Агенты видят сны. Fractal Agents выпустили МАС 2.0 с памятью, навыками и самоулучшением

Мы выпустили МАС 2.0, мультиагентную систему, в которой ИИ-агенты работают как отдел: сами делят задачу, проверяют друг друга и отдают готовый Word, Excel или презентацию. А между задачами наши агенты видят сны: разбирают свой опыт и сами улучшают ваши бизнес-процессы. Рассказываем, что умеет новая версия, как она экономит до 70% бюджета на ИИ и чем отличается от open-source-агентов.

На дворе 2026 год, и словом «агент» уже никого не удивишь. Агентный режим есть у всех крупных ИИ-ассистентов, у десятков стартапов и у популярных проектов с открытым исходным кодом. Агент, который сам сходит в поиск, откроет файл и напишет код, превратился из преимущества в базовую функцию.

Поэтому спорить, у кого есть агент, уже скучно. Интереснее другое: что умеет их команда. Один агент — это толковый фрилансер, которому всё равно нужно ставить задачи и проверять результат. Команда агентов с руководителем — это целый отдел: сама делит работу, перепроверяет друг друга и с каждым проектом работает лучше. По нашему опыту, такой отдел держится на четырёх вещах:

Филип Дик когда-то спрашивал, мечтают ли андроиды об электроовцах. Про наших агентов мы знаем точно: они видят сны, и снятся им ваши бизнес-процессы. Именно так, Сны, мы назвали механизм самоулучшения МАС 2.0: между задачами агенты переосмысливают свой опыт и к следующему запуску работают лучше.

Коротко о том, что внутри далее в посте:

Мы в команде Fractal Agents (ООО «Аватар Машина») собрали всё это в одном продукте и сегодня выпускаем второй большой релиз — МАС 2.0 (мультиагентная система).

Идея проста: вы ставите задачу человеческим языком. МАС сама раскладывает её на шаги, подбирает нужных ИИ-сотрудников, проверяет их работу и выдает вам готовый Word, Excel, PDF или презентацию. При этом МАС мультимодальна: она работает не только с текстом, но и с аудио и изображениями, так что в задачу можно приложить запись встречи, скриншот или фото документа.

Что это даёт на практике? Вот четыре типичные офисные задачи, которые с новыми возможностями МАС 2.0 решаются заметно проще.

Руководителю: стратегия без недель ожидания. Директор фабрики думает, выходить ли на экспорт, а сеть магазинов решает, открывать ли точку в новом районе. Обычно ответа ждут неделями, пока аналитики сведут Excel-файлы, и решение в итоге принимают по интуиции. Теперь агенты собирают открытые данные по рынку, ценам конкурентов и логистике, проверяют допущения вроде «а если сырьё подорожает на 10%?» и сводят сценарии в один отчёт. Благодаря Субагентам, которые делают свои части параллельно, и ревьюеру, который перепроверяет цифры, такое исследование занимает часы, а не недели.

Финансовому отделу: прибыль вместо сведения таблиц. Финансист спрашивает в чате: «Почему в этом месяце упала маржа по артикулу X?» Агент разбирает выгрузки из учётной системы, сводит P&L и находит причину: подорожало сырьё, вырос брак или логистика съела прибыль. Там же он показывает, какая рекламная кампания окупилась, а какая ушла в минус, и готовит графики и слайды для совета директоров. Благодаря Сборкам и Расписаниям такой разбор настраивается один раз, а дальше сам запускается каждый месяц.

Юристам: риски из мелкого шрифта. Юрист загружает многостраничный контракт с иностранным покупателем или договор аренды в торговом центре. Агент подсвечивает опасные пункты, будь то штрафы за просрочку, валютная оговорка или скрытые платежи, и предлагает безопасные формулировки. Благодаря Памяти и Навыкам агент уже знает ваши обычные лимиты и позицию компании в договорах, поэтому проверяет по вашим правилам, а не по общим.

