Десять мер Пекина по ИИ-агентам: сколько стоит результат и кто платит, если его нет

Пока рынок спорит, заменит ли ИИ сотрудников, в Пекине выпустили документ, который отвечает на другой вопрос: сколько стоит один результат, полученный от ИИ-агента, и кто платит, если результата нет.

21 июля 2026 года четыре ведомства городской администрации подписали, а 23-го опубликовали «Ряд мер по ускорению опережающего развития на основе интеллектуальных агентов». Документ короткий — десять пунктов. Но в нём впервые на уровне нормативного акта описана не технология, а экономика агентов: как считать их эффективность, как их продавать и кто отвечает за исход.

Отдельно стоит отметить словарь. В официальный текст попали термины, которые ещё год назад жили только в научных статьях и на инженерных форумах: Agentic AI, harness engineering, ИИ-операционная система, инженер передового развёртывания, компания одного человека, токен-экономика, TaaS, AaaS, RaaS. Это тот редкий случай, когда государственный документ можно читать как техническое задание на новую отрасль.

Ниже — разбор по существу, связка с двумя предыдущими китайскими документами, которые мы уже разбирали, честный список сильных и слабых мест и выводы, которые мы сделали для себя как команда, разрабатывающая ИИ-продукт.

Третий слой китайской конструкции

Этот документ не появился на пустом месте — он третий по счёту, и его смысл виден только вместе с двумя предыдущими.

Первый слой — план Госсовета КНР «ИИ+», который мы разбирали отдельно: цели на 2027, 2030 и 2035 годы, шесть приоритетов применения, восемь системных опор. Это ответ на вопрос «что и зачем» на горизонте десяти лет.

Второй слой — стратегия «1397»: одна цель, три опоры, девять направлений, семь механизмов реализации. Это ответ на вопрос «чем и как» — вычисления, данные, модели, кадры, механика внедрения.

Пекинские меры — третий слой, и он самый практичный: на чём это зарабатывает и кто несёт риск. В обоих предыдущих документах экономики не было вообще. Была технологическая рамка, были отрасли применения, были опоры — но не было ответа, как устроен денежный поток между поставщиком и заказчиком и что происходит, когда агент не справился. Здесь этот ответ появляется. Город при этом выступает полигоном: сначала обкатка на одной территории, потом тиражирование.

Есть и четвёртый, промежуточный документ, на который меры прямо ссылаются: «Мнения о нормативном применении и инновационном развитии интеллектуальных агентов» трёх федеральных ведомств, май 2026. Именно там заданы границы самостоятельности агента — какие решения он принимает сам, какие требуют авторизации человека, а какие может выполнять автономно.

Пункты 1 и 2. Фундамент: завершаемость и обвязка

Первый пункт посвящён моделям, и ключевая формулировка в нём — «последовательно повышать способность больших моделей доводить реальные задачи до конца». Не баллы в тестах, а именно завершённость.

Разница принципиальная. Агент получает размытую цель, сам достраивает недостающие детали, разбивает работу на шаги, запускает нужные программы, читает результат и правит маршрут — и так десятки раз подряд. Оценка одного шага при этом почти ничего не говорит об успехе всей цепочки.

Считается это просто. Пусть агент делает сто шагов и на каждом прав в 99 случаях из 100. Вероятность пройти всю цепочку без единой ошибки — около 37 %: две попытки из трёх сорвутся где-то посередине. Поднимем точность шага до 99,9 % — до конца дойдут девять задач из десяти. Уроним до 95 % — меньше одной из ста.

Вероятность пройти цепочку без единой ошибки при разной точности одного шага

Отсюда понятно, почему первой областью, где агенты действительно взлетели, стало программирование: там всё цифровое, любое изменение можно откатить, а результат проверяется автоматически тестами. Три условия, которых в большинстве бизнес-процессов просто нет.

Второй пункт — про harness engineering, инженерию обвязки. Обвязка — это всё, что окружает модель и превращает её способности в стабильный результат: какие данные подать на вход, чем агент имеет право пользоваться, что он помнит между шагами, что делает после сбоя и кто проверяет итог. Модель — двигатель, обвязка — остальная машина.

