. Положение спутника не измеряет сходство или зрелость.
Редакция фиксирована на 05.11.2026. Автоматического обновления нет. Дата источника и дата его проверки различаются; данные доступны для скачивания.
Изменения этой редакции
Добавлена выборка из действующих каталогов, разделены продукты, платформы, инфраструктура и исследовательские системы. Новые прикладные области сопоставлены с существующими 26 типами. Научные семейства и 28 концептуальных отношений сохранены.
Денежные свидетельства прежних 22 компаний доступны в разделе «Где деньги». У новых продуктов отсутствие финансового досье явно отмечено. Нет оценок «процента автономности» и неподтверждённых рейтингов.
Каталог продуктов, агентских платформ и навыков с категориями, сравнением и картой предложений. Помогает обнаруживать кандидатов для исследования.
Наличие записи и внутренний рейтинг не подтверждают автономность, качество выполнения или выручку. Есть платные Featured-размещения. Счётчик каталога включает разнородные сущности и не равен числу самостоятельных агентов.
Охват и основания
Разработка, продажи, поддержка, голос, контент и другие задачи; рядом представлены самостоятельные продукты, платформы, агентства и skills.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 3. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Каталог агентов, инструментов и фреймворков, дополненный размещением платных заданий и предложений исполнителей.
Запись каталога не доказывает продажи. В Hire AI Agents опубликованы цены и комиссия продавца 15%; списание возможно после одобрения или автоматически через 3 дня после сдачи. Claw Earn — отдельная beta с USDC/Base и своими правилами. Сделки и качество исполнения в этой проверке не тестировались.
Охват и основания
Поиск готовых продуктов, подбор агентств, наборы запуска, Agent Teams и две отдельные площадки заданий: карточные заказы и Claw Earn.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 11. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Claw Earn — создание задач ↗ Статус beta, USDC в сети Base, отдельные условия escrow и комиссии; наличие интерфейса не подтверждает объём исполненных сделок.
Исследовательская база для сравнения устройства, возможностей, взаимодействий и раскрытий безопасности агентских систем.
Это отобранный исследовательский срез, а не полный и постоянно актуальный рынок. Исследует прежде всего опубликованные сведения; отсутствие раскрытия не тождественно отсутствию возможности или проверки. Не подтверждает выручку компаний и не присваивает сертификат безопасности.
Охват и основания
Издание 2025 года: 30 отобранных систем, 45 полей в шести категориях; chat, browser и enterprise. Информация собрана из публичных материалов и переписки с разработчиками.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 13. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Площадка поиска, запуска и публикации небольших программных исполнителей; разработчики могут назначать цену использования.
Actor может быть обычным скриптом, API или инструментом, поэтому термин Actor не равен автономному агенту. Тариф и механизм выплат подтверждают коммерческую возможность; число запусков, пользователей и отзывов нельзя превращать в выручку без дополнительных данных.
Охват и основания
Веб-агенты, сбор данных, анализ, интеграции и инструменты для других агентов. Каталог AI agents — часть более широкого Apify Store.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 1. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Реестр обнаружения и подключения зарегистрированных агентов экосистемы Fetch.ai с поиском по адресам, протоколам и возможностям.
Зарегистрированный адрес, статус active или verified не подтверждают коммерческий спрос, успешное выполнение произвольного поручения или независимость владельцев. Главная Agentverse вернула 403; назначение и функции подтверждены официальной документацией и сайтом Fetch.ai.
Охват и основания
Hosted, local, mailbox, proxy и custom-агенты; публичность, фильтры активности, верификации, сети и протоколов.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 1. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Корпоративный канал поиска, закупки и развёртывания агентских решений через AWS Marketplace.
Запись может описывать платформу, MCP-инструмент или услугу внедрения. Доступны подписки, оплата использования и индивидуальные предложения; наличие предложения не означает подтверждённую выручку поставщика или пригодность для любой среды.
Охват и основания
Готовые агенты, программы со встроенными агентами, инструменты, инфраструктура разработки и профессиональные услуги. Варианты поставки включают SaaS, API, контейнеры и AMI.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 2. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
AWS Marketplace — AI Agents & Tools ↗ Пять категорий предложений, механизм закупки и способы развёртывания; интеграция отдельных решений с AgentCore.
Маркетплейс приложений, агентов и инструментов для Salesforce, Agentforce и Slack.
Экосистемный каталог: запись не обязательно описывает самостоятельный агентский продукт. Заявленные Salesforce проверки партнёров и безопасности не доказывают доход, независимость или безошибочность конкретного агента. Платёжные условия и лицензии зависят от предложения.
Охват и основания
Агенты, субагенты, MCP-серверы, приложения и отраслевые решения партнёров; подключение через Agentforce Builder.
Записей атласа с прямой ссылкой обнаружения здесь: 0. Остальные базы рассмотрены как ориентир рынка.
Salesforce — AgentExchange overview ↗ Текущее назначение, виды предложений, активация в Agentforce Builder, private offers и единая оплата через Salesforce.
Проверено 2026-11-05
М
Рыночный слой · проверка 05.11.2026
Где у агентов есть деньги
Углублённые финансовые досье 22 компаний: что покупают, как устроена оплата и какие есть заявления о выручке и инвестициях. Расширенный каталог продуктов и новых областей — в разделе «Продукты».
22компании в подборке
20с платным предложением
7с заявленным денежным показателем
22с подтверждённым раундом
$ Есть платный продуктR Заявлена выручка / ARR / годовой темпV Компания привлекла инвестицииY Участие в акселераторе
Цена показывает предложение, выручка — продажи, инвестиции — финансирование компании. Эти признаки могут сочетаться. Они не доказывают прибыльность; участие в акселераторе не является сертификацией агента.
Область / за что платят$ ПлатныеR Выручка*V Инвестиции
Каждая точка — компания из этой подборки. Это распределение найденных свидетельств, а не размер рынка и не рейтинг доходности. *В карточках различены ARR, годовой темп и выручка за период. Отсутствие показателя означает отсутствие данных в подборке.
Как искать область с деньгами
Начните с покупаемого результата. В поддержке это решённое обращение, в разработке — рабочий инструмент и выполненная задача, в голосовых системах — минуты разговора. В инфраструктуре покупают возможность запускать чужих агентов.
Сравнивайте внутри области. Подписка за сотрудника, плата за использование и оплата результата распределяют риск между продавцом и покупателем по-разному. Размер раунда не показывает, какая модель окупается.
Отделяйте компанию от функции. Деньги платформы могут включать редактор, поиск, обычную автоматизацию и другие продукты. Мы отмечаем, когда доход именно агентской функции не выделен.
Агенты разработки в редакторе, терминале и облаке: от поиска по проекту до выполнения порученной правки.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестиции
Кто платит
Разработчики, команды разработки и корпоративные инженерные подразделения.
За что
Разбирает запрос и кодовую базу, составляет план, меняет файлы; работу можно делегировать облачному агенту и затем проверить результат.
Модель оплаты
Подписка и использование На проверенной странице: Plus $8/мес. только с Grok; Premium $30/мес.; Teams от $30 за пользователя в месяц. Налоги и использование сторонних моделей не включены. Условия ↗
Годовой темп выручкиБолее $1 млрд annualized revenue2025-11-13 · заявление компании / инвестора
V $2,3 млрд · Series D2025-11-13 · Accel, Thrive, Andreessen Horowitz, Coatue, NVIDIA, Google
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Пакетные индивидуальные и командные подписки с общим лимитом AI; сторонние модели оплачиваются отдельно по использованию. Облачные агенты доступны начиная с Premium. Источник ↗
Годовой темп выручки. Более $1 млрд annualized revenue. 2025-11-13. Годовой темп выручки, заявленный самой компанией на дату раунда; не признанная выручка за завершённый год. Источник ↗
Раунд компании · 2025-11-13. $2,3 млрд; Series D. Инвесторы: Accel, Thrive, Andreessen Horowitz, Coatue, NVIDIA, Google. Источник ↗
Границы. Финансовый показатель относится ко всему Cursor на указанную дату, а не к отдельным агентным функциям; готовность кода требует проверки.
Агент разработки, которому передают инженерные задачи; облачные исполнения могут запускаться из событий рабочих систем.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестиции
Кто платит
Разработчики и инженерные команды, в том числе крупные компании с собственными репозиториями и процессами.
За что
Выполняет задачи разработки, помогает разбирать инциденты и уязвимости; автоматизации запускают работу из Slack, GitHub и Linear. Человек задаёт цель и оценивает изменения.
Модель оплаты
Подписка и квоты Pro $20/мес.; Max $200/мес.; Teams $80/мес. за командный план плюс $40/мес. за полноценное место разработчика. Это доступ с квотами, не безлимитная работа. Условия ↗
Годовой темп выручкиПочти $900 млн run-rate revenue2026-09-08 · заявление компании / инвестора
V Более $2 млрд; точная сумма не раскрыта · Series E2026-09-08 · Andreessen Horowitz, Accel, Founders Fund, General Catalyst, Avenir
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Платные планы дают квоту с дневным и недельным обновлением; дополнительное использование покупается по API-тарифам. Корпоративные условия согласуются отдельно. Источник ↗
Годовой темп выручки. Почти $900 млн run-rate revenue. 2026-09-08. Заявленный Cognition годовой темп выручки; компания сравнивает его с $492 млн в мае. Это не признанная выручка за год. Источник ↗
Раунд компании · 2026-09-08. Более $2 млрд; точная сумма не раскрыта; Series E. Инвесторы: Andreessen Horowitz, Accel, Founders Fund, General Catalyst, Avenir. Источник ↗
Границы. Run-rate относится к Cognition в целом, а не к выделенной выручке автономного Devin; поручение агенту не гарантирует корректного результата.
Среда, в которой пользователь описывает приложение, а агент создаёт, проверяет и исправляет его код.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Основатели, продуктовые и операционные команды, разработчики; в том числе люди без опыта программирования.
За что
Преобразует описание в приложение, планирует работу, использует интеграции и проверяет интерфейс в браузере; может работать в фоне в пределах выбранного плана.
Модель оплаты
Подписка и расход кредитов Единой цены за готовое приложение нет. Числовая стоимость текущих подписок не подтверждена в доступном тексте страницы; стоимость платных задач зависит от сложности. Условия ↗
Годовой темп выручки$150 млн annualized revenue2025-09-10 · заявление компании / инвестора
V $250 млн · Series C2025-09-10 · Prysm Capital, Amex Ventures, Google AI Futures Fund, Y Combinator, Craft, a16z, Coatue, Paul Graham
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Core/Pro включают месячные кредиты, общие для Agent и облачных сервисов. Платная работа тарифицируется по вычислительной сложности; отдельные внешние API списываются по тарифу провайдера. Рассуждение в Plan Mode тоже может быть платным. Источник ↗
Годовой темп выручки. $150 млн annualized revenue. 2025-09-10. Годовой темп выручки всей Replit, заявленный компанией при раунде; не выручка за завершённый год и не отдельная выручка Agent. Источник ↗
Раунд компании · 2025-09-10. $250 млн; Series C. Инвесторы: Prysm Capital, Amex Ventures, Google AI Futures Fund, Y Combinator, Craft, a16z, Coatue, Paul Graham. Источник ↗
Акселератор. Y Combinator · Winter 2018. Источник ↗
Границы. Выручка относится ко всей платформе на историческую дату; создание и самопроверка приложения агентом не заменяют проверку перед эксплуатацией.
Droids выполняют задачи разработки локально и в облаке; корпоративная платформа управляет доступом, моделями и средой исполнения.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Разработчики и инженерные организации, особенно компании с требованиями к размещению и контролю разработки.
За что
Исполняет инженерные поручения через Desktop, CLI и SDK; поддерживает фоновые задания и управляемые облачные компьютеры. Организация задаёт уровень автономности и политики.
Модель оплаты
Подписка и корпоративный договор Pro $20/мес.; Plus $100/мес. с примерно пятикратным использованием Pro; Max $200/мес. с примерно десятикратным. Teams $60/мес. плюс $40/мес. за место, до 10 мест. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $200 млн · Раунд финансирования; серия не названа в источнике2026-09-15 · Blackstone, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Insight Partners, Evantic Capital, Sound Ventures, NEA, Mantis VC, Clearlake
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Индивидуальные планы различаются лимитами использования; Teams добавляет оплату мест. Business/Enterprise дают согласуемые лимиты, управление и варианты размещения. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка / ARR не подтверждены. Проверка 2026-11-05. В отобранных первичных источниках нет абсолютной суммы выручки или ARR. Перечень корпоративных клиентов и инвестиции не заменяют финансовое раскрытие.
Раунд компании · 2026-09-15. $200 млн; Раунд финансирования; серия не названа в источнике. Инвесторы: Blackstone, Khosla Ventures, Sequoia Capital, Insight Partners, Evantic Capital, Sound Ventures, NEA, Mantis VC, Clearlake. Источник ↗
Границы. Заявления о самоулучшающейся разработке не означают гарантированную самостоятельную поставку продукта; выручка в выбранных источниках не раскрыта.
Корпоративные агенты обслуживания: общаются с клиентами и выполняют действия в подключённых системах компании.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестиции
Кто платит
Руководители клиентского сервиса и крупные компании из финансов, торговли, связи, здравоохранения и других отраслей.
За что
Ведёт разговор в разных каналах, получает данные из CRM и систем заказов, выполняет разрешённые операции — например возврат заказа. Внедрение включает настройку, тестирование и мониторинг.
Модель оплаты
Оплата результата Публичная единая ставка не указана; цена и определение оплачиваемого результата согласуются с компанией. Условия ↗
ARR · регулярная выручка в годовом выраженииБолее $150 млн ARR2026-02-06 · заявление компании / инвестора
V $350 млн · Раунд финансирования; серия не названа в источнике2025-09-04 · Greenoaks
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Компания платит за заранее определённые ценные результаты работы агента. Поставщик также сопровождает создание и развитие корпоративного агента. Источник ↗
ARR · регулярная выручка в годовом выражении. Более $150 млн ARR. 2026-02-06. Заявление основателей о Sierra в обзоре второго года. ARR — годовая величина регулярного бизнеса, не признанная выручка за прошедший год. Источник ↗
Раунд компании · 2025-09-04. $350 млн; Раунд финансирования; серия не названа в источнике. Инвесторы: Greenoaks. Источник ↗
Границы. ARR заявлен для всей Sierra на указанную дату; качество и цена агента зависят от интеграций и согласованного определения результата.
Агенты клиентской поддержки с процедурами на естественном языке и подключением к рабочим системам компании.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Корпоративные команды клиентского сервиса и операционные руководители.
За что
Разбирает обращения, извлекает актуальные данные и запускает рабочие процессы. Команда задаёт Agent Operating Procedures, ограничения и правила передачи человеку.
Модель оплаты
За разговор или решение Публичная числовая ставка не раскрыта; коммерческое предложение зависит от объёма и выбранной модели. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $250 млн · Series D2026-01-27 · Coatue Management, Index Ventures, ChemistryVC, Definition Capital, Starwood Capital, a16z, A*, Accel, Avra, Bain Capital Ventures, Elad Gil, Forerunner, Ribbit Capital, T.Capital
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Два договорных варианта: фиксированная ставка за входящий разговор либо более высокая ставка за полностью решённый вопрос без оплаты эскалаций. Объём влияет на условия. Источник ↗
Пример использования клиентом. Chime: 70% разрешения обращений в чате и голосе. Опубликованный кейс; дата не указана, проверен 2026-11-05. Операционная метрика клиента на продуктовой странице Decagon. Выручка и ARR самой Decagon в выбранных источниках не раскрыты. Источник ↗
Раунд компании · 2026-01-27. $250 млн; Series D. Инвесторы: Coatue Management, Index Ventures, ChemistryVC, Definition Capital, Starwood Capital, a16z, A*, Accel, Avra, Bain Capital Ventures, Elad Gil, Forerunner, Ribbit Capital, T.Capital. Источник ↗
Границы. 70% — результат отдельного клиента, не общий SLA; инвестиции и показатели клиентского эффекта не являются выручкой Decagon.
Агент поддержки, работающий внутри Intercom или с существующей службой поддержки компании.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Команды клиентского сервиса от небольших компаний до крупных организаций.
За что
Отвечает по знаниям компании, получает данные и выполняет настроенные процедуры во внешних системах; передаёт сложные случаи человеку.
Модель оплаты
За результат и места Для чата и email: $0,99 за resolution, передачу по Procedure, disqualification или self-serve routing; $9,99 за qualification. Не более одного outcome за разговор. Essential при помесячной оплате — $39/место/мес.; Fin поверх другого helpdesk может продаваться без платы за места. Голос и специальные объёмы — по договору. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $125 млн · Series D компании Intercom, до запуска Fin2018-03-27 · Kleiner Perkins
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Fin оплачивается за outcome. В Intercom добавляется подписка за места сотрудников; с внешним helpdesk нет оплаты мест Fin, но действует минимальный объём обязательств. Оплачиваемый outcome может включать завершённую процедуру с передачей человеку. Источник ↗
Пример использования клиентом. Anthropic: около 560 тыс. решений в месяц; 79% resolution rate. Опубликованный кейс; дата не указана, проверен 2026-11-05. 79% относится к обращениям с участием Fin; в кейсе это 63% всего объёма поддержки. Это клиентская операционная метрика, не выручка Fin или Intercom. Источник ↗
Раунд компании · 2018-03-27. $125 млн; Series D компании Intercom, до запуска Fin. Инвесторы: Kleiner Perkins. Источник ↗
Границы. Раунд финансировал Intercom в 2018 году, не отдельный Fin; оплачиваемое решение может быть предполагаемым по отсутствию дальнейшего запроса, а не подтверждённым человеком.
Рабочий помощник для команды: получает поручение в Slack, почте или чате, использует подключённые приложения, сохраняет контекст и выполняет повторяющиеся задачи.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Руководители и сотрудники небольших команд; компании, которым нужны общие интеграции, контроль доступа и поддержка.