Офисному сотруднику: отчёт или презентация из горы материалов. К пятнице нужно собрать квартальный отчёт из двадцати файлов: выгрузок, писем, протоколов встреч и чужих презентаций. Вручную это пара дней копирования и сверки. В МАС вы прикладываете материалы и пишете, что нужно на выходе: агенты разбирают документы, вытаскивают цифры и выводы, собирают структуру и отдают готовый Word или презентацию. Благодаря Шаблонам формат отчёта задан заранее, а ревьюер сверяет цифры с исходниками, так что вам остаётся вычитать и отправить.

Ниже рассказываем (и показываем), что под капотом и почему работать с нейросетью теперь можно как с толковым ассистентом, а не как со стажером, над которым нужно стоять с палкой.

Начинается всё с привычной строки ввода. Можно сразу выбрать быстрый старт вроде коммерческого предложения или разбора договора, а можно набрать «@» и позвать конкретного специалиста из 20 агентов и инструментов: «Экспериментатора» для опытов над данными, «Справку» о возможностях и тарифах и других. Задачу можно приложить файлом, картинкой или надиктовать голосом. Режим, баланс цены и качества и модель по умолчанию стоят на «Авто», так что если не знаете, кто нужен, выбор сделает оркестратор.

Одна из главных болей бизнеса — цена ИИ. Использовать самую дорогую и умную модель, чтобы она просто перевела абзац или отформатировала таблицу — это как забивать гвозди микроскопом. Разница в цене между моделями может достигать 1000 раз!

В МАС 2.0 мы внедрили умный роутер. Для каждого отдельного шага задачи система автоматически подбирает самую дешёвую модель, которая гарантированно выдаст нужное качество. Простой запрос уйдет легкой открытой модели, сложный аналитический ресёрч — тяжеловесам. В нашем пуле больше 350 моделей (от Claude и Gemini до китайских DeepSeek или Kimi).

Насколько глубоко копать, решаете вы. В настройках есть три готовых режима: «Черновик» отвечает на простой вопрос за пару шагов и несколько секунд (около 22 ₽), «Баланс» подходит для обычной работы, а «Максимум» берёт сложные задачи с дополнительными самопроверками. Ползунками качества и скорости режим можно подстроить, и система ещё до запуска показывает, сколько шагов, секунд и рублей займёт ответ.

Что это дает? Экономию до 70%. Например, написание статьи в трех версиях (для Хабра, VC и Т—Ж) через МАС обходится в 102 ₽. Если делать то же самое через одну топовую модель — выйдет 340 ₽. В личном кабинете финдиректор видит каждый потраченный рубль: какая модель сколько токенов съела и на что именно.

Для этого в «Кабинете» есть вкладка «Тариф и расходы»: остатки по сообщениям, токенам и кредитам, график трат за 7, 30 или 90 дней и разбивка по моделям с числом прогонов и токенов. Там же система подсказывает, какой тариф подойдёт по фактическому использованию, так что сюрпризов в конце месяца не будет.

(Кстати, логику роутера мы выложили в опенсорс — это библиотека FAIRouter. Можете изучить сами).

У каждой компании есть рутина, которая живет в голове опытного сотрудника. В МАС 2.0 мы превратили это в «Сборки» — визуальный конвейер из агентов.

Как это выглядит: например, вам нужна «Контент-фабрика». Вы собираете схему из 7 шагов: анализ конкурентов → план → интервью → написание текста → адаптация под разные площадки → публикация. На каждый шаг назначается свой агент со своей инструкцией.

В редакторе это выглядит так: слева список шагов, в центре схема связей, а в карточке шага видно, какой агент его выполняет, какими инструментами пользуется (например, веб-поиском) и какую инструкцию получил. Сверху сводка: у «Контент-фабрики» 7 агентов, 5 точек проверки человеком и около 6 000 токенов на запуск. Готовую сборку можно оставить себе, открыть команде или всем.