Показательно само место этого пункта: обвязка стоит выше приложений и отраслевых сценариев, сразу за моделями. Предписано работать над тем, как агент удерживает задачу на длинной дистанции, как несколько агентов делят работу между собой, как система выдерживает рост нагрузки. И прямая формулировка цели: удлинять цепочки сложных задач и повышать устойчивость их исполнения.

Обвязка агента: инструменты, память, права доступа, повторы после сбоя, проверка результата

Что здесь важно понимать про порядок величин. В исследовании Agentic Harness Engineering (апрель 2026) базовую модель не меняли вообще — работали только с обвязкой. Десять кругов доработки подняли долю успешно решённых задач с 69,7 % до 77,0 %, а на других семействах моделей прирост составил от 5 до 10 процентных пунктов. Это тот прирост, который обычно пытаются получить сменой модели на более дорогую.

Второй блок пункта — про совместимость: единые протоколы обмена между агентами, открытие ключевых компонентов, общий рынок навыков и магазины готовых агентских решений. Протокол межагентного взаимодействия прямо назван кандидатом в национальный стандарт. Для владельца продукта здесь спрятан неприятный вопрос: если у агентов появляется свой магазин навыков, конкуренция за клиента смещается. Важна уже не позиция в App Store, а то, найдёт ли вас чужой агент и подключит ли как навык по умолчанию.

Пункты 3 и 4. Софт переписывается, агент переезжает в железо

Третий пункт вводит понятие «интеллект потребности». Смысл такой: пользователь называет результат, а система сама решает, какие шаги сделать, какие программы вызвать и с кем согласовать, — и отвечает за конечный итог. Отсюда идея «суперсофта»: его сила не в количестве функций, а в способности работать поверх границ между существующими программами. Эталонные сценарии предписано строить в шести областях: наука, медицина, образование, госуправление, производство, культура.

Но самое интересное для практика — отдельная роль, которую документ закрепляет официально: инженер передового развёртывания. Он выезжает к заказчику, разбирает процессы, подключает системы, чистит данные и возвращает разработчикам реальные проблемы. Это признание на уровне государственной политики: в агентной экономике ценность создаётся на последней миле внедрения, а не в лаборатории. Любой, кто внедрял ИИ в живой компании, понимает, почему эта строчка там появилась.

Четвёртый пункт переводит разговор из программ в устройства. Возможности агента предписано встраивать в смартфоны нового поколения, умные очки, наушники и носимые устройства, роботов и автомобили. Ключевая формулировка — «пятиединство чипа, модели, облака, терминала и применения»: производители железа и разработчики моделей должны определять продукт совместно, а не собирать его из готовых кусков.

Завершается пункт неожиданно приземлённо: подходящие новые продукты включаются в программы утилизации бытовой техники и обновления цифровых устройств. То есть спрос на агентские гаджеты стимулируется напрямую — субсидией конечному покупателю. Это, пожалуй, самый прагматичный ход во всём документе: не уговаривать рынок, а доплатить за первую покупку.

Пункты 5 и 6. Компания одного человека и оплата за результат

Пятый пункт — самый интересный для предпринимателя. Пекин официально поддерживает формат OPC, компанию одного человека, как новую модель предпринимательства. И это не лозунг: заявлены гибкий доступ к вычислительным мощностям, профильная инкубация, наставничество, льготное финансирование, помощь с интеллектуальной собственностью, сообщества таких компаний и центры обслуживания полного цикла. Плюс совсем конкретное — регистрация в один клик с автоматической генерацией типового устава.

Экономическая логика прозрачна. Фирма существует потому, что координировать работу внутри дешевле, чем каждый раз выходить на рынок, искать исполнителей, договариваться и контролировать. Агенты снижают одновременно и стоимость исполнения, и стоимость координации. Если вдобавок вынести бэк-офис на уровень общественной инфраструктуры, минимальный размер жизнеспособного бизнеса падает. Это прямая ставка государства на то, что структура экономики изменится снизу.

Шестой пункт — про деньги, и в нём самая тяжёлая фраза всего документа: поощряется переход от тарификации по объёму потреблённых токенов к тарификации по ценности.