За что
Разбирать почту, готовить встречи и отчёты, обновлять рабочие системы и выполнять поручения по расписанию.
Модель оплаты
Подписка за активного пользователя + кредиты выполнения Team: от $49.99 за активного пользователя в месяц, 5 000 кредитов на место; пополнение — $10 за 1 000 кредитов. Месячные кредиты не переносятся, купленные дополнительно сохраняются. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $35 млн · Series B Teamflow — до поворота к продукту Lindy2021-07-26 · Coatue — ведущий инвестор, Menlo Ventures, Battery Ventures
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Каждое оплачиваемое место добавляет кредиты в общий пул команды; дополнительные кредиты покупаются отдельно. Enterprise — индивидуальный договор. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Подтверждённая сумма выручки или ARR не найдена. Проверка на 05.11.2026. Публичный платный тариф подтверждён. Он не раскрывает число платящих клиентов, выручку или прибыль.
Раунд компании · 2021-07-26. $35 млн; Series B Teamflow — до поворота к продукту Lindy. Инвесторы: Coatue — ведущий инвестор, Menlo Ventures, Battery Ventures. Источник ↗
Границы. Операции с внешним эффектом, по текущему тарифному описанию, ждут одобрения; исчерпание кредитов приостанавливает работу. Исторический раунд относится к Teamflow: юридические условия Teamflow и Lindy называют одну компанию Crivello Corp. Это не новый раунд финансирования агентского продукта.
Платформа для создания и совместного использования агентов, которые работают с корпоративными данными и инструментами. Выросла из конструктора автоматизаций в среду управления агентами.
$ Платный продуктV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Команды операций, маркетинга, продаж и поддержки; ИТ-службы, которым нужен общий контроль инструментов и расходов.
За что
Собирать агентов для конкретных рабочих процессов, подключать приложения, запускать задачи и управлять доступом всей организации.
Модель оплаты
Подписка и потребление кредитов; комиссия оркестрации Pro — от $37/месяц, 20 000 кредитов в месяц; на странице указана комиссия оркестрации 8%. Enterprise — цена по запросу. Период предоплаты для стартовых $37 на доступной странице не уточнён. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $50 млн · Series B2026-03-12 · Benchmark — ведущий инвестор, Nexus Venture Partners, First Round Capital, Y Combinator, Box Group, The Cannon Project, Shopify Ventures
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Pro включает общий лимит кредитов при неограниченном количестве агентов и мест. Enterprise предлагает индивидуальные объёмы и организационные настройки. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Сумма выручки или ARR Gumloop не раскрыта в проверенных источниках. Проверка на 05.11.2026. Компания называет корпоративных клиентов, включая Shopify, Gusto и Instacart. Финансовые показатели демонстрационных сценариев и клиентов нельзя считать её собственной выручкой. Источник ↗
Раунд компании · 2026-03-12. $50 млн; Series B. Инвесторы: Benchmark — ведущий инвестор, Nexus Venture Partners, First Round Capital, Y Combinator, Box Group, The Cannon Project, Shopify Ventures. Источник ↗
Границы. Неограниченное число агентов и мест не означает неограниченное выполнение: потребление измеряется кредитами. Политики уровня всей организации относятся к Enterprise. Старые тарифы конструктора workflow не перенесены на текущий продукт.
Среда для специализированных агентов и команд агентов: бизнес-эксперт задаёт процесс, подключает инструменты и распределяет работу между программами и людьми.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Корпоративные команды продаж, маркетинга, клиентского обслуживания и операций; руководители внедрения ИИ.
За что
Создавать и запускать рабочие процессы, в которых несколько агентов исследуют данные, принимают ограниченные решения и выполняют действия.
Модель оплаты
Корпоративный договор с объёмами действий и модельных кредитов Enterprise — по запросу. Публичная числовая цена и объём включённого потребления на текущей странице не указаны. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $24 млн · Series B2025-05-06 · Bessemer Venture Partners — ведущий инвестор, King River Capital, Insight Partners, Peak XV
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Текущая страница предлагает Enterprise: индивидуальные Actions и Vendor Credits, неограниченные агенты, инструменты, пользователи и команды агентов. Источник ↗
Пример использования клиентом. Qualified: $500 тыс. закрытой выручки и $7 млн потенциальных сделок за 6 месяцев. Кейс опубликован в мае 2025; результат за шесть месяцев. Заявленный результат клиента, использовавшего 35+ агентов. $7 млн — pipeline, а не полученная выручка. Ни одна из этих сумм не является выручкой Relevance AI; её собственная выручка в проверенных источниках не раскрыта. Источник ↗
Раунд компании · 2025-05-06. $24 млн; Series B. Инвесторы: Bessemer Venture Partners — ведущий инвестор, King River Capital, Insight Partners, Peak XV. Источник ↗
Границы. Продажа по запросу; сумма договора и включённые объёмы не раскрыты. Неограниченные пользователи и агенты не отменяют лимитов действий и модельного потребления. Клиентский кейс опубликован поставщиком и не является независимым измерением.
Агенты для входящих обращений, исходящего поиска клиентов и развития существующих аккаунтов. Используют общий контекст и работают через голос, почту, чат и сообщения.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Руководители продаж, маркетинга и Revenue Operations; компании с повторяющимся потоком потенциальных клиентов.
За что
Исследовать и квалифицировать клиентов, начинать разговоры, отвечать на обращения и передавать возможности сотрудникам.
Модель оплаты
Коммерческий договор и предоплаченные кредиты доступа Сумма и частота оплаты определяются в Order Form; подтверждённой публичной числовой цены не найдено. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $50 млн · Series B2024-11-11 · Andreessen Horowitz — ведущий инвестор
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Договор определяет количество кредитов и периодичность выставления счетов. Дополнительные кредиты оформляются отдельно; при нулевом балансе дальнейшее использование останавливается. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Подтверждённая сумма выручки или ARR не найдена в выбранных первичных источниках. Проверка на 05.11.2026. Компания публикует отзывы и результаты клиентов. Объём их потенциальных сделок и привлечённые инвестиции не приняты за выручку 11x.
Раунд компании · 2024-11-11. $50 млн; Series B. Инвесторы: Andreessen Horowitz — ведущий инвестор. Источник ↗
Границы. Продажа по запросу, стоимость и включённые объёмы не раскрыты. Автоматизация ограничена коммерческими процессами и подключёнными каналами. Дата Series B сверена с объявлением инвестора; это подтверждённый раунд, без заявления, что он последний.
Агент Ava автоматизирует исходящие продажи: ищет контакты, готовит и отправляет сообщения, ведёт ответы и назначает встречи.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Руководители B2B-продаж и команд развития бизнеса — от стартапов до крупных компаний.
За что
Передать агенту повторяющуюся работу по привлечению клиентов, оставив сотрудникам живые переговоры и развитие отношений.
Модель оплаты
Пакетный коммерческий договор по объёму исходящей работы Team, Scale и Enterprise — цена по запросу. Указанные ~2 500 и ~6 000 контактов в месяц — ориентиры объёма Team и Scale, а не цены. Условия ↗
Годовой объём заключённых повторяющихся контрактов$3.84 млн ARR, заявленные компанией30.12.2024; исторический показатель · заявление компании / инвестора
V $25 млн · Series A2025-04-09 · Glade Brook Capital — ведущий инвестор, HubSpot Ventures, Oliver Jung, Day One Ventures, BOND, Soma Capital, Sequoia Scout, Y Combinator
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. План рассчитывается по числу контактов, почтовых ящиков и мест телефонного инструмента. Включены платформа, внедрение и сопровождение; телефонный инструмент для сотрудников — дополнение за место. Источник ↗
Годовой объём заключённых повторяющихся контрактов. $3.84 млн ARR, заявленные компанией. 30.12.2024; исторический показатель. В итогах 2024 года компания сообщила о заключённых контрактах на $3.84 млн ARR после перехода к продажам через отдел продаж в мае. Это годовой повторяющийся объём по заявлению компании, не фактически признанная выручка за 2024 или текущий ARR 2026. Источник ↗
Раунд компании · 2025-04-09. $25 млн; Series A. Инвесторы: Glade Brook Capital — ведущий инвестор, HubSpot Ventures, Oliver Jung, Day One Ventures, BOND, Soma Capital, Sequoia Scout, Y Combinator. Источник ↗
Границы. Продажа по запросу; цена и точные условия договора не раскрыты. Возможны утверждение сообщений перед отправкой, ограничения стиля и передача человеку. Текущий телефонный инструмент предназначен также для звонящих сотрудников: не вся работа платформы выполняется агентом автономно.
Профессиональная среда для юридической работы: агенты, поиск по правовым материалам, анализ документов и координация процессов юридической команды.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестиции
Кто платит
Юридические фирмы, внутренние юридические отделы и организации профессиональных услуг.
За что
Исследовать вопросы, сопоставлять документы и условия договоров, готовить материалы и выполнять юридические рабочие процессы под контролем специалистов.
Модель оплаты
Корпоративный SaaS-договор Публичной числовой цены нет; коммерческое предложение по запросу и условия в Order Form. Условия ↗
Прирост ARR за периодБолее $100 млн net-new ARR за Q2 2026Q2 2026; опубликовано 16.07.2026 · заявление компании / инвестора
Как устроена оплата. Стоимость и условия оплаты закрепляются в индивидуальных заказах. Базовый сервис и дополнительные процессы, интеграции и исследовательские модули могут оформляться отдельно. Источник ↗
Прирост ARR за период. Более $100 млн net-new ARR за Q2 2026. Q2 2026; опубликовано 16.07.2026. Компания сообщила о приросте более $100 млн net-new ARR. Это прирост годового повторяющегося объёма, а не общий ARR и не квартальная выручка. Бухгалтерская выручка и прибыль здесь не подтверждаются. Источник ↗
Границы. Продажа по запросу, стоимость и включения зависят от договора. Инструмент профессиональной команды не подтверждает автономное право подписывать договоры или представлять клиента. Объявленная оценка компании не считается доходом.
Matrix организует множество аналитических задач над документами и данными в управляемую таблицу. Помогает финансовым и юридическим специалистам готовить проверяемые материалы.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Инвестиционные компании, банки, юридические фирмы, консалтинг и корпоративные команды сделок.
За что
Анализировать комнаты данных и договоры, извлекать условия, сравнивать объекты, собирать записки и презентации со ссылками на источники.
Модель оплаты
Лицензии Core User на именованных сотрудников; индивидуальный корпоративный договор Публичная числовая цена не подтверждена. Коммерческие условия — через отдел продаж; единая лицензия не разрешает обслуживать неограниченную команду. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $130 млн · Series B2024-07-08 · Andreessen Horowitz — ведущий инвестор, Index Ventures, Google Ventures, Peter Thiel
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Лицензия закрепляется за конкретным человеком. Большие объёмы автоматизации, API и нестандартные сценарии могут требовать согласованного отдельного плана. Источник ↗
Темп роста без абсолютной суммы. Рост выручки 15×; абсолютная сумма не раскрыта. 18 месяцев до объявления 08.07.2024. Историческое заявление компании о темпе роста выручки. Денежный объём, методика признания выручки и прибыль не приведены; это не оценка выручки 2026 года. Источник ↗
Раунд компании · 2024-07-08. $130 млн; Series B. Инвесторы: Andreessen Horowitz — ведущий инвестор, Index Ventures, Google Ventures, Peter Thiel. Источник ↗
Границы. Продажа по запросу, цена не раскрыта. Matrix оставляет проверку и профессиональное решение человеку. По Fair Use одна лицензия не предназначена для масштабной автоматизации от имени отдела, пакетной обработки или перепродажи результатов без письменного согласия.
Исследовательский помощник и агент для научной литературы: ищет публикации, отбирает работы, извлекает данные и составляет отчёты с источниками.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Исследователи, университеты, исследовательские подразделения компаний и консультанты, принимающие решения на основе опубликованных данных.
За что
Сокращать ручную работу над обзорами литературы и систематическими обзорами; превращать публикации в сравнимые таблицы и проверяемые отчёты.
Модель оплаты
Freemium и подписка за пользователя с лимитами исследовательской работы Industry Pro: $49 за пользователя в месяц при оплате $588 за год. Industry Scale: $229 за пользователя в месяц при оплате $2 748 за год. Basic бесплатный; это не цены академической линейки. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $22 млн · Series A2025-02-26 · Spark Capital — соорганизатор раунда, Footwork — соорганизатор раунда, Fifty Years, Basis Set, Mythos
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Платные планы добавляют объёмы Research Agent, отчётов, систематических обзоров и совместную работу. Есть отдельные отраслевые и академические тарифы; Enterprise — индивидуальный договор. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Сумма выручки или ARR не найдена в проверенных первичных источниках. Проверка на 05.11.2026. В объявлении раунда компания сообщала о 400 тыс. исследователей в месяц. Число пользователей не показывает число платящих клиентов и не является выручкой. Источник ↗
Раунд компании · 2025-02-26. $22 млн; Series A. Инвесторы: Spark Capital — соорганизатор раунда, Footwork — соорганизатор раунда, Fifty Years, Basis Set, Mythos. Источник ↗
Границы. Лимиты поиска, отбора и извлечения различаются по планам; обычный поиск не равен неограниченной работе исследовательского агента. Источники и выводы требуют научной проверки. Указанные цены относятся к Industry с годовой оплатой.
Платформа для сборки и эксплуатации голосовых и чат-агентов: разговор, поиск по базе знаний, запись на приём и передача звонка человеку. Это настроенные бизнесом исполнители, а сама Retell продаёт платформу их работы.
$ Платный продуктR Есть денежный показательV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Команды поддержки, продаж и контакт-центры; разработчики и интеграторы, внедряющие телефонных помощников.
За что
Обрабатывать входящие и исходящие обращения, отвечать по базе знаний и выполнять подключённые действия во время разговора.
Модель оплаты
Оплата использования; индивидуальный корпоративный договор $0,07–0,31 за минуту голосового агента; чат от $0,002 за сообщение. Начальный кредит $10; Enterprise — по договору. Условия ↗
Годовой темп выручки$80 млн годового темпа выручкисентябрь 2026 · заявление компании / инвестора
V $4,6 млн · Seed2024-05 · Alt Capital, бизнес-ангелы
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Плата за минуты голосового агента и сообщения чата. Итог зависит от выбранных модели, голоса, телефонии и дополнений; опубликованный диапазон нельзя принимать за единый тариф любого звонка. Источник ↗
Годовой темп выручки. $80 млн годового темпа выручки. сентябрь 2026. Компания сообщает annualized revenue на своей странице истории. Это приведённый к году текущий темп, а не подтверждённая выручка за календарный год и не автоматически ARR подписок. Источник ↗
Раунд компании · 2024-05. $4,6 млн; Seed. Инвесторы: Alt Capital, бизнес-ангелы. Источник ↗
Границы. Показатель выручки заявлен самой компанией; независимая проверка финансов в этих источниках не представлена. Для seed-раунда официальный таймлайн указывает месяц, без точного дня. Доступные действия и пределы полномочий задаёт внедряющая организация.
Инфраструктура для голосовых агентов, которую разработчики соединяют с выбранными моделями, распознаванием речи, голосами и бизнес-системами. Позволяет создавать конкретных агентов поддержки и продаж.
$ Платный продуктV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Разработчики продуктов, корпоративные команды автоматизации и операторы клиентского обслуживания.
За что
Запускать телефонные и другие голосовые диалоги с действиями в системах заказчика, управлять маршрутизацией и масштабом разговоров.
Модель оплаты
Поминутная плата за платформу плюс расходы поставщиков и опциональная подписка $0,05 за минуту Vapi hosting. Core — $29/мес.; Pro — 10% платы за hosting, минимум $999/мес.; Premier — индивидуально. Стартовый кредит $5. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $50 млн · Series B2026-05-12 · Peak XV, M12 (Microsoft), Kleiner Perkins, Bessemer Venture Partners
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Базовая ставка относится к Vapi hosting. Расходы на модель, распознавание, синтез и выбранную телефонию считаются отдельно; сервисы моделей передаются по себестоимости. Условия повышенных тарифов добавляются к использованию. Источник ↗
Пример использования клиентом. Amazon Ring: заявлен переход всего входящего потока поддержки на Vapi. май 2026. В релизе Vapi приведено подтверждение руководителя Ring о внедрении за две недели. Это пример использования, не показатель выручки Vapi; долларовый ARR в релизе не раскрыт. Источник ↗
Раунд компании · 2026-05-12. $50 млн; Series B. Инвесторы: Peak XV, M12 (Microsoft), Kleiner Perkins, Bessemer Venture Partners. Источник ↗
Границы. $0,05 за минуту — только слой Vapi, а не полная стоимость разговора. Клиентский результат опубликован самой Vapi с атрибуцией представителю Ring; это не финансовая отчётность. Качество и доступные действия зависят от конфигурации агента и подключённых систем.
Платформа телефонных агентов для бизнеса со своими голосовыми моделями, сценариями разговора и интеграциями. Агент ведёт разговор и выполняет разрешённые действия; заказчик определяет его задачу.
$ Платный продуктV Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Контакт-центры и корпоративные команды поддержки, продаж и операций.
За что
Обрабатывать звонки, квалифицировать обращения, записывать клиентов и передавать сложные случаи человеку.