Вы запускаете этот конвейер в один клик. Система сама передает результаты от агента к агенту, а где нужно — останавливается и ждет утверждения от человека. Рисовать схему руками необязательно: просто напишите в чат справа «добавь шаг проверки юристом», и сценарий перестроится сам.

Собирать с нуля не обязательно: в МАС есть каталог готовых сборок под типовые бизнес-сценарии (в интерфейсе они называются «Сценарии»). В нём уже есть «Контент-фабрика» для маркетинга, «Разбор договора и риски» для юристов, «Исследование темы» с источниками и итоговым отчётом, «Анализ данных» с очисткой, визуализацией и выводами по таблицам, «Обработка документов» и другие сценарии по направлениям от маркетинга и права до финансов и работы с фото. По каждому сразу видно, что получится на выходе и как пойдёт работа по шагам. Сценарий запускается в текущем чате одной кнопкой или вызывается из строки ввода через «/». А если нужно подкрутить, его можно изменить под себя: правки сохранятся как ваша собственная сборка.

Но главное в сборках не то, что они выполняются сами, а то, что они сами становятся лучше. Это и есть рекурсивное самосовершенствование, или RSI: система не просто повторяет один и тот же сценарий, а учится на каждом запуске. Какой шаг чаще всего возвращают на доработку, где агент тратит лишние токены, какая проверка действительно ловит ошибки, а какая только замедляет работу: всё это становится материалом для следующей, улучшенной версии процесса. Подход опирается на наши исследования: открытая библиотека GraphArchitect за пять итераций самоулучшения подняла результат на бенчмарке с 67,8% до 94,4%.

В МАС 2.0 появились самосовершенствующиеся агенты. Мы назвали этот механизм Сны: как человек во сне перерабатывает прожитый день, так и агенты Fractal между задачами переосмысливают свой опыт. Сны — это непрерывный процесс из двух контуров.

Первый контур работает с памятью. Агенты регулярно обращаются к хранилищам памяти и разбирают прошлые сессии: извлекают скрытые паттерны, повторяющиеся ошибки и общие предпочтения. Лишний «шум» отсеивается, поэтому качество данных остаётся высоким.

Второй контур улучшает сами решения частых задач. На основе извлечённого опыта система определяет, какие рабочие процессы в целом эффективнее, какими инструментами их лучше выполнять и какие проверки и в каком количестве нужны для идеального результата.

Вы сами решаете, применяются ли эти улучшения автоматически или только после вашего одобрения (при достаточном наборе итераций).

Большую задачу можно просто скинуть в МАС 2.0 и пойти пить кофе. Оркестратор сам решит, кому и в каком порядке поручить работу.

Две галочки меняют всё:

Задача ставится в отдельном окне: пишете задание, выбираете исполнителя или оставляете «Авто», указываете, от каких задач она зависит, и отмечаете нужные галочки. Кнопка «Собрать план» заранее покажет, как оркестратор разложит работу на шаги, и план можно поправить до запуска. Дальше вкладку можно закрыть: если у агента появится вопрос, задача остановится и дождётся вас.

Это не черный ящик: в интерфейсе прозрачно видно, кто из агентов что делал, сколько секунд это заняло и сколько стоило.

Например, ответ «Справки» на вопрос о поиске изобретателей на сайте ФИПС обошёлся в 1,44 ₽, а в строке «Кто что делал» видно, какие агенты участвовали и сколько раз их вызывали. Если результат не устроил, легко понять, на каком шаге что-то пошло не так.

Устали в каждом новом диалоге заново объяснять нейросети: «Мы — B2B компания, пиши в инфостиле, не используй слово "данный", смотри на такие-то законы»?

В МАС 2.0 агенты запоминают вас. Система накапливает контекст о ваших процессах и предпочтениях. У каждого факта в «Карте памяти» видно, откуда агент его взял, и вы всегда можете отредактировать эти знания.

