Спустя 25 лет после манифеста Semantic Web интернет наконец-то начинают обходить не только люди, но и ИИ-агенты: они ищут информацию, разбирают письма, бронируют услуги и взаимодействуют с сервисами через коннекторы. Агентный веб меняет привычную экономику сайтов: российским разработчикам и продуктовым командам уже стоит думать не только о посетителе с браузером, но и о программном клиенте, который приходит выполнять задачу.
Идею такого интернета Тим Бернерс-Ли сформулировал ещё в 2001 году. В статье для Scientific American он описал сеть, где автономные программы могут самостоятельно подобрать, например, физиотерапевта, проверить страховку и согласовать время приёма. Тогда для этого пришлось бы вручную размечать страницы так, чтобы машина понимала, где на сайте адрес, перечень услуг и свободные слоты. Массово владельцы сайтов этим заниматься не стали: работы много, выгода туманна. Теперь прежнюю проблему частично решают большие языковые модели, сообщает MIT Technology Review.
LLM не требуется специальная разметка, чтобы отличить адрес клиники от описания процедуры. Они умеют быстро обрабатывать текст, а мультимодальные агенты — интерпретировать скриншоты, нажимать ссылки и выбирать пункты в выпадающих списках. Для пользователя это выглядит как логичное развитие поиска: вместо десятка вкладок и сравнений можно поручить агенту найти подходящий товар, ресторан или перелёт по неполному описанию задачи.
Но удобство не означает, что агент обязан действовать через знакомый сайт. В материале выделены два сценария. Первый — обучить модель пользоваться браузером почти как человеку: прокручивать страницу, вводить запросы, кликать по элементам. Второй — дать ей прямой интерфейс к функциям сервиса через текстовые команды и код. Во втором случае агенту не нужно имитировать мышь, а компания может точнее определить разрешённые действия и поставить ограничения на чувствительные операции.
Исследователь Сива Редди из Университета Макгилла и аспирант Синхань Лу сначала изучали браузерных агентов. Такой подход хорошо вписывается в существующий веб и позволяет владельцу наблюдать за действиями программы в привычном интерфейсе. Практика оказалась сложнее: сайты состоят из множества динамических элементов и исторически оптимизированы под человека с клавиатурой и мышью, а не под автоматическое потребление. Поэтому исследователи переключились на модель инструментов и летом 2025 года описали её в препринте.
Контуры этой архитектуры уже видны в коннекторах и плагинах для ИИ-ассистентов. Почтовый коннектор может помочь агенту сортировать входящие, сервис доставки — собрать корзину, а платёжная интеграция способна провести покупку, не раскрывая агенту данные карты. В примере из публикации подтверждение человека остаётся обязательным перед оплатой. Это важная деталь: агентный веб не должен превращать поручение «закажи продукты» в бесконтрольный доступ к деньгам, почте и корпоративным системам.
Для команд, которые делают веб-сервисы, вывод довольно приземлённый. Если агент становится отдельным типом пользователя, ему нужны стабильные API, понятные права доступа, предсказуемые ошибки и журналирование действий. Интерфейс, рассчитанный лишь на красивый путь человека по лендингу, плохо подходит для выполнения задачи машиной. При этом открывать весь бэкенд нельзя: нужны узкие разрешения, подтверждения необратимых действий и защита от ситуации, когда агент неверно понял инструкцию или получил её из недоверенного контента.
Меняется и контентная часть. Издание Time уже выпускает версии материалов, которые проще разбирать агентам, и продаёт рекламу с расчётом на этот новый канал. Агентам нередко нужны не сами страницы, а данные, полученные поисковыми ботами и текстовыми базами. Для независимых медиа, маркетплейсов и создателей продуктов это риск: пользователь может получить краткий ответ, не заходя на первоисточник. Значит, ценность сайта придётся строить не только на позиции в выдаче, но и на доступе к сервису, качественных структурированных данных и доверии к бренду.
Главный вопрос для агентного веба — кто будет контролировать точки входа. Он может сохранить открытость раннего интернета и сделать сложные сервисы доступнее. Но может сузиться до нескольких платформ, через которые пользователи будут видеть лишь отобранную часть сети. Эксперименты с браузерными агентами уже показали и риски безопасности, и необходимость жёстких границ. Препринт Редди и Лу полезен именно как попытка описать альтернативу: веб для агентов можно проектировать как контролируемую инфраструктуру, а не ждать, пока модели научатся ломко кликать по человеческим интерфейсам. Подробнее о дискуссии — в .