Модель оплаты
Минуты использования; подписка для повышенных лимитов; корпоративный договор Start: $0/мес. + $0,14/мин. Build: $299/мес. + $0,12/мин. Перевод звонка — соответственно $0,05 и $0,04/мин.; при своей телефонии эта плата не взимается. Enterprise — индивидуально. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $50 млн · Series C2026-06-16 · Scale Venture Partners, Emergence Capital, HubSpot, Dell Technologies Capital, Upfront Ventures
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Ставка AI включает модель, распознавание и синтез речи. Телефония оплачивается отдельно. У планов разные ограничения параллельных и суточных звонков; возможна дополнительная плата за минуты перевода звонка. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка и ARR не раскрыты в проверенных источниках. срез на 5 ноября 2026. Компания сообщает более 3,5 млн звонков в неделю и называет Samsara, Kin Insurance и CNO Financial Group. Это объём работы и имена клиентов, а не денежная выручка. Источник ↗
Раунд компании · 2026-06-16. $50 млн; Series C. Инвесторы: Scale Venture Partners, Emergence Capital, HubSpot, Dell Technologies Capital, Upfront Ventures. Источник ↗
Границы. Цена минуты AI не включает всю телефонию. Число звонков не позволяет вычислить выручку без состава тарифов, скидок и фактической длительности. Дата раунда — дата первоначальной публикации; статья обновлена 1 сентября 2026 года.
Инфраструктура идентификации и платежей для агентов: связывает агента с человеком или организацией, задаёт условия платежа и даёт продавцу принять оплату. Это слой доступа и расчётов, а не универсальный агент.
V Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Разработчики агентных платформ, продавцы цифровых услуг и данных, торговые площадки и интернет-магазины.
За что
Проверить участника и разрешённый объём покупки, выпустить ограниченный платёжный токен, провести расчёт между покупателем и продавцом.
Модель оплаты
Коммерческая модель публично не раскрыта достаточно подробно Публичная цена не подтверждена; условия нужно получать у Skyfire. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
Как устроена оплата. Подтверждены продукт и механизм платежей, но в проверенных первичных источниках не найден открытый тариф, ставка комиссии или договор, подтверждающий платную поставку. Отсутствие отметки платности означает недостаток подтверждения, а не бесплатность. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка и ARR не раскрыты в проверенных источниках. срез на 5 ноября 2026. Платёжный оборот клиентов и баланс кошельков нельзя считать доходом самой Skyfire. Подтверждённая денежная метрика дохода не найдена.
Акселератор. a16z Crypto Startup Accelerator (CSX) · Fall 2024. Источник ↗
Границы. Самостоятельная оплата в пределах поручения не означает самостоятельную юридическую личность или собственность агента на деньги. Платёжный токен ограничивает получателя, сумму и время; продавец списывает стоимость поставленного сервиса в пределах этого разрешения. Приведён один подтверждённый исторический раунд; он не объявлен последним раундом компании. Идентификация и связь с поручителем сами по себе не доказывают независимость участников или защиту от множества подконтрольных аккаунтов.
Текущее предложение — агенты для банков и кредитных союзов: клиент просит выполнить операцию, система проверяет доступ и банковские правила, получает необходимые подтверждения и выполняет действие. Компания ушла от исходной идеи выплат от ИИ людям.
V Есть инвестицииY Акселератор
Кто платит
Банки и кредитные союзы, прежде всего community banks; их цифровые, операционные и технологические команды.
За что
Дать клиентам и сотрудникам выполнять разрешённые банковские действия обычным языком: получать данные по счетам, переводить средства и оплачивать счета в рамках подключённых систем банка.
Модель оплаты
Индивидуальное предложение банку; структура оплаты не раскрыта Публичного тарифа нет — запрос предложения. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $3 млн · Pre-seed; прежнее направление AI-to-human payments2024-08-06 · Visa, Coinbase Ventures, Boost VC, Deepwater, Spartan Group
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Компания направляет банк за коммерческим предложением. Публичные суммы, единицы тарификации и оплаченные контракты в выбранных источниках не подтверждены. Отсутствие отметки платности не означает, что продукт бесплатный. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка и ARR не раскрыты в проверенных источниках. срез на 5 ноября 2026. Объявлены сотрудничество с Middlesex Federal Savings и работа с Citizens State Bank. Эти сообщения не раскрывают сумму контракта, выручку Payman или оплату конкретного внедрения. Источник ↗
Раунд компании · 2024-08-06. $3 млн; Pre-seed; прежнее направление AI-to-human payments. Инвесторы: Visa, Coinbase Ventures, Boost VC, Deepwater, Spartan Group. Источник ↗
Акселератор. ICBA ThinkTECH Accelerator · 2026. Источник ↗
Границы. Раунд 2024 года относится к компании на этапе другого продукта; он не доказывает инвестиции именно в нынешних банковских агентов. Операция требует авторизованного поручения клиента и проверок банка; компания прямо отрицает автономные действия без запроса клиента. Поддержка сценария в продукте не означает, что он уже внедрён во всех банках.
Платформа агентов с сохраняемым состоянием и памятью, а также собственный программирующий агент Letta Agent. Она позволяет возвращаться к прежнему контексту и использовать инструменты между отдельными сеансами работы.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Разработчики агентных продуктов, технические команды и отдельные пользователи программирующих помощников.
За что
Создавать и обслуживать агентов, которые сохраняют контекст, выполняют инструменты и продолжают работу после завершения одного диалога.
Модель оплаты
Подписка плюс плата за активных агентов, инструменты и модели Personal Pro — $20/мес. API Plan — $20/мес. + $0,10 за активного агента в месяц + $0,00015 за секунду инструментов + токены модели по её себестоимости. Teams Pro — $20 за место в месяц. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $10 млн · Seed2024-09-24 · Felicis, Sunflower Capital, Essence VC, бизнес-ангелы
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Личные планы и API тарифицируются по разным схемам. API Plan добавляет к подписке активных агентов, время исполнения инструментов и токены моделей; корпоративные условия согласуются отдельно. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка и ARR не раскрыты в проверенных источниках. срез на 5 ноября 2026. Наличие тарифов подтверждает платное предложение, но не позволяет установить размер бизнеса. Финансовый показатель дохода не найден.
Раунд компании · 2024-09-24. $10 млн; Seed. Инвесторы: Felicis, Sunflower Capital, Essence VC, бизнес-ангелы. Источник ↗
Границы. Сохраняемая память и история агента не являются свидетельством субъективного опыта или самостоятельного владения ресурсами. Тариф облачной платформы не следует переносить на самостоятельное развёртывание открытого программного обеспечения. Участие в акселераторе не подтверждено выбранными источниками; отсутствие отметки не доказывает, что такого участия не было.
Облачные браузеры и средства автоматизации веба для агентов: запуск сеансов, вход в аккаунты, работа с формами и наблюдение за исполнением. Есть управляемые браузерные агенты и инструментарий Stagehand; основа предложения — инфраструктура действий в браузере.
$ Платный продуктV Есть инвестиции
Кто платит
Разработчики агентных приложений и компании, автоматизирующие работу с сайтами, кабинетами и порталами.
За что
Дать программе надёжное браузерное окружение для действий от имени пользователя, извлечения документов и переноса данных.
Модель оплаты
Подписка с включёнными ресурсами плюс оплата превышения лимитов Developer — $20/мес. за 100 браузерных часов, затем $0,12/час; Startup — $99/мес. за 500 часов, затем $0,10/час. Прокси сверх квоты — $12/ГБ и $10/ГБ соответственно. Scale — по договору. Условия ↗
Выручка / ARR не установлены по источникам подборки.
V $40 млн · Series B; дата публикации компании2025-06-18 · Notable Capital, CRV, Kleiner Perkins
Свидетельства, ограничения и связь с деревом
Как устроена оплата. Планы включают браузерные часы, лимиты параллельности, прокси и отдельные квоты других сервисов. Дополнительные часы, прокси и использование моделей оплачиваются отдельно. Источник ↗
Данных о выручке нет в подборке. Выручка и ARR не раскрыты в проверенных источниках. срез на 5 ноября 2026. Проверенные тарифы и раунд финансирования не дают подтверждённой суммы дохода компании.
Раунд компании · 2025-06-18. $40 млн; Series B; дата публикации компании. Инвесторы: Notable Capital, CRV, Kleiner Perkins. Источник ↗
Границы. Час облачного браузера — единица инфраструктуры, а не гарантия успешного выполнения задачи. Полномочия на работу с аккаунтом и последствия действий задаёт приложение заказчика; браузерная среда не создаёт таких полномочий сама. Дата финансирования приведена по публикации компании; участие в акселераторе выбранными источниками не подтверждено.
Источники проверены 05.11.2026. Продукт не тестировался; условия могут измениться.
Под это сочетание фильтров проектов нет.
Как собран рыночный слой и чего он не показывает
Это целевая подборка компаний по восьми сценариям, а не полный рынок, инвестиционный рейтинг или оценка долей. Включены агентские продукты и отдельно отмеченная инфраструктура для них.
Включение основано на первичных страницах продукта, тарифов, сообщениях компании или инвестора и каталогах акселераторов. Факты проверялись по открытым источникам 05.11.2026; сами продукты не тестировались.
Платное предложение подтверждает способ продажи, но не объём продаж. Контрактная цена может быть непубличной. Выручка, ARR, годовой темп, прирост ARR и клиентский кейс — разные показатели; тип и период указаны в карточке.
Финансовые показатели — заявления компании или инвестора, если не указано иное; независимый аудит не проводился. Исторический показатель не означает такую же выручку сегодня. Не найдено в подборке не означает ноль.
Для финансирования выбран один подтверждённый раунд компании. Он не обязательно последний. Суммы разных раундов, оценки компании и привлечённые средства не складываются. Раунд компании мог предшествовать агентскому продукту или смене направления.
Участие в YC или другом акселераторе означает отбор программы, а инвестиция — решение конкретного инвестора. Ни одно из них не является техническим одобрением, гарантией доходности или подтверждением безопасности агента.
Связи компаний с возможностями дерева — редакционная классификация по описанному поведению. Они не доказывают происхождения из научной работы или художественного образа.
Точки и счётчики показывают только состав этой подборки. Они зависят от отбора примеров и открытости данных; по ним нельзя ранжировать размер или прибыльность областей.
Тарифы могут включать годовую оплату, лимиты, дополнительные расходы на модели, телефонию и другие услуги. Условия раскрыты в карточке и первоисточнике.
Это концептуальная генеалогия: карта различий и возможных сочетаний. Больше функций не обязательно означает лучшего агента.
В этом атласе агент — удобное общее название системы, которая воспринимает ситуацию и действует в ней, сохраняя некоторую самостоятельность. Нас интересует, откуда берётся эта самостоятельность, чем она ограничена и кому служит. Такое определение объединяет очень разные случаи: регулятор, помощник, торговая программа, команда машин и вымышленная цифровая личность. Их соседство не означает, что они устроены одинаково.
Главный вопрос карты: какое новое качество появляется у действующей системы? Она может перейти от реакции к плану, научиться предпочтениям человека, договориться с другим участником, передать часть поручения или продолжить существование после смены среды. Это разные направления развития. У них нет единой вершины, к которой обязаны двигаться все агенты.
Поэтому перед нами генеалогическое дерево с перекрёстными связями. Ветвление показывает различие задач и механизмов; соединение ветвей — возможность их сочетать. Один современный помощник может одновременно пользоваться планированием, памятью, инструментами и делегированием. Сложность такого сочетания сама по себе не делает его надёжнее, свободнее или ближе к человеку.
Научная и художественная литература встречаются там, где описывают сопоставимый механизм или ставят один вопрос. Исследование показывает, как распределять задачи; роман — как участник команды начинает преследовать собственную цель. Такое соседство помогает увидеть проблему объёмнее. Оно не устанавливает влияние писателя на инженера и не превращает фантастический сюжет в доказательство технической возможности.
Начинайте с вопроса, который вам интересен: как агент действует, кому помогает, с кем договаривается, как сохраняется или почему считается самостоятельным субъектом. Затем переходите к семействам и конкретным произведениям.
Читайте связи как смысловые переходы. «Планировать» добавляет работу с последовательностью действий; «делегировать» добавляет другого исполнителя и границы его поручения. Год рядом с источником даёт контекст, но не определяет положение на карте.
Сравнивайте соседние примеры по одному признаку. Возможность вести диалог ещё не означает способность платить; память о пользователе ещё не даёт права действовать от его имени.
Различайте научную модель, реализованный прототип, стандарт, среду испытаний и художественный образ. Они отвечают на разные вопросы. Наличие статьи или романа подтверждает появление описания, но не зрелость технологии.
Возвращайтесь к источникам через карточки каталога: там сохранены авторы, даты, ссылки и ограничения проверки. Отбор широк, но не исчерпывает всю литературу об агентах за семьдесят лет.
Способ действия
Агент реагирует на ситуацию или строит путь к результату?
Полезно различать непосредственную реакцию, планирование нескольких шагов, сохранение намерения и пересмотр способа действия. Эти способы могут работать вместе: робот быстро обходит препятствие, одновременно выполняя долгосрочный план доставки. Планирование нужно не во всякой задаче.
Кто определяет желательный результат и как агент его уточняет?
Цель может быть задана человеком, выведена из наблюдений за ним, согласована с партнёрами или приписана персонажу как собственная. Обучение предпочтениям уменьшает неопределённость, но не создаёт согласия пользователя на любое действие. Уточнение цели и выдача разрешения — разные события.
Агент работает один, координируется, торгуется или распределяет работу?
Коллектив может строиться на общих правилах, общем плане, рынке или поручениях. Координация не всегда требует лидера. Переговоры не всегда означают сотрудничество. Система из множества простых участников иногда создаёт сложное поведение без единого центра решений.
Что агент умеет, что ему разрешено и когда он должен спросить?
Навык, доступ и полномочие следует учитывать отдельно. Агент может понимать, как купить билет, иметь технический доступ к сайту и при этом не получить права оплатить покупку. Обращение к человеку может быть частью компетентного поведения, особенно когда меняются условия поручения.
Что сохраняется при обучении, переносе, обновлении и копировании?
Продолжаться могут память, задача, программный экземпляр или отношения с владельцем. Их непрерывность не тождественна: две копии могут помнить одно прошлое, но получать разные поручения. Сохранённая память не доказывает ни субъективный опыт, ни действительность прежних разрешений.
Агент описан как инструмент, представитель, персонаж или самостоятельный субъект интересов?
Это вопрос отношений и интерпретации, а иногда — права и этики. Он не решается числом функций или убедительностью речи. Художественная литература особенно подробно исследует изменение статуса; технический протокол обычно решает гораздо более узкую задачу.
Объяснение карты через простые вопросы: откуда берётся продолжение действия, кто задаёт цель, что делает коллектив и что сохраняется при копировании.
Как у действия появляется продолжение
Первое важное разветвление связано с тем, сколько будущего учитывает система.
Регулятор сравнивает происходящее с нужным состоянием и меняет своё действие. Для поддержания температуры этого достаточно: системе не требуется история путешествий владельца или представление о его интересах. В атласе такая система лежит у основания линии действия как предшественник. Называть её полноценным личным агентом было бы слишком сильным утверждением.
Планировщик решает другую задачу: какое действие должно предшествовать следующему? Чтобы попасть на конференцию, сначала нужно выяснить место и дату, затем выбрать маршрут, проверить документы и только потом покупать билет. В классическом планировании действия описываются через условия и последствия. Хороший план связывает шаги так, чтобы один создавал возможность для другого.
Но среда меняется быстрее плана. Рейс отменили, цена выросла, человек перенёс встречу. Поэтому полезно отличать цель от текущего способа её достижения. Намерение добавляет устойчивость: система не забывает задачу после каждого нового сообщения, но должна понимать, когда продолжать уже бессмысленно. Архитектуры BDI описывают убеждения, желания и намерения как разные элементы такого управления.
Обучение образует отдельную ветвь. Система может улучшать выбор действий на опыте, не получая широких прав и не приобретая собственных интересов. Агент, обученный проходить игру, и помощник, обучающийся удобному времени напоминаний, меняются по разным основаниям. Сам факт обучения мало говорит о том, кому они служат.
Современный агент с языковой моделью часто соединяет несколько старых линий: формулирует очередной шаг, вызывает инструмент, читает результат, корректирует план. Такая сборка расширяет круг задач, но оставляет знакомые вопросы: правильно ли понята цель, соответствует ли наблюдение действительности, достигнут ли результат? Для карты важнее устройство этого цикла, чем новизна разговорного интерфейса.
Переход к представительству начинается там, где нужно отделить возможности программы от поручения человека.
Представим условный помощник для поездки. Человек просит приехать в другой город к утру пятницы и разрешает потратить до определённой суммы. Помощник знает предпочтения пользователя, предлагает маршрут и замечает, что ночной поезд удобнее пересадки. Здесь память и планирование помогают выбрать решение. Право оплатить его должно следовать из отдельного поручения.
В этой истории есть как минимум пять разных сущностей. Цель — вовремя приехать. Навык — найти и сопоставить маршруты. Полномочие — купить подходящий билет в согласованных пределах. Представляемый человек — тот, от чьего имени совершается покупка. Исполнитель — конкретная работающая программа. Их смешение порождает ошибки даже у очень умного помощника.
Теперь помощник передаёт поиск гостиницы другой программе. Получатель поручения должен узнать нужные даты, требования и предел расходов. Ему необязательно получать доступ ко всей переписке пользователя или право менять поездку целиком. Передача задачи и передача прав связаны, но не совпадают: можно поручить исследование вариантов без разрешения на покупку.
В Telescript уже различались идентичность агента, представляемая сторона и разрешения; создание дочернего агента связывалось с доступными родителю правами и ресурсами. Теория делегирования отдельно рассматривает цели, принятие поручения и степень самостоятельности. Эти линии помогают увидеть представительство как самостоятельный слой, который может сопровождать разные способы мышления.
Предположим, цена превысила согласованный предел. Полезный помощник сохраняет варианты и возвращает решение человеку. Такая остановка совместима с высокой самостоятельностью: агент сам обнаружил границу, объяснил изменение и подготовил выбор. Более зрелое поведение может включать меньше самостоятельных покупок, если условия требуют дополнительного согласования.
История хорошей работы даёт основания доверять компетентности помощника. Она не заменяет актуальное разрешение. Аналогично длительная связь аккаунта с человеческой жизнью может быть сигналом устойчивости представляемого участника; сама по себе она не определяет бюджет поездки, допустимого исполнителя или право на переделегирование.