Сначала документ разбирается с себестоимостью: специализированные чипы под задачи агентов, повторное использование ранее посчитанного, автоматический выбор более дешёвой модели под простые запросы. Всё ради одного показателя — сколько полезной работы приходится на потраченные вычисления. А затем переходит к тому, как это продавать. Названы три модели.

TaaS — токены как сервис. Продаётся сырьё: вычисления и доступ к модели. Конкуренция по цене, скорости и стабильности.

AaaS — агент как сервис. Продаётся готовый работник под класс задач: модель, инструменты и обвязка в одной упаковке.

RaaS — результат как сервис. Продаётся исход: подписан ли договор, исправлена ли ошибка, сконвертирован ли клиент.

Чем выше уровень, тем ближе к ценности клиента — и тем больше риска на поставщике

Чем выше уровень, тем ближе к ценности клиента — и тем тяжелее поставщику: он берёт на себя риск провала задачи, повторных попыток, колебаний себестоимости и компенсаций. Замыкает пункт система измерения: отраслевым ассоциациям и ведущим компаниям поручено выстроить показатели качества и эффективности вместо простого счёта потраченного.

Пункты 7–10. Безопасность, ресурсы, экспорт

Седьмой пункт фиксирует смену природы риска. Чат-бот порождает текст — агент получает право на действие: править код, инициировать платежи, управлять устройствами, писать от имени пользователя. Риск смещается от «сказал не то» к «сделал не то». Ответ регулятора — надзор по категориям: разные требования к разным классам агентов в зависимости от того, чем они рискуют. Плюс инфраструктура проверки: полигоны для испытаний, изолированные среды, защитные модели, которые следят за рабочими, и общие сервисы поиска уязвимостей.

Категоризация работает не только как ограничение, но и как ускоритель: низкорисковые задачи можно быстро тестировать и выпускать, высокорисковые — проводить через строгую проверку. Безопасность здесь одновременно барьер и пропуск на рынок.

Восьмой пункт — про ресурсы. Заявлен проект «Галактический вычислительный коридор»: отдельная инфраструктура под нагрузку агентов. Логика здесь важнее деталей. Обучение большой модели — разовая стройка. Работа агентов — постоянно действующая производственная сеть, отвечающая на массу задач круглосуточно, с резко скачущей нагрузкой. Это другая экономика и другое железо. Отсюда же вычислительные и токен-ваучеры для малых компаний, «токен-фабрики» и поручение банкам и страховым разработать финансовые продукты под внедрение агентов.

На пресс-конференции 23 июля прозвучали и цифры: приоритетные проекты отбирают конкурсно, с поддержкой до 100 млн юаней на проект; за первое полугодие 2026 года финансирование ИИ-сектора в Пекине превысило 95 млрд юаней.

Девятый пункт — про внешний контур: центр сотрудничества со странами ШОС, вывод моделей и агентов за рубеж по принципу «одна страна — одна стратегия», открытие протоколов и фреймворков в открытый код. Расчёт понятен: в мире агентов сетевой эффект исключительно силён, и чей протокол приняли — тот контролирует точку входа. Десятый пункт организационный: кто координирует, откуда деньги, как отбирают проекты. Интересно в нём ровно одно — под всё перечисленное подведён реальный бюджет, а не декларация.

Как это выглядит изнутри: наш опыт в «Соколе»

Нам этот документ читать интереснее, чем стороннему наблюдателю, по одной причине. Мы строим «Сокол» — персональную ИИ-операционную систему для руководителей (директор, заместитель директора) и собственников малого и среднего бизнеса. И почти по каждому инженерному пункту мы принимали те же решения, только своим умом и на своих ошибках, без указания сверху. Совпадение любопытное: значит, это не китайская специфика, а свойства самой технологии.

Один агент не тянет — задачи разведены между многими. У нас не один универсальный ассистент, а набор специализированных агентов, каждый со своей зоной, своим набором доступных данных и своей проверкой результата. Причина ровно та, что описана в первом пункте документа: чем длиннее цепочка, тем ниже шанс дойти до конца. Разделение задачи на короткие проверяемые отрезки — не архитектурная эстетика, а способ не потерять две попытки из трёх.