Выглядит это как список фактов, которые агенты сами собрали из разговоров: над чем вы работаете, какие отчёты предпочитаете, на что смотрите в договорах. У каждого факта есть пометка уверенности и кнопка «Почему так». Неверное можно исправить или удалить, а всю память скачать одним файлом или стереть.

А на карте связей видно всё сразу: в центре вы, вокруг факты о вас и разговоры, из которых они взяты, а рядом общая память Fractal на 31 тыс. узлов с методиками по разделам. Нужный факт находится поиском прямо по графу.

А чтобы экспертиза не уходила из компании вместе с увольнением крутого менеджера, мы добавили Шаблоны и Навыки.

Лучший промпт для составления КП теперь хранится в системе. Новичку достаточно набрать /, выбрать шаблон «КП клиенту», вписать название компании — и идеальный запрос уйдет в работу. Агент сам подтянет нужный навык (например, знание 152-ФЗ) и сделает всё по вашим стандартам.

В библиотеке уже есть заготовки для старта: КП клиенту, пост для соцсетей, разбор договора, письмо клиенту, протокол встречи и обзор конкурентов. Шаблоны бывают входные, то есть заготовки запроса, и выходные, задающие формат результата. Их можно взять в Хабе, собрать вручную или просто описать словами, какой шаблон нужен.

Собрать свой шаблон несложно. В тексте запроса меняющиеся части становятся полями: для протокола встречи это тема, дата, файл записи и список участников. Справа сразу видно, какую форму заполнит сотрудник и какой запрос из неё получится. Удачный промпт превращается в форму из четырёх полей, с которой справится даже новичок.

Навыки работают глубже шаблонов. Навык объясняет агентам, как делать задачи определённого типа: по шагам, кто из агентов что делает и какими инструментами. В Хабе 128 готовых навыков в шести категориях: «Маркетинг и контент» (31: посты, статьи, реклама, SEO, маркетплейсы), «Продажи и клиенты» (30: письма, звонки, КП, переговоры, удержание), «Управление и команда» (30: найм, процессы, проекты, стратегия), «Финансы и право» (31: модели, отчёты, договоры, налоги), «Компьютер» (3) и «Платформа» (3). Только в маркетинге есть план A/B-тестов, анализ рекламной кампании, портрет целевой аудитории, тон голоса бренда, контент-план на месяц и экспертная статья для vc.ru и Хабра. Любой навык можно взять себе и отредактировать свою копию, создать собственный или подключить из стороннего каталога: такой навык встаёт в карантин выключенным до проверки.

Вот как навык устроен изнутри на примере политики обработки персональных данных. В нём сказано, когда его применять (нужна политика конфиденциальности для сайта или этого требует Роскомнадзор) и что агент обязан выяснить до начала работы: реквизиты оператора, чьи данные и зачем обрабатываются, где хранятся и подано ли уведомление в Роскомнадзор. Так юридический документ собирается по проверенной методике, а не по фантазии модели.

Рутина, которая съедает часы каждую неделю, теперь автоматизируется полностью. Агент сам запустится в нужное время, соберет данные и пришлет результат вам в мессенджер.

Примеры из жизни:

Начать можно с готовых примеров: утренний обзор новостей, конкуренты за неделю, упоминания компании в СМИ и соцсетях, тендеры по 44-ФЗ и 223-ФЗ, итоги недели с планом и обзор рынка за месяц файлом Word. Любой пример берётся за основу и правится под себя, а расписание работает, даже когда вы не в сети.

МАС 2.0 умеет работать не в вакууме. Мы сделали 19 интеграций: подключайте Telegram, Slack, Google Docs, Notion, Яндекс.Диск и почти любые SQL-базы данных. Задача может быть поставлена голосом или картинкой, а на выходе вы получите красивую презентацию или Excel-таблицу.