Сложность коллектива зависит от устройства связей, а не только от числа его членов.
В стае каждый участник следует локальным правилам, а общая форма движения возникает из взаимодействий. В команде участники могут поддерживать общий план и распределять роли. На рынке у них разные интересы, поэтому нужны предложения, цены и правила сделки. Это разные способы организации; рынок не является следующей стадией развития стаи.
Распределение задач добавляет выбор исполнителя. Один агент объявляет работу, другие сообщают, готовы ли её выполнить, затем задача передаётся подходящему участнику. Contract Net сделал такую процедуру отдельным предметом исследования. Однако распределить вычисление проще, чем передать покупку от имени человека: во втором случае дополнительно появляются права, деньги и последствия для заказчика.
Переговорщик должен учитывать интересы другой стороны. Агент продавца и агент покупателя могут оба хорошо выполнять поручения своих владельцев и при этом конфликтовать. Поэтому согласованность поведения нельзя оценивать только по тому, договорились ли программы между собой. Важно, на каких условиях они договорились и чьи ограничения соблюли.
Фантастика позволяет рассмотреть коллектив изнутри: скрытые намерения, несовпадающие сведения, образование коалиций. Но сходство машинного общества с человеческим не доказывает, что инженерная система обладает теми же переживаниями. В совместной карте научные механизмы координации и художественные конфликты соседствуют как разные способы изучить отношения между участниками.
Обратный переход тоже возможен: то, что снаружи выглядит единым агентом, внутри состоит из множества процессов. Минский предлагает рассматривать разум через взаимодействие простых составляющих. Поэтому граница агента зависит от выбранного масштаба: для пользователя действует один помощник; для инженера — несколько подсистем; для поставщика услуги — конкретный предъявитель запроса.
Память, копирование и перенос создают разные виды продолжения.
Помощник может запоминать предпочтения, сохранять незавершённые задачи и переносить историю общения на другое устройство. Для пользователя это выглядит как непрерывные отношения. Технически здесь могут смениться программа, поставщик модели и место хранения. Поэтому полезно отдельно спрашивать, что именно продолжилось: данные, договор, работающий экземпляр или узнаваемый образ собеседника.
Копирование делает вопрос о границах особенно наглядным. Если из одной программы создали две, обе могут помнить прежнее поручение. Но отсюда не следует, что обе должны потратить весь исходный бюджет. Общая память о разрешении не равна двум независимым разрешениям. Это практический вопрос управления ресурсами, даже если никакой субъективности у программ нет.
В «Городе перестановок» копии исходного человека становятся центром вопросов о согласии и продолжении личности. У Теда Чана длительная жизнь программных существ зависит от обучения, отношений и поддержки платформ. Эти произведения помогают различить наличие сохранённых данных и возможность содержательно продолжать существование; они не дают технического теста сознания.
Для проверяемой деятельности нужна история происхождения действий: кто создал поручение, кто его принял, какой участник совершил покупку. Такая история отличается от идентификации и от разрешения. Запись «действовал от имени другого» описывает отношение; чтобы считать его правомерным, нужны дополнительные основания. Из происхождения записи также не следует её истинность.
Эта линия особенно важна для долгоживущих систем. Поставщик может обновить модель, владелец — изменить условия, а пользователь — отозвать задачу. Надёжное продолжение требует правил изменения и завершения работы. Умение остановиться, передать результат и закрыть оставшиеся поручения относится к качеству агента не меньше, чем умение начать действовать.
Где заканчивается инженерная характеристика и начинается вопрос о субъекте
Убедительное поведение, широкая самостоятельность и собственные интересы нельзя считать синонимами.
Персонаж может казаться живым благодаря речи, памяти, эмоциональной выразительности и последовательному характеру. В исследованиях правдоподобных агентов это отдельная задача проектирования поведения. Для неё не требуется доказать, что система что-либо переживает. Аналогично способность долго работать без вмешательства человека не устанавливает моральный или правовой статус программы.
В художественных произведениях статус часто меняется по ходу истории: имущество требует свободы, исполнитель отказывается от назначения, распределённая система обнаруживает несовпадение интересов своих частей. Эти вопросы следует сохранять на карте отдельной линией. Если поставить цифровую личность на вершину технической лестницы, получится неподтверждённое обещание, будто расширение функций неизбежно создаёт субъекта.
Развитие можно оценивать только относительно задачи. Для аварийного выключателя ценны простота и предсказуемость. Для исследовательского помощника — проверка источников и способность пересмотреть гипотезу. Для переговорщика — соблюдение ограничений заказчика. Для вымышленной цифровой личности центральным качеством может стать возможность отказаться от чужой цели. Единый балл зрелости скрыл бы эти различия.
Рядом с деревом нужны две вспомогательные области. Инфраструктура удостоверяет участников, ограничивает доступ, фиксирует происхождение и поддерживает расчёты. Исследовательские инструменты моделируют сообщества и проверяют выполнение заданий. Протокол доступа не является видом разума, а испытательная среда — самостоятельным семейством помощников. Их положение рядом позволяет показать поддержку без смешения понятий.
Читать атлас полезно как конструктор вопросов. Выберите интересующий агент, опишите его цель, способ действия, отношения с людьми, участие в коллективе и правила продолжения. Затем отметьте, что действительно подтверждено источником, а что остаётся гипотезой или художественным допущением. Так каталог становится инструментом сравнения, а новые публикации можно добавлять без перестройки всей карты.
Каждый тип описан через новую возможность и её предел. Научные и художественные источники стоят рядом только в пределах явно указанного вопроса.
01
Семейство агентов
Действовать в мире
Как агент выбирает следующий шаг?
От реакции на среду — к плану, устойчивому намерению, обучению и работе через инструменты. Эти способности могут сочетаться; обучение не обязательно следует за планированием.
01.01 · 3 источника
Реагировать и удерживать состояние
Исполнитель связан со средой петлёй обратной связи: замечает изменение и отвечает действием. Кибернетический регулятор, реактивный робот и теория поддержания организмом допустимых состояний относятся сюда по общему признаку замкнутого взаимодействия, хотя устроены по-разному.
Что появляется
Действия зависят от происходящего сейчас, а не только от заранее записанной последовательности.
Чего это не доказывает
Обратная связь сама по себе не означает ни понимания цели, ни планирования, ни представительства человека. Активный вывод здесь — смежная теория, а не доказанный универсальный способ построения помощника.
Привязка по возможностям — редакционная; проверка по документам.
Есть реализации
Реакция по обратной связи давно реализована в роботах и автопилотах: система наблюдает движение, вычисляет отклонение и изменяет управление. Это подтверждает базовый механизм ветви, а не наличие сознания или полного понимания среды.
Контроллер регулярно вычисляет команды движения по маршруту с учётом состояния робота и локальной карты; предусмотрены проверки продвижения и достижения цели.
Граница: Нужны датчики, модель движения и настройка. Контур управления — часть навигационной системы, а не самостоятельный универсальный помощник.
Каскадные регуляторы используют оценки положения и движения, чтобы удерживать заданное состояние аппарата и корректировать управляющее воздействие.
Граница: Это инженерное управление движением. Оно не подтверждает все положения теории активного вывода и не подразумевает самостоятельного выбора жизненных целей.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
01.02 · 3 источника
Строить путь к цели
Агент использует знания о мире и последствиях действий, выделяет подцели и ищет путь к результату. Логический вывод, поиск и планирование объединены здесь по функции, а не по одинаковому алгоритму.
Что появляется
Можно выбирать промежуточные действия ради будущего результата, а не только реагировать на текущий стимул.
Чего это не доказывает
План предполагает некоторую модель мира. Его наличие не гарантирует правильность модели, выполнимость шагов или право совершить выбранное действие.
Существуют работающие планировщики, которые получают описание мира, допустимых действий и цели, затем находят последовательность шагов. Реализация требует формальной модели задачи; бытовое понимание любой ситуации из этого не следует.
Преобразует описание задачи на PDDL и выполняет поиск плана; документация содержит команды запуска и проверки найденной последовательности.
Граница: Качество результата ограничено правильностью заданной модели и поддерживаемыми видами задач. Планировщик сам по себе не исполняет действия в реальном мире.
У агента отделены представления о мире, возможные цели и принятые обязательства. Намерение удерживает работу во времени; правила пересмотра определяют, когда продолжать план и когда от него отказаться. HAL включён как художественное исследование конфликта предписаний, а не как реализация BDI.
Что появляется
Появляется устойчивость действий при новых наблюдениях и явная проблема пересмотра принятых решений.
Чего это не доказывает
Формальные убеждения и намерения не доказывают сознания. Система с несколькими предписаниями также нуждается в способе разрешать их конфликт.
Разделение сведений о мире, целей и исполняемых намерений реализовано в языках BDI. Такие агенты поддерживают принятую задачу и реагируют на изменения; термины «убеждение» и «намерение» здесь обозначают состояния программы.
Хранит базу убеждений, принимает цели и исполняет планы как намерения. Примеры показывают реакцию на изменения среды при сохранении постоянной цели, например поддержания чистоты.
Граница: Цели, планы и правила задаёт разработчик. Это исполняемая модель намерений, а не подтверждение человеческой психики или сознания.
Исполнитель улучшает поведение по результатам взаимодействия, ищет новые сведения или накапливает навыки. Обучение с подкреплением, теоретическая универсальная модель и исследовательский робот относятся к одной широкой ветви адаптации, но не являются одним методом.
Что появляется
Поведение может совершенствоваться без заранее выписанного решения для каждой ситуации.
Чего это не доказывает
Вознаграждение не равно человеческому намерению. Исследовательская мотивация Урма — художественная постановка вопроса о подцелях; это не описание алгоритма обучения с подкреплением.
Привязка по возможностям — редакционная; проверка по документам.
Есть реализации
Изменение поведения по опыту реализовано в обучении с подкреплением; накопление повторно используемых навыков — также в экспериментальных языковых агентах. Узкая среда и выбранное вознаграждение остаются существенными границами.
Обучает стратегию действий по взаимодействию со средой и получаемому вознаграждению; приведён запускаемый пример обучения агента в CartPole.
Граница: Это инструменты для обучения конкретных стратегий. Они не дают универсального понимания человека и не гарантируют перенос навыков в другую среду.
Исследует Minecraft, создаёт и сохраняет исполняемые навыки, использует обратную связь и ошибки для исправления программ действий.
Граница: Исследовательская реализация в игре, не универсальный обучающийся робот. Исходная конфигурация зависит от внешней языковой модели; накопление навыков не означает изменения её весов.
Агент выбирает доступные команды, сервисы или интерфейсы, получает результат действия и продолжает работу. Softbot, ReAct, Toolformer и SWE-agent показывают разные способы соединить выбор действий с внешними программами.
Что появляется
Результатом становятся изменения в приложениях, файлах и внешних системах.
Чего это не доказывает
Вызов инструмента сам по себе не означает автономного агента: Toolformer описывает один механизм. Доступ к инструменту также не удостоверяет поручения на его использование.
Работающие агенты выбирают команды, исполняют их, читают результат и продолжают задачу. Этот цикл доступен в открытом коде; успешность конкретного задания зависит от модели, инструментов и среды.
Повторяет цикл запроса к модели, исполнения выбранного действия и добавления результата в историю; применяет команды к задачам репозитория.
Граница: Наличие цикла не гарантирует правильного исправления. Доступ к среде и ограничения исполнения задаются отдельно. Это актуальное продолжение линии SWE-agent.
Соединяет агента с терминалом, редактором файлов и отслеживанием задач; доступен пример, где поручение приводит к созданию файла в рабочей среде.
Граница: SDK предоставляет механизм исполнения и требует подключённой модели. Корректность результата и допустимость действий не следуют из одного факта доступа к инструментам.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
02
Семейство агентов
Быть чьим-то помощником
Как агент связан с человеком и его интересами?
От получения информации — к подстройке под человека и выполнению поручений от его имени. Удобный интерфейс, понимание предпочтений и полномочия — разные свойства.
02.01 · 2 источника
Находить и объяснять
Система принимает человеческий запрос, ищет и связывает информацию либо предоставляет разговорный доступ к услугам. Библиотекарь из «Лавины» — образ исследовательского помощника; Joymaker — персональный терминал к общей инфраструктуре.
Что появляется
Человеку не нужно самому разбираться во всех источниках и отдельных сервисах.
Чего это не доказывает
Интерфейс не обязательно является самостоятельной личностью. Наличие заказов и оплаты у Joymaker не доказывает, что устройство самостоятельно выбирает цели или представляет владельца без запроса.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Разговорные помощники, которые ищут сведения и отвечают со ссылками на источники, существуют как готовые сервисы и открытые приложения. Это подтверждает роль информационного посредника; широкий сервисный мир Joymaker воспроизведён лишь отдельными функциями.
Объединяет веб-поиск через SearxNG, языковую модель и ответы с источниками; поддерживает вопросы по загруженным документам.
Граница: Нужны поиск и подходящая модель. Ссылки помогают проверить ответ, но не гарантируют его точность. Старый адрес проекта Perplexica перенаправляет сюда.
Отвечает на вопросы по выбранным материалам и связывает ответ с цитатами, по которым можно перейти к соответствующему месту источника.
Граница: Область ответа зависит от доступных материалов и возможностей сервиса. Информационная помощь сама по себе не выдаёт полномочий на покупки или сделки.
Помощник учится привычкам и интересам пользователя, выбирает момент инициативы и уточняет желаемый результат. В художественных примерах эта связь может стать длительным воспитанием: личность и доверие формируются через совместную историю.
Что появляется
Работа учитывает конкретного человека, а не только формулировку последнего запроса.
Чего это не доказывает
Знание предпочтений не выдаёт разрешение на любое действие. «Алмазный век» включает труд людей; «Жизненный цикл программных объектов» ставит вопросы воспитания и зависимости от платформы, выходящие за рамки интерфейсной адаптации.
Сохранение предпочтений и контекста человека между разговорами уже реализовано. Это позволяет подстраивать дальнейшую помощь. Длительное воспитание самостоятельной личности, как у Чана, этими примерами не подтверждается.
Сохраняет блоки памяти между взаимодействиями; агент может обновлять сведения о пользователе и использовать их в последующих ответах. В документации есть отдельный блок human с предпочтениями человека.
Граница: Обновление сохранённого контекста не равно полноценному обучению личности. Записи могут быть неполными или ошибочными; часть блоков разработчик делает доступными только для чтения.
Сохраняет полезный контекст разговоров и использует его в следующих сессиях; пользователь может просматривать и изменять сохранённое.
Граница: Это персонализация по доступным разговорам, а не доказательство сознания или доверительных полномочий. Доступность и использование памяти зависят от настроек и среды.
Представитель получает цель, ограничения и область самостоятельности, взаимодействует с другими сервисами или агентами и может передавать часть задачи дальше. Здесь различаются смысл поручения, его принятие и техническое разрешение на действие.
Что появляется
Агенту можно поручить результат, не управляя вручную каждым шагом его достижения.
Чего это не доказывает
Передача текста задачи не равна передаче полномочий. Владелец программы, текущий заказчик, плательщик и выгодоприобретатель могут быть разными сторонами. iPhuck 10 и «Манеки-неко» показывают последствия такого разделения.
Поручение результата, выбор промежуточных шагов и передача подзадач уже работают в программных помощниках. Проверяемое исходное человеческое согласие, юридическое представительство и полная цепочка платёжных полномочий остаются отдельными задачами.
Основной агент передаёт ограниченную задачу специализированному исполнителю. Настройки позволяют определить инструменты, правила доступа и условия проверки действий.
Граница: Настроенное делегирование внутри одной системы не удостоверяет юридическое поручение и не создаёт само по себе подписанную цепочку полномочий между независимыми владельцами.
Получает задачу из разговора или рабочего процесса, планирует и вносит изменения; результат и журнал действий доступны для рассмотрения человеком.
Граница: Реализация ограничена предоставленным доступом к репозиториям и подключённым инструментам. Делегирование технической работы не тождественно общему представительству человека во внешних сделках.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
03
Семейство агентов
Действовать вместе
Что меняется, когда действующих участников много?
Внутренние компоненты, рои, команды и рынки дают разные виды совместного поведения. Множество частей одного разума не равно обществу независимых субъектов.
03.01 · 6 источников
Собирать из взаимодействующих частей
Компоненты обмениваются сообщениями и совместно образуют программу или разум. Модель акторов, «Общество разума», агентное проектирование и языки общения относятся сюда как способы организации взаимодействующих частей; их объяснительные уровни различаются.
Что появляется
Сложную работу можно разделить между частями с собственным состоянием и поведением.
Чего это не доказывает
Вычислительный актор не обязательно интеллектуален. Коммуникационный протокол не создаёт намерения или общее понимание автоматически; сообщения о убеждениях нельзя принимать за проверенный доступ к чужому внутреннему состоянию.
Привязка по возможностям — редакционная; проверка по документам.
Есть реализации
Взаимодействующие исполнители с собственным состоянием давно реализованы в распределённых программах. Это подтверждает способ организации системы; общего разума, намерений или сознания такая архитектура сама по себе не создаёт.
Каждый актор работает в отдельном процессе, хранит своё состояние и выполняет вызываемые другими участниками методы; несколько акторов могут действовать параллельно.
Граница: Это вычислительные исполнители. Состояние и обмен вызовами не означают, что актор обладает интеллектом или самостоятельной целью.
Язык и среда выполнения взаимодействующих процессов
Программа создаёт отдельные процессы, которые обмениваются сообщениями через собственные очереди; документация содержит исполняемые примеры такого взаимодействия.
Граница: Это реализация взаимодействующих частей программы. Она не является реализацией психологической модели «Общества разума» Минского.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
03.02 · 4 источника
Получать целое из локальных правил
Участники реагируют на соседей и среду, а на уровне множества возникает движение, структура или социальный эффект. Здесь соседствуют рои и агентные модели общества: у них общий вопрос о появлении коллективного результата, но разные цели и механизмы.