Модель — сменный компонент. У нас это записано как архитектурный запрет: никакой бизнес-логики, привязанной к конкретной передовой модели, обязательный слой изоляции от поставщиков моделей. То, что документ во втором пункте называет инженерией обвязки, у нас стоит принципом номер один — и по той же причине: качество и стоимость определяются не выбором модели, а тем, что вокруг неё построено. Июньская история с ограничением доступа к передовым моделям по экспортным причинам показала, что это ещё и вопрос выживания продукта.

Права агента прописаны по матрице. Ни один агент не имеет прямого доступа к базе данных — только через программный слой. По умолчанию — чтение. Запись возможна лишь по явному разрешению и через черновик, который подтверждает человек. Удаление агенту запрещено полностью. Каждое обращение пишется в неизменяемый журнал. Это ровно та категоризация решений, которую седьмой пункт вводит на уровне отрасли, — только у нас она реализована на уровне продукта, потому что иначе продукт нельзя продавать руководителю, отвечающему за компанию.

Стоимость токенов — это маржа. У нас заведён отдельный учёт расхода: входные и выходные токены, умноженные на цену модели, в разрезе пользователя и конкретной функции. Без него нельзя ответить на главный вопрос — сколько стоит один полезный результат, а не один запрос. И есть правило, которое оказалось самым полезным из всего нашего опыта: прежде чем расширять самостоятельность агента, поставь счётчик и измерь. Автономия без измерения — это не продукт, а лотерея с вашими деньгами.

Ценность — в памяти, а не в функциях. Третий пункт документа с его «интеллектом потребности» описывает то, к чему мы пришли своим путём: пользователь не должен выбирать функцию, выбирает/называет ситуацию. А отличает такую систему от красивого чат-бота накопленная память о решениях, делегировании и повторяющихся паттернах конкретного руководителя. Функции копируются за квартал, накопленный контекст — нет.

И честная разница. У нас нет ни «Галактического коридора», ни токен-ваучеров, ни центра обслуживания полного цикла. Всё, что в документе отдано государству, российскому продуктовому бизнесу придётся строить самому или обходиться без этого. Это, кстати, лучшая иллюстрация к вопросу о переносимости чужих моделей: совпадает инженерная часть, не совпадают условия.

Сильные стороны документа

1. Метрика сменилась на правильную. Завершаемость реальной задачи вместо баллов в тестах. Это тихая, но фундаментальная поправка: она разворачивает отрасль от гонки моделей к инженерии результата.

2. Обвязка признана отдельной дисциплиной. Она стоит вторым пунктом, до всех приложений. Это редкий случай, когда регулятор попал в реальное узкое место, а не в самое заметное.

3. Названы бизнес-модели, а не только технологии. Три уровня продаж и явный выбор в пользу оплаты за результат. Ни в одном из предыдущих документов этого слоя не было.

4. Последняя миля признана работой. Роль инженера, который живёт у заказчика и чинит процессы, закреплена официально. Это признание того, что внедрение — не побочный расход, а место создания ценности.

5. Безопасность через категории, а не через запрет. Низкий риск — быстрый выпуск, высокий риск — строгая проверка. Такой подход не убивает эксперименты и при этом даёт рамку.

6. Спрос стимулируется деньгами, а не призывами. Ваучеры малому бизнесу, субсидия покупателю устройств, финансовые продукты банков. Документ не уговаривает рынок — он доплачивает за первый шаг.

Слабые места и открытые вопросы

1. Нет определения успешной задачи. Это главная дыра. «Оплата за ценность» провозглашена, но что именно считать выполненной задачей и кто это фиксирует — не сказано. Без общего определения модель RaaS превращается в конфликт приёмки: заказчик считает, что результата нет, поставщик — что есть.

2. Не решён вопрос ответственности. Если агент действует и причиняет ущерб, кто отвечает: поставщик агента, владелец модели, заказчик, разработчик подключённого инструмента? Категоризация решений задаёт рамку допустимого, но не распределяет убытки.

3. Экономика работы агентов не доказана. Сам факт, что спрос приходится субсидировать ваучерами, говорит о многом: если бы расчёт сходился сам, доплачивать не пришлось бы. Пока это ставка, а не подтверждённая модель.