Сервис подключается один раз и дальше доступен во всех чатах. Среди мессенджеров есть Telegram, MAX, ВКонтакте, Яндекс Мессенджер и Slack, среди источников документов Google Docs, Notion, Confluence, Dropbox, Яндекс.Диск и S3. Ключи доступа хранятся зашифрованными.

Кейс 1: Маркетинг (1 тема = 10 стилей)

Обычно адаптация одного текста под разные площадки (с их уникальным стилем и требованиями) занимает у редактора полдня. МАС делает это за 40 минут. Агент-стратег анализирует тренды, агент-райтер пишет текст, агент-стилист переписывает его под Хабр (техно-стиль), VC (бизнес-стиль) и Т—Ж (инфостиль), а затем готовит посты для соцсетей. Чтобы тексты не превращались в нейрослоп, в сборке работает отдельный Навык: он вычищает штампы, канцелярит и типичные ИИ-обороты, и текст читается так, будто его написал человек. Вы только нажимаете «Одобрить».

Вот как это выглядит в интерфейсе. Сборка «Контент-фабрика» запускается прямо в чате, а в панели внизу видно, на каком она этапе. Перед стартом агент задаёт пару уточняющих вопросов о компании, чтобы текст попал в цель, а дальше можно идти по шагам или сразу нажать «Выполнить все».

Кейс 2: Транскрибация с самокоррекцией

Загружаем аудиозапись интервью. Агент-транскрибатор переводит звук в текст. Дальше в дело вступает агент-рерайтер, чтобы сделать из этого красивую статью. И тут магия: ИИ замечает, что в расшифровке не хватает куска диалога. Вместо того чтобы галлюцинировать и придумывать слова спикера (чем грешат многие модели), агент ставит работу на паузу и тегает человека с просьбой уточнить данные. Это и есть настоящая автономность с контролем качества.

Вот как это выглядело в демо. Транскрибатор выдал расшифровку с таймкодами и сохранил её файлом, а рерайтер заметил, что текст обрывается примерно на 0:20. Он перечислил, что успел разобрать, и попросил загрузить файл повторно или прислать полную расшифровку.

После уточнения рерайтер оформил ответы спикера в прямой речи, а про оборванный фрагмент честно предупредил отдельной строкой. Вся работа команды агентов заняла 30,8 секунды и стоила 1,15 ₽.

Мощные мультиагентные системы с открытым кодом уже существуют. Самые громкие из них — OpenClaw и Hermes Agent от Nous Research. Оба умеют многое, но чтобы ими пользоваться, нужно быть немного DevOps-инженером:

Open-source-агенты хороши для тех, у кого есть время и инженер под рукой. МАС 2.0 даёт ту же логику команды агентов в готовом интерфейсе тем, кому результат нужен завтра, а не после недели в терминале. А если вы уже живёте в OpenClaw, наш роутер FAIRouter встаёт туда как плагин.

В 2026 году безопасность данных — вопрос номер один. МАС 2.0 из коробки соответствует всем корпоративным требованиям:

Если свести всё в одну таблицу, разница с привычными способами работы видна сразу. По сравнению с чатом с одной моделью, пятью отдельными сервисами или подрядчиком МАС даёт подбор модели под каждый шаг, 20 агентов с узкими ролями, готовые шаблоны сборок и отдельного проверяющего, а экспертиза остаётся в вашем аккаунте.

Что в сухом остатке? Агенты больше не будущее, это рабочий инструмент. Выживут те компании, которые перестанут тратить время людей на рутину и научатся собирать гибридные команды из людей и ИИ-помощников.

Для разработчиков: наши библиотеки FAIRouter и GraphArchitect открыты на GitHub.

Попробуйте, как работает настоящая мультиагентная система, прямо сейчас: mas2.fractalagents.ai (бесплатно).

Про ИИ и мультиагентные системы мы пишем в Telegram: t.me/fractalagents. Заходите обсудить кейсы, задать вопросы команде и первыми узнавать о новых фичах.