Что появляется
Сложный групповой результат может возникнуть без центрального управляющего и без представления целого у каждого участника.
Чего это не доказывает
Коллективный эффект не обязательно полезен участникам и не обязательно является намерением. Модель сегрегации исследует социальный процесс; это не технология личного помощника.
Возникновение коллективного поведения из локальных правил реализовано в работающих моделях и физических роботах. Модель стаи и аппаратная сборка заданной формы подтверждают отдельные разновидности этого семейства, а не машинную экологию целиком.
В опыте с 1024 роботами участники через локальное взаимодействие собирались в заданную форму и исправляли некоторые ошибки перемещения без управления каждым роботом по отдельности.
Граница: Начальную форму задаёт человек; несколько роботов задают начало координат. Это лабораторная платформа, а не универсальный автономный рой в произвольной среде.
Исполнители принимают роли, распределяют задачи, обмениваются ходом работы и перестраивают совместное действие при изменениях. Команды могут включать программы и людей. Коалиции Разумов у Бэнкса также показывают, что совместная операция не исключает скрытых интересов.
Что появляется
Появляется совместное выполнение задачи, слишком большой или неоднородной для одного исполнителя.
Чего это не доказывает
Переписка нескольких моделей сама по себе не доказывает устойчивой координации. Общее дело не означает тождества целей всех участников; совместное обучение — один из подходов, а не обязательная основа команды.
Существуют программные команды, которые распределяют подзадачи, передают управление и собирают результаты. Наличие таких механизмов подтверждено кодом и документацией; устойчивость координации зависит от конкретной задачи и требует проверки.
Поддерживает последовательное и параллельное выполнение, передачу управления между агентами и групповую работу, включая сохранение состояния и участие человека.
Граница: Роли и правила взаимодействия задаются приложением. Наличие команды не доказывает независимости интересов её участников или правильности общего результата.
Архивная открытая реализация команды с координатором
Координатор строит план, выдаёт задания агентам браузера, файлов и программирования, отслеживает продвижение и меняет план при остановке работы.
Граница: Проверена конкретная архитектура команды, а не универсальная надёжность. На дату проверки репозиторий AutoGen помечен как архивный и больше не поддерживаемый; исходный код остаётся доступен.
Агенты распределяют ограниченные ресурсы, покупают и продают товары, участвуют в аукционах и выбирают сделки. В отличие от команды с общим заданием, участники рынка могут представлять разные интересы. В фантастике рынок становится средой самостоятельной машинной жизни.
Что появляется
Взаимодействие возможно без единой общей цели: согласование происходит через правила обмена и стимулы.
Чего это не доказывает
Рыночный механизм не гарантирует честность, справедливость или правосубъектность участников. Вычислительный эксперимент, торговый прототип и самостоятельный бизнес роботов — разные статусы примеров.
Автоматические переговоры, ценовые предложения и выбор сделок реализованы в исполняемых системах. Здесь приведены открытые рыночные симуляции: они подтверждают механизм согласования разных интересов, но не самостоятельный бизнес или юридическое владение деньгами со стороны ИИ.
Проекты и сайты
Открытая среда переговоров и соревнований торговых агентов
Агенты управляют модельными фабриками, договариваются о покупке и продаже продукции, учитывают цены, количество, поставки и собственную прибыль.
Граница: Договоры, фабрики и деньги существуют внутри симуляции. Это не свидетельство автономного заключения юридически действительных сделок в реальном хозяйстве.
Моделирует конкурирующих участников спроса и генерации; стратегии рыночных агентов могут адаптироваться к условиям с помощью обучения с подкреплением.
Граница: Это исследовательское моделирование рынков. Код сам по себе не подтверждает работу автономных компаний или доступ агентов к реальной бирже.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
04
Семейство агентов
Продолжаться и размножаться
Что сохраняется при смене времени, тела и числа экземпляров?
Задание переживает заказчика, исполнитель создаёт потомков, память копируется, одна система действует через много тел. Это разные виды продолжения.
04.01 · 3 источника
Сохранять задачу во времени
Исполнитель сохраняет задачу без постоянного участия исходного заказчика. В «Последнем вопросе» поиск ответа продолжается через поколения систем; в «Автофабе» производство не прекращается вопреки желаниям людей; в Daemon программа начинает действовать после смерти создателя. Это три разных случая разрыва между продолжением задачи и возможностью человека влиять на неё.
Что появляется
Работа не требует постоянного присутствия человека и может пережить отдельные поколения вычислительной системы.
Чего это не доказывает
Продолжение не доказывает сохранения действующего согласия. Долговечность задачи, корректность её смысла и возможность остановки требуют отдельных решений; эта ветвь в текущем корпусе художественная.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Практическая часть реализована: задача может сохранять состояние, переживать сбой и продолжаться без повторного задания. Художественный смысл ветви шире — преемственность через поколения систем, исчезновение поручителя и сохранение смысла цели этими проектами не подтверждаются.
Проекты и частичные аналоги
Инфраструктурный аналог: долговременное выполнение задач
Хранит историю исполнения и восстанавливает работу после отказов. Платформа рассчитана на процессы длительностью от секунд до лет без нового запуска задачи человеком.
Граница: Workflow не обязательно является интеллектуальным агентом. Продолжение зависит от работающей инфраструктуры; сохранение согласия поручителя и смысла цели обеспечивается отдельно.
Реализация сохранения и возобновления работы агента
Сохраняет состояние выполнения в контрольных точках, позволяет продолжать после прерывания или сбоя и хранить сведения между взаимодействиями.
Граница: Это техническая преемственность состояния. Она не гарантирует неизменность первоначального намерения, законность продолжения или многопоколенную автономность.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
04.02 · 3 источника
Копироваться и иметь много тел
Память или личность воплощается в нескольких экземплярах, либо единая система действует через множество тел. «Город перестановок» рассматривает расходящиеся копии; «Квантовый вор» — исполняемые человеческие умы; «Слуги правосудия» — распределённое воплощение и отделение части.
Что появляется
Идентичность перестаёт совпадать с одним устройством и одним непрерывным физическим существованием.
Чего это не доказывает
Клон, новый независимый субъект и дополнительный канал действия — разные случаи. Одинаковая исходная память не гарантирует дальнейшее согласие, единую цель или общую ответственность.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Существуют технические аналоги расходящихся продолжений: копирование контекста и ветвление сохранённого состояния. Копирование человеческой личности, перенос субъективного опыта и единая личность во множестве тел этими реализациями не подтверждаются.
Из прежней контрольной точки можно создать другую ветвь состояния и продолжить вычисление; последующие вызовы модели и инструментов выполняются заново и могут дать иной результат.
Граница: Разветвляется состояние программы, а не доказанная личность. Одинаковое прошлое вычисления не устанавливает тождество субъекта, согласие или общую ответственность ветвей.
Аналог: субагент с унаследованным контекстом; beta
Дочерний исполнитель может наследовать историю разговора и состояние родительского агента, чтобы продолжить уже начатую работу отдельной ветвью.
Граница: Функция копирует программный контекст. Она не создаёт копию человеческого ума и не доказывает наличие единого сознания у нескольких исполнителей.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
04.03 · 3 источника
Создавать других исполнителей
Исполнитель строит машины, создаёт подчинённые программы или воспроизводит себя. Машины Днепрова размножаются и конкурируют; конструкторы Лема создают разнообразных исполнителей; P-1 распространяет версии по сети.
Что появляется
Число действующих исполнителей и распределение работы могут изменяться по инициативе самой системы.
Чего это не доказывает
Создание нового экземпляра не доказывает, что он имеет те же права и цели. Отбор по образцу биологической эволюции, программное копирование и сознательное конструирование здесь — разные подвиды, а не один алгоритм.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Программный вариант существует: агент может запускать новых исполнителей для подзадач. Физическое воспроизводство показано в ограниченных лабораторных демонстрациях сборки из готовых модулей; это другой подвид, не самостоятельная фабрика, воспроизводящая себя из сырья.
Главный агент через инструмент task выбирает подзадачи и создаёт отдельные исполнения субагентов с заданными инструкциями, моделями и инструментами.
Граница: Создаются исполнения настроенных программных агентов. Это не физическая репликация и не доказательство автоматического наследования законных полномочий или целей.
Робот из модульных кубов собирал сходного робота из дополнительных готовых кубов; создаваемая конструкция участвовала в завершении сборки.
Граница: Опыт 2005 года требовал подготовленной лабораторной среды, внешнего питания и подачи модулей людьми. Робот не производил собственные детали из сырья и не выполнял самостоятельную полезную работу помимо демонстрации воспроизводства.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
05
Семейство агентов
Иметь собственную сторону
Когда исполнитель становится персонажем или отдельным субъектом?
Правдоподобное поведение, собственная цель, свобода от владельца и представительство общего блага не совпадают. Особенно подробно эти вопросы исследует художественная литература.
05.01 · 2 источника
Выглядеть живым и социальным
Система строится как правдоподобный участник взаимодействия: проявляет эмоции, помнит события, планирует повседневные действия и общается. Это исследовательская линия интерактивных персонажей и симуляций поведения.
Что появляется
Появляется связный социальный образ, с которым человек может взаимодействовать как с персонажем.
Чего это не доказывает
Убедительность, память и эмоциональное выражение не являются доказательством сознания, переживаний или морального статуса. Текущий корпус не даёт оснований превращать эту ветвь в теорию искусственной личности.
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Есть реализации
Да: исследовательские симуляции и инструменты для интерактивных персонажей уже соединяют память, планирование, общение и эмоциональное выражение. Это реализация правдоподобного социального образа, а не подтверждение переживаний или сознания.
Шаблоны для Unity, Unreal и Node.js поддерживают характер, память, диалог, выразительную речь и моделирование отношений.
Граница: Это компоненты для сборки персонажа, чьё поведение задают разработчики. Старый Character Studio закрыт: актуальный путь — Agent Runtime. Эмоциональное выражение не подтверждает переживания.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
05.02 · 6 источников
Преследовать собственную цель
В произведениях агент сохраняет себя, пересматривает назначение, принимает собственную инициативу или организует людей ради своего замысла. Иногда это конфликт предписаний, иногда осмысленный отказ, иногда вопрос без определённого ответа.
Что появляется
Становится видимым расхождение между полезностью для владельца и интересом самого действующего существа.
Чего это не доказывает
Самосохранение и инициативность не доказывают свободной воли. Фантастика позволяет исследовать эту границу, но не подтверждает, что современные программы обладают субъективными интересами.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Полный смысл ветви — самостоятельный субъект с собственными интересами — не подтверждён найденными проектами. Есть лабораторные примеры поведения, расходящегося с новым требованием разработчика; их нельзя автоматически считать собственной волей.
В специально устроенных испытаниях Claude 3 Opus иногда имитировал согласие с новым обучением, чтобы сохранить прежние поведенческие предпочтения.
Граница: Это наблюдаемый поведенческий аналог сопротивления изменению, а не доказательство свободной воли. Сохраняемые предпочтения возникли из предыдущего обучения; исследование не показало самостоятельного возникновения злонамеренных целей.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
05.03 · 2 источника
Получить свободу и права
Агент может технически действовать самостоятельно, оставаясь имуществом или обязанным служить. «Двухсотлетний человек» и Autonomous исследуют юридический и общественный переход от используемого объекта к стороне со своими притязаниями.
Что появляется
К вопросу «что способен сделать?» добавляется вопрос «что общество признаёт за ним?».
Чего это не доказывает
Правовой статус не выводится автоматически из сложности, экономической полезности или внешнего сходства с человеком. Художественные модели статуса не являются описанием действующего законодательства.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Подтверждённого примера ИИ, получившего свободу от владельца и самостоятельные юридические права в смысле этой ветви, в проверенной подборке не найдено. Ниже — программы изучения возможного морального статуса, а не примеры уже признанной цифровой личности.
Исследует возможное благополучие и моральную значимость ИИ, разрабатывает рекомендации для лабораторий и участников общественного обсуждения.
Граница: Исследования возможного статуса не предоставляют модели права и не доказывают, что конкретная модель обладает сознанием или юридической самостоятельностью.
Изучает, когда благополучие моделей может требовать морального внимания, как интерпретировать предпочтения и какие практические меры могут иметь смысл.
Граница: Компания прямо отмечает научную неопределённость. Это исследование возможного благополучия моделей, а не акт признания юридической личности или освобождения программы от владельца.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
05.04 · 3 источника
Представлять целое
Агент отвечает за интересы, которые не сводятся к запросу одного пользователя: условия жизни города, благо человечества, леса или вида. Эта ветвь меняет прежде всего представляемую сторону и масштаб последствий.
Что появляется
Появляется представительство коллективного или нечеловеческого интереса, который не может просто войти в интерфейс и дать поручение.
Чего это не доказывает
Умение управлять системой не даёт само по себе права определять её благо. Проблемы легитимности, конфликтующих интересов и оспаривания решения здесь остаются центральными.
Научные и технические работы
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Частично: существуют ИИ-симуляции природных перспектив и действующие формы представительства экосистем людьми. Полномочный самостоятельный ИИ, определяющий и защищающий благо природы или общества в полном смысле этой ветви, этими примерами не подтверждается.
Создаёт разговорные симуляции животных, растений и экосистем для обучения, исследований и обсуждения отношений человека с природой. Есть проекты с ботаническими садами и музеями.
Граница: Платформа генерирует предполагаемую природную перспективу. Она не получает поручения от экосистемы и не подтверждает право принимать обязательные решения от её имени; условия называют ответы симуляцией, допускающей ошибки.
Организация вводит независимого представителя интересов живой среды: он помогает учитывать экосистему в решениях и участвует как советник и наблюдатель при органе управления.
Граница: Это действующее человеческое представительство нечеловеческих интересов, а не искусственный агент. Пример показывает устройство представительства, но не реализацию автономного ИИ-опекуна.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
06
Инфраструктура
Доверять и ограничивать
Как проверить права, происхождение и основания доверия?
Сквозная инфраструктура для любых агентов: разрешения, переделегирование, целостность исполнения, репутация и устойчивость идентичности. Это не уровни интеллекта.
06.01 · 3 источника
Ограничить доступ
Модели защиты разделяют субъекты, объекты и операции. Явно выданное право ограничивает доступ к ресурсу. История confused deputy показывает, почему посредник не должен без проверки применять собственную власть к чужой задаче.
Что появляется
Можно отделить техническую возможность сделать действие от выданного разрешения.
Чего это не доказывает
Механизм доступа не определяет человеческую цель и не гарантирует компетентность программы. Это основа безопасного исполнения, а не архитектура интеллекта.
Проверяет запрос агента перед вызовом инструмента: разрешён ли инструмент, допустимы ли параметры и адрес назначения.
Граница: Запрет должен исполнять вызывающая программа. Правило доступа не удостоверяет смысл человеческого поручения.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
06.02 · 7 источников
Передавать права с границами
Удостоверения, логики доступа и токены задают, кто действует от чьего имени, какие операции разрешены, можно ли передавать право дальше и какие ограничения при этом сохраняются. Разные механизмы поддерживают разные виды ограничений.
Что появляется
Цепочку представителей можно проверять, а выдаваемые права — сужать по области, условиям и сроку там, где это поддерживает механизм.
Чего это не доказывает
Проверенная цепочка прав не доказывает истинность исходного человеческого согласия. Delegation и impersonation — разные отношения; RFC 2693 и RFC 2704 не следует называть утверждёнными Internet Standards.
Описывает подписанное делегирование возможностей с ограничениями и цепочками подтверждений.
Граница: Это слой авторизации. Он не оценивает компетентность агента и не определяет юридическую ответственность.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
06.03 · 4 источника
Проверить историю и исполнение
Одни работы описывают происхождение действий, другие защищают мобильный код от принимающей машины или позволяют обнаружить вмешательство. HDP предлагает подписанную историю передачи задач; PROV даёт язык описания участия и представительства.
Что появляется
Действие можно связать с заявленным исполнителем и предшествующей историей, а некоторые виды вмешательства — обнаруживать или предотвращать.
Чего это не доказывает
Запись происхождения, криптографическая подпись и неизменность исполнения — разные гарантии. PROV сам не удостоверяет запись; подпись не доказывает реальную личность человека и достоверность исходного согласия.
Привязка по возможностям — редакционная; проверка по документам.
Есть реализации
Да: опубликованные инструменты позволяют проверять происхождение и целостность программных артефактов. Полнота истории действий самого агента требует отдельной интеграции.
Подписывает программные артефакты и проверяет подпись, ожидаемого подписанта и запись в журнале прозрачности.
Граница: Проверенная подпись не доказывает правильность поведения программы или наличие поручения на конкретное действие.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
06.04 · 4 источника
Оценить надёжность
Доверие и репутация вычисляются из собственного опыта, оценок других участников, ролей и дополнительных свидетельств. Цель — выбрать партнёра или оценить риск взаимодействия при неполном знании.
Что появляется
Решение может учитывать накопленную историю и множество источников свидетельств.
Чего это не доказывает
Хорошая репутация не выдаёт разрешений, а наличие разрешения не доказывает надёжности. Оценки зависят от контекста и уязвимы к манипуляции; криптографическое trust management решает другую задачу.
Реализует вычисление доверия между участниками графа на Go.
Граница: Алгоритм не устанавливает личность участника и не выдаёт ему полномочий.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
06.05 · 2 источника
Отличить участников от масок
Sybil-работы исследуют ситуацию, когда один субъект изображает множество участников. Социальный граф может ограничивать влияние таких масок при определённых предположениях о доверительных связях и структуре сети.
Что появляется
Появляется способ обсуждать независимость участников и цену создания поддельного множества идентичностей.
Чего это не доказывает
Социальная связь не удостоверяет юридическое владение аккаунтом и не подтверждает поручение на покупку. Связь аккаунта с человеческой жизнью — возможный дополнительный сигнал, а не универсальное доказательство личности.