4. Смешаны горизонты. Собственные чипы и мировые протоколы — это три-пять лет. Ваучеры и регистрация в один клик — это сегодня. В одном документе они выглядят равнозначными, хотя проверяемость у них разная.

5. Ставка на технологический суверенитет сужает выбор. Требование опираться на собственные протоколы, фреймворки и чипы политически объяснимо, но инженерно это ограничение: часть решений придётся строить хуже и дольше, чем взять готовое.

6. Про людей сказано только как про кадры. Подготовка специалистов есть, а вопроса, что делать с теми, чьи задачи уйдут агентам первыми, нет вовсе. Для документа, который прямо говорит о снижении минимального размера компании, это заметный пропуск.

7. Нет критериев успеха самого документа. Не заданы показатели, по которым через два года можно будет сказать: сработало или нет. Это общая болезнь программных документов, но здесь она особенно контрастирует с содержанием — документ учит считать результат, а себя измерять не собирается.

На что ориентироваться руководителю

1. Считайте длину цепочки, а не мощность модели. Сто шагов по 99 % — это 37 % успеха. Не давайте агенту длинный маршрут целиком: разбивайте на короткие отрезки с проверкой на стыках.

2. Бюджет — на обвязку, а не на модель. Инструменты, память, права доступа, журналирование и проверка результата дают больше прироста, чем переход на «самую умную» модель. Разрыв между «на пилоте работало» и «в реальной работе не идёт» — это почти всегда разрыв в обвязке.

3. Начинайте там, где результат проверяем, а ошибка обратима. Если нельзя автоматически понять, что задача решена, вы не сможете ни управлять качеством, ни считать деньги.

4. Считайте стоимость успешно выполненной задачи. Все затраты за период разделите на число задач, доведённых до приемлемого результата. Метрика «цена запроса» вводит в заблуждение, если часть запросов уходит в переделку.

5. Определите успех письменно — до подписания договора. Если вам продают результат, зафиксируйте три вещи: что считается успешно выполненной задачей, как это проверяется автоматически и что происходит при спорном исходе. Это ровно то, чего не хватает самому документу.

6. Ограничивайте права агента по умолчанию. Чтение — свободно, запись — через подтверждение человека, удаление — никогда. Плюс журнал действий. Это дёшево на старте и почти невозможно достроить потом.

7. Пересмотрите минимальный размер команды. Если издержки на координацию падают, часть функций собирается одним человеком с набором агентов. Это касается и вашей структуры, и ваших будущих конкурентов — которых может оказаться в разы больше.

И правило переноса, без которого остальные семь пунктов опасны. Механика не переносится по результату. Прежде чем копировать чужую модель, назовите условие, при котором она сработала, — и проверьте, есть ли это условие у вас. Пекинские меры опираются на плотность разработчиков, доступ к отечественным чипам, бюджет и административный ресурс. Инженерная часть переносится куда угодно, условия — нет.

Заключение

Ценность этого документа не в том, что он китайский, а в том, что это первая попытка описать экономику ИИ-агентов системно: от требований к моделям и обвязке до модели продаж, границ ответственности и стимулирования спроса. Вместе с планом «ИИ+» и стратегией «1397» он достраивает конструкцию до конца — от целей на десять лет до вопроса, кто кому и за что платит.

Главный сигнал для руководителя простой. Эпоха агентов — это не про то, что появится ещё более умная модель. Это про то, что работа будет разбираться на десятки шагов, повторяемые и проверяемые из них уйдут агентам первыми, а ценность человека сместится к постановке цели, суждению и ответственности за конечный результат.

Агенты не приносят успех автоматически. Они усиливают то, что у компании уже есть: цели, экспертизу и систему исполнения. Если системы нет — усиливать нечего.

А теперь вопрос к вам. Посмотрите на задачу, которую вы собираетесь отдать ИИ. Сколько в ней шагов и как вы поймёте, что она выполнена успешно? Если на второй вопрос нет ответа, считать экономику этого проекта пока не на чем. Будем рады вашим примерам и возражениям в комментариях.

Источники: полный текст мер и официальный разбор на портале правительства Пекина; сообщение Синьхуа о пресс-конференции; исследование Agentic Harness Engineering.

Материал подготовлен с использованием технологий искусственного интеллекта.