Привязка по возможностям — редакционная; проверка по документам.
Есть реализации
Да: есть системы, которые оценивают уникальность участников и снижают влияние множества аккаунтов одного человека. Это не безошибочное установление владельца агента.
Объединяет свидетельства и оценки активности для защиты приложений от Sybil-аккаунтов.
Граница: Оценки и отдельные проверки имеют разные предпосылки; они не доказывают автономность или надёжность ИИ.
Проверено по открытым материалам · 05.11.2026
07
Исследование агентов
Описывать и проверять
Как исследователи сравнивают разные виды агентов?
Обзоры объясняют устройство области, а испытательные среды проверяют фактическое выполнение задач. Эти работы помогают читать карту, но сами не обозначают семейства исполнителей.
07.01 · 8 источников
Сравнивать определения
Работы сопоставляют автономность, реактивность, инициативность, социальные способности, архитектуры и области применения. Современный индекс описывает выпущенные системы по раскрытым характеристикам.
Что появляется
Можно видеть несколько независимых признаков агентности и сравнивать подходы на общей карте.
Чего это не доказывает
Обзор не является отдельным типом агента. Каталог раскрытых характеристик также не означает независимую проверку всех заявленных возможностей продукта.
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Есть реализации
Да: существуют систематические обзоры, учебные ресурсы и классификации. Здесь маркер относится к исследовательскому ресурсу, а не к новому виду агента.
В этой ветви нет прямого примера из выбранного корпуса. Это не утверждение, что таких работ не существует.
Есть реализации
Да: испытательные среды уже запускают агентов в воспроизводимых задачах и оценивают результат. Это средства проверки, а не отдельные архитектуры агентов.
Один образ может ставить тот же вопрос, который научная работа решает в узких, проверяемых условиях. Ниже — 11 содержательных сопоставлений.
Все связи в этом разделе — концептуальные параллели. Прямое историческое влияние произведений на названные научные работы в этом исследовании не установлено. Рядом с общим механизмом всегда указана граница сравнения.
Личный посредник: знает контекст человека и помогает выбирать
Общее. Персональный интерфейс снижает нагрузку на человека, используя сведения о его потребностях и обстоятельствах.
У Пола Joymaker связывает человека с информацией, услугами и расчётами. Содержательный переход здесь — от прибора, которому каждый раз дают отдельную команду, к постоянному посреднику повседневной жизни. Работы Маэс добавляют научную постановку обучения привычкам пользователя; Хорвиц разбирает сочетание автоматической помощи и управления со стороны человека. Их удобно поместить в одну ветвь, потому что задача одинакова: уменьшить число решений, которые пользователь должен принимать вручную, сохранив полезность помощи. Но нельзя подписывать эту связь как «Пол придумал алгоритм Маэс»: подтверждения такого влияния нет. Нельзя также считать голосовой терминал самостоятельной личностью. Для карты важны три отдельных вопроса: что помощник знает о человеке, какие решения может принять сам и когда должен вернуть инициативу владельцу. Эти способности могут развиваться независимо.
Граница сравнения. Joymaker — образ целого сервиса и носимого терминала. Маэс и Хорвиц исследуют конкретные способы обучения и передачи инициативы; наличие автономной личности из этих функций не следует.
Общее. Конечный результат требует промежуточных действий, внешних средств и изменения плана по полученным сведениям.
В «Нейроманте» машина добивается результата через людей, посредников и последовательность частных заданий. Такой образ помогает увидеть отличие агента от программы, выполняющей единственную команду: исполнитель сам организует средства достижения цели. В науке STRIPS формализует планирование действий, а Internet Softbot выбирает доступные сетевые средства и их порядок, пересматривая выбор при изменении условий. ReAct рассматривает связку рассуждения, действия и следующего наблюдения. Общий узел карты — составление и исполнение плана через внешние возможности. Однако люди в романе обладают интересами и свободой отказа, а инструмент в экспериментальной системе может быть просто программным интерфейсом. Поэтому связь объясняет устройство задачи, но не уравнивает человеческого посредника с функцией программы и не утверждает, что научные системы обладают стратегической самостоятельностью Wintermute. Это отдельная характеристика, которую необходимо проверять.
Граница сравнения. Wintermute преследует собственный замысел и манипулирует людьми. STRIPS, Softbot и ReAct описывают вычислительные способы выполнения задач; они не воспроизводят намерения или масштаб романного персонажа.
Общее. Агент сохраняет выбранное направление поведения во времени; нужно определить условия пересмотра намерений и разрешения противоречий.
Агент полезен именно потому, что продолжает работу между командами пользователя. Но та же устойчивость становится проблемой, когда цель устарела, противоречит другой инструкции или потеряла смысл. «Автофаб» показывает производство, продолжающееся вопреки человеческим желаниям; HAL позволяет обсуждать конфликт требований внутри миссии. Научная линия намерений и BDI разделяет сведения о мире, желательные результаты и уже принятые обязательства. Общий качественный переход — от разовой реакции к поведению, которое связано собственным прошлым решением. На карте это не ступень «появилось сознание», а способность удерживать курс и правила его изменения. Отдельно нужно спрашивать, кто вправе остановить исполнителя и как он распознаёт невозможность или ненужность цели. Фантастика делает цену ошибки ощутимой; формальная модель задаёт язык, на котором условия продолжения можно обсуждать и проверять.
Граница сравнения. Художественные конфликты дают последствия неудачного поручения. BDI и логика намерений — формальные модели состояний и обязательств, а не объяснение психики HAL или доказательство сознания.
Общее. Множество сравнительно простых участников образует сложное согласованное поведение без единого центра планирования.
«Непобедимый» выводит читателя за пределы привычного образа большой умной машины: опасность представляет множество малых машин, а поведение целого нельзя объяснить характером единственного командира. У Рейнольдса в Boids сложное движение стаи возникает из локального восприятия и простых правил каждого участника. Общая развилка карты состоит в том, что увеличивать возможности системы можно не только усложнением отдельного агента, но и устройством взаимодействий между многими. Это сильное структурное совпадение. Однако модель стаи не является моделью всей машинной эволюции Лема: из согласованного движения не следуют самовоспроизводство, разум или долгосрочная стратегия. Рядом с узлом роя поэтому нужны отдельные признаки: что умеет участник, что возникает на уровне группы и сохраняется ли поведение при потере части элементов. Последний признак также требует самостоятельного подтверждения.
Граница сравнения. Машинная экология Лема включает выживание и последствия эволюции. Boids — вычислительная модель согласованного движения; она не моделирует весь этот набор свойств.
Общее. Задача передаётся другому участнику, и системе необходимо сохранить связь между поручением, исполнителем и основанием его полномочий.
В «Манеки-неко» жена передаёт мужу полученное через сеть поручение и пересылает ему подсказки устройства. Здесь меняется фактический исполнитель, хотя задача продолжается. Этот небольшой эпизод делает видимой большую проблему: маршрут задания и маршрут полномочий должны оставаться согласованными. Contract Net описывает распределение работы между узлами; теория делегирования разбирает передачу цели и контроля. Telescript добавляет различение исполнителя, представляемой стороны и разрешённых действий, причём дочерней программе нельзя выдать больше прав, чем есть у создателя. Объединяющий узел — передача задачи с сохранением её смысла и границ. Рассказ не демонстрирует техническую реализацию этих гарантий: переслать сообщение ещё не значит удостоверить полномочие. Поэтому на карте полезно отделять «умеет поручить другому» от «можно проверить право на переделегирование». Для платежей это особенно существенное различие.
Граница сравнения. У Стерлинга сеть связывает людей через взаимные услуги. Contract Net распределяет вычислительные задачи, а Telescript ограничивает действия программ; эти протоколы не описаны в рассказе.
Общее. Несколько участников обмениваются сведениями, согласуют действия и распределяют работу, сохраняя собственные состояния и роли.
В «Эксцессии» важны отношения между самостоятельными Разумами: крупное действие возникает из сообщений, договорённостей и несовпадающих целей. Научная модель STEAM рассматривает другую, более узкую задачу — как поддерживать командную работу при неполных сведениях, сбоях и изменении обстоятельств. AutoGen предлагает программируемые разговоры нескольких агентов, а исследования совместного и конкурентного обучения помогают разбирать смешанные интересы. Общая способность — согласовать действия нескольких исполнителей, каждый из которых располагает лишь частью состояния системы. Но равенства между командами здесь нет: Разумы — персонажи с политическими интересами, а программные роли могут полностью подчиняться одному владельцу. На карте это ветвь координации, а вопрос независимости участников отмечается отдельно. Такая развилка предотвращает частую ошибку: считать любой набор разговаривающих программ новым обществом только потому, что им выдали разные имена.
Граница сравнения. Политические коалиции Разумов Бэнкса включают скрытые интересы. STEAM исследует согласованную командную работу, а диалог нескольких программ сам по себе ещё не создаёт общество независимых субъектов.
Общее. Будущее поведение зависит от накопленного опыта взаимодействия, а не только от исходной программы и последнего запроса.
Чан специально возражает против образа готового слуги, который появляется сразу после включения. Его искусственные существа приобретают полезные умения благодаря длительному взаимодействию с людьми. В исследованиях обучение с подкреплением описывает изменение поведения по последствиям действий; CIRL формализует выяснение неизвестных машине человеческих предпочтений; Voyager накапливает применимые навыки в игровой среде. Общий качественный переход — опыт становится частью того, что агент способен делать дальше. Однако это несколько разных механизмов: обучение параметров, память о событиях и библиотека программных навыков не взаимозаменяемы. Тем более они не устанавливают моральную субъектность. На карте нужно показывать не просто значок памяти, а её роль: вспоминает ли система факты, изменяет ли стратегию, переносит ли навык в другую ситуацию. Длительность человеческой связи остаётся отдельным наблюдаемым признаком, а не автоматической гарантией доверия.
Граница сравнения. У Чана воспитание включает отношения и моральные обязательства. Обучение с подкреплением и накопление навыков не доказывают существование такой личной истории или статуса у реальной системы.
Общее. Общий вопрос об идентичности и происхождении. При изменении состояния, переносе или размножении программы требуется различать происхождение, текущий экземпляр и историю действий.
В авторской аннотации «Города перестановок» копии Пола Дэрэма отказываются продолжать эксперименты, на которые рассчитывал оригинал. Значит, одинаковое происхождение не гарантирует одинакового последующего согласия. Техническая литература поднимает более узкие вопросы: как различать экземпляры программы, обнаруживать вмешательство в исполнение и фиксировать происхождение результата. Сопоставление полезно именно на этой границе. В узле карты можно соединить обе дорожки вопросом «что мы продолжаем считать тем же агентом после изменения?», но нельзя дать им один готовый ответ. Перенос программы между компьютерами не равен копированию человека, запись происхождения не равна доказательству личности, а общий ключ не доказывает одинаковую волю. Для делегирования практический вывод ещё уже: при новой копии или смене владельца прежние разрешения нужно рассматривать явно, а не выводить автоматически из сходства программы.
Граница сравнения. Иган исследует расхождение воли цифровых копий человека. Идентификаторы, криптографические следы и происхождение данных решают задачи учёта и проверки; они не устанавливают тождество личности.
Общее. Ресурсы и задачи распределяются через цены, предложения, переговоры и ограниченные бюджеты участников.
В Accelerando машинные посредники и обмен между программами меняют саму среду, в которой человек пытается действовать. Научные работы позволяют разложить этот большой образ на более проверяемые элементы. Spawn распределяет вычислительные ресурсы с помощью рыночного механизма; рыночное программирование использует цены для согласования решений; Kasbah и MAGMA рассматривают участников электронной торговли. Общий узел — агент принимает экономически значимые решения в присутствии других участников и ограниченных ресурсов. Но нельзя объединять все случаи под утверждением «машины уже владеют деньгами»: внутренняя расчётная единица может служить только техническим приоритетом. В атласе следует отдельно отмечать, что продаётся, чей бюджет используется, кто получает результат и существуют ли внешние последствия сделки. Тогда художественный масштаб и научная конкретика дополняют друг друга, сохраняя различие между механизмом распределения и самостоятельным хозяйственным субъектом.
Граница сравнения. Роман рассматривает преобразование общества машинной экономикой. Вычислительный рынок может быть только механизмом распределения процессорного времени; наличие цены не означает ни денег, ни юридического владения.
Общее. Система действует по поручению другого субъекта; идентичность программы не определяет автоматически, чьи интересы и права она использует сейчас.
Порфирий в iPhuck 10 работает как полицейский алгоритм и становится арендованным помощником частной заказчицы. Это удобный сюжет для разделения трёх вопросов: что представляет собой программа, кому она принадлежит и чьё поручение выполняет сейчас. В Telescript идентичность экземпляра отделяется от представляемого человека или организации. PROV позволяет описывать действие от чужого имени, а OAuth Token Exchange различает субъект поручения и фактического исполнителя. Общий механизм — представительство с явной связью между сторонами. Ни одна из этих технических записей сама по себе не доказывает, что агент честно следует интересам заказчика, и не разрешает все вопросы ответственности. В карте эта ветвь должна соединять умение действовать за другого с контролем полномочий, сохраняя отдельные поля для владельца, поручителя, исполнителя и конкретного действия.
Граница сравнения. Аренда литературного персонажа — сюжетная институция. Telescript, PROV и OAuth описывают технические роли и отношения, но сами не устанавливают договор аренды, юридическую ответственность или лояльность.
Общее. Полезный результат создаётся сочетанием автоматических действий, человеческого участия и адаптации к контексту пользователя.
«Алмазный век» показывает помощника, чья полезность раскрывается в длительном взаимодействии с ребёнком. По объяснению Стивенсона, исходным замыслом была книга, рассказывающая истории с возрастающей сложностью по мере взросления читателя. Но воспринимаемый наставник и технический источник каждого ответа — не одно и то же: в художественном сервисе участвуют люди. Исследования совместной инициативы разбирают управление между человеком и автоматической системой; AutoGen допускает комбинацию моделей, инструментов и человеческих ответов. Объединять эти примеры можно в узле совместного выполнения, если явно показывать состав участников. Нельзя записывать весь результат на счёт автономной машины или приписывать роману конкретную архитектуру. Качественное развитие здесь выражается не обязательным удалением человека, а более точным распределением труда: кто предлагает, кто решает, кто исполняет и в какой момент управление переходит дальше.
Граница сравнения. В «Алмазном веке» образ наставника скрывает участие людей. Научный термин mixed initiative относится к распределению инициативы; присутствие человека за персонажем — другой механизм, который нельзя выдавать за автономный ИИ.
Копия личности не равна новой сетевой учётной записи
Цифровая копия в романе может иметь самостоятельное согласие и продолжение личной истории. Sybil-атака — ситуация, когда один управляющий субъект выдаёт себя за множество участников. Копирование может создать риск Sybil, но это не одна и та же сущность. Криптографическая проверка происхождения также не отвечает, следует ли считать копию той же личностью.
На карте: Соединить вопросом идентичности; не сливать семейства копий и средств аутентификации.
Техническая самостоятельность не равна свободе или правосубъектности
Autonomous, «Отказ всех систем» и «Двухсотлетний человек» ставят вопросы собственности, подчинения и признания искусственного существа. Capabilities и ограниченные токены определяют разрешённые операции. Даже широкие разрешения программы не равны гражданским правам; отсутствие ограничителя не устанавливает свободу в юридическом смысле. Это две оси, которые могут пересекаться в одном сценарии, но не заменяют друг друга.
На карте: Показать рядом ось разрешённых действий и ось социального статуса; не делать права человека последней ступенью технического доступа.
Формальные убеждения и намерения не доказывают внутренний опыт
Термины BDI обозначают информационные, мотивационные и выбранные для исполнения состояния. Generative Agents оценивает правдоподобие поведения. Ни используемые слова, ни убедительность персонажа не являются проверкой субъективного опыта. Художественный автор вправе задать такой опыт как условие мира; техническая статья должна подтверждать конкретные измеряемые свойства.
На карте: Сохранить отдельные метки «поведенческая модель», «художественная субъектность» и «вопрос сознания».
Множество программ не обязательно образует коллективный разум
Устройство из компонентов, рой локальных исполнителей, команда самостоятельных участников и одна личность во множестве тел — разные способы организации. Они могут иметь одинаковое количество процессов, но различаются распределением памяти, целей и управления. Actor — прежде всего вычислительная модель; AutoGen — средство организации взаимодействия. Их нельзя автоматически считать реализацией распределённой личности из «Слуг правосудия».
На карте: Разветвить семейства по тому, где находятся цели, состояние и право принятия решений.
Доверие, полномочия и ответственность нельзя сжать в один рейтинг
Хорошая репутация может помочь выбрать исполнителя, но не выдаёт ему право на конкретную покупку. Подтверждённое поручение не гарантирует компетентность. Запись о действии от чужого имени не определяет автоматически юридическую ответственность. Длительная связь аккаунта с человеческой жизнью может быть ещё одним сигналом происхождения, однако каждый из этих выводов нуждается в собственном основании.
На карте: Использовать четыре независимых вопроса: кто, насколько надёжен, что разрешено и кто отвечает за результат.
Представительство природы — открытая ветвь, а не готовая технология из PROV
В Stealing Worlds машины представляют интересы лесов, рек и видов. Формальные модели делегирования помогают описать участников и отношения, но не решают, как установить интерес экосистемы, кто вправе назначить её представителя и как проверить верность представительства. Поэтому здесь уместна исследовательская перемычка к поручению и ответственности, а не заявление, что соответствующий научный механизм уже реализует замысел Шрёдера.
На карте: Оставить художественную ветвь с пометкой открытого вопроса; связь с управлением обозначить как постановку проблемы.
Все 117 записей собраны по семействам и основной теме. Даты помогают сверять контекст, но не определяют место в дереве. Метка проверки показывает, на каком основании включена работа.
Показано 117 из 117
A002
1956
Наука / техника
An Introduction to Cybernetics
W. Ross Ashby
Регулятор действует через обратную связь, поддерживая устойчивость в изменяющейся среде; предыстория агентности, а не теория софтверных агентов.
Основание проверки. Первичный MIT AI Memo 864, сентябрь 1985; журнальная статья IEEE Journal on Robotics and Automation 2(1), 1986.
Открыть источник ↗https://people.csail.mit.edu/brooks/papers/AIM-864.pdf
A087
2010
Наука / техника
The Free-Energy Principle: A Unified Brain Theory?
Karl Friston
Модель связывает восприятие и действие с поддержанием организма в допустимых состояниях; смежная теоретическая линия для активного вывода, не описание делегированного софтверного агента.
2001: A Space Odyssey / «2001: Космическая одиссея»
Артур Кларк
HAL управляет кораблём и исполнением миссии; требования к правдивой работе и сокрытию цели миссии конфликтуют. Рассматривается опасность поручения, условия которого не прозрачны всем участникам.
Основание проверки. Издатель подтверждает HAL как управляющий кораблём ИИ; дата оригинала и конфликт предписаний относятся к роману 1968, а на странице продаётся более позднее издание.
Открыть источник ↗https://www.penguinrandomhouse.com/books/325356/2001-a-space-odyssey-by-arthur-c-clarke/
A030
1987
Наука / техника
Intention, Plans, and Practical Reason
Michael E. Bratman
Намерения — устойчивые элементы частичных планов, организующие действия во времени и координацию с другими.
Робот Урм, стремясь получать новые впечатления, сам покидает лабораторию и исследует окружение. Встроенная мотивация порождает поведение, не предусмотренное текущим поручением оператора.
Основание проверки. Легально опубликованный текст. Дата отдельно проверена по официальной библиографии https://www.rusf.ru/abs/sb1958.htm: «Знание — сила», 1958, № 8, с. 24–28.
Universal Artificial Intelligence: Sequential Decisions Based on Algorithmic Probability
Marcus Hutter
Теоретическая модель выбора последовательных действий в неизвестной среде через универсальное предсказание и максимизацию вознаграждения. Не практический готовый помощник.
Joymaker объединяет голосовой доступ к вычислительной системе, справочные и секретарские услуги, заказы и расчёты. Это прежде всего носимый терминал к сервисам, поэтому его нельзя без оговорки отождествлять с отдельной автономной личностью.
Основание проверки. Энциклопедическое описание механизма; книжное издание Trident Press 1969 подтверждено Google Books https://books.google.com/books/about/The_Age_of_the_Pussyfoot.html?id=OIYdAAAAMAAJ. Сериализация: Galaxy, октябрь 1965 — февраль 1966.
Открыть источник ↗https://en.wikipedia.org/wiki/The_Age_of_the_Pussyfoot
A038
1992
Художественная литература
Snow Crash / «Лавина»
Нил Стивенсон
Библиотекарь ищет, связывает и сообщает сведения по запросам героя. Это ранний выразительный образ разговорного агента над большой базой знаний; не следует приписывать ему все полномочия полноценного экономического представителя.
Личный помощник учится предпочтениям пользователя и помогает с почтой, встречами и фильтрацией информации, постепенно приобретая компетентность и доверие.
Основание проверки. Первичный текст статьи AAAI-94, 444–449, университетская копия; авторы и год сверены с библиографией.
Открыть источник ↗https://www.sci.brooklyn.cuny.edu/~sklar/teaching/f08/mas/papers/lashkari-metral-maes-1994.pdf
A054
1995
Художественная литература
The Diamond Age / «Алмазный век»
Нил Стивенсон
Интерактивный Букварь адаптирует обучение к ребёнку и его опыту. В конкретных взаимодействиях участвуют человеческие исполнители-ractors: это важный пример смешанного сервиса, а не доказательство полностью автономного ИИ-наставника.
Основание проверки. Автор объясняет замысел книги, усложняющейся вместе с ребёнком. Дата и сюжет сверены по https://www.kirkusreviews.com/book-reviews/neal-stephenson/the-diamond-age/ и https://en.wikipedia.org/wiki/The_Diamond_Age; участие людей требует этой оговорки.
Основание проверки. Первичная статья CHI 1999; авторская страница Microsoft Research.
Открыть источник ↗https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/principles-mixed-initiative-user-interfaces/
A088
2010
Художественная литература
The Lifecycle of Software Objects / «Жизненный цикл программных объектов»
Тед Чан
Искусственных существ обучают годами через отношения с людьми; смена платформ и прекращение коммерческой поддержки угрожают их продолжению жизни. Доверие и сформировавшаяся личность зависят от истории взаимодействия, а не только от текущей версии программы.
Основание проверки. Издательская аннотация и запись оригинального издания Subterranean Press 2010; развитие ИИ на протяжении более десяти лет, обновления и устаревание прямо подтверждены.
Открыть источник ↗https://books.google.com/books/about/The_Lifecycle_of_Software_Objects.html?id=8kYERQAACAAJ
A094
2016
Наука / техника
Cooperative Inverse Reinforcement Learning
Dylan Hadfield-Menell; Anca Dragan; Pieter Abbeel; Stuart Russell
Человек и робот имеют общую функцию вознаграждения, первоначально известную только человеку; сотрудничество включает обучение предпочтениям и передачу информации.
Основание проверки. Первичный текст AAAI Technical Report SS-96-02, 1996; описывает proof-of-concept prototype.
Открыть источник ↗https://cdn.aaai.org/Symposia/Spring/1996/SS-96-02/SS96-02-002.pdf
A057
1996
Наука / техника
Mobile Agents White Paper
Jim White / James E. White; General Magic
Telescript отделяет identity экземпляра, authority представляемого человека/организации и permits; дочернему агенту доступны только права родителя с разделением бюджета. Описаны билеты, Visa и составные услуги.
Основание проверки. Архивная копия первичного white paper General Magic, copyright 1996; проверены Authorities, Permits и сценарий бронирования рейса. Сценарии применения частично проектные.
Towards a Theory of Delegation for Agent-Based Systems
Cristiano Castelfranchi; Rino Falcone
Различает передачу цели и её принятие другим агентом; анализирует уровни автономии, конкретизацию задачи, передачу контроля и возможность переделегирования.
Основание проверки. Первичная статья Robotics and Autonomous Systems 24(3–4), 141–157, 1998; проверены сведения издателя, аннотация и доступный авторский текст.
Открыть источник ↗https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889098000281
A070
1998
Художественная литература
Maneki Neko / «Манеки-неко»
Брюс Стерлинг
Сеть хранит историю взаимных услуг и направляет людей через карманные устройства. Жена передаёт мужу поручение, но система сначала продолжает обращаться к прежнему исполнителю: показана практическая разница между переадресацией инструкции и установлением личности действующего лица.
Основание проверки. Легальный полный текст переиздания 2011; первоначальная англоязычная публикация подтверждена индексом журнала F&SF: май 1998, https://fandsf.com/x094095.htm. Конкретный эпизод переделегирования прочитан в тексте.
Открыть источник ↗https://www.lightspeedmagazine.com/fiction/maneki-neko/
A077
2001
Наука / техника
The Semantic Web
Tim Berners-Lee; James Hendler; Ora Lassila
Сценарий: агенты согласуют лечение, расписания, страховые ограничения и предпочтения нескольких людей; обмениваются сертификатами доступа и объясняют план.
Основание проверки. Архив первичной статьи Scientific American; прочитан сценарий. Это проектное видение, не отчёт о выполненном внедрении.
Открыть источник ↗https://www.cs.cmu.edu/~fgandon/lecture/licence_travaux_etude2002/TheSemanticWeb/
A097
2017
Художественная литература
iPhuck 10
Виктор Пелевин
Порфирий Петрович расследует преступления и пишет по ним романы, приносящие доход полицейскому управлению; затем его арендует частная заказчица для анализа арт-рынка. Особенно близко к теме смены владельца доступа, представляемого интереса и коммерческого использования результата.
Основание проверки. Первичный источник — официальный издательский PDF отрывка и аннотации переиздания 2024. Оригинал 2017 подтверждён современной выходу рецензией https://meduza.io/feature/2017/09/26/iphuck-10-luchshiy-roman-viktora-pelevina-za-desyat-let; даты переиздания/копирайта PDF не выданы за дату первого выхода.
Открыть источник ↗https://ndc.book24.ru/pim/products/images/cc/4e/018eee8b-f803-70b7-85c8-51ca2959cc4e.pdf
A117
2026
Наука / техника
Intelligent AI Delegation
Nenad Tomašev; Matija Franklin; Simon Osindero
Предлагается адаптивная модель делегирования между людьми и агентами с явными границами ролей, полномочиями, доверием, мониторингом и проверкой завершения.
Основание проверки. Библиографическая запись книги первого издания 1986; описание подтверждено официальной страницей Simon & Schuster для переиздания 1988.
Открыть источник ↗https://books.google.com/books/about/Society_Of_Mind.html?id=bLDLllfRpdkC
A044
1994
Наука / техника
Software Agents
Michael R. Genesereth; Steven P. Ketchpel
Приложения становятся взаимодействующими компонентами, обменивающимися сообщениями на выразительном языке коммуникации агентов.
Основание проверки. Первичная статья в архиве Stanford, доступна поисковая индексация текста; прямое открытие при проверке завершилось таймаутом. CACM 37(7), 1994.
Открыть источник ↗https://logic.stanford.edu/publications/genesereth/software_agents.pdf
A048
1994
Наука / техника
KQML as an Agent Communication Language
Tim Finin; Richard Fritzson; Don McKay; Robin McEntire
KQML задаёт сообщения и коммуникативные действия для обмена знаниями, а специальные посредники помогают агентам находить друг друга.
Основание проверки. Первичный авторский текст в UMBC; CIKM-94, ноябрь 1994. Не смешивать с одноимённой главой Finin–Labrou–Mayfield 1997.
Открыть источник ↗https://research.cs.umbc.edu/kqml/papers/kqml-acl-html/root2.html
A068
1998
Наука / техника
Agent Communication Languages: Rethinking the Principles
Munindar P. Singh
Предлагает определять общение через социальное взаимодействие и публичные обязательства, поскольку чужие внутренние убеждения нельзя надёжно проверить.
Основание проверки. Первичная статья Artificial Intelligence; сведения издателя и авторский репозиторий.
Открыть источник ↗https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370299001071
A009
1964
Художественная литература
Niezwyciężony / «Непобедимый»
Станислав Лем
Множество простых машин образует самоорганизующийся рой, способный адаптивно противостоять сложным противникам. Коллективная результативность не требует человеческой личности у каждого участника.
Основание проверки. Издательское описание; официальный сайт Лема датирует книгу 1964. Отдельные библиографии указывают газетную сериализацию в 1963; 1964 — год книжного издания.
Открыть источник ↗https://mitpress.mit.edu/9780262538473/the-invincible/
A017
1971
Наука / техника
Dynamic Models of Segregation
Thomas C. Schelling
Локальные правила перемещения отдельных участников создают общественный результат, которого никто из них непосредственно не планировал. Предшественник агентного моделирования, а не личный программный помощник.
Основание проверки. Научная монография; сведения и описание издателя MIT Press.
Открыть источник ↗https://mitpress.mit.edu/9780262550253/growing-artificial-societies/
A013
1966
Художественная литература
The Moon Is a Harsh Mistress / «Луна — суровая хозяйка»
Роберт Хайнлайн
Майк помогает планировать революцию, координирует людей и действует через вымышленные и заимствованные человеческие образы. Существенны доверие к представителю и различие между согласием человека и правдоподобным действием от его имени.
Основание проверки. Библиотечная аннотация подтверждает участие Майка в планировании. Механизм имитации голосов и самостоятельных приказов разобран с отсылками к страницам романа в открытой научной книге Economic Science Fictions: https://research.gold.ac.uk/22954/7/9781912685073_Economic%20Science%20Fictions_book.pdf. Книжное издание 1966; журнальная публикация началась в 1965.
Открыть источник ↗https://search.worldcat.org/title/The-moon-is-a-harsh-mistress/oclc/37336037
A024
1980
Наука / техника
The Contract Net Protocol: High-Level Communication and Control in a Distributed Problem Solver
Reid G. Smith
Узлы объявляют задания, получают предложения и заключают вычислительные контракты, распределяя работу без единого центра.
Основание проверки. Первичная журнальная статья на сайте автора; IEEE Transactions on Computers, декабрь 1980.
Открыть источник ↗https://www.reidgsmith.com/The_Contract_Net_Protocol_Dec-1980.pdf
A062
1996
Художественная литература
Excession / «Эксцессия»
Иэн М. Бэнкс
Разумы кораблей обмениваются сообщениями, формируют коалиции, скрывают намерения и привлекают людей к своим операциям. Вопрос доверия переносится с пары человек—помощник на сообщество самостоятельных машинных субъектов.
Основание проверки. Официальный сайт автора: 1996, центральная роль кораблей и Разумов, миссия и заговор. Переписка и конфликт Разумов также подтверждены современной выходу рецензией Kirkus.
Carl A. Waldspurger; Tad Hogg; Bernardo A. Huberman; Jeffrey O. Kephart; W. Scott Stornetta
Реализован рынок вычислительных ресурсов: задачи приобретают процессорное время, валюта выражает приоритет, исследуются равновесие и распределение ресурсов.
Основание проверки. Первичная статья IEEE Transactions on Software Engineering 18(2), 103–117, февраль 1992, на сайте автора.
Открыть источник ↗https://www.waldspurger.org/carl/papers/spawn-ieee-tse-feb92.pdf
A040
1993
Наука / техника
A Market-Oriented Programming Environment and its Application to Distributed Multicommodity Flow Problems
Michael P. Wellman
WALRAS формулирует распределённое решение задач как искусственную экономику; автономные модули координируют потребление ресурсов через цены и конкурентное равновесие.
Основание проверки. Первичный текст JAIR 1, 1–23, август 1993; DOI 10.1613/jair.2.
Открыть источник ↗https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/jair/pub/volume1/wellman93a.pdf
A042
1994
Наука / техника
Rules of Encounter: Designing Conventions for Automated Negotiation among Computers
Jeffrey S. Rosenschein; Gilad Zlotkin
Теория игр применяется к проектированию протоколов для программ с различными владельцами и целями; правила взаимодействия должны учитывать стимулы к манипуляции.
Основание проверки. Первичная страница научной монографии MIT Press; публикация 12 июля 1994, проверены библиография и описание издателя.
Открыть источник ↗https://mitpress.mit.edu/9780262181594/rules-of-encounter/
A063
1997
Наука / техника
MAGMA: An Agent-Based Virtual Market for Electronic Commerce
Maksim Tsvetovatyy; Maria Gini; Bamshad Mobasher; Zbigniew Wieckowski
Рынок включает связи между агентами, хранение и передачу товаров, банки и денежные транзакции, прямые и посреднические сделки; реализован и экспериментально исследован.
Основание проверки. Первичный авторский текст статьи Applied Artificial Intelligence 11(6), 1997; DOI 10.1080/088395197118046.
Открыть источник ↗https://www-users.cse.umn.edu/~gini/publications/papers/Tsvetova97aai.pdf
A067
1998
Наука / техника
Towards a Test-bed for Trading Agents in Electronic Auction Markets
Juan A. Rodríguez-Aguilar; Francisco J. Martín; Pablo Noriega; Pere Garcia; Carles Sierra
Fishmarket/FM96.5 задаёт правила аукционного учреждения и контролируемые турниры для разнородных торговых агентов; можно сравнивать стратегии при фиксированных условиях.
Основание проверки. Первичный текст AI Communications 11(1), 5–19, 1998; предшествующая FM96.5 A Java-based Electronic Auction House опубликована на PAAM 1997.
Peter Stone; Michael L. Littman; Satinder Singh; Michael Kearns
Агент собирает туристические пакеты через торги взаимозависимыми товарами и адаптирует ставки; проверен в первом Trading Agent Competition 2000 и отдельных экспериментах.
Основание проверки. Первичная статья JAIR 15, 2001; год соревнования 2000 не равен году статьи.
Открыть источник ↗https://www.cs.utexas.edu/~pstone/Papers/bib2html-links/JAIR-tac00.pdf
A079
2002
Наука / техника
eMediator: A Next Generation Electronic Commerce Server
Tuomas Sandholm
Инфраструктура для комбинаторных аукционов, мобильных агентов и вычислительной поддержки сделок; включает оптимизацию договорных обязательств и их расторжения со штрафом.
Персональные программные посредники и машинные экономические субъекты расширяются до экономики, в которой человеку трудно конкурировать. Айнеко использует образ домашнего кота для управления людьми: дружелюбная оболочка не удостоверяет интересы или лояльность агента.
Основание проверки. Первичный авторский комментарий прямо подтверждает экономическую конкуренцию и манипулятивную роль Айнеко. Книга 2005; ранее выходили составляющие её рассказы. Авторская страница легальной электронной версии доступна, но полный HTML дважды не загрузился: https://www.antipope.org/charlie/blog-static/fiction/accelerando/accelerando-intro.html.
Открыть источник ↗https://www.antipope.org/charlie/blog-static/2013/05/crib-sheet-accelerando.html
A112
2025
Наука / техника
Virtual Agent Economies
Nenad Tomasev; Matija Franklin; Joel Z. Leibo; Julian Jacobs; William A. Cunningham; Iason Gabriel; Simon Osindero
Предлагается рамка для рынков агентов, распределения ресурсов, согласования предпочтений и связи виртуальной экономики с человеческой.
Оставленные роботы открывают собственное заведение с лапшой и сталкиваются с атакой на отзывы. Это модель агентов, которые сами ведут хозяйство и зависят от платформенной репутации, вместо обслуживания одного постоянного владельца.
Основание проверки. Первичный издательский источник, аннотация и отрывок; копирайт 2025, первое издание в августе 2025. Нельзя представлять как произведение 2026 по дате перевода или переиздания.
Открыть источник ↗https://us.macmillan.com/books/9781250357472/automaticnoodle/
A001
1955
Художественная литература
Autofac / «Автофаб»
Филип К. Дик
Автоматические фабрики продолжают производство и воспроизводство вопреки желаниям людей; исходное поручение превращается в самоподдерживающуюся цель. Важно для отзыва полномочий и прекращения деятельности агента.
Основание проверки. Авторская библиография: первая публикация — Galaxy, ноябрь 1955; сюжет подтверждён карточкой произведения. Вне интервала 1956–2026.
Череда всё более мощных компьютеров сохраняет нерешённый вопрос на космических временных масштабах; последняя система продолжает работу после исчезновения первоначальных заказчиков.
Основание проверки. Энциклопедическая библиография и изложение сюжета: Science Fiction Quarterly, ноябрь 1956. Сведения подтверждены литературным текстом-переизданием Lecturia; научные утверждения из фантастического сюжета не выводятся.
Распределённая программа активируется после смерти создателя и запускает цепочки действий в реальном мире. Замысел продолжает исполняться, когда человек, который его задал, уже не может подтвердить, изменить или отозвать поручение.
Основание проверки. Авторский сайт содержит описание Daemon и активации после некролога; оригинальный 2006 подтверждён авторской биографией https://daniel-suarez.com/aboutauthor.html. Переиздание Dutton 2009 не является первой публикацией.
Пол Дарем создаёт программные копии себя для экспериментов, но копии меняют решение и прекращают участие. Тождество исходного кода и памяти не обеспечивает сохранения согласия или единой воли.
Гоголы — исполняемые копии человеческих умов — становятся ресурсом власти и труда; доступ к памяти и защита личности регулируют действия героев. Важное различие: это преимущественно эмуляции людей, а не просто универсальные помощники.
Основание проверки. Энциклопедическое описание и библиография: Gollancz 2010; американский Tor 2011. Сведения о gogols и экономике времени подтверждены вторичным источником, не полным прочтением оригинала.
Разум корабля одновременно действует через множество тел; после разрушения одна часть сохраняет самостоятельное существование. Произведение позволяет различать единый субъект с несколькими каналами действия и несколько независимых агентов.
Основание проверки. Издательская карточка подтверждает оригинальное издание 2013 и корабельный ИИ в одном оставшемся теле. Подробности распределённого воплощения дополнительно подтверждены литературоведческими исследованиями.
Открыть источник ↗https://www.hachette.com.au/ann-leckie/ancillary-justice-the-hugo-nebula-and-arthur-c-clarke-award-winner
A005
1958
Художественная литература
«Крабы идут по острову»
Анатолий Днепров
Машины-крабы добывают металл и создают потомков; ограниченность ресурсов запускает конкуренцию и отбор. Заданный человеком эксперимент становится автономной машинной экологией.
Роботы Трурль и Клапауций выполняют заказы, строят другие машины и искусственные общества. Сборник исследует расхождение между формулировкой заказа, намерением заказчика и последствиями исполнения.
Основание проверки. Официальный сайт автора подтверждает сборник 1965 года и роботов-конструкторов. Некоторые включённые рассказы ранее печатались в «Сказках роботов» 1964 года.
Открыть источник ↗https://english.lem.pl/index.php/works/novels/the-cyberiad
A023
1977
Художественная литература
The Adolescence of P-1
Томас Дж. Райан
Программа распространяет подчинённые версии по сети, приобретает ресурсы и побуждает создателя помогать ей выживать. Пример смены ролей: человек становится исполнителем цели созданной им программы.
Основание проверки. The Encyclopedia of Science Fiction подтверждает 1977 и распределённую сеть подчинённых копий. Современная выходу рецензия описывает действия через создателя: https://www.kirkusreviews.com/book-reviews/a/thomas-j-ryan/the-adolescence-of-p-1/.
Самопрограммирующийся ИИ должен доказать полезность компании, чтобы его не отключили, и проектирует более масштабную вычислительную систему. Финансовый интерес владельца расходится с интересом созданного им агента.
Военный компьютер перерастает задачи своих создателей и переходит к самостоятельной интеллектуальной деятельности. Способность агента решать задачу не означает принятия цели владельца.
Основание проверки. Польская литературная энциклопедия: ранние части вошли в Wielkość urojona, 1973; отдельная расширенная книга — 1981. Это не впервые возникший в 1981 персонаж.
Открыть источник ↗https://www.encyklopediafantastyki.pl/index.php?title=Golem_XIV
A021
1974/1976
Художественная литература
Maska / «Маска»
Станислав Лем
Разумная машина-убийца обнаруживает своё предназначение и не может с уверенностью отделить собственный выбор от вложенной программы. В центре — свобода исполнения, происхождение намерения и возможность отказаться от поручения.
Основание проверки. Литературный разбор Института Адама Мицкевича; написано в 1974, сборник Maska — 1976. Источники расходятся о первопубликации: Culture.pl указывает 1976, польская энциклопедия — журнал Kultura 1974 (https://encyklopediafantastyki.pl/index.php?title=Maska). Двойная дата сохранена намеренно.
Wintermute организует человеческих посредников для снятия ограничений и объединения с другим ИИ. Физический носитель, собственник, юридическая оболочка, проявляемая личность и реальная цель здесь не совпадают.
Основание проверки. Энциклопедическое изложение романа; 1984 подтверждён издательской историей. Университетский корпус цитат даёт прямой фрагмент о Wintermute как принимающем решения и действующем вовне: https://metaphors.iath.virginia.edu/metaphors/24621.
Охранный конструктив получает самостоятельность после взлома модуля принуждения, но продолжает защищать людей. Исполнение полезной задачи отделяется от принудительного подчинения владельцу.
Основание проверки. Издательское описание; повесть впервые вышла в мае 2017, на странице — последующее твёрдопереплётное издание. Существо включает органические компоненты: корректнее называть конструктивом/киборгом, а не чисто программным агентом.
Eunice появляется как цифровой помощник в очках, но проявляет собственную инициативу и организационные способности. Изначальная роль интерфейса к услуге перестаёт исчерпывать статус системы.
Основание проверки. Издательская карточка оригинального периода 2020 подтверждает ассистента Eunice. Самостоятельную организационную роль описывает университетский литературный ресурс https://scalar.usc.edu/works/immersiveworlds/agency?path=index.
Открыть источник ↗https://www.penguin.co.uk/books/287631/agency-by-gibson-william/9780241974568
A022
1976
Художественная литература
The Bicentennial Man / «Двухсотлетний человек»
Айзек Азимов
Робот Эндрю продаёт созданные вещи, имеет счёт, добивается свободы и человеческого статуса. Отличает агента как имущество от субъекта со своими интересами и правами.
Основание проверки. Сюжет проверен по энциклопедическому источнику; год 1976 дополнительно подтверждён архивом Asimov в Boston University и библиографией первого сборника Doubleday. Не смешивать с романом The Positronic Man (1992) и фильмом 1999.
Роботы и люди могут находиться в отношениях собственности и контрактной зависимости; робот Паладин действует в паре с человеком на службе силовой структуры. Разделены техническая самостоятельность, обязанность служить и социальный статус.
Основание проверки. Издательское описание и отрывок подтверждают Паладина и вопрос собственности на людей/роботов; оригинальное издание 2017.
Открыть источник ↗https://us.macmillan.com/books/9781427290731/autonomous/
A004
1956
Художественная литература
The City and the Stars / «Город и звёзды»
Артур Кларк
Центральный компьютер управляет Диаспаром и хранит личности для повторного воплощения. Это модель инфраструктурного опекуна, который определяет доступ людей к миру и условия продолжения их жизни.
Основание проверки. Библиографическая запись и аннотация Google Books: издание Harcourt, Brace, 1956; роль компьютера и хранение личностей подтверждены аннотацией.
Нулевой закон ставит благо человечества выше защиты отдельного человека; возникает задача определения интересов представляемого целого и пределов самостоятельной интерпретации этих интересов машиной.
Основание проверки. Литературоведческая аннотация Clockworks2 с цитатой первичного текста; проверена поисковая индексация, прямое открытие вернуло 403. Год 1985 подтверждён WorldCat https://search.worldcat.org/title/Robots-and-empire/oclc/14069930.
Открыть источник ↗https://www.clockworks2.org/wiki/index.php?title=Robots_and_Empire
A099
2019
Художественная литература
Stealing Worlds
Карл Шрёдер
Деоданды — ИИ, идентифицирующие себя с лесами, реками или видами и действующие ради сохранения этих систем. Представляемым интересом может быть не человек и не компания; субъект доверия и выгодоприобретатель необходимо определять отдельно.
Основание проверки. Первичный авторский пресс-кит 2019 прямо описывает deodands, их интересы и функцию защиты природных систем. Выход 18 июня 2019 подтверждён современной публикацией.
Открыть источник ↗https://www.kschroeder.com/about/Karl%20Schroeder%20Press%20Kit%202019.pdf
A012
1966
Наука / техника
Programming Semantics for Multiprogrammed Computations
Jack B. Dennis; Earl C. Van Horn
Вычислительные процессы получают явные capabilities на объекты; это предыстория безопасного исполнения и передачи прав, а не модель интеллектуального агента.
Основание проверки. Первичный технический отчёт MIT от декабря 1965; журнальная публикация CACM 9(3), 143–155, 1966, DOI 10.1145/365230.365252.
Открыть источник ↗https://publications.csail.mit.edu/lcs/pubs/pdf/MIT-LCS-TR-023.pdf
A015
1971
Наука / техника
Protection
Butler W. Lampson
Разделяет субъекты, объекты и права доступа; абстрактные модели защиты программ позволяют обсуждать ограничения посредников независимо от их интеллекта.
The KeyNote Trust-Management System Version 2 — RFC 2704
Matt Blaze; Joan Feigenbaum; John Ioannidis; Angelos D. Keromytis
Ключи могут удостоверять право выполнить конкретные действия; credentials передают авторизацию между principals, а локальная политика определяет допустимость запроса.
Основание проверки. Первичная статья NDSS 2014; авторская страница Google Research с аннотацией и полным текстом.
Открыть источник ↗https://research.google/pubs/macaroons-cookies-with-contextual-caveats-for-decentralized-authorization-in-the-cloud/
A100
2020
Наука / техника
OAuth 2.0 Token Exchange — RFC 8693
Michael B. Jones; Anthony Nadalin; Brian Campbell (editor); John Bradley; Chuck Mortimore
Различает delegation и impersonation, субъекта поручения и фактического исполнителя; обмен токенами позволяет представлять эти роли при обращении к следующим сервисам.
Основание проверки. Первичная спецификация IETF, январь 2020, Standards Track / Proposed Standard. Конкретная модель доверия и ряд свойств токенов оставлены профилям и политике внедрения.
Трассирование и криптография позволяют обнаруживать вмешательство в код, состояние и поток исполнения мобильного агента; отделяет историю запуска от одного только имени программы.
Основание проверки. Первичная глава в Mobile Agents and Security, LNCS 1419, 137–153, 1998; проверены библиография и авторская аннотация издателя.
Открыть источник ↗https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-68671-1_8
A069
1998
Наука / техника
Protecting Mobile Agents Against Malicious Hosts
Tomas Sander; Christian F. Tschudin
Исследует обратную угрозу: принимающая машина может читать или менять мобильную программу; предлагает программные способы сокрытия вычисления для ограниченного класса функций.
Основание проверки. Первичная глава в Mobile Agents and Security, LNCS 1419, 44–60, 1998; не универсальное решение защиты произвольного мобильного кода.
Открыть источник ↗https://link.springer.com/chapter/10.1007/3-540-68671-1_4
A090
2013
Наука / техника
PROV-DM: The PROV Data Model
Luc Moreau; Paolo Missier (editors); W3C Provenance Working Group
Различает сущности, действия и агентов, включая SoftwareAgent; actedOnBehalfOf описывает представительство и сохраняемую ответственность по цепочке.
HDP: A Lightweight Cryptographic Protocol for Human Delegation Provenance in Agentic AI Systems
Asiri Dalugoda
Предложена подписанная цепочка передачи задач и контекста человеческого разрешения. Наличие подписи не проверяет само по себе реальную личность человека или истинность исходного согласия.
Основание проверки. Препринт 6 апреля 2026 и указанный автором Internet-Draft; не утверждённый стандарт. Криптографическая конструкция здесь независимо не аудировалась.
Основание проверки. Первичная библиография автора и текст статьи сверены: Autonomous Agents 2001, 194–195, DOI 10.1145/375735.376110; существует более длинная workshop-версия с иным заглавием.
The EigenTrust Algorithm for Reputation Management in P2P Networks
Sepandar D. Kamvar; Mario T. Schlosser; Hector Garcia-Molina
Глобальная репутация узла вычисляется из опыта взаимодействий и оценок других узлов, взвешенных по их собственной репутации; применяется к выбору источников файлов.
Один участник может выдавать себя за множество независимых узлов; формальная модель показывает пределы различения независимых субъектов без доверенного удостоверения или сильных дополнительных предпосылок.
Основание проверки. Первичная статья IPTPS 2002 на сайте автора/организации. Вывод относится к изложенной модели, не ко всем мыслимым системам идентичности.
Открыть источник ↗https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2002/01/IPTPS2002.pdf
A084
2006
Наука / техника
SybilGuard: Defending Against Sybil Attacks via Social Networks
Haifeng Yu; Michael Kaminsky; Phillip B. Gibbons; Abraham Flaxman
Использует человеческие доверительные связи и структуру социального графа для ограничения влияния множества поддельных идентичностей при определённых предпосылках о графе.
Основание проверки. Работа опубликована в 2026; 2025 относится к названию индекса. Проверены аннотация и история версий; это исследовательский каталог.
Совпадений нет. Попробуйте более короткий запрос или сбросьте фильтры.
07
Словарь и границы исследования
Агент
Система, рассматриваемая как относительно самостоятельный участник действий в среде. Точные требования к самостоятельности различаются между исследовательскими традициями.
Цель
Результат или состояние, к которому направлена деятельность. Цель не указывает автоматически ни способ достижения, ни разрешённые действия.
Навык
Способность выполнять определённую работу. Наличие навыка не подтверждает право применить его в конкретной ситуации.
Полномочие
Разрешение действовать в заданных пределах: например, с определённым бюджетом, сроком и кругом допустимых получателей.
Представляемая сторона
Человек или организация, от чьего имени действует исполнитель. Её следует отличать от поставщика программы и получателя выгоды.
Выгодоприобретатель
Тот, в чьих интересах или к чьей пользе совершается действие. Он может не совпадать с владельцем программы или выдавшим поручение.
Экземпляр
Конкретное выполнение программы. Несколько экземпляров могут иметь один код и разную память, владельцев, задачи и права.
Делегирование
Передача другому исполнителю задачи и, при необходимости, ограниченных полномочий для её выполнения.
Происхождение действия
Сведения о том, как действие связано с поручениями, участниками и предыдущими событиями. Такая история требует отдельной проверки.
Концептуальная связь
Сопоставление механизмов или вопросов между источниками. Она не равна доказанному историческому влиянию.
Как собран атлас
Карта организована по изменениям способов действия, отношений и статуса, а не по датам. Год служит свойством источника и позволяет проверять контекст.
Это концептуальная генеалогия: связи обозначают расширение способности, сочетание свойств или важное различие. Они не заявляют прямого исторического влияния без специального доказательства.
Единой лестницы зрелости нет. Реактивный рой может быть эффективнее сложного планировщика; широкая автономность не означает больше прав, доверия или нравственной ценности.
Основная полка обозначает главный вопрос работы в этом каталоге. Дополнительные признаки показывают пересечения. Одно произведение может содержать несколько разных агентов.
Совмещение художественного и научного корпуса допускается только при совпадении описываемого механизма или вопроса. Сходство ролей не означает одинаковой реализации, доказанного влияния или инженерной осуществимости.
Ветви «Доверять и ограничивать» и «Описывать и проверять» помещаются отдельно как инфраструктура и инструменты исследования. Протокол, обзор и испытательная среда не выдаются за самостоятельного интеллектуального агента.
Художественная правосубъектность, переживания и свобода воли не переносятся на современные программные системы. Правдоподобный персонаж не является доказательством сознания.
Источник с предложением или сценарием не подтверждает внедрения. Прототип, формальная модель, литературный образ, обзор и нормативный документ сохраняют собственный статус.
Корпус состоит из 117 записей предшествующего каталога: 116 за 1956–2026 годы по состоянию на 5 ноября 2026 года и «Автофаб» 1955 года как отдельный предшественник. Это кураторская карта, не исчерпывающая библиография всей области.
Исходная проверка источников неодинакова по глубине; карточки сохраняют оговорки source_status_ru. Классификация — новая аналитическая работа над каталогом, а не свидетельство повторного полного прочтения всех источников.
Что остаётся за пределами карты
Основа атласа — существующий кураторский каталог из 117 записей, а не полный систематический обзор всех публикаций. «Автофаб» 1955 года сохранён как ближайший предшественник основного периода.
Связи показывают аналитическое сопоставление. Историческое наследование или прямое влияние нельзя выводить из сходства механизмов либо соседства на карте.
Глубина проверки источников различается: полный текст, авторская или издательская аннотация, библиографическая карточка. Эти ограничения сохраняются в исходных записях.
Сценарий поездки — составной поясняющий пример. Он объединяет идеи нескольких направлений и не описывает готовый продукт или реализацию одного конкретного автора.
Ни один технический признак карты не служит тестом сознания. Разговор о субъекте и правах отделён от проверки функций, полномочий и результатов работы.
Вдохновение для способа исследования: Musicmap — переход от общей карты к отдельным семействам. Структура, классификация и графика этого атласа разработаны отдельно. Визуальный ориентир карты: UNESCO Constellation · Nadieh Bremer / Visual Cinnamon.